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1.
保证种猪核心育种群中的猪只均为纯品种，是为专门化品系及配套系的培育提供优良种质资源的基础。然而在大型养猪公司的引种过程中，以杂种猪冒充纯种猪的现象时有发生，这为养猪公司带来了巨大的经济损失。为了探究如何对核心群种猪进行品种成分鉴定，本研究利用Illumina 50K SNP芯片对四川省某猪场5 723个个体进行SNP测定。通过主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）及群体遗传结构分析对混杂群体样本进行品种成分鉴定，结果显示主成分1和主成分2可以快速准确地依照猪只品种进行分群。通过群体遗传结构分析发现，当K=3时，样本群体可以按照品种间的遗传差异进行分群。在分品种估算个体育种值和进行核心群引种时，为了保证种猪群体的品种纯度，可以利用种猪的基因型数据进行快速且准确的种猪品种成分鉴定。该研究成果可以实际应用于种猪核心育种群的引种及育种值估算工作，充分保障核心育种群的品种纯度，也为我国大型养猪公司体系内场间联合育种的发展与改进提供了切实可行的参考方案。 相似文献
2.
枣庄黑盖猪核心群种猪主要从不同农户搜集而来,个体之间亲缘信息不详。该研究利用全基因组范围内高密度的SNP标记,对枣庄黑盖猪核心群进行亲缘关系分析和分子系谱构建。结果表明,枣庄黑盖猪个体对亲缘系数分布很不均匀,部分个体对的亲缘系数较大,选配时需要格外注意避开。基于系统发生树和公猪的分布情况,把枣庄黑盖猪划分成8个家系。家系内个体对亲缘系数(0.140 0～0.340 7)明显大于群体内个体对亲缘系数(0.103 2),特别是家系4(0.340 7)和家系1(0.323 6)的亲缘系数较高。制定配种计划时,应让不同家系间个体交配,避免同一家系内的个体交配。文章从基因组水平揭示了枣庄黑盖猪群体结构、构建了分子系谱,为枣庄黑盖猪种群保护及下一步选育利用提供了分子水平的参考。 相似文献
3.
本研究旨在利用SNP标记对北京地区中国荷斯坦牛群进行亲子推断,并分析场、母牛出生年月、公牛家系对系谱错误率的影响,以期为指导奶牛育种和生产管理提供依据。共选取了255个最小等位基因频率大于0.45的高多态SNPs标记,利用似然法,采用Cervus3.0软件对北京地区84头荷斯坦公牛和1 927头母牛进行亲子推断研究。结果显示,试验群体平均系谱错误率为20.9%,不同的场、出生年份和月份的母牛的系谱错误率有显著差异(P<0.05),而各公牛家系间系谱错误率差异不显著(P>0.05)。结果说明,错误系谱的发生主要是由于牛场本身记录不完善造成的。在我国亟需建立利用遗传标记监测、校正系谱准确性的制度,采取措施提高系谱的准确性,加快我国荷斯坦牛遗传改良进程。 相似文献
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在牛的育种实践和科学研究中,正确的系谱记录是准确估计育种值、提高遗传进展的基础,是研究各性状分子机理的重要保证。而在生产实践中,由于各种原因,系谱错误在所难免,因此亲子鉴定作为纠正系谱错误的重要方法是育种实践和科研中不可或缺的研究内容。目前用于牛亲子鉴定的标记主要是微卫星标记(SSR)和单核苷酸多态性(SNP)标记。作为第三代分子标记,SNP标记具有数量丰富、遗传稳定、判型错误率低、操作方便、检测自动化的优点,非常适合用于大规模群体的亲子鉴定。随着SNP检测成本的降低,在牛亲子鉴定中有取代微卫星标记之势。 相似文献
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基于不同密度SNP芯片在杜洛克公猪中的全基因组选择效果分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国畜牧杂志》2019,(12)
基因组选择(GS)是近些年发展起来的一项新型育种技术,目前已在动植物育种实践中应用。本研究通过在1 068头杜洛克公猪群体中使用不同密度的SNP芯片进行全基因组选择效果比较分析。结果发现:使用基因型填充后芯片以及高密度SNP芯片所获得的估计基因组育种值(GEBV)之间可以达到99%的相关,并发现个体间亲缘关系的远近对同群体内基因型填充结果的准确率影响不大。由此可见,与目标性状紧密相关的低密度SNP芯片可用于实际育种工作,在降低使用成本的同时并不影响全基因组选择效果,为实质性进行猪分子育种提供了一条可行途径。 相似文献
6.
