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为了开发适用于我国大黄鱼(Larimichthys crocea)育种的稳定的育种芯片, 本研究在大黄鱼 600 K 高通量单核苷酸多态性(SNP)分型芯片“宁芯 1 号”的基础上, 开发了大黄鱼 55 K 育种芯片“宁芯 2 号”。“宁芯 2 号”选取大黄鱼单倍域(haplotype block)内具有代表性的 SNP 位点, 并集成与大黄鱼刺激隐核虫抗性、耐高温性状相关联的 SNP 位点。开发完成的“宁芯 2 号”最终集成了 54077 个高质量的 SNP 位点, 这些位点在大黄鱼基因组内分布均匀。应用“宁芯 2 号”对来自 6 个群体的 756 尾大黄鱼进行测试, 结果表明该芯片的分型成功率均在 98.4%以上, 多态性位点比例均在 91.2%以上。“宁芯 2 号”具有稳定、准确、快速、价廉的优势, 预计能够在大黄鱼品种定向遗传改良和全基因组分子模块育种研究工作中发挥重要作用。 相似文献
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【目的】研究肉鸡采食行为对生产性能的影响,为鸡饲养管理提供参考依据。【方法】采用由自动饲喂系统收集的45日龄黄羽肉鸡采食行为和生产性能数据,通过统计描述鸡采食行为24 h的变化规律,对鸡群的各个采食行为和生产性能进行相关性分析。【结果】鸡群1 d中存在2个采食高峰,分别是06:00—10:00和17:00—19:00;在采食高峰期前期或末期鸡群的平均单只采食速率更高,最高约为3.0 g·min~(–1);鸡只的单次采食行为(单次采食量、单次采食时长、单次采食速率)与生产性能(日均采食量、平均日增质量、饲料转化率)存在显著相关;鸡只的日均采食次数与平均日增质量存在显著负相关,与饲料转化率存在显著正相关;鸡只日均采食时长与生产性能无显著相关。【结论】鸡的单次采食行为与生产性能之间联系紧密,选育采食次数少的鸡只可提高生产性能。 相似文献
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本试验选取体重270 kg左右的锦江黄牛18头,随机分为对照组和试验组,每组9头牛,试验组日粮添加200 mg/kg的乳酸粪肠球菌,对照组不添加,研究乳酸粪肠球菌对锦江黄牛生长性能及养分消化率的影响。预试10 d,正试60 d。结果表明:①处理组与对照组生长性能相比,平均日采食量增加了9.29%(P﹥0.05),平均日增重减少了15.71%(P﹥0.05),饲料转化率降低了20.12%(P﹥0.05)。②处理组与对照组养分表观消化率相比,有机物质降低了4.87%(P﹥0.05),蛋白质降低了4.69%(P0.05),粗脂肪降低了10.63%(P﹥0.05),中性洗涤纤维升高了1.11%(P﹥0.05),酸性洗涤纤维降低了26.92%(P0.05)。以上结果表明:日粮中添加乳酸粪肠球菌对锦江黄牛生长性能及养分表观消化率没有改善作用。 相似文献
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为研究台湾杜洛克猪在育肥阶段采食行为与生长性能的关系,选取体重(41.3±9.1)kg健康的生长猪134头,采用奥斯本全自动种猪生产性能测定系统采集猪采食数据和体重数据,通过统计猪群采食行为24 h的变化规律,对猪群采食行为和生产性能进行相关性分析。结果表明:猪群在1 d中存在2个采食高峰,分别是07:00—10:00和16:00—20:00;猪日增重与日均采食量显著正相关,与日均采食次数、日均采食时长无显著相关;料重比与日增重存在极显著的正相关,与日均采食量、日均采食次数和日均采食时长都无显著相关。 相似文献
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为研究鸡群在采食过程中对采食地点是否具有偏好性,以及鸡偏好性行为与单次采食性状的关系,试验通过鸡自动饲喂系统收集的采食数据,计算各测定站日利用率、累计饲料消耗量、日进入鸡只数和日采食次数,将其作为鸡只采食地点偏好性的量化指标,并通过比较测定站日利用率高低组的鸡只单次采食时长、单次采食量、单次采食速率的差异来反映鸡采食地点偏好性与采食行为的关系。结果表明:鸡群在采食过程中对采食地点存在偏好性,采食地点偏好性主要与特定地点发生的采食鸡只数、采食次数、单次采食速率、单次采食量相关。研究结果为后续鸡只采食行为相关研究和养鸡生产提供了科学依据。 相似文献
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鱼类的体重、体长等表型性状是水产养殖和遗传育种中非常重要的经济性状，为了避免人工测量的不确定性、误差随机性和效率低下的问题，本研究开发出一种基于Mask Region Convolutional Neural Network (Mask R-CNN) 的自动化、无侵入式鱼类图像分割和表型性状测量的装置。该装置包括图像采集装置和控制软件两部分，其中图像采集装置可以测量不同规格鱼类 (体长1~40 cm)。基于Mask R-CNN的控制软件，可以对图片进行目标性状的训练和预测，实现目标数据的测量、存储和管理。本研究利用该装置对477尾3月龄大黄鱼进行了图像采集和基于大黄鱼图像的体长、体高、体重性状预测。研究表明，利用该装置测量的大黄鱼体长和体高的平均相对误差均小于4%。基于体长、体高、体表面积的多元回归模型对体重进行拟合，测量值与真实体重的相关系数为0.99，平均相对误差为4%，对每张图片的平均处理时间为3 s，测量速率是人工的8倍。该系统可以实现自动化、高效、准确地获取大黄鱼体型与体重性状，为大黄鱼种质资源评价、良种选育和种质创新提供更加便捷高效的表型测评工具。 相似文献
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