整合mRNA转录本与基因组信息的基因组选择方法研究

基因组预测已成为畜禽、作物遗传评估和人类疾病风险预测的主要技术,但经典的基因组预测方法在性状遗传调控机制等生物学先验信息的整合方面有一定的不足。本研究提出一种将mRNA转录本信息整合应用于复杂性状表型预测的方法。基于国际上广泛应用于数量遗传学研究的果蝇群体,对本研究提出的新方法进行准确性评估。结果显示,整合mRNA转录本,可有效提高部分性状基因组预测准确性,但对部分性状的表型预测准确性没有改善。与GBLUP相比,雄性果蝇D-香芹酮嗅觉反应(dCarvone)准确性由0.256提高到0.274,提高幅度7%。雄性果蝇咖啡因耐受反应(cafe)准确性由0.355提高到0.401,提高幅度13%。雄性果蝇百草枯耐受反应(survival_paraquat)准确性由0.101提高到0.138,提高幅度36%。雌性果蝇1-已醇嗅觉反应(1hexanol)准确性由0.147提高到0.210,提高幅度43%。综上所述,对于部分性状,通过整合mRNA转录本可有效提高基因组预测准确性(提高幅度为7%~43%)。对于部分性状,整合mRNA转录本并考虑互作效应可进一步提高预测准确性。