旨在利用简化基因组测序技术(genotyping-by-sequencing, GBS)构建四川省龙日种畜场的3个麦洼牦牛保种群(全黑群、粉嘴群和弗洛群)系谱，为麦洼牦牛保种选育工作打下基础。本研究从3个保种群选取406头麦洼牦牛(全黑群211头、粉嘴群140头、弗洛群55头),采血提取DNA后进行GBS测序，利用获得的SNP对保种群亲缘关系展开研究，并初步构建系谱。结果：GBS测序后获得高质量SNP位点126 122个。PCA分析(principal component analysis, PCA)表明粉嘴群和全黑群有明显的分化趋势，弗洛群与全黑群、粉嘴群部分个体聚类紧密。本研究共计算出164 836个亲缘关系对，依据个体间的亲缘系数，判定出134个全同胞关系，912个半同胞关系，136个疑似亲子关系或全同胞关系，520个疑似半同胞关系或叔侄关系，205个疑似半同胞关系或叔侄关系或祖孙关系。结合群体进化树和亲缘关系分析，将保种群划分为12个家系(G1～G12)。家系遗传多样性分析结果表明，12个家系的观测杂合度(observed heterozygosity,Ho)为0.288 9～... 相似文献
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高密度SNP芯片及其对肉牛育种影响的研究进展 总被引：1，自引：1，他引：0
近年来先进的测序和基因分型技术促进了肉牛育种方法的革新。从过去低通量、耗时的限制性片段多态标记(RFLP)到如今高通量、高密度的单核苷酸多态性(SNP)标记,基因检测效率大幅提高。随着肉牛基因组序列图谱及SNP图谱的完成,基于高密度SNP标记的牛全基因组选择成了牛育种的新热点。作者立足高密度SNP芯片对肉牛育种的影响,综述高密度SNP芯片及和下一代测定技术及肉牛全基因组选择的研究进展,阐明高密度SNP芯片对多品种全基因组选择的模型的建立及准确的预测基因组育种值极其重要。 相似文献
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为了更好地保护和利用安庆六白猪这一优良种质资源,本实验使用“中芯一号”（Illumina CAUPorince50KSNP）芯片对118头健康成年安庆六白猪个体进行了SNP分型,其中包括18头公畜,100头母畜,平均检出率达98.86%。首先通过Plink(V1.90)与R语言软件对该群体进行主成分分析,发现18头公畜大致形成4个群落,100头母畜随机分布。其次,利用Gmatrix(V2)与R语言软件进行基于G矩阵的基因组亲缘关系分析。118头安庆六白猪群体中个体间平均IBS遗传距离值为0.276 9±0.041 7,公猪个体间平均遗传距离值为0.273 8±0.042 0。通过对群体中每个个体的ROH统计,共检测出3 847个ROH片段,平均每个个体中大约有33个ROH片段且ROH总长度约为255.19 Mb,群体的平均近交系数值为0.107,证明该群体近交积累较多。最后使用邻接（Neighbor-Joining, NJ）法并且基于G矩阵结果对该群体进行了家系划分,将18个公畜样本划分为5个家系。通过上述多种分析发现该群体内个体间有一定的近交趋势,所以之后在针对该群体的育种与保种上尽... 相似文献
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种猪场品种选育计划和场内测定 总被引：1，自引：0，他引：1
李剑豪 《广东畜牧兽医科技》2000,25(2):36-38
通过培育各具特色的瘦肉型猪品系,进行品系间杂交利用,生产商品瘦肉型猪是我国猪育种和养猪生产的趋势。只有建立良种猪繁育体系和设计合理的选育程序,种猪的质量才能得到提高。如果只引种不选育或经常改变选育程序和方法都不可能取得良好的选育进展,甚至引起品种退化,通过加强选育可以维持和提高品种质量。因此种猪场必须建立良好的选育程序并进行场内测定。1 品种结构登记11 系谱登记国内外引入的品种都必须有完善的系谱记录,并通过计算机计算群体近交系数,计算个体间的血缘关系,指导配种计划的制定。12 生产性能记录记录项目包括30～1… 相似文献
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为了对新组建的上杭槐猪保种群实施有效管理，维持群体遗传多样性，本研究通过“中芯一号”50K芯片对229头上杭槐猪DNA样本进行基因分型，并下载杜洛克猪、大白猪、长白猪等西方商业猪种60K芯片数据，合并后进行群体遗传结构分析，重构上杭槐猪保种群系谱并对上杭槐猪公猪群进行家系划分。结果显示：该上杭槐猪保种群与西方商业猪种群体在遗传结构上有明显区别，其个体种质资源纯正，是良好的保种材料。在5次重复系谱构建中，229个基因型个体亲缘关系均相同，系谱早期的22个虚拟个体及其所属亲缘关系在5次重复中均保持一致从而被保留。上杭槐猪保种群中公猪个体之间的亲缘关系较远，可划分为8个家系进行保种管理。本研究表明，通过数量丰富的SNP数据对多世代上杭槐猪群进行系谱构建与公猪家系划分以进行群体保种管理，可为上杭槐猪群体的保种工作提供科学的指导与建议。 相似文献
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麦洼牦牛是青藏高原地区优良的乳肉兼用型牦牛品种,本研究旨在探究四川省龙日种畜场麦洼牦牛保种群的遗传多样性和遗传结构,评价3个不同保种群的保种效果并挖掘重要种质特性基因。对麦洼牦牛3个保种群粉嘴群（n=140）、全黑群（n=211）、弗洛群（n=55）进行GBS简化基因组测序,基于检测到的126122个单核苷酸多态性（SNPs）标记计算遗传统计量,结果表明,整个牦牛群的平均观测杂合度（Ho）和平均期望杂合度（He）为0.3038和0.3036,麦洼牦牛的遗传多样性较丰富。全黑群、粉嘴群、弗洛群的观测杂合度Ho分别为0.3029、0.3042、0.3044,近交系数Fis分别为0.0144、0.0152、0.0209,弗洛群和粉嘴群受人工选择的强度大于全黑群,较低的近交水平说明3个群的保种效果较好。Structure分析中全黑、弗洛群部分个体血缘较纯正,而其他个体血缘关系非常混杂;粉嘴群和全黑群的遗传分化系数（Fst）和遗传距离（DR）最大为0.03513、0.0358,结合系统进化树表明两者亲缘关系最远,有遗传分化趋势。利用Fst和π法对3个保种群进行选择信号分析,发现有104个受选择基因广泛参与生殖机能、免疫系统、胚胎发育、脂质代谢等条目以及生殖激素、内/外分泌、信号传递等通路,其中部分基因提示麦洼牦牛的繁殖、肉质、毛色性状以及应激反应得到了人工选择,如PPP3CC、KCNMA1、ROCK2、GNAQ、MEF2C、KIT等。现有的麦洼牦牛保种策略是可行的,研究结果为未来麦洼牦牛的保种选育和遗传改良提供了参考依据。 相似文献
