动物遗传评估软件研究进展

遗传评估软件在动物领域的应用极大地提高了育种工作效率。随着基因组测序技术不断完善和人工智能技术的兴起,动物遗传评估软件也得到了快速的发展。本文首先介绍了常规育种和基因组育种在动物育种领域的应用,然后重点回顾了GBLUP方法、贝叶斯方法和机器学习以及深度学习方法的全基因组遗传评估软件的特点和发展历史,最后展望了计算机软件在动物遗传评估育种中的未来发展趋势,旨为动物育种领域的研究人员提供相关遗传评估软件的参考。

澳洲白羊生长和繁殖性状的遗传评估

该研究旨在评估澳洲白羊的生长和繁殖性状的遗传特性,为科学选育、良种扩繁和提高优良特性提供理论基础。在对生长性状(初生重、 90天体重、 180天体重、 240天体重、 0~90 d日增重、 90~240 d日增重)和繁殖性状(头胎产羔数、经产羔羊数、头胎窝均重、经产窝均重、头胎窝总重、经产窝总重)进行遗传评估时,使用R包AEFchida建立动物线性混合模型,进行方差组分、遗传参数、遗传相关性和育种值的估计;对于初生重,根据不同母体效应,运用R(v4-1-1)包AEFchida,比较了6种随机效应不同的动物线性混合模型。结果表明,考虑个体加性效应、母体环境效应和母体遗传效应的模型BW1为最优模型,计算初生重遗传力为(0.33±0.04)。繁殖性状在0.03~0.12为低遗传力,其中活羔数(头胎、经产)的遗传力在0.03~0.04,而生长性状在0.33~0.77之间为高遗传力,其中日增重(0~90日、 90~240日)的遗传力在0.46~0.67。产羔数与生长性状相关性较低(0~0.25),初生重与生长性状相关性适中(0.14~0.64),且表型相关性和遗传相关性基本一致。生长性状的育种均值随着年份的增加,整体呈上升趋势;繁殖性状的育种均值则变化幅度较小,选育效果不明显。可见,澳洲白羊繁殖性状和生长性状遗传特性相差较大,应采用不同的选育方式来进一步优化澳洲白羊的生产性能和遗传特性。

肉牛基因组遗传评估

利用最佳线性无偏估计(BLUP)方法估算级进杂交的F2代及以上公、母牛各性状及综合育种值,评估不同肉牛育种值变化的遗传趋势,为制定合理的育种方案,逐步改良牛群的缺陷性状提供依据。该评估根据国内肉牛育种数据的实际情况。整理产犊难易度、断奶重、育肥期日增重、胴体重、屠宰率共5个主要性状,进行肉牛基因组育种值估计,基因组估计育种值(GEBV)经标准化后,加权得到中国肉牛基因组选择指数(GCBI)。结果显示,此次评估的30头母牛有8头公牛GCBI值超过100,在已测群体中排名整体较为靠前,其中6号牛在5个性状中的胴体重和屠宰率的基因组育种值排名较高;评估的20头公牛有7头公牛GCBI值超过100,在已测群体中排名整体较为靠前,其中2号牛在5个性状中的产犊难易度和胴体重的基因组育种值排名较高,4号牛在5个性状中的胴体重和育肥期日增重的基因组育种值排名较高。

《国家生猪核心育种场年度遗传评估报告(2022年度)》解读

我国是世界第一养猪大国,但种猪的生产性能与国际先进水平仍有较大差距。为了提升生猪种业的核心竞争力,农业农村部先后颁布了2轮《全国生猪遗传改良计划》。国家生猪核心育种场遗传评估报告是了解我国生猪育种工作的重要途径,是推动遗传改良计划有序进行的重要措施。《国家生猪核心育种场年度遗传评估报告(2022年度)》基于全国92家瘦肉型品种国家核心场、5家地方品种核心场和6家国家核心种公猪站的相关数据,对2022年度国家核心场的育种进展等情况进行了详细全面地分析和阐述。本文对该报告中核心场数据量统计信息、重要经济性状指标、遗传评估、育种措施、场间关联等指标做了全面分析,以期为我国从事猪育种科研、产业相关人士及行业管理人员提供准确信息解读,完善相关育种工作,提升我国猪遗传改良效率。

