整合多组学信息显著提升肉牛基因组预测准度

近日，中国农业科学院北京畜牧兽医研究所牛遗传育种科技创新团队通过整合多组学信息，研发出基因组预测新方法，显著提升了肉牛重要经济性状的预测准确性，为揭示复杂性状遗传基础和优化基因组选择策略提供了新思路。相关研究成果发表在《生物学指南（Biology Direct）》上。

国内外研究表明，利用转录组、表观组等多组学信息可有效鉴定与表型相关的功能调控位点，把基因表达、表观修饰等信息整合到预测模型，可显著提高预测准确性。研究人员根据华西牛的43个经济性状表型和填充测序变异，构建了覆盖基因组、转录组、代谢组和表观组等层次的11个功能单核苷酸多态性分组，研发了整合多组学的基因组预测新方法。

研究表明，上述新方法与全基因组测序数据相比，高评分的前10%单核苷酸多态性组的预测准确率大幅提高，贝叶斯B方法模型下预测准确率平均提高11.6%，基因组最佳线性无偏预测方法平均提高7.54%。在与肉牛经济效益显著相关的日增重和宰前活重两个性状上，贝叶斯B方法预测准确率分别提高6.70%和5.73%。

该研究得到了国家重点研发计划和国家自然科学基金等项目的资助。（通讯员 付松川）

原文链接：https://biologydirect.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13062-024-00574-y