育种与全基因组选择-19页PPT资料
高中生物 育种方法全 PPT课件 图文
人工诱变在育种上的应用 （1）定义：是在人工条件下诱导基因了生突变
（2）方法：物理方法：射线、紫外线、激光等 化学方法；亚硝酸、硫酸二乙酯等
（八） 变“全听懂”为“我还有疑问”
（九） 引入评价，恰当激励
三、教学反思
（一） 突破此重点、难点对学生的后续 学习起什么作用
（二）采用的教学策略贯彻了高中新课 标的什么理念?
谢谢！ 学妹给我打电话，说她又换工作了，这次是销售。电话里，她絮絮叨叨说着一年多来工作上的不如意，她说工作一点都不开心，找不到半点成就感。 末了，她问我：学姐，为什么想 找一份 自己热 爱的工 作这么 难呢？ 我问她上一份工作干了多久，她 说不到 三个月 ，做的 还是行 政助理 的工作 ，工作 内容枯 燥乏味 不说， 还特别 容易得 罪人， 实在不 是自己 的理想 型。 我又问了她前几份工作辞职的原 因，结 果都是 大同小 异，不 是因为 工作乏 味，就 是同事 不好相 处，再 者就是 薪水太 低，发 展前景 堪忧。 粗略估计，这姑娘毕业不到一年 ，工作 却已经 换了四 五份， 还跨了 三个行 业。 但即使如此频繁的跳槽，她也仍 然没有 找不到 自己满 意的工 作。 2 我问她，心目中理想型的工作是 什么样 子的。 她说， 姐，你 知道苏 明玉吗 ？就是 《都挺 好》电 视剧里 的女老 大，我 就喜欢 她样子 的工作 ，有挑 战有成 就感， 有钱有 权，生 活自由 ，如果 给我那 样的工 作，我 会投入 我全部 的热情 。 听她说完，我尴尬的笑了笑。 其实每一个人都向往这样的成功 ，但这 姑娘却 本末倒 置了， 并不是 有了钱 有了权
全基因组选择育种值估计
全基因组选择育种值估计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方法。
其原理是通过构建预测模型，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。
统计模型是全基因组选择的核心，影响着全基因组预测的准确度和效率。
传统预测方法基于线性回归模型，但难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。
相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。
全基因组选择已应用于奶牛、生猪的品系选育中，但在家禽育种方面的研究和应用相对较少。
随着分子标记检测技术不断发展，分子育种进入了全基因组选择时代，这将推动现代育种向精准化和高效化方向发展。
《生物的育种》课件
传统育种方法和现代育种方法
传统育种
传统育种方法通过选择和交配来获得具有有 益特征的后代。
现代育种
现代育种利用基因编辑和细胞培养等技术来 改良生物的遗传特征。
选择育种和基因编辑技术
1
选择育种
选择育种通过选择具有有益特征的
基因编辑技术
2
个体进行交配以获得更优良的后代。
基因编辑技术可以直接修改生物的
基因组，以改变其遗传特征。
《生物的育种》PPT课件
本课件将介绍基因和基因组学的基本概念，探讨育种的定义和重要性，比较 传统育种方法和现代育种方法，解释选择育种和基因编辑技术的原理，讨论 转基因作物的争议，并展望育种的未来趋势。
基因和基因组学介绍
基因组
基因组是生物体中所有基因 的集合，包含着生物的全部 遗传信息。
基因测序
基因测序技术使我们能够了 解基因组的组成和功能，为 育种提供了有力的工具。
DNA的结构
DNA是生物遗传信息的载体， 它以双螺旋结构存在，包含 了生物个体的所有遗传信息。
育种的定义和重要性
1 育种的定义
育种是通过选择和培育具有有益特征的个体来改良植物和动物的遗传特征。
2 粮食安全
育种可以提高作物的产量和抗病性，确保全球粮食供应的稳定和可持续。
3 品种改良
育种可以改良植物和动物的品质和适应性，通过基因组学和数 据分析等技术来优化育种过 程，实现更精准的改良。
基因编辑
基因编辑技术的发展将进一 步加速育种的进程，为生物 遗传特征的改良提供更多可 能。
智能农业
智能农业将信息技术与育种 相结合，实现数字化农业生 产管理和精准农业决策。
总结和展望
本课件介绍了基因和基因组学的基本概念，探讨了育种的定义和重要性，比 较了传统育种方法和现代育种方法，解释了选择育种和基因编辑技术的原理， 并讨论了转基因作物的争议。最后，展望了育种的未来趋势。
育种与全基因组选择
G
Q
550
A q
A
q
500
A q
分子辅助选择策略
数量遗传性状黑箱
表现型数据 基因
分子辅助选择 数量遗传性状灰箱
