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1.
利用祁连圆柏整株生物量与生长指标数据,为估算祁连圆柏林的生物量估算提供参考。通过野外调查,共获取了63株祁连圆柏天然林样木生物量与生长指标实测数据。用其中50株样木数据进行回归模拟,用其余的13株样木数据对模型可靠性进行检验,构建器官生物量与生长指标间的回归模型。结果表明,祁连圆柏单木水平下,树干生物量模型的R2adj为0.96,均方根、模型有效性和残差系数分别为0.50、0.85和0.05;枝条生物量模型的R2adj为0.897,均方根、模型有效性和残差系数分别为0.69、0.80和-0.66;叶生物量模型的R2adj为0.61,均方根、模型有效性和残差系数分别为0.54、0.86和0.15;根生物量模型的R2adj为0.93,均方根、模型有效性和残差系数分别为0.12、0.997 和-0.01。在调查数据范围内构建的模型较好地反映了祁连圆柏生物量与生长指标间的关系,形式简单、使用方便;与实测值相比,树干与叶生物量模拟值偏小,枝和根偏大。  相似文献   
2.
旨在评估宁夏地区荷斯坦牛乳房性状的遗传水平。本研究使用DMU(v6.0)软件的AI-REML模块结合EM算法并配合多性状动物模型对宁夏地区12 415头荷斯坦牛,包括111 735个观察值的9个乳房性状进行遗传参数估计,运用主成分分析法(PCA)探讨构象性状之间的关系。结果表明,宁夏地区荷斯坦牛乳房性状遗传力处于中等偏低水平,乳房深度遗传力值为0.242,乳房质地为0.080,悬韧带为0.183,前乳房附着为0.230,前乳头位置为0.231,前乳头长度为0.173,后乳房高为0.272,后乳房宽为0.378,后乳头位置为0.169。各性状遗传相关范围为-0.277~0.706,表型相关范围为-0.084~0.316。研究共筛选出特征值≥1的4个主成分,占总方差的64.19%,且9个乳房性状在前3个主成分中已全部体现,荷载系数均在0.4以上。本研究通过对宁夏地区奶牛DHI数据的深入挖掘和遗传参数估计,准确地把握了宁夏奶牛群体的结构特征,对于奶牛的选种选配和育种规划具有重要意义。  相似文献   
3.
对湖羊生长性状的表型参数和遗传参数的估测表明,性别对这些生长性状有极显著的影响,在遗传参数的估测中剔除性别的效应可提高估计的正确性。初生重、断奶重、三月龄重、六月龄重、周岁重和日增重等性状都属于高遗传力性状,遗传力分别为0.4190,0.3042.0.6023,0.6077,0.3956和0.6945.根据相关分析结果,为提高湖羊的生长速度和肉用性能,把日增重和三月龄重作为主要选择性状,预期可获得较好的效果  相似文献   
4.
春小麦优良变异类型的选择参数—协调指数   总被引:1,自引:1,他引:0  
用分形理论的思想 ,对小麦分离与不分离群体内各单株性状组合特征进行系统分析 ,在不改变性状表达程度与群体分布状态的前提下 ,根据各单株的每一性状占各自群体最大值的比例数 ,及各比例数大小序号 ,求二者间双对数的回归斜率 ,作为该单株性状组合的协调指数。结果表明 ,该指数小 ,表示本单株各性状在表达程度上接近 ,说明性状间关系比较协调 ,否则即不协调。  相似文献   
5.
朱砂叶螨对两种杀螨剂的抗性遗传力及风险评估   总被引:3,自引:3,他引:3  
在室内抗性培育的基础上,应用数量遗传学中的域性状分析法研究了朱砂叶螨对甲氰菊酯和阿维菌素两种杀螨剂的抗性现实遗传力,并对两种药剂在不同杀死率下,朱砂叶螨抗性发展的速率进行了预测。结果表明,用甲氰菊酯、阿维菌素分别连续汰选16、18代后,朱砂叶螨对两者的抗性分别为28.61和4.36倍,抗性现实遗传力分别为0.2685和0.1385。在室内选择条件下,杀死率为50%~90%时,要获得10倍抗性,甲氰菊酯需要约13~6代,阿维菌素需要约28~13代。生物源农药阿维菌素的抗性风险明显低于菊酯类药剂甲氰菊酯。试验结果为朱砂叶螨抗性治理提供了理论依据。  相似文献   
6.
