全基因组选择在猪育种上的研究进展
基于SNP芯片技术对猪性状的应用及其研究进展
116猪业科学 SWINE INDUSTRY SCIENCE 2018年35卷第04期遗传改良GENETIC IMPROVEMENT北京顺鑫农业小店种猪分公司协办栏目协办基于SNP芯片技术对猪性状的应用及其研究进展宋志芳，石 岗，赵海燕（河北农业大学动物科技学院，河北 保定 071000）单核苷酸多态性（SNP）主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA 序列多态性，也就是单个SNP 由于置换、颠换、缺失或插入所引起的遗传变异现象，是第三代分子遗传标记，具有很大的发展潜力，在生物、农学、生物进化和医学等众多领域都有广泛应用[1]，在分子遗传学、药物遗传学、人类疾病诊断和治疗、法医学和基因组学等理论研究方面也扮演着重要角色[2]。
SNP 是在漫长的进化过程中形成的，具有遗传稳定性。
我国是一个养猪大国，并具有各具特点的优良地方品种，因此，开展持续且高效的遗传改良来保持猪种的优良品质并加以改良十分迫切。
所以，基于SNP 芯片技术，利用全基因组选择、全基因组关联分析等方法，选择性地进行猪性状的表型值与SNP 芯片数据间的关联分析，是促进猪育种效率的提高和培育优良品种的一种有效方法。
1 SNP 的检测方法与技术随着对SNP 研究的不断深入，关于SNP 的检测方法与技术也在不断发展。
根据是否需要凝胶电泳和自动化程度的高低，可以把SNP 检测方法分为基于凝胶电泳的检测方法（传统SNP 检测方法）和高通量、自动化程度较高的SNP 检测方法[3]。
传统的SNP 检测方法主要包括DNA 测序、RFLP（限制性片段长度多态性）、SSCP（单链构象多态性）、CAPS （酶切扩增多态性序列）、DGGE （变性梯度凝胶电泳分析）、OLA（寡核苷酸连接分析）和AS-PCR（等位基因特异性）等[4-6]，这些方法必须经过凝胶电泳进行检测，存在不能多重分析、难以实现自动化、速度慢、不易大规模展开等问题，只能进行小规模的SNP 测试，必然会被淘汰。
猪遗传育种和繁殖专著
猪遗传育种和繁殖专著【正文】猪遗传育种和繁殖专著猪遗传育种和繁殖专著是一本旨在探讨猪的遗传改良和繁殖技术的权威参考书。
本专著从猪品种选育的起源、遗传基础、繁殖技术等多个方面，全面阐述了猪遗传育种和繁殖的最新理论与实践，旨在为科研人员、养殖场主和农业从业者提供一份全面、系统的指南。
第一章猪品种选育的历史与现状1.1 猪品种选育的起源与进展猪作为人类最早驯养的动物之一，经历了漫长的驯化过程。
本小节将介绍猪的起源与驯化，以及近代以来的猪品种选育的进展与成就。
1.2 猪品种资源与保护猪品种资源的保护与利用是猪遗传改良的基础。
本小节将介绍全球各地常见的猪品种资源，并探讨如何科学有效地保护和利用猪的遗传资源。
第二章猪遗传基础与遗传改良2.1 猪的遗传特点与基因组研究本小节将介绍猪的基因组结构与特点，以及近年来基因组学在猪遗传改良中的应用。
涵盖了猪基因组测序、单核苷酸多态性（SNP）筛选等方面的内容。
2.2 猪遗传改良的目标与策略猪遗传改良的目标主要包括生产性能的提高、疾病抗性的增强等。
本小节将介绍目前猪遗传改良的主要策略，如选择育种、分子标记辅助育种等，并对其优缺点进行分析。
第三章猪繁殖技术与管理3.1 猪繁殖生理与生殖器官结构猪的繁殖特性与生理过程直接影响繁殖效能和经济效益。
本小节将介绍猪的生殖生理与生殖器官结构，为后续繁殖技术的实施提供理论基础。
3.2 猪繁殖技术与方法猪的繁殖技术包括人工授精、胚胎移植、人工控制孕产等多个方面。
本小节将对这些繁殖技术进行详细介绍，并分析其应用价值与局限性。
第四章现代遗传技术在猪育种中的应用4.1 基因编辑技术在猪育种中的应用基因编辑技术是近年来兴起的一种先进的遗传改良手段。
本小节将介绍CRISPR/Cas9等基因编辑工具在猪育种中的应用，以及可能带来的影响与挑战。
4.2 基因组选择在猪育种中的应用基因组选择是利用全基因组信息对猪进行精准选育的一种方法。
本小节将探讨基因组选择在猪育种中的应用现状、优势与局限，并展望其未来发展方向。
基因组选择技术及其在猪育种中的应用探讨
基因组选择技术及其在猪育种中的应用探讨一、简介基因组选择技术是一种利用先进的遗传学和生物信息学技术，通过对个体基因组的全面分析，选取优良基因组的方法。
本文将探讨基因组选择技术在猪育种中的应用，包括其原理、技术手段和在猪育种中的具体应用案例。
二、基因组选择的原理基因组选择技术的核心原理是基于遗传多态性，通过测定个体基因组上的关键位置的基因型，来评估这些个体的遗传潜力。
对于猪育种来说，关键位置一般指的是对性状和经济性状有重要影响的基因。
三、基因组选择的技术手段基因组选择技术的应用离不开以下几种主要的技术手段：1. SNPs分析SNPs（Single Nucleotide Polymorphisms）是基因组中常见的遗传变异形式，是在基因组中单个核苷酸位置上的单碱基突变。
通过对SNPs的分析，可以快速、高效地评估个体基因组的多样性和遗传水平。
2. GWASGWAS（Genome-Wide Association Study）是一种通过对大量个体基因组数据进行关联分析，来寻找基因与性状相关性的方法。
通过GWAS可以发现与猪育种有关的重要基因，并为进一步的基因组选择提供依据。
3. QTL分析QTL（Quantitative Trait Loci）是指影响数量性状的基因或位点，通过对QTL的定位和分析，可以确定这些基因在个体中的具体位置，进而预测个体的遗传性状。
四、基因组选择在猪育种中的应用案例基因组选择技术在猪育种中的应用已经取得了显著的成果。
以下是一些具体的应用案例：1. 疾病抗性育种基因组选择技术可以帮助猪场选育更具抗病力的猪种。
通过对猪基因组中与抗病相关的基因的分析，可以选取携带有这些基因的个体进行繁殖，提高整个猪群的抗病力。
2. 生长性能改良基因组选择技术可以用于改良猪的生长性能。
通过对一些与生长发育相关的基因进行筛选，可以选取具有快速生长、高瘦肉率等优良性状的个体进行繁殖，提高猪的生产性能。
3. 品质优化基因组选择技术在优化猪肉品质方面也有广泛应用。
全基因组关联分析及其在猪育种中的研究进展
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全基 因组关联 分析及其在猪 育种 中的 研究进展
宋志芳’ ， 曹洪战 ， 芦春莲
（ １ ． 河北农业大学动物科技学院 河北 保定 ０ ７ １ ０ ０ ０ ； ２河北农业大学猪业科学研究所， 河北 保定 ０ ７ １ ０ ０ ０ ）
摘 要： 近年来， 随着高通量单核苷酸芯片和基因分型技术的不断发展， 利用全基因组 关联分析猪的性状成为可能
化 Ｈ １ ，ｘ ＿ Ｊ ， 匕 ｋ ， ｌ － 因组 基 定 何 的 精 确 度 性 ，许 Ｉ ｛ ． 对ｊ ｝ ｝ 的 体 型 外貌 … 、生长 、
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。
基因组编辑技术在家畜育种中的应用
基因组编辑技术在家畜育种中的应用基因组编辑技术是一种新兴的基因工程技术，它的出现为家畜育种带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将探讨基因组编辑技术在家畜育种中的应用，从提高育种效率、改良畜种品质和增强畜种抗病力等方面进行论述，并展望未来的发展前景。
一、基因组编辑技术在提高育种效率方面的应用基因组编辑技术可以通过精确的基因修饰来改变家畜的遗传特征，提高育种效率。
例如，利用CRISPR/Cas9系统，可以精确地编辑家畜基因组中的特定位点，实现基因的敲除、插入或修饰，从而促进家畜育种的进展。
这种技术不仅能够加速遗传改良进程，还可以减少育种成本和周期。
二、基因组编辑技术在改良畜种品质方面的应用基因组编辑技术能够针对家畜的特定性状进行精确调控，从而改良畜种的品质。
例如，通过编辑奶牛基因组中与乳制品品质相关的基因，可以提高乳品的蛋白质含量和品质；通过编辑猪基因组中的肉质相关基因，可以改善猪肉的理化特性和口感。
这种精确的基因调控为畜牧业的发展注入了新活力。
三、基因组编辑技术在增强畜种抗病力方面的应用畜牧业中疾病是制约生产力提升的重要因素之一。
基因组编辑技术可以通过针对家畜基因组的特定调控，增强畜种的抗病力。
例如，通过敲除鸡基因组中的易感病因子基因，可以降低家禽疾病的发生率；通过编辑鱼类基因组中的免疫相关基因，可以提高鱼类的抵抗力。
这种基因调控的应用将有效地提升畜牧业的抗病能力，保障畜牧业的可持续发展。
综上所述，基因组编辑技术在家畜育种中具有巨大的应用潜力。
它可以提高育种效率、改良畜种品质和增强畜种抗病力等方面发挥积极作用。
然而，基因组编辑技术的应用也面临一些伦理和安全问题，需要加强监管和规范。
未来，随着技术的不断发展，我们相信基因组编辑技术将在家畜育种中发挥越来越重要的作用，助力于畜牧业的可持续发展。
