肉用西门塔尔牛阈性状基因组选择研究
发布时间：2021-08-06 07:16
基因组选择（genomic selection,GS）是动植物遗传育种的重要方法,该方法通过估计覆盖全基因组的分子标记效应从而获得个体的基因组估计育种值（genomic estimated breeding value,GEBV）,最终实现对候选个体进行评定。同时,对限行性状、低遗传力性状和难以测定的性状,基因组选择相较于传统育种技术,其育种值估计准确性更高。肉色、脂肪颜色和大理石纹评分等阈性状是影响肉牛养殖效益的重要经济性状,对这些性状进行准确的遗传评估是不断提升群体养殖效益的基础。评估模型是影响基因组选择准确性的重要因素之一,当前多数遗传评估模型的前提假设是性状连续且符合正态分布。然而针对离散分布的阈性状,常规线性模型的前提假设无法成立。为了提升阈性状的育种值估计准确性,本研究使用线性模型和阈性状模型分别对模拟数据和西门塔尔牛离散性状育种数据进行遗传参数和基因组育种值估计。随后,又利用阈性状模型对中国肉用西门塔尔牛群体的肉色、脂肪颜色和大理石花纹评分3个性状进行了全基因组关联分析。通过上述分析我们发现:（1）在全部的模拟数据集中BayesTHB的准确性最高,BayesA的准确性最低...
【文章来源】：中国农业科学院北京市
【文章页数】：46 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
标准模拟方案数据基因组选择的准确性随世代数的变化（性状类别个数=2，发生率=30%，遗传力=0.3）
中国农业科学院硕士学位论文第三章结果与分析19表3-1在标准模拟下第2-6代中的八种方法获得的GEBVs的准确性Table3-1AccuraciesofGEBVsobtainedwiththeeightmethodsingeneration2–6inthestandardscenario.方法世代数23456BayesA0.3140.2740.2580.2160.174BayesTHA0.6080.5630.5170.4730.425BayesB0.6820.6250.5960.5560.516BayesTHB0.6970.6440.6080.5680.523BayesCπ0.6230.5830.5270.4730.425BayesTHCπ0.6910.6340.5970.5590.523GBLUP0.6320.5840.5430.5020.473GLMM0.6340.5930.5580.5190.4923.1.2不同QTL数目下GEBVs准确性比较如图3-2所示，BayesTHB、BayesTHCπ、BayesB、BayesCπ、GBLUP和GLMNET对QTL的数量敏感，当模拟的QTL数量从20增加到50时，它们的准确性下降。相反，BayesTHA和BayesA对QTL的数量不敏感，其准确性不随模拟QTL的数量而明显变化。表3-2的准确性比较显示，BayesTHA、BayesTHB、BayesTHCπ和GLMM的准确性高于BayesA、BayesB、BayesCπ和GBLUP，也就是说阈模型估计的准确性高于传统模型。同时，BayesTHB的准确性最高，在QTL个数为20时，准确性达到了0.825。图3-2模拟数据基因组选择的准确性随QTL个数的变化（性状类别个数=2，发生率=30%，遗传力=0.3）Figure3-2TheaccuracyofgenomicselectionofsimulationdatawiththenumberofQTL（numberofcategories=2,incidence=30%,h2=0.3）
中国农业科学院硕士学位论文第三章结果与分析20表3-2不同QTL数目下模拟数据的基因组选择准确性的比较Table3-2ComparisonofgenomicselectionaccuracyofsimulationdataatdifferentnumberofQTL.方法QTL个数2050200500BayesA0.3180.3050.2930.274BayesTHA0.5760.5640.5610.558BayesB0.8030.6960.6770.582BayesTHB0.8250.7320.6810.594BayesCπ0.7740.6720.5230.498BayesTHCπ0.7820.7190.6730.573GBLUP0.7340.6130.4760.442GLMM0.7760.6530.5140.4833.1.3不同遗传力下GEBVs准确性比较图3-3显示了不同遗传力下不同方法的GEBVs的准确性。通过将遗传力从0.5降低至0.05，所有方法的准确性都有所下降。在所有情况下，三种BayesTH方法（BayesTHA、BayesTHB和BayesTHCπ）的估计准确性都优于对应的Bayes方法（BayesA、BayesB和BayesCπ），GLMNET的准确性低于BayesTHB和BayesTHCπ，但比BayesTHA高。然而，在低遗传力情况下（h2=0.05），BayesTHB、BayesTHCπ和GLMM之间的差别增大。表3-3表示了各个方法的准确性比较。其中，准确性最大出现在遗传力为0.5时BayesTHB的方法。图3-3模拟数据基因组选择的准确性随遗传力的变化（性状类别个数=2，发生率=30%，QTL个数=50）Figure3-3Theaccuracyofgenomicselectionofsimulationdatawiththeheritabilities（numberofcategories=2,incidence=30%,numberofQTL=50）
