内蒙古绒山羊抓绒性状的遗传参数及遗传进展估计的研究

为了揭示内蒙古白绒山羊抓绒性状的遗传规律,试验收集了内蒙古白绒山羊种羊场2008——2011年7 577只内蒙古白绒山羊产绒量、体重、毛细、毛长、绒细和绒长六个抓绒性状的生产性能记录,采用WOMBAT软件的AIREML算法进行遗传参数估计。结果表明:内蒙古白绒山羊产绒量和绒细的遗传力分别为0.34和0.32,属于高遗传力;体重、毛细、毛长和绒长的遗传力分别为0.11,0.23,0.29和0.17,属于中等遗传力;产绒量、体重、毛细、毛长、绒细、绒长的遗传相关在-0.52~0.37之间,表型相关在-0.20~0.21之间。产绒量的遗传进展总体上呈上升趋势,而其他抓绒性状的遗传趋势没有明显的规律。     

内蒙古白绒山羊不同被毛类型对重要经济性状影响的研究

为了研究被毛类型对白绒山羊重要经济性状的影响,试验通过对毛长测量值进行数据分析后分成9组,利用SAS9.0软件GLM以及Duncan’s多重比较方法,研究其对重要经济性状的影响。结果表明:白绒山羊的绒厚、产绒量、抓绒后体重、绒长、毛细、绒细等性状均随毛长的增加呈不同程度的增长趋势,且差异极显著(P0.01)。毛长对绒细的影响不及对其他性状的影响显著;而毛长对产绒量的影响关系较为复杂,即被毛或长或短两个极端表现型的个体产绒量更大,且越趋于极端型,产绒量越高,处于两个极端表现型之间的个体产绒量最低。将内蒙古白绒山羊群体的被毛类型按其毛长测量值分为三个类型,即1~3分组(毛长≤13 cm)的白绒山羊为短毛型,4~6分组(13 cm毛长≤22 cm)的白绒山羊为中间型,而7~9分组(毛长22 cm)的白绒山羊为长毛型。     

内蒙古绒山羊绒毛性状基因组育种值估计准确性研究

为探究一步法基因组最佳线性无偏预测(SSGBLUP)法应用于内蒙古绒山羊育种的选择效果,本研究基于课题组前期积累的健康状况良好的内蒙古绒山羊(阿尔巴斯型)2 256只个体的70 K SNP芯片测序数据,收集整理1至8岁个体的绒毛性状(绒长、绒细和产绒量)生产性能数据和系谱记录,通过设定SSGBLUP法中H逆矩阵的不同矩阵参数(ω,τ)进行基因组育种值估计,并利用五倍交叉验证法评价基因组育种值估计的准确性。结果表明：随着ω的不断增加,SSGBLUP法用于内蒙古绒山羊绒毛性状的基因组育种值估计准确性越高。结合ABLUP和GBLUP的遗传参数估计结果可知,当τ为0.3、ω为0.9时,内蒙古绒山羊绒毛性状的基因组选择准确性较好。其中,绒长的准确性为0.702 8,绒细准确性为0.668 2,产绒量准确性为0.713 1。对SSGBLUP方法的H矩阵选择合适的尺度参数可提高内蒙古绒山羊绒毛性状基因组育种值估计的准确性,加快种群的遗传改良,缩短世代间隔。     

内蒙古绒山羊毛长的遗传规律研究

内蒙古绒山羊是我国优良的品种资源,毛长作为内蒙古绒山羊重要的经济性状,其相关研究相对较少,本文通过对绒山羊毛长的研究,为内蒙古绒山羊育种提供了科学的理论依据。本研究利用ASREML软件分析内蒙古绒山羊毛长的表型遗传规律,然后,利用全同胞家系模型、父系半同胞模型、母系半同胞模型估计全同胞、父系半同胞和母系半同胞毛长的遗传力,以此研究亲本毛长对后代毛长的影响。研究结果表明,测定年份、群、个体年龄、母羊年龄为影响毛长的固定效应,毛长的全同胞遗传力为0.56、父系半同胞遗传力为0.26、母系半同胞遗传力为0.86,可以看出母系半同胞的遗传力显著高于父系遗传力。由此可以发现,对母羊毛长的选择可以加速毛长的遗传进展,提高毛长的生产性能。     