猪育种新技术
C
B
A
全基因组选择
育种目标的变化
测定技术的变化
育种新技术
全基因组选择
什么叫全基因组选择为了进一步提高育种的效率，T.H,Meuwissen等提 出 了 一 种新的标记辅助选择方法，即全基因组选择（Genomic selection,GS）。该方法假设覆盖全基因组上的高密度SNPs标记中至少有１个SNP与 QTL处于连锁不平衡关系，利用SNP估计每个QTL的效应，从而获得个 体 的 全 基 因 组 估 计 育 种 值 （Genomic estimated breeding value, GEBV）。
对猪体进行一系列扫描之后，可以精确预测胴体的组成成分。与传统的超声波技术相比，用这种技术预测胴体肌肉、脂肪和骨骼产量的准确率分别可提高6.4％、5.6％和15.0％。
测定技术的变化
对于屠宰商和零售商来说，CT还有一个更加突出的优点，那就是可以测出不同大分切部位（背脊部、后腿部、腹胁部和肩胛部）当中的肌肉产量。
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全基因组选择的优点不仅可以提高选择的准确性，尤其是一些低遗传力性状、难以测量的性状、限性性状、生长后期测定的性状、屠宰性状和免疫力等，还可以在动物出生时或者胚胎期即可预测 GEBV，从而缩短世代间隔，大大提高遗传进展。
全基因组选择商业化应用在猪的全基因组测序完成后，A.M.Ramos等对商业品种杜洛克（34头）、皮特兰（23头）、长白猪（29头）、大白猪（36头）和野猪（36头）共5个品种的DNA分别混池，采用全基因组重测序方法鉴定出数十万个SNPs，并从中选择设计出PorcineSNP60 Beadchip。该SNP芯片共有64232个SNPs，检出率可达97.5%，SNP信息可靠。
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。
全基因组关联分析及其在猪育种中的研究进展
1052016年33卷第12期 SWINE INDUSTRY SCIENCE 猪业科学遗传改良GENETIC IMPROVEMENT精品思想 市场战略5 精液的分装、贮存与运输精液的包装方式采用袋装，利于精子的保存、运输和便于输精。
按品种、种公猪耳号逐头进行分装，并在包装上标明品种、耳号、批号、生产日期、有效期、贮存温度、检验员等内容。
结合本县实施良种补贴项目，必须在精液包装上标明《国家生猪良种补贴项目》字样。
包装好的精液其温度待放置与室温相同时，将其放入17℃恒温箱贮存，精液在贮存期间会沉淀、聚集，应每日轻轻摇匀精液2～4次。
包装好的精液要尽快送至养殖户，避免精液在运输过程中的温度变化过大。
因此，精液应保存在15～20 ℃的环境中，使用专用的精液运输保存箱可保证精子活力。
常温精液使用前必须检查，当精子活力低于0.6时，不能使用。
种公猪站严格按照相关技术要求进行种猪常温精液生产，在湄潭县及周边县（区）实行集中供精，加快了人工授精技术的推广，提高了良种公猪的覆盖率，产生了显著的经济效益。
参考文献[1] 曾琼,申牷,肖礼华,等.贵州山区良种公猪集中供精技术体系初探[J].猪业科学,2015,32(11)﹕41-42. [2] 雷毅．社会化公猪站种猪常温精液产品生产关键技术[J].当代畜牧，2015（2）：16-17.[3] 王一明，张海兰，谢鹏贵．猪精液品质检测与处理[J].当代畜禽养殖业，2010（6）：14-16.（收稿日期：2016-11-17）摘 要：近年来，随着高通量单核苷酸芯片和基因分型技术的不断发展，利用全基因组关联分析猪的性状成为可能。
全基因组关联分析是一种新兴的遗传分析方法，能有效进行复杂疾病和性状的研究。
国内外相关研究人员针对猪性状进行全基因组关联分析，积累了大量的单核苷酸多态性（SNP）标记、候选基因以及数量性状位点，为猪分子育种提供基础。
该文主要对全基因组关联分析的基本原理、分析方法以及对猪性状的研究进展进行综述。
基因组编辑技术加速猪育种进程
基因组编辑技术加速猪育种进程
王佳昊;王月;吴添文;王彦芳
【期刊名称】《中国猪业》
【年(卷),期】2024(19)2
【摘要】依赖于核酸酶的基因组编辑技术能够在基因组水平对DNA序列进行改造,包括特定DNA片段的插入、敲除、替换以及点突变等遗传修饰。
2012年发展起来的CRISPR/Cas9基因编辑技术,具有效率高、通量高、安全性高、操作方便、简单易实现等特点,得到了广泛的关注和应用。
基于CRISPR/Cas9系统开发的碱基编辑系统(Base Editor,BE)和引导编辑系统(Prime Editor,PE)可以在不需要DNA 模板的情况下对基因进行精准的碱基突变。
目前,CRISPR/Cas9及其衍生的基因组编辑技术在猪生产性状的改良和抗病育种新材料的创制方面已经取得了良好进展,并展示出了巨大的发展潜力和应用前景。
本文重点介绍了CRISPR/Cas9、碱基编辑、引导编辑技术及其在猪育种中的研究进展,并展望了猪基因组编辑育种面临的机遇与挑战。
【总页数】8页(P35-42)
【作者】王佳昊;王月;吴添文;王彦芳
【作者单位】中国农业科学院北京畜牧兽医研究所;中国农业科学院国家南繁研究院
【正文语种】中文
【中图分类】S828;S813.3
【相关文献】
1.人工授精和基因组技术在猪育种中的应用
2.基因组选择技术及其在猪育种中的应用探讨
3.深入推进联合育种加快种猪改良进程——2012年全国猪联合育种协作组年会暨国家生猪核心育种场授牌仪式在济南举行
4.全基因组选择技术在猪育种中的应用进展
5.基因编辑及全基因组选择技术在水稻育种中的应用展望
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猪分子育种研究进展
1 标记辅助育种
标记辅助育种是利用 DNA 水平上的分子标记进行猪的 遗传改良，现阶段 DNA 标记辅助育种技术仅仅是一种辅 助手段，还必须与常规育种技术特别是数量遗传学方法相 结合，故称之为标记“辅助”育种。标记辅助育种中 DNA 标记的鉴定是基础，目前虽然有大量的猪经济性状候选基 因多态性以及关联分析结果，但真正已经鉴定的 QTN 却 甚少。 QTN 鉴定需要利用大规模的资源群体和基因组信息， 现对猪基因组研究进展、可以利用的 QTN 及标记辅助选 择方法进行介绍。
1.3.1 连锁平衡 MAS
连锁平衡 MAS 使用的是连锁平衡标记（LE 标记） ，LE 标记都是在一些对性状有较大影响的 QTL 区域附近，是一类 与 QTL 连锁的标记。由于 LE 标记相对 LD 标记和直接标记， 它与形成 QTL 中的致因突变位点相隔还较远，只是与 QTL 有 一定程度的连锁，选择效果不能保证，特别是不能保证所有家 系中都存在这种连锁关系。所以，在实施选种中，不能跨越家 系去使用 LE 标记，这限制了连锁平衡 MAS 的使用范围。
1.1 猪基因组计划研究进展
猪基因组研究已经从单个基因的克隆和功能研究发展 到 对 整 个 基 因 组 的 研 究。 中 国 科 学 院 北 京 基 因 组 研 究 所 (Beijing Genomic Institute) 与丹麦动物科学研究所 (Danish Institute of Animal Science)、皇家兽医与农业大学 (the Roya l Veterinary and Agriculture University(KVL))、丹麦养猪业 的代表共同于 2000 年 10 月 20 日签署猪基因组测序计划协 议。至 2005 年，该计划完成了 380 万个鸟枪法测序反应结 果，覆盖了 0.66 个基因组（Wernersson, R 等，2005） ，并（Gorodkin, J. 等，2007） 。在继 2004 年先后完成 了鸡和牛的基因组测序后，美国农业部 (USDA) 展开了猪基 因组研究计划，2006 年获得了 USDA 首批 1000 万美元的基 金支持，正式在 Sanger 基因组测序中心开始以杜洛克猪为 材料的基因组测序工作。到 2009 年 10 月 2 号，已完成了猪 98% 的基因组草图，所有序列都已经释放，可以通过 Preensemble(/Sus_scrofa/Info/ Index) 获得。
美国种猪遗传育种发展趋势
美国种猪遗传育种发展趋势随着全球粮食需求的增加和人口的快速增长，农业生产需要更高效、更具抗逆性和更可持续的方法。
种猪遗传育种是提高生猪生产效率和产猪品质的重要手段之一、美国作为全球领先的种猪育种国家，在积极推动猪肉产业现代化的过程中，也在不断发展新的育种技术和方法。
以下是美国种猪遗传育种发展的几个趋势。
1.基因组学的应用基因组学引入了一种全新的方法，可以更全面、更精确地评估和选择理想的经济性状。
美国在种猪遗传育种方面积累了大量的基因组学数据，利用这些数据可以对猪的基因组进行全面的研究和分析，从而找到与经济性状相关的基因位点。
