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1.
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。  相似文献   
2.
旨在揭示白羽肉鸡孵化性状的遗传基础。本试验以白羽肉鸡A、B两个公鸡群体为素材,测定A群体5个世代(556只)、B群体3个世代(398只)的40周龄种蛋受精率和孵化率,并利用55K SNP芯片对两个群体共954个健康个体进行基因分型。基于系谱和基因型信息计算的A群体的受精率遗传力分别为0.21和0.14。利用混合线性模型对受精率和孵化率进行全基因组关联分析(genome-wide association study, GWAS)。全基因组关联分析共关联到12个显著SNPs,分布在1、9、11、12、20号染色体上,其中有9个SNPs与受精率显著关联,有3个SNPs与孵化率显著关联,对A群体受精率高、低组各4只公鸡睾丸组织进行转录组测序,实时荧光定量PCR验证两个差异表达基因。全基因组关联分析筛选出9个与受精率相关的候选基因COPG1、ADAMTS18、FABP2、CDH8、SLCO4A1、ATP13A3、NELL2、VEZT和IGHMBP2;3个与孵化率相关的候选基因TMEM、SCO1和MYH1A。转录组测序与荧光定量PCR验证了两个与受精率相关的候选基因HMGCLL1和COA6。本研究...  相似文献   
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