張巧霞，劉 飛，張玲妮，劉向東，趙書紅，2，朱猛進(jìn)，2*

（1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)動物遺傳育種與繁殖教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430070；2.生豬健康養(yǎng)殖協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北 武漢 430070）

遺傳改良

豬血液免疫性狀的復(fù)合基因組選擇研究

張巧霞1，劉 飛1，張玲妮1，劉向東1，趙書紅1，2，朱猛進(jìn)1，2*

（1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)動物遺傳育種與繁殖教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430070；2.生豬健康養(yǎng)殖協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北 武漢 430070）

該研究在提出“復(fù)合基因組選擇（composite genomic selection）”概念的基礎(chǔ)上，利用華中農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)動物遺傳育種與繁殖教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室構(gòu)建的免疫資源群體數(shù)據(jù)，通過交叉驗(yàn)證（cross-validation）策略，與標(biāo)準(zhǔn)GBLUP法對照，利用白細(xì)胞（WBC）、噬中性粒細(xì)胞（NE）等13項(xiàng)血液免疫性狀對復(fù)合基因組選擇的預(yù)測效果開展驗(yàn)證。研究結(jié)果表明，除血小板（PLT）等3個(gè)性狀外，所有性狀復(fù)合基因組選擇的準(zhǔn)確性均高于標(biāo)準(zhǔn)GBLUP法，分析結(jié)果支持復(fù)合基因組選擇優(yōu)于基于單一加性遺傳組分的GBLUP的結(jié)論。同時(shí)，還探討了不同交叉驗(yàn)證參數(shù)組合對復(fù)合基因組選擇準(zhǔn)確性的影響，發(fā)現(xiàn)最宜交叉驗(yàn)證倍數(shù)是性狀特異性的，跟性狀特性有關(guān)?？傊?，該研究提出了基于全部遺傳組分的復(fù)合基因組選擇法，并得到豬血液免疫性狀數(shù)據(jù)分析結(jié)果的初步支持，特別是針對較小規(guī)模群體，復(fù)合基因組選擇可能是提高基因組預(yù)測準(zhǔn)確性的有效方法。

豬；免疫性狀；復(fù)合基因組選擇；交叉驗(yàn)證；準(zhǔn)確性

中國是世界豬肉產(chǎn)量與消費(fèi)量最大的國家，豬肉占居民肉類消費(fèi)的63.6%。根據(jù)《2015中國豬業(yè)發(fā)展報(bào)告》，豬肉是產(chǎn)值最大的單項(xiàng)農(nóng)產(chǎn)品，養(yǎng)豬業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的13%。目前，我國養(yǎng)豬業(yè)正處于從傳統(tǒng)養(yǎng)豬業(yè)向安全、高效的現(xiàn)代養(yǎng)豬業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵發(fā)展時(shí)期，科技對養(yǎng)豬業(yè)發(fā)展的重要性愈發(fā)突出。根據(jù)美國農(nóng)業(yè)部對近50年來各種科技因素的評估報(bào)告表明，遺傳育種是養(yǎng)殖業(yè)科技貢獻(xiàn)最大的因素，所以引入最新的育種技術(shù)，提升豬遺傳育種的科技水平，對于我國養(yǎng)豬業(yè)的轉(zhuǎn)型升級具有重要的推動作用。