基因组选择通过选择和培育有利基因位点的个体，可以显著提高后代的经济性状表现。
2.倍半体育种倍半体育种也是美国种猪遗传育种的重要趋势之一、通过将两个不同的纯种品系进行杂交，然后将各个纯种分离出来，形成纯化的品系，可以获得更好的杂种优势和更高的经济性状。
倍半体育种可以通过降低杂交成本、提高生产效率和改善育种成绩来提高种猪生产效益。
3.健康和抗逆性的评价随着气候变化、动物疾病和养殖环境的不断变化，健康和抗逆性成为种猪遗传育种的重要指标。
美国在这方面进行了大量的研究，开发了一系列评估猪的健康和抗逆性的方法。
这些方法可以帮助养殖者选择具有抗病力强、适应性强和生产性能良好的种猪，从而改善整个猪肉产业的鲁棒性。
4.遗传多样性的保护保护品种的遗传多样性是确保种猪遗传育种长期发展的重要措施。
美国农业部和其他相关机构一直致力于保护和保存珍贵的种猪遗传资源。
通过建立种猪遗传资源库，对珍稀品种进行保护和研究，可以促进种猪遗传育种的多样性和可持续性发展。
5.数据驱动的决策种猪遗传育种需要大量的数据来支持决策和评价。
美国在种猪遗传育种方面投入了大量的资金和人力资源来收集、整理和分析相关数据。
通过数据分析和模型预测，可以更好地理解种猪遗传背景和经济性状之间的关系，并优化育种方案和策略。
总结起来，美国种猪遗传育种发展的趋势主要包括基因组学的应用、倍半体育种、健康和抗逆性的评价、遗传多样性的保护以及数据驱动的决策。
畜禽抗病遗传育种研究进展
WENKU DESIGN
猪抗病育种案例
猪繁殖与呼吸综合征（PRRS）
通过全基因组关联分析（GWAS）和基因编辑技术，发现并验证了多个与 PRRS抗性相关的基因，成功培育出抗PRRS的猪品种。
猪瘟（CSF）
利用基因组学和分子生物学技术，筛选出与猪瘟抗性相关的基因，并在生产中 推广抗猪瘟的种猪。
鸡抗病育种案例
PART 02
畜禽抗病遗传育种基础知 识
REPORTING
WENKU DESIGN
抗病性的遗传基础
01
抗病性基因
抗病性基因是决定畜禽抗病能力 的主要因素，通过研究这些基因， 可以了解抗病性的遗传机制。
02
基因组学
基因组学研究有助于发现与抗病 性相关的基因和变异，揭示抗病 性的遗传基础。
03
表型与基因型关联 分析
牛病毒性腹泻（BVD）
通过全基因组关联分析和基因编辑技术，发现并验证了多个与牛病毒性腹泻抗性相关的 基因，培育出抗牛病毒性腹泻的牛品种。
PART 05
结论与建议
REPORTING
WENKU DESIGN
研究结论
01
畜禽抗病育种研究取得显著进 展，成功培育出多个抗病性能 强的新品种，有效提高了畜禽 的抗病能力和生产效益。
高育种效率。
完善育种政策，加强知识产权保 护，鼓励企业加大研发投入，推 动抗病育种成果的转化和应用。
研究展望
深入研究畜禽抗病的分子机制 和遗传基础，为抗病育种提供
更加精准的育种靶标。
探索新型育种技术与方法， 如基因编辑、细胞工程等， 提高抗病育种的技术水平和
效率。
加强国际合作与交流，引进国 外先进的抗病育种技术和理念， 推动全球畜禽抗病育种研究的
基因组学在畜牧业育种中的应用
基因组学在畜牧业育种中的应用在畜牧业育种中，基因组学已成为一个重要的应用领域。
基因组学指的是研究整个基因组的结构、功能和相互作用的科学技术。
基因组学技术的发展，为畜牧业育种带来了许多好处。
本文将探讨基因组学在畜牧业育种中的应用。
基因组选择基因组选择是一种基于基因组学的育种方法。
通过对个体的基因组序列进行分析，选择具有有益物质性状的育种材料。
在畜牧业中，基因组选择最初应用于牛和羊的育种中。
通过测量其基因型和表型数据，筛选出具有有利特征的动物。
这种方法可以大大加快动物的繁殖速度，提高动物的生产性能和抗病性能。
基因编辑另一个基因组学在畜牧业育种中的应用是基因编辑。
基因编辑是一种通过改变生物体基因的方法，促进生物品种的改进。
牛和猪是最常用的基因编辑目标，因为这些动物对人类有重要的作用，例如提供肉类、乳制品、毛皮和药品。
以前，育种者利用重组DNA技术将其引入到动物体内。
但是，现在通过基因编辑技术，可以直接对基因组进行编辑。
基因编辑可以简化医疗诊断，改变抗生素抗性，寻找新的药物目标等等。
基因组学的这种新技术极大地提高了动物育种的速度和效率。
疾病筛选基因组学还可以用于疾病筛选，特别是一些重要动物疾病的筛选。
例如，黄河鲟和疯牛病已经在畜牧业中引起了巨大的损失。
近年来，牛和猪的育种中也面临着与细菌和病毒有关的多种疾病。
基因组学技术已经被应用于确定动物感染的病原体，以及预测患病的风险。
利用基因组学技术，可以帮助保护动物健康，提高生产性能。
功能基因组学与气候适应性不同气候条件下的动物通常具有不同的基因组。
这些差异表明了它们在相应环境中对物质性状的适应能力。
基因组学技术还可以帮助科学家理解气候适应性的基础和机制。
在研究羊的基因组中，科学家发现了一种基因，该基因可以帮助羊抵抗高地氧气的缺乏和紫外线辐射，这有助于我们更好地了解动物在不同经纬度下的适应能力。
了解动物的适应能力，可以帮助育种者在不同环境中选择更加适应环境的动物品种。
全基因组关联分析的扩展方法及其在畜禽中应用的研究进展
中国畜牧兽医 2024,51(4):1382-1389C h i n aA n i m a lH u s b a n d r y &V e t e r i n a r y Me d i c i ne 全基因组关联分析的扩展方法及其在畜禽中应用的研究进展谢鑫峰1,王子轶1,钟梓奇1,潘德优1,倪世恒2,肖 倩1(1.海南大学热带农林学院,海口570228;2.海南省畜牧技术推广总站,海口571100)摘 要:全基因组关联分析(GWA S )是一种通过对大规模样本集合进行基因型和表型数据的比较分析,寻找与特定性状相关的遗传变异的方法㊂随着高通量测序技术㊁生物信息学技术和统计学方法的不断发展,一些频率更小的遗传变异或小分子物质能够被更加精准和经济的方式检测㊂基于技术进步衍生出GWA S 的扩展方法,为畜禽精准育种和遗传改良提供了新的思路,其中包括基于拷贝数变异(c o p y nu m b e rv a r i a t i o n ,C N V )㊁结构变异(s t r u c t u r a l v a r i a t i o n ,S V )和串联重复序列(t a n d e mr e p e a t s ,T R )的GWA S 和基于单倍型㊁基因表达和代谢组的GWA S ㊂研究人员期望利用不同分子标记以提供更全面和详细的遗传变异信息来增加GWA S 的解释性和准确性,或通过结合其他类型的数据来进一步解释和深化GWA S 的结果,从而深入研究遗传变异与性状之间联系并确定影响复杂性状的关键基因㊂作者介绍了基于不同分子标记的GWA S 在畜禽研究当中的应用并对其结果进行讨论,分析了不同方法的优势与可行性,为进一步推动GWA S 在畜禽研究中的应用,精准育种和遗传改良提供更多的思路和支持㊂关键词:全基因组关联分析(GWA S);畜禽;分子标记中图分类号:S 813.3文献标识码:AD o i :10.16431/j .c n k i .1671-7236.2024.04.006 开放科学(资源服务)标识码(O S I D ):收稿日期:2023-10-08基金项目:海南省 南海新星 科技创新人才平台项目(N H X X R C X M 202313);国家自然科学基金(32260814);海南省重点研发计划项目(Z D Y F 2024X D N Y 280)联系方式:谢鑫峰,E -m a i l :X I N f e n g 2021@126.c o m ㊂通信作者肖倩,E -m a i l :x i a o qi a n @h a i n a n u .e d u .c n A d v a n c e s i nE x t e n d e dM e t h o d s o fG e n o m e -W i d eA s s o c i a t i o n S t u d i e s a n dT h e i rA p p l i c a t i o n s i nL i v e s t o c ka n dP o u l t r yX I EX i n f e n g 1,WA N GZ i y i 1,Z H O N GZ i q i 1,P A N D e y o u1,N I S h i h e n g 2,XI A O Q i a n 1(1.C o l l e g e o f T r o p i c a lA g r i c u l t u r e a n dF o r e s t r y ,H a i n a nU n i v e r s i t y ,Ha i k o u 570228,C h i n a ;2.H a i n a nP r o v i n c i a lL i v e s t o c kT e c h n o l o g y Ex t e n s i o nS t a t i o n ,H a i k o u 571100,C