[發(fā)明專利]用于選擇基因滲入標(biāo)志組的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201380043360.3
• 申請(qǐng)日: 2013-06-13
• 公開（公告）號(hào): CN104838263B
• 公開（公告）日: 2017-12-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: K·R·羅賓斯;J·E·巴克倫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 農(nóng)業(yè)基因遺傳學(xué)有限公司
• 主分類號(hào): G01N33/48
• 分類號(hào): G01N33/48;A01H1/00;C12Q1/68
• 代理公司: 北京市嘉元知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙)11484
• 代理人: 張永新

發(fā)明領(lǐng)域

本公開涉及植物育種。更具體地，本公開涉及應(yīng)用一種改進(jìn)的系統(tǒng)來(lái)鑒定和選擇對(duì)感興趣的性狀基因滲入非常有用的植物遺傳標(biāo)志的集合。

發(fā)明背景

雜交植物育種的發(fā)展已經(jīng)使得顯著提高作物生產(chǎn)的質(zhì)量和數(shù)量成為可能。產(chǎn)量和理想性狀(如對(duì)疾病和昆蟲的抗性、對(duì)炎熱和干旱的耐性)組合的改善，以及植物組成的變化，都至少部分地是由于植物雜交過程才成為可能的。雜交過程依賴來(lái)自雄性親代植物的花粉貢獻(xiàn)于雌性親代植物，由此產(chǎn)生雜種。

玉米雜種的開發(fā)需要純合近交系的開發(fā)、這些品系之間的雜交、以及對(duì)雜交的評(píng)估。譜系育種和輪回選擇是用于從種群中發(fā)展近交系的兩種育種方法。育種程序?qū)?lái)自兩種或多種近交系、或廣泛基礎(chǔ)的不同來(lái)源的理想性狀組合成育種池，從育種池通過自交和對(duì)理想表型的選擇來(lái)開發(fā)新的近交系。雜交玉米品種由兩種這樣的近交系雜交獲得，每一種近交系可能具有一種或多種在另一近交系中不存在的理想性狀，或?qū)α硪唤幌笛a(bǔ)全的性狀。使新的近交植物與其他近交系雜交，且對(duì)來(lái)自這些雜交的雜種進(jìn)行評(píng)估以確定哪些是理想的。第一代的雜交后代被稱為F₁。所述F₁雜種通常與其近交親本相比更加有活力。這種雜種活力稱為雜交優(yōu)勢(shì)，通常導(dǎo)致，例如植物生長(zhǎng)增強(qiáng)和產(chǎn)量增加。因此，在雜種開發(fā)中通常只尋求F₁雜種。

為促進(jìn)標(biāo)志輔助的基因滲入，高信息量的標(biāo)志(例如，在輪回親本和供體親本之間呈多態(tài)性的SNP標(biāo)志)在性狀滲入的各目標(biāo)群體中都是理想的。鑒定有信息量的標(biāo)志的子集可以看作一個(gè)組合性問題。解答在理論上很容易實(shí)現(xiàn)，需要對(duì)每一個(gè)可能的組合進(jìn)行評(píng)估，但在計(jì)算上是不可行的。舉例來(lái)說(shuō)，現(xiàn)有的利用256個(gè)標(biāo)志的標(biāo)志集合性狀的基因滲入應(yīng)用需要從業(yè)者評(píng)估1.2x10²⁷⁹個(gè)標(biāo)志組合方可窮盡式地尋找所有的可能組合，且隨者標(biāo)志集合中包含的標(biāo)志增多，該數(shù)字會(huì)呈指數(shù)增長(zhǎng)。

蟻群算法(ACA)是一種群體智能算法，其模擬真實(shí)蟻群在尋找通向食物源的最佳路徑中的交流。參見，例如Dorigio et al.(1999)Artificial Life5(2):137-72。在自然界，螞蟻在地面上放置化學(xué)信息素來(lái)形成路線，供其他螞蟻?zhàn)粉櫋Ｗ畛酰浵亸某惭S機(jī)分散以尋找食物，并在找到食物后返回。找到通向食物源的最快路徑的螞蟻穿越巢穴與找到的食物源之間距離的速度更快，在該過程中放置信息素的更多。隨所述信息素水平的積累，更多螞蟻優(yōu)先地選擇較短路徑而非具有較少信息素的較長(zhǎng)路徑，由此在該過程中放置進(jìn)一步更多的信息素。如前所述，蟻群的自然生物學(xué)行為描述了正反饋系統(tǒng)的基本要素，由此蟻群中的所有螞蟻?zhàn)罱K均將選擇從巢穴至食物源的最佳路徑。

具有大樣本空間的蟻群優(yōu)化算法(ACO)技術(shù)方案已被證明是通信網(wǎng)絡(luò)路徑(Dorigio et al.(1999),同上、疾病鑒定(Ressom et al.(2007)Bioinformatics23(5):619-26)、疾病分類(Robbins et al.(2007)Math.Med.Biol.24:413-26)以及家畜基因分型(Spangler et al.(2009)Anim.Genet.40:308-14)的有效技術(shù)。

發(fā)明概述

本文描述的是用于確定植物育種用的遺傳標(biāo)志集合的系統(tǒng)和方法，該方法包括多個(gè)向量，每一個(gè)向量?jī)?chǔ)存一種可能的方案或“路徑”。該方法利用一種稱為“信息素函數(shù)”的自適應(yīng)概率密度函數(shù)(PDF)將這些向量(稱為“螞蟻”)間的通信模型化。在實(shí)施方案中，螞蟻利用該函數(shù)從感興趣的植物物種的基因組中選擇遺傳標(biāo)志的子集。隨后可利用從多個(gè)感興趣的植物提供的遺傳信息評(píng)估該遺傳標(biāo)志的子集。基于該選出的子集的性能，可以更新信息素函數(shù)，使得能產(chǎn)生理想方案的特征更有可能在未來(lái)的迭代中被螞蟻選出。

在特定的實(shí)施方案中，適用ACA來(lái)鑒定能產(chǎn)生最佳基因組分析覆蓋率的標(biāo)志組。在特定的實(shí)施方案中，適用ACA來(lái)鑒定能產(chǎn)生最佳連鎖不平衡覆蓋率的標(biāo)志組。

在一些實(shí)施方案中，使用SNP基因分型系統(tǒng)(例如，基因分型系統(tǒng))提供來(lái)自感興趣的植物的基因信息。

前文和其他特征隨下文多個(gè)實(shí)施方案的詳述變得更加清楚，隨后是附圖的參考。

附圖簡(jiǎn)述

圖1a-y包括可在計(jì)算機(jī)上執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)特定實(shí)施方案的蟻群優(yōu)化的程序代碼。