按歷史傳承，家畜育種大致經(jīng)歷了表型選擇、指數(shù)選擇、BLUP（best linear unbiased prediction）［1］、分子標(biāo)記輔助選擇（marker-assisted selection，MAS）、 多 分 子 標(biāo) 記 聚合育種以及基因組選擇（genomic selection，GS）等發(fā)展階段?；蚪M選擇最早由Meuwissen等人提出［2］，可理解為分子標(biāo)記輔助選擇的高通量化發(fā)展，即在全基因組范圍內(nèi)實(shí)施分子標(biāo)記輔助選擇的一種新的升級版育種方法?；蚪M選擇代表了最新一代家畜育種技術(shù)，具有許多其他育種技術(shù)不具備的優(yōu)點(diǎn)。目前，基因組選擇已在奶牛育種中廣泛應(yīng)用，并開始逐漸應(yīng)用于豬育種實(shí)踐［3-4］。不過，與具有超大規(guī)模育種群的奶牛育種不同，豬育種主要是分散于各個(gè)育種公司，公司間種豬群的遺傳交流不多，這使得豬實(shí)際育種的基礎(chǔ)群規(guī)模通常要比奶牛育種群小很多。由于受育種基礎(chǔ)群規(guī)模的限制，豬育種需要針對較小群體規(guī)模、準(zhǔn)確性更高的基因組選擇方法。

為提高較小規(guī)模群體基因組選擇的準(zhǔn)確性，我們提出復(fù)合基因組選擇（composite genomic selection，CGS）概念。所謂復(fù)合基因組選擇（亦稱復(fù)合基因組預(yù)測），是指利用全部遺傳組分信息開展基因組育種值預(yù)測。復(fù)合基因組選擇同時(shí)利用基因組分子標(biāo)記的加性、顯性和上位效應(yīng)，甚至包括轉(zhuǎn)錄組、蛋白組等其他組學(xué)信息，通過多種來源信息的整合，以此提升較小規(guī)模群體的基因組育種值估計(jì)的準(zhǔn)確性。該研究以豬血液免疫性狀為研究對象，利用交叉驗(yàn)證策略，通過與基于單一加性遺傳組分的標(biāo)準(zhǔn)GBLUP法對照，實(shí)際驗(yàn)證同時(shí)利用加性、顯性和上位效應(yīng)的復(fù)合基因組選擇的效果。

1　材料與方法

1.1 試驗(yàn)豬群

用于驗(yàn)證該研究的試驗(yàn)豬群來自我室構(gòu)建的免疫資源群體［5］。該資源群體由杜洛克豬和二花臉豬構(gòu)建，采用遠(yuǎn)交F2代設(shè)計(jì)，F(xiàn)0代由8頭無血緣關(guān)系的杜洛克公豬和18頭二花臉母豬組成，F(xiàn)1代13頭公豬與38頭母豬避免近親（全同胞或半同胞）交配，總共獲得394頭個(gè)體的資源群體。

1.2 血液免疫性狀

經(jīng)前腔靜脈采血1 mL，維生素K3和EDTA抗凝，采用日本光電MEK-8222K 22五分類流式激光法全自動血液分析儀測定各血液免疫性狀，保留表型缺失低于10%的性狀，最后納入分析的性狀包括白細(xì)胞（WBC）、嗜中性粒細(xì)胞（NE）、嗜中性粒細(xì)胞百分比（NE%）、淋巴細(xì)胞（LY）、淋巴細(xì)胞百分比（LY%）、單核細(xì)胞（MO）、單核細(xì)胞百分比（MO%）、嗜酸性粒細(xì)胞（EO）、紅細(xì)胞（RBC）、血紅蛋白（HGB）、平均紅細(xì)胞體積（MCV）、血小板（PLT）、紅細(xì)胞分布寬度（RDW）等13項(xiàng)血液免疫指標(biāo)。

1.3 復(fù)合基因組選擇模型

該研究所用豬群基因型數(shù)據(jù)由Illumina公司的豬SNP芯片數(shù)據(jù)（Illumina PorcineSNP60 Genotyping Beadchip）測定，該芯片總共包括62 163個(gè)SNP位點(diǎn)。試驗(yàn)豬群基因組SNP檢測由商業(yè)公司完成，獲得原始數(shù)據(jù)后，開展檢出率或雜交陽性率（call rate）、最小等位基因頻率（MAF）、哈迪-溫伯格平衡定律（HWE）等常規(guī)質(zhì)控分析，并對缺失基因型進(jìn)行填充（imputation）?；蛐蛿?shù)據(jù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)換及缺失數(shù)據(jù)的填充用R程序包synbreed完成。復(fù)合基因組選擇模型組分包括加性關(guān)系矩陣（A）、顯性關(guān)系矩陣（D）、上位關(guān)系矩陣（AA、DD和AD）。復(fù)合基因組選擇由多組分GBLUP完成，所用混合線性模型如下：