燕山绒山羊绒细与毛、绒性状间的相关、回归及通径分析

为探究燕山绒山羊毛、绒性状(产毛量、产绒量、毛细、毛长、绒长和绒厚)对绒细的影响,选取健康、年龄相近(2～3岁)的成年燕山绒山羊母羊共119只,利用Excel 2010和SPSS 26对该山羊各毛、绒性状进行了相关、回归和通径分析,并建立最优回归方程。结果表明,燕山绒山羊产毛量、产绒量、绒厚与绒细呈极显著正相关;毛、绒性状与绒细的最优回归方程为：Y=0.114X₁(毛细)+0.641X₂(绒厚)+0.346X₃(绒长)+7.712X₄(产毛量),其中毛细对绒细的直接作用最大,产毛量对绒细的间接影响最大。生产上,以羊绒细度为主要指标选育优质燕山绒山羊时,需同时兼顾毛细、产毛量等性状,以获得最优选育结果。     

不同数据结构和动物模型对高山美利奴羊经济性状遗传参数估计的比较

本试验旨在比较不同数据结构和单性状动物模型对高山美利奴羊(14月龄)重要数量性状遗传参数估计的影响,筛选出估计体重、产毛量、净毛率、净毛量、羊毛纤维直径、羊毛纤维直径变异系数和羊毛长度7个重要经济性状遗传参数的最适模型,准确估计遗传力并为下一步遗传评定奠定基础。使用R语言数据整理相关函数将涉及20 720只14月龄高山美利奴羊数据按系谱完整度和数据量分为数据集1和数据集2。采用R语言ANOVA分析检验鉴定年份、出生类型(单胎或双胎)、群别、性别4个非遗传因素在两个数据集中的显著性,将极显著效应(P0.01)放入动物模型中作为固定效应。将两个数据集和两个单性状动物模型组合得到4个模型,其中模型1、模型2分别使用数据集1、数据集2,随机效应为个体加性遗传效应、残差效应;模型3、模型4分别使用数据集1、数据集2,随机效应为个体加性遗传效应、个体永久环境效应和残差效应。用ASReml4软件实现方差组分估计。通过AIC准则、BIC准则评价各模型,用LRT检验比较各模型。最后,针对各性状选出最适模型进行遗传力估计。结果显示:①非遗传效应显著性检验得到鉴定年份和群别对数据集1和数据集2中所有性状均极显著(P0.01),出生类型对体重和数据集1中产毛量极显著(P0.01),性别仅对体重反应极显著(P0.01)。②各模型估计的体重遗传力为0.1614～0.2392;产毛量遗传力为0.1958～0.3254;净毛率遗传力为0.4395～0.5539;净毛量遗传力为0.2003～0.2393;羊毛纤维直径遗传力为0.4024～0.5897;羊毛纤维直径变异系数遗传力为0.3174～0.6077;毛长遗传力为0.2960～0.3669。③似然比检验结果表明,模型1和模型3对所有性状差异均不显著(P0.05);模型1和模型4对体重和毛长差异极显著(P0.01);模型2和模型3对净毛量差异极显著(P0.01),对其他性状差异不显著(P0.05);模型2和模型4对所有性状差异不显著(P0.05)。最终得到对净毛量最适模型为模型1,体重、产毛量、净毛率、羊毛纤维直径、羊毛纤维直径变异系数、毛长的最适模型为模型2。所有性状受个体永久环境影响均不显著(P0.05)。基于最适模型估计高山美利奴羊(14月龄)体重、产毛量、净毛率、净毛量、羊毛纤维直径、羊毛纤维直径变异系数、毛长遗传力分别为0.2392、0.3254、0.4394、0.2893、0.4222、0.3175、0.3670。     