h i n a )A b s t r a c t :G e n o m e -w i d ea s s o c i a t i o ns t u d i e s (GWA S )i sa m e t h o do fc o m p a r i n gg e n o t y pea n d p h e n o t y p e d a t a o na l a r g e s a m p l e s e t t o i d e n t i f yg e n e t i c v a r i a t i o n s a s s o c i a t e dw i t hs pe c if i c t r a i t s .W i t ht h e c o n t i n u o u s d e v e l o p m e n t o f h igh -t h r o u g h p u t s e q u e n ci n g t e c h n o l o g y,b i o i n f o r m a t i c s t e c h n o l o g y,a n ds t a t i s t i c a lm e t h o d s ,s o m e g e n e t i cv a r i a t i o n so rs m a l lm o l e c u l a rs u b s t a n c e sw i t h l o w e r f r e q u e n c i e sc a nb ed e t e c t e d m o r ea c c u r a t e l y a n de c o n o m i c a l l y.T h ee x t e n s i o n m e t h o do f GWA Sd e r i v e d f r o mt e c h n o l o g i c a l p r o g r e s s p r o v i d e s n e wi d e a s f o r p r e c i s i o nb r e e d i n g an d g e n e t i c i m p r o v e m e n t o f l i v e s t o c ka n d p o u l t r y ,i n c l u d i n g GWA Sb a s e do n c o p y n u m b e r v a r i a t i o n (C N V ),s t r u c t u r a l v a r i a t i o n (S V ),a n dt a n d e m r e p e a t s (T R ),a n d GWA S b a s e d o n h a p l o t y p e s ,ge n e e x p r e s s i o n ,a n d m e t a b o l o m i c s .R e s e a r c h e r sh o p et ou s ed if f e r e n t m o l e c u l a r m a r k e r st o p r o v i d e m o r e c o m p r e h e n s i v e a n dd e t a i l e dg e n e t i c v a r i a t i o n i n f o r m a t i o n t o e nh a n c e t h ei n t e r p r e t a b i l i t y an d a c c u r a c y o fGWA S ,o r f u r t h e r e x p l a i n a n dd e e p e n t h e r e s u l t s o fGWA Sb y c o m b i n i n g o t h e r t y pe s4期谢鑫峰等:全基因组关联分析的扩展方法及其在畜禽中应用的研究进展o f d a t a,i no r d e r t od e e p l y s t u d y t h e r e l a t i o n s h i p b e t w e e n g e n e t i c v a r i a t i o na n d t r a i t s a n d i d e n t i f y k e yg e n e s t h a ta f f e c tc o m p l e xt r a i t s.T h ea u t h o r i n t r o d u c e st h ea p p l i c a t i o no fGWA Sb a s e do n d i f f e r e n tm o l e c u l a r m a r k e r si nl i v e s t o c k a n d p o u l t r y r e s e a r c h a n d d i s c u s s e si t sr e s u l t s.T h e a d v a n t a g e s a n d f e a s i b i l i t y o f d i f f e r e n tm e t h o d s a r e a n a l y z e d,p r o v i d i n g m o r e i d e a s a n d s u p p o r t f o r f u r t h e r p r o m o t i n g t h e a p p l i c a t i o no fGWA S i n l i v e s t o c k a n d p o u l t r y r e s e a r c h,p r e c i s i o nb r e e d i n g, a n d g e n e t i c i m p r o v e m e n t.K e y w o r d s:g e n o m e-w i d e a s s o c i a t i o n s t u d i e s(GWA S);l i v e s t o c ka n d p o u l t r y;m o l e c u l a rm a r k e r s全基因组关联分析(GWA S)是一种基于基因分型和统计学的分析方法,通过测序技术获取物种遗传变异信息,用于研究基因组分子标记与复杂性状(如疾病㊁特定性状等)之间的关系㊂1996年,R i s c h 等[1]首次提出了GWA S的概念,为理解和治疗疾病开辟了新的领域,然而受限于当时的测序技术, GWA S的发展进展缓慢㊂2005年人类基因组测序计划完成了首个人类基因组测序,提供了大量的遗传变异信息,极大地推动了GWA S的发展[2],发现了大量与疾病或特定性状相关的单核苷酸多态性(S N P)位点㊂伴随着主要经济动物的全基因组测序完成,牛[3]㊁家禽[4]㊁猪[5]㊁羊[6]等家养动物的S N P 芯片出现使得GWA S在畜禽研究中广泛应用,在揭示畜禽经济性状或品种特征的遗传机制㊁鉴别复杂疾病抗性相关的基因等方面发挥重要作用,为畜禽品种育种改良提供重要的理论基础㊂值得注意的是,多数畜禽研究中主要是基于S N P分子标记的GWA S分析㊂一方面是当时测序技术与基因分型技术不够成熟;另一方面是早期对人类基因组研究认为S N P是造成表型多样性的主要变异,然而随着研究深入,发现利用基于S N P分子标记的GWA S只能解释复杂性状中部分遗传方差(2%~15%)[7],因此如何解释剩余可遗传变异成为一个主要的问题[8]㊂近年来测序技术与基因分型技术的进一步发展,高通量的测序技术使得获得大量的基因组和转录组数据成为可能[9],使各类遗传变异以及小分子物质(代谢物和长链非编码R N A (l n R N A))的检测变得更加准确和经济㊂这为更多研究团队拓展GWA S分析的方法提供了机会,促进了对复杂性状遗传基础和生物学机制的深入研究㊂目前这些扩展方法在研究人类复杂性状中发挥着重要作用,但在畜禽方面的应用研究仍然较少㊂作者对畜禽研究中使用不同类型分子标记㊁结合其他类型的数据进行GWA S的方法及结果进行讨论,为GWA S在畜禽研究中进一步应用提供帮助㊂1G W A S试验设计及其研究方法1.1G W A S试验设计在畜禽GWA S研究中,常用的试验设计方法包括基于无关个体和基于有亲缘关系群体的设计㊂基于无关个体的研究设计可分为两种情况:针对阈值性状或质量性状的病例-对照研究以及针对数量性状的随机群体关联分析㊂这种设计方法在GWA S 中很常见,通过选择来自不同族群或地理区域的个体以降低个体间的遗传相关性,从而提高检测到真实遗传变异的能力㊂基于有亲缘关系群体的试验设计则是通过选取有亲缘关系的家族成员作为研究对象,利用它们之间的遗传相关性,提高检测到遗传变异的能力㊂具体步骤包括家系招募㊁样本收集㊁家系重建㊁控制群体结构和遗传分析等㊂这种设计方法能够充分利用亲缘关系,增加发现与疾病相关的基因变异的能力㊂1.2G