利用后裔测定验证大白猪基因组选择实施效果研究

旨在通过测定基因组选择选留的大白公猪的后裔生产性能,探究基因组选择实际育种效果。本研究选用913头大白猪构建参考群体,利用ssGBLUP对新出生的823头大白公猪在去势前进行第一次基因组评估,待生产性能测定后进行第二次基因组评估,最终选留10头性能差异显著的公猪留种,比较其后代生长性状表型和育种值及综合选择指数差异。结果表明,两次基因组遗传评估,达100 kg体重日龄、100 kg活体背膘厚和总产仔数3个性状基因组育种值（GEBV）估计准确性分别由0.56、0.67和0.64提高至0.73、0.73和0.67,两次基因组选择基因组母系指数相关系数为0.82,表明在去势前进行公猪基因组选择具有较高的准确性,可实现种猪早期选择。根据各性状GEBV和基因组母系指数,10头公猪被划分为高、低生产性能组,后裔测定成绩表明,两组公猪后代100 kg体重日龄表型均值之差为2.58 d,育种值之差为3.08 d,100 kg活体背膘厚表型均值之差为1.15 mm,育种值之差为1.03 mm,综合母系指数均值之差为9.3,除后代100 kg体重日龄表型均值之差外,其他差异均达到极显著水平。本研究证明,在基因组评估中具有显著差异的公猪其后代在表型值和育种值等方面均存在显著差异,通过基因组选择能够挑选出优秀种公猪,可将其遗传优势传递给后代。     

大白母系种猪优良性状的选育进展

组建8个独立血统10头公猪、50头母猪含2个品系的大白核心选育群,通过场内种猪测定,应用GBS育种软件估计单项育种值,根据综合选择指数大小进行选留。经过4个年份的选育,年份平均校正增重公猪提高7.90%,母猪提高7.41%,均达到差异显著(P<0.05),达100 kg体重日龄缩短了1.176 d;平均校正背膘厚公猪下降了9.54%,母猪下降了7.54%,均达到差异显著(P<0.05%),达100 kg体重背膘厚育种值减少0.159 mm,母猪总产仔数逐年提高,产仔数育种值增加0.029头;综合选择指数提高3.84%。选育结果表明,组建优秀的核心选育群,通过不同品系间的杂交,能够培育出高性能大白专门化母系种猪。     

引进新加系原种猪的适应性观察

成都巨星农牧科技有限公司于2012年从加拿大引进了原种猪,经过3年多的适应性驯化后,对引进的原种猪及其子一代的后代繁殖和生长性能进行统计。结果表明,不管是引进原种猪还是其后代在西南地区繁殖性能表现都很好,其中大白母猪窝产仔数都在13.2头以上,窝产活仔数在12.4头以上;长白母猪窝产仔数都在12.8头以上,窝产活仔数在12.1头以上。子一代大白母猪初产窝产仔数比引进种猪高1.1头,经产窝产仔数比引进种猪高1.0头;子一代长白母猪初产窝产仔数比引进种猪高1.3头,经产窝产仔数比引进种猪高1.2头。杜洛克母猪初产窝产仔数达9.5头,经产窝产仔数达10.0头。引进原种的后代达100 kg体重日龄大白猪为163.5 d,长白猪为162.1 d,杜洛克猪为157.9 d;子一代后代达100 kg体重日龄大白猪为168.9 d,长白猪为167.6 d。引进原种的后代达100 kg时活体背膘厚大白猪为13.7 mm,长白猪为13.5 mm,杜洛克猪为12.6 mm;子一代后代达100 kg时活体背膘厚大白猪为12.6 mm,长白猪为13.1 mm。说明引进新加系猪只已适应西南地区的环境条件和当地的饲养管理,保持了其产仔数高、生长速度快等优良特性。     