基于系谱和基因组信息估计荷斯坦青年母牛体重性状遗传参数

旨在设计利用不同信息来源的模型估计荷斯坦后备牛不同月龄体重性状的遗传参数。本研究于2014—2020年测定并收集了7 122头荷斯坦牛32 338条0～12月龄体重数据,分别利用系谱信息(linear mixed model with pedigree relationship matrix, LM＿A)和系谱-基因组信息构建亲缘关系矩阵(linear mixed model with genotype-pedigree joint relationship matrix, LM＿H),基于母体效应动物模型估计初生重,基于是否考虑初生重作为协变量的单性状动物模型估计2～12月龄各月龄体重遗传力,并利用双性状动物模型估计初生重与其它月龄体重的遗传相关。结果显示,对于初生重,根据赤池信息量准则(Akaike information criterion, AIC),LM＿H方法的拟合程度显著优于LM＿A方法,但两种方法估计的遗传参数相差不大：直接遗传力分别为0.30和0.32,母体遗传力分别为0.08和0.09,个体直接遗传效应和母体遗传效应遗传相关系数分别为-0.65和-0.64;对于2～...     

应用动物模型DFREML方法对绒山羊遗传参数和遗传趋势的研究

应用动物模型非求导约束最大似然法(DFREML)对内蒙古白绒山羊群的遗传参数和遗传趋势进行估计。抓绒量、抓绒后体重、绒厚、毛长、绒细度、绒伸直长度、出生重、断乳重、日增重和周岁重遗传力的估计值分别为:0.30,0.11,0.21,0.31,0.28,0.21,0.21,0.11,0.14,0.17。绒伸直长度与抓绒量、绒厚、毛长,绒厚与抓绒量、绒细度,周岁重与出生重、断乳重、日增重,日增重与断乳重的遗传相关系数分别为:0.26,0.91,0.26,0.38,0.28,0.37,0.65,0.82,0.93。体重与抓绒量、绒厚、毛长、绒细度、绒伸直长度,抓绒量与毛长,绒细度与绒伸直长度的遗传相关系数分别为:-0.13,-0.22,-0.12,-0.11,-0.24,-0.23,-0.02。     

银蓝水貂重要经济性状的遗传参数估计

本研究以银蓝水貂为材料,对6个世代的1686只水貂的生长记录进行统计分析,分析性别及年份对水貂体重、体长、针毛长、绒毛长和针、绒毛长比率的表型趋势影响。利用多性动物模型约束最大似然法（REML）估计以上水貂生产性状的遗传力和遗传相关。在模型中考虑了年份和性别固定效应,随机效应为个体的加性效应。结果表明,各性状遗传力均较高,其中体重为0.41,体长为0.53,针毛长为0.53,绒毛长为0.52,针、绒毛长比率为0.52。除针、绒毛长比率与其他性状间呈表型负相关（-0.218、-0.178、-0.074、-0.425）外,各性状间均为表型正相关（分别为0.289、0.882、0.869、0.806、0.788、0.930）。体长与绒毛长、针、绒毛长比率呈现遗传负相关（-0.941、-0.983）,其他均为较强的遗传正相关,分别为0.983、0.731、0.972、0.981、0.622、0.992、0.641、0.987。     