W A S方法在基于个体试验设计和亲缘关系群体试验设计中,都旨在研究基因与性状之间的关联,即可以使用类似的分析方法㊂如涉及质量性状关联分析,通常使用L o g i s t i c回归模型;涉及数量性状,通常使用线性回归模型㊂在L o g i s t i c回归模型中,表型是因变量,基因型是自变量;在线性回归模型中包括一般线性模型和混合线性模型㊂一般线性模型只考虑基因型对表型的直接影响,而不考虑样本之间的遗传相关性㊂然而,在畜禽研究中,亲缘关系的影响无法忽视,因此混合线性模型被广泛应用于畜禽领域的GWA S分析中[10]㊂混合线性模型公式为:Y=Xβ+ Z u+ε,其中Y为表型向量;Xβ为固定效应,如群体结构㊁场效应等;Z u为随机效应与相关矩阵,如添加亲缘关系矩阵用来描述个体之间的相关性从而更准确地估计S N P与表型之间的关联,避免群体分层和亲缘关系对结果的影响;ε是表示未能用自变量解释部分的误差项㊂混合线性模型可以控制种群结构和家系结构对结果的影响,从而减少假阳性的发生,提高检测到真实遗传变异的能力㊂此外,混合线性3831中国畜牧兽医51卷模型还能够适应复杂的遗传模型和多个遗传效应的情况,提供更准确和可靠的研究结果㊂目前已经有许多软件都支持混合线性模型,包括G E MMA㊁G C T A㊁E MMA X和f a s t GWA S软件等㊂2G W A S扩展方法在畜禽中的应用2.1基于拷贝数变异的G W A S拷贝数变异(c o p y n u m b e rv a r i a t i o n,C N V)是哺乳动物基因组遗传变异的重要来源[11],其范围从50b p到几M b不等,主要表现为缺失和重复[12-15]㊂相邻和重叠的C N V区域可以组合成一个大的基因组片段,称为拷贝数变异区(c o p y n u m b e rv a r i a t i o n r e g i o n,C N V R)[16]㊂C N V相较于S N P具有更大的核苷酸序列数量,从而导致更高的突变概率和更显著的潜在影响[17-18],如改变基因结构从而显著影响基因表达和适应性表型,可干扰遗传结构㊁基因调控和表达,并与表型多样性和对局部环境的适应有关[19]㊂越来越多的研究证实,C N V与家畜中具有经济利益的数量性状相关[20-22],这也说明基于C N V 的GWA S研究(C N V-GWA S)可以为家畜育种计划的经济重要性状的遗传控制提供有价值的见解㊂Q i u等[23]的研究旨在通过C N V-GWA S揭示影响猪培育过程中生长和肥满丰度性状的遗传机制㊂使用I l l u m i n aG e n e S e e k50K S N P芯片对6627头杜洛克猪(3303头美国杜洛克,2677头加拿大杜洛克)进行基因分型,采用P e n n C N V软件对杜洛克猪的C N V进行检测,选取具有全覆盖C N V序列的C N V R作为群体的C N V R,共鉴定出了953个非冗余的C N V R,覆盖了猪的常染色体基因组的246.89M b(约占总基因组的10.90%)㊂其中, 802个C N V R出现在美国杜洛克猪中,499个C N V R出现在加拿大杜洛克猪中,有348个C N V R 被这两个种群共享㊂采用G E MMA软件中的混合线性模型进行GWA S分析,发现了35个与生长和肥胖性状显著相关的C N V R㊂F e r n a n d e s等[24]在研究中统计肉鸡在不同年龄阶段(1㊁21㊁35㊁41和42日龄)体重,在42日龄时采集了血样进行D N A提取,使用600K A f f y m e t r i xA x i o m基因分型阵列对约1461只肉鸡进行基因分型后,使用P e n n C N V进行C N V检测,共鉴定出23214个常染色体C N V, 5042个C N V R,覆盖鸡常染色体基因组的12.84%㊂通过混合线性模型的分析发现,C N V片段位于与生长和发育相关的基因附近,如钾内向整流通道亚家族J成员-11(K C N J11)㊁肌源性分化-1(M y o D1)和S R Y转录因子-6(S O X6)㊂这些基因在先前的研究中已被证实与生长和发育过程密切相关㊂为了验证这些显著的C N V片段,作者使用实时荧光定量P C R技术进行了验证,并观察到92.59%符合率,说明这些C N V片段的存在是可靠的㊂这些结果进一步支持了C N V在调控生长和发育过程中的潜在作用㊂2.2基于串联重复序列与结构变异的G W A S串联重复序列(t a n d e mr e p e a t s,T R)是基因组中一种特殊的D N A序列,由相同或相似的短序列单元重复排列而成,分为两种类型:①短T R,由2~ 6个碱基对组成;②可变数目T R,由>7个碱基对的重复单元组成[25]㊂重复单元数目在个体之间和种群之间发生变化,这种变异性是由D N A复制过程中的聚合酶滑移或非同源重组事件所造成的㊂越来越多的研究表明,T R在基因组中广泛存在,并且在基因组演化和功能调控中发挥着重要的作用,可能对基因组的稳定性㊁基因表达的调控以及基因功能的多样性产生影响[26-27]㊂结构变异(s t r u c t u r a l v a r i a t i o n,S V)通常指的是基因组中较大的遗传变异,包括插入㊁删除㊁倒位㊁重复和转座等,大量研究已证实S V广泛存在于物种基因组内,对表型影响广泛[28-29]㊂尽管S V的大小和复杂性使得它们在GWA S中的分析和解读相对较复杂,但S V对复杂性状的贡献程度高于S N P, S V与表型多样性之间的关联更为显著[30-31]㊂研究S V可以加深对群体进化㊁表型多态性和功能基因组的理解,对于阐明驱动复杂性状变异的生物学机制将是特别有益的[32]㊂目前许多研究不仅证实S V 突变基因在人类精神障碍中起着显著的作用[33-35],也被证实与家畜的经济性状相关[36-38]㊂F a l k e r-G i e s k e等[39]通过GWA S揭示蛋鸡羽毛啄食行为(F P)的遗传机制㊂早期研究发现,F P行为与免疫系统㊁生物钟和觅食行为有关㊂此外,m i R N A的生物合成失调㊁γ-氨基丁酸(G A B A)系统的紊乱以及神经发育缺陷被认为是影响F P行为倾向的因素㊂研究人员分析了来自两个鸡品种试验群体的全基因组测序数据,将基于S V和T R进行GWA S得到的结果与基于S N P和插入缺失变异(I n D e l)的全基因关联分析结果数据共同分析F B的遗传机制㊂结合表达定量性状位点分析发现多个影响G A B A相关的基因和信号通路的变异,包括G A B A受体亚单位β-3(G A B R B3)基因下游的一个显著相关的T R,两个靶向作用于G A B A受体基因的微小R N A以及48314期谢鑫峰等:全基因组关联分析的扩展方法及其在畜禽中应用的研究进展G A B A受体聚集的直接调控因子肌萎缩蛋白(D M D)㊂此外还发现转录因子E T S变异体-1(E T V1)与23个基因的差异表达相关,表明E T V1㊁S MA D家族成员-4(S MA D4)和K L F转录因子-14 (K L F14)一起在啄羽鸡的神经发育紊乱中起到重要作用㊂B l a j等[40]针对平均日增重(A D G)㊁背膘厚度(B F T)㊁肌肉纤维直径(M F R)㊁肌肉横断面积(C R C L)等性状选取4个不同猪品种的杂交F2代猪为研究对象,采用全基因组测序来获取变异信息,以S V㊁T R作为分子标记,使用混合线性模型进行GWA S,将基于S V和T R的GWA S结果与基于S N P和I n D e l的GWA S的结果相比较,发现约56.56%的显著变异(S V㊁T R)与之前针对相同性状的S N P和I n D e l的关联研究中的显著位点不在高连锁不平衡(L D)范围内;进一步研究认为,这些未被标记的变异在标准的GWA S研究中可能被忽略,随后对这些未被标记的变异进行研究,确认了许多已知的候选基因,并发现了新的候选基因,如S H3和多肽结合区域蛋白-2(S H A N K2)㊁3-羟基-3-甲基戊二酸裂解酶样蛋白-1(HMG C L L1)㊁D i s h e v e l e d 介导的肌动蛋白重排蛋白-2(D A AM2)和胶原蛋白21α1链(C O L21A1)等㊂此外,研究还发现S V或T R与l n R N A的相关性,表明它们在调控表型性状中的功能重要性㊂这些研究结果为了解S V和T R 的特征以及它们在关联研究中的作用提供了见解,并建议将这些变异纳入未来的基因组范围关联研究中,以深入了解驱动复杂性状变异的生物学机制㊂2.3基于单倍型的G W A S单倍型(h a p l o t y p e)是染色体上一段连续的基因序列变体的组合㊂其在染色体上形成的连续的㊁稳定的㊁几乎不被重组所打断的单倍型区域,称为单倍型块(h a p l o t y p eb l o c k)㊂单倍型块是一组相邻的S N P标记,与数量性状基因座(Q T