其中，y為性狀表型值向量，X為固定效應(yīng)設(shè)計(jì)矩陣，Z1、Z2、Z3、Z4、Z5分別為加性遺傳組分、顯性遺傳組分、加性×加性互作組分、顯性×顯性互作組分、加性×顯性互作組分的設(shè)計(jì)矩陣，β為固定效應(yīng)向量，a為加性效應(yīng)向量、d為顯性效應(yīng)向量、aa為加性×加性互作效應(yīng)向量，dd為顯性×顯性互作效應(yīng)向量，ad為加性×顯性互作效應(yīng)向量，e為殘差向量。

加性關(guān)系矩陣（A）、顯性關(guān)系矩陣（D）、上位關(guān)系矩陣（AA、DD和AD）的構(gòu)建及復(fù)合基因組選擇的計(jì)算全部由R完成，其中基因組育種值預(yù)測采用“再生核希爾伯特空間”（Reproducing Kernel Hilbert Space，RKHS）算法?？紤]到納入全部遺傳關(guān)系矩陣后的計(jì)算量，利用3組參數(shù)組合開展復(fù)合基因組預(yù)測：1）10-倍交叉驗(yàn)證，重復(fù)5次；2）5-倍交叉驗(yàn)證，重復(fù)10次；3）20-倍交叉驗(yàn)證，重復(fù)5次。其中，為簡化計(jì)算，該研究的基因組預(yù)測準(zhǔn)確性由預(yù)測值和真實(shí)表型值之間的相關(guān)系數(shù)值揭示。

表1　不同nmiss參數(shù)時(shí)的填充結(jié)果

表2　各性狀復(fù)合基因組預(yù)測結(jié)果

2　結(jié)果

2.1 基因型填充結(jié)果

基因組分型數(shù)據(jù)，我們使用R程序包synbreed的codeGeno命令將SNP芯片數(shù)據(jù)文件中缺失的SNP標(biāo)記位點(diǎn)NA值進(jìn)行填充，并根據(jù)需要轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)形式，將字母基因型轉(zhuǎn)換成數(shù)字基因型，統(tǒng)一格式后得到復(fù)合基因組選擇的輸入數(shù)據(jù)。表1為不同參數(shù)（nmiss）條件下基因組SNP數(shù)據(jù)的填充結(jié)果。從表1可以看出，隨著缺失率增大，填充位點(diǎn)所占比例也跟著增加，在理論上這會使后續(xù)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性亦相應(yīng)降低。所以，該研究選取nmiss=0.1時(shí)的填充結(jié)果用于復(fù)合基因組選擇分析。

