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| 1 | 基因组选择在林木遗传育种研究中的进展与展望显示文摘基因组选择技术是目前动植物遗传育种的关键技术和研究热点,已在一些动植物的遗传改良工作中取得了重要进展。林木具有世代间隔长的生物学特性,因而育种周期长,早期选择是缩短林木育种周期和加快林木育种进程的有效方法。林木早期选择研究可以粗略分为3个阶段:基于性状表型早晚期相关的早期选择、分子标记辅助选择的早期选择以及基因组选择。林木遗传改良的目标性状主要是生长性状和木材品质性状,其大都是复杂的数量性状,在生长进程中受到更加持久的环境影响。同时生长性状的遗传力是随着生长进程而发生变化的。基因组选择在林木遗传改良中的应用受限于多年生林木自身特点以及研究基础薄弱,包括世代间隔长、体型高大、幼龄期长、基因组和表型组等组学数据匮乏以及相关研究技术平台不完善等因素。为了推动基因组选择技术在林木遗传改良中的应用进程,本文介绍基因组选择技术的原理与方法,总结基因组选择技术在林木遗传育种中的研究进展,探讨基因组选择技术在林木遗传改良中应用的限制性因素。简要介绍基因组选择的线性模型、统计学估计方法(SNP-BLUP、GBLUP和Bayesian估计模型)和分析工具(rrBLUP、synbreed、BGLR、GVCBLUP、GAPIT、sommer和BLUPGA,等)。概括总结基因组选择技术在林木育种中应用的优势,简要概述阔叶树种(杨属、桉属、油棕属和橡胶树属)和针叶树种(松属和云杉属)的基因组选择研究案例,以油棕基因组选择研究作为典型案例分析。林木树种的基因组选择研究案例均表明基因组选择技术有助于提高林木选育效率和加快林木育种进程。深入探讨林木树种的参考基因组、全基因组关联分析、育种群体、连锁不平衡和多年生属性5个方面对林木基因组选择研究的影响。基因组选择在林木遗传育种研究中具有潜在应用前景,但其可行性仍需要大量的模拟数据和真实数据评估。当前林木基因组选择研究所面临的重要问题:1)林木树种的基因组组装质量普遍不高;2)如何开展林木多性状全基因组选择研究;3)针对多年生林木树种自身特点,设计出合理的试验方案,开发具备纵向性状数据处理能力的统计模型和分析软件。 | 朱嵊 黄敏仁 | 2020 | 林业科学2020，56，11： | 6 |
| 2 | 种猪跨群体遗传联系评价的方法和应用显示文摘在猪联合育种中,场间关联率(CR)常作为确定不同种猪群体能否开展联合遗传评估的指标,该指标则依赖于表型和系谱记录。随着猪基因组选择技术(Genomic Selection,GS)在现场育种中的应用和逐步推进,利用全基因组分子标记信息实现遗传背景较为接近的多个种猪群体的跨场联合遗传评估,是加快遗传进展的重要途径。然而,作为基因组联合遗传评估的基础,不同群体之间遗传联系的评价方法还是主要围绕对联合遗传评估结果的定性评价上。利用基因组信息来更加直接或定量的评价不同群体之间的遗传联系,对参考群体构建及育种目标的选择均会有积极的指导意义。本文综述了跨群体遗传联系评价的方法,并分别介绍了其在奶牛和猪联合育种中的应用情况,为探索更适合联合遗传评估群体间遗传联系评价的方法提供参考和思路。 | 叶健 周梅 王静 徐成良 王重龙 | 2020 | 中国畜牧杂志2020，56，7： | 3 |
| 3 | 利用高密度SNP芯片评估中国地方肉牛品种基因组亲缘关系显示文摘旨在在系统对比分析亲缘关系不同计算方法基础上探索适合我国肉牛地方品种的亲缘关系评估方法。本研究主要以柴达木牛等10个肉牛地方品种为研究对象,使用重抽样方法获得地方品种的模拟数据,以此为基础使用PCA聚类结果为参照,分别利用预测误差方差、广义决定系数、预测误差相关系数及SNP与QTL的连锁一致性程度系统对比了不同评估方法对地方品种亲缘关系的分类结果,并探索了遗传力因素对不同亲缘关系评估方法的影响。通过PCA分析可知10个肉牛地方品种可分为3大类,分别为北方牛品种(柴达木牛、西藏牛、蒙古牛以及延黄牛)、南方牛品种(文山牛、南丹牛以及雷琼牛)和西南牛品种(平武牛、凉山牛以及昭通牛),该分类结果与上述品种地理分布较为一致。与PCA结果对比发现,基于LD一致性的亲缘关系评估方法的评估结果与PCA聚类结果一致,且该方法能够使用皮尔逊相关系数量化品种间亲缘关系,具有较好的准确性。PEVD法、CD法与r法3种方法与上述方法相比评估群体间亲缘关系时容易受到性状估计育种值的误差方差影响,从而造成种间亲缘关系评估结果出现误差。评估结果影响因素分析发现,PEVD法、CD法和r法与PCA和LD一致性评估法相比,易受到评估性状遗传力的影响,评估结果稳定较差。而PCA和LD一致性评估法由于仅依赖基因组数据,不受到遗传力影响,能够更稳定的量化评估品种间亲缘关系,具有更好的可靠性。因此,基于LD一致性评估方法结果可准确量化评估肉牛品种间亲缘关系且评估结果稳定性较高。 | 马浩然 张路培 金生云 宝金山 李红艳 高会江 徐凌洋 王泽昭 李俊雅 | 2023 | 畜牧兽医学报2023，54，10： | 0 |
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