[发明专利]一种整合显性效应的基因组育种值估计方法

说明书

本发明公开一种整合显性效应的基因组育种值估计方法，涉及畜禽遗传选育技术领域。该方法包括确定参考群体和候选群体、参考群体目标性状表型测定获取、参考群体全基因组标记分型、参考群体基因标记质量控制、参考群体杂合标记偏离幅度统计、基因组标记重新编码规则制定、候选群体全基因组标记分型、候选群体基因标记质量控制、基因组标记重新编码和估计基因组育种值等步骤。本发明基于杂合基因型表型与纯合基因型表型的偏离程度，制定编码规则，从基因组标记端着手，重新编码杂合基因型，使基因标记编码包含显性效应，然后估计基因组育种值。本发明适应畜禽遗传选育需求，能够不增加模型复杂度的同时大幅提高基因组估计育种值准确性。

技术领域

本发明涉及畜禽遗传选育技术领域，具体涉及一种整合显性效应的基因组育种值估计方法。

背景技术

杂交技术在猪、鸡、牛、水稻和玉米等动植物遗传选育中得到广泛应用。其应用主要有两个方面：一方面是用于新品种培育，通过杂交技术把双亲的优良特性综合在一起形成新的品种。另一方面是利用杂种优势提高生产效率，杂种优势是指杂合子代优于亲本均值的现象。显性效应是杂交优势产生的最主要原因之一，指同一基因位点内等位基因之间的互作产生的效应。随着生物技术的不断发展，我们已经可以对全基因组标记进行分型，为显性效应在动植物遗传选育中的应用提供了机会。

基因组选择是新一代的动植物遗传选育技术，其基于分布于全基因组的分子标记，利用标记与基因之间的紧密连锁关系，估计标记效应，然后累加计算个体育种值。该方法于2001年由Meuwissen等人首先提出，具有可缩短世代间隔，可进行早期选种，选择准确性高等特点，已经在奶牛、猪和鸡等畜禽选育中得到广泛应用。虽然显性效应是重要的遗传效应，但是通常使用的基因组育种值估计方法，并没有考虑显性效应，而是仅仅考虑了加性效应。也有学者对显性效应进行研究，但是模型假设加性效应和显性效应是相互独立的效应，这与两种效应之间存在一定联系的实际不相符合，是造成基因组估计育种值准确性降低的原因之一。

本发明从基因标记端整合引入显性效应进行基因组育种值估计，目前在国内外动植物遗传选育中尚未见报道。

发明内容

为了克服现有技术的缺点与不足，本发明的目的在于提供一种整合显性效应的基因组育种值估计方法。

本发明依据显性遗传的特征，基于杂合子对表型的偏向性，首先对杂合基因型进行重新编码，然后通过基因组最佳线性无偏估计(GBLUP)法来估计每个个体的个体育种值，进而达到整合显性效应提高基因组估计育种值准确性的目的。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

一种整合显性效应的基因组育种值估计方法，包括如下步骤：

(1)确定参考群体和候选群体；

(2)获取参考群体目标性状表型测定数据；

(3)参考群体全基因组标记分型；

(4)参考群体基因标记质量控制；

(5)参考群体杂合标记偏离幅度统计；

分别统计计算AA、Aa和aa三种基因型目标性状表型均值和并根据以下公式计算杂合基因型与纯合基因型之间的偏离幅度：

(6)基因组标记重新编码规则制定；

根据杂合基因型与纯合基因型之间的偏离幅度，以以下规则确定杂合基因型重编码规则：(a)如果d_AAd_aa，Aa编码为aa；(b)如果d_AAd_aa，Aa编码为AA；(c)如果d_AA=d_aa，Aa无需重新编码；

(7)候选群体全基因组标记分型；