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學術園地

簡介乳牛基因選種技術國際應用趨勢

畜產試驗所新竹分所
趙俊炫 蕭振文 陳宜鴻 陳怡璇 陳一明 李國華 賈玉祥

　　禽畜重要經濟性狀多屬數量遺傳，欲辨識引起個體性狀表現差異的多態性仍是進展有限， 仍十分倚重表型及後裔測定所得預估性育種價的選拔方法，如今一種以偵測單核苷酸多態性 (single nucleotide polymorphisms, SNP)的技術為主的基因組選拔是一大改革，並配合表型 及後裔測定資料而全面性偵測影響這些表型的對偶基因，具有增加選拔準確度、選拔強度及 減少世代間距等增近遺傳速率的優點(Seidel.2010)。先前牛基因組DNA序列已完全解碼，發 現更多以單核苷酸多態性SNP形式的DNA標記。基因組選拔利用稠密的DNA標記所預測的育種價 (breeding value)是可提供非常正確育種決策，增加利用基因組選拔而得的育種價即為基因組 育種價(genomic estimated breeding values, GEBV)(Meuwissen et al., 2001)。

　　全球有數家公司發展出不同密度的DNA晶片，如Affymetrix、European LD、GeneSeek、 Illumina、及Zoetis等公司。加以發展3K、7K、8K、10K、25K、50K、77K和777K等不同晶片， 這些不同SNP數量的晶片其價格與用途皆不同。目前乳牛方面最常使用是Illumina公司涵蓋 50,000 SNP的50K SNP晶片(Illumina Inc., San Diego, CA)，而其中可能因某些SNP重複或模 糊訊息，通常約有40,000 SNP是可提供有用訊息。雖然就數量而言不近完美，但仍十分有用於 牛隻選拔。此外，越來越多機構使用SNP晶片於分析系譜關係，如Illumina公司所出不同密度 SNP晶片。Illumina公司HDSNP、GeneSeek的GGP80K、GGP-LD（19K）和愛爾蘭IDB晶片都包含系 譜SNP和高密度特別選擇SNP點。可以用來發現不詳父親牛或外祖父牛。該GGP和IDB的晶片可以 用來辨識遺傳性狀和遺傳疾病，如果有足夠大的基礎族群，它們也可以用於遺傳評估。

　　美國乳牛育種局(Council on Dairy Cattle Breeding)Norman等人(2014)報告因實施基因 組評估致使改變美國近期育種計劃。對大部份目前評估的性狀，利用基因組預測已經加速其遺 傳改良。根據美國乳牛育種局最新使用SNP晶片進行遺傳評估牛隻數如表1，使用數種公司所發 展不同密度的DNA晶片於荷蘭牛部分，至本(2014)年6月共有441901頭母牛及127,160頭公牛。

　　由美國農業部動物遺傳及改進實驗室(Animal Genomics and Improvement Laboratory)的 John B. Cole(2014)所整理的歐洲國家進行遺傳評估的牛隻數量如表2，顯示歐洲國家亦積極進 行牛隻遺傳評估工作。

　　除了基因組評估預測育種價之外，美國農業部Paul VanRaden(2014)提出DNA資料應用的新 潮流，使用低成本的基因型鑑定，亦可提供於系譜驗證、估算品種組成、配種計畫、防止近親 繁殖、生育缺陷和遺傳追踪等服務。遺傳標記讓育種者可以在尚未獲取同胞牛表型資料前挑選出優質牛。自2008年起利用50,000個SNP標記及較大基礎族群大大增加基因組評估的可信度。 隨著獲取大多數公牛、父親牛和祖父牛的基因型鑑定資料，對沒有系譜記錄的乳牛群，也可以 進一步獲得比較完整的系譜。在2013年有289,390頭女牛進行基因型鑑定，11％的女牛沒有父 親牛資料，15％的女牛其父親牛資料不正確，以及6％女牛沒有父親牛基因型鑑定資料。在父 親牛資料不正確或缺少的75,905頭女牛，經評估後可以發掘其真正父親牛為50,538頭（67％）。利用品種間對偶基因或單倍體頻率的極大差異性，也可以準確地估計用於雜交動物的品種組 合。動物自身基因組近親繁殖也是容易被估計，透過計算每個可能配偶的基因組關係來控制基 因組資料而來取代控制系譜近親資料。每個經基因型鑑定的動物可以被追踪或估算18個隱性基 因缺陷及簡單遺傳狀況。利用基因組資料，而不是系譜近親繁殖資料，仔女牛預計可多受益30 美元。

　　綜上訊息顯示使用單核苷酸多態性檢測（SNPs）之遺傳評估技術已是全球乳業科技的潮流 之一，除了應用於公牛外，目前亦已應用於廣大母牛群。台灣現有牛群幾無此等基因型應用資 料，宜儘速進行相關分析，便利選育優質牛隻，以利台灣乳業永續發展。

資料來源：

1.	Cole, J. B. 2014. Phenotypes for novel functional traits of dairy cattle. 39th Ann Meet ICAR. Berlin. Germany.
2.	Meuwissen, T. H. E., B. J. Hayes and M. E. Goddard. 2001. Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps. Genetics 57(4):1819-1829.
3.	Norman, H. D., J. R. Wright, J. L. Hutchison, and J. M. Mattison. 2014. Selection changes in the United States due to genomics. 39th Ann Meet ICAR. Berlin. Germany.
4.	Seidel G. E. 2010. Brief introduction to whole-genome selection in cattle using single nucleotide polymorphisms. Reprod. Fertil. Dev. 22(1):138-44.
5.	VanRaden P, C. Sun, T. Cooper, D. Null and J. Cole. 2014. Genotypes are useful for more than genomic evaluation. 39th Ann Meet ICAR. Berlin. Germany.

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