畜禽基因组选择方法研究进展

畜禽的选种选育在生产中至关重要,育种值估计是选种选育的核心。基因组选择（genomic selection,GS）是利用全基因组范围内的高密度标记估计个体基因组育种值的一种新型分子育种方法,目前已在牛、猪、鸡等畜禽育种中得到应用并取得了良好的效果。该方法可实现畜禽育种早期选择,降低测定费用,缩短世代间隔,提高育种值估计准确性,加快遗传进展。基因组选择主要是通过参考群体中每个个体的表型性状信息和单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism,SNP）基因型估计出每个SNP的效应值,然后测定候选群体中每个个体的SNP基因型,计算候选个体的基因组育种值,根据基因组育种值的高低对候选群体进行合理的选择。随着基因分型技术快速发展和检测成本不断降低,以及基因组选择方法不断优化,基因组选择已成为畜禽选种选育的重要手段。作者对一些常用的基因组选择方法进行了综述,比较了不同方法之间的差异,分析了基因组选择存在的问题与挑战,并展望了其在畜禽育种中的应用前景。     

规模猪场相关国家标准解读

新制订的国家标准<规模猪场建设>(GB/T17824.1-2008)、<规模猪场生产技术规程>(GB/T17824.2-2008)和<规模猪场环境参数及环境管理>(GB/T 17824.3-2008),已于2008年11月1日由国家质量监督检验检疫总局和国家标准化管理委员会发布实施.     

四川省畜禽养殖污染防治技术指南(试行)

<正>1适用范围本指南主要适用于四川省农区畜禽养殖污染防治,牧区供参考。2制定依据(1)《环境保护法》(2)《畜牧法》(3)《水污染防治法》(4)《畜禽规模养殖污染防治条例》(5)《畜禽养殖业污染防治技术规范》(HJ/T81-2001)(6)《畜禽养殖业污染物排放标准》(GB 18596-2001)(7)《农区耕地畜禽承载能力评估技术规程》     

混合型饲料添加剂酸化剂通用要求

正ICS 65.120 B 46中华人民共和国国家标准GB/T 22141—2018代替GB/T22141—20082018-09-17发布2019-04-01实施前言本标准按照GB/T 1.1—2009给出的规则起草。本标准代替GB/T 22141—2008《饲料添加剂复合酸化剂通用要求》。本标准与GB/T 22141—2008相比,除编辑性修改外,主要技术内容变化如下:——修改了标准名称;——增加了术语和定义(见3.1、3.2、3.3);——在技术要求中增加了酸化剂、辅料品种和质量卫生要求(见4.1);——删除了产品质量指标中的"细度"和"均匀度"(见2008年版的3.2);     

基因组选择在羊育种中的应用研究进展

基因组选择(genomic selection,GS)已经作为新一代畜禽遗传评估方法应用于奶牛育种中,并取得了显著成效。随着羊参考基因组的不断完善,以及不同密度SNP芯片的推出和商业化推广,新西兰、澳大利亚、法国等相继将基因组选择应用到羊育种中,揭开了羊育种的新时代。本研究总结了国内外羊基因组选择的研究现状、影响因素、优势以及存在问题和展望,以期为中国羊开展基因组选择育种提供参考。     

利用基因组信息提高畜禽生产性能研究进展

为了满足人们对畜产品需求的快速增长,必须在加快畜禽产业发展的同时把对环境的影响降到最低,提高畜禽遗传特性有望促进这一问题的解决。进入21世纪以来,以基因组选择为核心的分子育种技术迎来了发展机遇,利用该技术可实现早期准确选择,从而大幅度缩短世代间隔,加快群体遗传进展,并显著降低育种成本。虽然在某些畜种中(如奶牛),基因组选择取得了成功,群体也获得较大遗传进展,但仍无法满足快速增长的需求。因此,亟需寻找能够进一步加快遗传进展的方法。研究表明,在SNP标记数据中加入目标性状的已知功能基因信息,可以提高基因组育种值预测的准确性,进而加快遗传进展。而挖掘更多基因组信息的同时,开发更优化的分析方法可以更有助于目标的实现。文章总结了主要畜禽物种的可用基因组数据,包括牛、绵羊、山羊、猪和鸡以及这些数据是如何有助于鉴定影响重要性状的遗传标记和基因,从而进一步提高基因组选择的准确性。     

