基因組選擇ppt課件

1、基因組時代的動物遺傳評估技術(shù),遺傳評估,評估和比較動物個體在遺傳上的優(yōu)劣 為選擇優(yōu)秀種用個體提供依據(jù) 動物育種的中心工作,表現(xiàn)型基因型環(huán)境,常規(guī)遺傳評估技術(shù),基因 （黑箱,表型,環(huán)境,遺傳評估,親屬的表型,BLUP,特點：利用表型進行遺傳評估,常規(guī)遺傳評估技術(shù),BLUP方法是常規(guī)遺傳評估技術(shù)的核心,y：表型信息 A：系譜信息,常規(guī)遺傳評估技術(shù),對很多重要經(jīng)濟性狀十分有效,美國荷斯坦奶牛產(chǎn)奶量表型及遺傳進展,加拿大豬100kg體重日齡遺傳進展,常規(guī)遺傳評估技術(shù),局限性 當性狀表型難以獲取或遺傳力低時，遺傳評估可靠性不高 不能進行早期遺傳評估,標記輔助選擇（MAS,基因 （黑箱,表型數(shù)據(jù),基因信息

2、,遺傳評估,分子遺傳學,主效基因/QTL,特點：利用表型和部分基因的信息進行遺傳評估,基因輔助選擇（GAS,氟烷基因,連鎖不平衡標記輔助選擇（LD-MAS,y：表型信息 A：系譜信息 M： 標記信息 g：可作為固定和隨機效應,遺傳評估技術(shù) MA-BLUP,標記輔助選擇（MAS,應用現(xiàn)狀 實際應用不多 應用效果不顯著 主要原因： 已被證實具有顯著效應的基因或標記有限 （發(fā)現(xiàn)并證實一個有效的基因需要很長的時間和很高的成本） 這些基因或標記僅能解釋有限的遺傳變異 （10 30% 遺傳變異,基因組選擇 （GS,Meuwissen(2001)等首次提出了基因組選擇,但在當時并未引起重視 Schaffer

3、r(2006)重新指出GS在奶牛育種中的巨大應用價值 GS成為當期家畜育種最熱門的研究領(lǐng)域 優(yōu)勢： 可以捕獲所有的遺傳變異 無需表型信息即可進行遺傳評估，極大地縮短世代間隔和育種成本,基因組選擇,利用覆蓋全基因組的高密度標記（SNP）進行個體遺傳評估,基因 （黑箱,標記信息,新的標記（黑箱,估計基因組育種值,全基因組SNP芯片,用于遺傳評估的數(shù)據(jù),用于遺傳評估的數(shù)據(jù),1000111220020012111011112111101111001121100020122002220111 12021012002111221100211120011110010110110102200110022011

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6、011001211021212111201010121202210101011111021102112 2111111212111210110120011111021111011111220121012121101022 202021211222120222002121210121210201100111222121101,基因組選擇,基本步驟 1. 利用一個參考群體估計每個SNP的效應 參考群體：每個個體都有性狀表型記錄和所有SNP基因型 2. 利用SNP效應估計值計算候選群體的個體基因組育種值 候選群體：每個個體都有所有SNP基因型,基因組選擇,參考群體,候選群體,SNP基因型,性狀表型,

7、獲得預測方程,SNP基因型,選留群體,在參考群中估計標記效應gi,染色體片斷遺傳效應,估計標記效應,在候選群體中計算個體gEBV,全部基因組染色體片斷,染色體片斷效應,計算基因組育種值(gEBV,基因組育種值,1 + 1 - 1 - 1 + 1 + 25 - 1 + 1 - 1 - 1 - 1 + 42 + 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 22 - 1 + 1 - 1 - 1 = +38,40,SNPeffect,00,20,40,20,Chr 1,Chr 2,Chr 3,Chr n,Known SNPs,Number of SNPs,SNP allele effect,標記效應的估計

8、方法,最小二乘法 BLUP 貝葉斯方法BayesA, B, C 其他方法 半?yún)?shù)、非參數(shù) 機器學習、主成份分析,最小二乘法,對標記效應分布無任何假設(shè),1: 對每個標記作單點回歸分析,2: 選擇效應值最大的m個點放入模型中，同時對其進行估計,不足： 1. 難以確定模型選擇的閾值 2. 容易高估標記效應,BLUP方法1,BLUP method (1,假設(shè)所有染色體片段具有相同的效應方差,gj= chromosomal segment effect,How to chose ,BLUP方法2,BLUP method (2,a = residual polygenic effect,BLUP方法3,B

9、LUP method (3,每個染色體片段有自己的效應方差,改變?nèi)旧w片段效應的方法,is standardised effect estimate of marker j,BLUP方法4,BLUP method (4,Genomic relationship matrix,Genotype Pedigree,Bayes formula,P(A) is the prior probability or marginal probability of A P(A|B) is the conditional probability of A, given B. It is also called

10、the posterior probability because it is derived from or depends upon the specified value ofB. P(B|A) is the conditional probability of B given A. It is also called the likelihood. P(B) is the prior or marginal probability of B, and acts as a normalizing constant,Bayes theorem with continuous prior a

11、nd posterior distributions,to get the posterior probability distribution, multiply the prior probability distribution by the likelihood function and then normalize,Bayesian inference,refers to the use of a prior probability over hypotheses to determine the likelihood of a particular hypothesis given

12、 some observed evidence; that is, the likelihood that a particular hypothesis is true given some observed evidence (the so-called posterior probability of the hypothesis) comes from a combination of the inherent likelihood (or prior probability) of the hypothesis and the compatibility of the observed evidence with the hypothesis (or likelihood of the evidence,Bayesian方法,Bayesian method,Model for the data,Model for the marker variance,Prior distribution of,Bayesian方法,Bayes A,Bayesian方法,Bayes B,Bayesian方法,Bayes C,基因組選擇在奶牛育種中應用,年青后備公牛分型 一些AI（人工授精）種公牛站也開始直接根據(jù)年青公?；蚪M育種值推銷精液