【摘 要】
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使用基因型填充技术,将低密度SNP芯片填充到高密度水平后进行基因组选择,为解决在大群体中使用高密度标记进行基因组选择所带来的成本问题提供了新的解决思路。本研究在华西牛参考群的770K芯片中使用四种标记筛选方法挑选不同密度梯度下具有代表性的SNP位点集合。利用基因型填充技术,在相同填充参数下将筛选出来的低密度SNP集合填充至高密度水平后进行基因组研究。研究中对比了不同筛选条件下SNP集合填充一致性的
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使用基因型填充技术,将低密度SNP芯片填充到高密度水平后进行基因组选择,为解决在大群体中使用高密度标记进行基因组选择所带来的成本问题提供了新的解决思路。本研究在华西牛参考群的770K芯片中使用四种标记筛选方法挑选不同密度梯度下具有代表性的SNP位点集合。利用基因型填充技术,在相同填充参数下将筛选出来的低密度SNP集合填充至高密度水平后进行基因组研究。研究中对比了不同筛选条件下SNP集合填充一致性的差异,阐述了标记筛选方法、标记密度、最小等位基因频率、连锁不平衡、参考群体数量和参考群体组成等因素对填充结果的影响。总结不同因素对填充效果的影响,为华西牛低密度SNP填充芯片设计提供参考。将质控后剩余的 1431头个体分为参考群和填充群。使用等间距（Equidistance,EQ）、高 MAF（High MAF,HM）、高 LD（High Linkage disequilibrium,HL）和高 LD-MAF（High MAF-Linkage disequilibrium,HML）四种标记筛选方法分别从过滤后的Illumina Bovine HD Bead Chip芯片位点中筛选出17种不同密度的SNP集合。使用Beagle（v5.1）软件将各低密度集合填充至770K密度水平并计算填充一致性。研究结果发现,标记密度越高填充一致性越高。选择包含连锁不平衡信息的位点进行填充的效果较好,其中HML法在20K时填充一致性最高（EQ:0.9533、HM:0.9533、HL:0.9642、HML:0.9644）;提高参考群体数量可以增加填充一致性,在参考群体小于200时,填充一致性增加幅度最大,随着参考群规模扩大,填充一致性增加幅度逐渐减小（ICmin=0.9104,ICmax=0.9614）;参考群体组成会对填充结果产生影响,与填充群年限相近的个体组成的参考群体有助于提高填充结果（ICrefⅠ=0.8882、ICrefⅡ=0.9644）;随着标记自身MAF逐渐增加,填充一致性均值逐渐下降（ICmaf0.05=0.9817,ICmaf0.5=0.9010）;基因型填充结果会影响GEBV预测准确性,填充一致性越高与真实的GEBV差距越小。
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