本研究旨在挖掘影响蕨麻猪总产仔数(Total number born,TNB)和产活仔数(Number born alive,NBA)的候选基因,为蕨麻猪高繁殖力基因组选育提供参考数据。采集140头蕨麻猪耳组织样品,提取DNA,利用50K液相芯片进行SNPs检测。分别采用广义线...本研究旨在挖掘影响蕨麻猪总产仔数(Total number born,TNB)和产活仔数(Number born alive,NBA)的候选基因,为蕨麻猪高繁殖力基因组选育提供参考数据。采集140头蕨麻猪耳组织样品,提取DNA,利用50K液相芯片进行SNPs检测。分别采用广义线性模型和混合线性模型对140头蕨麻猪个体的SNPs与TNB和NBA进行全基因组关联分析(Genome-wide association studies,GWAS),筛选影响该群体繁殖性状的候选基因。结果显示:针对TNB和NBA等2个性状,广义线性模型分别检测到14个和1个显著的SNPs位点。混合线性模型检测到TNB有2个显著的SNPs位点;未检测到显著影响NBA的SNP。筛选ZCCHC24、ENSSSCG00000046125和TENM1作为影响TNB的重要候选基因,ZCCHC24作为影响NBA的重要候选基因。展开更多
目的：测定蕨麻小型猪体重和主要脏器重量，计算脏器系数，并对脏器重量与体重进行相关分析和回归分析。方法选取7～15月龄普通级蕨麻小型猪21头（其中雌性12头，雄性9头），分别测定体重和心脏、肝脏、脾脏、肺脏、肾脏、脑、膀胱和胃...目的：测定蕨麻小型猪体重和主要脏器重量，计算脏器系数，并对脏器重量与体重进行相关分析和回归分析。方法选取7～15月龄普通级蕨麻小型猪21头（其中雌性12头，雄性9头），分别测定体重和心脏、肝脏、脾脏、肺脏、肾脏、脑、膀胱和胃等8个主要脏器重量，计算脏器系数，再用Student′s t test分析性别间差异，用SAS软件进行各脏器重和体重间的相关、线性回归、多元线性回归和多重回归分析。结果性别间比较，蕨麻小型猪体重、脏器重量和脏器系数差异无显著性。相关分析显示主要脏器的重量与体重相关性显示出了一致的变化规律，均与体重呈正相关，其中心脏、肝脏、脾脏、肾脏的重量与体重显著正相关（P＜0.05），线性回归分析表明线性方程具有实际意义。多元线性回归分析显示心脏和胃重量与体重有显著直接相关性，其中心脏重与体重相关性最强。进一步多重回归分析说明，肝脏、肺脏、肾脏、膀胱分别与心脏和胃表现显著回归，而脾脏与肝脏表现显著回归。结论蕨麻小型猪的主要脏器系数性别间差异无显著性，主要脏器与体重存在一定的线性关系。展开更多
文摘本研究旨在挖掘影响蕨麻猪总产仔数(Total number born,TNB)和产活仔数(Number born alive,NBA)的候选基因,为蕨麻猪高繁殖力基因组选育提供参考数据。采集140头蕨麻猪耳组织样品,提取DNA,利用50K液相芯片进行SNPs检测。分别采用广义线性模型和混合线性模型对140头蕨麻猪个体的SNPs与TNB和NBA进行全基因组关联分析(Genome-wide association studies,GWAS),筛选影响该群体繁殖性状的候选基因。结果显示:针对TNB和NBA等2个性状,广义线性模型分别检测到14个和1个显著的SNPs位点。混合线性模型检测到TNB有2个显著的SNPs位点;未检测到显著影响NBA的SNP。筛选ZCCHC24、ENSSSCG00000046125和TENM1作为影响TNB的重要候选基因,ZCCHC24作为影响NBA的重要候选基因。
文摘目的：测定蕨麻小型猪体重和主要脏器重量，计算脏器系数，并对脏器重量与体重进行相关分析和回归分析。方法选取7～15月龄普通级蕨麻小型猪21头（其中雌性12头，雄性9头），分别测定体重和心脏、肝脏、脾脏、肺脏、肾脏、脑、膀胱和胃等8个主要脏器重量，计算脏器系数，再用Student′s t test分析性别间差异，用SAS软件进行各脏器重和体重间的相关、线性回归、多元线性回归和多重回归分析。结果性别间比较，蕨麻小型猪体重、脏器重量和脏器系数差异无显著性。相关分析显示主要脏器的重量与体重相关性显示出了一致的变化规律，均与体重呈正相关，其中心脏、肝脏、脾脏、肾脏的重量与体重显著正相关（P＜0.05），线性回归分析表明线性方程具有实际意义。多元线性回归分析显示心脏和胃重量与体重有显著直接相关性，其中心脏重与体重相关性最强。进一步多重回归分析说明，肝脏、肺脏、肾脏、膀胱分别与心脏和胃表现显著回归，而脾脏与肝脏表现显著回归。结论蕨麻小型猪的主要脏器系数性别间差异无显著性，主要脏器与体重存在一定的线性关系。