2.2 復(fù)合基因組選擇結(jié)果

基于基因組遺傳關(guān)系矩陣的GBLUP已被證明優(yōu)于基于分子血緣矩陣的常規(guī)BLUP，GBLUP是基因組選擇中最為廣泛使用的方法之一。同時(shí)，在發(fā)展基因組選擇的方法學(xué)研究中，GBLUP也為新方法提供了最為常用的參照。該研究用標(biāo)準(zhǔn)GBLUP作為對照。表2給出基于加性遺傳關(guān)系矩陣的標(biāo)準(zhǔn)GBLUP預(yù)測和同時(shí)利用加性、顯性、加性×加性、顯性×顯性、加性×顯性遺傳關(guān)系矩陣的復(fù)合基因組預(yù)測結(jié)果。除血小板（PLT）等3個(gè)性狀外，其余所有性狀的復(fù)合基因組預(yù)測的準(zhǔn)確性均高于標(biāo)準(zhǔn)GBLUP預(yù)測法。研究結(jié)果表明，基于全部遺傳組分的復(fù)合基因組預(yù)測的準(zhǔn)確性，確實(shí)較基于加性遺傳組分的預(yù)測準(zhǔn)確性有明顯提高。綜合結(jié)果來看，無論哪種預(yù)測方法，單核細(xì)胞（MO）、單核細(xì)胞百分比（MO%）的預(yù)測準(zhǔn)確性均為最低，這可能與MO、MO%的遺傳力較低有關(guān)。此外，從表2的結(jié)果來看，在復(fù)合基因組預(yù)測的交叉驗(yàn)證參數(shù)上，交叉驗(yàn)證倍數(shù)對預(yù)測準(zhǔn)確性有明顯的影響，在一定程度上呈現(xiàn)出預(yù)測準(zhǔn)確性隨交叉驗(yàn)證倍數(shù)增加而提高的趨勢。但這一趨勢在不同性狀上的表現(xiàn)不盡一致，如白細(xì)胞（WBC）、平均紅細(xì)胞體積（MCV）的預(yù)測準(zhǔn)確性最高的交叉驗(yàn)證倍數(shù)為10，交叉驗(yàn)證倍數(shù)過低和過高，其預(yù)測準(zhǔn)確性均有所降低，而血小板（PLT）的表現(xiàn)趨勢剛好與WBC和MCV性狀相反。另外，紅細(xì)胞（RBC）性狀較為特殊，基因組選擇結(jié)果表現(xiàn)出隨著交叉驗(yàn)證倍數(shù)的提高，預(yù)測準(zhǔn)確性逐漸下降的趨勢。

3　討論

該研究針對豬育種基礎(chǔ)群規(guī)模通常有限的特點(diǎn)，提出了預(yù)測準(zhǔn)確性更高的復(fù)合基因組選擇方法。用豬血液免疫性狀的實(shí)際分析發(fā)現(xiàn)，復(fù)合基因組預(yù)測的準(zhǔn)確性高于基于單遺傳組分的標(biāo)準(zhǔn)GBLUP法。該研究同時(shí)發(fā)現(xiàn)，復(fù)合基因組預(yù)測交叉驗(yàn)證參數(shù)的選擇，可以影響性狀的預(yù)測準(zhǔn)確性。一般來說，重復(fù)數(shù)越大，分析結(jié)果越可靠。對于交叉驗(yàn)證倍數(shù)，我們發(fā)現(xiàn)沒有絕對的標(biāo)準(zhǔn)，不同性狀的最適宜交叉驗(yàn)證倍數(shù)并不完全一致，這跟性狀的遺傳結(jié)構(gòu)有關(guān)。對于重復(fù)數(shù)和交叉驗(yàn)證倍數(shù)的確定，一方面要考慮計(jì)算成本，另一方面要考慮性狀的遺傳特性。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)綜合計(jì)算機(jī)性能和性狀的具體特性選擇最適宜的驗(yàn)證參數(shù)。

另外，由于復(fù)合基因組預(yù)測涉及A、D、AA、DD和AD等全部遺傳組分，模型設(shè)計(jì)矩陣的維數(shù)十分龐大，這給復(fù)合基因組的計(jì)算帶來了巨大挑戰(zhàn)。如果用貝葉斯或回歸類方法，面對數(shù)量龐大的設(shè)計(jì)矩陣，在計(jì)算上很難實(shí)現(xiàn)。所以，當(dāng)考慮納入全部遺傳組分的復(fù)合基因組預(yù)測時(shí)，基于混合線性模型的GBLUP是首選，這是因?yàn)镚BLUP是利用全基因組標(biāo)記構(gòu)建的遺傳關(guān)系矩陣，遺傳關(guān)系矩陣的維數(shù)與樣本含量直接相關(guān)，而與標(biāo)記數(shù)目無關(guān)。假設(shè)不考慮二階或高階上位互作，只同時(shí)考慮A、D、AA、DD和AD遺傳組分，無論基因組標(biāo)記數(shù)目如何，實(shí)際納入分析模型的遺傳關(guān)系矩陣只有五個(gè)矩陣，GBLUP混合線性模型的計(jì)算量不會像貝葉斯或回歸類方法那樣隨著分子標(biāo)記數(shù)目增加而增加。所以，面對數(shù)量龐大的基因組分子標(biāo)記，在可操作性上GBLUP混合線性模型是實(shí)現(xiàn)復(fù)合基因組預(yù)測的可行方法。

