CN109744195B - 一种动物育种中利用亲代基因组信息的精准选配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种动物育种中利用亲代基因组信息的精准选配方法,涉及动物育种技术领域。该方法从后备种群中评估选出留种种群,并进行基因分型,划分出留种雄性种和雌性种;雄性和雌性个体基因组不同位点的基因型配对分配与组合;预测配对组合的后代的期望基因型值,其中基因型包括等位基因替换效应+显性效应;根据其后代的预测基因型值优化亲本个体交配组合;根据选配组合的优化结果,为需要配种的特定雌性动物推荐最优的雄性动物的配对列表。本发明通过优化交配亲本的基因型组合来产生后代,使选配的后代所选性状的性能最大化,以最大限度地提高后代性能,并与动物养殖完善的动物识别、管理、生产和遗传改良平台相结合。

Description

一种动物育种中利用亲代基因组信息的精准选配方法
技术领域
本发明涉及动物育种技术领域,尤其涉及一种动物育种中利用亲代基因组信息的精准选配方法。
背景技术
选配是动物育种中非常重要的部分,它是决定哪一个雄性个体和哪一个雌性个体交配的过程,目的是为了使后代有更好的性能。
目前还不存在与动物生长鉴定,管理,生产和遗传改良平台相结合的精准基因选配(简称GMA)系统。一个准确的GMA系统是能充分利用基因组中每个单核苷酸多态标记(简称SNP)位点基因型的育种值和显性偏差效应的全部基因组信息,以预测与配动物后代的总预期基因型值。尽管在此之前遗传选配程序已经应用于动物育种,但是这些程序仅能够使用动物估计的育种值而不是育种值和显势偏差。
当前动物配种中所用的选配主要是基于动物的估计育种值(EBV)。这种选配有两个缺点:一个是预测不是很准确,因为它无法知道后代从每个父母那里接收到每个配子过程中的孟德尔式遗传抽样误差数量。另一个原因是它没有使用选择性交配中的显性偏差(在EBV中不包括显性偏差),而显性偏差正是动物杂交商业生产系统中杂种优势的主要来源之一。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足,提供一种动物育种中利用亲代基因组信息的精准选配方法,通过优化交配亲本的基因型组合来产生后代,使选配的后代所选性状的性能最大化。
为解决上述技术问题,本发明所采取的技术方案是:
一种动物育种中利用亲代基因组信息的精准选配方法,包括以下步骤:对后备种群进行DNA采样和性能测定,由HIBLUP全基因组遗传评估淘汰一部分种群,得到留种种群;对留种种群进行基因分型,划分出留种雄性种和雌性种;雄性和雌性个体基因组不同位点的基因型配对分配与组合;预测配对组合的后代的期望基因型值,其中基因型包括等位基因替换效应+显性效应;根据其后代的预测基因型值优化亲本个体交配组合;根据选配组合的优化结果,为需要配种的特定雌性动物推荐最优的雄性动物的配对列表;
所述预测配对组合的后代的期望基因型值具体包括以下步骤:
步骤2.1:为一头给定的雌性动物提供所有可配对的雄性动物,进而为后代提供所有可能的基因型组合;
步骤2.2:使用下面的公式预测后代基因组在SNP基因位点l处由特定交配所产生的三种可能的基因型AA、Aa和aa的基因型值
Figure GDA0002629022020000021
Figure GDA0002629022020000022
以确保基因组选配系统中等位基因替换效应和显性偏差效应之间的独立性;
如果基因位点l处的基因型是AA,则
Figure GDA0002629022020000023
如果基因位点l处的基因型是Aa,则
Figure GDA0002629022020000024
如果基因位点l处的基因型是aa,则
Figure GDA0002629022020000025
其中,pl是位点l的第二个等位基因的基因频率,即次要等位基因的基因频率;ql=1-pl
Figure GDA0002629022020000026
Figure GDA0002629022020000027
分别是由HIBLUP基因组评估输出提供的预测l位点的等位基因替代值和显效应值;如果评估模型中未考虑显性效应,则假设
Figure GDA0002629022020000028
步骤2.3:后代i个体在基因位点l处的期望基因型值
Figure GDA0002629022020000029
通过该位点的三种可能的基因型值分别乘以这三种可能的基因在该位点期望基因型概率分布表中的相应概率pjkl(AA)、pjkl(Aa)及pjkl(aa)分布值,即:
Figure GDA00026290220200000210
式中,
Figure GDA00026290220200000211
分别表示由j和k亲代个体交配所生后代i个体在l基因位点的基因型AA、Aa和aa的期望基因型值,pjkl(AA)、pjkl(Aa)、pjkl(aa)分别表示由j和k亲代个体交配所生后代i个体在l基因位点的基因型AA、Aa和aa在该位点期望基因型概率分布表中的相应概率;
步骤2.4:通过以下公式计算由父母j和k之间的交配产生的后代个体i的预期平均杂合度hi
