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全基因组选择 genomic selection

(2011-04-04 17:24:33)
标签:

杂谈

分类: Genomics
科 研就是将简单的东西复杂化,复杂之后就可以尽情的讨论。如今这基因组学就是典型之一,研究来研究去,颠来倒去的,最后所有的东西就都变成了数字游戏了,统 计分析特别是生物信息统计学这玩意从高了说就高深莫测,让人丈二和尚摸不着头脑,说低了就跟买彩票一样,不过是骗人的把戏。如今的全基因组玩来玩去越来越 复杂,
遗传图谱——QTL定位——MAS——GWAS——全基因组选择。不得不佩服,不服不行。
以下引自他人paper:

1.1 QTL 定位方法和取得的研究成果
目 前对QTL 的检测和定位有两种方法:一种是候选基因法(Candidate gene approach) ;另一种是标记-QTL 连锁分析 (Marker-QTL linkage analysis) ,即基因组扫描法(Genome scanning approach) 。候选基因法已 被广泛应用于猪、牛、羊等家畜重要经济性状的QTLs 检测上。一个比较经典的范例是美国Iowa 大学Rothschild 等通过研究发现雌激素受体 基因(ESR) 是控制猪产仔性状的重要候选基因。另外,牛的双肌基因[9]和绵羊的FecB 基因[叫也是分别应用此方法鉴定出的影响牛的肌肉生长和绵 羊产仔数的重要基因并且已经应用于育种实践。基因组扫描法(也称为标记-QTL 连锁分析)首先利用动物的系谱和表型信息定位对目标性状有显著影响的染色 体区域,然后通过分子生物学手段进行基因的分离鉴定和克隆,是目前被广泛应用的一种研究策略。在过去的十几年里,通过基因组扫描法结合分子生物学试验方法 成功的分离了猪的IGF2 基因和羊的GDF8 基因,这两个基因的研究成果让我们看到了经济动物功能基因定位的广阔前景。
1.2 标记辅助选择
QTL 一 且得到定位,确定了该位点对表型的贡献率,就可以利用位于QTL 侧翼的标记直接进行标记辅助选择。与传统选择方法相比,标记辅助选择有以下突出优点:一 是除了利用了传统选择用到的表型、系谱信息外,还充分利用了遗传标记的信息,因而具有更大的信息量;二是由于标记辅助选择不易受环境的影响,且没有性别、 年龄的限制,因而允许进行早期选种,可缩短世代间隔,提高选择强度,从而提高选种的效率和准确性;三是对于低遗传力性状和难以测量的性状(如猪的产仔数和 肉质性状等) ,其优越性更为明显[旧习。
标记辅助选择通过提高标记在育种群体中的基因频率来间接提高有利。TL 基因频率,从而提高全群的遗传 水平。根据标记与QTL 之间的连锁关系,标记辅助选择可以分为三种类型:基于标记与QTL 之间连锁平衡的标记辅助选择 (Linkage Equilibrium-MAS LE-MAS) 、基于标记与QTL 之间连锁不平衡的标记辅助选择(Linkage Dis叫 uilibriumMAS, LD-MAS) 以及基于标记就是引起QTL 效应的真实变异的标记辅助选择(Gene-MAS) 。如今,这三种标记辅助 选择方式在畜牧业中已经得到了应用[1呵。Plastow 等报道[17], LD-MAS 和Gene-MAS 广泛用于猪的繁殖、发育、肉质等性状的 选择。基于LE-MAS 的国家遗传评估项目在法国[1呀日德国[明的奶牛育种组织中发挥了很大作用。MAS 在育种中应用存在的一个问题是,在构成表型 性状的所有遗传变异中,应用于MAS 的标记只捕获了其中很有限的一部分变异,即主效基因所带来的那部分变异,而小效应累加起来所带来的变异却被忽视了。 为了捕获构成表型的所有遗传变异,其中的一个途径就是在基因组水平上检测影响目标性状的所有QTL 并对其利用,这就是全基因组选择。
2.1 全基因组选择思想的提出
全 基因组选择的思想是Meuwissen 等于2001年最早提出来的[湖。全基因组选择简单来讲就是全基因组范围内的标记辅助选择。这种方法的具体思想是 利用覆盖整个基因组的标记(主要指SNP 标记)将染色体分成若干个片段,即每相邻的两个标记就是一个染色体片段,然后通过标记基因型结合表型性状以及系 谱信息分别估计每个染色体片段的效应,最后利用个体所携带的标记信息对其未知的表型信息进行预测,即将个体携带的各染色体片段的效应累加起来,进而估计基 因组育种值并进行选择。全基因组选择主要利用的是连锁不平衡信息,即假设每个标记与其相邻的QTL 处于连锁不平衡状态,因而利用标记估计的染色体片段效 应在不同世代中是相同的。由此可见,标记的密度必须足够高,以确保控制目标性状的所有的QTL 与标记处
于连锁不平衡状态。随着鸡、牛、猪、羊等 家畜基因组序列图i普及SNP 图谱的完成或即将完成,为基因组研究提供了大量的标记,确保了有足够高的标记密度,而且由于大规模高通量的SNP 检测技 术也相继建立和应用,如SNP 芯片技术等, SNP 分型的成本明显降低,因此使得全基因组选择方法的应用成为可能。

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