GENOMIC SELECTION

全基因组选择

背景


基因组选择(Genomic Selection,简称GS)这一概念由挪威生命科学大学的Theo Meuwissen 教授于2001年提出。它是一种利用覆盖全基因组的高密度分子标记进行选择育种的新方法,可通过构建预测模型,根据基因组估计育种值(Genomic Estimated Breeding Value, GEBV)进行早期个体的预测和选择,从而缩短世代间隔,加快育种进程,节约大量成本。

这一方法尤其对低遗传力以及难以测量的复杂性状具有良好的预测效果,真正实现了通过基因组技术来指导育种实践。该技术目前主要侧重于早期预测,因此又称为基因组预测(Genomic Prediction,简称GP)。

产品简介


GS利用覆盖全基因组的高密度SNP标记,结合表型记录或系谱记录对个体育种值进行估计,其假定这些标记中至少有一个标记与所有控制性状的QTL处于连锁不平衡(linkage disequilibrium, LD)状态,这样使得每个QTL的效应都可以通过SNP得到反映,将所有标记效应值累加,获得基因组估计育种值。

GS流程包含两个群体,一个是训练群体(又称参考群体),需要同时具有表型和基因型信息,估计标记效应值来构建参考模型;另一个是预测群体(又称候选群体或育种群体),只需要基因型信息,通过构建的参考模型得到估计育种值,从而达到预测表型,进行个体选择的目的。

百奥云可为客户提供全套的GS方案,欢迎来电咨询:0731-85653208。

产品特点


  • 提供遗传增益
  • 缩短育种周期
  • 指导群体构建
  • 减少田间测试
  • 多模型多性状预测

产品功能


 

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应用案例