全基因组选择育种，基于高通量测序平台，对训练群体和预测群体的所有个体进行全基因组测序，利用高性能计算平台和生物信息学方法，检测单核苷酸多态性位点（SNP）变异信息，利用训练群体的SNP分型和表型信息来构建模型，根据预测群体的SNP分型并结合模型对预测群体的个体进行育种值的估计。该方法通过早期选择缩短世代间隔、提高育种值估计准确性等加快遗传进展，同时对低遗传力、难测定的复杂性状具有较好的预测效果，真正实现了基因组技术指导育种实践。
| 产品类型 | 测序策略 | 指标 | 周期 |
| 全基因组选择育种 | Illumina/MGI PE150 | 植物样本数≥1000，动物样本≥500（训练群体），测序深度≥10X个体 | 分析周期60天（500个样本以内，6Tb数据量以下） |
| 样品类型 | 样品需求量 | 样品浓度 | 样品质量 | 样品体积 |
| 无降解无蛋白和RNA污染的双链DNA样品 | 小片段文库≥200ng | ≥ 5ng/µl | 基因组完整性等级高于7 | ≥12μl |
该团队收集了2839份杂交水稻种质资源，从中挑选18份代表性杂交稻材料被用于构建包含万份个体的F2群体。基于这些材料的基因型和表型数据，该研究深入解析亚种间杂种优势遗传基础，并构建了基因组选择模型，以便快速筛选优良杂交组合，缩短杂交育种周期。
材料：2839个水稻杂交品种+9839个F2材料作为参考群体
建库：DNA小片段文库
测序：Illumina NovaSeq 6000，PE150，平均测序深度为35x（2839个水稻杂交品种），平均测序深度为0.2x（9839个F2材料）
该文章总结了水稻育种遗传规律，深入解析亚种间杂种优势遗传基础，并构建了基因组选择模型，以便快速筛选优良杂交组合。基于超万份材料的基因型和表型数据，构建了基因组选择模型。该模型能够根据杂交组合的基因组遗传变异信息预测材料的田间表现，并联合七个重要农艺性状的预测结果开展多性状选择，从而实现育种潜力个体的有效筛选，帮助育种者制定杂交计划，缩短育种周期，节约人力和时间成本。
参考文献：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.