重要基因 分子标记 数量位点QTL 数量位点
分子数据
利用表型数据和分子数据的组合，减少田间试验 数量，提高育种效率
利用MAS的潜在优势 利用MAS的潜在优势
Meuwissen & Goddard, 1996 (GSE)
用贡献量显著的 分子标记进行MAS
可以找到更多的 LD 分子标记 但是所有的显著的分子标记也 只能解释很少遗传方差。大量 的微小贡献率被忽略
解决方案：全基因组选择 解决方案：
利用全部的SNPs 利用全部的SNPs 同时估计50000个SNPs的贡献量 同时估计50000个SNPs的贡献量 解大型线形方程组
贡献量大的位点倾向于被高估 分子标记贡献量之在家系和控制试验中有意义 分子标记/QTL的贡献量与遗传背景 分子标记/QTL的贡献量与遗传背景 和（或者） 环境的 交互作用显著 分子标记与QTL的 分子标记与QTL的Linkage Disequilibrium 只存在于独立 群体
2000年开始的分子技术革命 2000年开始的分子技术革命
选择 数量遗传性状黑箱 h2
基因
表现型
环境
现代的选择策略
选择 数量遗传性状黑箱 h2
基因
表现型
育种值估计
环境
具有亲缘关系 的基因型的表 型数据
BLUP： Best Linear Unbiased Prediction
美国玉米育种的成功
数据来源 Richard Johnson, Illinois Corn Breeders School, March 1-2, 12010 1964 Yield/acre Product price Seed corn price 80 bu $1.10/bu $10/Unit 2010 180 bu $3.85/bu $350/Unit
全基因组选择在畜禽育种上的应用
全基因组选择在畜禽育种上的应用全基因组选择（Whole Genome Selection，WGS）是一种基于分子标记的育种方法，通过对动植物基因组的全面分析，选择与目标性状密切相关的基因型，从而加速育种进程，提高育种效果。
在畜禽育种中，全基因组选择已经得到广泛应用，并取得了显著的成果。
畜禽育种是指通过选配和繁殖等手段，改良和培育出具有优良性状的畜禽品种。
传统的畜禽育种方法主要依赖于表型选择和亲本配对，但这种方法存在效率低、周期长、成本高等缺点。
全基因组选择的出现，为畜禽育种带来了革命性的变革。
全基因组选择通过对畜禽个体的基因组进行全面扫描，鉴定出与目标性状密切相关的基因型，从而实现对性状的精确选择。
这种方法不仅可以提高育种效率，还可以降低育种周期和成本。
全基因组选择依赖于高通量测序技术和生物信息学分析方法，能够快速、准确地分析大规模的基因组数据，从而为育种工作提供科学依据。
全基因组选择的应用在畜禽育种中具有广泛的应用前景。
首先，全基因组选择可以帮助育种者快速筛选出携带目标性状基因的个体，提高选配的准确性。
其次，全基因组选择可以帮助育种者预测后代的遗传表现，从而为育种计划的制定提供科学依据。
此外，全基因组选择还可以帮助育种者进行基因组选择组合，实现多个性状的联合选择，进一步提高育种效果。
全基因组选择在畜禽育种中的应用不仅可以提高育种效率，还可以实现育种目标的精确控制。
例如，在家禽育种中，全基因组选择可以帮助育种者选择出具有快速生长、高产蛋和抗病性等优良性状的个体，从而培育出高效益的家禽品种。
在畜牧业中，全基因组选择可以帮助育种者选择出肉质优良、抗病性强、适应环境能力强等特点的畜禽品种，提高畜禽养殖的经济效益。
然而，全基因组选择在畜禽育种中的应用也面临一些挑战和问题。
首先，全基因组选择需要大量的基因组数据支持，这对于资源条件有限的养殖场来说可能是一个难题。
其次，全基因组选择需要高水平的生物信息学分析能力，这对于养殖场技术人员的素质要求较高。
植物遗传改良中的基因组选择与育种技术
植物遗传改良中的基因组选择与育种技术植物遗传改良是一项关键的农业技术，通过选择合适的基因组以及育种技术，可以显著提高植物的产量、抗性和适应性。
本文将介绍基因组选择和育种技术在植物遗传改良中的应用，并讨论其在农业领域的前景。
一、基因组选择技术在植物遗传改良中的应用基因组选择技术是一种先进的遗传改良方法，它通过筛选和选择个体的基因组中的有益基因，以实现目标的遗传改良。
在植物遗传改良中，基因组选择技术可以应用于以下几个方面：1. 目标基因的筛选：基因组选择技术可以帮助研究人员识别目标基因，并筛选出拥有有益基因组的个体。
例如，在优化作物品质方面，可以通过基因组选择技术确定具有高产量、耐病性和优质特性的个体。
2. 繁殖策略的优化：基因组选择技术可以有效地帮助人们选择出具有良好基因组的个体进行繁殖。
