【摘要】：隨著高通量基因分型和測(cè)序技術(shù)的快速發(fā)展,基于高密度(High-density,HD)和全基因組測(cè)序(Whole-genome sequencing,WGS)數(shù)據(jù)的基因組預(yù)測(cè)在動(dòng)物育種計(jì)劃中變得可行。與此同時(shí),高維度的基因組信息給模型求解帶來了巨大的挑戰(zhàn)。由于擔(dān)心丟失因果變異位點(diǎn),很少有通過減少標(biāo)記數(shù)目的降維算法應(yīng)用于基因組預(yù)測(cè)(Genomic prediction,GP)。為了克服標(biāo)記信息丟失,本研究將Bin模型應(yīng)用于基因組預(yù)測(cè),該模型通過設(shè)置條件將相鄰SNPs組合到同一Bin中來減少數(shù)據(jù)維度,這有助于合并基因組信息并充分利用連鎖不平衡(Linkage disequilibrium,LD)信息。因此,本研究使用肉用西門塔爾牛的HD和填充WGS數(shù)據(jù),用Bin模型結(jié)合各類基因組預(yù)測(cè)方法(Bin-Methods)估計(jì)四類經(jīng)濟(jì)性狀的基因組育種值,并將結(jié)果與未經(jīng)過Bin模型處理(OriginalMethods)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較。(1)基于Bin Model基因組選擇在高密度芯片數(shù)據(jù)中的應(yīng)用研究:本實(shí)驗(yàn)使用基因組最佳線性無偏預(yù)測(cè)模型(Genomic best linear prediction,GBLUP),彈性網(wǎng)(Elastic net,EN),BayesB和Bin-GBLUP/EN/BayesB結(jié)合肉用西門塔爾牛高密度芯片數(shù)據(jù)對(duì)該群體胴體重和眼肌面積的基因組估計(jì)育種值(Genomic estimated breeding value,GEBV)預(yù)測(cè),并將兩組結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明Bin-Methods能明顯降低基因組預(yù)測(cè)的計(jì)算速度,同時(shí)保證預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性與OriginalMethods保持一致,甚至在某些情況中有輕微提高。(2)基于Bin Model基因組選擇在填充測(cè)序數(shù)據(jù)中的應(yīng)用研究:本實(shí)驗(yàn)將GBLUP和BinGBLUP應(yīng)用于WGS數(shù)據(jù)。在這項(xiàng)研究中,首先使用Illumina BovineHD Beadchip對(duì)1217頭肉用西門塔爾牛進(jìn)行基因分型,并利用Beagle軟件將每頭牛的BovineHD基因型(658,513個(gè)SNP)填充至全基因組序列水平(10,550,707個(gè)SNP)。然后利用填充后測(cè)序數(shù)據(jù)估計(jì)了日增重,胴體重,眼肌面積和大理石花紋的GEBVs。同時(shí)將兩組結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,四類性狀基因組預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性從0.188至0.284,最低出現(xiàn)在大理石花紋,最高出現(xiàn)在眼肌面積中。與Original-GBLUP相比,Bin-GBLUP結(jié)合WGS數(shù)據(jù)的基因組預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性相差不大,基因組預(yù)測(cè)的均方誤差(Mean-square prediction error,MSPE)也有相同的趨勢(shì)。除此之外,研究發(fā)現(xiàn),與使用HD數(shù)據(jù)相比,使用填充WGS數(shù)據(jù)進(jìn)行基因組預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性沒有顯著提高。為了進(jìn)一步研究填充測(cè)序數(shù)據(jù)在肉用西門塔爾牛中的應(yīng)用,我們將擴(kuò)大參考群體的數(shù)量,并繼續(xù)考慮Bin-BayesR結(jié)合WGS數(shù)據(jù)的基因組預(yù)測(cè)。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：S823
【圖文】：

國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院碩士學(xué)位論文 第一章 引計(jì)算基因組估計(jì)育種值需要定位標(biāo)記基因座（Marker loci）和數(shù)量性狀基因座之間的連鎖衡（Linkage disequilibrium, LD），否則隨著標(biāo)記效應(yīng)的估計(jì)，基因組估計(jì)育種值的準(zhǔn)確度將代群體中迅速下降。為了覆蓋更多的 LD，標(biāo)記密度必須足夠高以保證所有的 QTL 都至少與標(biāo)記連鎖。而隨著基因分型技術(shù)的快速發(fā)展，全基因組選擇中標(biāo)記密度已從低密度，高密度至今日的測(cè)序水平，這意味著分型得到的基因型數(shù)據(jù)將覆蓋更多的 QTL，探測(cè)到更多的 LD時(shí)也面臨計(jì)算困難，耗費(fèi)時(shí)間等巨大挑戰(zhàn)。.2.2 GS 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及基本分析方法全基因組選擇是根據(jù)基因組育種值進(jìn)行選擇，其實(shí)施包括兩個(gè)步驟：首先在參考群體中使因型數(shù)據(jù)和表型數(shù)據(jù)估計(jì)每個(gè)染色體片段的效應(yīng)；然后在候選群體中使用個(gè)體基因型數(shù)據(jù)估因組育種值。其實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)主要包含參考群體的設(shè)計(jì)以及分析方法的確定。

實(shí)際情況，將出生年、季節(jié)、出生協(xié)變量。利用 R 軟件中的 GLM 函下： 體均值， year 為出生年效應(yīng)， f天數(shù)協(xié)變量，sex 為性別效應(yīng)，e 為圖 2.1 牛胴體和眼肌面積測(cè)量示意圖The cattle carcass sketch and determination

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本文編號(hào)：2721204