棉铃虫对拟除虫菊酯类杀虫剂抗性遗传力的分析   总被引:3,自引:5,他引:3  
采用域性状分析法,估算了棉铃虫对氰戊菊酯、三氟氯氰菊酯和溴氟菊酯的抗性现实遗传力,并对3种菊酯的抗性风险进行了评估。结果表明,棉铃虫对氰戊菊酯、三氟氯氰菊酯和溴氟菊酯的抗性现实遗传力分别为0.2027、0.1554和0.1084。假设田间种群的抗性现实遗传力为估算值的一半,杀死率为80%,预计抗性增长到10倍时,氰戊菊酯可使用14次,三氟氯氰菊酯可使用19次,溴氟菊酯可使用31次。三氟氯氰菊酯和溴氟菊酯的抗性风险明显低于氰戊菊酯;棉铃虫对含氟菊酯的抗性发展速度明显低于不含氟的菊酯。试验结果为实际应用提供了理论依据。  相似文献   
7.
Osteochondrosis (OC) is an injury to cartilage canals with a following necrosis in the growth cartilage, from there it can develop to osteochondrosis dissecans (OCD). Due to its high impact in the equine industry, new insights into predisposing factors and potential high‐risk genetic variants are warranted. This article reviews advancements in quantitative and molecular genetics in refining estimation of genetic parameters and identifying predisposing genetic loci. Heritabilities were highest for hock OC with estimates at 0.29–0.46 in Hanoverian warmblood and Norwegian trotters, whereas in Thoroughbreds only very low genetic variation seemed to be present in hock OC lesions. Whole genome scans using the Illumina Equine SNP50 or SNP70 Beadchip were performed in Thoroughbred, Standardbred, French and Norwegian trotter, Hanoverian and Dutch warmblood. Validation studies in Spanish Purebred and Hanoverian warmblood horses corroborated OC risk loci on ECA 3, 14, 27 and 29. Particularly, a strong association with hock‐OCD was found for a single nucleotide polymorphism (SNP) on horse chromosome (ECA) 3 upstream to the LCORL gene. Gene expression and microRNA analyses may be helpful to understand pathophysiological processes in equine OC and to connect OCD‐associated genomic regions with potential candidate genes. Furthermore progress in elucidating the underlying genetic variants and pathophysiological changes in OC may be expected from whole genome DNA and RNA next‐generation sequencing studies.  相似文献   
8.
So far, rumination has been used as a proxy for monitoring dairy cow health at farm level. However, investigating its genetic aspects as well as its correlation with other important productive traits may turn this management tool into a new informative selection criterion. However, scientific evidences on genetic correlation among rumination time (RT) and milk production and milk composition are still scarce. Therefore, the objective of this study was to estimate the heritability of RT across three lactation phases and its genetic correlation with milk production, milk composition and somatic cell count (SCC). Results of our study showed that heritability for RT was 0.34 and was constant across lactation. The mean genetic correlations between RT and milk production and composition traits were 0.07 (milk production), ?0.07 (protein yield), ?0.31 (fat yield), and ?0.32 (fat/protein ratio). The mean genetic correlation between RT and the SCC was 0.05.  相似文献   
9.
This study was conducted from 1992-2002 on 65,534 individual milk records and fat percentage in 473 herds, in six provinces of Khuzestan, Mazndaran, W. Azerbaijan, E. Azerbaijan, Ardabil and Gilan. The data was analyzed by SAS sotfware using GLM procedure. The heritability and breeding value of 1,195 animals were calculated by DFRML procedure. The average milk yield per lactation, days of lactation, fat percentage and LSM of fat percentage were 1,513 kg, 202 days, 5.04 and 6.77, respectively. The estimated heritability of milk was 0.16. The LSM of average milk production in the provinces of Gilan, Mazandaran, E. Azerbaijan, W. Azerbaijan, Khuzestan and Ardabil were: 1,452, 1,586, 1,382, 1,183, 2,135 and 1,189 kg, respectively. These results indicated that Khuzestan province has the highest potential in the field of milk production. The top five highest breeding value bulls have been introduced to artificial insemination's station in the city of Uremia.  相似文献   
10.
We incorporated explanatory factors including stream habitat type and fish density into individual‐based models with dynamic connections among adjacent habitat units to infer dispersal behaviour of juvenile steelhead Oncorhynchus mykiss in a Great Lakes watershed. We used mark–recapture data and an inverse modelling approach to estimate daily probability of steelhead moving out of a habitat unit, P(move), according to four competing models. The models used included (i) a null model where all fish had equal movement probability; (ii) a habitat‐dependent model where P(move) depended on the habitat type; (iii) a density‐dependent model of P(move); and (iv) a model where P(move) depended on both density and habitat type. The habitat‐dependent model provided the most parsimonious fit to the observed data according to Akaike's information criteria (AICc). In the null model, P(move) averaged 0.70, whereas P(move) averaged 0.75 in pools, 0.68 in riffles and 0.73 in runs in the habitat‐dependent model.  相似文献   
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