水貂GHR基因SNPs检测及其与生长性状的关联分析

为了检测水貂GHR基因多态性及其与生长性状的相关性分析,寻找可用于选育水貂生长性状的分子遗传标记,以同龄同场的短毛黑水貂、红眼白水貂和咖啡水貂为研究对象,采用PCR产物直接测序检测GHR基因的单核苷酸多态性,利用SPSS 19.0软件将该基因多态性与水貂生长性状进行关联分析.结果表明,存在3个SNPs位点,分别为外显子...     

梅花鹿体重与体尺指标的相关及回归分析

本文旨在研究梅花鹿体重与体尺指标的相关性及回归分析,为梅花鹿性能测定提供参考。试验选取营养状况良好、健康的成年梅花鹿公、母各30头,测量体重与体尺指标[体高(x₁)、体斜长(x₂)、管围(x₃)、胸围(x₄)和臀端高(x₅)],利用SPSS 25.0软件对梅花鹿体重与体尺指标进行相关性分析、通径分析和逐步回归分析,并对其中相关系数进行分解,得到体重与体尺指标之间的最优回归方程。结果表明,除臀端高外,梅花鹿公鹿的体尺指标包括体高、体斜长、管围及胸围均与体重呈极显著正相关(P<0.01);梅花鹿母鹿的体尺指标均与体重呈极显著正相关(P<0.01)。体高、体斜长和胸围主要通过直接作用影响体重,而管围、臀端高主要通过间接作用影响体重。梅花鹿公鹿体重与体尺间的最优回归方程为y=-208.609+2.097x₁+6.761x₃+0.963x₄ 0.809x₅(R²=0....     

不同玉米品种（系）的全株、果穗与秸秆青贮特性比较

为比较不同玉米品系的全株、果穗及秸秆青贮效能和利用特性,以3个粮饲通用玉米新品系和1个专用青贮玉米为材料,于3/4乳线期测定生物产量及相关农艺性状,制作全株、果穗及秸秆青贮,发酵60 d后测定营养成分和发酵品质。结果表明：4个品种（系）生育期变幅为120~123 d,MTP-080生育期最长且绿叶数及绿叶比最高,MTP-082生育期居中但全株和果穗鲜干产量均最高。全株青贮中雅玉青贮8号的中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维含量最高,MTP-082粗蛋白、淀粉和可溶性碳水化合物含量均最高,MTP-082泌乳净能显著高于雅玉青贮8号和MTP-080。各品种（系）全株及果穗青贮pH为3.53~4.07,氨态氮/总氮小于10%,费氏评分均在110分以上,青贮发酵品质总体评价均为优级。果穗青贮总能、总可消化养分、消化能、代谢能、维持净能、增重净能及泌乳净能显著高于全株青贮和秸秆青贮。果穗青贮相对饲用价值为全株青贮的2.05倍、秸秆青贮的3.37倍。综上,粮饲通用型青贮玉米如MTP-082全株青贮产量高,持绿性适中,营养价值和发酵品质优,而且是制作果穗青贮的优质原料,因地制宜选择粮饲通用玉米发展果穗青贮将有利于种养殖业节本增效。     

秋水仙胺诱导牛卵母细胞显核的研究

为了观察秋水仙胺(demecolcine,DEME)诱导牛卵母细胞的显核效果,从吉林省长春市某屠宰场收集牛卵巢后采用抽吸法获取卵泡液,在体视显微镜下选择卵丘完整、胞质均匀的卵丘-卵母细胞复合体(COCs),微滴法体外成熟(in vitro mature,IVM)培养19~22 h,在0.3%透明质酸酶中旋涡振荡去除卵母细胞周围的卵丘细胞,挑选排出第一极体的卵母细胞随机分组,分别进行DEME浓度和作用时间诱导牛卵母细胞显核的研究。结果表明,DEME处理60、90、120 min组间显核率差异不显著(P0.05),但是60、120 min组的显核率显著高于DEME处理30 min组(P0.05)。当DEME浓度为0.5μg/m L时,显核率最高,为78.9%,显著高于0.3、0.4μg/m L组(P0.05),但是与0.6μg/m L组差异不显著(P0.05)。牛的COCs经IVM培养19、20、21、22 h,结果发现培养22 h组显核率最高,显著高于培养19 h组(P0.05),但是与培养20、21 h组差异不显著(P0.05)。可见牛卵母细胞经IVM培养20~22 h后,用0.5μg/m L DEME处理60 min可以有效诱导其显核。     

梅花鹿成纤维细胞因子受体2基因多态性及其与茸重性状的关联分析

【目的】探索梅花鹿成纤维细胞因子受体2(fibroblast growth factor receptor 2,FGFR2)基因多态性及其对茸重性状的影响。【方法】应用直接测序法对梅花鹿FGFR2基因的全部外显子进行测序分析,通过MassARRAY^® SNP分型技术对314头24月龄梅花鹿进行基因分型和单倍型分析,分析FGFR2基因不同基因型和单倍型与茸重的关联性。【结果】在梅花鹿FGFR2基因中共发现12个多态性位点,其中5个位于外显子区域,且突变均未引起氨基酸改变,属于同义突变,其余7个位点均存在于内含子区域。分型结果显示,g.80975864 T>G位点未分型成功,后续对其余11个位点进行了分析,g.80943673 T>C、g.80943683 C>A及g.80938352 C>T 3个位点属于中度多态位点(0.25＜P＜0.5),其余位点均属于低度多态位点(P＜0.25)。χ²检验结果表明,g.80998742 G>A和g.80987708 G>A 2个位点偏离Hardy-Weinberg平衡(P＜0.05),其他9个位点均处于Hardy-Weinberg平衡(P＞0.05)。关联分析结果表明,11个多态性位点各基因型之间的茸重差异均不显著(P＞0.05)。单倍型结果显示,FGFR2基因存在5种单倍型,不同单倍型间梅花鹿茸重差异均不显著(P＞0.05)。【结论】FGFR2基因的11个突变位点可能不是影响梅花鹿茸重性状的关键位点。     

