北京市种猪基因组选择育种平台的构建与应用

唐韶青，肖 炜，杨宇泽，云 鹏，路永强*，丁向东，孟庆利，武建亮，李凯扬，张卫艺，西鹏洋，于 凡，翟晓贝

（1.北京市畜牧总站，北京 100107；2.中国农业大学动物科学技术学院，畜禽育种国家工程实验室，农业农村部动物遗传育种与繁殖重点实验室，北京 100193；3.北京中育种猪有限责任公司，北京 100194；4.北京顺鑫农业发展集团有限公司，北京 101300；5.北京六马养猪科技有限公司，北京 101308）

近年来，随着生物技术的发展，SNP 芯片和测序技术在动植物育种中应用逐渐广泛，利用全基因组遗传标记进行基因组选择带来了动物育种的革命，弥补了传统育种方法的不足，受到了越来越多的关注。世界著名猪育种公司和组织DanBred、PIC、TOPIGS 等也纷纷开展基因组选择工作。DanBred利用基因组选择将大白猪的产仔数准确性由常规选育的45%提高到70%；TOPIC 对难以测定的肉质性状进行了基因组选择，准确性提高了30%，并且可以避免传统方式造成的优秀个体已被屠宰而无法留种的遗憾。PIC 作为世界上最大的种猪改良公司，拥有全球最大的猪育种数据库，已经对猪的产仔数、生长速度、采食量和眼肌面积进行基因组遗传评估，并表明采用基因组选择得到的基因组育种值准确性高于常规育种。在我国，广东温氏食品集团率先采用基因组选择技术对生长性状和肉质性状进行了选择，于2013 年选育1 头优秀杜洛克公猪，并开始配种应用。2020 年，我国《生猪遗传改良计划（2021—2035 年）》将完善猪基因组选择技术平台列为主要内容。但基因组选择前期参考群体构建成本较高，涉及的数据分析计算过程复杂，我国大多数育种场还不具备开展基因组选择的基础和能力。本研究以构建猪基因组选择育种平台为核心，开展基因组选择技术理论和推广方法的研究，搭建猪高密度SNP 芯片检测体系，构建大白猪参考群体，开发基因组育种值计算分析系统，建立开放、公用的猪基因组选择育种平台。本文旨在重点介绍北京市种猪基因组育种技术平台（以下简称“平台”）的构建与应用情况。

1 种猪基因组选择育种平台的构建

1.1 基因组选择参考群的构建

1.1.1 表型数据库 基因组选择参考群数据来源于北京市种猪遗传评估中心数据库。2006 年，北京市种猪遗传评估中心搭建种猪遗传评估数据平台，主要开展种猪联合育种数据收集和处理工作，包括品种登记、场内性能测定数据收集、联合遗传评估、评估结果反馈等。截止到2021 年12 月底，共收录371.46 万头种猪系谱信息，51.23 万条达100 kg 体重日龄记录，50.90 万条达100 kg体重背膘厚记录和45.15 万条窝产仔记录。

参考群表型数据库主要来源于北京地区3 家国家生猪核心育种场（种猪场编号分别为BBSCB、BJXD 和BJLM）的大白猪群体，包括305 217 头大白猪的系谱记录、116 454 条生长测定记录和75 892 条繁殖记录。

表1 北京市种猪遗传评估数据库品种登记量和生产性能测定量

1.1.2 高密度SNP 芯片检测 对实验群体进行筛选后采集抗凝血或耳组织样品。利用血液基因组提取试剂盒（天根，DP348）提取DNA。利用Porcine SNP 80K Beadchip 芯片（Illumina）分型，共检测到68 528 个SNP 位点，利用开发的平台和beagle 软件进行基因型质量控制和填充处理，质控条件设定为SNP 的检出率（call rate）达到90%以上，SNP 最小等位基因频率不低于0.05，个体检出率达到90% 以上，最终筛选出56 508 个SNP。

1.1.3 参考群体构建 以上述3 家种猪场为主，构建大白猪参考群。构建标准如下：①公猪具有生长性能测定成绩，母猪具有生长性能测定和繁殖成绩；②生长性能成绩在群体平均数正负2 个标准差范围内；③公猪家系后代在每个场都有分布；④避免过多个体来自同一个公猪家系，保证参考群体的代表性；⑤对育种值可靠性较低的个体进行剔除。经过质控，最终选择5 335 头大白猪作为参考群，见表2。

