全基因組選擇育種，基于高通量測序平臺，對訓練群體和預測群體的所有個體進行全基因組測序，利用高性能計算平臺和生物信息學方法，檢測單核苷酸多態(tài)性位點（SNP）變異信息，利用訓練群體的SNP分型和表型信息來構建模型，根據預測群體的SNP分型并結合模型對預測群體的個體進行育種值的估計。該方法通過早期選擇縮短世代間隔、提高育種值估計準確性等加快遺傳進展，同時對低遺傳力、難測定的復雜性狀具有較好的預測效果，真正實現(xiàn)了基因組技術指導育種實踐。
預測準確度高
全基因組范圍內的標記能夠解釋盡可能多的遺傳變異，可以對遺傳效應進行較為準確的檢測和估計。
適應性狀廣
除質量性狀外，還適用于基因型受環(huán)境影響較大、受微效多基因控制的遺傳力較低的數(shù)量性狀，比如難以測量的性狀、限性性狀、生長后期測定的性狀等。
加快育種進程
能夠在得到樣本個體DNA的時候即對其進行育種值評估，可以縮短世代間隔，提高育種進展達20%-50%。
育種收益高
降低育種周期，減少場地占用、人工消耗等長時間的經費消耗，大幅減低育種成本。
水稻雜交基因組的結構和功能揭示了雜種優(yōu)勢的遺傳基礎
Structure and function of rice hybrid genomes reveal genetic basis and optimal performance of heterosis
期 刊：Nature Genetics 影響因子：30.8 發(fā)表時間：2023.7 發(fā)表單位：中國科學院
該團隊收集了2839份雜交水稻種質資源，從中挑選18份代表性雜交稻材料被用于構建包含萬份個體的F2群體?；谶@些材料的基因型和表型數(shù)據，該研究深入解析亞種間雜種優(yōu)勢遺傳基礎，并構建了基因組選擇模型，以便快速篩選優(yōu)良雜交組合，縮短雜交育種周期。
材料：2,839個水稻雜交品種+9,839個F2材料作為參考群體
建庫：DNA小片段文庫
測序：二代測序，PE150，平均測序深度為35X（2,839個水稻雜交品種），平均測序深度為0.2X（9,839個F2材料）
該文章總結了水稻育種遺傳規(guī)律，深入解析亞種間雜種優(yōu)勢遺傳基礎，并構建了基因組選擇模型，以便快速篩選優(yōu)良雜交組合?；诔f份材料的基因型和表型數(shù)據，構建了基因組選擇模型。該模型能夠根據雜交組合的基因組遺傳變異信息預測材料的田間表現(xiàn)，并聯(lián)合七個重要農藝性狀的預測結果開展多性狀選擇，從而實現(xiàn)育種潛力個體的有效篩選，幫助育種者制定雜交計劃，縮短育種周期，節(jié)約人力和時間成本。
參考文獻：Gu Z, Gong J, Zhu Z, et al. Structure and function of rice hybrid genomes reveal genetic basis and optimal performance of heterosis. Nat Genet. 2023;55(10):1745-1756.
