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1.
为探究基于A矩阵期望遗传关系最大化(maximizing the expected genetic relationship for matrix A,RELA)、基于A矩阵目标群体遗传方差最小化(minimized the target population genetic variance for matrix A,MCA)、平均亲缘关系最大化(the highest mean kinship coefficients,KIN)、随机选择(random selection,RAN)、共同祖先筛选(common ancestor,CA)等不同参考群筛选方法及参考群规模对基因型填充准确性的影响。本研究使用矮小型黄羽肉鸡作为试验群体,采用鸡600K SNP芯片(Affymetrix Axion HD genotyping array)进行基因分型,测定435羽子代公鸡45、56、70、84、91日龄体重。利用Beagle软件将低密度SNP芯片填充为高密度SNP芯片数据,比较不同参考群筛选方法、参考群规模对基因型填充准确性的影响,以及填充芯片基因组预测准确性。结果表明,使用Beagle 4.0结合系谱信息进行填充效果最佳,其次为Beagle 4.0,而Beagle 5.1填充效果最差。使用MCA方法筛选参考群进行基因型填充准确性最高,使用RAN方法筛选参考群进行基因型填充准确性最低,MCA、RELA、CA 3种方法基因型填充准确性差别较小。相比其他方法,使用MCA方法筛选个体作为参考群将低密度SNP芯片填充至高密度SNP芯片进行基因组选择的预测准确性较高,与真实高密度SNP芯片的基因组预测准确性相差甚微。随着参考群规模增大,基因型填充准确性也随之增加,但增速逐渐下降,最后趋于平缓。综上所述,可以通过参考群筛选方法构建参考群以及控制参考群规模,以保证基因型填充和基因组预测准确性并节省成本,本研究为基因型填充在畜禽遗传育种中的应用提供技术参考。 相似文献
2.
旨在探究快速型黄羽肉鸡饲料利用效率性状的遗传参数,评估不同方法所得估计育种值的准确性。本研究以自主培育的快速型黄羽肉鸡E系1 923个个体(其中公鸡1 199只,母鸡724只)为研究素材,采用"京芯一号"鸡55K SNP芯片进行基因分型。分别利用传统最佳线性无偏预测(BLUP)、基因组最佳线性无偏预测(GBLUP)和一步法(SSGBLUP)3种方法,基于加性效应模型进行遗传参数估计,通过10倍交叉验证比较3种方法所得估计育种值的准确性。研究性状包括4个生长性状和4个饲料利用效率性状:42日龄体重(BW42D)、56日龄体重(BW56D)、日均增重(ADG)、日均采食量(ADFI)和饲料转化率(FCR)、剩余采食量(RFI)、剩余增长体重(RG)、剩余采食和增长体重(RIG)。结果显示,4个饲料利用效率性状均为低遗传力(0.08~0.20),其他生长性状为中等偏低遗传力(0.11~0.35);4个饲料利用效率性状间均为高度遗传相关,RFI、RIG与ADFI间为中度遗传相关,RFI与ADG间无显著相关性,RIG与ADG间为低度遗传相关。本研究在获得SSGBLUP方法的最佳基因型和系谱矩阵权重比基础上,比较8个性状的估计育种值准确性,SSGBLUP方法获得的准确性分别比传统BLUP和GBLUP方法提高3.85%~14.43%和5.21%~17.89%。综上,以RIG为选择指标能够在降低日均采食量的同时保持日均增重,比RFI更适合快速型黄羽肉鸡的选育目标;采用最佳权重比进行SSGBLUP分析,对目标性状估计育种值的预测性能最优,建议作为快速型黄羽肉鸡基因组选择方法。 相似文献
3.
小麦赤霉病自动监测预警系统应用效果评价 总被引:2,自引:0,他引:2
2018年在江苏、陕西、河南、湖北、安徽共18个县(市)安装了小麦赤霉病预报器,在周边设置未防治麦田进行赤霉病调查,并与预警软件平台预测结果相比较,评价小麦赤霉自动监测预警系统的准确性。评价结果表明,2018年该系统预测的准确性达71.8%。结合陕西省植保总站、西安市植保站、渭南华州区植保站、商洛洛南县植保站、安徽凤台县植保站2016年-2018年对该系统的评价结果,证实该系统预测准确性较高,系统工作稳定,自动化程度高,可为小麦赤霉病的科学防控提供重要的参考依据,具有一定的应用前景。 相似文献
4.
5.
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。 相似文献
6.
为得到一种快速且准确测定蔬菜幼苗叶面积的方法,以番茄幼苗为试材,以方格法为对照,研究扫描分析法、叶面积仪法、打孔称重法测定叶面积的准确性、精确性与测定速度,然后采用黄瓜、辣椒叶片及纸片的面积对测定结果进行验证,最后基于不同扫描分辨率对筛选出的方法进行优化。结果表明,相比叶面积仪法和打孔称重法,扫描分析法测定结果更接近真实值,且精度更高,用时更短。扫描分析法不同分辨率下测定结果无显著差异,且扫描分辨率越低所需测定时间越短。扫描分辨率50 dpi下的扫描分析法可作为一种快速准确测定蔬菜幼苗叶面积的方法。 相似文献
7.
农机试验检测及数据处理应注意的事项分析 总被引:1,自引:0,他引:1
农机试验检测是省级农机鉴定部门的重要工作任务,为了更好地完成农机试验检测和数据收集处理工作,必须按照国家的相关标准,在有效的大型检测设备的支撑下,全面提高农机数据处理的准确性和精度。本文从分析农机试验检测及数据处理存在的问题入手,重点围绕着农机试验操作过程总结应当注意的事项,从而保证农机试验测试过程的准确性。 相似文献
8.
提高土壤有效磷测定数据准确性的途径 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤有效磷含量是土壤肥力的重要指标之一,其测定结果受测定方法、浸提剂、土液比、温度、时间、振荡方法等诸多因素的影响。庄浪县土壤大多为碱性,土壤有效磷含量的测定一般采用碳酸氢钠提取——钼锑抗比色法,使用仪器为北京普析通用仪器有限责任公司生产的T6S紫外可见分光光度计。 相似文献
9.
基于西藏自治区气象局的工作经验,结合气象预报工作的现状,分析了气象预报存在的问题,并提出了提高天气预报工作准确性的相关对策,以期为我国从事气象预报工作的相关人员提供参考。 相似文献
10.
水质检测是为了对净水处理工艺过程的控制提供依据,并保证处理后的水质这到预期的要求和规定的水质标准,掌握水处理设备的运行状况.但是往往我们队水质检测的可信度抱有怀疑,这是主要因为水的流动性非常大,对其检测结果的稳定性与准确性具有极大的影响.因此,提高水质检测结果的准确性和稳定性对保证水处理的正确运行十分重要.本研究在详细介绍水质检测结果的目的及影响因素的基础上,就如何保证水质检测结果的稳定性与准确性做了几点分析,指出提高水质检测结果的稳定性与准确性,进而提高测试结果可信度的可行措施,希望对广大学子有所帮助. 相似文献