（遗传学专业论文）贝类遗传评估体系的建立研究.pdf

io， ，。二?， 。， 。，m、i 贝类遗传评估体系的建立研究 学位论文完成日期： 指导教师签字： 答辩委员会成员签字： f i i l l l l l l f f l lr f l l r l l r r l f r l l lrlllfr r l l l l f l l lr f l l l l l l y 18 2 8 2 8 2 互珏 独创声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其 他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含未获得 ! 连；垫遗直墓丝重噩犍型岂麴的：奎拦亘窒或其他教育机构的学位或证书使 用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名：疹勉 签字日期：少年月乒日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，并同意以下 事项： l 、学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许 论文被查阅和借阅。 2 、学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以 采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权清华大学“中 国学术期刊( 光盘版) 电子杂志社”用于出版和编入嗍中国知识资源总库， 授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名： 导师签字： 签字日期：纠矿年舌月乒日 签字日期：知辟么月4 日 贝类遗传评估体系的建立研究 摘要 贝类遗传育种技术在过去的3 0 年中发展迅速，选择育种、杂交育种、染色 体组操作技术和分子标记技术得到了广泛应用，但基于b l u p 遗传评估的多性状 选择育种研究仍处于起步阶段。针对这一现状，本研究构建了国际上首个贝类遗 传育种评估体系，其中包括贝类表型性状测量的标准化体系，用于基础数据的收 集；表型性状值和个体遗传信息记录的数据库体系，用于数据的管理和查询提取； 以及贝类遗传评估体系，用于遗传参数和育种值的计算。 贝类表型性状自动测量系统由体尺性状测量模块与体重性状测量模块两部 、 分组成。体尺性状测量模块用图像识别技术测量贝类的壳尺寸；体重性状测量模 块通过计算机串口与电子天平相连接记录贝类的体重。系统将数据测量、记录及 录入计算机同时完成，可用于选择育种、性状遗传解析等诸多研究工作的性状测 量。其中对贝类的体尺性状测量采用基于c 撑的二维图像识别技术，识别过程分为 原始图像处理、关键点查找和距离测量三个程序；软件通过串口直接读取天平数 据测量贝类的重量。测量数据直接存入贝类性状数据库。经测试，系统的识别速 度为3 至5 秒，体尺性状测量精度达到o 1 毫米，体重测量精度为0 0 0 1 克。 本研究开发了贝类遗传育种分析评估体系，包含贝类种质资源数据库管理系 统以及遗传评估系统。种质资源数据库管理系统记录和管理贝类的生长性状、繁 殖性状、抗逆性状的测量数据以及群体特征、养殖环境和遗传信息，这些信息是 贝类选择育种、遗传性状解析的数据基础。遗传评估系统实现遗传力、重复力、 表型相关、近交系数和育种值的计算，并根据使用者的定义和边界条件制定选种 配种方案以指导选种。系统通过网站公告、综合查询、信息维护和网络育种四个 模块来实现上述功能。该贝类遗传育种评估系统为基于l m u x 服务器系统的网络 软件，应用t o m e s 5 0 为w 曲服务器，前台采用x m l ，后台应用j s p 结合m y s q l 数据库开发完成，可通过网络访问，方便育种场现场应用，并实现联合育种。数 据模拟结果表明，该软件具有和国外畜牧育种分析软件同样的精度，而且更适用 于贝类育种遗传分析。 贝类选择育种的遗传评估体系已经在栉孔扇贝的育种工作中应用，对3 3 个 全同胞栉孔扇贝家系进行了育种值和遗传参数计算。各个性状测量值的统计结果 显示：体重的变异系数最大，壳宽的变异系数最小且明显比其他三个性状的变异 系数小一个数量级。壳高、壳长、壳宽和体重的遗传力分别是0 1 4 、0 1 5 、o 0 9 和0 1 8 ，均属于低度遗传力。各性状的表型相关系数和遗传相关系数都达到了显 著相关水平( p 0 0 1 ，双侧检验) 。比较尺寸性状与体重的表型相关与遗传相关，可 以看出壳长与体重的表型相关最高，壳高与体重的遗传相关最高，均达到极显著 的程度。该结果表明，扇贝育种过程中利用b l u p 法计算个体育种值进行选种是 准确选择优良个体的有效途径；遗传相关和表型相关的结果表明通过选择壳高这 一性状可以对尺寸性状和体重进行间接选择同时获得遗传进展。 本研究标准化了贝类性状的测量步骤，构建了条目全面的种质资源数据库， 搭建了遗传评估的计算平台，为贝类b l u p 选择育种提供了充分的条件，随着数 据的逐步积累，育种值和遗传参数的估算精度也将越来越高。