[发明专利]一种通过基因组数据对遗传力进行评估的方法

说明书

本发明公开了一种通过基因组数据对遗传力进行评估的方法，对于某一数量性状，通过使用不同数量的参考群个体利用GBLUP算法进行全基因组的标记效应的估计，进而得到估计群的育种值，并计算出估计准确度；通过基因组估计准确度与参考群体大小进行曲线直线化拟合，拟合出的回归方程的截距的倒数为遗传力的估计值；本发明通过基因组的数据对数量性状的遗传力进行评估，所研究的成果可直接应用于动植物数量性状育种中，本发明的算法不对个体进行系谱记录而是对个体基因组进行测序，通过全基因组标记来预测性状的遗传力，遗传力估计结果主要用于将来的育种工作中，另外，测序可以捕获到孟德尔抽样误差，相对记录系谱数据能够获得更准确的系谱信息。

技术领域

本发明涉及基因工程领域，具体是一种通过基因组数据对遗传力进行评估的方法。

背景技术

目前的遗传力评估方法主要利用个体间的亲缘关系，采用各种统计手段，如方差分析法、相关分析法等进行推断，该方法要进行完整的系谱记录，然而对于有些物种来说，进行系谱记录工作量非常大甚至很难实现，比如水产动物；另外，传统的遗传力评估方法是把基因组信息当作“黑箱子”进行处理，这样无法捕获到基因从亲本到子代传递的具体信息，即无法准备捕获到孟德尔抽样误差，导致估计误差较大；为了解决传统遗传力估计方法中系谱记录工作量大和无法准确捕获孟德尔抽样误差的问题，需要对现有技术进行改进改良。

发明内容

本发明的目的在于提供一种克服传统遗传力估计中的误差较大和系谱记录繁琐的问题的通过基因组数据对遗传力进行评估的算法，以解决上述背景技术中提出的问题。

本发明不进行个体的系谱记录，直接对所有个体的基因组进行测序，结合个体的性能记录和基因组标记信息，估计出基因组育种值的估计准确度，进而估计出性状的遗传力。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种通过基因组数据对遗传力进行评估的算法，对于某一数量性状，通过使用不同数量的参考群个体进行全基因组的标记效应的估计，进而得到估计群的育种值，并计算出估计准确度；上述过程其实就是基因组选择的具体过程，此发明中采用GBLUP作为计算标记效应的算法，GBLUP算法在2001年由Meuwissen等人发明，其先验分布认为基因组所有标记位点的效应方差是相等的，标记效应可以通过下述公式计算得出：

其中，为总体平均值；为所有标记位点的效应向量；基因组估计育种值通过将所有标记位点的效应相加获得，其中基因组估计育种值用GEBV表示，即GEBV＝∑X_ig_i；GEBV估计准确性通过计算GEBV与真实育种值的相关系数，其中真实育种值用TBV表示，即r_(GEBV，TBV)；同时，Daetwyler等人在2008年推导出了在GBLUP算法估计育种值的情况下，r_(GEBV，TBV)的另一计算公式为：

其中，N_p为参考群的个体数量；h²为所研究的性状的遗传力；M为决定该性状的有效基因组片段的数目；然而在实际生产中，无法得知TBV的具体数值，因此用表型值替代TBV，其中表型值用Y表示，推导出GEBV与Y的关系为：

在公式(3)中，通过调整N_p的大小可获得不同的r_(GEBV，Y)的值，拟合该曲线方程，拟合的方式采用曲线直线化，对公式(3)进行整理，得到线性方程：

该方程相当于线性回归模型y＝a+bx，其中y为r_(GEBV，Y)的平方的倒数，x为N_p的倒数，方程的截距a即是遗传力的倒数，通过求该方程的截距的倒数，求出遗传力的估计值。