北京市种猪基因组选择育种平台的构建与应用

2006年,北京市建立了种猪遗传评估数据平台。截止到2021年底,平台共收录371.46万头种猪系谱信息,51.23万条达100 kg体重日龄记录,50.90万条达100 kg活体背膘厚记录和45.15万条窝产仔记录。2015年,北京市将常规育种与基因组育种相结合,启动了种猪基因组选择育种平台构建工作,北京市种猪遗传评估进入基因组选择时代。截止到2021年底,平台建立了大白猪基因组选择参考群体,规模达到5 335头;开发基因组遗传评估系统,实现了将复杂的基因组选择计算过程转化为“一键式”操作;利用一步法（ssGBLUP）对9个种猪场的4 631头大白猪进行基因组遗传评估。基因组选择实施后,选择准确性大幅提高。早期选择时,达100 kg体重日龄的育种值准确性由0.56提高至0.66,达100 kg活体背膘厚的基因组育种值准确性由0.56提高至0.70,总产仔数育种值准确性由0.41提高至0.60。终选时,达100 kg体重日龄的育种值准确性由0.69提高至0.79,达100 kg活体背膘厚的基因组育种值准确性由0.72提高至0.80,总产仔数性状育种值准确性由0.41提高至0.61。基因...     

种猪早期选育探讨

为了探讨种猪早期选育的可行性,本研究选择21头系谱清晰、性能测定齐全的大白母猪做为实验材料。利用GBS种猪场管理与育种分析软件对50kg体重阶段和100kg体重阶段育种值进行估计并检测2阶段育种值排序的一致性,运用SAS统计软件对2阶段的育种值进行相关分析。结果表明：50kg体重阶段和100kg体重阶段估计育种值排序一致性很高,2阶段体重估计育种值相关性也很高,达到极显著水平．因此利用种猪50kg阶段体重EBV（估计育种值）对种猪进行早期选育准确性是很高的。     

内蒙古绒山羊绒毛性状基因组育种值估计准确性研究

为探究一步法基因组最佳线性无偏预测(SSGBLUP)法应用于内蒙古绒山羊育种的选择效果,本研究基于课题组前期积累的健康状况良好的内蒙古绒山羊(阿尔巴斯型)2 256只个体的70 K SNP芯片测序数据,收集整理1至8岁个体的绒毛性状(绒长、绒细和产绒量)生产性能数据和系谱记录,通过设定SSGBLUP法中H逆矩阵的不同矩阵参数(ω,τ)进行基因组育种值估计,并利用五倍交叉验证法评价基因组育种值估计的准确性。结果表明：随着ω的不断增加,SSGBLUP法用于内蒙古绒山羊绒毛性状的基因组育种值估计准确性越高。结合ABLUP和GBLUP的遗传参数估计结果可知,当τ为0.3、ω为0.9时,内蒙古绒山羊绒毛性状的基因组选择准确性较好。其中,绒长的准确性为0.702 8,绒细准确性为0.668 2,产绒量准确性为0.713 1。对SSGBLUP方法的H矩阵选择合适的尺度参数可提高内蒙古绒山羊绒毛性状基因组育种值估计的准确性,加快种群的遗传改良,缩短世代间隔。     

应用最佳线性无偏估计法选择加系大约克猪选育的遗传进展与分析

多性状动物模型BLUP（Best Linear Unbiased Prediction，最佳线性无偏估计）法是当今最先进的一种育种值估计方法，其能消除各种固定环境因素的影响，利用各种亲属资料，考虑近交、选择等遗传因素，准确估计出各性状的育种值及综合育种值．从而大大提高了选种的准确性。浙江加华种猪有限公司从1997年至2005年6月。应用该法对加系大约克种猪4789头场内性能测定记录进行育种值估计，并用其软件（NETPIG）进行综合分析．达100kg体重的日龄在表型和遗传上分别缩短12．67天和2．35天；     