高州油茶杂交F1代群体构建及遗传评估Ⅱ

[目的]选择优良杂交组合,提高油茶产量与品质。[方法]选取16个油茶品系作为研究对象,包括6个高州油茶品系、7个普通油茶品系、1个小果油茶品系、1个香花糙果茶品系和1个南山茶品系,采用单交交配设计,设计27个杂交组合,估算杂交亲和性的一般配合力和特殊配合力,分析杂交果实大小、质量、果皮厚等性状以及杂交苗生长性状遗传参数,初步筛选高州油茶优良杂交亲本及优良杂交组合。[结果]参试亲本中:高州油茶为六倍体、八倍体和十倍体,其中以十倍体居多;普通油茶为四倍体、六倍体和十倍体,其中以六倍体居多;小果油茶是六倍体;南山茶和香花糙果茶为四倍体。27个杂交组合总套袋数量为1 360,保存数量1 048,坐果数量519,收获杂交果实285个,获得籽粒数量1 894,坐果率最高的组合为CS1×CG2(86.27%),成果率最高的组合为CS1×CG2(76.47%)。坐果数量在母本间一般配合力效应值最高的是CG2,为13.74;父本间的一般配合力效应值最高的是CG1,为11.74。坐果数量的特殊配合力效应值以CB1×CG1最高(31.03),其次是CG2×CS1(22.26)和CS1×CG2(20.43)。杂交组合CS1×CG2在单果质量、横纵径、果形指数和果皮厚度性状方面表现优良,在苗期生长性状方面,发芽率高、长势好,在子代中生长最旺盛。[结论]参试高州油茶品系中,CG2和CG1杂交亲和性表现较好,采用杂交组合CS1×CG2有望培育出优良的油茶杂交品种。

形态与分子标记用于羊草种质鉴定与遗传评估的研究

利用分子标记与形态标记对随机抽取的 17份禾草种质进行了种质评估的比较研究。结果表明 ,2种方法均在17份供试材料中鉴别出 9份羊草种质 ,占供试样品的 5 3% ,说明分子标记方法用于羊草种质资源鉴定是可行的 ,并具有快速、准确、不受环境条件限制等优点。在 4 0个 10 Mer的随机引物当中新筛选出 2 1个有效引物 ,以其对 9份羊草材料进行 RAPD分析 ,共扩增出 115条带 ,DNA片段大小在 0 .2 kb- 5 .5 kb之间 ,其中 95条带表现出多态性 ,多态比率 82 .6 1% ,平均每个引物扩增的多态性带为 4 .5条。研究表明 ,S12 13- 90 0 ,S12 13- 170 0 ,S12 15 -5 5 0 0 ,S1396 - 1370 ,S1384 - 90 0 ,S12 0 2 - 5 180 ,S12 2 0 - 2 2 0 0 ,S1381- 15 80 ,S12 11- 2 80 0 ,S12 11- 80 0为羊草种质所具有的 10个特异性标记 ,据此可将羊草种质与披肩草、赖草加以区分 ,同时在羊草种内亦发现 13条可区分供试羊草种质的特有标记。形态标记与分子标记相关性分析结果显示 :羊草种质的小穗数 ,种子千粒重 ,叶色 ,有性繁殖量和结实率 5个形态学指标与遗传多样性指标——特有带百分率及遗传距离之间 ,存在一定相关性 ,可以用于羊草种质的遗传评估。笔者对羊草种质资源在收集和评价过程中存在的问题进行了探讨。

用基于Gibbs抽样的贝叶斯方法估计大白猪遗传评估中主选性状的遗传参数

用基于Gibbs抽样的贝叶斯方法估计了大白猪遗传评估中主选性状的遗传参数.结果为:达100 kg体重日龄的窝效应c2为0.182,遗传力为0.346,属于中等遗传力;100 kg体重校正背膘厚的窝效应c2为0.059,遗传力为0.479,属于高遗传力,后备猪达100 kg体重日龄的窝效应大于背膘厚的窝效应;达100 kg体重日龄与100 kg体重校正背膘厚的遗传相关系数为-0.249;大白母猪总产仔数的遗传力较低,为0.119.

国内外肉牛遗传评估体系概况

种公牛的选育是肉牛育种工作的核心。传统选育肉用种公牛需要经过后裔测定进行选择,其优点是准确性高,但存在周期长、屠宰和肉质性状难以收集、成本高等问题,致其选择效率低。自2001年全基因组选择概念提出后,该技术迅速成为动植物育种领域研究的热点。利用全基因组选择进行肉用种公牛的选育,进行早期选择从而大幅度缩短世代间隔,可以提高繁殖性状等低遗传力性状的选择准确性,加快遗传进展,并大大降低育种成本。2014年,美国安格斯协会开始应用全基因组选择技术,其他欧美发达国家也陆续使用,肉牛育种进入基因组时代。中国自2017年开始使用全基因组选择技术选择青年肉用种公牛,并于2020年在全国范围内使用该技术进行基因组遗传评估。本文综述了国内外肉牛遗传评估现状,以期为我国肉牛育种工作提供参考和借鉴。

