肉牛日增重全基因组选择比较研究

为比较不同全基因组选择方法估计肉牛平均日增重（Average Daily Gain,ADG）育种值的性能,本研究选用5种间接育种值估计方法（贝叶斯方法）、2种直接育种值估计法（GBLUP类方法）和3种机器学习方法分别对同一尼洛尔肉牛群体的20K、80K、770K基因分型SNP数据和表型数据构成的数据集采用交叉验证的方式进行了全基因组选择研究,实验结果表明在20KSNP数据集中估计育种值准确度最高的是0.258 5(Bayes B),80KSNP数据集中的最高准确度是0.260 8(Bayes Lasso和Bayes Ridge Regression),770KSNP数据集的最高准确度是0.270 4(Bayes Ridge Regression）。GBLUP类方法与贝叶斯方法的准确度接近,机器学习方法的育种值准确度最低。就运行时间而言,GBLUP类方法所需时间最短。综合比较,GBLUP类方法在本研究中表现出更强的实用性。     

全基因组选择及其在奶牛育种中应用进展

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。     

奶牛产奶性状候选基因的研究进展

产奶性状主要包括产奶量、乳蛋白率、乳脂率、乳糖率和干物质率等方面,是奶牛的重要数量经济性状,由微效多基因所决定。通过改良产奶性状来提高奶牛产奶性能,具有重要的经济应用价值。本文综述了与奶牛产奶性状有关的候选基因:DGAT1、SCD1、OPN、PPARGC1A、OLR1和ABCG2基因,以期为今后提高奶牛生产性能的研究提供帮助。     

奶牛产奶性状有关基因的探索

产奶性状是奶牛生产中的重要数量经济性状,由微效多基因所决定。介绍了影响奶牛产奶性状的几个候选基因,如：α-酪蛋白基因,嗜乳蛋白基因、脂酰辅酶A甘油二脂酰基转移酶、垂体转录因子,骨桥蛋白基因,催乳素基因和催乳素受体基因等在奶牛生产中的研究和应用进展。     

戴瑞奶绵羊产奶性状的全基因组关联分析

旨在通过对奶绵羊产奶性状的全基因组关联分析（GWAS）,寻找和定位与奶绵羊产奶性状相关的遗传标记和功能基因。本研究以135只戴瑞奶绵羊为试验材料,基于全基因组重测序技术,通过SAMTOOLS进行单核苷酸多态性（SNP）检测,使用PLINK v1.90进行质控,利用GEMMA v 0.98.1的混合线性模型对质控结果进行奶绵羊产奶性状相关的全基因组关联分析。结果表明,有1个SNP与泌乳后90天日均产奶量在全基因组范围内显著相关,8个SNPs达到潜在显著关联,相关的候选基因包括TRNAQ-CUG-2、LOC114117240、ACADL、MYL1、CHD6、SLCO3A1;有2个SNPs与150天日均产奶量达潜在显著关联,相关的候选基因包括PRMT6、RNF180;有2个SNPs与泌乳周期达潜在显著关联,相关的候选基因包括PRMT6、TRNAW-CCA-68、TRNAS-GGA-61。进一步基因功能分析推测,ACADL、SLCO3A1可能是影响奶绵羊产奶性状的候选基因。本研究为奶绵羊产奶性状的分子机制解析提供了一定的基础,为我国奶绵羊新品种培育提供了一定的理论参考。     

影响奶牛产奶性状候选基因研究进展

奶牛的产奶性状是一种重要的数量经济性状,由微效多基因决定。奶牛产奶性状的更新以及改良是当今遗传育种研究的热点之一。利用候选基因的研究策略去寻找影响奶牛产奶性状的关键基因,进而从根本上改良奶牛产奶性状,从分子遗传学的角度来说具有实际意义。本文综述了与奶牛产奶性状相关基因ABCG2、BLG、CSN3、DGAT1、OPN、POU1F1、PPARGC1A、SCD1和SYP19等的研究进展,以期为提高奶牛产奶性能的研究提供帮助。[关键词] 奶牛|产奶性状|候选基因     

胎次对奶牛产奶性状的影响及性状间相关性研究

为了探讨胎次对奶牛产奶性状的影响,对武汉市某规模化奶牛场连续3年的DHI数据进行了整理和统计,研究了胎次对奶牛总奶量、乳成分、体细胞评分、泌乳天数和高峰奶的影响,并分析了各指标之间的相关性。结果表明:胎次对总奶量、乳蛋白率、体细胞评分、泌乳天数和高峰奶具有显著影响(P<0.05)。其中,第2胎时奶牛总奶量和泌乳天数达到峰值;之后随着胎次的增加,体细胞评分不断上升,而总奶量、高峰奶和泌乳天数总体上呈下降趋势。相关性分析结果表明体细胞评分与高峰奶和总奶量呈极显著负相关(P<0.01),与乳蛋白率和泌乳天数呈极显著正相关(P<0.01),与乳脂率无显著相关(P>0.05)。     