该体系的应用将对 我国贝类育种工作起到巨大的推动作用。 关键词：b l u p 育种遗传评估系统测量软件遗传力 r e s e a r c ha n dc o n s t i t u t i o no fg e n e t i ce v a l u a t i o n s y s t e m i ns h e l l f i s h a b s t r a c t 1 1 1s h e l l f i s hb r e e d i n g , s e l e c t i v eb r e e d i n g ，c r o s s b r e e d i n g ，c h r o m o s o m em a n i p u l a t i o n t e c h n i q u e sa n dd n am a r k e r sh a v eb e e na p p l i e de x t e n s i v e l y , h o w e v e r , m u l t i - t r a i t s e l e c t i o ni ns h e l l f i s h ，w h i c hu s e sb e s tl i n e ru n b i a s e dp r e d i c t i o n , h a sj u s tb e g a nt o l a u n c h a i m i n ga tt h i sc o n d i t i o n ，w ec o n s t i t u t eag e n e t i ce v a l u a t i o ns y s t e mi ns h e l l f i s h , i n c l u d i n gs y s t e mo f s t a n d a r dt r a i t sm e a s u r i n g ，w h i c hi su s e df o ra c c u m u l a t i n gd a t a ； s y s t e mo ft r a i ta n dg e n e t i ci n f o r m a t i o nd a t a b a s e ，w h i c hi s u s e dt oa d m i na n dq u e r y t h ed a t a ；s y s t e mo fg e n e t i ce v a l u a t i o n , w h i c hc a l c u l a t e sg e n e t i cp a r a m e t e r sa n d b r e e d i n gv a l u e si no r d e rt om a k eb r e e d i n gp l a n w eu s e dt w o - d i m e n s i o n a li m a g ei d e n t i f i c a t i o nt e c h n o l o g yb a s e do nc 撂t om e a s u r et h e s i z eo fs c a l l o p s t h ep r o c e s so fi d e n t i f i c a t i o ni n c l u d e di m a g ep r e t r e a t m e n t ，c r i t i c a l p o i n ts e a r c h i n ga n dl i n e a rm e a s u r i n g g r a y i n g ，b i n a r y z a t i o n a n dn o i s e r e dw e r e a p p l i e di ni m a g ep r e t r e a t m e n t a f t e rs e a r c h i n go u t l i n ea n dc r i t i c a lp o i n t ，t h ed i s t a n c e s b e t w e e np o i n t sa r ec a l c u l a t e d t h ew e i g h to fs c a l l o pc a nb ec a u g h tt h r o u g hs e r i a l i n t e r f a c eo fc o m p u t e r w ea l s od e v e l o p e da na n a l y s i sa n de v a l u a t i o ns y s t e m - - a n a l y s i sa n de v a l u a t i o n s y s t e mf o r s h e l l f i s hg e n e t i cb r e e d i n g i t c o n s i s t so ff o u rf u n c t i o n a lm o d e l s ， i n c l u d i n g t h ea n n o u n c e m e n to f s y