基因組選擇方法及其在水稻雜交種表型預(yù)測上的應(yīng)用研究.pdf

1、水稻雜種優(yōu)勢的利用是提高水稻產(chǎn)量的重要途徑，親本的選配則是雜交種選育的關(guān)鍵和難點(diǎn)。目前親本的選配主要依賴于育種家的經(jīng)驗，存在很大的不確定性且需耗費(fèi)大量的精力進(jìn)行田間表型鑒定。與傳統(tǒng)的育種技術(shù)相比，分子設(shè)計育種能夠?qū)崿F(xiàn)從“經(jīng)驗育種”到定向高效的“精確育種”的轉(zhuǎn)變，大幅提高育種效率。其中基因組選擇(genomic selection，GS)概念的提出為我們預(yù)測雜交種的表現(xiàn)提供了可能。從理論上來說，如果已經(jīng)獲得了親本全基因組標(biāo)記信息，那么只需

2、要對較少的雜交種進(jìn)行表型鑒定，就能利用GS對更多尚未開展田間實驗的雜交種進(jìn)行表型預(yù)測，其有效性最終可由表型預(yù)測的準(zhǔn)確性決定。為提高水稻雜交種表型預(yù)測的準(zhǔn)確性，本研究將基于120份已完成測序的水稻品種的全基因組SNP以及經(jīng)過田間鑒定的575(115×5)份雜交種8個性狀的表型數(shù)據(jù)開展GS方法的比較研究，方法包括基因組最佳線性無偏預(yù)測(genomic best linear unbiased prediction，GB LUP)、最小絕對壓

3、縮和選擇算子(least absolute shrinkage and selection operation，LASSO)、Bayes B、偏最小二乘(partial least square，PLS)、支持向量機(jī)(support vectormachine，SVM)和再生希爾伯特空間(reproducing kernel Hilbert space，RKHS)共6種。按照重復(fù)20次的10倍交叉驗證方法探討不同方法對各個性狀的預(yù)測能力

4、以及標(biāo)記數(shù)量對性狀預(yù)測能力的影響，最后利用“3K水稻基因組項目”中的3023份水稻資源的全基因組標(biāo)記信息，將575份雜交種作為訓(xùn)練群體，選擇最佳方法預(yù)測本研究中120份水稻材料與3K項目中的水稻品種可能產(chǎn)生的所有雜交種的表型。研究結(jié)果如下:
　　1)參考水稻品種日本晴基因組，獲取120份水稻品種的SNP標(biāo)記，共計2561889個，與同樣參考日本晴基因組的“3K水稻基因組項目”中經(jīng)過篩選的6572189個SNP標(biāo)記進(jìn)行比對，挑選出基

5、因組中位置相同的2395866個SNP標(biāo)記(all SNP)，同時與“3K水稻基因組項目”中根據(jù)LD篩選出的996009個SNP標(biāo)記比對，挑選出116482個共同的SNP(core SNP)。采用GBLUP方法對兩套不同數(shù)目的SNP標(biāo)記進(jìn)行預(yù)測準(zhǔn)確性比較，發(fā)現(xiàn)利用116482個SNP標(biāo)記和2395866個SNP標(biāo)記進(jìn)行預(yù)測的準(zhǔn)確性幾乎一致。因此，為提高運(yùn)算效率，在比較各種GS方法時將基于116482個SNP標(biāo)記開展。利用基因組上的all

6、 SNP標(biāo)記使用GBLUP進(jìn)行預(yù)測，然后不斷減少SNP標(biāo)記數(shù)目，從中發(fā)現(xiàn)使用2k以上個SNP標(biāo)記對預(yù)測準(zhǔn)確性影響不大。
　　2)研究發(fā)現(xiàn)不同方法的預(yù)測能力存在極顯著差異，6種方法中GBLUP和LASSO兩種方法的預(yù)測力較好，而SVM和PLS方法的預(yù)測力較差。此外，不同性狀的預(yù)測能力也存在極顯著差異，8個性狀中千粒重的預(yù)測力最高，有效穗數(shù)和單株實粒重的預(yù)測力最低，表現(xiàn)出性狀遺傳力越高其預(yù)測能力越大的趨勢。另外，我們還發(fā)現(xiàn)，不同方法可

7、能適應(yīng)不同性狀的現(xiàn)象。
　　3)經(jīng)預(yù)測，在120×3023個可能雜交種中，單株實粒重最高的100個雜交種的平均單株實粒重比所有雜交種平均單株實粒重提高35.5％，千粒重、有效穗數(shù)、株高、一次枝梗、二次枝梗、主穗實粒數(shù)和穗長等7個性狀值最大的100個雜交種的平均值比所有雜交種的相應(yīng)性狀值的平均數(shù)則分別提高22.4％、29.7％、43.4％、33.1％、59.7％、85.3％和19％。
　　本研究結(jié)果可以為使用GS方法進(jìn)行水稻雜