3基因组选择技术在奶牛育种规划中的应用
基因组选择技术给奶牛育种带来了新动力，它不仅为奶牛遗传评估提供了全新的技术手段，也为传统的奶牛育种规划带来了非常必要的改进。根据相关研究，通过SNP信息估计GEBV的准确性已经达到70%以上，这就给青年公牛和母牛的早期选择提供了遗传依据，而且在传统动物模型的计算方面也发生了变化，由过去的关注系谱信息到关注SNP的效应值，而且还开发了许多基因组选择下GEBV的计算方法，如传统BLUP法、TA－BLUP法和贝叶斯法等等。而目前在基因组选择研究领域最值得关注的问题就是育种值真值(一般采用后裔测定估计的育种值)和GEBV之间的相关性，也就是基因组选择的准确性(rmg)的大小，另外关于基因组选择育种规划与后裔测定育种规划选育效果对比的研究也非常多，文章将针对这些热点问题一一阐述，详细介绍基因组选择技术在奶牛育种规划中的应用情况。
3．1基因组选择育种规划与后裔测定育种规划的选育效果的对比
Henderson等人指出人工授精对以后裔测定为基础的奶牛育种规划起到了巨大的推动作用，增加了后裔测定育种规划(CPTP)的遗传评估的准确性，加快了优秀种公牛遗传资源在奶牛群体的覆盖效率。但是CPTP的世代间隔过长，育种投入巨大，这些问题一直困扰着育种工作者，尽管有许多人提出采用其他的生物学或繁殖学技术来改进CPTP，如胚胎移植，标记辅助选择等，但实际效果均不理想。基因组选择技术的出现给育种规划设计的革新带来可能性。围绕如何应用基因组选择奶牛育种规划(GBP)来取代或者部分取代CPTP的研究越来越多，文章将这些研究内容总结如下:
1)CPTP和GBP的选育流程图，见图1、图2。
通过这个流程图的对比，可以清楚地看到GBP在青年公牛和种子母牛的早期选择方面存在较大优势，Schaeffer等人曾经指出，基因组选择在青年动物个体早期选择的应用实际上在种子母牛方面应用效果更好。通过GBP的早期选择，缩短了群体遗传选育的世代间隔，避免了CPTP待定公牛的4．5年的漫长等待期和庞大的育种支出。
2)CPTP和GBP的基因流动矩阵，见表1、表2。
PB1为用于青年公牛父亲遗传资源或者种子母牛父亲遗传资源的验证公牛;HC2为参与品种登记的种子母牛;YB3为用于母牛父亲遗传资源的青年公牛;HC4为用于母牛母亲遗传资源的注册母牛。
YB1为已知基因型、没有女儿牛生产记录并且用于青年公牛父亲遗传资源或者种子母牛父亲遗传资源的青年公牛;HC2为参与品种登记的种子母牛;HC3为用于母牛母亲遗传资源的注册母牛;YB－D4为已知基因型、有女儿牛生产记录并且用于种子母牛父亲遗传资源的青年公牛。
3)CPTP和GBP生物学和育种技术参数间的差异，2种育种规划的生物学和育种技术参数的差异见表3。
YB1为青年公牛;YB－D2为已知基因型并且有女儿牛生产记录的青年公牛。
由表3可知，基因组选择育种规划虽然在基因组测序方面花费了一定的育种投入(250欧元/头)，但是却大大缩短了世代间隔，节约了在待定公牛等待期期间的育种投入，大幅度降低了整个育种规划的投入成本。而如果要求已知基因型的青年公牛有女儿牛的生产记录则又延长了奶牛群体的育种选育的世代间隔;但是针对某些功能性状，这种育种方案与后裔测定育种方案相比更有效，如肢蹄病抗性等等。
3．2基因组选择准确性的影响因素
目前，有研究表明，基因组选择准确性rmg只能达到0．7，还无法完全取代后裔测定育种体系，但是随着基因组选择技术的不断发展，相信在不久的将来基因组选择准确性rmg会达到人们预期的要求。为了提高基因组选择准确性，必须充分了解影响rmg的各个因素，并且了解这些因素对于rmg的影响机理，有学者研究发现影响rmg的4个因素，它们分别是:1．标记与QTL(数量性状因基座)的连锁不平衡程度(LD);2．参考群体中具有表型值和基因型值的个体数量;3．育种规划中所选择的目标性状(信息性状)的遗传力或者经过反回归处理的估计遗传力的可靠性;4．QTL效应的分布。其中，第3项、第4项在试验中无法控制，因此在这里就不详细叙述了。关心的最重要的2个因素就是标记与QTL之间的LD，以及参考群体具有有效数据(表型值和基因型值)的个体。
1)标记与QTL之间的LD程度:基因组选择的前提背景就是SNP标记与QTL之间有足够的LD值，只有这样才能通过标记的效应来预测QTL在群体和世代间遗传的效应。标记与QTL之间的LD程度可以用一个参数r2来表示，即基因重组率的平方。M．Lillehammer等通过模拟计算发现，当基因组选择准确性达到85%时，标记与QTL之间的LD程度必须达到r2≥0．2;而Calus等人通过模拟计算2个相邻的标记之间的平均r2发现，随着r2的升高，rmg呈显著的下降趋势。
2)参考群体的大小:目前在北美、欧洲和澳洲大多是采用公牛及其女儿牛的群体作为参考群体，其参考群体内具有表型值和基因型值的公牛和女儿牛数量比较多，而我国由于后裔测定数量有限，每年参加测定的青年公牛也很少，很难组建这种公牛+女儿牛的群体，因此我国目前在基因组选择方面更多的还是采用女儿牛群体进行分析。从各个国家不同群体规模和不同育种值估计方法的效果来看，参考群体数量大的基因组选择育种方案准确率较高，因此在模拟计算和育种实践中增加参考群体规模是十分必要的。另外不同性状的遗传力对于群体规模的要求以及rmg也有显著影响，性状的遗传力高，需要的表型值个体就可以适当减少，从而也能达到较高的rmg，而对于遗传力低的性状，群体规模要求大，需要的表型值和基因型值个体也相应增加，因此育种规划中目标性状(信息性状)的选择对于最终的rmg也具有较大的影响。
4小结
通过以上介绍，对于奶牛育种规划和基因组选择在奶牛育种规划中的应用有了一个大致的了解，尽管我国目前由于参考群体问题在基因组方面还受到很大制约，但是随着基因组选择技术的不断革新，如更高密度芯片以及低密度商用芯片的开发等等，我国奶群体也将会积累更多的表型值数据和基因型数据，为以后建立公牛+女儿牛群体奠定基础。将基因组选择应用于中国奶牛育种规划，必将带来整个奶牛育种事业的飞跃。但是不能忽视的是目前的rmg还太小，距M．Lillehammer等建议的rmg=0．8还有一定差距，因此在青年公牛选择上还应保持谨慎，最好在继续坚持传统后裔测定工作的同时，利用基因组选择技术针对种子母牛进行早期选择，缩短世代间隔，提高选择效果。基因组技术正在以一个惊人的速度发展，相信不久的将来还会有更多的革新出现在奶牛育种实践和理论研究中，目前做好基础的数据记录和收集工作是应用这些先进技术手段的前提，只有在扎实的奶牛育种数据基础积累之上，才能真正科学、有效、适用地采用各种先进技术彻底变革整个奶牛育种体系，推动我国奶业的健康、可持续发展。
(中国农业大学动物科技学院，王鹏;黑龙江省家畜繁育指导站，张凯，孟宪宝)
