今年1月,，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)動(dòng)物科學(xué)技術(shù)學(xué)院劉劍鋒團(tuán)隊(duì)在生物信息學(xué)和計(jì)算生物學(xué)領(lǐng)域權(quán)威期刊《生物信息學(xué)》發(fā)表研究論文《MAGE：基于元建立者構(gòu)建育繁推一體化育種體系基因組選擇一步法加-顯新模型》,。該研究提出,，基于不同親本群體及其雜交后代群體信息育繁推一體化育種模式下優(yōu)化遺傳評(píng)估模型和計(jì)算技術(shù),，可同時(shí)實(shí)現(xiàn)純種,、雜種的育種值評(píng)估和雜種優(yōu)勢(shì)預(yù)測(cè)。

該項(xiàng)研究得到了國家生豬產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系,、國家自然科學(xué)基金,、國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃等項(xiàng)目資助。其研究成果不僅在遺傳評(píng)估理論上具有顯著創(chuàng)新,，核心算法和軟件具有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán),，對(duì)實(shí)現(xiàn)《國家生豬遺傳改良計(jì)劃（2021-2035）》所提出的構(gòu)建我國生豬育繁推一體化育種體系的目標(biāo)任務(wù)提供了解決方案，有力支撐我國畜禽全產(chǎn)業(yè)鏈聯(lián)合育種方案的順利實(shí)施,。

“這項(xiàng)研究成果是國際上早已應(yīng)用的理念和方法,，但在我國一直還沒有實(shí)現(xiàn)?！闭撐耐ㄓ嵶髡?、中國農(nóng)業(yè)大學(xué)動(dòng)物科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授、動(dòng)物科學(xué)技術(shù)學(xué)院副院長劉劍鋒表示,，該項(xiàng)成果的應(yīng)用將顯著縮短育種周期,，讓育種工作更高效、更準(zhǔn)確,。在種業(yè)振興行動(dòng)全面推進(jìn)的大背景下,，這將對(duì)我國畜禽種業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有積極推動(dòng)作用。

劉劍鋒介紹,，雖然在遺傳評(píng)估中整合純種,、雜種信息，可同時(shí)提高純種遺傳評(píng)估和雜種優(yōu)勢(shì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,，并且基于雜種信息,，可對(duì)純種群體難以測(cè)定性狀，如母畜使用年限,、肉質(zhì),、終身繁殖力等進(jìn)行遺傳評(píng)估，但由于雜交導(dǎo)致的遺傳基礎(chǔ)差異,，目前常規(guī)選育的理論和方法大多僅針對(duì)純種核心群性能選育,。針對(duì)這一問題，該研究提出了一種全新的基因組選擇一步法加-顯算法（MAGE）,。MAGE算法利用偏親緣相關(guān)矩陣進(jìn)行純種群體和雜種群體的混合親緣關(guān)系構(gòu)建,，利用元建立者進(jìn)行不同純種群體之間的跨品種背景親緣關(guān)系評(píng)估。同時(shí),，MAGE算法首次提出雜種群體的顯性親緣關(guān)系矩陣構(gòu)建方法,，實(shí)現(xiàn)了對(duì)純、雜混合群體顯性效應(yīng)的精準(zhǔn)估計(jì),。

研究團(tuán)隊(duì)編寫了相應(yīng)評(píng)估軟件,，可以高效利用繁育體系的大規(guī)模雜種群體信息，從而對(duì)終端商品代目標(biāo)性狀直接進(jìn)行選擇，精準(zhǔn)評(píng)估育繁推產(chǎn)業(yè)鏈中遺傳進(jìn)展的傳遞過程,。在此基礎(chǔ)上,，與團(tuán)隊(duì)前期開發(fā)的PI-BLUP大型育種軟件進(jìn)行模塊整合，同時(shí)實(shí)現(xiàn)硬件和軟件計(jì)算平臺(tái)國產(chǎn)化計(jì)算,，有力支撐國家豬遺傳評(píng)估中心的高效運(yùn)行,。

“這項(xiàng)成果對(duì)畜禽育種工作具有里程碑意義?！眹倚笄萦N聯(lián)合攻關(guān)專家指導(dǎo)委員會(huì)委員,、地方豬種種質(zhì)自主創(chuàng)新聯(lián)合攻關(guān)首席科學(xué)家、浙江大學(xué)教授潘玉春表示,，該研究創(chuàng)新發(fā)展了畜禽遺傳評(píng)估理論,，將純種評(píng)估選留擴(kuò)展到純種及雜種遺傳評(píng)估。其構(gòu)建的遺傳評(píng)估模型既可適用于常規(guī)育種,，也可以應(yīng)用于以基因組選擇技術(shù)為主體的分子育種,。“在育種工作中,，我們經(jīng)常提到大數(shù)據(jù)育種,，而最重要的育種大數(shù)據(jù)在于表型組信息挖掘和分析，在于是否能有效,、高效,、科學(xué)使用不同來源表型信息。該研究成果使得育種上的全產(chǎn)業(yè)鏈聯(lián)合育種成為可能,，使得數(shù)量龐大的雜種個(gè)體可以參與到純種種豬的遺傳改良過程中,。”

潘玉春測(cè)算,，在生豬育種中,，該方法的應(yīng)用將使純種種豬遺傳評(píng)估準(zhǔn)確性提高5%，在大規(guī)模的雜種種豬的數(shù)據(jù)得到有效利用的情況下,，預(yù)期整體的遺傳改良速度可以提高10%-20%以上?！斑@項(xiàng)研究成果的最大價(jià)值在于真正意義上實(shí)現(xiàn)了全產(chǎn)業(yè)鏈育種大數(shù)據(jù)的整合,，使得育種兼顧育種群、擴(kuò)繁群,、商品群的遺傳組成和環(huán)境差異,，體現(xiàn)純種選育是起點(diǎn)但雜種利用是目標(biāo)的育種本義，從而更好地推進(jìn)全產(chǎn)業(yè)鏈育種模式的快速實(shí)施,?！?/p>

來源：農(nóng)民日?qǐng)?bào) 農(nóng)業(yè)科技報(bào)