GBLUP技术在鸡品种选育中的应用效果研究

为揭示遗传力和标记密度对估计基因组育种值的影响和探讨基因组选择在家禽育种中的效果,运用QMSim软件分别模拟不同遗传力、不同标记数目的群体结构数据、基因组信息数据及相应的表型数据;运用基因组最佳线性无偏估计(GBLUP)方法估计基因组育种值,并计算基因组育种值的准确性;比较基因组选择与表型选择在育种成本以及遗传进展的差异。结果显示,随着遗传力和标记数目增加,估计育种值准确性明显提高,同时基因组选择在遗传进展上具有明显优势,但是在对表型选择与基因组选择进行成本分析时,基因组选择的成本并没有明显提高。因此,基因组选择育种在家禽育种过程中具有明显优势。     

利用基因组信息提高畜禽生产性能研究进展

为了满足人们对畜产品需求的快速增长，必须在加快畜禽产业发展的同时把对环境的影响降到最低，提高畜禽遗传特性有望促进这一问题的解决。进入21世纪以来，以基因组选择为核心的分子育种技术迎来了发展机遇，利用该技术可实现早期准确选择，从而大幅度缩短世代间隔，加快群体遗传进展，并显著降低育种成本。虽然在某些畜种中（如奶牛），基因组选择取得了成功，群体也获得较大遗传进展，但仍无法满足快速增长的需求。因此，亟需寻找能够进一步加快遗传进展的方法。研究表明，在SNP标记数据中加入目标性状的已知功能基因信息，可以提高基因组育种值预测的准确性，进而加快遗传进展。而挖掘更多基因组信息的同时，开发更优化的分析方法可以更有助于目标的实现。文章总结了主要畜禽物种的可用基因组数据，包括牛、绵羊、山羊、猪和鸡以及这些数据是如何有助于鉴定影响重要性状的遗传标记和基因，从而进一步提高基因组选择的准确性。     

我国畜禽屠宰国际标准制定取得突破

正据农民日报2021年12月14日报道,由中国动物疫病预防控制中心(农业农村部屠宰技术中心)主持制定的国际标准《生猪屠宰操作规程》 (ISO 23781:2021 Operating procedures of pig slaughtering)在国际标准化组织(ISO)官网上发布,这是我国主导的首项畜禽屠宰领域的国际标准。该标准是在我国国家标准《畜禽屠宰操作规程生猪》 (GB/T17236—2019)的基础之上研制完成的,规定了生猪屠宰的屠宰操作程序、肉品贮存等要求。     

全基因组SNP分型技术在畜禽遗传育种研究中的应用

随着畜禽资源分子鉴定、物种进化、全基因组育种等热点领域的逐渐兴起,准确的全基因组SNP分型成为了畜禽基因组研究的关键。基因芯片、重测序、简化基因组测序及靶向捕获测序等全基因组SNP分型技术已广泛应用于畜禽基因组研究中。本文概述了全基因组SNP分型技术的原理及其在全基因组关联分析、选择信号分析和畜禽遗传资源背景分析等方面的应用,以期为畜禽基因组研究和育种应用提供借鉴和参考。     

畜禽产品消毒规范

中华人民共和国国家标准 GB／T 16569_1996 畜禽产品消毒规范 1996-10-03发布1997-02-01实施 国家技术监督局发布 中华人民共和国国家标准 GB/T 16569_1996畜禽产品消毒规范     