通过选择优质基因组的个体进行杂交交配，可以加速目标基因的积累，并提高下一代的遗传水平。
3. 逆境条件的适应性提高：基因组选择技术可以在植物遗传改良中应用于适应逆境条件的研究。
逆境（如干旱、高温和盐胁迫等）会对植物的生长和发育产生负面影响，通过基因组选择技术筛选具有适应逆境能力的个体，可以提高作物的抗逆性，从而实现在恶劣环境中的正常生长和高产。
二、育种技术在植物遗传改良中的应用育种技术是另一种重要的植物遗传改良手段，它通过人工选择和杂交等方式，快速培育具备优良性状的新品种。
以下是育种技术在植物遗传改良中的应用：1. 杂交育种：杂交育种是育种技术中常用的一种手段，它利用不同品种之间的互补性和优势，通过控制交配的过程，将某些有益基因的组合导入目标品种中，从而培育出更优良的新品种。
2. 突变育种：突变育种是通过诱发植物基因发生突变，然后筛选出具备目标性状的突变体进行培育的一种育种技术。
通过人工诱变，可以扩大遗传变异的范围，寻找到具有优异性状的新品种。
3. 基因编辑技术：近年来，基因编辑技术的快速发展为植物遗传改良带来新的机遇。
全基因组选择育种的原理
全基因组选择育种的原理
嘿，咱今儿来唠唠全基因组选择育种这档子事儿！你说这全基因组选择育种啊，就好像是给农作物或者家畜找对象，得挑个最合适的！
咱就拿种玉米打个比方吧。
这玉米的基因组就像是它的“基因身份证”，上面记载了各种各样的信息，比如这玉米长得高不高啊，结的玉米粒多不多啊。
全基因组选择育种呢，就是把这些“基因身份证”都拿出来好好研究一番。
咱想想啊，要是能提前知道哪些基因能让玉米长得又壮又好，那不就可以专门挑选有这些好基因的玉米来繁殖后代嘛！这就好比咱找工作，知道哪些技能最吃香，咱就专门去学那些技能，以后肯定能有出息呀！
而且啊，这全基因组选择育种可厉害着呢！它能一下子就看到整个基因组的情况，而不是像以前那样一点点地摸索。
这就好像你在一个大超市里找东西，以前是一个货架一个货架地找，现在呢，直接有个地图告诉你东西在哪儿，多方便呀！
你说这技术要是用好了，那咱以后的农作物不就都长得特别棒，家畜也都特别健康啦？那咱们的粮食产量不就蹭蹭往上涨，咱们吃的也更好啦？这多让人开心啊！
再想想，要是没有这个技术，咱还得靠运气去培育新品种，那得多费劲啊！说不定试了好多次都不成功呢。
但有了全基因组选择育种，就好像有了一双“火眼金睛”，一下子就能找到最好的那个。
咱中国可是农业大国呀，这全基因组选择育种不就正好能帮上大忙嘛！让咱们的农业发展得越来越好，农民伯伯们也能更轻松地种地，收获更多的好庄稼。
这难道不是一件大好事吗？
所以说呀，全基因组选择育种真的是个特别厉害的技术，咱可得好好利用它，让它为咱们的生活带来更多的好处。
咱可不能小瞧了它，要知道，科技的力量可是无穷的呀！你说是不是呢？。
全基因组选择在家禽育种中的应用
全基因组选择在家禽育种中的应用全基因组选择（GWAS）作为一种新兴的基因组学技术，基于大规模测序和基因组信息的综合分析，可以快速、准确地对一些特定物种进行基因组鉴定、基因功能研究和育种选择，这在家禽育种领域中也得到了广泛的应用和探索。
一、GWAS的原理及流程GWAS的原理是通过比较大规模样本之间共同遗传信息的异同，找出所有与表型（如家禽生产性能）相关的位点，并通过样本间遗传数据的关联性来确定相关性较强的位点或基因区域，进而评估适应力和表现出挑战性的基因。
GWAS的流程包括：1.设计一个代表性的样本组，要求样本来自不同的群体和亚群体，尽可能涵盖种群的遗传多样性，以确保GWAS结果的可靠性和可重复性；2.对样本组进行基因组测序，根据对基因组区域的分析，其中的标记和变异位点统计数量形成序列；3.对序列进行统计分析并制作一个关联绘图，找出所有与表型相关的位点，具体包括等位基因频率和效应大小；4.进行统计分析和推断筛选，并通过统计的显著性水平如P值进行筛选，筛选出最相关的位点和特定群体的基因功能。
二、GWAS在家禽育种中的应用GWAS在家禽数种主要生产性能的研究和育种方面被广泛应用，包括：生产性能、肉质性状、味道和品质，以及抗性和适应性等方面。
GWAS的这些应用领域，都涵盖了家禽育种的各个方面，弥补了以往育种工作中对基因鉴定和评估方面的不足。
主要体现在以下方面：1. 基因功能研究：GWAS所得结果可以帮助确定某些基因与特定性状之间的功能联系、间接或直接交互，并为后续分子机制研究提供基础数据。
2. 识别新的育种标记：GWAS定位最相关的位点或基因区域，并评估适应力和表现出挑战性的基因。
这些新育种标记可以作为新的QTL（数量性状位点），有助于育种者更准确地预测物种性状。
3. 商业化育种：GWAS技术为育种提供了新的可能性和可能性。
