一、动物亲缘系数及近交系数的亲缘协方差算法（论文文献综述）
王巍,易军,方东辉,甘佳,石溢,付茂忠[1]（2020）在《峨边花牛繁育场群体近交程度分析与交配方案的优化》文中研究说明为了解峨边花牛保种场内个体间的近交程度,以便进行科学的繁殖管理,采用亲缘协方差法分析了峨边花牛保种场内81个个体间的近交系数。结果表明:峨边花牛保种场内11个个体存在近交;结合保种场分区轮牧的生产实际,以后代的平均近交程度最小为目标,科学筛选了4头种公牛,并优化了交配方案,建立了推荐交配组合。该研究对于有效防止峨边花牛核心群近交衰退具有重要意义。
李斌[2]（2019）在《墨吉明对虾种群遗传结构分析及遗传参数评估与基因组选择研究》文中研究指明墨吉明对虾是我国南海海域主要的经济捕捞对虾,食用与经济价值高,在世界范围内具有广泛分布,渔业资源量较高,是我国对虾养殖替代品种的优质对象。本研究以墨吉明对虾新品种开发为目标,对墨吉明对虾种质资源、生长特性、选育方法等内容展开研究。主要研究内容包括:南海北部墨吉明对虾自然群体遗传结构分析,野生墨吉明对虾表型形态特征研究,墨吉明对虾人工养殖条件下生长特性研究,G1代群体遗传参数评估,家系正向育种均值选择方法探究,基于基因标记信息与系谱信息的不同选育方法育种值估计准确率的分析等六个部分。1.以我国南海北部五个墨吉明对虾地理生态群体为研究材料。利用RAD-seq测序方法获取了五个地理生态群体共75个个体的简化基因组信息,并对墨吉明对虾5个地理生态群体的遗传多样性、遗传结构及种群动态进行了分析。研究结果显示:各群体间平均核苷酸多样性指数范围为2.88×10-4～3.43×10-4,为中低水平,但中性进化区段核苷酸多样性指数显着高于平均核苷酸多样性指数。从PCA分析结果看,虽然各群体间无显着的群体分层现象,但群体内部具有部分个体呈现变异分离趋势。同时,我们通过各群体间SNP多样性指数离群分析也发现,各群体间具有大量的群体内特异变异位点。2.以收集的野生墨吉明对虾表型信息进行了墨吉明对虾形态特征分析。结果分析发现,墨吉明对虾各生态群体肥满度较高,其中,以北部湾-钦州湾虾场的墨吉明对虾肥满度最高。同时发现,墨吉明对虾具有较高的出肉率,最高可达0.68。在表型相关分析结果中发现,各生长相关表型性状与净重之间的Perason相关水平均达到了极显着相关。其中,体重、体长、头胸甲长、全长、腹节长与净重的表型相关性水平最高,相关系数分别为0.926、0.876、0.831、0.825、0.764,均为高度表型相关。3.本部分对两种不同养殖环境下墨吉明对虾的早期生长规律进行了研究。研究发现,墨吉明对虾在土塘养殖条件下与水泥池养殖条件下具有较大生长差异,土塘养殖条件下的生长速度显着快于水泥池养殖条件下的生长速度。此外发现,两种不同养殖条件下,墨吉明对虾的快速生长期均在10-50日龄养殖阶段。4.利用多性状动物模型对墨吉明对虾G1代群体的体重、体长、头胸甲长、腹节长在不同养殖环境,及不同养殖阶段下的遗传力及遗传相关进行了评估。遗传评估结果显示,所研究的墨吉明对虾G1代群体生长相关性状的遗传力估计值均为中高水平,各生长性状间均为高度遗传相关。同时也发现,30日龄下,体重性状在两种养殖条件下的遗传力差异显着性检验达到了极显着差异的水平。另外,水泥池养殖条件下30日龄、90日龄与180日龄各养殖阶段间体重性状的遗传力差异显着性检验均未达到显着差异水平。5.分别使用家系平均育种值与家系正向平均育种值两种标准进行了家系选择。两种选择方法得到的结果显示,两个群体中各家系排名均出现部分变动。在后代群体验证中发现,P群体均值略高于M群体,但两者未达到显着性差异。6.利用墨吉明对虾基因组标记信息及相关系谱信息,采用ABLUP、GBLUP、ss GBLUP、Bayes A、BayesB等方法对体重育种值估计准确率进行了比较。结果表明,基于ABLUP与ss GBLUP方法得到的育种值估计准确率显着高于GBLUP、Bayes A、BayesB三种基因组预测模型。其中,ss GBLUP方法对墨吉明对虾体重性状的育种值估计的准确率最高,为0.653±0.055。同时,在本研究中,经比较使用GWAS方法与随机抽样方法获取的不同类型的SNP数据集基于BayesB、GBLUP两种模型得到的体重性状育种值估计准确率的结果发现,GBLUP模型均优于BayesB模型。
