为探究一步法基因组最佳线性无偏预测(SSGBLUP)法应用于内蒙古绒山羊育种的选择效果,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70 K SNP芯片测序数据,收集整理1至8岁个体的绒毛性状(绒长、绒细和...为探究一步法基因组最佳线性无偏预测(SSGBLUP)法应用于内蒙古绒山羊育种的选择效果,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70 K SNP芯片测序数据,收集整理1至8岁个体的绒毛性状(绒长、绒细和产绒量)生产性能数据和系谱记录,通过设定SSGBLUP法中H逆矩阵的不同矩阵参数(ω,τ)进行基因组育种值估计,并利用五倍交叉验证法评价基因组育种值估计的准确性。结果表明:随着ω的不断增加,SSGBLUP法用于内蒙古绒山羊绒毛性状的基因组育种值估计准确性越高。结合ABLUP和GBLUP的遗传参数估计结果可知,当τ为0.3、ω为0.9时,内蒙古绒山羊绒毛性状的基因组选择准确性较好。其中,绒长的准确性为0.7028,绒细准确性为0.6682,产绒量准确性为0.7131。对SSGBLUP方法的H矩阵选择合适的尺度参数可提高内蒙古绒山羊绒毛性状基因组育种值估计的准确性,加快种群的遗传改良,缩短世代间隔。展开更多
该研究旨在通过全基因组关联分析挖掘内蒙古阿尔巴斯白绒山羊早期生长性状的重要变异位点及候选基因,为该品种的遗传改良提供重要的分子标记。基于山羊70 k SNP芯片对2299只内蒙古阿尔巴斯白绒山羊个体进行基因分型,对表型、环境效应以...该研究旨在通过全基因组关联分析挖掘内蒙古阿尔巴斯白绒山羊早期生长性状的重要变异位点及候选基因,为该品种的遗传改良提供重要的分子标记。基于山羊70 k SNP芯片对2299只内蒙古阿尔巴斯白绒山羊个体进行基因分型,对表型、环境效应以及个体基因型建立混合线性模型开展GWAS研究。结果显示,在全基因组上共检测出24个与绒山羊早期生长性状显著相关的SNP位点,定位到31个候选基因,其中与初生重、断奶重、断奶前日增重和周岁重显著相关的候选基因分别有6、 11、 12和2个。GO功能和KEGG通路分析结果表明,这些候选基因中最显著的生物学过程为分子功能的钙依赖性磷脂酶A2活性、通路为α-亚麻酸代谢通路和亚油酸代谢通路。可见,通过全基因组关联分析可筛选到阿尔巴斯白绒山羊早期生长性状的重要候选基因,根据筛选的重要基因可有目标的对阿尔巴斯白绒山羊早期生长性状进行选育。展开更多
文摘为探究一步法基因组最佳线性无偏预测(SSGBLUP)法应用于内蒙古绒山羊育种的选择效果,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70 K SNP芯片测序数据,收集整理1至8岁个体的绒毛性状(绒长、绒细和产绒量)生产性能数据和系谱记录,通过设定SSGBLUP法中H逆矩阵的不同矩阵参数(ω,τ)进行基因组育种值估计,并利用五倍交叉验证法评价基因组育种值估计的准确性。结果表明:随着ω的不断增加,SSGBLUP法用于内蒙古绒山羊绒毛性状的基因组育种值估计准确性越高。结合ABLUP和GBLUP的遗传参数估计结果可知,当τ为0.3、ω为0.9时,内蒙古绒山羊绒毛性状的基因组选择准确性较好。其中,绒长的准确性为0.7028,绒细准确性为0.6682,产绒量准确性为0.7131。对SSGBLUP方法的H矩阵选择合适的尺度参数可提高内蒙古绒山羊绒毛性状基因组育种值估计的准确性,加快种群的遗传改良,缩短世代间隔。
文摘该研究旨在通过全基因组关联分析挖掘内蒙古阿尔巴斯白绒山羊早期生长性状的重要变异位点及候选基因,为该品种的遗传改良提供重要的分子标记。基于山羊70 k SNP芯片对2299只内蒙古阿尔巴斯白绒山羊个体进行基因分型,对表型、环境效应以及个体基因型建立混合线性模型开展GWAS研究。结果显示,在全基因组上共检测出24个与绒山羊早期生长性状显著相关的SNP位点,定位到31个候选基因,其中与初生重、断奶重、断奶前日增重和周岁重显著相关的候选基因分别有6、 11、 12和2个。GO功能和KEGG通路分析结果表明,这些候选基因中最显著的生物学过程为分子功能的钙依赖性磷脂酶A2活性、通路为α-亚麻酸代谢通路和亚油酸代谢通路。可见,通过全基因组关联分析可筛选到阿尔巴斯白绒山羊早期生长性状的重要候选基因,根据筛选的重要基因可有目标的对阿尔巴斯白绒山羊早期生长性状进行选育。