s t e m ，c o m p r e h e n s i v eq u e r y , i n f o r m a t i o n m a i m e n a n c ea n do n l i n eb l u pb r e e d i n g t h ec a l c u l a t i o n so fh e r e d i t a r yc a p a c i t y , r e p e t i t i v ec a p a c i t y , p h e n o t y p i cc o r r e l a t i o na n db r e e d i n gv a l u e sb yt h i ss y s t e mc o u l d a s s i s tt h es e l e c t i o no fs h e l l f i s h e s u s e r sc a i lf o r m u l a t ep l a n sf o rb r e e d i n ga c c o r d i n gt o t h e i rr e q u i r e m e n t sa n ds e t t i n g so ft h eb o u n d a r i e s t h es o f t w a r ew a sd e v e l o p e du s i n g j s pa n dm y s q ld a t a b a s eo nl i n u x ，c o m p l y i n gw i t ht h es t a n d a r do fw e b 2 0 i ti s r e l a t i v e l yc o n v e n i e n tf o rs c i e n t i s t st oa c c u m u l a t ea l lt h ed a t af r o md i f f e r e n tb r e e d i n g f a r m so n l i n e t h er e s u l t so fd a t as i m u l a t i o n ss h o w e dt h a to u rs y s t e mh a dt h es a m e a c c u r a c y 诵t l lt h ec o m m o nb r e e d i n gs o f t w a r e t h e s es y s t e m sa r ea p p l i e di nz l d k o n gs c a l l o p s t h ed a t as e t si n c l u d e dat o t a lo f3 5 3 5 s c a l l o pw j n lp h e n o t y p i ci n f o r m a t i o nf r o m3 3f u l l s i bf a m i l i e s t h er e s u l ts h o w st h a t t h ec o e f f i c i e n to fv a r i a t i o no ft h eb o d yw e i g h ti sh i g h e s t , w h e r e a st h es h e l lw i d t h si s t h el o w e s t t h eh e r i t a b i l i t yo fs h e l lh e i g h t ，s h e l ll e n g t ha n ds h e l lw i d t hi s0 14 ，0 15 ， o 0 9a n d0 18 珏e ya l lb e l o n gt ol o wh e r i t a b i l i t y t h ep h e n o t y p i ca n dg e n e t i c c o r r e l a t i o n sb e t w e e nt h ew a i t sa r es i g n i f i c a n t 口 o 0 1 ) 耵圮h i g h e s tp h e n o t y p i c c o r r e l a t i o n sa r eb e t w e e ns h e l lw i d t ha n db o d yw e i g h t b e s i d e s , s h e l ll e n g t ha n db o d y w e i g h ts h o w st h eh i g h e s tg e n e t i cc o r r e l a t i o n s t h i sr e s u l ti n d i c a t e dt h a ts h e l ll e n g t h i s t h eb e s tw a i t st os e l e c t k e yw o r d s ：b l u pb r e e d i n g g e n e t i ce v a l u a t i o ns y s t e m m e a