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连锁不平衡和连锁分析在基因组关系矩阵纳入杂交猪遗传信息中的应用

在种猪育种生产中,最终的产品是杂交(CB)动物,主要通过利用纯种猪(PB)数据实现在纯种(PB)水平上选育。将杂交信息纳入遗传评估中预计将会在杂交水平上取得更大的遗传进步。目前,还没有比较好的方法将杂交基因型纳入基因组关系矩阵中。这是因为在最常用的基因组评估方法中,即一步基因组BLUP法,基因组和谱系关系必须引用相同的基础,因此这种方法不适用于同时引入几个品种和杂交动物遗传信息。解决这个问题的一个备选方案是可通过使用一种基因组关系矩阵(G矩阵),该矩阵包含连锁不平衡(LD)和连锁分析(LA)两种基因定位方法,称为GLDLA。本研究旨在进一步开发GLDLA矩阵方法,以同时利用PB和CB基因型, 探究该矩阵的表现,以及在基因组评估中纳入CB基因型所带来的益处。本研究选用荷兰长白猪,大白猪和其杂交后代F1,共建立7种不同G矩阵组成类型(分品系纯种, 纯种之间杂交,纯种与杂交品种杂交,各品种间杂交的所有基因型和GLDLA)以检测三种母性性状:总产仔数(TNB)、活产数(LB)和妊娠时长(GL)。研究结果表明,在所有用于检测纯种猪预测的关系矩阵中,GLDLA对纯种猪遗传评估精度最高,而对杂交猪预测精度不高,而总体上纳入杂交猪遗传信息提高了对所有品种的预测精度,但在某些情况下,预测精度并不显著(p<0.05)。总之,杂交猪遗传信息提高某些性状和品种的预测精度,但不是所有的。除一种情况外,GLDLA矩阵方法利用纯种和杂交猪遗传信息在进行纯种猪遗传评估上比其他G矩阵精度更高。而对于评估杂交猪信息,,G矩阵合并了所有品种猪的信息,评估精确度最高,但与GLDLA无显著差异。GLDLA的计算时间较长,因此需要进行研究,以降低其计算成本,提高其在遗传评估中可行性。本研究最终结论:杂交动物基因信息有利于纯种动物和杂交动物遗传评估。

来源:2017. J. Anim. Sci. 95 (12): 5197-5207

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