GBS使山羊群的选择性育种成为可能

介绍

基于微阵列的基因分型使牧群经理和农民能够在给定物种中培育特定的遗传性状。近年来，它的使用迅速增长，具有普遍存在的主要物种的成功应用，如乳制品和牛肉牛，绵羊，玉米，小麦和高粱。但是，对于开发和实施微阵列工具，仍然存在显着的成本，专业知识和资源障碍，以支持小牲畜和孤儿作物种类中基于基于基于基于基于基于植物的育种和选择计划。这些应用的溶液可以通过测序（GBS）进行基因分型。

新西兰研究机构AgResearch最近接受了澳大利亚牧羊/奶酪生产商Meredith Dairy的委托，为其牧群建立一个基于基因组学的选择项目。山羊是一种小型牲畜。牧群规模一般较小，与养殖它们相关的预算也较小。梅雷迪思奶牛场(Meredith Dairy)的主人桑迪(Sandy)和朱莉·卡梅隆(Julie Cameron)没有他们牧群的基因信息，牧群由大约9000只山羊组成。首席科学家约翰·麦克尤恩和他的农业研究团队使用GBS为梅雷迪思奶牛场的山羊群实施了基因组选择计划。在不到6个月的时间里，AgResearch为卡梅伦夫妇提供了高预测性的基因组育种价值(GEBVs)。

iCommunity与John McEwan交谈，了解GBS如何帮助那些寻yobet亚洲求小畜群或孤儿作物基因组信息的人，为什么它可能比传统阵列更具成本效益，以及这项技术在改善全球育种计划方面的未来前景。

John Mcewan是新西兰Agresearch的主要科学家。

问:什么是农业研究?你们正在进行哪些类型的研究?

John Mcewan（JM）：AgResearch是一家私营公司，由新西兰政府作为皇家研究机构运营。虽然它是一家研究机构，但它也是一家公司，这使我们比政府部门更具商业性。在我们组中，我们有一个商号叫吉诺姆茨*我们对a进行商业基因分型

种类繁多。在我们的实验室里，一半的人进行农业基因组学研究。其中大部分资金或部分资金来自政府或行业。

问：在过去30年中，Agrearearch在Agrigenomics研究如何变化？

JM:AgResearch的基因组学研究始于1985年，多年来发生了巨大变化。在最初的五年里，有两个研究重点：DNA和蛋白质。蛋白质研究被商业化用于估计鹿的品种组成。DNA研究最初使用了诸如Southern杂交等方法。1990年，我们转向微卫星和数量性状位点（QTL）定位以及DNA混合和匹配亲子关系。在20世纪90年代末，我们进行了更多的SNP**基因分型。然而，我们必须开发每个标记，因为我们没有研究有参考基因组的动物。

在21世纪初，我参与了牛基因组的测序和开发，并推动了绵羊基因组的完成。我们还进行了SNP发现。大约10年前，SNP微阵列或芯片被开发出来，我们在研究中迅速采用了它们。

问:你开发了哪些物种阵列?

JM:我直接参与了Illumina 50K鹿、50K和600K绵羊阵列以及大约五个低密度绵羊阵列的开发。

基因阵列在家畜基因组选择中的价值是什么?

JM:Illumina阵列基于惊人的技术。主要优点是它们提供高质量的可重复结果。只要DNA没有降低，它们也是坚固的并且样品加工快。

问：阵列的局限性是什么？

JM:阵列的局限之一是，难以设计具有高遗传多样性的物种的阵列。有些人也有很多不同的物种，他们一起种植。例如，他们将有苏格兰红鹿和加拿大麋鹿，到目前为止，我们在大多数阵列中获得严重的确定偏见，除非我们在设计它们的方式非常小心。

基因排列的主要限制是，对小物种(需要进行基因分型的个体数量很少)进行基因排列的成本很高。我们还需要对许多个体进行基因分型，以使阵列具有成本效益。

“我们选择GBS而不是数组，因为它的进入成本低，基因分型便宜，而且我们不需要做任何归化。”

问:你什么时候开始使用GBS的?

