科研产出
全基因组选择技术在肉牛育种中的应用
《中国牛业科学 》 2018
摘要：近年来先进的基因组测序和基因分型技术促进了肉牛育种方法的革新。从过去低通量、耗时的限制性片段多态标记(RFLP)到如今高通量、高密度的单核苷酸多态性(SNP)标记,基因检测效率大幅提高。随着肉牛基因组序列图谱及SNP图谱的完成,基于高密度SNP标记的牛全基因组选择成了牛育种的新热点。本文通过综述高密度SNP芯片分型技术,基因组选择技术在不同国及不同肉牛品种中的应用情况,旨在表明新型遗传技术的发展必将促进肉牛遗传评估方法的改进。
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群体构成方式对大豆百粒重全基因组选择预测准确度的影响
《作物学报 》 2018 北大核心 CSCD
摘要：百粒重是大豆产量的重要构成因子,在一定条件下与产量呈显著正相关。百粒重是一个复杂的数量性状,用传统的育种方法其遗传增益不明显。本研究对280份大豆品种进行了多年多点田间鉴定,通过混合线性模型预测获得品种百粒重的最佳线性无偏预测值。同时利用分布在大豆全基因组的5361个SNP标记鉴定参试品种基因型,结合随机回归最佳线性无偏预测模型和交互验证方法,探讨了群体构成方式对大豆百粒重的全基因组选择预测准确度的影响。结果表明,大豆百粒重的全基因组选择预测准确度变化范围为–0.15~+0.75;群体构成方式对百粒重的预测准确度影响明显;亚群内的预测准确度(+0.24~+0.75)高于亚群间(-0.15~+0.29);当群体间遗传距离由0.1566增加到0.2201时,预测准确度下降27.87%;相比随机构建的训练群体,基于群体遗传结构构建的训练群体能将百粒重的预测准确度提高2.34%。本研究明确了大豆百粒重的全基因组选择预测准确度,阐明了群体结构对大豆百粒重的全基因组选择预测准确度的影响,为大豆分子育种提供了新的思路和方法。
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植物全基因组选择技术的研究进展及其在玉米育种上的应用（英文）
《西北植物学报 》 2016 北大核心 CSCD
摘要：全基因组选择技术通过全基因组中大量的单核苷酸多态性标记(SNP)和参照群体的表型数据建立BLUP模型估计出每一标记的育种值,称为估计育种值(GEBV),然后仅利用同样的分子标记估计出后代个体育种值并进行选择。该文就近年来国内外有关影响基因组选择效率的主要因素——参考群体的类型与大小、模型的建立方法、标记的类型及其数目、性状遗传力,以及对基因组选择效率的影响等方面的研究进展进行综述,并介绍了全基因组选择技术在玉米育种上应用概况以及对未来的展望。
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