[发明专利]一种基于个体遗传竞争与环境空间分析的林木基因组选择方法及其应用

说明书

本发明公开了一种基于个体遗传竞争与环境空间分析的林木基因组选择方法及其应用。该方法步骤如下：收集试验林所有个体的行列号，形成空间定位数据；测定试验林所有个体的表型形状，形成表型数据；采用全基因组重测序对试验林所有个体和待检测的个体进行SNP基因分型，将基因分型数据记录为0、1、2的SNP标记矩阵，根据SNP标记矩阵构建全部个体的基因组关系矩阵G；构建模型和数据分析。本发明的方法不仅能捕获林木个体间的遗传竞争关系，还能捕获种植环境的空间变异特性，充分考虑遗传材料和种植环境的背景差异，显著提高林木基因组选择的准确性；无树种、试验林和测试性状类型的具体限制，应用前景广泛。

技术领域

本发明涉及林木遗传育种技术领域，特别涉及一种基于个体遗传竞争与环境空间分析的林木基因组选择方法及其应用。

背景技术

基因组选择(Genomic Selection，GS)技术是一种利用覆盖全基因组的高密度标记获取个体全基因组育种值并筛选优良候选个体的新型分子育种技术。基因组选择已在畜禽分子育种中，尤其在奶牛、猪和鸡育种方面取得了重大进展。目前的基因组选择方法主要针对动物，包括贝叶斯A/B、贝叶斯C、贝叶斯Lasso和GBLUP等方法，其原理都基于混合线性模型，同时假定误差为独立同分布。但是林木不同于养殖的畜禽动物，后者可在室内养殖并得到养殖环境的精准调控，保障养殖环境的一致性，然而林木生长于林地，受自然环境和林木个体间竞争的影响比较大，显然误差不是独立同分布，从而导致常规的基因组选择方法在林木上的应用效率不高(林元震，林木基因型与环境互作的研究方法及其应用，林业科学，2019，55(5)：142-151)。因此，有必要研发探索一种适用于林木的基因组选择方法。

发明内容

本发明的首要目的在于提供一种基于个体遗传竞争与环境空间分析的林木基因组选择方法。本发明的方法克服了现有的常规基因组选择方法进行遗传分析时，不能解析种植环境的空间变异效应和拟合林木个体间的遗传竞争效应，无法精确估算遗传方差和误差方差，进而不能准确估算各项遗传参数的问题。本发明的方法采用SNP标记构建基因组关系矩阵G、US结构拟合个体遗传竞争效应和AR1结构拟合环境空间效应的方法进行精确的林木基因组选择分析。

本发明的另一目的在于提供上述林木基因组选择方法在林木遗传育种中的应用。

本发明的目的通过下述技术方案实现：一种基于个体遗传竞争与环境空间分析的林木基因组选择方法，具体包括如下步骤：

S1：收集试验林所有个体的行列号，形成空间定位数据；

S2：测定试验林所有个体的表型性状，形成表型数据；

S3：提取试验林所有个体以及未参与田间试验的待检测个体的DNA，采用全基因组重测序进行SNP基因分型，将基因分型数据记录为0、1、2的SNP标记矩阵，根据SNP标记矩阵构建全部个体的基因组关系矩阵G；

S4：构建模型，利用REML法对表型数据进行基因组选择分析，估算环境误差方差和遗传方差，分析公式为：

y＝Xb+Zu+e；

其中，y代表试验林所有个体表型性状的测量值，b代表固定效应值，X代表固定效应的设计矩阵，u代表随机效应值，Z代表随机效应的设计矩阵，e代表残差效应；

S5：根据广义遗传力公式计算求得广义遗传力估计值，所述广义遗传力公式为：

H²＝Vc/Vp；

其中H²代表广义遗传力，Vc为遗传方差，Vp为表型方差。

优选地，步骤S1所述试验林为种源试验林、子代测定林或无性系试验林。

优选地，步骤S1所述试验林的树种为桉树等树种。