microRNA调控鹿茸再生机制的研究进展

鹿茸是雄性鹿科动物马鹿和梅花鹿密生茸毛的茸角,是我国传统名贵中药材,具有很高的药用价值。鹿茸是唯一能够完全再生的哺乳动物附肢,其生长发育和再生具有特殊的机制,多种细胞和调控因子参与其中。文章对鹿茸再生的细胞基础以及microRNA对鹿茸生长发育调控的研究进展进行简要综述,为更好地研究鹿茸再生机制提供参考。     

环境丰富度对猪福利影响的研究进展

养殖环境中猪可触碰、可操作材料的构成、数目的多少、摆放的位置等形成了猪的环境丰富度。在猪的养殖环境中添加一些材料,可丰富猪舍环境,使猪能够表达天性进而减少异常行为。文章主要综述了国内外在几种主要的环境丰富度类型如垫料、玩具、声音、光照、气味等方面对猪福利和生产的影响规律,并对今后如何更加合理地利用环境丰富度调控技术来满足现代化养猪业的福利型生产进行展望。     

PGF2α信号对水牛卵母细胞和早期胚胎发育的影响

为探究前列腺素F_(2α)(PGF2α)信号对水牛繁殖能力的影响,利用免疫荧光染色和实时荧光定量PCR检测PGF_(2α)受体(PTGFR)在水牛卵母细胞和胚胎早期发育过程中的表达规律;并在卵母细胞体外成熟液、胚胎培养发育液中分别添加不同浓度的PTGFR抑制剂AL-8810,检测其对水牛卵母细胞成熟效率以及胚胎发育效率的影响。结果显示,PTGFR蛋白在水牛卵母细胞及胚胎中广泛分布,在4-16细胞期胚胎阶段,PTGFR基因表达水平显著高于未受精的卵母细胞和桑椹胚;AL-8810对水牛卵母细胞核成熟效率无显著影响,但高浓度处理组(1 600 nmol/L)显著降低卵母细胞早期凋亡率,100和800 nmol/L的AL-8810可显著提高体外16细胞期胚胎的发育效率,800 nmol/L组桑椹胚形成率最高。以上研究结果表明,抑制PGF_(2α)信号可有效提高水牛卵母细胞体外成熟质量与早期胚胎发育潜力。     

鄂通两头乌猪生长发育规律及其生长曲线拟合分析

本研究使用奥斯本种猪性能测定系统收集鄂通两头乌猪30头公猪和60头母猪从出生到公猪220日龄和母猪200日龄体重，研究其生长发育规律并拟合出体重最优增长曲线。结果显示：鄂通两头乌猪体重变化符合“S”型增长曲线，绝对生长量随着日龄增加不断增大，达到高峰后开始降低，公、母猪的增重高峰分别在140～160日龄和120～140日龄。同时，鄂通两头乌猪在生长早期的相对生长率最高，随着日龄的增加逐渐降低，最后趋于平稳。3种非线性模型Logistic模型、Gompertz模型和Bertalanffany模型均能较好地拟合猪体重增长曲线(R²>0.92)，综合分析得出Gompertz模型更符合鄂通两头乌猪生长过程中的体重变化，在其拟合的生长曲线中，公猪和母猪的拐点日龄、拐点体重、最大日增重分别为132.0 d、54.45 kg、599.0 g和120.1d、48.96kg、592.4g。本研究探索了鄂通两头乌猪体重增长的变化规律，为早期评价猪的生长性能提供了理论依据。     

基于机器学习方法预测母猪产仔数性状

为指导养猪生产者更好地预测母猪的产仔数性状,尽早淘汰繁殖力较差的母猪,提升母猪群体的繁殖潜力,对记录了母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数的生产数据进行处理和描述统计,使用R软件中的Boruta包筛选出影响母猪产仔数性状的重要特征如品种、胎次、配种季节等,利用传统回归分析方法(LR)和不同机器学习方法—决策树(decision tree,DT)、K近邻(K-nearest neighbor,KNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)对产仔数性状进行回归分析,最后比较机器学习方法与传统回归方法建模的优劣。结果显示,母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数不同回归分析方法的R~2均达到0.71以上(0.71～0.88),体现了特征选择的正确性;在预测母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数中SVM模型均显著优于其他机器学习模型(P0.05)并且要优于传统回归方法,而且在以上模型中预测1 kg以上仔猪数的SVM模型最优。因此,在今后的养猪生产中机器学习方法可能会成为养猪生产者早期选育高繁殖力母猪的一种新途径。     

FABPs家族基因的研究进展

综述了脂肪酸结合蛋白(fatty acid-binding protein,FABP)的类型、分布。对肝脏型(Live fatty acid binding protein,L-FABP)、肠型(Intestinal fatty acid binding protein,I-FABP)、心脏型(Hear fatty acid binding protein,H-FABP)、脂肪细胞型(Adipocyte fatty acid binding protein,A-FABP)基因结构类型、基因多态性等相关研究进展进行了阐述,为利用FABPs基因改良和提高家畜产品数量和品质提供参考。     