L)的连锁不平衡程度比单个S N P更高[41-42]㊂基于单倍型的GWA S (h GWA S)是以同一条染色体上多个位点上等位基因的集合为基础,进行疾病或者性状与单倍型的关联分析㊂单倍型分析在标记物鉴定方面具有很高的信息量,相较于基因组中特定区域的单个S N P, h GWA S可能有助于从数据集中提取更多信息[43]㊂大量研究表明,相较于单个标记位点的基因定位方法,h GWA S能够提供更强的检测力[44-45]㊂Z h a n g 等[46]基于鸡60K S N P芯片对475只肉鸡使用h GWA S分析,针对瘦肉型和肥育型两个肉鸡品系的腹脂含量进行了研究,结果发现共有132个单倍型块与腹部脂肪重量显著相关,这些窗口主要位于2㊁4㊁8㊁10和26染色体上㊂在这些相关区域内,包括音速刺猬信号分子(S HH)㊁肢体发育膜蛋白-1 (L M B R1)㊁纤维细胞生长因子-7(F G F7)㊁白细胞介素-16(I L16)㊁外周脂蛋白-1(P L I N1)㊁胰岛素样生长因子-1受体(I G F1R)和溶质载体蛋白家族16成员-1(S L C16A1)共7个候选基因可能在控制腹部脂肪含量中起重要作用㊂此外,还发现3号和10号染色体上的两个区域与睾丸重量显著相关,并鉴定了转录因子-21(T C F21)和T C F12等潜在重要候选基因㊂此外,21号染色体上的T N F受体超家族成员1B(T N F R S F1B)㊁前胶原赖氨酸-2-酮戊二酸-5-双氧酶-1(P L O D1)㊁钠尿素肽-C(N P P C)㊁甲基四氢叶酸还原酶(MT H F R)㊁麝香酸酯基B型受体-2 (E P H B2)和溶质载体家族35成员-A3(S L C35A3)共6个候选基因可能在骨骼发育中起重要作用㊂S r i v a s t a v a等[47]基于芯片数据对887只韩宇牛进行基因分型,通过S N P的数量㊁基因组区域的长度和连锁不平衡3种方法来构建单倍型块㊂通过h GWA S发现了与重要经济性状如胴体特征㊁眼肌面积㊁胴体重量和肉质大理石纹理评分相关的重要单倍型块和基因㊂如位于13号染色体上的磷脂酶Cβ-1(P L C B1)和P L C B4基因,编码磷脂酶,可能在脂质代谢和脂肪生成过程中起重要作用,有助于增加脂肪沉积;11号染色体上的羧酯脂肪酶(C E L),是一种胆盐激活的脂肪酶,负责脂质分解代谢过程㊂综上,基于h GWA S的研究结果能够将单倍型块与已知的功能注释信息关联起来,提供更多关于关联位点的生物学意义和功能预测㊂通过注释分析,可以进一步了解关联位点可能参与的生物过程和功能通路㊂2.4基于基因表达的全基因组关联分析基因组技术的发展使得可以利用新方法将基因型和中间表型(如l n R N A,m R N A表达数据)进行整合,以检测与基因表达水平相关的D N A变异并与复杂性状相关联[48]㊂基于基因表达的GWA S (e GWA S)是一种增强型全基因组关联研究方法,通过把基因的表达量作为数量性状,与基因型数据进行关联分析的方法[49],旨在更全面㊁精确地识别基因与复杂性状之间的关联㊂通过分析基因表达水平与基因型之间的关联,来探究遗传变异对基因表达的调控作用㊂M e s a s等[50]选用355头伊比利亚猪与3个猪品种(长白猪㊁杜洛克猪㊁皮兰特猪)的回交个体为研究对象,通过实时定量P C R测量的肌肉基5831中国畜牧兽医51卷因表达值和所有染色体分布的38426个S N P s的基因型之间进行了e GWA S,鉴定了186个位于猪染色体区域的e S N P s与酰基辅酶A合酶中链家族成员-5(A C S M5)㊁乙酰辅酶A合酶短链家族成员-2 (A C S S2)㊁激活转录因子-3(A T F3)㊁二酰甘油酰基转移酶-2(D G A T2)㊁F o s原癌基因(F O S)和胰岛素生长因子-2(I G F2)基因的表达相关㊂其中,I G F2和A C S M5的两个表达量性状位点(e Q T L s)被归类为顺式作用e Q T L s,表明同一基因的突变会影响其表达水平㊂另外作者还发现10个e Q T L s对基因表达产生了转座调控效应,即这些位点的突变会对其他基因的表达产生影响㊂当针对每个回交独立进行e GWA S时,只观察到3个共同的转座e Q T L s区域,表明不同的调控机制或不同品种之间的等位基因频率存在差异㊂这项研究结果为更好地理解肌肉中脂质代谢基因的功能调控机制提供了新的数据,以进一步了解基因对肌肉功能和代谢的调控㊂W a n g等[51]通过GWA S和e GWA S相结合的方法对雄性麻鸭头部墨绿色相关特征个体差异的遗传机制进行研究㊂GWA S结果显示,有165个显著的S N P s与71个候选基因,其中有4个与雄性麻鸭头部墨绿色特征个体差异相关的基因,包括钙电压门控通道亚单位A l p h a1(C A C N A1I)㊁WD重复结构域-59(WD R59)㊁G蛋白亚单位A l p h a-O1 (G N A O1)和钙电压门控通道辅助亚单位A l p h a2 D e l t a-4(C A C N A2D4)㊂同时e GWA S结果发现3个位于L O C101800026和突触足蛋白-2(S Y N P O2)两个候选基因范围内的S N P s与酪氨酸酶蛋白1 (T Y R P1)基因表达水平存在相关性㊂这些S N P可能是影响雄性麻鸭头部皮肤T Y R P1基因表达水平的重要调控因子㊂研究数据还显示,转录因子MA X互作蛋白-1(M X I1)可能调控T Y R P1基因的表达,从而导致雄性麻鸭头部呈现墨绿色特征的差异㊂这项研究提供了初步的数据,用于进一步分析鸭羽毛颜色的遗传调控机制㊂需要注意的是基因表达受到时间㊁空间和环境因素的影响,因此e GWA S 分析可能需要考虑不同因素与基因表达之间的相互作用,以获取更全面和准确的分析结果㊂2.5基于代谢组学的G W A S代谢物作为基因转录和蛋白质表达的最终产物,对生物体的生长和健康至关重要,被认为是基因型和表型之间联系的桥梁㊂目前在畜禽动物研究中已经发现代谢物与部分经济性状如饲料利用率[52]㊁生长性能[53]和动物健康[54]密切相关㊂代谢组学结合基因组学和转录组学被广泛应用于分析代谢多样性和途径,为研究基因与表型之间的关系提供了强大工具[55-56]㊂基于代谢组学的GWA S(m GWA S)是将代谢物作为表型并与基因型数据进行关联分析的方法,是鉴定代谢表型潜在遗传变异的有力工具,使得了解代谢多样性的遗传基础及其与复杂性状的相关性成为可能㊂L i u等[57]为了研究肉类营养和风味的遗传和生化基础,选择423只北京油鸭ˑ连城鸭的F3代作为研究对象,采集了6周龄鸭的胸肌样本㊂通过对这些样本进行代谢组学分析,得到了3431种代谢物和702种挥发物的数据㊂在m GWA S中,鉴定出了2862个关联信号,并找到了可能调节代谢物和挥发物水平的48个重要候选基因㊂这些研究结果为肌肉代谢的遗传和生化基础提供了新的见解的同时也为改良动物肉类品质提供了理论基础㊂T i a n等[58]使用非靶向代谢组学方法研究鸡的血清代谢物,选取两个不同鸡品系建立的杂交品种为研究对象,采取血清进行全面的代谢组学检测,对检测到的7191种代谢物利用代谢表型进行GWA S,发现在整个鸡基因组中,有10061个显著的S N P s与253种代谢物相关联,并广泛分布于整个基因组㊂许多功能基因影响代谢物的合成㊁代谢和调控,研究结果有利于提高对鸡血清代谢谱和代谢表型的理解,为进一步研究鸡经济性状的机制和定位提供了可靠的基础㊂目前代谢组学已经在动物研究中发挥重要作用,然而一些代谢物的功能尚不清楚,可能影响m GWA S分析结果,因此需要进一步的功能注释和基因组学研究来揭示其潜在的生物学机制等㊂3小结与展望GWA S已广泛应用于畜禽物种的遗传研究中,在揭示重要经济性状相关的基因和遗传变异以及确定与生产性能㊁抗病性㊁品质特征等相关遗传变异等方面发挥重要作用㊂这些发现有助于深入理解畜禽性状的遗传机制,为选择和育种提供了重要的遗传标记㊂传统基于S N P的GWA S存在着一定的局限性,S N P是基因组中最常见的遗传变异,某些S N P 可能与多个表型相关从而导致结果解释的复杂性,从而无法精准定位与特定性状相关的功能基因或位点,通常需要进一步的功能注释和试验验证㊂随着高通量测序技术㊁生物信息学和统计学的发展,研究人员希望利用不同分子标记以提供更全面和详细的遗传变异信息来增加GWA S的解释性和准确性或68314期谢鑫峰等:全基因组关联分析的扩展方法及其在畜禽中应用的研究进展通过结合其他类型的数据来进一步解释和深化GWA S的结果,从而衍生出GWA S的扩展方法为畜禽精准育种和遗传改良提供了新的思路和方法㊂需要注意的是,不同的分析方法都有其局限性,如C N V或S V这类复杂的遗传变异往往需要大规模样本才能捕捉到显著的关联性,不同的检测方法可能导致试验结果不一致;在e GWA S分析中由于动物基因表达在不同时间空间或环境下均可能不同进而会影响e GWA S的分析结果;m GWA