不同模型对贵州半细毛羊的遗传参数估计比较

采用平均信息与期望最大结合约束似然法用不同混合动物模型估计贵州半细毛羊的生长性状遗传参数,并采用赤池信息量准则(AIC)指数对不同模型进行比较。各模型中均包含固定效应、随机效应和残差效应。不同模型对随机效应做了不同的考虑:模型1中随机效应包括个体加性遗传效应、模型2中包括个体加性遗传效应、母体遗传效应;模型3中包括个体加性遗传效应、永久环境效应。各模型估计的初生重遗传力为:0.208 9⁰.380 2;断奶重遗传力为:0.253 60.380 2;断奶重遗传力为:0.253 6⁰.292 6;周岁重遗传力范围:0.224 60.292 6;周岁重遗传力范围:0.224 6⁰.344 2;成年体重遗传力范围:0.221 20.344 2;成年体重遗传力范围:0.221 2⁰.399 6;模型间比较结果表明:对于初生重和断奶重,模型2估计效果最优;对于周岁重和成年重,模型1估计效果最优。生长性状中初生重、断奶重受母体遗传效应影响显著;周岁重和成年重受母体效应影响不显著。     

内蒙古白绒山羊产羔数遗传评估的研究

本研究旨在对内蒙古白绒山羊产羔数进行遗传评估,进一步提高其繁殖性能.试验数据来源于内蒙古白绒山羊种羊场1998-2013年的繁殖性能记录,首先,利用SAS软件的GLM程序确定影响产羔数的固定效应;其次,应用重复力动物模型的约束最大似然法(REML)估计产羔数的遗传力,该模型中考虑的随机效应包括个体加性效应和母体永久环境效应.结果表明,母羊年龄和产羔年份对产羔数影响极显著(P< 0.01),群对产羔数影响显著(P< 0.05),其他因素均不显著(P >0.05).产羔数的遗传力为0.13,属于中等偏低遗传.表明根据表型直接选择,产羔数的遗传进展可能会慢一些.     

新疆褐牛母本对后代产奶性状的遗传效应评定

目的:估计新疆乌鲁木齐种牛场新疆褐牛产奶性状的遗传参数及育种值,探究母体效应对该场新疆褐牛后代产奶性状的影响,提高该场母牛选育的准确性,进一步为该场奶牛的选种选配计划提供理论依据。方法:以新疆乌鲁木齐种牛场2009~2015年间新疆褐牛泌乳母牛的产奶性能记录资料为基础,利用两种模型,一种考虑母体效应,一种未考虑母体效应,运用DMU软件AI-REML算法及动物模型BLUP法,对新疆褐牛产奶量及乳成分进行单性状方差组分及育种值估计和排队。结果:母体效应对个体母牛的产奶量、乳脂率、乳蛋白率、乳糖率和总固体的遗传参数及育种值均有不同程度的影响,且各性状育种值的母牛排名具有不一致性。结论:当考虑母体效应后,该场新疆褐牛母牛产奶量的遗传力及育种值降低,并在一定程度上增加母牛乳成分的遗传力和育种值。     

内蒙古白绒山羊重要经济性状遗传相关分析

采用单元内半同胞相关法对内蒙古白绒山羊阿尔巴斯型的产绒量、绒厚、毛长、体重、细度与绒伸直长度等六个性状之间的遗传相关进行了估测和分析.结果表明产绒量与绒厚、绒厚与毛长、绒厚与伸直长度、伸直长度与体重之间存在较高的正向遗传相关;绒厚与体重、毛长与体重、伸直长度与绒厚、细度与产绒量之间呈现中等程度正向遗传相关;细度与体重、绒量与体重、产绒量与毛长之间存在较弱的正向遗传相关;体重与伸直长度存在较强的负向遗传相关,伸直长度与细度呈中等负向遗传相关;产绒量与伸直长度、细度与绒厚、细度与毛长呈较弱的负向遗传相关.     