莆兴大白种猪测定与选育进展报告

考虑国内市场的需求,用英系大白、美系大白、法系大白为育种材料,采用开放与闭锁相结合的育种方法,间断导入新的血缘,实行场内种猪测定,用GBS育种软件进行育种值估计,经5个世代选育取得显著的遗传进展:达100kg时日龄减少了5.4d,背膘厚下降1.41mm,初产母猪平均产仔数达10.36头,经产母猪平均产仔数达12.63头,种猪体型高、长,前躯宽深,四肢粗壮。2006年经武汉国家种猪测定中心的测定,共获得2个第3名的好成绩。现将选育情况总结如下。1材料与方法1.1选育目标考虑本区域通常利用大白猪做第一母本或第一父本的实际情况,遗传评估中适当提高母系种猪的繁殖性状和生长性状的经济权重,外形要高大、四肢粗壮、前肩宽深。目标:达100kg时日龄少于160d,平均背膘厚小于12.5mm,母猪初胎平均产仔数10头,经产母猪平均产仔数12头以上,氟烷阳性率≤1%,无明显的PSE或DFD肉。1.2基础群种猪组建在本公司原种场内查阅大白种猪档案,根据种猪个体的生长性能、繁殖性能并结合体型外貌等挑选优秀纯种大白猪组成多品系的基础选育群(12个血统),其中法系大白6个血统、新美系大白6个血统、英系大白3个血统,共16头公猪、120头...     

我国杜洛克、长白、大白猪区域性联合遗传评估研究

旨在根据我国杜洛克、长白和大白猪3个品种的场间遗传联系情况进行区域性跨场联合遗传评估,为全国联合遗传评估奠定基础。本研究利用杜洛克、长白和大白3个猪种分别在9个遗传关联组共39家国家生猪核心育种场2011-2016年的生长性状数据126 070条、187 975条和491 350条,繁殖性状数据36 542、78 409条、195 031条。生长性状包括达100 kg体重日龄(age to 100 kg,AGE)、100 kg活体背膘厚(backfat to 100 kg,BF),繁殖性状为总产仔数(total number born,TNB)。遗传参数和育种值分别采用约束极大似然方法(restricted maximum likelihood,REML)和最佳线性无偏预测法(best linear unbiased prediction,BLUP)进行估计。结果表明,区域性联合遗传评估的遗传力比单场评估更准确,同样,跨场联合评估育种值估计的准确性要高于单场遗传评估。杜洛克、长白、大白猪AGE联合评估的平均准确性比单场评估分别提高了20. 9%、11. 9%、17. 3%; BF联合评估的平均准确性比单场评估分别提高了21. 3%、16. 3%、21. 0%; TNB联合评估的平均准确性比单场评估分别提高了31. 2%、14. 4%、6. 6%。联合评估后群体规模变大,遗传变异增大,个体育种值估计准确性提高,有助于联合育种。因此,我国开展杜洛克、长白和大白猪3个品种的区域性联合遗传评估是可行的。     

猪主要经济性状的基因组选择研究

旨在系统比较GBLUP、SSGBLUP、BayesA、BayesB、BayesC、BayesLASSO、BSLMM和BayesR等8种方法对猪重要经济性状基因组选择的准确性。本研究以本实验室收集的2 585头大白猪达100kg日龄、达100kg背膘厚和母猪乳头数3个性状为分析对象,结合猪50K基因芯片分型数据,以加性模型为基础,利用5倍交叉验证比较8种方法的基因组选择准确性。研究发现,基因组选择的准确性与不同性状估计遗传力呈正相关。交叉验证结果表明,预测准确性最高的性状为达100kg日龄,但不同方法在不同性状中表现并不完全相同,在达100kg日龄和达100kg背膘厚中SSGBLUP基因组预测准确性均为最高,而在母猪乳头数中BayesA的基因组预测准确性最高。综上表明,对小样本开展基因组预测时,中、高等遗传力性状可以选择SSGBLUP方法,低等遗传力性状可以选择BayesA方法。如何优化和选择一种广泛适用于所有性状的方法,可能是未来研究的方向。     

