阅读Michel Georges综述的笔记。
这边综述从家畜物种（即牛、绵羊、山羊、猪、家禽和鲑鱼）的可用基因组资源的状况，以及如何使用这些资源来加速缺陷致病基因的发现和管理，以提高准确性并扩展 GS 的范围，确定基因组编辑策略的方向，并开发利用日益广泛可用的基因组信息的新应用。

1可用基因组资源-参考基因组

• 新支架方法的开发，包括长读长序列（如 PacBio）、光学作图（如 Bionano Genomics）和染色质构象捕获，现在为所有物种提供了获得高质量参考基因组的经济实惠的途径。

• 家畜物种的参考基因组质量得到显着提高

• 全基因组 SNP 阵列可用于主要牲畜物种

• 用于基于插补的 GWAS 和 GS 的基础群体的重测序

• 表观基因组图谱和 eQTL 数据集支持 GWAS 结果的功能分析

2 家畜的重要孟德尔性状

• 大多数品种定义性状已被分子特征化
• 剔除有害隐性变异的携带者不是正确的方法

3 复杂农业性状的 GS

• 牛的传统分析和GS

  
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在基因组选择 (GS) 之前，具有最高育种价值 (EBV) 的优良种公牛和奶牛进行交配，通常使用卵母细胞提取 (OPU)、体外成熟 (IVM) 和体外受精 (IVF) 等生殖技术产生多个胚胎。雌性小牛（9 个月后出生）会在 ≥30 个月后产奶，提供有关其价值的直接信息（在性能测试中）。雄性小牛会在≥12 个月后产生精液，≥40 个月后，挤奶的女儿会提供有关其育种值 (BV) 的信息（在后代测试中）。使用适合环境影响的混合模型并使用谱系信息来约束 EBV 的解决方案，计算了新一代奶牛和公牛 BV 的最佳线性无偏预测因子 (BLUP)。b| 通过 GS，精英奶牛和公牛交配（通常使用 OPU、IVM 和 IVF），基因组 DNA 在出生时或什至在植入前的胚胎中提取，并使用全基因组单核苷酸多态性 (SNP) 阵列进行基因分型。然后使用 DNA 信息计算后代 BV 的基因组 BLUP (GBLUP)，以约束基因组 BV (GBV) 的解。GS 的统计模型是在具有 SNP 基因型和表型信息的动物参考种群上训练的。

• 用贝叶斯方法适应非正态分布的基因效应

• 平衡选择具有较大影响的变体在家畜中很常见

可以利用对在特定位点运行的平衡选择的更完整理解来优先考虑或避免育种计划中的特定交配（参见从选择动物到使用基因组信息进行选择性交配）

• 使用全基因组序列插补提高 GS 的准确性

第一种方法包括根据变体与感兴趣特征的关联强度对变体进行排名。
第二种方法旨在利用先前的生物信息。
最后，中间表型的 QTL 信息（包括 eQTL）可能有助于查明致病调控变异

• 跨品种 GS失败的可能原因

首先，致病变异和远距离基因分型 SNP 之间的连锁阶段可能因品种而异
其次，跨品种 GS 的有效性可能受到跨品种共享的致病变异分离程度的限制，
最后，重要的是要记住，遗传变异的影响在人群和世代之间都不是恒定的。

• 从选择动物到使用基因组信息进行选择性交配

4 编辑家畜基因组

• 的CRISPR–Cas9

  
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• 将 GS 与基因组编辑相结合

如上所述，家畜几乎所有具有重要经济意义的性状都是高度多基因的。随着具有表型记录和 SNP 基因型的动物数量增加到数百万，并且随着精细定位方法的不断改进，越来越多的致病变异（尤其是那些影响最大的变异）必将被识别出来，正如已经证明的那样发生在人类常见的复杂疾病36。基于 CRISPR 的基因组编辑的效率已提高到可以相对轻松地同时在细胞中引入多个编辑的程度181、182。已经提出了一种称为“通过基因组编辑促进等位基因”(PAGE) 的策略，该策略将基因组编辑与 GS 183相结合. 在 PAGE 中，将首先使用 GS 根据他们的 GEBV 选择父系。在传播之前，父亲的基因组将针对许多致病变异进行编辑，以使它们成为有利等位基因的纯合子。在最佳条件下，据估计 PAGE 可以使遗传反应比单独使用 GS 提高 2-4 倍。尽管远非微不足道，但已提出175、184 PAGE 实际实施方案，其中涉及建立、SNP 基因分型和编辑胎儿成纤维细胞系，然后进行 SCNT。尽管它最初会受到已知致病变异数量和技术障碍的限制，但在不久的将来，许多育种组织可能会探索 PAGE 的可行性。

5 基因组技术的新应用

• 通过罐装牛奶的大量基因分型检测患有亚临床乳腺炎的奶牛

  
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• 高价值性状的联合基因组和宏基因组预测

除了动物自身的基因组外，肠道微生物组的物种组成和丰度已被证明与某些特征有关。例如，两项研究表明，瘤胃微生物组概况与牛羊的甲烷排放水平相关188 , 189。值得注意的是，通过用微生物组相似性矩阵替换遗传关系矩阵，BLUP 模型可用于评估微生物组对感兴趣表型的影响

参考文献

Georges, M., Charlier, C. & Hayes, B. Harnessing genomic information for livestock improvement. Nat Rev Genet 20, 135–156 (2019). https://doi.org/10.1038/s41576-018-0082-2