在過去，作物育種篩選是基于在田間觀察到的自然表型性狀。但這種方法有很多缺點：
1.環境因素影響表型性狀的選擇，導致選育不良。
2. 可能導致狹窄的種質資源基因庫，阻礙了種質資源的利用效率。隨著育種技術的發展，尤其是分子標記輔助選擇(MAS)，對提高育種效率有很大幫助。分子標記不受任何環境因素的干擾，且在選擇過程中是準確的。

下一代測序(NGS)技術提供了開展基因組輔助作物改良的平臺。NGS技術通過genome-wide association studies (GAWS)或whole-genome association studies(WGAS)用于基因組選擇或全基因組選擇(GS)。Genomic-assisted工具有助于從龐大的種質資源中快速選擇理想的性狀，減少育種時間，確認并驗證基因庫中感興趣的基因。

NGS提供高通量genotyping by sequecing（GBS）技術，這將幫助高通量分子標記的檢測以及加快分子標記輔助選擇。一些研究人員已經成功地采用了GBS技術進行全基因組關聯研究(GWAS)。一種先進的基因分型系統有助于找到SNP，以便在很多作物中發現有價值的QTL/基因。例如，通過GBS技術，Spindel等[1]發現控制籽粒產量和花期的QTL水稻的優良育種品系。這項研究確定了73,147個新型SNP標記。Huang等[2]采用GBS技術評估了517個地方品種水稻的特征性狀，并鑒定有價值的QTL，包括分蘗數、谷粒寬度和長度，小穗數，糊化溫度，直鏈淀粉含量，針尖顏色，果皮顏色，果皮顏色、抽穗期、耐旱性和種子粉碎程度。GWAS對農業形態學和其他有價值性狀的作用在許多作物中都有報道，例如水稻、玉米、小麥、大麥、高粱、珍珠粟、小粟等。所以，GWAS提供了精準育種的可能性。表型組學和基因組學平臺的發展促使GS進行有效的作物改良，也有助于發展先進的作物改良育種技術。

參考文獻

1. Spindel, J.; Begum, H.; Akdemir, D.; Virk, P.; Collard, B and etc. Genomic selection and association mapping in rice (Oryza sativa): effect of trait genetic architecture, training population composition, marker number and statistical model on accuracy of rice genomic selection in

elite, tropical rice breeding lines. PLoS Genet., 2015, 11(2), e1004982.

2.Huang, X.; Wei, X.; Sang, T.; Zhao, Q.; Feng, Q.; Zhao, Y and etc. Genome-wide association studies of 14 agronomic traits in rice landraces. Nat. Genet., 2010, 42(11), 961-967.

3.. Thumadath Palayullaparambil Ajeesh Krishna1, Duraipandiyan Veeramuthu, Theivanayagam

Maharajan1 and Mariapackiam Soosaimanickam. The era of plant breeding: conventional breeding to genomics-assisted breeding for crop improvement Current Genomics, 2023, 24, 24-35


（文章來源：mp.weixin.qq.com/s/hGsvq20-Q49LhKoiZD4ouw）