头胎母猪生长性能与繁殖性能对其终生产仔性能的影响

本实验选择新疆某种猪场出生日期为2015年3月—2015年12月的加系杜洛克、加系长白和加系大白母猪共3 017头,探究不同品种头胎母猪的生长性能和繁殖性能对其终生产仔性能的影响,为后备母猪早期选留提供理论依据。结果表明：大白完成第6胎生产母猪占比仍在30%以上,长白占比25.79%,杜洛克占比16.36%,大白母猪利用年限最长,其次为长白,杜洛克利用年限最短;头胎产仔数越多,下一胎继续产仔母猪数占比越大,利用年限越长;随着母猪校正达100 kg体重日龄增加,母猪终生总产仔数不断减少（P<0.05）;校正达100 kg体重背膘越厚,终生产仔数越多（P<0.05）,但当大白、长白背膘厚超过20 mm、杜洛克背膘厚超过14 mm时终生产仔性能下降;母猪生长性能和头胎繁殖性能与终生产仔性能具有一定相关性（P<0.05）,校正100 kg体重日龄、校正100 kg眼肌高度、头胎死胎数、头胎断奶配种间隔（WEI）与终生产仔性能呈负相关（P<0.05）,校正100 kg日增重、校正100 kg背膘厚、头胎总仔数、头胎活仔数与终生产仔性能呈正相关（P<0.05）,大白母...     

猪良种登记制度初探

良种登记是进一步统一品种规格,促进开展选种选配工作,提高品种质量的一项重要措施,对引导种猪场开展性能测定,促进优质种猪利用和选种选育工作有重要的意义。为促进四川省外种猪联合育种工作的开展,2000年实施了猪良种登记试点。1登记品种长白猪、大约克夏、杜洛克2登记内容及标准2.1登记内容种猪品种、种猪场名称、种猪耳号、性别、测定年度、100kg体重校正背膘厚、校正日龄、背膘EBV、日龄EBV、父系或母系指数等。2.2登记标准2.2.1种猪来源要求资料完整,国外引进的种猪要有引进国种猪协会良种登记资料;国内引进或场内自繁的种猪要有三…     

种猪选留与培育的方法

1选留 纯种猪的数量与管理场内选留种猪必须有纯种大白或长白母猪，但不是所有饲养二元母猪的猪场都有必要饲养纯种母猪。     

系谱错误对猪基因组选择准确性的影响

本研究旨在探讨系谱错误对猪基因组选择的影响。模拟数据研究表明，随着系谱错误率增加，基因组选择估计育种值的准确性、无偏性和秩相关系数均逐步减小，20%系谱错误率相较0%时准确性、无偏性和秩相关系数分别由0.423 3、0.174 9、0.409 9降为0.358 2、0.103 1、0.346 9；当基因型检测个体数目增多，0%与20%系谱错误率下基因组选择估计育种值准确性的差值缩小。研究表明，本研究所分析育种场群中系谱错误率约为3.2%；应用基因组选择一步法对有表型及系谱记录的大白猪进行育种值估计的准确性为0.4471，利用基因型数据矫正部分系谱错误后，准确性提高0.42%。以上结果表明，系谱错误的存在会降低基因组选择的育种值估计准确性，使育种值的估计无偏性变小；通过增加基因型检测数目可以减少系谱错误对基因组选择造成的负面影响。     

我国目前最大规模的英国曾祖代种猪群日前产仔

<正>今年广州市良种猪场从英国最大的种猪生产企业JSR猪育种公司和JJ公司引了包括杜洛克、长白、大白等品种的总共1249头种猪,是我国目前最大规模的英国曾祖代种猪群。据该场王经理介绍,该批种猪头颈清秀、背臀丰满、产仔数高,饲养150天左右就长到100千克,生产状况良好,部分种猪已于9月8日开始顺利生产,其中杜洛克头胎产仔数每胎平均达13头,大白头胎产仔数每胎平均达到14头。     

