導讀：研究者建立並檢驗了一種利用高通量表型推斷個體基因型的方法，由此推斷出的基因型可用於基因組的選擇，有利於使基因組選擇發生在溫室環境中，從而減少育種計劃的周期時間。

近日，預印本網站上biorxiv.org上發表重要結果，可利用高通量表型推斷基因型，從而進行基因組選擇。

在許多育種項目中，對所有的候選基因進行基因分型仍然是非常昂貴的，特別是在需要評估大量個體的情況下。在這些情況下，選擇是隨機進行的，或者是通過使用低精度的替代選擇來進行的，例如視覺選擇。高通量表型提供了一種方法，通過為選擇目標提供準確的替代工具，提高了對非基因型個體的選擇準確性。為了進行基因組的選擇，基因型必須在被評估的個體上可用。高通量表型通常基於光譜數據，如近紅外光譜(NIR)，可在大量個體上以低成本和非破壞性的方式收集。類似的數據類型在動物育種中也可能有，例如從奶牛的牛奶紅外光譜數據的常規收集中。

一種方法是使用高通量表型作為基因組標記的替代，稱為物候選擇。物候選擇是提高非基因型個體選擇準確率的一種有吸引力的方法。然而，它沒有利用現有的基因型和表型數據，在實踐中部署表型選擇需要開發額外的訓練群體，既有選擇目標，又有相同的高通量表型測量集。另一種方法是利用高通量表型來推斷非基因型個體的基因型，從而使之能夠對這些個體進行基因組選擇。這種方法有兩個優點。首先，利用現有的基因組訓練群體，推斷的基因型可以整合到現有的基因組選擇框架中。其次，一旦基因型被推斷出來，產生的基因組預測將獨立於個體的生長環境，或是特定的高通量表型集。

在這種方法中，研究者使用高通量表型來確定個體從其親本那裏遺傳的單倍型，從而推斷出該個體的基因型。這種方法可以分成三部分。首先，如何將分離狀態轉化為期望的遺傳值;第二，如何對染色體的分離狀態進行抽樣;第三，如何對整個基因組進行取樣，以及如何翻譯取樣的。

研究者在兩組模擬中測試了這種方法。首先，研究者進行了參數敏感性分析，以量化推斷基因型的準確性如何取決於所使用的高通量表型和所分析物種的基因組。其次，模擬了一個植物育種計劃，育種計劃設計基於小麥育種計劃，以觀察使用這種方法是否可以通過對非基因型個體進行基因組選擇來增加遺傳增益。這兩個模擬都有一個共同的遺傳結構、表型結構和推斷SNP效應的方法，但在分析的種群結構和情景中有所不同。

研究者考慮了育種計劃的兩種不同方案：方案1是田間引水，方案2是溫室引水。

表1：方案1和2的逐年描述。引水選擇方法用於在第3年(方案1)和第2年(方案2)進行選擇。基因組切片(GS)用於未來幾年的選擇。

結果在參數測試模擬中發現，如果采用高通量表型，如果這些表型具有較高的遺傳力，如果訓練群體較大，則基因型準確率較高。研究還發現，隨著物種基因組的增加，基因型的準確性降低。在育種計劃模擬中，與隨機選擇或在某些情況下表型選擇相比，推斷的基因型可用於非基因型個體的基因組選擇，並增加遺傳增益。

這項工作的主要動機是開發一種方法，允許對非基因型個體進行基因組選擇。在模擬中，研究者發現與隨機選擇和在某些情況下表型選擇相比，使用高通量表型來進行基因組選擇可以增加遺傳增益。將高通量表型啟動的基因組選擇應用於育種項目時，在育種家能夠通過視覺選擇或其他代理輕鬆選擇非基因型個體的情況下，由該方法產生的較低精確度將是最不有用的。利用高通量表型實現基因組選擇在育種家無法準確選擇非基因型個體的情況中最有用。

這種方法將有利於一個特定地方是使基因組選擇發生在溫室環境中，從而減少育種計劃的周期時間。傳統上，由於地塊麵積小，生長環境與生產環境的環境差異大，在溫室環境中很難做出選擇決策。基因組選擇可以通過允許選擇決定而不直接評估個體的表型來克服這個問題。研究者的方法通過收集高通量表型而不是基因分型，實現了基因組選擇(盡管精確度較低)。這將允許更高的遺傳增益，通過耦合減少的周期時間，與成本效益的選擇策略。此外，溫室環境也可能是自動收集個體高通量表型的理想環境，尤其是在多個時間點或多個組織上測量的表型。

盡管該方法需要大量可遺傳表型來獲得高精度基因型，但隨著表型技術的改進，這些表型將變得越來越可用，使得該方法能夠以低成本對大量個體進行基因組選擇。