1、l1、由來、由來 Peleman 和van der Voort 對“設計育種”(breeding by design ) 這一名詞進行了商標注冊 。l2、概念、概念 以生物信息學為平臺,以基因組學和蛋白組學的數據庫為基礎基礎,綜合作物育種學流程中的作物遺傳、生理生化和生物統計等學科的有用信息,根據具體作物的育種目標和生長環境,先設計最佳方案設計最佳方案,然后開展作物育種試驗的分子育種方法分子育種方法。 l一、相關基礎研究現狀及發展趨勢一、相關基礎研究現狀及發展趨勢 l二、我國開展分子設計育種的時機已經二、我國開展分子設計育種的時機已經成熟成熟 l三、我國作物分子設計育種的研究重點三、我國作物分

2、子設計育種的研究重點 l1、 生物信息學遺傳信息數據庫中的數據呈“爆炸式”增長 （1）基因組學3 大核酸序列數據庫EMBL 數據庫, NCBI的 GenBank數據庫，DDBJ 數據庫。（2）蛋白組學l2、分子標記技術發展日新月異 第一代分子標記，基于Southern雜交，RFLP;第二代分子標記，基于PCR雜交，SSR;第三代分子標記，基于基因序列，cDNA序列的SSR和SNPl3、基因和 QTL 定位研究廣泛深入 數量性狀的基因位點(QTL)定位; 植物 QTL 定位方法：區間作圖，復合區間作圖和基于混合線性模型的復合區間作圖； 等位基因變異的檢測與表型性狀的深入鑒定。l4、基因電子定位與

3、電子延伸得到應用 利用 EST或cDNA全長序列等信息對表達序列直接進行作圖，把不同基因定位在染色體上； NCBI利用BLAST技術把 EST數據進行了整理建立了 dbEST數據庫；5、轉基因技術和標記輔助選擇方法取得一定進展 轉基因技術僅限于利用主基因改良單一目標性狀； 分子標記輔助選擇并不比傳統的選擇方法在對主基因控制的性狀方面有明顯優勢;對多基因控制的重要農藝性狀 ,由于 現有的 QTL 定位成果很難直接用于指導分子標記輔助選擇。l1、擁有生物信息學的研究力量和技術。 首次對水稻全基因組測序并對水稻第4 染色體精細測序； 從基因組序列、EST信息和全長 cDNA序列中發掘新標記和新基因的

4、工作取得了一定進展。l2、開展虛擬分子育種。我國利用分子數量遺傳學和計算機技術研究 QTL 作圖、QTL 與環境之間的關系方面位于國際同等水平。l3、擁有建立大型的數據搜集和處理系統的技術和經驗。 國家作物種質資源信息系統已建立多年 ,目前該系統中儲存的數據已達數千萬項 。l4、擁有基因作圖、比較基因組學研究、等位基因多樣性研究等關鍵技術。 大多數重要性狀基因作圖； 開展小麥族內的物種之間、禾本科作物之間的比較基因組學研究；l5、與國外相比，存在問題、與國外相比，存在問題1) 主要農藝性狀基因發掘和功能研究存在不足；2) 分子設計育種相關的信息系統不夠完善。3) 分子設計育種理論研究相對滯后。

5、l1、重要農藝性狀基因/QTL 高效發掘 構建作物的高代回交導入系群體, 并結合 定向選擇,消除復雜的遺傳背景對基因/QTL 定位精度的不良影響,高效發掘種質資源中重要農藝性狀的基因/QTL 。l2、建立核心種質和骨干親本的遺傳信息鏈接 獲取親本攜帶的基因及其與環境互作的信息預測不同親本雜交后代在不同生態環境下的表現提供信息支撐。l3、建立主要育種性狀的 GP模型 GP(Genotype to phenotype) GP 模型利用發掘的基因信息、核心種質和骨干親本的遺傳信息鏈接提供的信息,結合不同作物的生物學特性及不同生態地區育種目標,對育種過程中各項指標進行模擬優化,預測不同親本雜交后代產生

6、理想基因型和育成優良品種的概率,大幅度提高育種效率。四、四、 分子設計育種實例分子設計育種實例l（一）、步驟(1) 定位所有相關農藝性狀的QTL ; (2) 評價這些位點的等位性變異; (3) 開展設計育種。四、四、 分子設計育種實例分子設計育種實例l（二）、過程（二）、過程1、 研究育種目標性狀的研究育種目標性狀的QTL2、 評價這些位點的等位性變異評價這些位點的等位性變異;3、 開展設計育種。開展設計育種。l（1）構建作圖群體l（2）篩選多態性標記l（3）構建標記連鎖圖譜l（4）評價數量性狀的表現型和QTL分析。 有一包含65 個染色體片段置換系( chromosome segment s