奶牛产奶性状候选基因研究进展

产奶性状是奶牛的主要经济性状，主要包括产奶量、乳脂量、乳蛋白量、乳脂率、乳蛋白率5个方面。产奶性状改良是当今遗传育种界的研究热点之一。利用候选基因策略寻找影响产奶性状的主效基因，从而应用于奶牛产奶性状的改良，从分子遗传学角度来说是可行的。本文综述了与奶牛产奶性状有关的基因：乳蛋白基因、Weaver基因、催乳素基因、生长素和生长素受体基因、淀粉酶基因、核外基因和其他基因（DGAT1和DGAT2基因、垂体特异性转录因子）以及主效QTL的研究进展。     

基于全基因组信息鉴定中国荷斯坦牛产奶性状基因及功能注释

前期研究基于中国荷斯坦牛女儿设计资源群体,采用Illumina公司Bovine50K微珠芯片对产奶性状进行了全基因组关联分析(GWAS),利用传递不平衡(L1-TDT)和回归分析(MMRA)2种统计分析方法共同检测到35个显著SNPs位点。本研究旨在基于该GWAS结果进一步对产奶性状基因进行鉴定及功能注释。基于牛基因组序列草图(Btau4.2),采用生物信息学和比较基因组学方法进行显著SNPs位置候选基因筛查和功能预测。分析发现,12个SNPs位点位于基因内部,23个位于基因侧翼,最终鉴定到28个位置候选基因,并确定了其物理位置、基因类型及潜在功能。基因功能可归纳为6种类型:调节机体营养成分代谢和平衡、细胞骨架或基质成分、调节细胞增殖和周期及凋亡、参与细胞信号转导和盐离子通道构成、具有激酶活性、参与mRNA转录调控或翻译调控。该研究为进一步鉴定中国荷斯坦牛产奶性状主效基因及功能验证打下了基础。     

提高奶牛产奶性能方法的探讨

奶牛的产奶性能受许多因素的影响,概括起来有:遗传因素、生理因素和环境因素。本文通过对这些因素的分析,提出提高产奶性能的措施。     

奶牛基因组选择介绍

本文从基因组选择的本质、基因组选择在奶牛育种规划中的应用、基因组选择与表型的关系、采用基因组选择技术如何加快遗传改良效率、奶牛饲养者从基因组选择中能够获得的效益几个方面对奶牛基因组选择进行了阐述。     

奶牛微卫星基因座与产奶性能及体尺性状相关性的研究

研究选择了3个微卫星DNA基因座UWCA9、IDVGA-2和BM3413,对54头荷斯坦奶牛进行产奶性能及体尺性状的相关分析。通过最小二乘分析,结果表明:3个微卫星基因座对体重、体斜长及管围影响不显著(P>0.05),对产奶量及胸围影响显著(P<0.05),BM3413和IDVGA-2基因座对体高影响显著(P<0.05),UWCA9基因座对体高影响极显著(P<0.01)。     

白茅根对奶牛产奶性能的作用研究

试验旨在探讨白茅根对奶牛产奶性能的影响,选择年龄、胎次、泌乳月、产奶量等基本一致的42头奶牛随机分成3组,对照组饲喂全混合日粮(TMR),试验1组和试验2组在TMR日粮基础上用1kg和1.5kg鲜白茅根替代玉米青贮料,试验持续30d。结果表明,与对照组相比,试验1组和试验2组产奶量显著提高(P<0.05),平均乳糖量显著提高(P<0.05)。可见,补饲白茅根能促进奶牛的产奶性能,开发白茅根应用于奶牛生产是可行的。     

猪血液免疫性状的复合基因组选择研究

该研究在提出“复合基因组选择（composite genomic selection）”概念的基础上,利用华中农业大学农业动物遗传育种与繁殖教育部重点实验室构建的免疫资源群体数据,通过交叉验证（cross-validation）策略,与标准GBLUP法对照,利用白细胞（WBC）、噬中性粒细胞（NE）等13项血液免疫性状对复合基因组选择的预测效果开展验证。研究结果表明,除血小板（PLT）等3个性状外,所有性状复合基因组选择的准确性均高于标准GBLUP法,分析结果支持复合基因组选择优于基于单一加性遗传组分的GBLUP的结论。同时,还探讨了不同交叉验证参数组合对复合基因组选择准确性的影响,发现最宜交叉验证倍数是性状特异性的,跟性状特性有关。总之,该研究提出了基于全部遗传组分的复合基因组选择法,并得到猪血液免疫性状数据分析结果的初步支持,特别是针对较小规模群体,复合基因组选择可能是提高基因组预测准确性的有效方法。     