Figure GDA00026290220200000212
式中,m为HIBLUP软件遗传评估时所用基因芯片的有效SNP数;
步骤2.5:计算来自特定交配组合的后代i的全基因组基因型期望值,如下式所示:
Figure GDA00026290220200000213
式中,
Figure GDA00026290220200000214
是动物个体i在整个基因组所有基因位点的基因型值的总和,
Figure GDA00026290220200000215
是动物i在基因位点l的期望基因型值,bi是动物个体i的表型值对基因组全部SNP位点等位基因的平均杂合度hi的回归系数。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于:本发明提供的一种动物育种中利用亲代基因组信息的精准基因选配方法,通过优化交配亲本的基因型组合来产生后代,为需要配种的特定雌性母畜推荐最优的雄性配对列表,使选配的后代所选性状的性能最大化,以最大限度地提高后代性能,并与动物养殖完善的动物识别、管理、生产和遗传改良平台相结合。
附图说明
图1为本发明实施例提供的动物育种中的精准基因选配方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
基因组时代之前的遗传选配在动物育种中是具有挑战性的,因为如果可能的话,基于来自现场观察动物个体的表型数据和谱系信息进行显性偏差效应的准确估计是非常困难的。随着高通量基因分型技术的进步,通过基因组评估可以准确估计动物显性偏差。本实施例以杂交猪的养殖为例,进一步说明本发明提供的动物育种中的利用亲代基因组信息的精准选配方法。
本实施例基于动物基因型的基因组信息提出GMA方法,通过优化交配亲本的基因型组合来产生后代,使选配的后代所选性状的性能最大化,以最大限度地提高后代代所选性状的遗传性能,并与养猪业完善的动物识别、管理、生产和遗传改良平台相结合。如图1所示,本实施例的方法如下所述。
对后备种群进行DNA采样和性能测定,由HIBLUP全基因组遗传评估淘汰一部分种群,得到留种种群;对留种种群进行基因分型,划分出留种雄性种和雌性种;雄性和雌性个体基因组不同位点的基因型配对分配与组合;预测配对组合的后代的期望基因型值,其中基因型包括等位基因替换效应+显性效应;根据其后代的预测基因型值优化亲本个体交配组合;根据选配组合的优化结果,为需要配种的特定雌性母畜推荐最优的雄性配对个体列表。
所述预测配对组合的后代的期望基因型值具体包括以下步骤:
步骤2.1:为一头给定的雌性动物提供所有可配对的雄性动物,进而为后代提供所有可能的基因型组合;
步骤2.2:使用下面的公式预测后代基因组在SNP基因位点l处由特定交配所产生的三种可能的基因型AA、Aa和aa的基因型值
Figure GDA0002629022020000031
Figure GDA0002629022020000032
以确保基因组选配系统中等位基因替换效应和显性偏差效应之间的独立性;
如果基因位点l处的基因型是AA,则
Figure GDA0002629022020000033
如果基因位点l处的基因型是Aa,则
Figure GDA0002629022020000034
如果基因位点l处的基因型是aa,则
Figure GDA0002629022020000035
其中,pl是位点l的第二个等位基因的基因频率,即次要等位基因的基因频率;ql=1-pl
Figure GDA0002629022020000036
Figure GDA0002629022020000041
分别是由HIBLUP基因组评估输出提供的预测l位点的等位基因替代值和显效应值;如果评估模型中未考虑显性效应,则假设
Figure GDA0002629022020000042
步骤2.3:后代i个体在基因位点l处的期望基因型值
Figure GDA0002629022020000043
通过该位点的三种可能的基因型值分别乘以这三种可能的基因在该位点期望基因型概率分布表中的相应概率pjkl(AA)、pjkl(Aa)及pjkl(aa)分布值,即:
Figure GDA0002629022020000044
式中,
Figure GDA0002629022020000045
分别表示由j和k亲代个体交配所生后代i个体在l基因位点的基因型AA、Aa和aa的期望基因型值,pjkl(AA)、pjkl(Aa)、pjkl(aa)分别表示由j和k亲代个体交配所生后代i个体在l基因位点的基因型AA、Aa和aa在该位点期望基因型概率分布表中的相应概率;
步骤2.4:通过以下公式计算由父母j和k之间的交配产生的后代个体i的预期平均杂合度hi
Figure GDA0002629022020000046
式中,m为HIBLUP软件遗传评估时所用基因芯片的有效SNP数;
步骤2.5:计算来自特定交配组合的后代i的全基因组基因型期望值,如下式所示:
Figure GDA0002629022020000047
式中,
Figure GDA0002629022020000048
