基因組育種大數據計算新工具“天權”發布
近日，國際學術期刊《核酸研究》（Nucleic Acids Research）發表了華中農業大學動物遺傳育種團隊開發的基因組育種大數據計算新工具HIBLUP，中文名為“天權”。相關論文被期刊評為“突破性進展”論文。
該研究系統分析了已有遺傳評估算法特點，針對現有算法在處理快速增長的基因組育種大數據時面臨的瓶頸問題，首創基于V矩陣的“HE+PCG”策略，可完全避免遺傳評估計算過程中的大矩陣求逆，開發出更適合基因組育種大數據時代的高性能計算新工具HIBLUP。與現有工具相比，“天權”計算速度最快且消耗內存最少，而且基因分型個體在群體中占比越大，優勢愈明顯。此外，“天權”軟件功能豐富、操作便捷，可運行于Windows、Linux、macOS等平臺，并且全面適配國產Kunpeng（鯤鵬）生態。
遺傳評估是育種的基礎，隨著基因組育種時代的來臨，育種數據規模快速增長，評估算法的計算速度已成為育種中的關鍵限制因素。遺傳評估主要包括方差組分估計及育種值求解兩個步驟，其中方差組分估計的計算復雜度高，通常數月或一年更新一次；育種值求解復雜度相對較低，需要日常計算更新。
目前，國際現有育種工具（如丹麥的DMU、美國的BLUPF90、英國的ASReml等）采用的評估算法都是以混合模型方程組（Mixed model equation, MME）為核心，即MME策略，需要求解個體關系矩陣和MME左手項（Left hand side, LHS）的逆矩陣。傳統育種利用系譜構建個體親緣關系矩陣，評估過程涉及的矩陣極其稀疏，FSPAK算法（美國ZL）能夠以極快速度求解稀疏矩陣LHS的逆矩陣，是基于系譜信息的傳統育種計算必不可少的核心程序。然而，隨著基因組育種時代的來臨，個體親緣關系矩陣構建逐漸由系譜過渡到基因組信息，關系矩陣及LHS矩陣也相應由全稀疏轉變為半稠密或全稠密，FSPAK算法并不適用于稠密矩陣運算，其劣勢逐漸顯現。
雖然FSPAK團隊針對性地做出了優化，例如，推出了能夠自動鑒別稀疏及稠密塊的FSPAK升級版“YAMS”，以及利用區分核心群和非核心群的方式近似求解基因組個體關系逆矩陣的“APY”策略等，一定程度上提升了數據處理能力，但仍然依賴MME框架，無法避免多次大矩陣的求逆運算。當基因分型個體規模累計到數十萬時，MME策略面臨計算效率低及內存需求大的雙重問題，并不能適應基因組大數據時代的育種計算需求。
為解決這一難題，“天權”首創基于方差協方差V矩陣的“HE+PCG”策略，即利用HE回歸法估計方差組分，采用基于V矩陣的PCG迭代法估計育種值（如圖2所示），可完全避免遺傳評估計算過程中的大矩陣求逆，并且V矩陣的維度（有表型個體數）遠低于MME方程的維度（所有個體數×遺傳隨機效應個數）。因此，無論是計算效率還是內存需求上，“天權”全面優于基于MME策略的現有工具，更適合基因組育種時代的大數據計算。
“天權”軟件自2018年初全國畜牧總站組織基因組育種算法交流時啟動研發，歷經5年，在功能模塊、計算性能、用戶體驗等方面不斷升級完善，目前已被來自全球50多個國家的用戶使用。“天權”具備豐富的遺傳分析功能，包含常用的單性狀模型、重復記錄模型、多性狀模型等，支持環境互作、遺傳互作、環境與遺傳互作等分析，是目前唯一兼具基因組選種及基因組精準選配功能的育種計算工具。目前，“天權”已在揚翔、中糧、海大、金旭等多個大型農牧企業應用，為我國種豬基因組高效選育，以及三元商品豬生產精準選配提供了國產化新工具。
華中農業大學博士后尹立林和武漢理工大學博士生張浩浩為論文共同第一作者，華中農業大學教授趙書紅、劉小磊和李新云為論文共同通訊作者。該研究受到國家重點研發計劃青年科學家項目、國家自然科學基金、國家生豬體系崗位科學家項目的資助。
HIBLUP（天權）軟件下載及使用教程網站見：https://www.hiblup.com
相關論文信息：https://doi.org/10.1093/nar/gkad074
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