新品发布｜大豆60K液相育种芯片

大豆（学名：Glycine max）作为豆科作物中的核心品类，凭借种子中丰富的蛋白质与脂肪含量，成为全球公认的 “粮油饲三位一体” 资源，既为人类提供优质植物蛋白与食用油，也是畜禽养殖的关键饲料原料，在保障民生供给中发挥不可替代的作用。

从我国战略层面来看，大豆更是进口量最大的农产品，其供应安全直接关系国家粮食安全、畜牧业稳定发展与食品加工行业的产业链韧性。据统计，2021 年我国大豆产量仅 1640 万吨，而进口量高达 9651.8 万吨，占全球大豆贸易总量的 75%—— 这一悬殊数据，凸显出我国大豆自给能力与需求间的突出矛盾。在此背景下，分子育种技术的突破为破解困境提供了关键路径。

由山东农业大学与北京诺禾致源科技股份有限公司联合研发的大豆60K液相芯片（NGP-GM60KPanel），正是为实现这一目标而生的核心工具。其研发数据源自对 559 份大豆种质材料的深度重测序，涵盖 231 份栽培品种、207 份地方品种、121 份野生品种，同时包含农家种、育成品种及育种中间材料等多元化类型，全方位覆盖大豆遗传谱系，为芯片的遗传多样性检测能力奠定了坚实的数据基础，也为后续大豆分子育种研究提供了精准的技术支撑。

大豆 60K 液相芯片（NGP-GM60K Panel）精准覆盖大豆育种核心需求维度：在产量与品质维度，聚焦直接影响生产效益的百粒重、油分含量等；在抗逆与适应性维度，涵盖保障大豆在逆境中稳定生长的抗胞囊线虫性、耐盐性等；在生育期调控维度，关联开花期等决定品种区域适配性的关键性状；在生物胁迫防御维度，则纳入抗蚜虫性等。这些性状的全面覆盖，为大豆定向育种提供精准的分子标记支撑，助力攻克产量、品质、抗逆等核心育种难题。

图1 大豆60K 液相芯片位点检出率

图2 大豆60K 液相芯片位点分型一致率

NGP-GM60KPanel数据表现

图3 SNP位点分布密度图

图4 MAF分布图

图5 SNP注释结果统计图

依托诺禾致源自主研发的 “区域感知算法”，深度整合四大关键参数：目标区域 GC 含量动态平衡、重复序列精准屏蔽、二级结构提前预测、杂交效率定量优化。实测数据显示，该算法将探针覆盖度提升至99.2% ，信号均一性指数（HI）达0.92 ，明显高于行业平均水平（覆盖度 97.5%、HI=0.85），从源头保障了基因分型的准确性与稳定性，为后续遗传分析提供高质量数据基础。

为进一步提升基因组选择（GS）模型的预测效能与适用性，除采用经典统计模型（最佳线性无偏估计、贝叶斯系列算法）的基础上，创新性引入机器学习与深度学习算法框架，并构建多组学数据融合分析平台，实现表型组、基因组、转录组、代谢组等多组学数据的协同建模。该优化策略显著扩展了模型的非线性拟合能力与特征解析维度，为复杂性状预测提供多维解决方案。

图6 部分全基因组辅助选择育种分析模型

大豆60K液相芯片（NGP-GM60KPanel）应用方向：