s u r i n gs o f t w a r e h e r i t a b i l i t y 1 绪论 目录 1 2 国内外贝类育种现状 1 2 1 选择育种 1 2 2 杂交育种 1 2 3 染色体工程一3 1 3 主要遗传参数一一4 1 4 遗传参数的计算方法 1 5 育种值估计 1 6 分子育种 1 7 本文完成的主要工作及其意义一9 2 贝类遗传评估体系的构建l l 2 1 育种总体系 2 2 数据的测量与记录体系 2 2 1 引言 1 2 1 2 1 3 2 2 2 软件设计与实现一1 3 2 2 3 结果与讨论 2 3 数据的管理与计算体系 2 3 1 引言 1 8 1 8 1 8 1 9 2 3 2 系统设计 2 3 3 系统的开发实现 一一一一。2 3 2 3 4 结果与讨论 一一一0 1 3 遗传评估体系的应用 一一32 3 1 材料与方法一3 = z 3 1 1 动物材料 一一3 2 3 1 2 方法一一一0 2 3 2 数据计算一 一一一一3 2 3 3 结果。一。一3 3 331性状的表型统计结果一一3=； 3 3 2 各性状遗传力结果。一- 3 3 3 3 3 相关分析 一一一。一3 4 3 4 讨论 一一一一。一。3 4 参考文献 一一一。一3 6 附录 一一一一4 3 附录l 一一一一43 附录2 一一一一4 5 附录3 灰度化。一4 7 附录4 灰度化4 8 附录5小波去噪。一4 9 附录6 首页源码一一一5 1 附录7 首页c s s 样式表一：。一5 6 附录9 读取数据编写系谱文件 致谢 6 7 贝类遗传评估体系的建立研究 l 绪论 1 - l 我国贝类养殖现状 我国是世界水产养殖第一大国，养殖水产品产量占全世晁的7 0 ，其中贝类 养殖产量占总产量的7 4 9 以1 - ，养殖面积占6 6 9 以上【l 】是我国水产养殖的支柱 产业之一。贝类养殖具有产量高、面积大、种类多、技术完善的特点。其养殖种 类从最早的传统四大养殖贝类( 牡蛎、缢蛏、泥蚶和蛤仔) 发展到现在的3 0 余种， 近2 0 年来，育苗手段已经从自然采苗发展到半人工采苗、全人工育苗，国外优良 种类引进我国养殖领域以及各种现代生物技术的应用都推动了贝类养殖产业的 迅猛发展。 1 2 国内外贝类育种研究现状 总体上讲，贝类养殖产量的提高主要依靠扩大养殖面积和发展育苗技术，其 良种化程度相对较低。因此贝类养殖在发展过程中遇到了一系列问题：引种混乱、 良种培育滞后、病害频发、近交衰退、海区污染严重、局部超负荷养殖等【1 1 。为 应对这些问题，良种化的可持续发展成为了贝类养殖的发展方向。 为实现良种化，国内外科学家们在选择育种、杂交育种、多倍体育种、雌核 发育等方面都进行了丰富的研究。此外，群体遗传学和分子标记辅助育种方面也 取得了相应的成就。 1 2 1 选择育种 海水养殖生物分布广、遗传多样性丰富的特点为水产养殖提供了丰富的种 质资源，是水产养殖生物育种工作的物质基础。同时，优秀个体交配后产生的同 胞个体相当多，从而使得选择强度能大大提高。因此综合有效地从原有野生或养 殖群体中选择出优良个体进行育种是获得良种资源的有效途径。 选择育种就是要根据一定的指标来选取符合一定条件( 如具有生长优势或者 抗逆性) 的个体留种，并制定交配方案从而得到人们需要的品种和个体。选择育 种虽然是最古老的一种育种方法，但是伴随着数量遗传学、计算技术和数学模型 在该领域的应用，现今对育种值和遗传参数的估计已越来越准确，因此目前选择 育种仍然是最简便易行且效果最明显的选种方法。然而，由于贝类生长受自然环 境影响很大，难于控制饲养条件及进行大量的交配实验的原因，贝类的数量性状 贝类遗传评估体系的建立研究 遗传变异或基因型与环境互作的研究进展缓慢1 2 】。 第一篇贝类选择育种的报道是19 6 1 年c h a n l c y 对硬壳蛤生长率的选择育种实 验【3 1 。他用单对亲本交配产生的1 2 0 个生长最快的个体中挑选出来的两个大硬壳 蛤后代和从野生群体随机选择的两雄一雌的后代做对照组，比较了其生长率，结 果显示个体大的硬壳蛤后代比随机后代生长率提高6 0 。g a l l i v a n 和a l l e n 提出 了开展硬壳蛤( m m e r c e n a r i a ) 的育种规划1 4 】，目的是建立优良的硬壳蛤育种群 体。美国华盛顿大学进行了太平洋长牡蛎的系统选择育种，其初步目标是展示牡 蛎选择育种的优势，并提供商业利用的实验孵化群体，现在已扩展到夏季死亡率 的研究【5 1 。c r e n s h a w 等进行了海湾扇贝的选择育种 6 1 。t o m 等报道了欧洲食用牡 蛎( o s 折e ae d u l i s ) 生长率的双向选择育种工作【7 卅，结果表明，对体尺体重和生 长率向上向下选择育种均有极显著的效果。l o s e e l l 0 1 ，n e w k i r k l l l 1 2 】等分别用弗吉 尼亚牡蛎( c r a s s o s t r e av i r g i n i c a ) 进行了选择育种实验及两岁龄的正向选择反应， 结果表明自然种群中具有相当大的加性遗传方差值得在选择项目中开发利用。 