近年来,伴随着主要农业物种全基因组测序的完成、功能基因组学以及生物信息学的发展,畜禽育种逐步从传统育种向全基因组选择转变。据了解,全基因组选择是利用与特定性状高度相关的分子标记,来辅助选择最优品系的育种方式,其育种效率和准确性都远高于传统育种。但是,受技术水平及成本因素限制,此前全基因组选择多以科研院所的合作研究为主,市场化和产业化水平并不高。
攻克多个难题完成从科研到应用转化
近期,中国农业大学胡晓湘教授团队与华南农业大学吴珍芳教授团队合作,基于华大智造MGISEQ-2000测序平台,开发了畜禽全套低深度测序分析流程,并进行猪重要经济性状遗传结构的解析,研究成果发表在国际期刊Gigascience(5-Year IF:7.715)。该研究论证了低深度测序技术在没有优质参考单倍型数据库的畜禽物种中的高效高质填充方法,解决了育种中重要的“卡脖子”问题,展示了在功能基因定位和重要经济性状遗传结构解析中的巨大优势,为我国十四五规划种业振兴行动方案提供了完全自主知识产权的新型遗传分析方法和育种理论依据。
实际上,早在2011至2012年,基因测序价格开始松动的时候,胡晓湘教授就开始考虑通过基因测序做Genotyping(基因分型)进行全基因组选择。但是,全基因组选择从科学研究到产业应用是一个非常漫长的过程,需要科学家与企业的共同努力。
胡晓湘教授认为,全基因组选择从科研到应用要解决几个问题,“首先是成本问题,只有降低技术成本,为企业盈利,才有可能真正完成转化。其次,是技术实现的可能性,最开始是在农业部‘948项目’的支持下,先测了2000多头猪,测完以后,企业看到了这种可能性,就自己投入研发。另外是时间成本,育种对时效性要求非常高。比如,小猪出生以后有21天左右的哺乳期,35天左右的保育期,从保育期进入仔培阶段前,就要上测定站。所谓时效性,就是要在56天之内,决定选哪头猪。所以,在时间成本上要满足企业需求,企业才有可能在其生产环节中加上基因组选择这个关键技术。”
中国农业大学胡晓湘教授(中)
据胡教授介绍,“2012年左右,一张猪的50k芯片的成本需要1000-1500块钱,用这个成本来做基因组选择企业是无法接受的。刚开始研发的时候,温氏的目标是把基因型分析的成本降到600块钱。但是研发完以后,成本降到350元,做完第一批以后,成本再次降到200元。在这个过程中,华大智造MGISEQ-2000发挥了重要的作用,一是在价格方面,MGISEQ-2000极大地降低了测序成本;二是得益于华大智造的DNBSEQ非线性扩增技术,MGISEQ-2000保持着一如既往的低冗余度,大约2%-3%,远低于进口设备。”可见,MGISEQ-2000是基于测序做基因分型,并且能够大规模推广应用的一个非常重要的技术保障。
华大智造MGISEQ-2000高通量基因测序仪在中国农业大学实验室运行
技术的突破,不仅打通了从科研成果向企业应用转化的最后一公里,还降低了成本,让企业不再“望而却步”,剩下就是时间问题了。此次,胡晓湘教授团队花了两到三年的时间,与企业一起磨合并进行各种流程配合,最终成功实现了从科研到应用的转化。
低深度重测序技术应用前景广阔
据了解,此次研究采集了同一育种场的2869头杜洛克公猪,使用自主优化的Tn5转座酶方法进行基因组文库构建,于MGISEQ-2000平台进行平均0.73×低深度全基因组测序,优选BaseVar-Stitch流程进行Reference Panel构建和基因型填充。同时利用3种不同分型方法(SNP芯片、高深度测序、Fluidigm基因分型)对低深度数据进行准确性评估,且采用不同参数评价了样本量和测序深度对准确性的影响。
低深度全基因组测序方案设计
本次研究首次建立了适用于低深度测序的BaseVar-Stitch基因分型流程,以极低成本获得了目前杜洛克猪最大群体 (2869头)的高密度SNP标记集(11.7M),用三种不同方法评估的分型准确性均超过99%,证明了本研究创制的大样本无参自我填充策略相较于传统基于小样本高深度数据填充,具有显著先进性。
对于该技术的应用前景,胡晓湘教授指出,“低深度重测序是一个普适性非常好的技术,适用于多个物种和品种,不仅仅适用于动物,也适用于作物,甚至适用于水产动物。我们现在也在做其他研究,尝试把这个技术在其他动植物品种培育中使用。”
十四五规划提出,到2025年打造一批育种创新平台,建成一批现代化种养业良种生产基地,选育推广一批种养业新品种,形成保、育、测、繁分工合作、紧密衔接的现代种业发展格局。在这个过程中,高通量基因测序技术和全基因组选择技术平台,在加强育种基础研究,培育具有自主知识产权的优良品种,有序推进生物育种产业化应用等方面将继续发挥重要作用,成为推动农业现代化的关键力量。
参考资料:
[1]Yang R, Guo X, Zhu D, et al. Accelerated deciphering of the genetic architecture of agricultural economic traits in pigs using a low-coverage whole-genome sequencing strategy[J]. GigaScience, 2021, 10(7): giab048.