梅花鹿MSRB3基因多态性及其与茸重性状的关联分析

【目的】 本研究旨在探索梅花鹿甲硫氨酸亚砜还原酶B3（methionine sulfoxide reductase B3，MSRB3）基因多态性及其与茸重性状的关联性。【方法】 选取高、低产茸量的梅花鹿各8只，应用DNA直接测序法检测基因变异位点。采用MassARRAY^® SNP分型技术对314头24月龄梅花鹿MSRB3基因进行基因分型，并结合梅花鹿茸重性状数据进行了关联分析和单倍型分析。【结果】 在梅花鹿MSRB3基因中共发现6个SNPs位点，其中2个SNPs位点位于外显子区域，且突变均未引起氨基酸改变，属于同义突变，其余4个SNPs位点均存在于内含子区域。分型结果显示4个样本未分型成功，其余310个样本进行后续分析。各位点观测杂合度和期望杂合度基本一致，g.44455582 T>C、g.44455759 C>T、g.44414424 T>C、g.44350306 T>C及g.44340836 G>A等5个位点的杂合度较高，均属于中度多态（0.25<PIC<0.5），g.44340734 G>C位点杂合度较低，属于低度多态（PIC<0.25）。卡方检验结果表明，g.44455759 C>T位点偏离Hardy-Weinberg平衡状态（P<0.05），其他5个位点均处于Hardy-Weinberg平衡状态（P>0.05）。对6个SNPs位点的不同基因型与梅花鹿茸重的关联分析结果表明，g.44455582 T>C位点的TT基因型个体茸重极显著高于CC和TC基因型（P<0.01）。单倍型分析结果显示，g.44340734 G>C和g.44350306 T>C、g.44455582 T>C和g.44455759 C>T位点存在强连锁，各产生3种单倍型，在Block 2区块中单倍型TC茸重显著高于单倍型CT （P<0.05）。【结论】 MSRB3基因与梅花鹿茸重性状密切相关，g.44455582 T>C位点和单倍型TC可作为筛选高产梅花鹿的分子标记。     

梅花鹿红茸与黑茸的营养成分对比分析

比较梅花鹿红茸与黑茸营养成分的差异，为评估两种茸的质量等级、指导鹿茸市场价格和育种方向提供参考。本研究参照国家食品检测标准以及文献中的方法测定两种茸的水分、灰分、蛋白质、粗脂肪、多糖、胶原蛋白和17种氨基酸的含量。结果表明，红茸与黑茸中水分、灰分、粗脂肪、蛋白质和多糖的含量无显著差异（P> 0.05）；红茸中的胶原蛋白含量显著高于黑茸（P <0.05）；黑茸中的总氨基酸含量显著高于红茸（P <0.05），黑茸中Asp、Thr、Glu、Val、Leu、Tyr和Phe的含量显著高于红茸（P <0.05）,Ile和Lys的含量极显著高于红茸（P <0.01），红茸与黑茸中其余氨基酸含量无显著差异（P> 0.05）。红茸比黑茸的胶原蛋白含量更高，而黑茸含有更丰富的氨基酸，尤其是人体必需氨基酸。     

基于GBLUP等模型对梅花鹿(Cervus Nippon)生长相关性状基因组选择的预测准确性比较

旨在基于GBLUP等模型对梅花鹿(Cervus Nippon)生长相关性状基因组选择的预测准确性进行比较。本研究以吉林某鹿场2014—2019年所产梅花鹿261只作为研究群体(公鹿96只，母鹿165只),对梅花鹿体重体尺等生长相关性状进行遗传力估计，并基于5-fold交叉验证方法对GBLUP、Bayes A、Bayes B、Bayes C、Bayes Lasso、RRBLUP六种基因组选择模型预测准确度进行了比较，以筛选出适合梅花鹿生长相关性状的基因组选择模型。结果发现：1)管围与臀端高的遗传力分别为0.43、0.50,属于高遗传力；体重、体高与体斜长的遗传力分别为0.22、0.30、0.27,属于中等遗传力；而胸围的遗传力为0.15,属于低遗传力；2)在GBLUP中，基因组选择预测的准确度与性状的遗传力呈正相关关系，而在Bayes类与RRBLUP法中并未表现明显正相关关系；3)在样本量较少的情况下，选取GBLUP作为基因组选择模型具有一定的优势；Bayes A可在低遗传力性状中作为首选；体重、体高、体斜长、管围、胸围、臀端高预测准确度最高的分别为GBLUP、Bayes B、Bayes...