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显性效应对内蒙古绒山羊产绒量和绒纤维直径育种值估计准确性的影响: 2025年; 旨在分析动物遗传评估模型中加入显性效应是否可以有效提高内蒙古绒山羊绒毛性状育种值预测的准确性。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)2256只个体的70K SNP芯片测序数据,收集整理1至8岁个体的绒毛性状(绒纤维直径和产绒量)生产性能数据和系谱记录,根据是否考虑显性效应,建立两个动物模型,利用BLUP和GBLUP方法进行遗传参数及育种值的估计,进一步通过交叉验证的方法评价绒毛性状育种值估计的准确性,确定最佳遗传评估模型。最后建立多变量动物模型进行两个性状的遗传相关及育种值准确性估计,对比单性状和多性状模型下估计遗传参数及育种值准确性的差异。研究结果表明:当遗传评估模型中不考虑显性效应时,基于BLUP和GBLUP法估计产绒量的加性遗传力分别为0.156和0.215,育种值估计准确性分别为27.58%和60.33%;绒纤维直径的加性遗传力为0.252和0.292,育种值估计准确性为28.08%和62.33%。在动物模型中同时考虑加性和显性效应时,基于BLUP和GBLUP法估计产绒量的加性遗传力分别为0.150和0.200,显性遗传力为0.147和0.070,育种值估计准确性分别为38.50%和72.62%;绒纤维直径的加性遗传力为0.263和0.290,显性遗传力为0.288和0.026,育种值估计准确性为39.66%和65.97%。最佳模型下,产绒量和绒纤维直径的遗传相关为0.3400,表型相关为0.0385。产绒量和绒纤维直径育种值估计准确性比基于单性状下的育种值估计准确性分别提高9.81%~19.43%和14.01%~21.97%。综上所述,产绒量属于中等偏低遗传力,绒纤维直径属于中等偏高遗传力,两个性状的遗传相关相对较小,说明对产绒量的选育提高不会造成绒纤维直径的变粗。GBLUP法的估计的各性状育种值准确性显著高于BLUP法,产绒量提高了10.92%~12.29%,绒纤维直径提高了3.64%~11.58%。基于多性状动物模型下育种值估�; 习海娇李金泉张燕军张燕军王瑞军梅步俊王娜苏蕊苏蕊; 关键词：内蒙古绒山羊产绒量显性效应

一种高产蛋黄羽肉鸡的基因组育种值遗传评估方法: 本发明公开一种高产蛋黄羽肉鸡的基因组育种值遗传评估方法，涉及家禽选育技术领域。该方法包括测定鸡群体重和产蛋数、基因组标记分型、估计基因组标记效应值、计算基因组标记评估指数，计算个体基因组评估指数、选择留种个体等步骤。本发...; 刘天飞瞿浩罗成龙计坚舒鼎铭

基于BLUP育种值和GGE双标图的陈山红心杉优良家系选择: 2025年; 【目的】基于BLUP育种值和GGE双标图评价陈山红心杉家系的速生性和稳定性,为陈山红心杉家系的选择和利用提供依据。【方法】对江西省3个试验点的陈山红心杉1.5代种子园31个半同胞家系进行生长性状(胸径)测定,通过最佳线性无偏预测(BLUP)获得各家系4年生胸径育种值,再进行GGE双标图分析,对家系和试验点进行评价。【结果】3地点联合方差分析结果表明,胸径在家系间、地点间以及地点和家系间差异极显著。GGE双标图分析的前两个主成分解释方差变异的94.73%。安福点的代表性和区分力最强,婺源点的代表性和区分力最弱。最速生的家系是21号、17号和8号,最稳定的家系是22号和18号。21号和17号家系既速生又稳定。【结论】3个试验点中,安福试验点有最好的区分力和代表性。综合考虑,21号和17号为既速生又稳定家系。GGE双标图分析法能有效用于陈山红心杉家系及试验地点的评价。; 陈兴彬黎志强彭小兵娄永锋冷春晖肖平江肖复明; 关键词：最佳线性无偏预测基因型与环境互作 GGE双标图陈山红心杉

