利用單體型進行中國西門塔爾牛全基因組選擇的初步研究.pdf

1、全基因組選擇就是利用覆蓋全基因組范圍內的標記進行標記輔助選擇，結合表型和該個體的遺傳標記信息進行基因組育種值估計，它能夠進行個體早期選擇，縮短世代間隔，降低育種成本。因此，全基因組選擇已經成為世界各國育種工作者的研究熱點。利用SNP標記進行基因組選擇的前提是假設SNP與QTL之間存在連鎖不平衡，而SNP間相互獨立，逐一估計每個SNP的效應值再進行累加即可得到基因組育種值。但實際上，SNP之間也存在著廣泛的連鎖不平衡。因此，本研究將單體型

2、引入到全基因組選擇中。
　　本研究中選取1141頭來自內蒙古烏拉蓋管理區(qū)的中國西門塔爾牛，均使用Illumina BovineHD芯片進行基因分型。利用質量控制后的501951個SNPs位點，根據不同的連鎖不平衡閾值D’≥0.45，D’≥0.55，D’≥0.65，D’≥0.75構建肉?；蚪M單體型塊，探索適合中國西門塔爾牛群體的連鎖不平衡閾值。通過單體型塊結構構建單體型信息矩陣，利用GBLUP，BayesA和BayesCπ三種方法

3、分別估計宰前活重、胴體重、屠宰率和凈肉率的基因組育種值，比較基于單體型與基于單位點的育種值估計的準確性。結果顯示，宰前活重、胴體重和屠宰率三個性狀的結果呈一定規(guī)律性，對于GBLUP，BayesA和BayesCπ三種模型，均為當連鎖不平衡閾值為D’≥0.55時，育種值估計的準確性最高。而對于凈肉率性狀來說，GBLUP方法利用SNP估計育種值準確性性最高；BayesA方法在閾值為 D’≥0.55時，育種值估計的準確性最高；而BayesCπ方