一种确定最佳SNP数量及其通过筛选标记对大黄鱼生产性能进行基因组选择育种的方法与流程

本发明涉及基因组选择育种领域，尤其涉及一种确定最佳snp数量及其通过筛选标记对大黄鱼生产性能进行基因组选择育种的方法。
背景技术：
：传统的育种值估计方法主要通过表型和系谱记录来进行，该方法叫做最佳线性无偏预测(bestlinearunbiasedprediction，blup)。尽管blup方法在动物育种中取得巨大成功，但是该方法依然有其局限性，这是因为传统的方法只能将基因组的信息当作“黑箱子”，等位基因的传递信息只能通过推断而不能进行直接观测，这就有可能导致育种值估计不够准确。随着高通量测序技术的发展，目前已经完全有可能在动植物上获得高密的snp标记。meuwissen等人在2001年提出基因组选择(genomicselection)的概念，该方法利用表型记录和全基因组的分子标记信息来估计个体的育种值，并根据育种值的高低进行选种。目前，基因组选择研究已经在各个物种上开展，例如猪、鸡、牛、羊、老鼠、大西洋鲑、果蝇、小麦、玉米和松果，等等。大黄鱼是中国养殖量最大的海水鱼，大黄鱼的肉质性状好坏与其经济价值关系十分密切，品质好与差的大黄鱼市场价格相差数十倍，甚至相差数百倍。但目前还没有对大黄鱼的肉质性状开展基因组选择育种的报道。技术实现要素：本发明的目的在于建立大黄鱼肉质性状的基因组选择方法。本发明不需要系谱记录，只需要个体存在性能测定记录以及基因组的snp位点信息，首先寻找基因组内对性状显著关联的snp位点，然后建立表型与筛选之后的标记之间的数学模型来估计育种值。为实现上述目的，一种确定基因组选择育种的最佳snp数量的方法，其特征在于，(1)对所有参考群个体进行生产性能的表型测定和基因组测序，获得基因组的snp位点；(2)质量控制：从上述所得到的基因组的snp位点中筛选符合下面要求的snp位点：maf>0.05，哈代温伯格平衡检验p-value>0.001，位点缺失率低于20％；筛选出合格的snp位点；通过beagle3.3.2软件将缺失的基因型补齐；(3)将参考群进行50次杂交验证，每次杂交验证都随机将80％个体当作训练集，另外20％个体当作验证集；通过单标记分析筛选与性状最显著关联的snp位点，然后只使用筛选出的snp位点用gblup方法计算验证集个体的基因组育种值gebv；计算验证集的基因组育种值gebv与减去固定效应的表型值之间的相关系数，该相关系数即为各个筛选snp数量下的育种值估计准确度；(4)根据筛选的不同的snp数量下的育种值估计准确度来确定snp筛选的最佳数量，育种值估计准确度最高的情况下的snp数量即为最佳snp数量。进一步，所述(3)步骤的单标记分析为一元线性回归，其数学模型为：yi＝u+sexk+snpij+ei其中，yi为第i个体的表型值，u为总体平均值，sexk为第k种性别的固定效应，其中k取值为1或2，分别对应性别雄或雌，snpij为第i个体的第j位点的snp基因型，ei为第i个体的随机误差；采用f检验，并获得检验统计量的相伴概率p-value作为检验snp位点与性状是否显著关联的依据，其中p-value越小说明snp与性状关联越强。进一步，所述(3)步骤的通过gblup方法计算出基因组育种值gebv，其求解方程组如下：其中，x为固定效应关联矩阵，b为随机效应-基因组育种值gebv-关联矩阵，为固定效应向量，为随机效应-基因组育种值gebv-向量，y为表型值向量，g矩阵为个体之间的加性遗传相关矩阵，计算公式为：其中p的第j列为一向量pj为第j个snp位点的等位基因“a”的频率；λ＝σe2/σg2＝(1-h2)/h2，h2为性状的遗传力，各个方差组分和基因组育种值gebv的计算使用r语言包“emmreml”，版本3.1。进一步，所述生产性能是指肉质性状。进一步，所述肉质性状是指n-3高不饱和脂肪酸含量，epa含量、dha含量、ara含量或dpa含量。