张敖，博士，讲师，硕士生导师。课题组主要从事玉米性状的遗传解析、分子标记辅助育种研究等。
全基因组选择（Genomic Selection，GS）是一种分子标记辅助育种手段，它利用分布在整个基因组上的全部分子标记与目标表型建立联系，从而利用基因型数据预测待测材料在的田间表现，再从预测结果中挑选优良个体。目前该技术已经广泛应用于动植物育种中，以提高单位时间的遗传收益。
国际玉米小麦改良中心（CIMMYT）已经应用GS技术辅助育种多年，但是，一些主要的影响因子对预测结果的影响程度仍不明确。主要的影响因子包括：建模群体与预测群体的亲缘关系、遗传力、群体大小、标记密度等。同时，与模拟数据或统计需求不同的是，在实际应用中，由于土地和资金的限制，很难建立一个500个个体以上的建模群体，而最常见的群体大小是200个左右；考虑到育种家的经济实力，我们利用22个玉米双亲群体的测交表型和个体本身的基因型选取3个复杂程度不同的性状进行GS研究。在22个群体中，一部分基因型采用TaqMan芯片获得，另一部分利用KASP芯片获得，这两种技术都属于高质量、低密度（约200个单核苷酸多态性标记，即SNP标记）测序技术，保证测序的准确性的同时最大限度地降低测序成本。所有群体均在干旱（WS）和灌溉（WW）环境下种植，每个环境2-3个地点，每个地点两次重复，性状为产量（GY）、株高（PH）和开花期（AD）。利用交叉验证的方式检测预测精度（rMG）。