S分析结果中一些代谢物的功能尚不清楚,需要进一步的功能注释和基因组学研究来揭示其潜在的生物学机制等㊂总体而言,不同分子标记和研究对象的GWA S 研究各有优势和局限性㊂局限性并不意味着没有价值,相反它们为遗传研究提供了重要的突破口和启示㊂研究人员应该在研究中根据试验目的,如探索特定基因与表型之间的关系或者了解基因功能㊁调控和表达模式,结合实际情况综合利用这些多样化的数据和方法,也可以结合多种方法助于更全面㊁深入地理解基因与表型特征之间的关联㊂未来的GWA S研究将更多地采用全基因组测序数据以获取更多的遗传信息㊂为实现致因突变位点的精细定位㊁动植物的优良育种以及个性化治疗等目标,GWA S仍然需要不断发展和完善㊂除了注重生物信息学技术和生物统计方法的发展,结合其他组学方法进行多组学分析外,整合不同层面的遗传和表型数据,对于理解基因变异对生物学功能和疾病风险的影响机制同样重要,通过对大量已发现的遗传变异进行功能注释和解读,以获取更全面和准确的信息㊂这将有助于畜禽精准育种从而提高畜禽的生产性能㊁适应性和抗病能力,为畜禽产业的健康可持续发展提供更好的支持㊂参考文献(R e f e r e n c e s):[1] R I S C H N,M E R I K A N G A S K.T h ef u t u r eo f g e n e t i cs t u d i e s o f c o 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全基因组选择技术在猪育种中的应用
全基因组选择技术在猪育种中的应用进展江慧青 1，2 ，李千军 1 *，崔茂盛 1，马 墉 1，张丰霞 1，李文军 3（1.天津市农业科学院畜牧兽医研究所，天津 300381；2.天津农学院动物科学与动物医学学院，天津 300384；3.天津市农垦康嘉生态养殖公司，天津 300380）家畜育种是人类应用遗传学理论，主要是在遗传水平上改良动物群体重要经济性状，从而提高效益的方法和技术。
家畜在经过长期的优胜劣汰自然选择后，人工选择也加快了育种进程。
时代和科学技术的发展，动物育种经历了4个阶段，从主要依靠古朴经验学的人工驯化1.0阶段，到依赖于试验设计和数据统计的杂交育种2.0阶段，再到分子育种时代，而分子育种时代又分为转基因育种3.0阶段和智能设计育种4.0阶段。
随着分子育种时代的到来，育种家们将分子标记和全基因预测应用到了选育工作中，全基因组选择等智能设计育种技术在时代发展的需求下应运而生。
育种的关键是选择，选择的关键是提高选种的准确性，即若想选择具有优良遗传性状的个体，其主要核心在于选择的准确性。
市场需求是家畜育种发展的动力，全基因组选择是对传统遗传评估技术的一次重大革新，该技术是利用覆盖全基因组的高密度遗传标记计算个资助项目：天津市2019年种业科技重大专项“基于猪全基因组选择平台的高繁殖力种猪选育技术研究与应用”（19ZXZYSN00100）；天津市农业科学院财政种业创新研究项目(2022ZYCX009)作者简介：江慧青（1995—），女，汉族，湖南耒阳人，硕士研究生，主要从事猪育种技术研究与应用， E-mail ：******************通信作者：李千军（1964—），男，汉族，陕西人，研究员，主要从事猪育种方向研究， E-mail ：**************体的基因组估计育种值（Genomic estimated breeding value ，GEBV ）。
全基因组选择技术在动物育种中最早应用于奶牛，且已在奶牛行业取得显著成效，但在猪育种方面研究得还不够深入。
国内外猪基因组与分子育种研究进展
标 ? 分 子 育 种 手 段 是 否 能 够 发 挥 其 重 要 作 用 ? 有 关 基 因标 记 辅
助 选 择 的 应 用 情 况 如 何 ? 本文 将 就 有 关 问题 对 过 去 究进 行综述
。
一
候 选 基 因法 ；6 ) 差 异 表 达 基 因 克 隆 等 在 猪 的 新 基 因分 离 中这
维普资讯
国 内外 猪 基 因 组 与分 子 育
种研 究 进 展
刘 榜
( 华 中农 业 大学动物 科技 学 院动 物 分 子 生 物 学 与 育 种 实 验 室
，
湖北 武汉
4 300 70
)
1
猪 基 因组 计 划研 究进展
随 着 人 类 基 因 组 测 序 的 完 成也 推 动 了 农 业 动 物 基 因 组 研
， ，
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。
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2 0 0 7 年 1 1 月2 日
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完成 猪 1
3
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猪抗病性遗传育种研究
猪抗病性遗传育种研究引言：猪是重要的农业养殖动物之一，但它们常常受到各种疾病的困扰，导致养殖效益的下降。
因此，开展猪抗病性遗传育种研究具有重要的理论意义和应用价值。
本文将对猪抗病性遗传育种研究进行全面的介绍，包括研究背景、研究方法、遗传机制以及未来发展方向等。
一、研究背景：随着科学技术的不断进步，研究人员对猪抗病性的遗传基础以及遗传变异的关系给予了越来越多的关注。
猪抗病性的遗传育种研究是为了选择出具有较强抗病性的品种，提高养殖效益，并减少药物使用量，以促进绿色养殖的发展。
二、研究方法：猪抗病性遗传育种研究主要依靠遗传育种学和分子生物学等技术手段进行。
遗传育种学方法主要包括群体选择、家系选择和亲本选择等。
从整体上提高猪群的抗病性。
分子生物学方法主要包括单核苷酸多态性（SNP）、全转录组测序和基因编辑等。
这些方法可以更精确地确定与抗病性相关的基因位点和基因。
三、抗病性遗传机制：猪抗病性的遗传机制非常复杂，涉及多个基因、多个信号通路以及免疫系统的相互作用。
其中，主要包括天然免疫和适应性免疫两个方面。
天然免疫是猪身体最早产生的免疫反应，通过作用于病原体表面的配体与受体之间的相互作用来识别病原体并迅速消灭病原体。
适应性免疫则是指猪免疫系统对特定病原体进行免疫应答，并形成记忆细胞以提高对再次感染的免疫应答。
抗病性的遗传机制研究不仅有助于理解猪的免疫系统，还可以为其他动物的抗病性研究提供借鉴。
四、抗病性相关基因：目前，人们已经发现了许多与猪抗病性相关的基因。
例如，猪Toll-like受体基因家族的成员在猪的天然免疫反应中起着重要作用。
此外，细胞凋亡基因、干扰素基因以及多种免疫相关基因等也与猪抗病性密切相关。
研究人员通过全转录组测序和基因编辑等技术手段，不断地挖掘和鉴定抗病性相关基因，为猪抗病性育种提供了更多潜在的遗传资源。
五、未来发展方向：未来，猪抗病性遗传育种研究可以从以下几个方面进一步发展。
首先，可以利用遗传育种学方法对猪的抗病性进行长期选育，通过家系选择和亲本选择等手段，选出具有强抗病性的猪品种。
基因组选择与猪育种
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相 对 于 传 统 的 Ｍ ＡＳ ，ＧＳ最 大 的 差 别 看 待 ，但 是 这 些 方 法 却 是 高 度 有 效 的 。 将 通 过 综 合 系谱 、标 记和 表 型 信 息进 是 使 用 基 因 组 范 围高 密 度 标 记 模 板 数 迄 今 为 止 ， 畜 禽 绝 大 部 分 经 济 数 量 性 行 估 计 。 这 种 类 型 的 Ｍ ＡＳ 已 经 被 用
集 （ 考群 ）中估计 标记 效应 ； 后 ， 参 然
一
定 的缺 陷 ，即 我 们对 影 响 数 量性 状 呈显 著 关 联 的标 记 等 位基 因效 应 ，为
在非 参 考 群 （ 验证 群 体 ）中 根据 个 体 的 基 因 数 目 、 效 应 和 传 递 行 为 都 是 不 了 避 免 偏 差 ，估 计 效 应 的 群 体 应 当 独
据估计 Ｑ ＴＬ效 应。 因此 ，影 响一个 复 状 的 遗 传进 展 都 是 通过 表 型和 系谱 信 于 各 种 畜 群 的 繁 殖 率 、 饲 料 消 耗 、 生
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Ｒｅ ｏ ｃ ｉ ｎ， ２ ０ ｐｒ ｄｕ ｔｏ ０ ２， １ ３ ：１ ３ ７ ２ ６ ～１ ０．
基因组选择与猪育种
唐国庆 ， 李学伟
（ 四川农业大 学动物科 技学院， 四川 雅安 ６ ５ １ ） ２ ０ ４
(word完整版)遗传育种新技术在猪育种中的应用
遗传育种新技术在猪育种中的应用摘要:随着分子生物技术及分子遗传学科的发展,养猪行业从传统的表型数量遗传育种向分子标记，基因组选择育种方向发展,本文就传统育种技术与分子遗传育种进行比较,同时就分子遗传标记育种在猪育种中的应用进行综述。