桑梓湖长白猪新品系选育与推广研究报告

桑梓湖长白猪新品系以新丹系和原有老丹系长白为材料,全年实行大群测定,运用Blup育种软件选育,经过1997～2001年共5年四个世代的测定与选择,其主要经济性状已达到了育种目标。初产母猪平均产仔数(10.82±0.97)头,经产母猪平均产仔数(11.58±0.84)头,长白公猪达100kg日龄(158.9±8.2)天,30～100kg日增重(868.8±87.5)克,料重比2.25±0.11,校正100kg背膘(1.32±0.18)厘米,长白母猪100kg日龄(157.3±6.82)天,30～100kg日增重(841.1±80.7)克,料重比2.39±0.16,校正100kg背膘(1.35±0.19)厘米。运用BLUP分析五年选育累计,日龄缩短3.52天,背膘降低2.02毫米。长白眼肌面积(48.98±3.73)厘米2,胴体瘦肉率69.05%,且氟烷基因阴性,肉质优良;长大日增重达855.2g,达100kg日龄163.1天,达100kg背膘厚1.51cm,窝产仔数11.32头。用地方改良品种作母本,桑梓湖长白做父本,日增重提高61克,背膘下降0.56厘米,活体估测瘦肉率上升10.11%,呈显著或极显著差异。近五年来在选育同时,共向社会提供种猪19549头,其中长白原种3611头,商品猪3.1万头,创利1109万元,创社会效益1.96亿元。     

比较机器学习等算法对肉鸡产蛋性状育种值估计的准确性

我国白羽肉鸡育种中,通过遗传途径提高产蛋数和控制合适的蛋重是培育优良品系的一个重要方面。为探索适合我国白羽肉鸡育种中的基因组选择模型,本研究以2 474只白羽肉鸡品系的产蛋性状为研究对象,主要分析了机器学习算法KAML、BLUP(包括：PBLUP、GBLUP、SSGBLUP)和Bayes(包括：Bayes A、Bayes B和Bayes Cπ)方法对产蛋数和蛋重性状的预测准确性,准确性以5倍交叉验证进行评估。利用系谱以及基因组信息估计了产蛋数和蛋重性状的遗传力和遗传相关。结果表明,产蛋数性状遗传力为0.061~0.16,属于低遗传力性状;蛋重遗传力为0.28~0.39,属于中等遗传力性状;产蛋数与蛋重是中等遗传负相关(-0.518~-0.184),不同阶段产蛋数之间是强的遗传正相关(0.736~0.998)。不同模型预测43周产蛋数和52周蛋重的育种值估计准确性结果表明,KAML方法对两者的预测准确性分别为0.115和0.266,与GBLUP方法(准确性分别为0.118和0.283)和SSGBLUP方法(准确性分别为0.136和0.259)的准确性差异显著,同时显著低于Bayes方法(准确性分别为0.230~0.239、0.336~0.340)的预测准确性, PBLUP方法预测准确性最低(准确性分别为0.095和0.246)。因此,在白羽肉鸡产蛋数和蛋重性状中应用Bayes方法将获得最高的育种值估计准确性。     

种猪早期选育探讨

为了探讨种猪早期选育的可行性,本研究选择21头系谱清晰、性能测定齐全的大白母猪做为实验材料.利用GBS种猪场管理与育种分析软件对50 kg体重阶段和100kg体重阶段育种值进行估计并检测2阶段育种值排序的一致性,运用SAS统计软件对2阶段的育种值进行相关分析.结果表明:50 kg体重阶段和100 kg体重阶段估计育种值...     

大白猪的选育研究与推广

通过对大白猪重新组建核心群，并运用不完全闭锁的群体继代选育方法，对大白猪进行了连续5年的测定选育与推广，使各项指标均已达到或超过了育种目标，胎均产仔数为10．82头，活产仔数为10．19头，21日龄窝重为52．27kg。场内测定公猪日增重为754．87g/日，背膘1．33cm，母猪日增重为748.77g/日，背膘1.26cm。几年来，共推广大白、长大或大长二元杂种猪12000头。     

猪基因组选择育种研究进展

全基因组选择是指利用覆盖整个基因组的高密度SNP计算个体的基因组估计育种值(Genomic Estimated Breeding Value,GEBV)。利用全基因组遗传标记信息对个体进行遗传评估,可以通过早期选择缩短世代间隔,提高GEBV的准确性,降低近交系数从而提高种猪的遗传进展。近年来,随着基因分型成本下降,全基因组选择技术越来越多地应用在猪育种工作中。本文主要从全基因组选择的步骤、分型技术和计算模型等方面进行综述,总结全基因组选择在猪育种中的优势和应用情况,对全基因组选择技术在我国猪育种中的应用提出建议。