JM:从2011年开始，我们意识到SNP芯片在次要物种中，特别是具有高遗传多样性的物种的成本效益。有几个GBS策略，我们选择的一个由Carcell University的贝勒玉米遗传学和多样性实验室开发。^1.我们改进了那个方法，使它更便宜、更简单。

问:在成本和资源的基础上，GBS与阵列相比如何?

JM:在成本的基础上，使用30,000-100,000个SNP的GB大致与使用牛这样的主要物种中的低密度阵列相同。如果我们以正确的方式分析基因组选择数据与GBS，则也无需估算，这降低了资源和时间成本。例如，人们通常在基因分型牛群时使用高密度和低密度阵列的混合物。在进行基因组选择分析之前，必须将低密度阵列转移到高密度基因型中所必需的。我们不必为GBS做到这一点，因为我们首先具有更高的密度基因型。这在加工时间的大量节省，这意味着我们不需要大，高密度的训练集。

问：GB在基因组选择中的价值是什么？

JM:它具有显着的优势，但它不是胆小的。我们在测定优化和软件开发中投入了大量时间，现在正在获得这些努力的奖励。

GBS的第一个优点是开发成本低。第二，它处理高度分化的物种。第三，当我们分析的物种没有参考基因组时，可以使用它。第四，如果我们对变异使用适当的发现步骤，我们可以同时进行发现和基因分型，这减少了确定偏差问题。最后，在我们完成工作流程后运行GBS会更便宜，因为我们可以使用相同的系统同时分析许多物种。这样我们就能对多种物种使用相同的实验方案。结果是，我们可以在相同的文库和相同的测序通道中获得来自不同物种的样本。我们使用生物信息学来解旋样本和物种。

“我们在大约3个月内完成了该项目。GBS开发花费了1−2个月，测序周期为4个月−6周。”

问:你使用了哪些物种来进行基因组选择?

JM:当我们开发我们的专业知识时，我们最初在牛和鹿中使用了GBS。我们在红鹿，黑麦草和白色三叶草中进行了方法开发。到2014年，我们开始分支出其他物种。今天我们已经开发了大约50种的GBS工作流程。

问:你是如何在梅雷迪思奶牛场使用GBS的?

JM:我们用GBS对兽群中的所有个体进行基因分型。当一个奶山羊群有成千上万的动物时，要记录它们的血统是非常困难的。因此，没有系谱数据的个体在鹿群，只有牛奶生产记录。雄鹿(公山羊)没有任何育种价值，所以奶牛场对雄鹿的选择是特别的.通过整体群体进行基因分型，他们现在确切知道哪个（雌性山羊）具有所测量所有特征的最佳育种值。他们还知道哪些雄鹿队一直在留下生产最多的牛奶的女儿。为了我们的知识，这是GBS首次用于山羊的这个规模的项目。

问：你为什么选择GBS作为这个基因组选择项目？

JM:我们选择GBS而不是数组，因为它的进入成本低，基因分型便宜，而且我们不需要做任何输入。50K山羊阵列用于小山羊群的基因组选择是昂贵的。要想卖个好价钱，我们需要购买许多芯片。

相比之下，在山羊身上开发GBS大约需要3500美元。我们使用了50000多个单核苷酸多态性，并以每只动物约18美元的价格对牛群进行了基因分型。该价格包括DNA提取和育种价值测定。

“GBS使基因组选择成为可能，对任何人想要改进的任何作物或物种都具有成本效益。”

问：您是如何使用GBS进行评估山羊群的GEBV的？

JM:我们将原始的GBS读取通过生物信息学管道，并处理结果来识别变异。GBS的结果是原始的呼叫号码，而不是基因型。例如，两次读变型A和一次读变型B，或者三次读变型A和一次不读变型B。

