【资料解读】Jesse Poland：基因组选择与精准表型

这则报告是Jesse Poland在2014年3月27日（10多年了仍不过时）于墨西哥奥贝雷贡举行的Borlaug全球峰会上关于“基因组选择和精准表型”主题的演讲内容，主要探讨了如何通过基因组选择和精准表型技术提高作物育种效率，以应对人口增长和粮食需求的挑战。以下是报告的核心内容总结：

一、人口增长与粮食需求

报告开头展示了1950年至2050年期间人口增长与粮食生产需求的趋势图，强调了人口增长对粮食产量的巨大压力。全球人口持续增长，而粮食生产需要相应提升以满足需求。

二、加速育种周期

传统的育种过程包括杂交、评估和选择，周期较长。报告提到通过增加选择强度、提高选择准确性、增加遗传变异和减少育种周期时间来加速育种进程。

• • 选择强度 ：需要更大的种群来实现更高的选择强度。

• • 选择准确性 ：通过精确测量和减少环境误差来提高。

• • 遗传变异 ：引入新的基因以增加多样性。

• • 育种周期时间 ：通过“穿梭育种”等技术将育种周期时间减半。

三、基因组选择（Genomic Selection）

基因组选择是一种利用全基因组标记预测个体遗传价值的方法，基于训练群体（已知基因型和表型）和选择候选群体（已知基因型）。

• • 优势 ：

• • 可以在单株植物或种子水平上进行选择。

• • 可以在未观测到的环境中进行选择。

• • 有助于维持遗传多样性。

• • 可以评估更大的种群。

• • 技术细节 ：

• • 利用高密度的基因型数据，通过全基因组标记预测总遗传价值。

• • 采用“基因分型测序”（GBS）技术，通过“大规模平行测序”和“多重化”方法，同时对多个样本进行测序，降低成本并提高效率。

四、高通量表型（High-throughput Phenotyping）

高通量表型技术用于快速、精确地评估大量植物的表型特征。

• • 技术平台 ：

• • 包括自动或半自动化的传感器平台，如GreenSeeker（用于测量植被指数NDVI）、红外热像仪（IRT，用于测量冠层温度）和声纳（用于测量植物高度）。

• • 利用GPS和RTK-GPS技术实现厘米级精度的定位。

• • 优势 ：

• • 可以在多个时间点进行测量，提供动态的表型数据。

• • 减少人工测量的负担，提高育种计划的效率。

• • 可以评估难以直接测量的性状。

五、实验与案例

报告提到了一个关于小麦品质预测的实验，使用了CIMMYT（国际玉米小麦改良中心）的精英育种系（1138份样本），通过在多个环境中的重复试验，利用GBS技术对15330个SNPs（单核苷酸多态性）进行基因分型，并使用最佳线性无偏估计（BLUE）进行数据分析。

• • 预测准确性 ：

• • 测试重量：0.725

• • 谷物硬度：0.513

• • 谷物蛋白：0.630

• • 面粉蛋白：0.604

• • 面粉SDS：0.666

• • 混合时间：0.718

• • 面团强度：0.697

• • 面包体积：0.638

六、数据管理和技术创新

报告强调了数据管理的重要性，指出通过采用简单的数据收集和管理工具可以提高育种计划的效率。

• 提到了一些相关的技术平台和资源，如“Feed the Future Innovation Lab for Applied Wheat Genomics”（应用小麦基因组学创新实验室）和相关的网站资源。

七、结论

基因组选择和高通量表型技术是提高育种效率和遗传增益的重要工具。

• • 这些技术可以帮助育种者在更短的时间内选择出更优良的品种，同时减少环境误差和提高选择准确性。

• • 为了有效实施这些技术，育种计划的基本机制必须运行良好，数据管理必须稳健高效。

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