不同模型对青海细毛羊生长性状遗传参数估计的比较

【目的】分析不同动物模型对青海细毛羊生长性状遗传参数估计的影响。【方法】采用平均信息最大约束似然法应用不同混合动物模型估计青海细毛羊生长性状的遗传参数,并采用似然比检验对不同模型进行比较分析。根据各模型中随机效应的不同,共构建了8个模型。各模型中均包括固定效应、个体直接加性遗传效应、残差效应;随机效应为个体永久环境效应、母体遗传效应、母体永久环境效应。【结果】①各模型估计的初生体重遗传力为0.1696-0.3781,母体效应遗传力为0.0001-0.0900;断奶体重遗传力为0.2520-0.3291,母体效应遗传力为0.0002-0.0759;周岁体重遗传力为0.2244-0.3506,母体效应遗传力为0.0001-0.0918;成年羊体重遗传力为0.2205-0.3981,母体效应遗传力为0.0000-0.0006;②似然比检验表明,与模型1相比,模型3和8相对于初生体重差异显著（P＜0.01）,模型3对断奶体重差异显著（P＜0.01）;与模型2相比,模型8对初生体重差异显著（P＜0.01）;模型6对周岁体重差异显著（P＜0.01）;模型5和8对成年体重差异显著（P＜0.01）;与模型4相比,模型5和8对初生体重差异显著（P＜0.01）;模型6对周岁体重差异显著（P＜0.01）;对于周岁体重、成年羊体重各模型与模型1的似然比检验差异不显著（P＞0.05）;模型5、6、7和8分别与模型3相比对各生长性状差异不显著（P＞0.05）。【结论】对于初生体重、断奶体重模型3较为适合,而模型1对周岁体重、成年体重较为适合;初生体重、断奶体重受母体遗传效应影响较其它随机效应更为显著;基于模型估计的初生体重、断奶体重和周岁体重、成年体重遗传力分别为0.1995、0.2552、0.3438和0.2205。     

BMY肉牛育种性状的遗传参数估计

BMY肉牛是云南省肉牛和牧草研究中心与西北农林科技大学合作,拟培育的适合我国热带、亚热带气候的肉牛新品种（系）,本文利用3个BMY牛扩繁场近五年来2 535头次的育种记录,对生长性状中的初生重、断奶重、周岁重、18月龄重、24月龄重、育肥期日增重以及繁殖性状中的初产年龄和产犊间隔共8个性状进行了遗传统计分析,应用动物模型,借助MT-DFREML方法估计上述性状的遗传参数,并考虑母体效应。结果表明,BMY肉牛初生重、断奶重、周岁重、18月龄重、24月龄重、育肥期日增重、初产年龄和产犊间隔的遗传力分别为：0.34、0.38、0.34、0.40、0.48、0.54、0.12和0.09;生长性状的直接加性遗传效应和母体加性遗传效应呈较高强度的负相关（-0.30--0.98）;繁殖性状的直接加性遗传效应和母体加性遗传效应呈较弱的正相关（0.01、0.02）;表明母体效应对生长性状的影响是负效应。     

安格斯牛18月龄体尺体重性状遗传参数分析

为分析不同动物模型对宁夏地区安格斯牛18月龄生长性状遗传参数估计的影响,筛选出估计生长性状遗传参数的最佳动物模型,本研究使用包含或剔除母体遗传效应、母体永久环境效应及母体与直接遗传效应之间是否存在协方差来区分６种动物模型,借助DMU软件的DMU_AI模块,利用约束最大似然法（AI-REML）估计安格斯牛18月龄生长性状的遗传参数。利用赤池信息准则（AIC）和似然比检验（LRT）确定遗传参数估计的最佳动物模型。结果表明：1）模型４是估计安格斯牛18月龄体重（Body weight, BW）、十字部高（Crucifixion height, CH）和管围（Shin circumference, SC）的最佳模型,该模型估计的以上3个性状的直接遗传力分别为0.42、0.29和0.22,母体遗传力分别为0.11、0.14和0.05,总遗传力分别为0.23、0.12和0.11。 2）模型6是估计安格斯牛18月龄体高（Body height, BH）、体斜长（Body length, BL）和胸围（Chest circumference, CC）的最佳模型,该模型估计的这些性状的直接遗传力分别为0.48、0.48和0.64,母体遗传力分别为0.02、0.12和0.08,总遗传力分别0.33、0.18和0.34。综上,考虑直接遗传效应和母体遗传效应之间的协方差、母体效应可对目的性状更加准确的进行无偏预测。本研究为加快安格斯牛的遗传进展提供理论依据。     