低覆盖率测序不仅能检测snp。来自SNP调用管道的GBS数据包括结构变异、基因复制、固定变异或不寻常的遗传模式。我们用肯·g·多兹开发的软件处理数据。KGD软件将不精确的SNP呼叫和杂合子低呼叫转换成基因组关系矩阵。^2.基因组关系矩阵相当于由SNP芯片开发的谱系。我们使用基因组关系信息和生产测量，例如牛奶产量，组成和活重，以计算繁殖值。

个体记录被用于整个群体，根据个体与所有其他个体的距离来估计个体gebv。有时，我们有基因分型动物的血统记录。在这种情况下，我们使用单步最佳线性无偏预测器(ssBLUP)加入系谱矩阵和关系矩阵。有时，我们所能得到的唯一信息来自那些被基因分型的动物。在这些情况下，我们只使用基因组关系矩阵(GBLUP)。

问:你花了多长时间完成Meredith Dairy项目?

JM:我们在〜3个月内完成了该项目。GBS开发花了1-2个月，排序周转时间为4-6周。还有时间确定项目目标和组织物流，例如从大约9000个群体获取样品。

问:Meredith Dairy对你提供的牧群数据有何看法?

JM:桑迪·卡梅隆对我们使用GBS提供的基因组信息非常满意。他是兽医，拥有生殖技术博士学位。突然间，他有了一个工具，可以用来告知胚胎移植和其他生殖决定，以支持基因组选择。

Meredith Dairy也是垂直整合的。这家乳品店拥有山羊群并出售品牌奶酪。因此，它获得了遗传改良的全部经济效益。

“HiSeq™2500系统性能良好，我们对获得的数据非常满意。我们很少需要重新测试样品，这意味着预先处理是好的。”

问:你们使用什么排序系统来执行GBS?

JM:我们使用Hiseq 2500系统的单个通道，101个基对读数。Hiseq 2500系统表现良好，我们对我们获得的数据非常满意。我们很少需要重新运行样本，这意味着前面的加工很好。我们每周运行1-3个流量细胞，用〜3000个样品流动细胞。

问:你们用什么软件来分析数据?

JM:使用Illumina标准软件对数据进行处理，生成FASTQ文件。我们已经开发了从QC管道到SNP电话的软件，它在GitHub上。^3.我们已经从现有软件构建了大部分管道。我们开发的唯一新软件是KGD genetics软件，用于处理原始GBS数据。它也可以在GitHub上获得。

问:这个GBS项目的下一步是什么?

JM:有六种植物和动物物种，我们正在使用GBS进行商业遗传改进。我们还使用GBS协助本土新西兰物种的保护遗传学。对于这些项目，我们正在使用GBS确定Interlitand人群是否杂交，并跟踪兼捕动物回到特定的岛屿人口。

问:在未来，你认为人们选择GBS而不是微阵列的临界点是什么?

JM:随着软件的改进和测序成本的下降，人们将开始对低覆盖率的个体进行测序。在这一点上，降低测序成本将产生重大影响。我猜我们现在的价格是18 - 20美元。我相信随着时间的推移，每个样品的成本会慢慢下降到12美元左右。在未来的5 - 10年里，人们将会因为现有的机会而忙碌。

问：GBS将在实施孤儿作物和小牲畜种类的育种选择计划方面提供什么好处？

JM:GBS的好处对于孤儿作物和小型牲畜来说意义重大。GBS使任何作物或物种的基因组选择成为可能，并具有成本效益。

新西兰是一个严重依赖高质量食品出口的小国。我们有许多小型品种，是我们销往海外的产品的基础，包括奶山羊、鹿肉、奶羊、太平洋鲑鱼、绿壳贻贝、放射性松(蒙特利松)、猕猴桃、苹果和鳄梨。我们需要对所有这些基因进行改进，以取得成功并保持竞争力。

问:除了基因组选择，GBS在您的研究中还提供了哪些优势?

JM:GBS可以以多种方式使用。我们可以使用它进行连锁图谱，以协助基因组组装，并进行GWAS或DNA亲缘关系研究，以估计品种或品系组成。我们也可以使用GBS进行追溯或原产国标签。重要的挑战将是为这些应用程序开发有效分析GBS数据的软件。

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