表2 大白猪参考群体规模

1.2 基因组遗传评估系统的建立 基因组选择中涉及的芯片数据管理和处理、表型数据处理、芯片填充、反应变量计算、基因组育种值估计等流程非常复杂、工作量大，对开展基因组育种值估计的技术人员的专业要求高。目前我国大多数育种场还不具备这一技术力量。基因组选择数据处理、计算工作成为基因组选择推广的制约瓶颈。为此，开发一个智能化、自动化、标准化的基因组遗传评估系统，为普通育种人员提供一个准确、快捷、操作简单的基因组遗传评估公共服务平台，可使基因组选择过程简单化，为推进基因组选择技术搭建数据分析平台。

平台搭建的基因组遗传评估系统可以通过导入基因型信息、表型信息、系谱信息、映射文件等，实现基因组估计育种值的快速准确估计。系统包括数据处理、数据查询、基因组遗传评估、系统管理和权限管理板块，实现了将复杂的基因组选择计算过程转化为“一键式”操作。图1 为基因组遗传评估系统数据处理流程图。

图1 基因组遗传评估系统数据处理流程图

2 种猪基因组选择育种平台的应用

2.1 基因组选择技术应用 2017 年起，项目组利用平台进行了基因组选择技术应用试验。利用一步法（ssGBLUP 法）对北京地区及部分外埠关联的9 个种猪场的4 631 头10～20 日龄大白猪仔猪进行基因组遗传评估，实施早期选择，选留部分优秀个体，性能测定后进行二次基因组遗传评估后留种。种猪场根据评估结果选择和淘汰种猪。

2.2 基因组选择效果 平台采用理论准确性和后裔评价作为基因组选择评价效果指标。

2.2.1 理论准确性 采用理论准确性的方法评价基因组选择的准确性，理论准确性计算方法与张金鑫等方法一致。如表3 所示，基因组选择技术与常规育种技术相比，基于一步法的基因组育种值准确性明显提升。早期选择时，达100 kg 体重日龄的基因组育种值准确性为0.66，比常规选择的0.56 提高了0.10；达100 kg 活体背膘厚的基因组育种值准确性为0.70，比常规选择的0.56提高了0.14；总产仔数性状基因组育种值准确性为0.60，比常规选择的0.41 提高了0.19。终选时，达100 kg体重日龄的基因组育种值准确性为0.79，比常规选择的0.69 提高了0.10；达100 kg 活体背膘厚的基因组育种值准确性为0.80，比常规选择的0.72 提高了0.08；总产仔数性状基因组育种值准确性为0.61，比常规选择的0.41 提高了0.20。

表3 基因组育种值、常规育种值和系谱指数准确性

2.2.2 后裔评价 选择3 家试验场（A 场、B 场、C 场）的1 304 头基因组选择公猪后代与1 607 头普通公猪后代，计算个体母系指数，经分析比较，结果表明基因组选择公猪后代比普通公猪后代的母系指数平均提高了2.5、16.6 和2.83。

3 种猪基因组选择技术平台后续规划

3.1 进一步优化参考群体 本研究表明，基因组选择的准确性高于传统育种值选择，可加快遗传进展，已成为畜禽育种的助推器。北京市种猪基因组选择育种平台建立7 年来，一直致力于扩大大白猪参考群体数量，以提高基因组选择准确性。但依然存在2 个问题，一是大白猪参考群需要不断更新才能满足不断扩大的基因组选择技术的推广范围；二是北京地区长白猪和杜洛克猪的参考群尚未建立。下一步平台将增加大白猪参考群体性状种类，增加饲料报酬性状等重要经济性状，同时建立长白猪、杜洛克猪的参考群体，以扩大平台应用的范围，提高基因组选择推广效率。

表4 基因组选择和常规选择公猪后代母系指数比较

3.2 建立具有自主知识产权的基因型检测平台 高通量基因型分型技术是基因组选择实施的前提，当前SNP 芯片检测以国外的Illumina 和Affematrix 平台为主，国产化程度低。且基因组SNP 检测成本相对较高，种猪企业接受度相对较低。平台前期设计了猪低密度9 K SNP芯片。该芯片结合基因型填充技术，能在保持基因组选择准确性不变的前提下，大幅度降低基因组选择成本，并已获得发明专利授权（专利号：201711190317.6）。同时，许多研究学者已开展了国有芯片技术的研发，据此，北京市种猪基因组选择育种平台将继续致力建立具有自主知识产权的基因型检测平台，逐步实现芯片检测技术国产化。

4 结 论

本研究介绍了北京市种猪基因组选择育种平台的建立及其推广应用情况，对大白猪仔猪进行了基因组选择并取得了明显的育种效果，实现了种猪的早期选择，同时降低了后期饲养和常规测定成本。通过后代成绩比较发现，基因组选择后代平均成绩优于常规选择后代，进一步佐证了基因组选择对比常规育种的优势。综上，基因组选择技术作为当今最前沿的育种技术，具有明显技术优势，可在猪场大范围开展。