芯片技术在畜禽育种中的应用研究进展

中国畜禽品种资源丰富,且有许多优良性状基因,但这些优良性状基因并没有被充分利用,因此,在基因水平上开展遗传资源的开发和利用是畜禽经济性状改良的重要方向。目前,虽然传统系谱选择方法在育种工作中发挥了重要作用,但存在准确率低、育种周期长等缺点。随着分子生物学技术的快速发展,近年来先进的基因组测序和基因分型技术大大促进了畜禽育种方法的革新。从低通量、耗时的限制性片段多态标记(RFLP)到如今高通量、高密度的单核苷酸多态性(SNP)标记,基因检测效率有了大幅度提高。基因芯片技术在分子标记辅助选择和全基因组选择育种研究中逐渐得到广泛应用,成为畜禽育种的新技术手段和新热点。主要介绍了高、低密度SNP芯片技术在畜禽育种中的研究及应用,并简述了其技术优势、存在问题及挑战、应用展望,旨在表明基因芯片技术必将会成为畜禽分子育种工作中一项重要的基础技术,在畜禽种业快速发展过程中起到重要的推动作用,以期为基因芯片技术在畜禽育种中得到进一步应用提供理论参考,推进中国畜禽育种遗传进展,提升中国畜禽种业的科技竞争力。     

基于GBLUP和Bayes方法实现山羊体重基因组选择

为有效实现山羊基因组选择,提高选择准确性,根据前期对内蒙古绒山羊生产性能的遗传评估结果,以山羊的体重(h2=0.11)性状为例,结合NCBI已经公布的山羊基因组序列信息,设定群体传递过程和基因组参数,模拟获得个体表型和基因型数据,利用GBLUP和Bayes方法进行基因组育种值估计。结果表明,不同历史群体变化模式下,基因组选择对山羊体重基因组育种估计值准确性无显著影响(P>0.05)。GBLUP法估计的准确性高于Bayes Lasso,准确性达0.40。在历史群体下降模式下,基因组选择准确性高于恒定模式。     

基因组选择技术在奶牛育种规划中的应用

奶牛育种规划是奶牛育种领域最重要,也是最复杂的问题之一,文章简要介绍了关于奶牛育种规划的概念、基本内容和工作流程,另外还介绍了目前最流行的基因组选择技术在奶牛育种体系中的应用情况。随着基因组技术的不断发展,如何在奶牛育种规划中应用基因组选择技术以及如何提高基因组选择准确性(rmg)已经成为学者最关心的问题。传统后裔测定育种规划(CPTP)和基因组选择育种规划(GBP)在世代间隔、育种成本投入以及遗传选择准确性方面有明显的差异,尽管GBP在育种投入方面与CPTP相比有非常明显的优势,但是由于rmg[基因组育种值(GEBV)与育种值真值之间的相关]值偏小,在青年公牛选育方面还需要谨慎对待。影响rmg的因素主要有4个,其中标记与数量性状基因座(QTL)之间的连锁不平衡程度(LD)和参考群体规模可以在模拟计算和育种实践中通过技术手段和育种投入加以控制并改善。文章旨在利用基因组选择技术彻底改变目前传统的奶牛育种体系的架构,极大程度地丰富奶牛育种规划的设计方案,并提高奶牛育种规划的育种效果和经济效益。     

基因组选择技术及其在猪育种中的应用探讨

基因组选择(Genomic Selection,GS)技术是利用覆盖全基因组与性状相连锁的标记信息,通过标记效应的求解和加和,得到个体基因组估计育种值(GEBV),从而达到对畜禽个体进行准确选择的目的。该技术率先在奶牛育种中得到广泛应用。在猪育种中,以杜洛克猪为代表,基因组选择技术的应用可以达到早期选择和提高选择准确性的效果,然而对于母系猪(以繁殖性状选择为主),并没有经济有效的利用方案。本文首先对基因组选择应用过程中关键问题进行讨论;其次简要介绍了基因组选择技术在父系猪中的应用情况;最后围绕我国母系猪育种的现状,探讨基因组选择技术在母系猪中如何应用。     

巴中市柞蚕3项地方标准正式实施

四川省巴中市质量技术监督局发布《柞蚕小蚕保护育技术规程》等3项区域性地方标准,并于2018年10月20日正式实施。本次发布实施的柞蚕生产标准分别是《柞蚕小蚕保护育技术规程》(DB5119/T1-2018)、《生态柞园培植技术规程》(DB5119/T2-2018)、《柞蚕大蚕绿色省力放养技术规程》(DB5119/T3-2018)。     