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Extent of linkage disequilibrium and effective population size in Finnish Landrace and Finnish Yorkshire pig breeds 总被引：2，自引：0，他引：2
The extent of linkage disequilibrium (LD) and effective population size in Finnish Landrace and Finnish Yorkshire pig populations were studied using a whole genome SNP panel (Illumina PorcineSNP60 BeadChip) and pedigree data. Genotypic data included 86 Finnish Landrace and 32 Finnish Yorkshire boars. Pedigree data included 608,138 Finnish Landrace 554,237 and Finnish Yorkshire pigs, and on average 15 ancestral generations were known for the reference animals, born in 2005 to 2009. The breeding animals of the 2 populations have been kept separate in the breeding programs. Based on the pedigree data, the current effective population size for Finnish Landrace is 91 and for Finnish Yorkshire 61. Linkage disequilibrium measures (D' and r(2)) were estimated for over 1.5 million pairs of SNP. Average r(2) for SNP 30 kb apart was 0.47 and 0.49 and for SNP 5 Mb apart 0.09 and 0.12 for Finnish Landrace and Finnish Yorkshire, respectively. Average LD (r(2)) between adjacent SNP in the Illumina PorcineSNP60 BeadChip was 0.43 (57% of the adjacent SNP pairs had r(2) > 0.2) for Finnish Landrace and 0.46 (60% of the adjacent SNP pairs had r(2) > 0.2) for Finnish Yorkshire, and average r(2) > 0.2 extended to 1.0 and 1.5 Mb for Finnish Landrace and Finnish Yorkshire, respectively. Effective population size estimates based on the decay of r(2) with distance were similar to those based on the pedigree data: 80 and 55 for Finnish Landrace and Finnish Yorkshire, respectively. Thus, the results indicate that the effective population size of Finnish Yorkshire is smaller than of Finnish Landrace and has a clear effect on the extent of LD. The current effective population size of both breeds is above the recommended minimum of 50 but may get smaller than that in the near future, if no action is taken to balance the inbreeding rate and selection response. Because a moderate level of LD extends over a long distance, selection based on whole genome SNP markers (genomic selection) is expected to be efficient for both breeds. 相似文献