国际奶牛基因组选择的发展概况

二十一世纪初,基因组选择(Genomic Selection,GS)技术给传统奶牛育种体系带来新的活力。该方法利用基因芯片技术实现规模化的SNP标记多态检测,基于各国积累的大量后裔测定遗传评估结果,实现单个遗传标记或多个遗传标记构成单倍型的遗传效应估计。基因组选择的方法仅利用新生后备种公牛的基因组检测信息,即可实现动物个体的基因组育种值(GEBV)估计,据研究报道,其可靠性高于传统的系谱选择,最高可达75%左右。基因组选择策略实现乳用种公牛的早期选择,极大缩短了奶牛遗传改良的世代间隔,节约选育成本,提高选育效率,目前已在多个奶业发达国家具体实施并公开发布评定结果。本文对国际奶牛基因组选择的发展概况进行归纳综述。     

催乳素基因与奶牛产奶性能的关系

介绍了催乳素基因，并探讨了催乳素基因与奶牛产奶性能的关系。     

三种生物制剂对奶牛产奶性能影响的研究

应用EM菌剂、“兴牧宝”复合微生物制剂和“赛诺”复合酶三种生物制剂对奶牛产奶性能影响的研究结果表明:4个处理组中,Ⅲ组比Ⅰ组、Ⅳ组平均产奶量提高差异极显著(P>0.01);Ⅲ组比Ⅱ组产奶量提高差异显著(P>0.05);Ⅱ组比Ⅳ组平均产奶量提高差异显著(P>0.05);Ⅱ组与Ⅰ组及Ⅰ组与Ⅳ组的平均产奶没有显著差异(P<0.05)。试验期内,Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ组的头均产奶量分别比Ⅳ组提高37.8kg,70.8kg,129.0kg。分别增加经济效益49.32元、94.98元、174.30元。其经济效益显著。     

上海地区季节变化对奶牛产奶性能影响的研究

为探讨上海地区季节性变化对奶牛产奶量的影响,笔者采集2006年1月~2007年10月基础产奶量数据共17284牛次,分析季节变化对奶牛生产性能的影响。结果表明,12、1和2月份分娩的母牛产奶量较高,7、8、9和10月份分娩的母牛产奶量较低,其他月份居中;10、8、7和9月份4个自然月产奶量极显著低于其他月份,其中9月份最低,而其他各月份差异不明显;奶牛分娩后不同泌乳月份产奶量由高到低的顺序是2、3、4、1、5、6、7、8、9、10和大于10个月龄。季节对奶牛的产奶性能有明显影响,应根据季节制定不同的饲养管理任务和采取相应的饲养措施,同时建议对奶牛的DHI记录也应考虑季节的影响。     

STAT1基因单核苷酸多态性与中国荷斯坦奶牛产奶性状的相关性研究

采用PCR-SSCP方法检测199头中国荷斯坦奶牛STAT1基因内含子11、19、25及3-′UTR 4个位点的单核苷酸多态性,并将其与3个胎次的产奶性状进行相关性分析。结果在内含子11和3-′UTR 2个位点发现多态性,在内含子11中发现2个单核苷酸连锁突变,分别为28739碱基处发生的G→A转换,28873碱基处发生的G→C颠换;在3-′UTR 141930碱基处发现C→T突变。利用最小二乘分析研究3个位点不同基因型对中国荷斯坦奶牛3个胎次305天产奶量,乳脂率及乳蛋白率的影响。结果表明,在内含子11中,BB基因型个体第一、二胎次乳蛋白率均显著高于AA和AB基因型个体（P〈0.05）;3种基因型对各胎次产奶量及乳脂率的影响均未达到显著水平（P〉0.05）,但呈现出BB〉AB〉AA的趋势。在3-′UTR中,CC、CT基因型个体的第一、二胎次产奶量均显著高于TT基因型个体（P〈0.05）;CC基因型个体的第一、三胎次乳蛋白率均显著高于TT基因型个体（P〈0.05）,3种基因型对3个胎次乳脂率的影响差异均不显著（P〉0.05）,但呈现出CC〉CT〉TT的趋势。     

上海地区季节变化对奶牛产奶性能影响的研究

为探讨上海地区季节性变化对奶牛产奶量的影响,笔者采集2006年1月~2007年10月基础产奶量数据共17284牛次,分析季节变化对奶牛生产性能的影响。结果表明,12、1和2月份分娩的母牛产奶量较高,7、8、9和10月份分娩的母牛产奶量较低,其他月份居中;10、8、7和9 月份4个自然月产奶量极显著低于其他月份,其中9月份最低,而其他各月份差异不明显;奶牛分娩后不同泌乳月份产奶量由高到低的顺序是2、3、4、1、5、6、7、8、9、10和大于10个月龄。季节对奶牛的产奶性能有明显影响,应根据季节制定不同的饲养管理任务和采取相应的饲养措施,同时建议对奶牛的DHI记录也应考虑季节的影响。