中国西门塔尔牛生长性状遗传参数估计

利用中国西门塔尔牛6个国家级种畜场1980～2000年间生长性状记录,对中国西门塔尔牛的初生重、断奶重、周岁重、18月龄重和成年母牛体重共5个性状进行遗传统计分析,应用动物模型、借助MT-DFREML方法估计上述性状的遗传参数,并考虑母体效应.结果表明,中国西门塔尔牛出生重、断奶重、周岁重、18月龄重和成年母牛体重的遗传力分别是0.32、0.11、0.27、0.36和0.47;生长性状的直接加性遗传效应和母体加性遗传效应呈较高强度的负相关(-0.39～-0.99);相邻年龄段内生长性状间的直接加性遗传效应相关值较高,而时间跨度大的年龄段生长性状间相关值相对较低;周岁重与18月龄重、成年母牛体重间的直接加性遗传相关、母体加性遗传相关值均较高.     

不同动物模型对安格斯牛周岁生长性状遗传参数估计的比较分析

旨在分析不同动物模型对宁夏地区安格斯牛周岁生长性状遗传参数估计的影响,筛选出估计生长性状遗传参数的最佳动物模型。本研究使用包含或剔除母体遗传效应、母体永久环境效应及母体与直接遗传效应之间是否存在协方差来区分6种动物模型,借助DMU软件的DMU_AI模块,利用约束最大似然法(AI-REML)估计安格斯牛周岁生长性状的遗传参数。利用赤池信息准则(AIC)和似然比检验(LRT)来确定最佳动物模型。结果表明:1)在不考虑母体效应的模型中(模型1),周岁体重、体高、体长和胸围的直接遗传力分别为0.59±0.02、0.52±0.03、0.20±0.04和0.52±0.03;2)在考虑母体加性遗传效应及其与直接加性遗传效应的协方差模型中(模型4),直接遗传力和母体效应的遗传力升高,总遗传力值降低;3)模型4估计的周岁体重、体高、体长和胸围的直接遗传力分别为0.77±0.01、0.73±0.03、0.33±0.04和0.70±0.03,母体效应遗传力分别为0.50±0.05、0.51±0.05、0.10±0.04和0.23±0.04,总遗传力分别为0.16±0.06、0.12±0.05、0.11±0.01和0.32±0.01。综上,基于本研究发现模型4对安格斯牛周岁生长性状的遗传参数估计效果最佳,为宁夏地区安格斯牛核心群的选育提高提供理论依据。     

三河牛初生体尺和初生重遗传参数的估计

【目的】利用2000—2012年出生的5 521头三河牛的初生体尺、初生重记录,估计出生体高、体长、胸围、管围和初生重的遗传参数。【方法】使用DMU软件,采用AI-REML结合EM算法并配合多性状动物模型,以犊牛性别和母亲年龄为固定效应、出生场年月和动物个体加性遗传效应为随机效应。【结果】三河牛初生体高、体长、胸围、管围、初生重的遗传力分别为0.46、0.48、0.38、0.50和0.41,遗传相关为-0.05（管围和体长、初生重）—0.86（体长和初生重）,表型相关为-0.10（体长和管围）—0.70（体长和初生重）。【结论】三河牛初生体尺、初生重的遗传力为0.38—0.50,属于高遗传力。     

母体效应对安哥拉山羊后期生长性状遗传参数估计的影响

通过建立不同动物模型,用SPSS软件和非求导约束最大似然法(DFREML),对山西省沁水示范牧场的安哥拉山羊后期生长形状资料(包括6月龄重、周岁重和18月龄重)进行母体效应的遗传参数估计的影响的研究,其中除了周岁重的个体加性遗传效应和母体加性遗传效应间呈正相关外,其它两个性状(6月龄和18月龄重)的两种遗传效应均呈负相关。     

