ルーチン遺伝学的評価へのゲノム情報の組み込み

Dinesh Thekkoot PhD

長年にわたって、ブタの生産者は、次世代を産むブタを選択するために、身体的特徴および表現型評価に依存していた。その後、動物の遺伝的メリットをより正確に推定するために、定量的遺伝学を用いた育種法と交雑育種法を用いた。

1980の後半になると、ブリーダーは多くの動物の能力情報を利用して家系情報（動物間の遺伝的関係）と結びつけることを可能にするBLUP（best linear unbiased dublin）と呼ばれる新しい統計的手法の導入により、マーカー支援選択（MAS）の出現により、ブリーダーは分子マーカーからの情報を伝統的な定量的手順と組み合わせ始めた。

豚業界はまた、RYR1（PSE –淡い柔らかい滲出肉）、MC4R（成長率）、ESR（同腹児数）、PRKAG3（肉質）などのさまざまなマーカーについて動物をスクリーニングするために、個々のDNAテストの恩恵を受けました。いくつかの特定の例では、これらのマーカーのほとんどは、これらの特性の遺伝的変異のごくわずかな割合しか説明せず、通常の遺伝子評価手順と統合するのに実際的な困難に苦しんでいました。これらの不足のほとんどは、Meuwissenらによって最初に提案されたゲノム選択（GS）と呼ばれる方法で対処されました。（2001）。しかし、GSの実際の実装に必要な技術と情報は当時利用できませんでした。

その後の3つの主な進展により、GSの実際的な実施が可能になった。

動物ゲノムの配列決定、および数百万の一塩基多型（SNP）の同定
何千ものSNPの費用対効果の高い遺伝子型同定のためのハイスループット遺伝子タイピング技術の開発、
日常的な遺伝的評価においてSNP情報を推定し、組み込むための新しい統計的方法の開発（Samore and Fontanesi、2016）。

これらの進歩は、米国における乳牛の2009における最初の実用的な実施をもたらした。

ブタの遺伝学的情報へのゲノム情報の組み込みは、さらに2つの技術的な進歩を伴って可能になった。

ブタにおけるハイスループット遺伝子型同定のための最初の市販のSNPパネルの開発、および
2010におけるブタゲノムの配列決定。

その後、様々な遺伝子型分類会社が、豚の遺伝子型同定のために10kから650kまでのSNPパネルを公開した。 Genesusは現在、AffymetrixのカスタムメイドのSNPパネルを使用しています。このパネルには、ルーチンの遺伝子型決定のために55,000以上のSNPが含まれています。ゲノム情報を評価に組み込むために、この期間中に様々な統計的方法も開発された。 Legarraら（2009）およびChristensen and Lund（2010）は、系統および性能情報と共にゲノムを利用して選択候補の遺伝的メリットを推定するSingle Step genomic BLUP（SSBLUP）と呼ばれる方法を開発した。現在のところ、この方法は、幼若動物の推定育種値（EBV）に最も高い予測精度を提供し、Genesusはこれをルーチンの遺伝子評価に実装しています。予測精度の向上は、年当たりの遺伝的増加を増加させる。 EBVの正確さと遺伝的利益への影響については前回の記事で詳しく述べられており、こちら.

ジェネサスは2011年からGSの分野で研究を行っています。さまざまなGS選択シナリオをシミュレートし、実際の人口構造とデータを模倣することにより、各特性を詳細に調査しました。これらの調査は、GSの実装中に直面する可能性のある利点と潜在的な問題を予測および分析するのに役立ちました。 SSBLUPを使用した精度の向上を検証するための調査では、SSBLUPを使用することにより、ヨークシャーの成長特性（120 kgまでの年齢、背脂肪、腰の深さなど）の平均予測精度が71％、83％、76％向上したことが示されています。、LandraceおよびDurocsそれぞれ。同様に、デュロックでは、平均精度は肉の品質特性（色、霜降り、pHなど）で44％増加し、枝肉特性（枝肉背脂肪、枝肉ロース、高温枝肉重量）で88％増加しました。これらの精度の向上により、Genesus Durocsは成長、効率、枝肉、および食用品質の特性において引き続き優れています。母性品種（ヨークシャーとランドレース）の場合、SSBLUPを使用することにより、出生時の平均同腹児数は67％増加しました。これらすべての精度の向上は、Genesusの顧客の収益性を最大化するための遺伝的反応と貢献に反映されます。

参考文献

Christensen OF、およびLund、MS（2010）。いくつかの動物が遺伝子型判定されていない場合のゲノム予測。遺伝学の選択の進化。 42、2

Legarra A.、Aguilar I.、Misztal I.（2009）。完全な系統およびゲノム情報を含む関係マトリックス。 Dairy SciのJ。 92：4656 - 4663

Meuwissen THE、Hayes BJ、Goddard ME（2001）。ゲノム全体の高密度マーカーマップを用いた総遺伝的価値の予測遺伝学。 157：1819-1929

サモアAB、フォンターネスL.（2016）豚のゲノム選択：最新技術と視点、イタリア動物科学ジャーナル、15：2、211-

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