基于机器学习方法的母猪高低产分类模型研究

为帮助猪场管理者更好地对母猪进行繁殖管理、预测母猪的高低产、及时淘汰低产母猪,收集和整理包含出生场地、分娩栏位、品种和不同胎次、初生窝重信息的3个母猪群体的生产数据集,制定母猪高低产的分类标准,使用R软件中的Boruta包筛选出影响母猪高低产的重要特征,使用4种不同的机器学习方法——逻辑回归（logistic regression,LOG）、决策树（decision tree,DT）、随机森林（random forest,RF）和支持向量机（support vector machine,SVM）构建母猪高低产的分类模型,并进行决策树视图分析探究影响母猪最高产的相关因素。结果显示：4种机器学习方法构建母猪高产分类模型的分类准确率均在71%左右,最高可达84%,并且发现SVM作为最佳建模方法在所有数据集和不同分类标准下出现的频率最高,其次是LOG和DT。决策树视图显示出生场地、品种和初生窝重是划分最高产母猪的重要叶节点,利用这些特征预测最高产母猪准确率可达73%~82%。以上结果表明在未来的养猪生产中,利用机器学习方法实现母猪高低产的早期预测将会是一个不错的选择。     

猪 MKRN3 基因启动子区CpG岛在胚胎心脏组织甲基化模式分析

以梅山猪-大白猪正反交为模型,以65日龄和100日龄的胚胎心脏组织为研究材料,对MKRN3基因启动子区CpG岛进行预测,根据预测的CpG岛设计引物,采用重亚硫酸盐测序法(BSP法),分析MKRN3基因启动子区CpG岛在胚胎心脏组织的甲基化程度。结果显示:对于65日龄胚胎,猪MKRN3基因启动子区CpG岛在大白×梅山和梅山×大白杂交后代的胚胎心脏组织中均表现高度甲基化(75.6%、76.4%);对于100日龄的胚胎,大白×梅山杂交后代的胚胎心脏组织表现高度甲基化(80%),而梅山×大白杂交后代的胚胎心脏组织呈现低甲基化(35.6%)。由此可见,猪MKRN3基因启动子区CpG岛的甲基化模式随着正反交、胚胎发育时期不同而呈现出一定变化,即在胚胎发育65日龄时,正反交子代均具有高度甲基化;而在胚胎发育至100日龄,正交子代呈现高度甲基化,反交子代呈现低甲基化,说明在胚胎发育晚期父本或母本等位基因可能会发生明显的去甲基化。     

基于全长转录组测序的牛脂肪组织可变剪接事件分析

为探究可变剪接影响下更为复杂的脂肪沉积调控网络,明晰可变剪接事件的发生对脂肪沉积调控机制的影响,本研究基于PacBio测序平台的第三代测序技术,对夷陵黄牛腹腔脂肪、皮下脂肪、肌间脂肪进行全长转录组测序分析。共发现15 445个基因检测到50 520个可变剪接,占牛全部基因的33.4%。对这些基因进行富集分析发现,83个GO条目显著富集,这些显著富集的通路可能参与脂肪沉积网络的调控,其中16个与脂质合成及代谢相关,27条KEGG通路显著富集,其中15条与脂质合成及代谢相关。使用KOG、KEGG、NR、Swiss Prot、GO数据库对测序序列进行注释,80 756 条序列共注释到 69 259 个基因,94 458条CDS序列及对应的pep序列。其中GO分析中15 039条序列富集到507个生物学过程条目,7 907条序列富集到214个细胞组分条目,30 672条序列富集到559个分子功能条目。KEGG数据分析富集到34条通路共49 710条序列,其中7 002条序列参与信号转导途径。以上结果表明,牛脂肪组织存在大量可变剪接事件,并且这些发生可变剪接事件的基因对脂肪沉积的调控发挥重要作用,这可从基因可变剪接角度为解析脂肪沉积的调控网络提供必要的资源和理论依据。     

基于知识图谱的羊群疾病问答系统的构建与实现

为解决羊群疾病检索过程中出现的大量冗余数据及检索后仍需人工挑选准确答案造成的资源浪费，本研究通过以下3个步骤构建基于知识图谱的羊群疾病问答系统：（1）通过爬虫获取数据，人工提取部分信息，再进行自动化信息抽取，在命名实体识别任务中使用双向长短期记忆循环神经网络Bi-LSTM模型，并添加注意力机制提高识别效率，然后使用BIO规则进行实体标注，完成信息抽取，将数据融合后存储在Neo4j图数据库中，构建羊群疾病知识图谱。（2）针对属性映射，构建Bert-softmax模型；根据用户提问，采用Bert模型计算问句和属性的语义相似度，并通过softmax算法进行归一化处理，返回合适答案给用户，实现羊群疾病问答系统算法设计。（3）构建羊群疾病诊断平台，使用Bootstrap、Echarts、Vue组件实现羊群疾病问答系统的可视化，利用Python语言包含的flask框架搭建后台，封装疾病信息，通过web前端呈现给用户，并于后端建立连接，实现数据之间的交互。试验结果显示，基于Bi-LSTM+Attention+CRF模型实体识别的F1值为83.16%，构建的知识图谱包含实体4 576个，实体关系超13...