作物遗传育种论文参考文献范例

Enhancing Genetic Gain through Genomic Selection: From Livestock to Plants 这篇是徐云碧老师2019年发表在《Plant Communications》上的综述。徐老师是农科院作科所以及CIMMYT的分子育种专家，著有《分子数量遗传学》和《分子植物育种》，提出环境型、遗传增益等非常具有指导意义的理论，是真正的行业大佬。最难得的是，他还是行业内的布道者，大力宣传先进知识，实在是业界良心。

这篇综述是从遗传增益的角度来理解GS，或者是说以GS为中心的遗传增益，积淀了徐老师大量的观点和成果。除了提炼要点，我也会参杂一点自己的理解和看法。

遗传增益 公式：ΔG = i σ A r MG / t

提高遗传增益围绕着以上公式展开：增加选择强度，加大遗传方差，提高选择/预测准确性或遗传力，缩短育种周期。

自交和杂交作物育种的GS应用示例：

在动物中，个体价值更高，世代间隔短，因此遗传增益更高。此外，有合适的基因分型平台（价格合理的芯片），标记稳定，广泛的系谱信息及后代测试年限，种群结构少，流程相对简单。奶牛、猪、绵羊、肉牛、鸡等家畜陆续应用GS。

在植物GS中需考虑的影响遗传增益的因素：

几个主要影响植物GS的因素： 标记密度、群体大小、统计模型、参考群和候选群的遗传关系、群体结构和表型准确性等。

植物中最大的限制是成本，需要开发出具有高效益成本的基因分型、表型和环境分型平台，创建多样化和可更新的参考群，开发高效和多功能的基因组预测模型，缩短育种周期时间和加快育种过程，建立强大的决策支持系统，并建立开源育种计划。

此外，还要考虑纯种系和建立预测模型的高通量和精密表型，因为基因-环境相互作用（GEI或GxE）对植物的表型影响重大，但对动物的影响有限（在设施中饲养更便于管理）。

动物和植物GS的比较：

根据GS的影响因素，GS预测的准确性可用以下公式来表示：

高密度标记

增加群体规模，同时平衡参考-候选群关系

将标记效应和GWAS结果整合到预测模型中

在预测模型中加入GxE和非加性效应

通过多组学信息来优化预测模型

从GS的角度来看，有两种不同的策略可以提高植物育种的遗传增益。

此外，GS还可以与速育方法结合使用，以进一步缩短育种周期。

用于GS的综合育种平台：

关于GS的开源育种，这个是真的很有意义，康奈尔大学的 Susan R. McCouch也在做类似的事情，详情参见： When more is better: how data sharing would accelerate genomic selection of crop plants 网站：

不过这个实施起来太难了，涉及到太多人的利益，育种家视之如宝的育种材料和数据能轻易共享出去吗？在此打一个大大的问号。实际上，这些开源育种项目也是建立了Partner关系的，类似于育种联盟吧，需要门票，路人无法访问。

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