l e n i l 3 】等报道了美国新泽西、弗吉尼亚、马里兰等洲进行牡蛎育种项目的区域 协作，建立了各具不同特色的品系，供商业生产之用。w a d a ! 1 4 】用马氏珠母贝 ( p i n c t a d a f u n c a t am a r t e n s i i ) 对壳宽、壳曲线形状进行了遗传选择，他指出对养 殖珠母贝的选择是非常有效的。 我国贝类选择育种的报道尚不多，主要研究集中在种苗培育、生长及环境因 素相关【1 5 】，不同物种间混合养殖的研究【1 6 1 。 1 2 2 杂交育种 运用生物杂交方法利用其杂种优势培育优良品种称为杂交育种。杂交可以使 生物的优良遗传性状从一个群体转移到另一群体，也可使两个优良性状同时出现 在一个群体中，它是优化生物性状的一个重要方法。不同遗传个体间的杂交可使 其性状发生重组，使杂种后代增加变异性和异质性，杂交后代表现出双亲优良性 状组合，甚至出现超亲代的优良性状( 杂种优势) i i r l 。杂交育种过程就是要在 杂交后代众多类型中选留符合育种目标的个体进一步培育，直至获得优良性状稳 定的新品种。 海洋贝类中，杂交育种的相关研究主要集中在牡蛎和鲍方面。h e d g e c o c k ( 2 0 0 0 ) 发现杂交太平洋牡蛎在幼虫及成体的生长速率方面明显优于亲本牡蛎品系，并认 2 贝类遗传评估体系的建立研究 为杂种优势主要来源于显性基因对隐性有害基因的显性作用 1 8 l 。g u o 等( 1 9 9 6 ) 试 图利用部分雌核发育来进行太平洋牡蛎和美洲牡蛎的种间杂交，并希望以此将太 平洋牡蛎抗病基因转入美洲牡蛎中，然而只有少数胚胎存活，是否带有目的基因 有待于进一步研究【1 9 】。汪德耀等对厦门一带所产的密鳞牡蛎( o s t r e a d e n s e l a m e l l o s a l i s c h k e ) 、帽牡蛎( d c u c u l l a t ab o r n ) 和福建南部产的长牡蛎( d g i g a s t h u m b e r g ) 进行了杂交试验1 2 0 。不仅印证了种间杂交精卵能够结合，能够正常发 育的结论，而且还发现杂交苗具有一定的生长优势。周茂德等以太平洋牡蛎 ( c r a s s o s t r e ag i g a s ) 、近江牡蛎( dr i v u l a r i s ) 和褶牡蛎( o c u c u l l a t a ) 为亲本进行 了多组杂交试验时发现杂交子代d 型幼虫的大小性状一般表现为母本特征，而且 其大小变异系数比亲本的尺寸变异系数大【2 1 1 。在鲍中，l e i g h t o n 对加利福尼亚沿 岸绿鲍( h f u l g e n s ) 、红鲍( h a l i o t i s 倒邪) 等四种鲍进行杂交，红鲍绿鲍的杂交 子一代具明显的生长优势且是可育的，其它几个杂交组合也多表现出生长优势 圆。燕敬平1 2 3 1 、柯才焕 2 4 1 、张启信【2 5 1 、孙振兴 2 6 1 、欧俊新1 2 7 1 等人先后进行了鲍 的杂交育种研究，取得了大量的实验数据，证明了鲍的种间杂交可行且受精率较 高，受精后的胚胎发育正常并且相较亲本而言具有明显的存活率、生长等优势。 h e a t h1 9 9 5 通过对虾夷扇贝进行杂交育种成功地培育出抗病品系1 2 5 ；g n l z 在对两 个不同地区太平洋花扇贝( a r g o p e c t e nv e n t r i c o s u s ) 杂交分析时发现杂交种在一定 的选择压力下才表现出杂种优势 2 9 1 。经济贝类生产中最成功的杂交育种范例就 是皱纹盘鲍与日本盘鲍的杂交，其子一代鲍苗存活率、壳长、抗病害等都明显优 于皱纹盘鲍的鲍苗，表现出了明显的杂交优势 2 3 1 。迄今为止，只有杂交鲍应用到 了生产实践中，其他扔停留在实验阶段。 1 2 - 3 染色体工程 染色体工程( c h r o m o s o m ee n g i n e e r i n g ) 是人们按照一定的设计，有计划地消 减、添加或代换同种或异种染色体，从而达到定向改变遗传特性和选育新品种的 技术。 1 9 8 1 年s t a n l e y 诱导出了美洲牡蛎( c r a s s o s t r e av i r g i n i c a ) 的三倍体3 0 1 ，这 是第一个贝类多倍体诱导的报道。人们发现人工诱导产生的三倍体具有不育、个 体大且生长快等优良特性，因此纷纷在贝类中开展了多倍体诱导方面的研究。其 3 贝类遗传评估体系的建立研究 中对牡蛎的三倍体研究广泛也较成功，并已在生产中得到了大面积推广1 3 1 弓2 】。 g u o 等通过四倍体和二倍体杂交已成功获得了牡蛎三倍体【3 3 】。对各种扇贝如栉 孔扇贝( c h l a m y s 弦胱，d 【3 4 1 、海湾扇贝( a r g o pe c t e n i r r a d i a n s ) 1 3 5 1 、虾夷扇贝 ( p a t i n p e c t e n y 舔如矾譬神f 3 6 】等的三倍体的研究也卓有成效。