论文部分内容阅读
基因组选择能够通过覆盖全基因组的高密度SNP标记追溯到所有影响目标性状的基因或QTL,从而实现对畜禽个体育种值的准确预测。此外,基因组选择可通过早期基因型测定实现早期评估和早期选种,进而缩短世代间隔。随着计算机和测序技术的快速发展,获取高密度芯片数据或全基因组序列数据的成本不断下降,并且高密度的基因数据包含整上基因组上大量影响性状的突变和基因,更能反映性状的遗传结构,基于高密度芯片数据或全基因组序列数据进行基因组选择将成为畜禽育种的趋势。本研究基于高密度芯片数据和填充获得的序列数据对黄羽肉鸡采食类、胴体类和生长类23个性状以GBLUP模型进行基因组选择,并探究QTL信息和基因注释信息这些生物学信息在高密度芯片数据和填充的序列数据上进行基因组选择的应用效果。研究采用随机交叉验证和家系分组验证,通过对估计育种值准确性和无偏性进行分析,主要得出以下结论:(1)本研究基于填充序列数据对黄羽肉鸡群体采食类、胴体类和生长类三类性状随机交叉验证估计育种值准确性分别为0.38、0.29和0.28,家系分组验证估计育种值准确性分别为0.19、0.17和0.18,与高密度芯片数据各交叉验证估计育种值准确性相比,没有太大优势。(2)本研究构建了基于QTL信息进行基因组选择的GBLUP模型,在高密度芯片数据和填充序列数据中,结合QTL信息进行基因组选择估计育种值准确性并没有提高。(3)本研究基于基因注释信息对基因组上各基因元件进行基因组选择,研究结果表明在高密度芯片数据和填充序列数据估计育种值准确性相比,各基因元件在随机交叉验证中估计育种值准确性没有提高,各基因元件在家系分组验证中估计育种值准确性略有提高。