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随着高通量基因芯片和测序技术的快速发展,促使个体SNP基因型的判型成本快速下降,基因组范围的高密度SNP标记数据已经在家畜群体内使用。传统的LEMAS、LD-MAS或G—MAS预测育种值的能力是有限的,这是因为传统的MAS只使用很少的被证明是有效标记,而这些标记只解释复杂性状很小比例的遗传变异(10%~20%)。为了克服传统MAS的缺陷,Meuwissen等(2001)建议了一种新的、不同的方法,这种方法被叫做基因组选择(GS)。 相似文献
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淮南地区荷斯坦奶牛15个一级体型性状的线性评定 总被引:1,自引:1,他引:0
选择安徽淮南乳品公司为试验点,随机抽取荷斯坦奶牛493头(1~11胎)进行奶牛15个一级体型性状即体高、胸宽、体深、楞角性、尻角度、尻宽、后肢侧视、蹄角度、前房附着、后房高度、后房宽度、悬韧带、乳房深度、乳头位置、乳头长度的线性评定。结果表明:淮南地区荷斯坦奶牛15个一级性状评分分别是13.38分、35.69分、31.46分、31.16分、40.36分、40.49分、32.61分、41.14分、31.95分、46.98分、29.09分、37.47分、15.08分、39.74分和20.82分;功能分各为68分、92分、81分、81分、70分、90分、72分、89分、82分、92分、79分、88分、65分、88分、74分;评定等级分别是中、优、佳、佳、中、优、中、良、佳、优、好、良、中、良、中。同时,在1胎~≥6胎各胎次奶牛平均的整体评定等级各为佳(80.90分)、佳(81.47分)、佳(80.28分)、佳(79.50分)、好(78.57分)、佳(79.60分),而淮南地区荷斯坦奶牛总的平均整体评定等级为佳(80.27分),表现较为理想。 相似文献
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一种扩展的动态选择规则能够在公母畜间有不同的年龄组数目的世代重叠群体内约束年近交速率为一个预定义值,逐年最大化遗传反应。该规则考虑在世代重叠群体中按性别一年龄分组,通过限制父母亲群体性别一年龄组的平均加性遗传相关的增加,从而限制新生后代平均近交系数的增加。动态选择程序通过输入候选个体的BLUP估计育种值、所有个体的加性遗传相关矩阵和所有性别一年龄组的长期遗传贡献,给出最适宜的选留个体数及其每个选留个体最适宜的后代数。猪核心群随机模拟结果显示该动态选择规则能够获得预定义的近交速率。在相同的近交速率条件下,动态选择比截断选择获得高达10%的更多年遗传进展。 相似文献
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电子测定技术是在现代育种技术需要和现代科技进步下发展起来的一种针对饲料报酬测定的新技术,不仅极大提高了测定工作效率,也提供了现代育种技术所需要的动物生长全过程的表型值信息。但电子测定工作数据也带来了与传统习惯认知不同的表现,主要是在工作数据的正确性表述上。测量不确定观点认为,测量过程中的不确定性广泛存在于所有的测量工作中,被测量值(“真值”)是一个理想化概念,而且测量得到的量值(“测量结果”)也必定存在某些不确定的误差。电子测定与传统习惯的人工测定在工作数据正确性表述上不同的原因是测量不确定效应对这两种数据的影响不同,而且电子测定工作数据到目前为止还是一个没有测定意义的纯记录性质的观测列数据。在电子测定过程中,对测定过程的监测和测定数据正确程度的评估是测定管理中一个很重要的工作内容,监测是监视工作数据中的异常表现,评估计算工作数据中的异常表现对其正确性的影响程度。本文在测量不确定性观点下,从监测和评估电子测定工作数据正确性的可行性上分析电子测定过程中可能出现的问题和评定测定工作数据质量可信度的方法。 相似文献
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种猪生长性能的电子测定设备对加快育种做出了重大贡献,我国养猪界对电子测定技术在种猪育种领域的应用价值也有所熟知,但很多猪场并没有使所测定数据发挥应有的作用,原因是人们普遍质疑测定数据的正确性,是测定人员对电子测定的工作数据的正确性表现存在认识误区,从而不能采取有效的测定管理。本文探讨了被测量值与测量误差在人工测定和电子测定工况下的表现和特点,以帮助人们正确认识电子测定设备在种猪生长性能测定中的价值,加快我国种猪的遗传育种进展。 相似文献