湖羊初生重性状影响因素分析及遗传力估计

【目的】研究旨在分析场、出生季节、出生月份、出生类型和性别对湖羊初生重性状的影响,并估计该性状的遗传力。【方法】运用SAS 9.2软件对2021年新疆地区3个规模化湖羊养殖企业共计4 570只母羊所产的8 352只羔羊初生重作非遗传因素分析,使用DMU软件对湖羊初生重性状进行方差组分估计,并使用两种单性状动物模型估计该性状的遗传力,根据赤池信息准则(Akaike’s information criterion, AIC)确定最佳固定效应组合和动物模型。【结果】场、出生季节、出生月份、出生类型和性别对湖羊的初生重均有极显著影响(P<0.01)。场1和场2羔羊初生重无显著差异(P>0.05),且均极显著大于场3羔羊的初生重(P<0.01);冬季出生的羔羊的初生重整体较大,其中以1月出生的羔羊初生重最大;出生类型越丰富,其羔羊初生重越小,各出生类型间羔羊初生重均呈现出极显著差异(P<0.01);根据单性状动物模型(考虑母体效应)的计算得出,湖羊初生重性状的直接、母体、总体遗传力分别为0.251、0.668、0.211,属于中等遗传力。【结论】在对羊场首年的生产数据分析...     

不同数据结构和动物模型对高山美利奴羊经济性状遗传参数估计的比较

本试验旨在比较不同数据结构和单性状动物模型对高山美利奴羊（14月龄）重要数量性状遗传参数估计的影响，筛选出估计体重、产毛量、净毛率、净毛量、羊毛纤维直径、羊毛纤维直径变异系数和羊毛长度7个重要经济性状遗传参数的最适模型，准确估计遗传力并为下一步遗传评定奠定基础。使用R语言数据整理相关函数将涉及20 720只14月龄高山美利奴羊数据按系谱完整度和数据量分为数据集1和数据集2。采用R语言ANOVA分析检验鉴定年份、出生类型（单胎或双胎）、群别、性别4个非遗传因素在两个数据集中的显著性，将极显著效应（P < 0.01）放入动物模型中作为固定效应。将两个数据集和两个单性状动物模型组合得到4个模型，其中模型1、模型2分别使用数据集1、数据集2，随机效应为个体加性遗传效应、残差效应；模型3、模型4分别使用数据集1、数据集2，随机效应为个体加性遗传效应、个体永久环境效应和残差效应。用ASReml4软件实现方差组分估计。通过AIC准则、BIC准则评价各模型，用LRT检验比较各模型。最后，针对各性状选出最适模型进行遗传力估计。结果显示：①非遗传效应显著性检验得到鉴定年份和群别对数据集1和数据集2中所有性状均极显著（P < 0.01），出生类型对体重和数据集1中产毛量极显著（P < 0.01），性别仅对体重反应极显著（P < 0.01）。②各模型估计的体重遗传力为0.1614~0.2392；产毛量遗传力为0.1958~0.3254；净毛率遗传力为0.4395~0.5539；净毛量遗传力为0.2003~0.2393；羊毛纤维直径遗传力为0.4024~0.5897；羊毛纤维直径变异系数遗传力为0.3174~0.6077；毛长遗传力为0.2960~0.3669。③似然比检验结果表明，模型1和模型3对所有性状差异均不显著（P > 0.05）；模型1和模型4对体重和毛长差异极显著（P < 0.01）；模型2和模型3对净毛量差异极显著（P < 0.01），对其他性状差异不显著（P > 0.05）；模型2和模型4对所有性状差异不显著（P > 0.05）。最终得到对净毛量最适模型为模型1，体重、产毛量、净毛率、羊毛纤维直径、羊毛纤维直径变异系数、毛长的最适模型为模型2。所有性状受个体永久环境影响均不显著（P > 0.05）。基于最适模型估计高山美利奴羊（14月龄）体重、产毛量、净毛率、净毛量、羊毛纤维直径、羊毛纤维直径变异系数、毛长遗传力分别为0.2392、0.3254、0.4394、0.2893、0.4222、0.3175、0.3670。     

