梁永厚，王貴，包阿東，梅步俊

（河套學(xué)院農(nóng)學(xué)系內(nèi)蒙古巴彥淖爾 015000）

畜禽育種可通過估算形式達(dá)到預(yù)測后代性狀效果，滿足育種實(shí)際需求，EBV（估算育種值）可準(zhǔn)確提升育種工作效果，因?yàn)楦咄繙y序技術(shù)和生物信息學(xué)的發(fā)展，可借助各種基因組手段達(dá)到畜禽育種標(biāo)準(zhǔn)。現(xiàn)在，已經(jīng)檢測出一批顯著特征的基因組，輔助標(biāo)記可借助QTL（數(shù)量性狀基因座）育種，提升育種效果?，F(xiàn)在發(fā)現(xiàn)的QTL 不足百分之二十，且MAS（標(biāo)記輔助選擇）無法合理完成育種工作，存在限制性。所以提出基因組選擇方法進(jìn)行遺傳標(biāo)記育種工作，和傳統(tǒng)方案對(duì)比，準(zhǔn)確度更高，可實(shí)現(xiàn)早期育種，減少時(shí)代間隔，并加速遺傳。GS（基因組選擇）已經(jīng)成為現(xiàn)在動(dòng)植物育種主要工作，可在奶牛和其他畜禽身上進(jìn)行，做好優(yōu)良選種工作。

1 基因組原則原理

雖然已證實(shí)了存在主效基因，仍需對(duì)性狀功能異基因的位置進(jìn)行SNP（單核苷酸的多態(tài)性）標(biāo)記，通過標(biāo)記后發(fā)現(xiàn)基因和畜禽形狀之間存在一定關(guān)系，還需做好LD（起始位點(diǎn)之間連鎖不平衡）標(biāo)記工作。并因?yàn)镾NP 主效基因上存在1 個(gè)及多個(gè)LD，多個(gè)SNP可對(duì)一個(gè)基因效應(yīng)進(jìn)行解釋s 多態(tài)性和表型進(jìn)行估算。對(duì)影響數(shù)量形狀中的QLT 和芯片上的SNPs 中多個(gè)LD 分析，借助全基因組完成QTL 和SNP 位點(diǎn)連鎖檢測工作，通過參考群表型對(duì)效應(yīng)估算，然后依據(jù)選群育種形式完成估計(jì)，得到基因育種值。此方法對(duì)目標(biāo)形狀存在的QTL 具有一定影響，可減少傳統(tǒng)MAS 標(biāo)記存在遺傳方差問題，提升育種工作準(zhǔn)確性，可促進(jìn)育種工作發(fā)展，借助SNP 分型和SNP 效應(yīng)得出種值公式：

其中，mi是i 位置上標(biāo)記基因型，而qi則是i 位置標(biāo)記估計(jì)效應(yīng)值，p 是標(biāo)記總數(shù)量，借助模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證標(biāo)記育種值的準(zhǔn)確性，牛全基因組序列信息顯示了GS 在奶牛育種中具有一定效果，可減少經(jīng)濟(jì)成本。且GS 技術(shù)在豬、羊等畜禽中也可使用[1]。

2 間接法進(jìn)行育種

間接法是建立參考群，借助參考群體表型和全基因組分型信息，對(duì)全基因組中所有SNP 形狀表示效應(yīng)值估算。然后對(duì)選擇群體分型，借助參考群中標(biāo)記效應(yīng)，累加計(jì)算，間接法通常使用嶺回歸最佳線性無偏預(yù)測法和貝葉斯法計(jì)算，既定所有標(biāo)記都是存在效應(yīng)的，且方差相同，也有人假定效應(yīng)存在標(biāo)記，方差符合逆卡方分布，將效應(yīng)方差π 假定為0，以（1-π ）概率服從卡方分布，做好效應(yīng)壓縮預(yù)算，通過條件期望計(jì)算可以得到期望迭代算法，在借助隨機(jī)搜索形式對(duì)π 選擇，做好標(biāo)記，得到真實(shí)求解方法，且標(biāo)記效應(yīng)可建設(shè)為兩個(gè)主要方差，成為一個(gè)正態(tài)分布混合分布方程，對(duì)方差參數(shù)和π 進(jìn)行模型求解工作，主要步驟如下：

還要針對(duì)成分進(jìn)行分析，最小乘回歸和半?yún)?shù)法等形式完成計(jì)算。

3 直接法進(jìn)行育種

直接可以借助SNPs 成立個(gè)體關(guān)系矩陣，將其引入混合模型組中，獲取個(gè)體基因組育種值，主要是對(duì)標(biāo)記的個(gè)體關(guān)系矩陣中的G 基因組進(jìn)行無偏差估算，將系譜矩陣A 和G 組合成H 矩陣一步法，給予不同標(biāo)記關(guān)系矩陣進(jìn)行TABLIP計(jì)算,可做好綿羊育種中全基因組選擇工作，提升育種效果[2]。

4 參開群規(guī)模和結(jié)構(gòu)

對(duì)標(biāo)記進(jìn)行估算，需對(duì)表型和基因?qū)Ρ?，防止出現(xiàn)數(shù)據(jù)誤差，在概論率中，實(shí)驗(yàn)增多，那么頻率則會(huì)接近概率。所以檢查誤差可記錄更多個(gè)體信息內(nèi)容，參考數(shù)量多那么標(biāo)記就準(zhǔn)確。通過模擬實(shí)驗(yàn)可得到真實(shí)結(jié)論，遺傳力是0.3 性狀在育種計(jì)算期間，真實(shí)數(shù)值大于兩千時(shí)準(zhǔn)確性更高，性狀遺傳低下，樣本需要的越多，那么遺傳力為0.1 的性住樁則可以和群體數(shù)量保證精準(zhǔn)度?；旌闲詣e模型構(gòu)建期間，需考慮性染色體上存在的LD，結(jié)合性別對(duì)GEBV 估算，所以為增強(qiáng)數(shù)據(jù)真實(shí)性，還要考慮群體結(jié)構(gòu)，提供足夠大參考群體和目標(biāo)性狀。

5 結(jié)束語

總而言之，GS 技術(shù)對(duì)畜禽育種做出的貢獻(xiàn)非常大，但在實(shí)際研究中仍存在一定問題，所以在全基因選擇使用中，需做好主效基因和QTL 檢測工作，借助各種表型信息完成群體選擇工作，可有效撲捉基因中變異信息，對(duì)于低遺傳力則無法度量形狀提升效果。因此可結(jié)合SNPs 效應(yīng)預(yù)算形式對(duì)群體中GEBV 計(jì)算，不適合個(gè)體發(fā)展，時(shí)間長則需針對(duì)實(shí)際情況進(jìn)行精準(zhǔn)計(jì)算。