基于元共祖的基因组联合育种模拟研究

旨在将整合元共祖的一步法(single-step genomic best linear unbiased prediction with metafounders,MF-SSGBLUP)应用到基因组联合育种中,并与其他经典基因组选择方法进行比较分析。本研究使用QMSim软件模拟3个系谱相互独立的奶牛群体;分别使用广义最小二乘法(generalized least squares,GLS)和原始方法(naïve,NAI)估计不同群体间的祖先关系矩阵Γ;将MF-SSGBLUP、SSGBLUP和BLUP用于3个模拟群体的联合育种,评估各方法在遗传参数和育种值估计方面的差异。在不同遗传力下,GLS所得的Γ矩阵在对角线元素上略低于NAI法,在非对角线元素上没有明显差异,且基因组关系矩阵与基于元共祖构建的亲缘关系矩阵对角线元素相关系数(0.750~0.775)高于基因组关系矩阵与传统的亲缘关系矩阵相关系数(0.508~0.572)。MF-SSGBLUP遗传力估计值(0.138、0.140、0.297和0.298)与当代群体遗传力(0.107和0.296)的偏差小于其余两种方法(0.145、0.173、0.273和0.340),且MF-SSGBLUP估计育种值准确性(0.888~0.908)高于SSGBLUP法(0.863~0.876)和BLUP法(0.854~0.871)。表明,MF-SSGBLUP的遗传参数估计值无偏性更好,估计育种值准确性更高。根据上述模拟数据结果表明,在联合育种中,整合元共祖的基因组选择方法优于其他经典基因组选择方法。     

逃出"引进退化"死循环畜禽种业如何"出圈"

按照农业农村部最新发布《全国畜禽遗传改良计划(2021-2035年)》,我国畜禽核心种源自给率已超75％,但与发达国家仍存在差距,自主创新能力也有待加强. 在农业育种领域,越高级的生物,育种所要花费的时间越长.比起农作物可以通过南繁育种缩短育种年限而言,畜禽育种几乎没有捷径可走.而且长期以来,由于引进种源质量不高,加上重引进而轻选育,畜禽种源培育面临过"引进——退化——再引进——再退化"的怪圈.如何"出圈"?畜禽"卡脖子"的环节有哪些?     

基于基因组重测序的地方畜禽选择信号研究进展

选择信号是畜禽进化过程中遗留在基因组上的遗传印记,探究种群间选择信号的特征有助于了解种群遗传进化和选择进展,将正向选择应用于育种可提高育种进程。重测序等相关分子技术的发展为研究基因组进化影响表型提供了方法和机会。本文综述了基于基因组测序技术的地方畜禽在长期驯化中的选择信号,为地方畜禽的进化发展研究提供了理论基础。     

北京市种猪基因组选择育种平台的构建与应用

2006年,北京市建立了种猪遗传评估数据平台。截止到2021年底,平台共收录371.46万头种猪系谱信息,51.23万条达100 kg体重日龄记录,50.90万条达100 kg活体背膘厚记录和45.15万条窝产仔记录。2015年,北京市将常规育种与基因组育种相结合,启动了种猪基因组选择育种平台构建工作,北京市种猪遗传评估进入基因组选择时代。截止到2021年底,平台建立了大白猪基因组选择参考群体,规模达到5 335头;开发基因组遗传评估系统,实现了将复杂的基因组选择计算过程转化为“一键式”操作;利用一步法（ssGBLUP）对9个种猪场的4 631头大白猪进行基因组遗传评估。基因组选择实施后,选择准确性大幅提高。早期选择时,达100 kg体重日龄的育种值准确性由0.56提高至0.66,达100 kg活体背膘厚的基因组育种值准确性由0.56提高至0.70,总产仔数育种值准确性由0.41提高至0.60。终选时,达100 kg体重日龄的育种值准确性由0.69提高至0.79,达100 kg活体背膘厚的基因组育种值准确性由0.72提高至0.80,总产仔数性状育种值准确性由0.41提高至0.61。基因...