在理論上，復(fù)合基因組預(yù)測利用了全部遺傳組分信息，其準(zhǔn)確性較只利用單一遺傳組分的預(yù)測準(zhǔn)確性高。該研究實(shí)際結(jié)果也證明復(fù)合基因組預(yù)測的準(zhǔn)確性確實(shí)高于傳統(tǒng)的GBLUP預(yù)測法，利用復(fù)合基因組預(yù)測可以明顯提高基因組選擇的準(zhǔn)確性。不過，復(fù)合基因組預(yù)測由于涉及加性遺傳組分、顯性遺傳組分、加性×加性互作組分、顯性×顯性互作組分、加性×顯性互作組分，屬于多重遺傳組分模型。多重遺傳組分模型的計(jì)算復(fù)雜度明顯高于基于加性遺傳關(guān)系矩陣的單遺傳組分GBLUP模型，當(dāng)樣本含量很大時(shí)，如奶牛基因組遺傳評估［3］，其計(jì)算負(fù)擔(dān)偏大，可操作性仍不強(qiáng)。所以，該研究提出的復(fù)合基因組預(yù)測方法，主要適用于較小群體規(guī)模的基因組選擇。

雖然該研究的實(shí)際分析結(jié)果支持復(fù)合基因組預(yù)測法優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)GBLUP法，但該研究所使用的數(shù)據(jù)樣本含量偏小，性狀只限于血液免疫指標(biāo)。該結(jié)論是否具有絕對的普遍性，仍然需要更多實(shí)際數(shù)據(jù)分析結(jié)果的支持。除了免疫性狀以外，豬其他經(jīng)濟(jì)性狀、以及其他遺傳背景的豬群是否也具有相同的表現(xiàn)，仍需要進(jìn)一步驗(yàn)證。綜上所述，該研究提出了復(fù)合基因組選擇（復(fù)合基因組預(yù)測）的概念，并用實(shí)際數(shù)據(jù)為復(fù)合基因組預(yù)測優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)GBLUP法的結(jié)論提供了初步證據(jù)。

［1］ HENDERSON C R.Best linear unbiased estimation and prediction under a selection model［J］. Biometrics，1975：423-447.

［2］ M E U W I S S E N T，H A Y E S B J，GODDARD M E.Prediction of total genetic value using genomewide dense marker maps［J］. Genetics，2001，157（4）：1819-1829.

［3］ S C H A E F F E R L R.S t r a t e g y for applying genome wide selection in dairy cattle［J］. Journal of Animal Breeding and Genetics，2006，123（4）：218-223.

［4］ 李婭蘭，梅盈潔，劉敬順，等.基因組選擇及其在豬育種中的應(yīng)用［J］.廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，39（17）： 106-109.

［5］ 向安靜.杜洛克×二花臉F2資源群體構(gòu)建及其血液指標(biāo)，免疫性狀的測定和分析［D］.武漢：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)，2010.

2016-08-03）

本研究受國家自然科學(xué)基金（31372302、31361140365）和湖北省公益性科技研究項(xiàng)目（2012DBA25001）資助

張巧霞，女，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)在讀碩士

朱猛進(jìn)，男（1974-），博士，副教授，主要致力于豬遺傳改良的基因素材挖掘、基因組選擇和GWAS等統(tǒng)計(jì)基因組學(xué)方法發(fā)展等，E-mail：zhumengjin@mail.hzau.edu.cn