【参考文献】：
期刊论文
[1]家畜转基因育种研究进展[J]. 余大为,朱化彬,杜卫华. 遗传. 2011(05)
硕士论文
[1]肉用绵羊基因组选择方法的模拟研究[D]. 王景霖.山西农业大学 2014
[2]通过预选标记法进行基因组选择[D]. 董林松.山东农业大学 2012
本文编号：3325334
【文章来源】：中国农业科学院北京市
【文章页数】：46 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
标准模拟方案数据基因组选择的准确性随世代数的变化（性状类别个数=2，发生率=30%，遗传力=0.3）
中国农业科学院硕士学位论文第三章结果与分析19表3-1在标准模拟下第2-6代中的八种方法获得的GEBVs的准确性Table3-1AccuraciesofGEBVsobtainedwiththeeightmethodsingeneration2–6inthestandardscenario.方法世代数23456BayesA0.3140.2740.2580.2160.174BayesTHA0.6080.5630.5170.4730.425BayesB0.6820.6250.5960.5560.516BayesTHB0.6970.6440.6080.5680.523BayesCπ0.6230.5830.5270.4730.425BayesTHCπ0.6910.6340.5970.5590.523GBLUP0.6320.5840.5430.5020.473GLMM0.6340.5930.5580.5190.4923.1.2不同QTL数目下GEBVs准确性比较如图3-2所示，BayesTHB、BayesTHCπ、BayesB、BayesCπ、GBLUP和GLMNET对QTL的数量敏感，当模拟的QTL数量从20增加到50时，它们的准确性下降。相反，BayesTHA和BayesA对QTL的数量不敏感，其准确性不随模拟QTL的数量而明显变化。表3-2的准确性比较显示，BayesTHA、BayesTHB、BayesTHCπ和GLMM的准确性高于BayesA、BayesB、BayesCπ和GBLUP，也就是说阈模型估计的准确性高于传统模型。同时，BayesTHB的准确性最高，在QTL个数为20时，准确性达到了0.825。图3-2模拟数据基因组选择的准确性随QTL个数的变化（性状类别个数=2，发生率=30%，遗传力=0.3）Figure3-2TheaccuracyofgenomicselectionofsimulationdatawiththenumberofQTL（numberofcategories=2,incidence=30%,h2=0.3）
中国农业科学院硕士学位论文第三章结果与分析20表3-2不同QTL数目下模拟数据的基因组选择准确性的比较Table3-2ComparisonofgenomicselectionaccuracyofsimulationdataatdifferentnumberofQTL.方法QTL个数2050200500BayesA0.3180.3050.2930.274BayesTHA0.5760.5640.5610.558BayesB0.8030.6960.6770.582BayesTHB0.8250.7320.6810.594BayesCπ0.7740.6720.5230.498BayesTHCπ0.7820.7190.6730.573GBLUP0.7340.6130.4760.442GLMM0.7760.6530.5140.4833.1.3不同遗传力下GEBVs准确性比较图3-3显示了不同遗传力下不同方法的GEBVs的准确性。通过将遗传力从0.5降低至0.05，所有方法的准确性都有所下降。在所有情况下，三种BayesTH方法（BayesTHA、BayesTHB和BayesTHCπ）的估计准确性都优于对应的Bayes方法（BayesA、BayesB和BayesCπ），GLMNET的准确性低于BayesTHB和BayesTHCπ，但比BayesTHA高。然而，在低遗传力情况下（h2=0.05），BayesTHB、BayesTHCπ和GLMM之间的差别增大。表3-3表示了各个方法的准确性比较。其中，准确性最大出现在遗传力为0.5时BayesTHB的方法。图3-3模拟数据基因组选择的准确性随遗传力的变化（性状类别个数=2，发生率=30%，QTL个数=50）Figure3-3Theaccuracyofgenomicselectionofsimulationdatawiththeheritabilities（numberofcategories=2,incidence=30%,numberofQTL=50）
【参考文献】：
期刊论文
[1]家畜转基因育种研究进展[J]. 余大为,朱化彬,杜卫华. 遗传. 2011(05)
硕士论文
[1]肉用绵羊基因组选择方法的模拟研究[D]. 王景霖.山西农业大学 2014
[2]通过预选标记法进行基因组选择[D]. 董林松.山东农业大学 2012
本文编号：3325334
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