全基因组选择技术是目前高效、精准的育种技术之一，涉及育种芯片、大数据、高性能计算等，是育种技术里新一代的“高、精、尖”技术。如果把育种技术带来的遗传改良速度与交通工具类比，传统育种技术相当于“马车”和“蒸汽机车”,而全基因组选择则是“高铁”的速度。(一)什么是全基因组选择技术?2001年挪威生命科学大
基于这个思路,育种学家Meuwissen在2001年提出了基因组育种策略, 理论上讲,基因组选择实际上也是一种标记辅助选择,但不同之处在于使用的是全基因组标记估计育种值。基因组选择的基本假设是:影响性状的每一个基因至少在全部的DNA上有一个位点(称为标记)处于连锁状态(专业术语为连锁不平衡),意思就是说,如果我们找到一...
研究得到的西瓜属泛基因组总计768.5 Mb，是单个西瓜基因组大小的1.5倍，包含32,513个基因家族和46万个结构变异，这是现今最全面的西瓜属基因组序列图谱和变异图谱。基于超级泛基因组图谱，我们揭示了西瓜属的基因组演化历史；挖掘了与葫芦素含量、含糖量、果肉着色等重要性状相关的功能基因结构变异；发现了在西瓜驯...
GS 首先对部分材料(训练群体)开展全基因组分子标记检测和表型数据采集,应用统计、机器学习或神经网络等方法构建二者之间的模型,再根据其它育种材料(测试群体)的基因型数据,应用该模型对其表型进行预测,并根据预测的结果进行育种选择。GS 流程如图1所示: 图1:基因组选择的流程,包括构建训练模型和预测选择等步骤 Heffner ...
接下来，我们以全球领先的猪育种公司为例，来深入探讨基因组育种是如何影响猪的遗传进展并提升经济价值的。英国PIC种猪改良国际集团（https://cn.pic.com/）PIC种猪改良国际集团（Pig Improvement Company），自1962年在英国成立以来，已成为全球最大的种猪改良公司之一，市场占有率高达16%，年销售种猪超过300万头[2]...
国际上,丹育、PIC、Topigs、加拿大种猪遗传评估中心等先进种猪育种实体相继于 2010—2012 年间启动种猪全基因组选择技术应用,种猪遗传进展提高30%~35%,效果非常显著。其中,作为全球生猪育种龙头,PIC在2010率先大面积使用GS,遗传指数在4年之后果得到了加速提升(图4),带来的是每头商品猪的价值提升(图5)。由于实体芯片...
基于机器学习的葡萄全基因组选择育种体系 为建立遗传变异和表型之间的联系,研究人员利用机器学习方法进行计算多基因评分(PGS)。在植物育种过程中,PGS的应用可以在早期筛选优良基因型,育种者借此能够快速筛选大量育种材料,预测遗传潜力[4, 10]...
使用模拟数据集(一个性状)，比较了三种机器学习方法（RF、GBM和SVM）对性状的基因组育种值（GEBVs）的预测准确性，发现GBM表现最好，其次是SVM，然后是RF。比较遗憾的是研究并没有在真实数据集中评估这些方法的效率，也没有选择用于基因组预测的SNPs子集。总的来说，在存在显性和上位性的情况下ML方法预测的效果确实...
为了弥合基础研究与植物育种实践之间的差距,机器学习具有巨大的潜力来整合生物学知识和组学数据,最终实现精准设计的植物育种。 目前,机器学习在植物研究和育种中的应用包括数据降维、基因调控网络的推断、基因发现和优先排序、植物表型组学分析,以及植物表型的基因组预测。 高维生物学指的是从宏观到微观层面生物数据的整合与...
三、基因组育种大数据平台构建 1.创新建立5项智能化表型测定技术针对难以度量性状，筛选指标，精准、智能、活体测定 建立腿骨发育X光测定技术、建立胸肌重超声波测定技术、创新异质肉活体评估方法2.筛选鉴定5类性状的关键变异位点（区域）累计测定个体2万+，使用芯片、重测序基因分型关键变异位点，影响性状的变异解释率达...