利用BLUP和Bayes方法对湘佳黑凤鸡S1系产蛋性状基因组育种值预测效果的比较研究: 2025年; 试验旨在评估湘佳黑凤鸡S1系产蛋性状遗传参数,比较BLUP和Bayes算法对肉鸡产蛋性状基因组育种值预测的准确性,为湘佳黑凤鸡S1系选育及育种值估计的策略提供依据。研究以2886只黄羽肉鸡品系的产蛋性状为研究对象,利用ASREML软件以平均信息约束最大似然法(AIREML)分别估计开产日龄、40周产蛋量以及43周平均蛋重的遗传力和遗传相关,并基于PBLUP、SSGBLUP、GBLUP和BayesA、BayesB、BayesC模型对产蛋性状基因组育种值预测效果进行比较研究。结果显示:开产日龄遗传力为0.263~0.429,40周产蛋量遗传力为0.213~0.359,43周平均蛋重遗传力为0.441~0.553;开产日龄与40周产蛋量、43周平均蛋重间的遗传相关分别为-0.72、0.10,表型相关为-0.57、0.10,40周产蛋量和43周平均蛋重间遗传相关和表型相关系数分别为-0.29和-0.21;在对开产日龄和40周产蛋量的基因组预测准确性上,BayesB方法分别有最高准确性0.236和0.251,BayesC方法对43周平均蛋重有最高的准确性0.345。结果表明:开产日龄和40周产蛋量属于中等遗传力性状,43周平均蛋重属于中等偏高遗传力性状。开产日龄和40周产蛋量之间存在强的遗传负相关,与43周平均蛋重呈低的遗传正相关;40周产蛋量与43周平均蛋重间具有一定程度的遗传负相关。对于开产日龄,Bayes方法的基因组预测准确性均高于GBLUP方法,Bayes方法的计算时间远大于GBLUP;对于40周产蛋量,BayesB方法的预测准确性最高;BayesC方法对43周平均蛋重有最高的准确性。综上所述,在湘佳黑凤鸡S1系产蛋性状中应用BayesB方法将获得最高的育种值估计准确性。; 刘勃攻杨杰肖健贺喜张海涵; 关键词：产蛋性状

荷斯坦牛产奶和繁殖性能基因组育种值与表型值相关性案例分析: 2024年; 本研究收集了浙江嘉兴地区某规模化牧场2007—2023年共1 201头荷斯坦牛的生产性能测定和牛群生产事件记录,并结合895头牛的基因组估计育种值(Genomic Estimated Breeding Values,GEBV),探究了奶牛泌乳和繁殖性能的GEBV和表型的群体规律,揭示了两者之间的相关关系。牛群GEBV和表型规律分析表明,试验牛群的日产奶量随出生年呈上升趋势,而乳脂率和乳蛋白率保持相对稳定,体细胞评分有所降低;初产日龄和头胎妊娠期均随出生年呈下降趋势;产奶量、乳脂率、乳蛋白率以及初产日龄的GEBV均呈上升趋势,而体细胞评分和妊娠期的GEBV呈下降趋势。GEBV与表型值相关性分析表明,对应性状的GEBV与305d产奶量、乳脂率和乳蛋白率的表型值之间均分别呈正相关关系,体细胞评分GEBV与表型之间呈较弱的正相关关系,繁殖指标GEBV与表型值之间的相关性较弱。本研究证实了基因组选择可以提高牛群的产奶性能,试验牛群选育策略取得了显著成效;具有不同遗传特征的性状,其基因组预测效果存在较大差异,这些发现对于改进奶牛的选育策略以及增进对基因组预测技术应用的理解具有一定价值。; 马亦珩张海亮王澳顾利斌顾冻兴樊国良姚伟华闫青霞高红彬瞿长伟陈少祜王雅春; 关键词：泌乳性能繁殖性能

一种基于MCP稀疏深层神经网络模型估计水产动物基因组育种值的方法: 本发明提供一种基于MCP稀疏深层神经网络模型估计水产动物基因组育种值的方法，针对SNP直接加性和互作上位效应利用基于最小最大凹度惩罚函数(MCP)正则化稀疏深层神经网络(DNN‑MCP)模型估计水产动物基因加性效应及非线...; 王扬帆王孟秋倪萍侯虎胡景杰包振民

鄂通两头乌猪生长性状测定与育种值估计研究: 鄂通两头乌猪是以大白猪和通城猪作为父本和母本杂交培育的新品种,主要育种目标性状包括生长速度、饲料效率和背膘厚度。本研究通过对鄂通两头乌后备猪的生长性状进行测定,在鄂通两头乌公猪150日龄、母猪180日龄、阉公猪100 k...; 张巧丽; 关键词：生长性状背膘厚体尺

一种提高绒山羊绒毛性状基因组育种值估计准确性的方法: 本发明公开了一种提高绒山羊绒毛性状基因组育种值估计准确性的方法，所述提高绒山羊绒毛性状基因组育种值估计准确性的方法具体包括如下步骤，步骤一：选取内蒙古绒山羊(阿尔巴斯型)群体作为实验样本，并记录详细准确的表型数据，以及系...; 苏蕊严晓春王志英张涛李文泽张嘉欣张燕军王瑞军吕琦

一种评估香猪表型性状的个体基因组育种值方法: 本发明提供一种香猪表型性状的个体基因组育种值评估方法，涉及动物育种技术领域，为香猪的选种、配种提供理论依据。该发明采用GBLUP(基因组最佳线性无偏估计)模型，结合表型、基因型和谱系信息进行基因组育种值估测，采用自编写的...; 王嘉福王志勇犹龙江陈芳孙镘熹刘畅黄世会牛熙冉雪琴

一种拟合非加性效应的基因组估计育种值的方法: 本发明公开了一种拟合非加性效应的基因组选择新方法。该方法是将基因组选择中的加性效应预测模型和非加性效应预测模型组合成一个预测模型的元算法，这种方法相较于仅拟合加性效应的预测模型通常能够获得更好的预测效果。具体步骤为：获取...; 顾林林姜丹方铭王志勇

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