简要概述
全dna组抉择(Genomic Selection,简称为GS)生物生物选育可使用搭建分析估计型号,利用dna组预估生物生物选育值(Genomic Estimated Breeding Value,
GEBV)做早前整体的分析估计和抉择。不同于于过去的的大分子图标手游辅助抉择生物生物选育,GS
生物生物选育必须做图标有明显性心理测验,特别常代替低基因遗传力及其不好衡量的较为复杂遗传性状。因为计算机专业科学合理和测序科技的发展前景,GS都会进第一步有多方面选用,将四轮驱动生物生物选育跨入4.0黄金时代。
合作案例
1.活动物料:816份黄豆开始位于不一的初二地理来源,包含美式、法国、新西兰等国际款式,中国内地甘肃古、河北省省、河北省和白山市省等不一相对高度各地的 246 份种质信息和高世代相传安稳品系。
2.遗传基因型统计数据:中豆芯一號查重。
3.剖析对三维模型:ABLUP、GBLUP 和 HBLUP 对三维模型。
4.表型数据显示:盛开期(R1)、熟透期(R7),收货后判断区域产油量(Yield)、百粒重(100-eedweight)、血清纯度(Protein)、皮下脂肪纯度(0i)。
5.设计然而:本设计采用 5fold 交叉点校验,十分预測 GEBV与表型的涉及到的性,然而得出结论 GBLUP 的办法预測更准度很高,预測效用均高于 HBLUP、ABLUP,以系谱的联系构筑的 ABLUP
仿真模型在大部分特性中的预測更准度平均,做好证明信了也可以采用中豆芯二号对黄豆去原子核繁育数据分析及预測。
Rujian Sun, Liquan Qiu., et al. "Dissection of the practical soybean breeding pipeline by developing ZDX1, a
high-throughput functional array." Theor Appl Genet. 2022 Apr;135(4):1413-1427.