绿壳蛋鸡与来航鸡资源群体胸宽和胫围的遗传评估

应用贝叶斯方法分析蛋鸡资源群体胸宽、胫围方差组分参数、遗传力及遗传相关。以东乡绿壳蛋鸡与白来航鸡正反交组建蛋鸡资源群体,收集体尺原始数据15489条,其中13周龄9735条、40周龄5754条记录,整理后保留10812条,系谱数据涉及5871只鸡。以ANOVA和t检验分析影响体尺变异的因素,确定遗传模型固定效应包括世代和性别因子。应用单性状动物模型分析蛋鸡体尺方差组分、遗传力,应用双性状动物模型获取相关系数。蛋鸡资源群体13、40周龄胸宽遗传力分别为0.42±0.03、0.38±0.03;13、40周龄胫围遗传力分别为0.32±0.04、0.21±0.03;同周龄遗传相关系数高于0.80,表型相关系数相对较小。胸宽属于中等遗传力性状,通过动物模型结合选择指数法能够有效获取遗传进展;胫围遗传力属于中等偏下,且标准误较高,选择准确性可能稍差。不同周龄蛋鸡体尺性状遗传相关系数较高,选择1个时间点足以代表全期水平。     

内蒙古白绒山羊产绒量遗传参数的估计

应用半同胞相关法估计了鄂托克旗阿尔巴斯白绒山羊种羊场周岁羊产绒量和成年羊平均产绒量的遗传力和二者间的遗传相关，得到结果为：①周岁产绒量遗传力为０．４４，属较高遗传力；②成年产绒量的遗传力为０．２６，属中等水平；③二者间遗传相关系数为０．３４，属中等偏高正向遗传相关。研究得出结论：依据阿尔巴斯白绒山羊的周岁产绒量进行个体选择，可以达到提高羊群周岁产绒量的目的，而且也能够通过早期选种提高成年羊产绒量的目的。     

估计猪早期生长性状和繁殖性状的动物模型比较

分析了三种模型对出生重，21、60、90日龄重，总产仔数，以及出生窝重性状遗传参数估计中的加性遗传效应、母体效应、窝效应和残差效应的方差组分、遗传力及其变化趋势。结果表明，出生重、21日龄重和60日龄重采用包含加性遗传效应、母体效应、窝效应和残差效应的模型进行估计比较适宜。90日龄重、总产仔、产活仔和出生窝重性状采用包含加性遗传效应、母体效应和残差效应的模型进行估计效果较好。     

内蒙古阿尔巴斯型白绒山羊主要生产性状的非遗传因素分析

通过分析内蒙古白绒山羊场1997-2007年21569只阿尔巴斯型白绒山羊的生产记录,利用SAS 9.0软件的GLM程序进行方差分析,并用Duncan氏法进行了主效应的多重比较分析,并研究了9个非遗传因素对内蒙古白绒山羊5个产绒性状的影响.结果表明,测定年份、年龄、母亲年龄、牧场显著影响内蒙古白绒山羊的所有性状,性别除了对绒细度没有影响外,对产绒量、产绒后体重影响显著,对绒厚、毛长影响极显著;出生胎次对产绒量、毛长及早期生长性状均有显著的影响;出生类型对绒细度、产绒后体重均有显著的影响;出生月份对产绒量影响显著.     

内蒙古阿尔巴斯型白绒山羊主要生产性状的非遗传因素分析

通过分析内蒙古白绒山羊场1997-2007年21 569只阿尔巴斯型白绒山羊的生产记录,利用SAS 9.0软件的GLM程序进行方差分析,并用Duncan氏法进行了主效应的多重比较分析,并研究了9个非遗传因素对内蒙古白绒山羊5个产绒性状的影响.结果表明,测定年份、年龄、母亲年龄、牧场显著影响内蒙古白绒山羊的所有性状,性别除了对绒细度没有影响外,对产绒量、产绒后体重影响显著,对绒厚、毛长影响极显著;出生胎次对产绒量、毛长及早期生长性状均有显著的影响;出生类型对绒细度、产绒后体重均有显著的影响;出生月份对产绒量影响显著.