GWAS技术可帮助进行育种选择，让育种者以更快捷、准确和有效的方式衡量种间遗传差异，并基于更清晰和准确的遗传和基因信息，制定最佳的育种策略，从而获得育种成功的优势。
育种学 第五章选择育种ppt课件
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三. 选择的基本方法
1.个体选择（单株选择法） 2.混合选择 3.两种方法比较
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1. 个体选择
根据育种目标从原始群体中选择优良个体， 分别收获，分别脱粒、贮藏，来年分别播种， 形成一个穗（株、铃）行，根据穗行表现鉴 定上年个入选单株的优劣，劣者淘汰。
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一次个体选择： 多用于自花、常异花植物
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2.意义
• 利用芽变产生的新变异可直接选育出新品种； • 丰富种质资源，为杂交育种提供亲本； • 对优良品种的个别缺点进行修缮改良，优中选优； • 保持原有品种的综合优良性状。
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3.芽变的特点
• 芽变的多样性：植物各器官的所有性状都有发生突变的可 能；质量性状和数量性状；染色体数目和结构变异；胞质 基因和核基因突变等。
经审定合格的品系成为品种
（二）混合选择育种程序
原始品种群体 选择优良而一致的个体，混合脱粒
经混选群体 原始品种群体
经混选的改良群体 与原品种比较试验
经比较确比原品种优越的混选群体的种子
繁殖种子
所繁殖的优质种子
大田大面积推广
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第五节 无性繁殖植物的选择育种
一、芽变育种
（一）概念、意义、特点 1.概念 芽变：植物芽的分生组织体细胞自然发生的遗传物质变
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3、选择育种在园艺植物的育种和生产中也发挥了 重要作用。
果树芽变选种中最突出的例子是元帅系苹果的芽变 选种。我国自1973年开展了苹果芽变选种，已在元帅 系中选出一批优良品系。目前主栽苹果品种为红富士， 从中选出许多芽变，如烟辐3、2001等。选择育种法 培育的果树品种在目前仍占相当大的比例。
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异。芽变总是以枝变或株变的形式表现 芽变选种：对发生变异的芽、枝进行无性繁殖并选择，从而
基因组选择课件
Bayesian inference
refers to the use of a prior probability over hypotheses to determine the likelihood of a particular hypothesis given some observed evidence;
基因组时代的 动物遗传评估技术
遗传评估
• 评估和比较动物个体在遗传上的优劣 • 为选择优秀种用个体提供依据 • 动物育种的中心工作
表现型＝基因型＋环境
常规遗传评估技术
选择
基因
表型
遗传评估
（黑箱）
环境
亲属的表型
特点：利用表型进行遗传评估
常规遗传评估技术
• BLUP方法是常规遗传评估技术的核心
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W ZW WZZ W Z Gka fˆˆW Zyy
Genotype Pedigree
111211120200 122221121111
011111012011
121101011110 101121101111 101101111102 121120011010
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 the
Bayes' theorem with continuous prior and posterior distributions
to get the posterior probability distribution, multiply the prior probability distribution by the likelihood function and then normalize.