山西白猪高产仔母系体重性状的遗传力估计

为了解山西白猪高产仔母系的遗传特性,利用WOMBAT软件,采用平均信息约束最大似然法(AIREML),估计了山西白猪高产仔母系不同阶段体重性状的遗传力。结果表明,初生重遗传力较低,为0.090,断奶重、70日龄体重和180日龄体重的遗传力分别为0.147、0.302和0.157,属于中等遗传力。体重性状受母体效应的影响比较大,母体效应估计值在0.140~0.618之间,且生长早期受母体效应的影响比生长后期大。     

长白猪主要性能测定及遗传参数估计研究

对湖南省食品公司农科院猪场长自后备猪的生长发育性能和母猪繁殖性能进行了测定,并进行了遗传力和遗传相关估计,结果表明:生长发育性状都具有中等以上的遗传力,繁殖性状中个体初生重、初生窝重、断奶个体重、断奶窝重具有中等遗传力,但产仔数、活仔数、断奶头数、21日龄窝重均为低遗传力.生长发育各性状间都呈较强相关,在繁殖性状中初生个体重与产仔数、21日龄窝重、断奶头数、断奶窝重、断奶个体重之间存在较强的正遗传相关,但与活仔数的遗传相关较弱.     

利用多性状混合模型估计猪繁殖性状的遗传参数

目前在猪殖力性状的遗传评定中，应用多性状混合模型可比单性状混合模型提高遗传评定的准确度，应用多性状混合模型对丹系长白猪5个主要繁殖力性状的遗传参数进行估计分析，结果表明总产仔数，产活仔数，初生窝重，断奶活仔数及断奶窝重的遗传力分别为0.02,0.03,0.03,0.05及0．07，断奶窝重与其他4个性状之间存在在较大的遗传相关，初生窝重与产活仔数之间存在很高的遗传负相关（－0．65），因此，为了提高繁殖性状的综合选择效果，建议应用多性状混合模型进行遗传参数及育种植的估计。     

非遗传因素对敖汉细毛羊12个性状表现的影响

对内蒙古敖汉细毛羊主要性状的非遗传因素进行了分析,采用动物模型最佳线性无偏预测(BLUP)和多性状非求导约束最大似然法(MTDFREML)估计了12个主要性状的方差组分和遗传参数。结果表明:出生年份或性状鉴定年份对所有性状有显著影响;性别和场别对所有早期性状有显著影响,场别还对产毛性状中的剪毛量、体重和毛长度有显著影响;出生类型对所有产毛性状无显著影响,但对早期性状中的初生重、断乳重、断乳毛长度和断乳毛细度有显著影响;母亲年龄对初生重和断乳重有显著影响,对其余性状无显著影响;年龄对毛密度分和毛油汗分无显著影响,对其余产毛性状有显著影响。     

用动物模型估计约克夏猪的主要经济性状遗传参数的研究

采用动物模型DFREML，进行了性别对约克夏猪主要经济性状遗传参数影响的研究。结果表明：约克夏猪的主要经济性状的最小二乘平均值在公母猪之间有明显的差异（P＜0．05）；模型中同时考虑母体效应时得到的遗传力均低于没有考虑母体效应时的遗传力。将性别作为国家效应时的各性状间的遗传相关高于只考虑公猪时的各性状间的遗传相关，但低于只考虑母猪时的各性状间的遗传相关。     

中国美利奴羊（新疆型）各品系间毛性状的差异分析

【目的】以新疆巩乃斯种羊场的985只中国美利奴羊（新疆型）母羊为研究对象,采集其毛样,分析各品系间毛性状的差异并做相关分析。【方法】收集整理所有个体鉴定记录和剪毛记录,实验室完成平均纤维直径、纤维直径变异系数和弯曲数的测定。利用SAS8．1软件,分析品系及出生季节合并效应和群别效应对中国美利奴羊（新疆型）毛性状的影响,明确各性状间的相关关系。【结果】品系与出生季节合并效应对自然毛长、弯曲数、体格大小、剪毛量、剪毛后体重、鉴定时体重和细度支数有极显著的影响（P＜0.01）,对纤维直径变异系数有显著影响（P＜0.05）;群别效应对羊毛平均纤维直径、弯曲数、油汗、鉴定时体重和细度支数有极显著影响（P＜0.01）,各毛性状之间存在不同程度的相关。【结论】比较各品系间毛性状的差异,明确各性状间的相关关系,为中国美利奴羊（新疆型）羊毛品质评定提供理论依据,增加选育工作的预见性。     