影响猪遗传评估效果的主要因素研究

综述了影响猪遗传评估效果的主要因素和猪遗传评估的发展趋势。影响猪遗传评估效果的主要因素有猪遗传评估方法、计算技术以及环境效应 (包括方差异质性 )、选择、非加性效应、非正态分布、性状间相关、有重复的记录等模型制约因子等方面。此外 。

鹅胴体和羽绒性状的因子分析及遗传评估——基于因子分析的鹅生产性能评估(Ⅱ)

采用平均类间连锁法依据12个鹅胴体和羽绒性状的公共因子对123个观测个体进行聚类分组和遗传评估。结果表明,当观测个体被分成6组(G1、G2、G3、G4、G5、G6组)时,组间的因子得分具有显著差异;各组产肉力、产毛力和净膛率得分以G1和G2组较高,这些个体的产肉和产毛性能优越,同时具有低脂、肉系水性好、羽绒疏水性强等特点;而脂肪酸品质、产脂力、腿肉率、肌肉水损失、消化力、心功能、绒品质和绒亲水性8个因子得分均以G5和G6组为优,这些个体的脂肪酸品质、羽绒品质以及心胃的辅助性能优越,同时具有腿部肌肉发达,易肥胖,肌肉系水性差等特性。G3和G4则介于两者之间,但其羽型的得分较高。

基于混合线性模型的高州油茶杂交亲和性遗传评估Ⅰ

【目的】提高杂交选育效率,提高南缘油茶的产量,改良其品质。【方法】选取高州油茶4个优树无性系,小果油茶、普通油茶和香花糙果茶各1个无性系,开展5×7的人工控制授粉试验。检测参试亲本染色体倍性,统计杂交试验的授粉花朵保存数量、保存率、坐果数量和坐果率,采用混合线性模型估算不同无性系间亲和性的一般配合力和特殊配合力等遗传参数,综合评估各组合的杂交亲和性,最终确定杂交优势亲本。【结果】参试亲本中,小果油茶是六倍体,普通油茶是八倍体,高州油茶和香花糙果茶是十倍体。40株母树共授粉套袋1 866个,保存1 465个,坐果713个,保存率在母本间差异达极显著水平(P=0.002),坐果率在父本间(P=0.002)和母本间(P <0.001)差异均达极显著水平。♀CG2和♂CG1组合的坐果率在不同组合间的二维交互效果最好。父、母本间平均坐果率最高的分别是香花糙果茶(♂CF1,63.92%)和高州油茶(♀CG2,55.14%)。保存数量和坐果数量配合力混合模型中母本加性效应值高于父本;高州油茶坐果数量的母本一般配合力表现最高的是CG3(0.157),父本一般配合力最高的是CG1(0.137)。坐果数量组合间♀CG2×♂CG1的特殊配合力最高(0.177),其次是♀CG3×♂CG2(0.139)。【结论】高州油茶种内杂交亲和性普遍高于种间杂交。香花糙果茶不适宜作为高州油茶、小果油茶和普通油茶的杂交母本,更适合作为父本或配置授粉树;高州油茶、小果油茶和普通油茶杂交可互为亲本,坐果率差异化和染色体倍性以及亲缘关系密切相关。综合杂交亲和性各遗传参数,CG3可作为优势母本,CG1可作为优势父本。

肉鸡遗传评估与选择技术研究及发展动态

遗传学理论与技术的发展给肉鸡育种带来了革命性的变革,近年来,全球肉鸡遗传育种研究进展日新月异。文章通过利用NCBI PubMed、Highwire等数据库资源,收集了2019年肉鸡遗传评估与选择技术研究相关文献100余篇,从分子遗传研究与遗传资源评估等五个方面对该领域相关研究热点和进展进行了综述。

国际肉鸡育种遗传评估与选择技术研究

数量遗传学理论的发展给肉鸡育种方法的创新和演化缔造了深厚基础,由此发展起来的遗传评估手段和选择技术的广泛应用大大提高了肉鸡育种的效率。就此,文章对肉鸡育种遗传评估手段和选择技术近几十年来的研究进展进行了介绍,同时对我国当前的肉鸡育种工作提出针对性发展建议。

内蒙古白绒山羊产羔数遗传评估的研究

本研究旨在对内蒙古白绒山羊产羔数进行遗传评估,进一步提高其繁殖性能。试验数据来源于内蒙古白绒山羊种羊场1998-2013年的繁殖性能记录,首先,利用SAS软件的GLM程序确定影响产羔数的固定效应;其次,应用重复力动物模型的约束最大似然法(REML)估计产羔数的遗传力,该模型中考虑的随机效应包括个体加性效应和母体永久环境效应。结果表明,母羊年龄和产羔年份对产羔数影响极显著(P<0.01),群对产羔数影响显著(P<0.05),其他因素均不显著(P>0.05)。产羔数的遗传力为0.13,属于中等偏低遗传。表明根据表型直接选择,产羔数的遗传进展可能会慢一些。

