In order to improve the breeding effect of livestock, the data were read from an Excel file with Active Server Page （ASP） programs, and the breeding values of breeding stock were calculated by best linear unbiased p...In order to improve the breeding effect of livestock, the data were read from an Excel file with Active Server Page （ASP） programs, and the breeding values of breeding stock were calculated by best linear unbiased prediction （BLUP） method.展开更多
【目的】揭示基于动物模型最佳线性无偏预测(animal model best linear unbiased prediction,AM-BLUP)的选择指数对杜洛克猪生长及繁殖性状的选育效果。【方法】在采用AM-BLUP方法估计个体目标性状育种值基础上,以达100 kg体质量日龄(...【目的】揭示基于动物模型最佳线性无偏预测(animal model best linear unbiased prediction,AM-BLUP)的选择指数对杜洛克猪生长及繁殖性状的选育效果。【方法】在采用AM-BLUP方法估计个体目标性状育种值基础上,以达100 kg体质量日龄(相对权重0.7)和100 kg活体背膘厚(相对权重0.3)为主选性状构建选择指数,对1个闭锁的杜洛克猪群开展持续7年(2013—2019年)的选育,系统分析选育期间猪群6个生长及繁殖性状表型值、估计育种值(estimated breeding value,EBV)、选择指数及近交系数的变化。【结果】相较于2013年,2019年猪群达100 kg体质量日龄、100 kg活体背膘厚和30~100 kg料重比分别极显著缩短4.45 d、降低0.52 mm和降低0.05(P<0.01);初产和经产母猪的总产仔数分别提高0.99头(P<0.05)和1.02头(P>0.05),产活仔数分别提高0.72头和0.49头(P>0.05),21日龄窝重分别降低0.39 kg和提高6.20 kg(P>0.05);主选性状达100 kg体质量日龄和100 kg活体背膘厚的EBV分别极显著降低3.447和0.533(P<0.01),选择指数极显著提高23.62(P<0.01),除30~100 kg料重比外,其余辅选性状的EBV均获得了不同程度改进。选育结束时,群体平均近交系数为3.1973%,年均增量为0.4904%。【结论】基于AM-BLUP的指数选择可有效改良猪的生产性状,但不同性状的具体选择进展会因其遗传特性的不同而异。展开更多
【目的】为提高豫农黑猪体尺性状遗传参数估计的准确性,加快豫农黑猪选育进展。【方法】利用最佳线性无偏预测(best linear unbiased prediction,BLUP)和基因组最佳线性无偏预测(genomic best linear unbiased prediction,GBLUP)2种方法...【目的】为提高豫农黑猪体尺性状遗传参数估计的准确性,加快豫农黑猪选育进展。【方法】利用最佳线性无偏预测(best linear unbiased prediction,BLUP)和基因组最佳线性无偏预测(genomic best linear unbiased prediction,GBLUP)2种方法,构建3个单性状动物模型,即基于BLUP的模型1、基于GBLUP的模型2以及基于包含基因组近交系数GBLUP的模型3,采用平均信息约束性最大似然算法(average information restricted maximum likelihood,AIREML)对702头豫农黑猪体尺性状的遗传参数进行估计。【结果】在遗传参数估计的准确性方面,模型1估计的准确性低于模型2和3;模型3和模型2相比,提高了胸围、腿臀围和眼肌深度性状遗传参数估计的准确性。模型3估计体高、腿臀围、背膘厚和眼肌深度的遗传力为0.566、0.302、0.467和0.652,属于高遗传力性状;体长、胸围和管围的遗传力为0.152、0.122和0.255,属于中遗传力性状。体尺性状间的表型相关系数为-0.009~0.576,遗传相关系数为-0.108~0.985。【结论】在估计豫农黑猪体尺性状遗传参数时,采用近交系数的GBLUP模型可以提高遗传评估的准确性,本研究结果为生产实践中加快遗传进展提供了科学依据。展开更多
文摘In order to improve the breeding effect of livestock, the data were read from an Excel file with Active Server Page （ASP） programs, and the breeding values of breeding stock were calculated by best linear unbiased prediction （BLUP） method.
文摘【目的】为提高豫农黑猪体尺性状遗传参数估计的准确性,加快豫农黑猪选育进展。【方法】利用最佳线性无偏预测(best linear unbiased prediction,BLUP)和基因组最佳线性无偏预测(genomic best linear unbiased prediction,GBLUP)2种方法,构建3个单性状动物模型,即基于BLUP的模型1、基于GBLUP的模型2以及基于包含基因组近交系数GBLUP的模型3,采用平均信息约束性最大似然算法(average information restricted maximum likelihood,AIREML)对702头豫农黑猪体尺性状的遗传参数进行估计。【结果】在遗传参数估计的准确性方面,模型1估计的准确性低于模型2和3;模型3和模型2相比,提高了胸围、腿臀围和眼肌深度性状遗传参数估计的准确性。模型3估计体高、腿臀围、背膘厚和眼肌深度的遗传力为0.566、0.302、0.467和0.652,属于高遗传力性状;体长、胸围和管围的遗传力为0.152、0.122和0.255,属于中遗传力性状。体尺性状间的表型相关系数为-0.009~0.576,遗传相关系数为-0.108~0.985。【结论】在估计豫农黑猪体尺性状遗传参数时,采用近交系数的GBLUP模型可以提高遗传评估的准确性,本研究结果为生产实践中加快遗传进展提供了科学依据。