皱纹盘鲍的三倍体培育 也广泛开展1 3 7 ，据报道三倍体皱纹盘鲍表现出明显生长优势，养殖1 9 个月的三 倍体鲍比二倍体增重2 0 1 ，足肌增重1 7 6 。另外对珠母贝【3 8 1 、文蛤1 3 9 等三 倍体的诱导也进行了系列研究。目前多数是通过药物诱导获得三倍体，此法诱导 率达不到1 0 0 ，且一些常用的诱导剂如c b 等有毒性。若能获得可育的贝类四 倍体，通过四倍体和二倍体杂交的途径可得到1 0 0 的三倍体应为更有效地三 倍体培育途径。牡蛎、鲍和蛤仔等已经出现了四倍体的诱导研究1 4 0 。 此外，科学家们还进行了诱导雌核发育的研究。1 9 9 2 年以来，人工诱导贝类 雌核发育二倍体取得了突破性进展，学者分别在美洲牡蛎【4 1 4 2 】、太平洋牡蛎4 3 删、 皱纹盘鲍1 4 7 - 5 0 、贻贝【5 1 1 和地中海贻贝【5 2 1 中成功诱导并获得了具有生活力的雌核 发育二倍体，但目前还没有培育到成体的报道。有关贝类雌核发育二倍体诱导的 细胞学机制和有效诱导程序还没有像鱼类那样建立起来【5 3 】。 1 3 主要遗传参数 遗传力、遗传相关和重复力是定量描述数量性状遗传规律的三个最基本且重 要的遗传参数，无论对估计个体育种值，还是制定育种规划，三大遗传参数均起 着重要的作用。此外，在制定配种计划时还要有效地控制近交，因此近交系数也 是必不可少的参数。 1 3 1 遗传力 遗传力( h e r i t a b i l i t y ) 是指亲代传递其遗传特性的能力，通常以遗传方差与 表型方差之比表示。它反映了数量性状的遗传特征，在畜牧业、养殖业生产和育 种中都具有及其重要的价值，其应用范围有预测选择效果、估计动物的育种值、 确定选种方法和制定综合选择指数四个方面。目前贝类的遗传力估计主要集中在 对部分物种的幼体和稚贝f 2 】，已报道的有对海湾扇贝【5 4 1 、牡蛎【5 5 5 8 削】、食用贻贝 【5 6 1 以及马氏珠母贝【5 7 】的壳尺寸性状以及体重的遗传力估计。报道最多的集中在 4 贝类遗传评估体系的建立研究 欧洲食用牡蛎1 5 8 5 9 1 、太平洋牡蛎 6 0 l 、太平洋长牡蛎【6 1 1 、智利牡蛎【6 2 - 6 3 和弗吉尼 亚牡蛎【6 4 j ，它们的遗传力估计范围是o 11 2 0 6 9 ，其中幼体、稚贝的遗传力相对 较小，成体的遗传力相对较大。可见贝类在苗期受到环境的影响比成体时受环境 影响大。海湾扇贝1 0 周龄稚贝壳长的现实遗传力为0 3 1 4 1 s 4 1 。食用贻贝的遗传 力分为全同胞0 2 9 ，半同胞0 1 6 1 5 6 1 ，由于全同胞估计法会造成一些全同胞家系 共有的环境效应与加性遗传效应难以区分，造成了全同胞设计估计的遗传力相对 较高，因此使用巢式设计对遗传力进行估计将更加准确。 1 3 2 遗传相关 动物机体的各个性状之间都存在或多或少的关联，有环境因素造成的相关为 环境相关，而有遗传原因造成的相关称为遗传相关。遗传相关是动物育种中早期 选种和间接选择的重要的理论基础。它可用于间接选择、不同环境下性状表型值 的比较、性状的综合选择和揭示性状间的真实关系。 1 3 3 重复力 同一个体同一性状多次度量间的组内相关系数叫做重复力( r e p e a t a b i l i t y ) ， 它是决定度量次数的标准，同时它还可以帮助判断遗传力计算的正确性。 1 3 4 近交系数 近交系数( i n b r e e d i n gc o e f f i c i e n t ) ，表示由近亲交配而造成个体基因纯合程度 的数量指标，它是衡量个体间近交程度的参数。大多水产动物的繁殖力强，产生 的后代数量大，通过提高选择强度，短期内可以实现性状的快速改良。然而这种 高繁殖力特性，意味着入选的大部分个体，可能来自少数父母本，在不加以控制 的情况下，育种群体的近交系数可能升高很快【6 5 】。大部分研究表明，多数类别的 水产动物，如鱼类 6 6 - 6 9 、贝类【7 ”1 1 和虾类【7 2 1 等，普遍存在近交衰退的问题。近 交衰退不但会降低已经改良性状的性能，也会引起其他性状退化，如存活率和繁 殖力等，最终导致育种工作功亏一篑。因此控制近交是育种中的一项重要工作。 在制定配种计划时，近交系数必须控制在一定的范围之内以避免近交衰退。 1 3 5 育种值 育种值是指该个体的种用价值。在数量遗传学中把控制一个数量性状的所有 基因座上基因的加性效应总和称为基因的加性效应值，定义为育种值( b v ) 。将一 个性状的表型值和育种值剖分开，以及使用不同的亲属资料估计育种值，是数量 5 贝类遗传评估体系的建立研究 遗传学的一个重要的发展阶段。利用育种值来进行选择大大提高了育种选择的效 率。动物的育种值估计方法经历了选择指数法、群体比较法以及混合线性模型法 三个阶段。 1 4 遗传参数的计算方法 育种工作中记录的数据往往都是表型值，数量遗传学的重要任务之一就是通 过这些表型值来估计出遗传“真值”。性状表型值可剖分为遗传“真值”和环境影响 两部分，因此可以把一个表型方差剖分为显性方差、上位方差、加性方差和环境 方差，其中加性方差和表型方差之比就是遗传力。可见，对遗传参数准确估计的 首要问题是准确的方差组分估计，国内外科学家在这方面做了大量的研究。