1、猪遗传育种常规技术育种技术在现代化养猪企业中占据举足轻重的作用，行业里通俗的说法是一种二病三营养，简要的说出了育种在养猪生产环节中的作用。
目前我们国家养猪行业是以洋三元为主,即杜洛克公猪配长白和大白杂交的母畜后代.传统的育种目标经历了从脂肪型到瘦肉型的转变，从纯种培育到专门化品系和配套系培育的转变.育种目标考虑的两个主要方面：一是提高种群生产性能的遗传潜力，二是如何最大可能地实现这些遗传潜力。
从降低养猪生产成本、提高产品数量和质量的商业角度考虑，目前猪育种的主要目标仍是提高生长速度、繁殖性能、产肉量及适应性。
常规的育种技术手段主要是按照数量遗传理论来进行的.通过后裔测定，对种猪个体生产性能的测定,其中包括了体尺、生殖性状、背膘厚、生长速度以及料肉比等，结合血缘关系，按照BULP方法进行遗传育种的估计,结合综合指数的高低进行优秀个体种猪的选留.这种育种方法在配套系及专门化品系的培育过程中起到了很大的作用,但是这种方法也有不足的地方，一方面时代间隔较长，遗传进展慢，另外一方面对那些遗传力低的性状选育效果不理想.随着分子生物学、分子遗传学等学科的发展，给传统的猪育种也带来了新的契机。
2、目前新的育种技术进入21世纪以来，生命科学有了长足的发展，以人基因组测序结束进入后基因组时代和体细胞克隆为标志，已经向人类展示了生物技术的魅力，对猪遗传育种也产生了深远的影响，诸如在育种目标、选择性状、遗传评估方法和整个繁育体系方面,能够更加高效率地按照人类意志定向改变猪生产类型、提高生产效率。
从20世纪90年代起，分子遗传标记研究迅速发展，2000年人类基因组框架图构建完成，大大带动了猪基因组计划研究的进展.随着与猪重要经济性状相关的一些主基因及数量性状位点（QTL）的发现和定位，猪育种开始进入分子育种与常规育种技术融合使用的新时期。
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全基因组选择在猪育种上的研究进展
自野生动物被驯化以来，科学家一直致力于提高畜禽育种值的研究。
近半个世纪来，畜禽育种值估计的方法主要经历了综合选择指数法、同期群体比较法、最佳线性无偏预测法(Best LinearUnbiased Prediction，BLUP)、分子标记辅助选择育种(MAS)以及近几年快速发展的GS 法。
同时，随着高密度基因芯片的出现和高通量测序技术的快速发展，单核苷酸多态性(SingleNucleotide Polymorphism，SNP)分型成本快速下降，GS 才逐渐引起畜禽界的关注。
特别是Schaeffer发现，在奶牛育种中利用GS比后裔测定可节约成本97%，且遗传进展可提高3～4倍后，全球掀起了一股研究GS的热潮。
全基因组选择（GS）
什么是GS
2001年，Meuwissen等人最先提出GS，实质为全基因组范围的标记辅助选择。
其理论基础是应用整个基因组的标记信息和各性状值来估计每个标记或染色体片段的效应值，然后将效应值加和即得到基因组育种值(GenomicEstimated Breeding Value，GEBV)。
GS在某种程度上是MAS的延伸，弥补了在MAS 中标记数量只能解释一部分遗传方差以及数量性状位点(QuantitativeTrait Locus，QTL) 定位困难的缺点。
其中心任务是提高GEBV值的准确性，并尽可能准确地估计每个标记的效应。
而估计标记效应的方法在实际运用中以BLUP法为主；Bayes法虽其准确性高于BLUP，但因其计算复杂，需在超级计算机上运行而限制其应用。
不过随着快速算法的开发和计算机硬件的改进，Bayes法的运算效率有望提高。
为什么选用GS
GS的优势
与MAS相比，GS的优势主要表现在：
1）能对所有的遗传和变异效应做出准确的估计。
而MAS 只能对部分遗传变异进行检测，且容易高估其遗传效应。
2）缩短世代间隔、提高畜禽年遗传进展、降低生产成本等，这在需要后裔测定的家畜中尤为明显。
如GS给奶牛育种带来了巨大经济效益。
3）早期选择准确率高。
4）对于较难实施选择的性状具有重大影响。
如低遗传力性状、难以测定的性状等。
5）GS在提高种群的遗传进展前提下，还能降低群体的近交增量。
GS的可靠性
GS的关键便是对GEBV 值做出可靠的评估。
VanRaden 等人在北美荷斯坦奶牛群体中，比较产奶性状、体型外貌性状等27 个经济性状，发现GEBV 平均可靠性为0.37，而传统育种值仅为0.19，相比可靠性提高95%。
Su等人比较丹麦荷斯坦奶牛18个重要经济性状，发现GEBV 平均可靠性为0.55，而传统育种值仅为0.29，相比可靠性提高90%。
影响GS 的因素
尽管GS 能显著提高畜禽选育的遗传进展，但仍受到许多因素的影响，这些因素主要包括：
1）标记类型和结构。
标记类型主要包括微卫星和SNP2种，但实际应用中以SNP 标记为主。
2）标记密度和标记间的连锁不平衡程度。
通常GS的准确性随着标记密度的增加而增高。
3）资源参考群中的表型测定数。
GS的准确性随着表型测定数的增加而增加。
4）估计标记效应所记录的表型世代数。
对于低遗传力性状，记录世代数越多，GS的准确性越高；但对于高遗传力性状，一般以2～3代为宜。
5）性状的遗传特性。
一般认为GS选择对低遗传力性状的选择更有利。
6）资源参考群与预测群体的世代距离。
GS在选择3～4世代后必须重新估计标记效应，才能保持其长期优势。
7）资源参考群与预测群体的遗传距离。
模拟研究结果显示，当合并多个群体或品种的参考群为一个共同参考群时，GS的选择准确性大大提高。
GS 在猪育种上的应用
鉴于GS 具有节约种畜生产成本并可缩短世代间隔等优势，近几年来，已成为遗传育种领域的研究热点。
2010年以来，世界各国的猪育种公司都开始尝试GS育种。
Christensen 等利用60000个丹系杜洛克猪群体上的SNPs，评估了料重比中GEBV的准确性。
他们得出，GEBV比基于血缘所得到EBV的准确性要高出许多。
2010年，丹麦丹育公司正式宣布启动猪GS研究，主要针对低遗传力、抗病性、饲料转化率和肉质等难测定性状进行选择，并且该公司也专门对公猪膻味进行GS研究，以期能在2018年向消费者提供无膻味的公猪肉。
Hypor公司也已经开始尝试应用GS对繁殖、肉质和抗病等性状进行选择，并于2012年6月15日，该公司报道已为客户提供GS生产的种猪，进一步巩固了其在猪育种界的领先地位。
2011年，温氏集团作为我国最大的猪育种和肉猪生产公司，为了提高种猪的遗传进展和其在行业中的竞争力，也开始进行了GS研究。
主要对种猪的饲料利用率、肉质等性状进行选择。
2012年初，TOPIGS公司宣布开始在猪育种中采用GS，对公猪膻味、饲料转化率等性状进行选择，以期改善猪的肉质，提高种猪竞争力。
同年6月初，该公司宣布在母系中全面采用GS，期提高种猪繁殖力。
2013年，我国首例采用全基因组选择技术选育的1 头杜洛克特级种公猪正在健康长大，并即将开始配种应用。
综上所述，GS在猪育种上的应用仍处于起步阶段，但随着育种技术的不断发展以及计算机水平的不断进步，GS在猪育种上的应用也会日渐成熟。
GS在猪育种中的展望
前景
作为在传统育种方法和MAS基础上发展起来的新一代育种技术，GS实现了对候选个体从表型选择到基因选择的突破，解决动物个体肉质和抗性等性状难以选育的技术障碍，还可实现低成本的早期选择。
如Lillehammer 等研究发现，对母猪进行GS能大大提高种猪的繁殖性能。
挑战
GS在猪育种中同样也面临着诸多挑战，主要表现在以下几个方面。
首先，GS测序费用相对较高。
我国多数小型企业在育种方面投资小，只能等基因芯片分型成本进一步降低，才能真正扩大GS的应用范围。
其次，GS需要对数万个标记的效应进行估计，算法比较复杂，需要具备相关知识的技术人员才能进行该项工作。
目前，计算机发展水平有限，在一定程度上限制了GS在育种中的发展和应用。
再次，获取GEBV的时间过长。
从实验开始之初，到最后获得GEBV值的时间通常需要14周。
建议
鉴于GS在奶牛上的成功应用，提出如下几点建议。
首先，常规育种是GS能成功应用的基本前提。
GS出现初期，人们在GS和常规育种两者关系的认识上存在曲解。
有人认为只要利用标记基因进行分子育种就不再需要传统的常规育种，即该观点是对常规育种的全盘否定。
相反，GS并非对常规育种的全盘否定，而是以其为基础进行的后续研究。
因此，GS准确性的高低依赖于常规育种中测定数据的准确性。
其次，效仿奶牛业中所建的参考网群，不断扩大群体规模，共享数据资源，提高GEBV 值的准确性。
2010年，欧洲4个育种组织共享了各自的参考群体，并加入欧洲基因组计划，使得其参考群体规模快速扩大，达2.5万头验证公牛。
当然，猪资源数据共享工作已初步开展，2001年，丹麦国家猪生产委员会与中国科学院北京基因组研究所的科研人员首次合作开展大规模猪基因组测序项目。
再次，有效并充分利用我国社会资源，构建国家级别猪育种平台。
该工作需要联合我国猪育种专家、高校科研机构、优势种猪企业、种猪中心测定站等，并在相关行政主管部门的配合下完成。