本发明还提供一种通过筛选标记对大黄鱼生产性能进行基因组选择育种的方法，其特征在于，根据所述得到的最佳snp数量里的对应的snp位点，测定待测大黄鱼的所述snp位点，通过gblup方法计算出基因组育种值gebv，根据基因组育种值gebv计算出育种值估计准确度，根据育种值估计准确度的高低，来进行基因组选择育种。进一步，所述育种值估计准确度为验证集的基因组育种值gebv与减去固定效应的表型值之间的相关系数，即进一步，所述生产性能是指肉质性状。进一步，所述肉质性状是指n-3高不饱和脂肪酸含量，epa含量、dha含量、ara含量或dpa含量。本发明所述所有参考群个体的数目至少50个。所述sexk为第k种性别的固定效应，其通过表型值和每条鱼的性别就可通过gblup模型算出性别的固定效应。本发明所述的12个snp位点中：c/t，基因型cc纯合性，c/t杂合性、tt纯合性分别对应的代码就是0，1和2；a/g，基因型aa纯合性，a/g杂合性或者gg纯合性分别对应的代码就是0，1和2；a/t，基因型aa纯合性，a/t杂合性或者tt纯合性分别对应的代码就是0，1和2；a/at，基因型aa纯合性，a/at杂合性或者atat纯合性分别对应的代码就是0，1和2；g/t，基因型gg纯合性，g/t杂合性或者tt纯合性分别对应的代码就是0，1和2；g/gt，基因型gg纯合性,g/gt杂合性，gtgt纯合性分别对应的代码就是0，1，2。本发明的snp位点，是通过对覆盖全基因组的超过3万个snp标记与大黄鱼肌肉肉质性状关系进行分析后，筛选出的snp位点。本发明所述单标记分析是通过f检验获得每个snp位点的p-value，p-value最低的snp位点就是与性状最显著的snp位点。所述r语言包“emmreml”，版本3.1见https://cran.r-project.org/web/packages/emmreml/。所述参考群体是采用基因组测序的，只有估计群体才可以只获取目标位点的snp基因型，因此本发明可以节省估计群体中的基因型检测费用。本发明是首次在大黄鱼的生产性能(比如肉质性状)上开展基因组选择育种研究。肉质性状是大黄鱼育种中的重要的经济性状，但由于该性状不能直接对亲鱼进行测定，因此通过基因组预测育种值的方法更为合理。然而，由于基因组选择成本昂贵，直接对所有个体进行测序不太现实，可以寻找一些节省基因组选择费用的方法，比如对参考群进行基因组测序，并筛选一些显著的标记，然后对估计群只获取这些筛选的标记的信息，这就可以大大节省基因组预测的费用。本发明采用的就是这种方法来对大黄鱼肉质性状进行基因组预测。本发明的肉质性状测定是指n-3(也称ω-3)高不饱和脂肪酸含量，epa、dha、ara和dpa含量等等。本发明的有益效果为：(1)首次将基因组选择育种技术应用到大黄鱼的肉质性状的遗传改良，为改良养殖大黄鱼的品质提供了一种有效的方法；(2)通过筛选部分标记进行候选亲鱼的基因型检测，用于基因组育种值gebv预测，降低了对候选亲鱼分子标记基因型检测的成本，显著节省基因组育种费用。附图说明图1为本发明筛选最佳的snp数量的流程图。图2为筛选的不同标记数量对应的育种值估计准确度的变化图。具体实施方式下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市购获得的常规产品。实施例1snp筛选数量的确定实验材料：试验数据为大黄鱼，饲养于福建省宁德市金铃水产科技有限公司。30尾雄鱼和30尾雌鱼混养在一个水池中，通过注射促黄体素释放素a3(lrh-a3)，所有亲鱼几乎同一时间排出精子或卵子，因此所有后代拥有相同的日龄。在后代长至2年龄时，随机选取176个体(包括61尾雄鱼与115尾雌鱼)作为本研究的试验材料即参考群，研究性状为n-3高不饱和脂肪酸含量(n3-hufa)。表型(n-3高不饱和脂肪酸含量)测定的方法：“总脂质的抽出采用folch法，总脂抽出后采用50％koh和乙醇进行皂化后再用7％bf3，甲醇(methanol)加热甲酯化后得到的甲酯(fattyacidmethylester)用色谱纯二氯甲烷冲淡，然后用agilent6890气相色谱仪测定脂肪酸组成和含量”。