7、ubstitution line , CSSL) 的群體,產生這一群體的2 個親本分別為粳稻Asominori(背景或輪回親本) 和秈稻IR24 (供體或非輪回親本) 。每個CSSL 包含一個或幾個來自IR24的染色體片段,其余染色體來自背景親本Asominori 。所有供體染色體片段覆蓋了IR24 的整個基因組,不同染色體片段用不同的RFLP 標記表示。l根據粒長的觀測值,可以通過分析不同標記基因型間粒長的差異顯著性來判斷哪些片段上攜帶有影響粒長的QTL 。存在QTL 的可能性常用LOD 值的大小來衡量(圖1-A) ,l實踐中,可根據不同研究目的選擇LOD 臨界值 去判定QTL 的存在,如果

8、研究目的在于QTL 的的克隆和功能分析克隆和功能分析,則判定QTL 存在時應選擇較高的LOD臨界值,如3.0 或更高,以避免假陽性;如果目的在于預測基因型預測基因型,則假陽性不會對結果造成較大的負面影響,此時可選擇較低的LOD 臨界值,如1.0 ,以保證效應較小的QTL 也能鑒定出來。在上面的實例中,當采用0.83 的臨界值時(對應于顯著性水平0.05) ,我們一共鑒定出13 個控制粒長的QTL ,8 個控制粒寬的QTL ,同時也鑒定出一些上位性QTL 。2、結合育種目標設計目標基因型、結合育種目標設計目標基因型l（1）QTL 在染色體上的位置l（2）遺傳效應l（3） QTL 之間的互作l（4

9、） QTL 與背景親本和環境之間的互作l（5）模擬預測各種可能基因型的表現型,從中選擇符合特定育種目標的基因型。l根據上面的信息,可以預測各種可能的基因型的表現型(圖2) ,發現最小和最大粒長基因型的粒長分別是4.20 mm 和6.21 mm ,最小和最大粒寬基因型的粒寬分別是2.12 mm 和3.07 mm。假定育種目標是長粒和寬粒型,由于一些QTL 在2 個性狀上有負向的一因多效現象,不可能獲得一個基因型既具有圖2 中最大粒長又具有最大粒寬。經模擬我們發現一個設計基因型,其粒長為6.05 mm ,粒寬為3.00 mm ,接近最大粒長6.21 mm 和最大粒寬3.07mm(圖2) 。至此我們

10、設計出一個最符合長粒和寬粒型這一育種目標的基因型。達到目標基因型的途徑分析達到目標基因型的途徑分析 獲得圖2 中的設計基因型,需要IR24 的4 個染色體片段,即M1 、M6 、M23 和M25。在65 個CSSL中,CSSL5 包含片段M6 ; CSSL16 包含片段M1 和M23 ;CSSL19 包含片段M25 ;因此可以作為產生設計基因型的親本材料。但CSSL19 包含有我們不需要的片段M12 , 在選擇過程中需要將其替換為Asominori 的片段。 3 個親本間的三交(又稱頂交) 組合有可能將我們需要的染色體片段聚合在一起,產生三交組合的方式有3 種,即三交組合1 : (CSSL5

11、CSSL16) CSSL19 ; 三交組合2 : (CSSL5 CSSL19) CSSL16和三交組合3 : (CSSL16 CSSL19) CSSL5。假定采用標記輔助方法選擇目標基因型,可供選擇的方案有很多,這里只考慮其中的2 種,標記選擇方案1 :產生100 個三交F1 個體,每個產生30 個F2 個體,利用單粒傳共產生3 000 個F8 家系,然后從中選擇目標基因型;標記選擇方案2 :產生100 個三交F1 個體,通過標記輔助選擇只保留含有目標染色體片段的個體,每個中選個體產生30 個F2 個體,利用單粒傳產生F8 家系,然后從中選擇目標基因型。以上過程借助遺傳育種模擬工具QuCim 實現。 對每個三交組合,2 種標記選擇方案得到的F8家系數相等(表1) 。從三交組合1 平均獲得716 個目標基因型F8 家系,三交組合2 平均獲得2318 個,三交組合3 平均獲得1118 個(表1) 。但從2 種標記選擇方案需要測試的DNA 樣品數和每個中選的F8家系需要測試的DNA 樣品數來看,2 種標記選擇方案有著巨大的差異。以三交組合1 為例,利用標記選擇方案1 需要測試3000 個DNA 樣品,而利用標記選擇方案2 需要測試459 個DNA 樣品;對標記選擇方案1 來說,每個中