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基于GBLUP等模型对梅花鹿(Cervus Nippon)生长相关性状基因组选择的预测准确性比较

Comparison of Prediction Accuracy of Genomic Selection for Growth-related Traits in Sika Deer(Cervus Nippon)based on GBLUP and other Models

摘要旨在基于GBLUP等模型对梅花鹿(Cervus Nippon)生长相关性状基因组选择的预测准确性进行比较.本研究以吉林某鹿场2014-2019年所产梅花鹿261只作为研究群体(公鹿96只,母鹿165只),对梅花鹿体重体尺等生长相关性状进行遗传力估计,并基于5-fold交叉验证方法对GBLUP、Bayes A、Bayes B、Bayes C、Bayes Lasso、RRBLUP六种基因组选择模型预测准确度进行了比较,以筛选出适合梅花鹿生长相关性状的基因组选择模型.结果发现:1)管围与臀端高的遗传力分别为0.43、0.50,属于高遗传力;体重、体高与体斜长的遗传力分别为0.22、0.30、0.27,属于中等遗传力;而胸围的遗传力为0.15,属于低遗传力;2)在GBLUP中,基因组选择预测的准确度与性状的遗传力呈正相关关系,而在Bayes类与RRBLUP法中并未表现明显正相关关系;3)在样本量较少的情况下,选取GBLUP作为基因组选择模型具有一定的优势;Bayes A可在低遗传力性状中作为首选;体重、体高、体斜长、管围、胸围、臀端高预测准确度最高的分别为GBLUP、Bayes B、Bayes C、Bayes B、Bayes A、RRBLUP.在实际生产中,没有能够完全适应所有性状的模型,必须根据预测的准确性以及预测的时效性来特异的选择最佳模型.

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作者 李浩东 [1] 闵祥玉 [1] 周雅 [1] 张禾垟 [1] 郑军军 [1] 刘琳玲 [1] 王平 [2] 王艳梅 [2] 杨福合 [1] 王桂武 [1] 学术成果认领
作者单位 中国农业科学院特产研究所,长春130112 [1] 吉林省梅花鹿产业研究院,长春130600 [2]
分类号 S829.9
栏目名称 遗传育种
DOI 10.11843/j.issn.0366-6964.2023.02.018
发布时间 2023-03-09
基金项目
吉林省发展 改革委员会创新能力建设项目 畜禽遗传资源开发利用项目 畜禽遗传资源开发利用项目
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