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为探究基于A矩阵期望遗传关系最大化（maximizing the expected genetic relationship for matrix A,RELA）、基于A矩阵目标群体遗传方差最小化（minimized the target population genetic variance for matrix A,MCA）、平均亲缘关系最大化（the highest mean kinship coefficients,KIN）、随机选择（random selection,RAN）、共同祖先筛选（common ancestor,CA）等不同参考群筛选方法及参考群规模对基因型填充准确性的影响。本研究使用矮小型黄羽肉鸡作为试验群体,采用鸡600K SNP芯片（Affymetrix Axion HD genotyping array）进行基因分型,测定435羽子代公鸡45、56、70、84、91日龄体重。利用Beagle软件将低密度SNP芯片填充为高密度SNP芯片数据,比较不同参考群筛选方法、参考群规模对基因型填充准确性的影响,以及填充芯片基因组预测准确性。结果表明,使用Beagle 4.0结合系谱信息进行填充效果最佳,其次为Beagle 4.0,而Beagle 5.1填充效果最差。使用MCA方法筛选参考群进行基因型填充准确性最高,使用RAN方法筛选参考群进行基因型填充准确性最低,MCA、RELA、CA 3种方法基因型填充准确性差别较小。相比其他方法,使用MCA方法筛选个体作为参考群将低密度SNP芯片填充至高密度SNP芯片进行基因组选择的预测准确性较高,与真实高密度SNP芯片的基因组预测准确性相差甚微。随着参考群规模增大,基因型填充准确性也随之增加,但增速逐渐下降,最后趋于平缓。综上所述,可以通过参考群筛选方法构建参考群以及控制参考群规模,以保证基因型填充和基因组预测准确性并节省成本,本研究为基因型填充在畜禽遗传育种中的应用提供技术参考。 相似文献
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旨在鉴定苏淮猪（含25%淮猪和75%大白猪血统的国家级新品种）在培育过程中受选择的与纤维表观消化率性状相关的基因片段，为解析苏淮猪耐粗饲遗传机制奠定基础。本研究首先检测分析了331头160日龄苏淮猪个体的中性洗涤纤维（neutral detergent fiber，NDF）表观消化率，计算群体NDF表观消化率估计育种值（estimated breeding value，EBV），选择其中EBV极高和极低各10%的个体（N=66）进行猪80K芯片基因分型。借助群体分化指数（fixation index，Fst）和按长度划分隔离点数（number of segregating sites by length，nSL）法分析苏淮猪群体内的选择信号分布情况，寻找选择信号区域内与纤维消化相关的重要基因。最后，选择两种分析中受选择的共有SNPs位点在苏淮猪全群分型，开展与NDF表观消化率的关联性分析，进一步确定影响苏淮猪NDF表观消化率的SNPs位点。结果显示，通过对高、低NDF表观消化率苏淮猪群体芯片分型数据质控，共有51 367个有效SNPs位点用于后续分析。通过Fst和nSL选择信号分析，共鉴定到146个受选择信号区域和361个受选择的基因，其中多个基因被报道与肠道健康和肠道发育等功能相关，包括MTHFD1L、PHLPP1、TRPM6、MCC、NEDD9、UVRAG和KLF5等基因。选择两种分析中受选择且共有的8个SNPs位点，通过SNP与苏淮猪全群NDF表观消化率的关联性分析，发现rs81363074、rs327393763和rs81404927位点与苏淮猪群体NDF表观消化率存在显著关联（P<0.05），rs81347101和rs318870857位点与苏淮猪群体NDF表观消化率存在极显著关联（P<0.01）。其中，rs81363074位点位于MCC基因第二内含子上。通过高、低NDF表观消化率苏淮猪群体Fst和nSL选择信号分析，筛选到146个受选择信号区域，鉴定到影响苏淮猪NDF表观消化率的受选择候选基因MTHFD1L、PHLPP1、TRPM6、MCC、NEDD9、UVRAG和KLF5，筛选到了5个与NDF表观消化率显著关联的SNPs位点。本研究结果为解析苏淮猪耐粗饲性状的遗传机制奠定了重要基础。 相似文献
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In livestock populations, estimation of breeding values for selection requires a matrix describing the additive relationship between individuals in the population. This matrix can be derived from pedigree information. In some livestock populations, pedigree information may be unavailable, incomplete, or in error. Here we use simulated data to demonstrate that marker-derived relationship matrices can be used to predict breeding values and estimate additive variance components, provided the markers are sufficiently dense. The approach is demonstrated for an Angus data set with 9,323 SNP markers genotyped. 相似文献
