换一批摘要本研究旨在探索显性效应对基因组育种值估计准确性的影响.基于贝叶斯A模型,根据加性效应和显性效应相关性,提出两种子模型:1)加性效应和显性效应相互独立的BayesAD1模型;2)显性系数(Dominant coefficients)与加性效应的绝对值相互独立,并且显性系数服从正态分布的BayesAD2模型.通过模拟数据比较加性效应模型BayesAD0和两种显性效应模型下基因组估计育种值(GEBV)的准确性,并且研究不同数量性状基因座(Quantitative trait locus,QTL)数、全同胞家系内个体数和加性方差与显性方差的比重对GEBV准确性的影响.结果表明,显性模型可以减缓随着世代变化GEBV的准确性降低的趋势.另外,显性方差的比重越大,对GEBV的准确性影响越大.当加性方差与显性方差之比达到0.25时,BayesAD2有较大优势,分别比BayesAD1和BayesAD0准确性高20.3％和28.4％.全同胞数越多,GEBV的准确性越高,QTL数目增多,GEBV估计的准确性随之下降.结果显示,对显性效应占较大比重即低遗传力的性状进行育种值估计时,考虑显性效应可以提高育种值估计准确性.
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分类号
S813.1
栏目名称
DOI
10.11843/j.issn.0366-6964.2017.01.007
发布时间
2017-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
现代农业(肉牛)产业技术体系岗位科学家（(CARS-38)）
中国农业科学院科技创新工程-牛遗传育种（(ASTIP-IAS03)）
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