【摘 要】
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凡纳滨对虾（Litopenaeus vannamei）具有生长速度快和抗逆性强等优势,是世界三大优良养殖虾种之一。我国凡纳滨对虾养殖国内自主新品种市场份额少,多数种源依赖国外。对育种基础群体进行遗传评估时,由于多数奠基者群体的遗传背景不清楚,忽略其遗传性能差异,加性遗传方差可能被高估。因此,需要找到准确评估基础群体的模型。在传统的遗传评估方法中,通常基于系谱信息估计育种值,同胞选择、家系间选择等准
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凡纳滨对虾（Litopenaeus vannamei）具有生长速度快和抗逆性强等优势,是世界三大优良养殖虾种之一。我国凡纳滨对虾养殖国内自主新品种市场份额少,多数种源依赖国外。对育种基础群体进行遗传评估时,由于多数奠基者群体的遗传背景不清楚,忽略其遗传性能差异,加性遗传方差可能被高估。因此,需要找到准确评估基础群体的模型。在传统的遗传评估方法中,通常基于系谱信息估计育种值,同胞选择、家系间选择等准确性不高。基因组选择利用覆盖全基因组的高密度分子遗传标记开展辅助选择,可进一步提高选择的准确性。但在实际应用中,由于单尾对虾的经济价值较低,对个体进行高密度基因型鉴定的相对成本仍然非常高,大大限制了其应用空间。因此,需要探究降低基因组选择成本的方法。本研究的主要目的:（1）通过构建pBLUP、pBLUP-GG、GBLUP模型、ssGBLUP和ssGBLUP-MF模型,为准确地评估凡纳滨对虾育种基础群体提供可借鉴的育种分析模型和评估方法。（2）构建GBLUP模型和ssGBLUP模型,利用不同密度SNP面板对体收获重进行基因组预测,期望找到开展基因组选择的低密度阈值。（3）构建GBLUP模型和ssGBLUP模型,根据目标面板密度和参考群体规模设置不同填充场景,利用填充的SNP面板进行基因组预测,进一步降低基因组选择成本。本研究的主要内容及结果如下:1.基于重测序SNP信息的凡纳滨对虾收获体重性状遗传评估本研究收集生长速度和养殖存活率差异较大的三个凡纳滨对虾种质资源群体作为奠基者群体,利用不完全双列杂交方法生产家系,组建育种基础群体,并对家系部分个体进行全基因组重测序,获得4653383个SNPs。通过构建pBLUP模型、包含遗传组的pBLUP-GG模型、GBLUP模型、ssGBLUP模型和包含Metafounders的ssGBLUP-MF模型,比较了利用不同模型对凡纳滨对虾育种基础群体体重性状进行育种值估计的精度。结果显示:（1）与利用pBLUP模型相比,基于全基因组重测序SNP数据,利用ssGBLUP模型对凡纳滨对虾体重性状进行基因组预测的准确性增加了10.53%,GBLUP模型的预测准确性降低了38.24%。（2）与pBLUP模型相比,利用pBLUP-GG模型、ssGBLUP模型和ssGBLUP-MF模型获得的遗传力降低了35.16%-68.13%,基因组预测准确性提高了9.33%-10.53%。结果表明,针对由遗传性能差异大的奠基者群体构建的核心育种群体收获体重性状,复合全基因组重测序SNP和系谱信息的一步基因组BLUP（ssGBLUP）模型能够有效的处理未知亲本组效应,预测能力（0.76）高于基因组BLUP（GBLUP）模型（0.42）和传统的系谱BLUP（pBLUP）模型（0.68）,可以更为准确的估计加性遗传方差。2.基于不同密度SNP信息的凡纳滨对虾收获体重性状遗传评估本研究构建GBLUP模型和ssGBLUP模型,探究了在两种SNP面板构建方式下,利用不同密度SNP面板对凡纳滨对虾体重性状进行基因组预测的效果。设置了22个SNP面板密度,范围为0.1K-500K。同时设置了两种面板构建方式,第一种是在全基因组范围内随机抽取SNP位点,第二种是在窗口内随机抽取SNP位点。结果表明,将SNP标记密度降低至8K-10K,ssGBLUP与GBLUP模型的预测能力与基于重测序数据的预测结果没有明显差异,利用该密度可对收获体重进行有效的基因组评估,降低基因型鉴定成本。3.基于基因型填充SNP信息的凡纳滨对虾收获体重性状遗传评估本研究通过构建GBLUP模型和ssGBLUP模型,探究了在不同参考群体规模下,利用基因型填充技术,将不同密度目标面板填充至10K,利用填充SNP面板对凡纳滨对虾体重性状进行基因组预测的效果。设置了参考群体和目标群体间不同的亲缘关系,共两种。第一种是参考群体和目标群体间的亲缘关系是随机的,同时设置4个填充参考群体大小,分别为25%、50%、75%和90%;第二种是参考群体和目标群体间的亲缘关系为全同胞,参考群体大小为90%。同时设置了9个填充目标个体密度,为1K-9K,间隔1K。结果表明,增加参考群体规模、提高目标SNP面板的密度,可以增加基因型填充的准确性（0.76-0.79）,但基于填充SNP面板的GBLUP模型的预测能力（0.15-0.34）低于基于10K真实基因型面板的预测结果（0.44-0.72）,ssGBLUP模型的预测精度与基于10K真实基因型SNP面板基本一致。需进一步设计低密度目标面板,优化填充方案,以提高低密度填充面板的基因组预测准确性。
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