基于全基因组序列填充的肉牛生产与繁殖性状基因型-环境互作研究

来自商业育种项目的研究人员针对内洛尔牛群体，通过整合基因型-环境互作(GxE)和基因组信息，比较了单步基因组BLUP方法(ssGBLUP_HD/WGS)与传统系谱BLUP在预测育种值准确度(ACC)上的差异。研究发现全基因组序列(ssGBLUP_SEQ)对阴囊周长(SC)、断奶后增重(PWG)和周岁体重(YW)的预测精度最高，而高密度芯片(ssGBLUP_HD)更适合初产年龄(AFC)。该研究为热带地区肉牛基因组选择提供了优化方案。

　　

这项突破性研究揭示了基因组技术在热带肉牛育种中的革命性应用。科研团队利用内洛尔牛商业育种数据（包含1,578,591头个体的系谱和51,485份高密度芯片HD/全基因组序列WGS数据），通过反应规范模型(RNM)量化了不同环境梯度(EG)下基因型-环境互作(GxE)效应。

研究设计堪称精妙：首先用常规动物模型确定环境梯度，随后比较三种线性RNM——传统系谱BLUP、基于HD芯片的ssGBLUP_HD和基于WGS的ssGBLUP_SEQ。验证阶段聚焦基因型明确的青年公牛，采用多重指标（预测精度ACC、离散度、育种值相关性等）进行模型评估。

令人振奋的是，全基因组序列展现出惊人优势：对SC、PWG和YW性状，ssGBLUP_SEQ的预测精度显著超越其他方法（ACC提升幅度达统计学显著水平）。有趣的是，AFC性状却更"偏爱"HD芯片数据，暗示不同性状对基因组标记密度的响应存在差异。更值得关注的是，随着环境梯度升高，青年公牛的预测精度呈现明显上升趋势，这为热带地区选育环境适应性强的种畜提供了关键理论依据。

研究还捕捉到动物排名更替和遗传方差异质性等GxE典型特征。这些发现不仅证实WGS数据能更精准捕捉基因-环境互作效应，更为重要的是，为发展中国家开展精准畜牧育种提供了可操作性方案——通过整合全基因组信息和环境梯度分析，可显著提升热带条件下肉牛重要经济性状的选育效率。