随着 数量遗传学的发展和计算机计算能力的不断提高方差组分的计算方法也不断发 展和改进。方差组分估计的方法按发展顺序看主要有方差分析法( a n o v a ) 7 3 1 、 h e n d e r s o n 系列方法( i 、i i 、i i i 、i v ) 7 4 - 7 7 、最大似然法( m l ) i t s 】、约束最大 似然法( r e m l ) 【7 9 】、二次无偏估计( m i v q u e 、m i n q u e ) s 0 - 8 1 】、贝叶斯分析 ( b a ) i s 2 、r 法【8 3 1 等。 方差分析法( a n a l y s i so fv a r i a n c e ，即a n o v a ) 是由f i s h e r 在19 2 5 年最先提 出的【7 3 1 。这种方法假定所有效应都是随机的，通过均方与其期望值相等的假设 得到方差组分的估计值。a n o v a 只适用于均衡资料的分析，并可得到最佳无偏 估计值。但育种实践中的资料大多为非均衡资料，因此a n o v a 在育种中有着很 大的局限性，难以在实践中推广。 19 5 3 年h e n d e r s o n 提出了三种适于非均衡资料的方差组分估计法，这三种方 法是在均衡资料方差分析基础上推演出来的，一般称之为类方差分析 ( a n o 1 i k em e t h o d ) ，h e n d e r s o n 方法的提出，使非均衡资料的方差组分估计 进入了一个新时代。h e n d e r s o n 方法l 实际是纯随机模型中非均衡资料方差分析 法，它仅适用于随机模型，其估计值具有平移不变性，在数据不均衡时最大程度 保证估计值的无偏性，但是这种方法用于非均衡资料的分子估计中误差仍然较 大；h e n d e r s o n 方法i i 是在混合模型中的方差分析校正偏倚的方法，仅适用于固 定效应和随机效应没有互作的特定混合模型，该法也具有平移不变和估计无偏的 特点，同样有很大的局限性；h e n d e r s o n 方法i i i 则适用于任何混合模型，比较灵 6 贝类遗传评估体系的建立研究 活，但是没有考虑个体间的血缘关系。h e n d e r s o n 方法i 、i l 、i i i 的方差组分估计 值均为无偏估值，但不能得到最佳估计值，估计量的抽样误差大小随资料的不平 衡程度而变，有时还有可能出现负估计值。h e n d e r s o n 方法是另一种算法。 这类方法是通过计算将固定效应吸收后的全模型最小二乘方程组等式右手项向 量二次型的数学期望来估计方差组分。估计值也具有平衡不变性和无偏性。 1 9 6 7 年h a r t l e y 和r a o 首先提出了最大似然法( m l ) f i l l ，由m l 得出的估 计值具有不会出现定义相反的参数值和充分利用资料提供的信息。由于m l 法估 计值必须通过迭代求解，因此不可能的得到估计值准确的抽样方差。在大样本是， 抽样分布为正态分布，方差可知，具有无偏性和方差最小。m l 的缺陷在于小样 本时估计值是有偏的，方差不是最小；没有考虑到由于对模型中的固定效应进行 估计所损失的自由度，因而估计值是有偏的。 1 9 7 0 年r a o 和l a m o t t e 分别提出了最小范数二次无偏估计法( m i v q u e ) s o l 和最小方差二次无偏估计法( m i n q u e ) s z 】。但这两种方法的缺陷是：必须有 方差组分的先验值，而估计值在很大程度上受先验值的影响。m w q u e 可能会 得到负的方差组分估计值，在观察值服从正态时，方差最小，而m r n q u e 则不 需要观察值为已知。 19 71 年p a t t e r s o n 和t h o m p s o n 正式提出i 也池方法( r e s t r i c t e dm a x i m u m l i k e l i h o o dm e t h o d ，约束最大似然法) 1 7 9 1 ，他们将校正固定效应后的，与随机效 应有关的多元正态似然函数极大化，求解得到满足似然函数最大化的方差组分。 g i a n o l a ( 19 8 6 ) 建议用b a y e s i 觚方法对方差组分进行估计嘲。v a n t a s s e l l ( 2 0 0 0 ) ! 硎等描述了用吉布斯抽样( g i b b ss a m p l i n g ) 进行动物模型下的方差 组分估计，g i b b s 抽样可以使很多复杂计算得到简化，进而对一些复杂的遗传模 型进行分析，且g i b b s 抽样可以得到估计值的整个抽样分析，由此可很容易得计 算估计值的精确性和置信区间。 m l 和r e m l 法假设观察值数据服从正态分布，根据观察值或观察值的线性组 合的似然函数最大的原则，得到方差组分估计值，其所求得的估计值为有偏估计， 但不受先验值的影响，通过迭代可得到唯一解，也不会越出参数空间，估计误差 可达到最小。