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C. Flury M. Tapio T. Sonstegard C. Drögemüller T. Leeb H. Simianer O. Hanotte S. Rieder 《Zeitschrift für Tierzüchtung und Züchtungsbiologie》2010,127(5):339-347
Effective population size is an important parameter for the assessment of genetic diversity within a livestock population and its development over time. If pedigree information is not available, linkage disequilibrium (LD) analysis might offer an alternative perspective for the estimation of effective population size. In this study, 128 individuals of the Swiss Eringer breed were genotyped using the Illumina BovineSNP50 beadchip. We set bin size at 50 kb for LD analysis, assuming that LD for proximal single nucleotide polymorphism (SNP)‐pairs reflects distant breeding history while LD from distal SNP‐pairs would reflect near history. Recombination rates varied among different regions of the genome. The use of physical distances as an approximation of genetic distances (e.g. setting 1 Mb = 0.01 Morgan) led to an upward bias in LD‐based estimates of effective population size for generations beyond 50, while estimates for recent history were unaffected. Correction for restricted sample size did not substantially affect these results. LD‐based actual effective population size was estimated in the range of 87–149, whereas pedigree‐based effective population size resulted in 321 individuals. For conservation purposes, requiring knowledge of recent history (<50 generations), approximation assuming constant recombination rate seemed adequate. 相似文献
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旨在鉴定影响猪群体滴水损失变异的相关候选基因,为猪肉质选育奠定基础。本研究利用478头体质健康,平均日龄为237.95 d的苏淮猪个体,其中阉公猪290头,母猪188头。采集所有个体的背最长肌样本后,采用吊袋法测定滴水损失(drip loss, DL)表型,计算群体滴水损失估计育种值(estimated breeding value, EBV),选择其中EBV极高(N=48)和极低(N=48)各10% 的个体进行猪80K芯片基因分型。借助群体分化指数(fixation index, Fst)和基于单倍型信息的单倍型积分值(integrated haplotype score, iHS)方法对苏淮猪进行全基因组选择信号检测,选择 iHS值在前5%,同时Fst值≥0.15的SNP位点作为受选择的位点,接着对受选择SNP上、下游各50 kb的区域进行基因注释,并对所有基因进行KEGG和GO富集分析,鉴别与猪滴水损失相关的候选基因。通过对芯片分型数据质控后,96个样本的51 705个有效SNPs用于后续分析。通过Fst和iHS选择信号合并分析,共筛选出175个受选择的SNPs,主要位于1、6、7、11号染色体上,其中仅有27个SNPs位于已报道的影响猪滴水损失的QTL区域上。对受选择SNP 位点附近区域进行基因注释显示,175个SNPs涉及到 73 个基因,其中多个基因被报道与肌肉发育以及细胞氧化应激等功能相关,包括PACRG、EZR、MRTFA、LCP1和VKORC1L1基因,这5个基因都是新发现的功能上与猪滴水损失有关的候选基因。选择3个位于功能候选基因上,同时又位于QTL区域内的SNPs进行苏淮猪全群分型,并与滴水损失进行关联性分析。结果发现,位于MRTFA 基因上的rs340037952位点与苏淮猪群体滴水损失存在显著关联(P<0.05),位于VKORC1L1基因上的rs320624660与苏淮猪群体滴水损失存在极显著关联(P<0.01)。本研究通过选择信号分析找到175个受选择的SNPs,基因功能注释鉴别到5个影响滴水损失的候选基因,还分别在MRTFA和VKORC1L1基因上鉴别到与苏淮猪群体的滴水损失存在显著关联的位点：rs340037952和rs320624660,为后续猪滴水损失性状的选育提供了前期基础。 相似文献
