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肉牛遺傳育種技術發(fā)展知幾何?

來源:力牧生物畜牧種業(yè) 日期:2023-09-11

肉牛遺傳育種技術

相傳我國古代齊國大夫寧戚,撰寫了《齊侯大夫寧戚相牛經》,后成為相牛圣典,人們僅憑牛只的體型外貌、牙齒等,便會推斷牛只生育情況、是否耐勞肯干等信息,并會有選擇性的繁育發(fā)展。這便是早期的“遺傳育種”,隨著經驗及技術的長期積累發(fā)展,遺傳育種技術早已今非昔比,已經從生產性能測定、遺傳評估、選種選配的常規(guī)育種時代進入基因組選擇育種時代。

基因組選擇育種技術可利用覆蓋全基因組的高密度遺傳標記計算個體的基因組估計育種值。相較基于系譜信息的估計育種值,該技術通常能獲得更高的估計準確性,可大幅縮短世代間隔,提高遺傳進展,提高經濟效益。

基因組選擇育種核心環(huán)節(jié)

基因組選擇育種涉及到多環(huán)節(jié),其中最重要的3個環(huán)節(jié)分別是性能測定,基因測序,統(tǒng)計模型構建。

性能測定依托于智能化表型設備,準確、高效、智能的表型搜集技術是育種的前提和關鍵工作?;蚍中蛿?shù)據主要通過芯片測序或二代測序獲得,這兩種方法都有各自的應用場景。在遺傳育種領域,由于芯片測序成本低,準確性高,是目前主流的育種測序技術。隨著測序成本的下降,二代測序會越來越多的應用在育種領域。

Illumina BeadArray芯片結構

基因組選擇育種統(tǒng)計模型

按模型方法不同,基因組選擇統(tǒng)計模型主要分為BLUP系列,貝葉斯系列,機器學習系列。

歐洲和美洲的肉牛遺傳評估平臺主要采用BLUP系列,國內的華西牛遺傳評估平臺主要采用貝葉斯系列。隨著大數(shù)據的發(fā)展,機器學習的算法越來越多的應用在基因組選擇中。機器學習的優(yōu)勢在于通過學習多個體互作或特征間的相關性,提高計算的準確性,而且允許重定義訓練和驗證集以及交叉驗證。

遺傳育種的未來

最近幾年來,遺傳育種技術的研究熱點集中于依托低深度重測序技術和機器學習模型提高基因組選擇的準確性,提高計算效率,節(jié)省運算時間。

另一方面,基因組選擇和胚胎移植,胚胎干細胞,基因編輯技術相結合,可大幅提高遺傳進展。

作為一家以生物育種為核心的國家級高新技術企業(yè),力牧生物以“繁”和“育”為主線業(yè)務,已經建立分子育種、全基因組選擇、胚胎工程技術平臺,旨在建立以數(shù)據驅動的育種新模式,推動遺傳技術發(fā)展,以向畜牧業(yè)提供良種繁育整體解決方案。

胚胎干細胞育種體系

作者:會萍

參考文獻: 1. Wang, X. et al. Using machine learning to improve the accuracy of genomic prediction of reproduction traits in pigs. J Animal Sci Biotechnol 13, 60 (2022). 2. Shi, S. et al. Genomic Prediction Using Bayesian Regression Models With Global–Local Prior. Front. Genet. 12, 628205 (2021). 3. Jenko, J. et al. Potential of promotion of alleles by genome editing to improve quantitative traits in livestock breeding programs. Genet Sel Evol 47, 55 (2015). 4. Goszczynski, D. E. et al. In vitro breeding: application of embryonic stem cells to animal production?. Biology of Reproduction 100, 885–895 (2019).

所屬類別: 行業(yè)動態(tài)

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