步骤：流程见图1。1.采用gbs(genotyping-by-sequencing)技术对所有要研究的个体即参考群进行snp基因型测定和肉质性状测定，本实施例的肉质性状测定是指n-3高不饱和脂肪酸含量，通过snp基因型测定获得基因组的snp位点，通过n-3高不饱和脂肪酸含量获得参考群表型数据。筛选上述合格的snp位点，从而进行质量控制，筛选的标准为：maf>0.05，哈代-温伯格平衡检验p-value>0.001，位点缺失率低于20％的snp标记，一共获得基因组中32249个合格的snp位点。缺失基因型填充：对于缺失的位点，使用软件beagle3.3.2版本的imputation程序补齐。2.为了尽可能减小误差，本试验采取杂交验证的方式来观察实验结果。具体做法为：从176个体中随机抽取140(80％)个体作为训练集，其余20％个体作为验证集。在每次杂交验证中，先将所有标记(即32249个合格的snp位点)一起加入gblup模型，通过r语言包“emmreml”，版本3.1(https://cran.r-project.org/web/packages/emmreml/)来计算验证集的基因组育种值gebv和固定效应值，然后通过单标记分析筛选与性状最显著关联的snp位点，用来计算验证集的基因组育种值gebv。筛选的标记数量依次为100，50，45，40，35，30，25，20，18，16，14，12，10，8，6，4和2个。育种值估计准确度评价标准为验证集的基因组育种值(gebv)与减去固定效应的表型值(计算方法见上述语言包“emmreml”，版本3.1)之间的相关系数，即也即图2中的相关准确度。相关系数越高，说明方法的预测能力越好。上述过程重复50次，取50次结果的平均值作为最终的预测结果。结果见图2。通过单标记分析筛选的snp数量与育种值估计准确度的关系如图2所示。可以看出当通过单标记分析筛选到12个左右的snp位点时，育种值估计准确度最高，因此对于估计群体，只需要获得对性状最显著的12个左右的snp位点标记的基因型即可，这样就节省了在估计群中的基因组选择的费用。12个snp位点分别如下：其中括号内即为snp位点。>lg21_4693033_snpaccgctgtgaccccacttacttgacattacagtgaacccaaaatttccctgtgttttgattacagtaaatagatcaaaaggatcgcaaaacaactacgtcatgacagcaatttgtagtctgaattcatattttatcaagtctggccacaa(a/g)caaacttttaaactgcttgttttctgaagagagttcatacaaggatatactaacttagttcaaaataaagtaaagctggggtcaactgacaaacatatttttaactctgttgcttactttcccctaagcagtctcaaggttctcacctatseqidno:1>lg22_11996721_snpcaaacaaacatacgttacttactggagcctcttaagtgctgtcagaaggcattcctgtgatggtgttttagggcttggtgtttcacatagcaggtatttcatcacacgtctctgatcattgcagggtttactgtattagcaactcaattt(a/t)aaaaaagctgcatgtttaatgcccagagcaagcaacaccgatgcttttcatatgtcactcttcaactaacatgtgatatattacataacattaaactactgtaaattgtactctattgctctcattttaacc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