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利用表型数据和分子数据的组合，减少田间试验 数量，提高育种效率
利用MAS的潜在优势
Meuwissen & Goddard, 2019 (GSE)
三种不同类型的分子标记
直接的标记 功能性 的变异- 已知的基因
LD 标记
分子标记与数量性状位点的关联 存在于整个群体当中
LE 标记 分子标记与数量性状位点的关联 不存在于整个群体当中，而只存 在于家系当中
分子标记贡献ˆk 量的估计值
利用分子标记 贡献量的估计 值估计其他基 因型的表现型
GE BV ˆkgik
The infinitesimal model (Fischer 1918) vs. The finite loci model
统计方法
Ridge Regression
ˆX 'XI 1X 'y
+50
550
500
GQ GQ Aq Aq Aq
目标：
找到主要基因或者 和主要基因联系紧 密的分子标记
用分子标记辅助选 择育种 MAS
Marker-Assisted Selection
分子辅助选择策略
数量遗传性状黑箱
基因
数量遗传性状灰箱
重要基因 分子标记 数量位点QTL
表现型数据 分子数据
分子辅助选择
杂交1
杂交2
杂交3
杂交4
MAS应用受限制的原因
分子标记的数量过少 分子标记只能解释非常少的遗传方差分量 基因分型的成本过高 分子标记/数量性状位点（QTL）的贡献量估计值
不稳定
贡献量大的位点倾向于被高估 分子标记贡献量之在家系和控制试验中有意义 分子标记/QTL的贡献量与遗传背景 和（或者） 环境的
设计矩阵与分子标 记贡献量估计值相 乘，得出基于全基 因组的育种值估计
Inbred
选择的准确度
Accuracy (r) = 选择标准与真实育种值的相关系 数
当选择基于表现型值时r = h （Hertitability） 遗传力h越高，选择带来的影响Renpose就越大 选择带来的影响
选择的准确度
1964
2019
Yield/acre
80 bu
180 bu
Product price
$1.10/bu
$3.85/bu
Seed corn price $10/Unit
$350/Unit
1蒲式耳 (bu)玉米＝56磅（約25.40公斤）
70年代分子遗传学的承诺
平均产量 kg
GQ
600
G等位 基因的 贡献为
选择的准确度
海量的基因型 海量的SNP分子标记 海量的表现型数据
统计分析 寻找数量性状位点/估计分子标记贡献量
用贡献量显著的 分子标记进行MAS
可以找到更多的 LD 分子标记 但是所有的显著的分子标记也
只能解释很少遗传方差。大量
的微小贡献率被忽略
解决方案：全基因组选择
利用全部的SNPs 同时估计50000个SNPs的贡献量 解大型线形方程组
交互作用显著 分子标记与QTL的Linkage Disequilibrium 只存在于独立
群体
2000年开始的分子技术革命
SNP：Single Nucleotide Polymophisms
玉米 50000 SNPs
全基因组 选择 Meuwissen
et al. (2019).
高密度SNP数据的应用
X 是分子标记数据的设计矩阵 y 是观测的表型数据 λ是一个惩罚因子，目的是使本没有唯一解
的方程组有唯一解
举例
分子标记设计矩阵 Design Matrix in Bold 表现型数据
Mixed Model Equation
解方程组
举例
需要预测的基因型
分子标记设计矩阵 Design Matrix in Bold 无表现型数据
经典现型
环境
现代的选择策略
数量遗传性状黑箱
h2
基因
表现型
环境 BLUP： Best Linear Unbiased Prediction
选择 育种值估计
具有亲缘关系 的基因型的表
型数据
美国玉米育种的成功
数据来源 Richard Johnson, Illinois Corn Breeders School, March 1-2, 2019