是动物个体i在整个基因组所有基因位点的基因型值的总和,
Figure GDA0002629022020000049
是动物i在基因位点l的期望基因型值,bi是动物个体i的表型值对基因组全部SNP位点等位基因的平均杂合度hi的回归系数。
在商品杂交猪生产中使用GMA对杂交父母本的基因组进行选配,以期实现杂交后代育肥猪的生产性能最优化,具体通过以下步骤来实现:
步骤1:首先从基因中心获得杂交商品猪父母本的基因分型及基因型杂合度数据。
步骤2:再从基因中心获得基因分型SNP的次要等位基因频率和由基因组评估结果提供的SNP等位基因替代效应和显性偏差;
步骤3:使用计算机程序进行基因组选配,选配程序旨在通过充分利用其基因分型信息,将特定与配母猪与所有可用的公猪进行交配;
步骤4:预测所有交配组合后代基因组每个SNP基因位点的预期基因型(加性+显性)值通过基因型分布概率表中可能的基因型频率进行平均,基因型分布概率表如表1所示;
表1预期基因型分布概率表
Figure GDA0002629022020000051
步骤5:通过对整个基因组上的所有基因位点的基因型值进行求和来预测预期后代的基因型值;
步骤6:通过对后代预测的基因型值进行按降序排序,在种公猪和母猪允许的配种次数允许范围内选出可使后代生产性能最大化基因组选配组合;
步骤7:为客户的发情母猪提供可配对公猪的推荐列表。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。

Claims (1)

1.一种动物育种中利用亲代基因组信息的精准选配方法,其特征在于:包括以下步骤:对后备种群进行DNA采样和性能测定,由HIBLUP全基因组遗传评估淘汰一部分种群,得到留种种群;对留种种群进行基因分型,划分出留种雄性种和雌性种;雄性和雌性个体基因组不同位点的基因型配对分配与组合;预测配对组合的后代的期望基因型值,其中基因型包括等位基因替换效应+显性效应;根据其后代的预测基因型值优化亲本个体交配组合;根据选配组合的优化结果,为需要配种的特定雌性动物推荐最优的雄性动物的配对列表;
所述预测配对组合的后代的期望基因型值具体包括以下步骤:
步骤2.1:为一头给定的雌性动物提供所有可配对的雄性动物,进而为后代提供所有可能的基因型组合;
步骤2.2:使用下面的公式预测后代基因组在SNP基因位点l处由特定交配所产生的三种可能的基因型AA、Aa和aa的基因型值
Figure FDA0002629022010000011
Figure FDA0002629022010000012
以确保基因组选配系统中等位基因替换效应和显性偏差效应之间的独立性;
如果基因位点l处的基因型是AA,则
Figure FDA0002629022010000013
如果基因位点l处的基因型是Aa,则
Figure FDA0002629022010000014
如果基因位点l处的基因型是aa,则
Figure FDA0002629022010000015
其中,pl是位点l的第二个等位基因的基因频率,即次要等位基因的基因频率;ql=1-pl
Figure FDA0002629022010000016
Figure FDA0002629022010000017
分别是由HIBLUP基因组评估输出提供的预测l位点的等位基因替代值和显效应值;如果评估模型中未考虑显性效应,则假设
Figure FDA0002629022010000018
步骤2.3:后代i个体在基因位点l处的期望基因型值
Figure FDA0002629022010000019
通过该位点的三种可能的基因型值分别乘以这三种可能的基因在该位点期望基因型概率分布表中的相应概率pjkl(AA)、pjkl(Aa)及pjkl(aa)分布值,即:
Figure FDA00026290220100000110
式中,
Figure FDA00026290220100000111
分别表示由j和k亲代个体交配所生后代i个体在l基因位点的基因型AA、Aa和aa的期望基因型值,pjkl(AA)、pjkl(Aa)、pjkl(aa)分别表示由j和k亲代个体交配所生后代i个体在l基因位点的基因型AA、Aa和aa在该位点期望基因型概率分布表中的相应概率;
步骤2.4:通过以下公式计算由父母j和k之间的交配产生的后代个体i的预期平均杂合度hi
Figure FDA0002629022010000021
式中,m为HIBLUP软件遗传评估时所用基因芯片的有效SNP数;
步骤2.5:计算来自特定交配组合的后代i的全基因组基因型期望值,如下式所示:
Figure FDA0002629022010000022
式中,
Figure FDA0002629022010000023
是动物个体i在整个基因组所有基因位点的基因型值的总和,
Figure FDA0002629022010000024
是动物i在基因位点l的期望基因型值,bi是动物个体i的表型值对基因组全部SNP位点等位基因的平均杂合度hi的回归系数。
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