利用BLUP法对大约克夏种公猪的21日龄窝重进行遗传评估的研究

从不同猪场收集 1 2头大约克核心群公猪女儿的相关资料 ,利用BLUP法对 2 1日龄窝重进行遗传评估。结果表明 3个世代公猪的 2 1日龄窝重育种值分别为 55 71kg、 56 90kg和 57 65kg,呈上升趋势。对各世代环境效应的估计表明 ,A、B、E 3个场的环境条件逐步改善 ,而C。

种母猪遗传评估软件的研制

采用筛选出的混合模型及相应的遗传参数 ,应用多性状动物模型BLUP法用FORTRAN计算机语言编制出种母猪遗传评估软件 (MTSOWEBV)。计算种母猪各重要繁殖性状的估计育种值 (EBV) ,并按各性状的经济重要性 。

中国从加拿大奶业网引进奶牛测定日模型遗传评估系统已开始启用

中国农业大学、中国奶业协会联合与加拿大奶业网（CDN）于2006年在北京签署了奶牛测定日模型遗传评估系统的引进协议。2007年中国奶业协会已应用此系统对部分有后裔测定成绩的种公牛进行了个体遗传评估．这标志我国奶牛遗传评估系统已有新的突破。传统动物模型奶牛遗传评估系统存在一定的缺陷，主要包括需要通过测定日记录估计泌乳期记录，估计的过程本身存在较大的误差：对只作用于一定泌乳阶段的系统环境效应．无法在模型中直接考虑：假设性状的育种值在一个泌乳期内保持不变等。为解决上述问题．1993年加拿大圭尔夫大学著名教授Larry Schaeffer首次提出了测定日模型．其原理是利用奶牛泌乳测定日记录直接估计奶牛泌乳测定日育种值，进而得到泌乳期育种值。目前世界上奶业发达国家加拿大、德国、荷兰等国家均采用测定日模型对奶牛进行个体遗传评定。

新疆地区中国荷斯坦牛种公牛遗传评估

收集2010—2015年新疆地区的1557头中国荷斯坦种公牛的54085头女儿922753条DHI测定日记录数据,用于中国荷斯坦牛种公牛的后裔测定。运用SAS 8.1软件进行最小二乘分析和泌乳曲线拟合,从而确定测定日模型中的固定效应和子模型,利用DMU软件DMUAI模块结合随机回归模型估计方差组分。结果表明,胎次、测定场、产犊年份、产犊季节和泌乳天数均对产奶性状有极显著影响,各胎次泌乳曲线拟合度在0.9401~0.9804之间,新疆地区中国荷斯坦牛305 d产奶量、乳脂量、乳蛋白量和体细胞评分的遗传力在0.07~0.22之间,根据CPI2获得了排名前10的优秀种公牛,进而为推广应用优秀种公牛冻精提供数据支撑。

不同时间跨度表型资料对种猪遗传评估的影响

以杜洛克猪主要生长性状为研究对象,评估不同时间跨度、相同个体估计育种值(EBV)的准确性和排名的差异。利用DMU软件和单性状动物模型估计了主要生长性状的方差组分,并计算性状的遗传力;划分不同时间跨度,包括2年、3年、4年、5年和全部数据,评估验证群体个体的EBV准确性及其与利用全部数据时评估育种值的秩相关。结果表明,115 kg体重日龄(AGE)、30~115 kg日增重(ADG)、115 kg体重背膘厚(BF)、115 kg体重眼肌面积(LEA)和综合体型评分(BCS)的遗传力分别为0.22、0.16、0.38、0.30和0.09,除BCS外,均为中高遗传力性状。固定方差组分情况下,AGE、ADG、BF、LEA和BCS的EBV准确性变化范围分别为0.62~0.64、0.56~0.59、0.72~0.73、0.67~0.69和0.49~0.53;不固定方差组分情况下,各性状EBV准确性变化范围分别为0.64~0.65、0.51~0.59、0.61~0.73、0.67~0.69和0.42~0.53;不同条件下,秩相关均较为接近。利用群体全部数据计算方差组分作为先验值,优于利用阶段数据方差组分估计值时EBV准确性;不同时间跨度下,EBV排名差异较小,可适当缩小数据取值时间范围。

借鉴加拿大奶牛遗传评估体系，加快我国奶牛育种工作

2006年10月7日至10月22日,在中国奶业协会育种专业委员会主任张沅教授带领下,赴加拿大考察学习。现将了解到的该国奶牛遗传评估体系介绍如下,并提出加快我国奶牛育种工作的建议。1加拿大奶牛遗传评估体系1.1负责机构在加拿大。