怎样做好母蛾样本管理工作

母蛾样本质量、数量和镜检方法是影响蚕种微粒子病检验准确性的三要素。这里就母蛾样本的管理谈几点作法,涉及批次设计,小批段划分,袋蛾抽样,蛾袋收烘及送检等方面,并制作流程图。     

浅谈如何提高工程预结算的准确性

工程预结算准确性的因素分析主要有工程设计受到客观条件影响和制约、工程量计算误差的影响、预结算人员素质的影响、定额理解与使用上的影响、建设工程材料及设备价格的影响等五个因素,就如何提高工程预结算的准确性从编制人员的专业学习、施工图纸的预、信息资料的收集、变更工程的整理及工作经验的总结等方面对如何提高工程预结算的准确性进行论述,给工程预算人员的工作提供一些借鉴。     

利用后裔测定验证大白猪基因组选择实施效果研究

旨在通过测定基因组选择选留的大白公猪的后裔生产性能,探究基因组选择实际育种效果。本研究选用913头大白猪构建参考群体,利用ssGBLUP对新出生的823头大白公猪在去势前进行第一次基因组评估,待生产性能测定后进行第二次基因组评估,最终选留10头性能差异显著的公猪留种,比较其后代生长性状表型和育种值及综合选择指数差异。结果表明,两次基因组遗传评估,达100 kg体重日龄、100 kg活体背膘厚和总产仔数3个性状基因组育种值（GEBV）估计准确性分别由0.56、0.67和0.64提高至0.73、0.73和0.67,两次基因组选择基因组母系指数相关系数为0.82,表明在去势前进行公猪基因组选择具有较高的准确性,可实现种猪早期选择。根据各性状GEBV和基因组母系指数,10头公猪被划分为高、低生产性能组,后裔测定成绩表明,两组公猪后代100 kg体重日龄表型均值之差为2.58 d,育种值之差为3.08 d,100 kg活体背膘厚表型均值之差为1.15 mm,育种值之差为1.03 mm,综合母系指数均值之差为9.3,除后代100 kg体重日龄表型均值之差外,其他差异均达到极显著水平。本研究证明,在基因组评估中具有显著差异的公猪其后代在表型值和育种值等方面均存在显著差异,通过基因组选择能够挑选出优秀种公猪,可将其遗传优势传递给后代。     

DHI实验室乳成分-体细胞联体仪的年度自校实验

我国已开展奶牛生产性能测定（DHI）工作有10余年的时间,目前已形成了一套完整的工作流程。乳成分-体细胞联体仪凭借着检测速度快、重复性好、样品用量少等优势,成为了DHI实验室检测乳成分和体细胞的核心仪器。但目前缺少有资质的专业计量部门对乳成分-体细胞联体仪进行校准。基于现状,本文以本特利乳成分-体细胞联体仪（Bentley FTS-Somacount FCM）为例,从空白样测试、重复性测试、残留效应测试、准确性测试、均质效率测试及稳定性测试等方面,进行了年度自校实验,为行业内部仪器的年度自校提供参考。     

肉鸡育种信息管理与数据分析系统

在肉鸡育种中，准确而完整的数据记录是进行有效选择的基础。传统的手工纸上记录方法，需经数据整理后，在办公室将数据输入计算机。这种方法不仅耗时耗工，而且由于记录输入环节多，数据准确性受到一定的影响。商业化肉鸡育种具有群体规模大、世代间隔短、整个生活期内实施育种措施多的特点，设计一个完善的肉鸡育种计算机管理系统，及时收集处理所有的肉鸡育种资料，指导选种、选配工作的顺利进行，是整个育种工作中的一个重要环节。     

两种算法推测奶牛产期准确性的比较

通过对奶牛两种推测奶牛产期算法准确性的比较,对两种算法的实用性进行了评价.选择辽宁省鞍山恒利奶牛场的30头妊娠母牛,记录其配种日期与实际产期,分别用两种算法对预产期进行估计,并与实际产期进行比较,分析两种算法的准确性.其中算法1为配种月减3,配种日加6;算法2为配种月减3,配种月为5月时配种日加4,为3月或4月时配种日加5,为7月或12月时配种日加6,其他配种月为配种日加7.结果显示,算法1和算法2预测的偏差差异不显著,实际生产中都可以使用;不同季节配种的奶牛,其妊娠期长短差异不显著;配准季节对两种算法的预测效果无显著影响.建议奶牛养殖中无论采用哪种预测算法,都应该在预产期前10d开始加强对孕牛的管理,并做好接产准备.     

猪主要经济性状的基因组选择研究

旨在系统比较GBLUP、SSGBLUP、BayesA、BayesB、BayesC、BayesLASSO、BSLMM和BayesR等8种方法对猪重要经济性状基因组选择的准确性。本研究以本实验室收集的2 585头大白猪达100kg日龄、达100kg背膘厚和母猪乳头数3个性状为分析对象,结合猪50K基因芯片分型数据,以加性模型为基础,利用5倍交叉验证比较8种方法的基因组选择准确性。研究发现,基因组选择的准确性与不同性状估计遗传力呈正相关。交叉验证结果表明,预测准确性最高的性状为达100kg日龄,但不同方法在不同性状中表现并不完全相同,在达100kg日龄和达100kg背膘厚中SSGBLUP基因组预测准确性均为最高,而在母猪乳头数中BayesA的基因组预测准确性最高。综上表明,对小样本开展基因组预测时,中、高等遗传力性状可以选择SSGBLUP方法,低等遗传力性状可以选择BayesA方法。如何优化和选择一种广泛适用于所有性状的方法,可能是未来研究的方向。     

精细化的基础是标准化

过去说,会哭的孩子多吃奶,现在的年轻妈妈们却讲究科学喂养。怎样科学?前一段还真的眼见为实看过一个例子。一进屋就见瓶瓶罐罐摆了一桌子,而且那些瓶瓶罐罐虽然形状大小不一却像实验室的量杯试管一样都有刻度线。墙上贴着一张计算表,沙发上放着好几本育儿方面的书刊读物。孩子哭了,妈妈并不急着喂奶,而是抱着孩子听听、摸摸,翻开书看看,才开始取出奶、水,还有各种汁呀粉呀的。一边在那些大杯小瓶之间调来倒去,一边给客人解释现在是什么时间,应该喂什么,什么浓度,什么温度,什么营养。说得头头是道,做得有条不紊。最后还像做广告似的来了一句,这某某产前培训班的培训还真管用!瞧那从容熟练的架势,俨然是进了实验室的感觉。大家一     

浅谈如何确保种子室内检测数据的准确性

简要论述了影响种子室内检测数据准确性的各个环节,并就如何进行有效控制、提高结果的准确性进行介绍。