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旨在探究低密度液相芯片在生产实践中的实用性,降低育种成本。本试验选用了3 761头约160日龄,110 kg左右健康大白猪,随机抽取100头大白猪,根据10K芯片标记信息,从50K芯片中抽取标记生成10K芯片,作为填充群体。再从剩余群体中,分别随机抽取800、2 000、3 600个个体作为参考群体,使用Beagle 4.1软件对100头填充群体进行基因型填充至50K芯片,重复10次,以基因型一致性和基因型相关系数来评价基因型填充的准确性。结果表明,10K和50K芯片平均连锁不平衡（r2）程度为0.227和0.258,相差不大。最小等位基因频率（MAF）为0.05是基因型填充准确性的拐点,剔除掉MAF<0.05标记后,填充准确性明显升高。填充准确性随参考群体规模增大而上升,参考群由800头扩大到3 600头,填充准确性从0.90提高到0.95,10次重复的标准差也从0.006下降到0.002。对于较小的参考群体规模,染色体基因型填充准确性波动较大,随着参考群体规模增大,每条染色体填充准确性相差不大。本研究结果表明,猪液相芯片从10K填充到50K是可行的,可以大规模用于基因组选择,降低基因组选择育种成本。 相似文献
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E.C. Akanno F.S. Schenkel M. Sargolzaei R.M. Friendship J.A.B. Robinson 《Zeitschrift für Tierzüchtung und Züchtungsbiologie》2014,131(5):367-378
Genetic improvement of pigs in tropical developing countries has focused on imported exotic populations which have been subjected to intensive selection with attendant high population‐wide linkage disequilibrium (LD). Presently, indigenous pig population with limited selection and low LD are being considered for improvement. Given that the infrastructure for genetic improvement using the conventional BLUP selection methods are lacking, a genome‐wide selection (GS) program was proposed for developing countries. A simulation study was conducted to evaluate the option of using 60 K SNP panel and observed amount of LD in the exotic and indigenous pig populations. Several scenarios were evaluated including different size and structure of training and validation populations, different selection methods and long‐term accuracy of GS in different population/breeding structures and traits. The training set included previously selected exotic population, unselected indigenous population and their crossbreds. Traits studied included number born alive (NBA), average daily gain (ADG) and back fat thickness (BFT). The ridge regression method was used to train the prediction model. The results showed that accuracies of genomic breeding values (GBVs) in the range of 0.30 (NBA) to 0.86 (BFT) in the validation population are expected if high density marker panels are utilized. The GS method improved accuracy of breeding values better than pedigree‐based approach for traits with low heritability and in young animals with no performance data. Crossbred training population performed better than purebreds when validation was in populations with similar or a different structure as in the training set. Genome‐wide selection holds promise for genetic improvement of pigs in the tropics. 相似文献