2025-02-26
全基因组选择育种（Genomic Selection, GS） 是一种利用全基因组信息进行育种的先进方法， 可通过分析覆盖整个基因组的高密度分子标记和训练群体的表型数据， 来预测个体的育种价值， 实现早期筛选和加速育种进程。最初在动物育种中得到应用，目前 GS 技术已在玉米、 水稻等作物育种领域得到广泛应用。近期，DeepSeek凭借其出色的“推理脑”成功火出圈，那它是如何看待GS技术呢？
Q1、GS在育种中的优势？
DeepSeek：
1. 从“经验育种”到“精准预测”
传统育种依赖表型观察和田间试验，周期长、成本高，且易受环境干扰。GS技术通过分析全基因组数万至百万个位点，直接解码物种的“基因说明书”，快速锁定高产、抗病、耐逆等性状的关键基因组合，将育种周期缩短50%以上。例如，荷兰奶牛育种通过GS技术，仅用2年时间便将乳脂产量提升15%，而传统方法需耗费5-8年。
2. 突破复杂性状的“黑箱”
许多重要性状（如抗逆性、肉质风味）由数百个微效基因共同调控，传统手段难以捕捉。GS通过机器学习模型整合基因组与环境互作效应，实现复杂性状的精准预测。中国农业科学院利用GS模型，成功筛选出耐盐碱水稻品系，在盐碱地中实现亩产超400公斤的突破。
3. 低成本、高回报的“普惠技术”
随着基因分型成本大幅下降（植物样本低至10美元/个），GS技术已从实验室走向田间地头。美国先锋种业通过GS优化玉米杂交组合，每公顷增产8%-12%；巴西肉牛养殖企业采用GS选育抗蜱虫种群，每年减少数千万美元的兽药支出。
Q2、GS的未来展望
DeepSeek：
到2030年，GS技术有望覆盖全球60%的主要经济物种。随着单细胞测序、表观基因组学的融合，育种将进入“全息基因时代”。无论是应对气候变化的“超级作物”，还是满足个性化需求的“功能型畜禽”，GS都将成为核心驱动力。
派森诺：如何开展“GS”分析
1.样本选择
在选择样本时，应确保样本间无直接血缘联系，且每个样本都应尽可能地反映自然群体的多样性和结构。若样本间存在亲缘关系，必须详细记录和分析这些关系的谱系图。
保证群体样本数量，需要收集尽可能多的样本以确保统计结果的可靠性。对于数量性状的研究，建议800个样本（至少超过 500个）；而对于极端质量性状的研究，可以适当减少样本数量。
尽量选取便于获得基因型和表型的群体，可充分利用已发表的测序数据。
2.模型选择
模型选择是 GS 分析过程中的关键。目前， GS 有五大常用模型和算法：基因组最佳线性无偏预测（Genomic Best Linear Unbiased Prediction， GBLUP） 、 岭回归 BLUP (Ridge Regression BLUP， RR-BLUP)、 贝叶斯方法、 机器学习方法和深度学习方法。
3.分析流程
4.部分分析结果
SNP 检测与注释+群体结构
遗传力+GWAS
不同模型基因组预测