m l 法在计算上i ：t r e m l 容易，但由于m l 法只对系统矩阵随机效应 对应的子矩阵求逆，并且未考虑估计固定效应所消耗的自由度，而且m l 法要求 7 贝类遗传评估体系的建立研究 在估计前应准确地知道所有固定效应的大小，即对固定效应的估计准确无误，而 这在育种中很难实现，因此用m l 法估计方差组分时，其残差方差的估计值往往 偏低。当模型中包含有较多的固定效应水平时，特别是在样本较小时，偏差会增 加。而r e m l 法则要对整个系数求逆，逆阵中对应的随机效应子矩阵包含了固定 效应中的一切关系，所以r e m l 法方差估计值的偏差小于m l 法，当样本含量较 大时r e m l 法可得到近似无偏估计值，对于均衡资料l 砸m l 则可得到无偏估计值。 m i n q u e ( m i v q u e ) 估计值也是对二次型求数学期望，但二次型是根据一定的范 数或二次型方差最小的原则选取的，对资料的先验分布没有特殊的要求，也不需 要进行迭代计算，但对先验值依赖较大，不同的先验值可以得到不同的方差估计 值，得不到唯一解。许多研究证明，r e m l 法估计值准确性高于方差分析和类方 差分析博副，是目前比较理想的方差组分估计方法。同时为了平衡计算时间、计 算精度以及计算机资源的耗费，科学家们还衍生出一些基于r e m l 的方差组分估 计方法，如舢r e m l | 8 6 】以提高遗传评估计算的效率。 1 5 育种值估计 利用r m e l 方法求解方差组分进而得到b l u p 育种值的育种方法目前已成为 世界各国( 尤其是发达国家) 家畜遗传评定的规范方法。b l u p 法最早应用在奶牛 育种上，能克服系统误差，取得了较大的遗传进展。西方畜牧业发达国家b l u p 法在奶牛的育种中已达到系统化、规范化的程度，还在育种协会的组织下设立 b l u p 法测定中心”，统一估计公牛的育种值【8 7 1 。1 9 7 9 年，r o n n i g e n 率先探讨 了b l u p 法在猪育种上的应用。此外，美国、丹麦、荷兰等也应用b l u p 估计 猪育种值，著名育种公司p i c 、d e k a l b 等也应用b l u p 进行种猪的选择。1 9 7 2 年我国开始利用b l u p 法估计黑白花奶牛育种值，此后b l u p 法被先后应用到 我国的大白猪、内蒙古白绒山羊等动物的育种中，都取得了显著的效果。目前奶 牛育种已建成了全国化的大型育种网络中心大大提高了优秀种公牛和种母牛的 选择准确性。俞渭江【8 8 】等首先引入b l u p 法估测家畜的育种值，1 9 9 6 年在部分 种猪场中使用b l u p 育种值估计方法，2 0 0 0 年在全国种猪遗传评估中推广，b l u p 法在我国动物育种中已取得较好的效果，1 9 9 4 年北京奶牛中心和中国农大合作， 采用b l u p 法对北京市奶牛群进行遗传评定，大大提高了优秀种公牛和种母牛的 8 贝类遗传评估体系的建立研究 选择准确性，使北京在奶牛遗传评定工作上处于中国领先地位。2 0 0 0 年，内蒙 古农业大学周欢敏等应用动物模型b l u p 法评定内蒙古白绒山羊抓绒量和抓绒 后体重的遗传进展嗍。北京华都公司2 0 0 0 - - - 2 0 0 4 年间，应用动物模型b l u p 估 计育种值选择大白猪嗍。 相对畜牧业来说水产动物的选择育种工作开展较晚，国外水产界近几年才开 始引入b l u p 法进行遗传评定，在一些水产动物如大西洋鲑( s a l m os a l a r ) 【9 1 1 、 罗非鱼( o r e o c h r o m i sn i l o t i c u s ) 嗍、虹鳟鱼( o n c o r h y n c h u sm y k i s s ) 1 9 3 等选择育 种项目中逐渐展开应用，并取得了较好的遗传进展。对比国外，国内采用b l u p 法评估畜群种用价值远不如发达国家。2 0 0 7 年孔杰等开发了水产动物育种分析 与管理系统，该系统目前主要应用于鱼、虾等水产动物的育种 9 4 1 。 1 6 分子育种 目前，国际生物学已进入了系统科学的新时代。海量的“爆炸式”增长的生物 信息为分子育种和品种分子设计奠定了良好的信息和理论基础。分子育种主要包 含转基因育种、分子标记辅助育种以及全基因组选择育种。前两种技术目前应用 己较为广泛，但是它们都基于对控制数量性状的基因定位的基础之上。这种定位 只能将数量性状跟少数几个作用显著的基因建立联系。然而，由于控制数量性状 的基因包含很多，有些作用显著，也有相当数量的位点作用微小，因此t h e m e u w i s s e 在2 0 0 1 年提出了综合利用全基因组上所有信息的全基因组选择方法 1 9 5 1 。该方法把分子标记信息加入线性混合模型中，使得育种值估计相较于传统 的b l u p 法上升到分子水平，更详细得诠释了基因组中每一个位点对性状表达的 贡献。这种方法不但把选择育种带入了全基因组的分子水平，同时还绕过了q t l 定位这一步骤，省去了连锁分析需要构建特殊家系的步骤，因此它更加适合在水 产动物这种难以培育出高近交程度群体的物种中。水产养殖种的基因组学研究较 农作物相对落后，主要研究集中在分子标记的开发和遗传图谱的构建，这些工作 的积累都为分子育种积累了数据，为