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文檔簡介
1、全基因組關(guān)聯(lián)分析和基因組選擇是近年來畜禽育種的研究熱點。本研究利用BovineHD芯片,對西門塔爾牛的部分胴體性狀和肉質(zhì)性狀進行全基因組關(guān)聯(lián)分析,初步探索低密度芯片對脂肪酸含量性狀的基因組預(yù)測準確性。
1.使用混合壓縮線性模型(CMLM)和線性模型(LM)對霖肉、后腱子和骨重三個胴體性狀進行全基因組關(guān)聯(lián)分析,共檢驗出186個顯著關(guān)聯(lián)的位點(P<10-5),其中有55個位點在兩種模型中均顯著,多數(shù)標記落于6號和14號染色體的LA
2、P3、LCORL、FAM184B、PLAG1等基因上,顯著SNP重疊于相關(guān)胴體重和骨重的數(shù)量性狀基因座位(QTL)。
2.使用CMLM和LM對大理石花紋、脂肪顏色、總脂肪酸含量(TFA)、飽和脂肪酸含量(SFA)、單不飽和脂肪酸含量(MUFA)和多不飽和脂肪酸含量(PUFA)六個肉質(zhì)性狀的分析,檢測出91個顯著位點(P<10-5),其中44個位點在兩模型中均顯著,與三個脂肪酸含量性狀均顯著相關(guān)的標記落在14號染色體的MYC基因
3、附近,多數(shù)顯著位點落在相關(guān)于大理石花紋、第十二肋的背膘厚和脂肪酸含量的QTL上。
3.本研究構(gòu)建不同標記數(shù)目的低密度芯片,包括均勻分布低密度芯片,基于BayesA、BayesB估計標記效應(yīng)的絕對值及顯著性的篩選標記低密度芯片,使用低密度芯片對四個脂肪酸含量性狀進行基因組預(yù)測,通過五倍交叉驗證衡量準確性。均勻分布低密度芯片整合BovineHD和已有低密度芯片位點,其標記數(shù)目分別為3K,7K,9K,20K和40K,準確性在9K時較
4、高,低于篩選標記低密度芯片,與其他模擬數(shù)據(jù)中低密度芯片基因組預(yù)測的結(jié)果一致。依據(jù)標記效應(yīng)及顯著性的篩選標記低密度芯片,其標記數(shù)目分別為0.3 K,0.5 K,0.7 K,1 K,3 K,5 K,7K,9K,11 K,13 K,15 K和30K,在標記數(shù)目達到7K時準確性基本穩(wěn)定,基于Bayes B估計標記效應(yīng)篩選標記準確性最高,基于Bayes A估計標記效應(yīng)篩選標記準確性略高于基于標記顯著性篩選標記。交叉驗證的對比試驗中,基于同態(tài)一致性
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