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全基因组选择模型研究进展及展望 总被引:1,自引:1,他引:0
全基因组选择是一种利用覆盖全基因组的高密度标记进行选择育种的新方法,可通过早期选择缩短世代间隔,提高育种值估计准确性等加快遗传进展,尤其对低遗传力、难测定的复杂性状具有较好的预测效果,真正实现了基因组技术指导育种实践。随着芯片和测序技术日趋成熟,高密度标记芯片检测成本不断降低,全基因组选择模型的不断升级和优化,预测准确性不断提高,全基因组选择已成为动物遗传改良的重要手段和研究热点。目前,全基因组选择已经成为奶牛遗传评估的标准方法,并取得重要进展,在其它物种中的应用正在逐步开展。本文主要对全基因组选择的统计模型发展进行综述,总结全基因组选择在动物遗传育种中的应用现状,讨论当前存在的问题,并对全基因组选择模型的发展方向和应用前景进行展望。 相似文献
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全基因组选择是指基于基因组育种值(GEBV)的选择方法,指通过检测覆盖全基因组的分子标记,利用基因组水平的遗传信息对个体进行遗传评估,以期获得更高的育种值估计准确度。由于可显著缩短世代间隔,全基因组选择作为一项育种新技术在奶牛育种中具有广阔的应用前景,目前已经成为各国的研究热点。不同国家的试验结果表明,奶牛育种中基于GEBV的遗传评估可靠性在20%~67%之间,如果代替常规后裔测定体系,可节省92%的育种成本。本文综述了全基因组选择的基本原理及其在各国奶牛育种中的应用现状和所面临的问题。 相似文献
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长期的自然和人为选择使家畜品种经济性状得到了显著改善,其相关的基因组区域也发生了特定遗传变异。随着时间的推移部分基因多态性已经下降或消失,而在群体中保留包含单一单倍型的多个基因。这种基因组上特定区域基因多态性频率的变异被称为选择信号。识别选择信号可以提供家畜驯化机制并进一步揭示表型相关的基因变异。目前,高密度SNP芯片及大规模重测序技术已成功应用于家畜选择信号鉴定研究。全基因组选择信号检测方法有等位基因频率检测法、连锁不平衡检测法和群体分化分析法。作者综述了全基因组范围内选择信号检测方法及其在家畜研究中的应用进展,为从事家畜育种及生物进化研究人员提供参考。 相似文献
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狂犬病病毒全基因组进化研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
狂犬病病毒基因进化研究能够揭示病毒流行病学特点和规律,为有效防控狂犬病提供科学依据.狂犬病病毒基因组5个基因中,目前对N基因和G基因研究比较多,N基因序列分析可用于基因分型,G基因序列分析可用于病毒免疫原性、毒力、宿主转换等相关研究.多株狂犬病病毒已完成全基因组测序,但全基因组水平的进化研究还很不足,因为基因组中的各个基因之间的相互作用,各个基因面临的选择压力不同,单个基因的进化不一定能代表病毒的进化,所以需要不断探索合适的方法对狂犬病病毒全基因组进行进化研究. 相似文献
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基因组选择(Genomic selection, GS)技术在肉兔上的研究和应用都还显著落后于其他畜禽。为探究基因组选择在肉兔育种上的实际应用,研究以363只肉兔的84日龄体重为试验材料,结合全基因组范围内的87 704个SNPs标记,构建线性混合模型;利用基因组最佳线性无偏预测(GBLUP)方法估计个体的基因组育种值,并采用5倍交叉验证法分析估计的准确性。结果表明:基因组估计育种值准确性最高为0.23,最低为0.01,平均值为0.12。该研究结果为在肉兔中开展基因组选择提供了参考。 相似文献