母体效应对长白猪生长性状的影响

本文旨在研究母体效应对长白猪生长性状遗传参数和育种值估计的影响。以温氏长白种猪W51为研究对象,选取初生重、达到30 kg体重日龄和达到100 kg体重日龄3个与生长性能相关的数量性状,利用包含和不包含母体效应的2种数学模型进行遗传参数和育种值估计。结果表明使用包含母体效应的模型对生长性状的解释更加合理。当模型中不包含母体效应时,遗传力的估计值明显偏高,育种值估计偏离也较大。随着猪只日龄的增加,母体效应方差所占比重逐渐下降,而直接加性遗传方差的比重逐渐上升,说明母体效应对猪生长后期的影响在逐渐变小。在建立动物生长性状模型时,需要考虑母体效应对遗传参数和育种值估计的影响。     

油菜籽三种氨基酸含量的胚、细胞质和母体遗传效应分析

利用8个油菜品种进行完全双列杂交,采用包括胚、细胞质和母体植株遗传效应的二倍体种子数量性状遗传模型和统计分析方法,分析油菜(Brasstca napus L.)饼粕谷氨酸、甘氨酸和精氨酸含量的遗传效应、遗传率和遗传相关.结果表明,除了未发现精氨酸的细胞质效应外,油菜籽饼粕中谷氨酸、甘氨酸和精氨酸性状的表达均受到胚、细胞质和母体植株遗传效应的控制.谷氨酸和甘氨酸性状的表现是以母体遗传效应为主,但精氨酸性状的胚和母体遗传效应相近.3种氨基酸的母体遗传率大于胚遗传率或细胞质遗传率,且均以母体加性效应和细胞质效应为主,因此对这些性状进行选择可望取得较好的效果.3种氨基酸之间的相关性是以胚显性正相关(rp)为主,但母体加性(rAm)或显性(rDm)负相关也较为明显.     

Analysis of embryo, cytoplasm and maternal effects on fatty acid components in soybean (Glycine max Merill.)

The quality of oil determined by the constituents and proportion of fatty acid components, and the understanding of heredity of fatty acid components are of importance to breeding good quality soybean varieties. Embryo, cytoplasmic and maternal effects and genotype × environment interaction effects for quality traits of soybean [Glycine max (L.) Merrill.] seeds were analyzed using a general genetic model for quantitative traits of seeds with parents, F₁ and F₂, of 20 crosses from a diallel mating design of five parents planted in the field in 2003 and 2004 in Harbin, China. The interaction effects of palmitic, stearic, and linoleic acid contents were larger than the genetic main effects, while the genetic main effects were equal to interaction effects for linolenic and oleic acid content. Among all kinds of genetic main effects, the embryo effects were the largest for palmitic, stearic, and linoleic acids, while the cytoplasm effects were the largest for oleic and linolenic acids. Among all kinds of interaction effects, the embryo interaction effects were the largest for fatty acids. The sum of additive and additive × environment effects were larger than that of dominance and dominance × environment effects for the linolenic acid content, but not for other quality traits. The general heritabilities were the main parts of heritabilities for palmitic and oleic acid contents, but the interaction was more important for stearic, linoleic, and linolenic acid contents. For the general heritability, maternal and cytoplasm heritabilities were the main components for palmitic, oleic, and linolenic acid contents. It was shown for the interaction heritabilities that the embryo interaction heritabilities were more important for oleic and linolenic acid contents, while the maternal interaction heritabilities were more important for linoleic acid content. Among selection response components, the maternal and cytoplasm general responses and/or interaction responses were more important for palmitic, stearic, oleic, and linoleic acid contents. The main selection response components were from the embryo general response and/or interaction response for linolenic acid content. It suggested that the selection of palmitic, stearic, oleic, and linoleic acid contents in offspring should be in maternal plants, while linolenic acid content should be improved by screening or selecting the single seed in higher generations. Translated from Acta Agronomica Sinica, 2006, 32(12): 1873–1877 [译自: 作物学报]