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基于GBLUP等模型对梅花鹿(Cervus Nippon)生长相关性状基因组选择的预测准确性比较 被引量:3
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作者 李浩东 闵祥玉 +7 位作者 周雅 张禾垟 郑军军 刘琳玲 王平 王艳梅 杨福合 王桂武 《畜牧兽医学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期608-616,共9页
旨在基于GBLUP等模型对梅花鹿(Cervus Nippon)生长相关性状基因组选择的预测准确性进行比较。本研究以吉林某鹿场2014—2019年所产梅花鹿261只作为研究群体(公鹿96只,母鹿165只),对梅花鹿体重体尺等生长相关性状进行遗传力估计,并基于5-... 旨在基于GBLUP等模型对梅花鹿(Cervus Nippon)生长相关性状基因组选择的预测准确性进行比较。本研究以吉林某鹿场2014—2019年所产梅花鹿261只作为研究群体(公鹿96只,母鹿165只),对梅花鹿体重体尺等生长相关性状进行遗传力估计,并基于5-fold交叉验证方法对GBLUP、Bayes A、Bayes B、Bayes C、Bayes Lasso、RRBLUP六种基因组选择模型预测准确度进行了比较,以筛选出适合梅花鹿生长相关性状的基因组选择模型。结果发现:(1)管围与臀端高的遗传力分别为0.43、0.50,属于高遗传力;体重、体高与体斜长的遗传力分别为0.22、0.30、0.27,属于中等遗传力;而胸围的遗传力为0.15,属于低遗传力;(2)在GBLUP中,基因组选择预测的准确度与性状的遗传力呈正相关关系,而在Bayes类与RRBLUP法中并未表现明显正相关关系;(3)在样本量较少的情况下,选取GBLUP作为基因组选择模型具有一定的优势;Bayes A可在低遗传力性状中作为首选;体重、体高、体斜长、管围、胸围、臀端高预测准确度最高的分别为GBLUP、Bayes B、Bayes C、Bayes B、Bayes A、RRBLUP。在实际生产中,没有能够完全适应所有性状的模型,必须根据预测的准确性以及预测的时效性来特异的选择最佳模型。 展开更多
关键词 梅花鹿 生长相关性 遗传力 基因组选择 准确
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多鳞[鱼喜](Sillago sihama)高密度遗传连锁图谱构建及生长性状QTL定位分析
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作者 田昌绪 朱奕安 +6 位作者 钟键 林星桦 叶明慧 黄洋 张玉蕾 朱春华 李广丽 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期194-203,共10页
为构建多鳞[鱼喜](Sillago sihama)遗传连锁图谱并鉴定生长等重要经济性状数量性状位点(QTL),实验通过基因分型测序(GBS)技术对163个多鳞[鱼喜]个体(2个亲本和161个全同胞家系F1代)进行测序及标记分型,并通过复合区间定位法对该物种的... 为构建多鳞[鱼喜](Sillago sihama)遗传连锁图谱并鉴定生长等重要经济性状数量性状位点(QTL),实验通过基因分型测序(GBS)技术对163个多鳞[鱼喜]个体(2个亲本和161个全同胞家系F1代)进行测序及标记分型,并通过复合区间定位法对该物种的体重、体高、体厚、眼径、体长和背鳍前长6个生长性状进行QTL定位分析。结果显示,多鳞[鱼喜]首张高密度遗传连锁图谱全长2 154.803 c M,标记间平均遗传距离0.455 c M,共有4 735个SNP标记分配到24个连锁群。QTL定位分析结果发现在6个生长性状中共检测到20个生长显著相关QTL位点,分布在8个连锁群上,单个QTL的LOD值范围为3.02~4.23,可解释的表型变异范围为0.14%~8.42%。其中,在连锁群LG08聚集了8个生长性状显著相关的QTL。通过对候选QTL区间内的基因进行功能注释,共筛选到了19个潜在生长调控相关基因,包含igf1、igf2、sstr5、sst1a、tgfbr2、gas1、igfals、gfg6、gfg20、bmp7、kdm5c、tti1以及rbm10等。实验获得的遗传标记及相关候选基因是多鳞[鱼喜]生长相关性状标记辅助选择(MAS)的有用基因资源,为进一步研究鱼类生长调控机制提供了更多的理论依据。 展开更多
关键词 多鳞[鱼喜] 基因分型测序(GBS) 数量位点(QTL) 生长相关性 候选基因
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牙鲆身体纵轴生长相关性状QTL定位 被引量:4
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作者 刘奕 王桂兴 +3 位作者 周丹 陈晓婷 刘永新 刘海金 《中国水产科学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期514-520,共7页
以经紫外线灭活的真鲷(Pagrosomus major)精子作为异源精子,诱导牙鲆(Paralichthys olivaceus)卵子进行有丝分裂雌核发育,通过静水压方法获得165个双单倍体作为实验材料。测量牙鲆身体纵轴6个生长相关性状(体长、头长、背鳍基长、腹鳍... 以经紫外线灭活的真鲷(Pagrosomus major)精子作为异源精子,诱导牙鲆(Paralichthys olivaceus)卵子进行有丝分裂雌核发育,通过静水压方法获得165个双单倍体作为实验材料。测量牙鲆身体纵轴6个生长相关性状(体长、头长、背鳍基长、腹鳍基长、尾柄长和尾长),并用SPSS 19.0对其进行正态分布及相关性分析。运用MapQTL4.0中多座位QTL模型(MQM)对控制6个性状的QTL进行定位及遗传效应分析。结果表明,所检测6个性状均符合正态分布,并且相互之间呈极显著相关(P<0.01)。在全部24个连锁群上检测到22个控制相关性状的QTL,分布在10个连锁群上。其中与体长相关的QTL有4个,头长相关的QTL为3个,控制背鳍基长的QTL为4个,与腹鳍基长相关的QTL为3个,与尾柄长相关QTL 7个,控制尾长的QTL仅有1个。各QTLs的LOD值在2.01-3.68之间,可解释3.7%-12.6%的表型变异。控制体长和尾长的QTL存在共定位,控制体长的QTL还与控制背鳍基长及腹鳍基长的QTL存在共定位。本研究结果可为今后进一步辅助育种和改良性状提供参考。 展开更多
关键词 牙鲆 DH群体 数量位点(QTL) 生长相关性 纵轴
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畜禽生长发育相关性状的全基因组关联分析研究进展 被引量:7
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作者 陶林 贺小云 +4 位作者 狄冉 刘秋月 胡文萍 王翔宇 储明星 《中国畜牧杂志》 CAS 北大核心 2019年第11期34-41,共8页
全基因组关联分析(GWAS)是近年兴起的用于分析复杂性状的重要研究方法。高通量测序技术的成熟发展使得基于全基因组测序技术和基因芯片技术的GWAS解析畜禽复杂性状成为可能,GWAS的运用对畜禽经济性状相关的SNP、QTL和候选功能基因研究... 全基因组关联分析(GWAS)是近年兴起的用于分析复杂性状的重要研究方法。高通量测序技术的成熟发展使得基于全基因组测序技术和基因芯片技术的GWAS解析畜禽复杂性状成为可能,GWAS的运用对畜禽经济性状相关的SNP、QTL和候选功能基因研究起到关键作用。本文主要对GWAS的基本原理和方法、优劣势以及GWAS在畜禽生长发育相关性状中的应用现状进行综述,并对GWAS在今后畜禽育种中的应用前景进行展望,以期为GWAS在畜禽育种中的深入研究提供参考。 展开更多
关键词 全基因组关联分析 生长发育相关性 SNP 候选基因
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