严慧娟,王巍,陈红卫,陈昂,牛李丽,屈羽,蒲阳,钟燕,叶友志,余建秋[3]（2019）在《豚鹿小群体近交程度分析与优化交配方案的制订》文中研究说明为了明确成都动物园豚鹿群体内个体间的近交程度,以便进行科学的繁殖管理,采用亲缘协方差法分析了成都动物园豚鹿群体近交系数。结果表明:成都动物园豚鹿部分群体间近交系数达50%～60%;以4周岁为选择标准,筛选出7头公鹿和16头母鹿作为繁殖鹿,以后代的平均近交程度最小为目标,优化了交配方案,建立了推荐交配组合。该研究有效降低了群体的近交系数,提高了群体的遗传多样性。该方法可用于其他小群体动物的保护。
王巍,严慧娟,陈昂,陈红卫,余建秋,牛李丽,易力[4]（2019）在《基于移动端的小群体动物交配方案智能决策系统开发》文中进行了进一步梳理为了有效降低小群体动物的近交系数,实现小群体动物科学保种的智能化管理,以亲缘协方差法为核心,结合移动端的方便快捷和云计算的稳定、高效,开发出基于移动互联网平台的小群体动物交配方案的智能决策系统,实现小群体动物档案信息的数据化管理和交配方案智能化输出。该系统操作简单、运行速度快、移动性好、便捷性强,利于快速推广应用。
何俊,Fernando B.Lopes,吴晓林[5]（2019）在《动物基因组选配方法与应用》文中指出基因组选择（genomic selection, GS）是利用覆盖基因组的分子标记预测动物个体的估计育种值,可以提高选择的准确度和选择强度,缩短世代间隔,做到早选、准选,使动物育种发生了巨大变革。过去的10多年间,基因组选择技术应用于奶牛等动物的育种中,使种用动物的选择更为准确,遗传进展得到大幅提高。但基因组选择通常重视目标性状的遗传进展,而忽略了配种亲本个体间的遗传关系,因此也没有考虑到后代群体中近交程度的增加、遗传多样性的降低以及有害基因的纯合等问题,因此难以维持长期的遗传进展。2016年,一种具有可持续性的遗传选择方法被正式提出,称为基因组选配（genomicmating,GM）。该方法利用待选种用个体的基因组信息实施优化的选种和选配,可以控制群体近交的增长速率,实现长期且可持续的遗传进展。因此基因组选配方法比基因组选择的方法更适合于现代动物育种,尤其适用于地方品种的保护和遗传改良。本文综述了基因组选配的基本概念、方法和应用,并通过模拟的方法比较了6种选配方案的选择效果,旨在为动物育种方法的应用提供参考。
张哲[6]（2019）在《猪免疫与生长、繁殖性状间的遗传相关及其受环境影响的分子机制研究》文中提出免疫、生长和繁殖都是猪育种中的重要数量性状。阐明这些数量性状的遗传机制是猪育种工作者的重要研究任务之一。而随着全基因组范围内的分子标记检测技术的发展,存在着大量的利用数量性状基因座位（quantitative trait loci,QTL）定位、全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）来对这些性状各自的分子遗传机制进行解析的研究。更重要的是,这些性状并非相互独立,而是存在关联、相互影响的。比如,多种免疫因子被证实可以参与生长与繁殖过程;而免疫这类对于生命维持重要的生理过程会优先消耗本该提供给生长与繁殖的能量,从而形成了它们之间此消彼长的关系。并且,我们发现我国每年从西方国家引进的大量种猪到了国内以后,由于猪场卫生状况较差、免疫程序复杂,出现了性能“退化”的现象,这可能是由于免疫对其他性状的影响所致。但遗憾的是,从遗传角度系统揭示免疫与生长、免疫与繁殖之间关联机制的研究工作目前未见报道;而免疫程序、环境卫生状况的改变对生长、繁殖等这些生产相关性状产生影响的具体机制尚不明确;此外,这种环境的变化持续下去是否可以形成免疫与生长、繁殖性状的共进化而改变群体的遗传结构也值得探究。针对这些问题的探讨对于动物育种、人类健康、科学用药与环境改善都有十分重大的意义。因此,我们开展了6个具体的研究并取得了一系列的结果。（1）考虑到性状之间关联背后的遗传基础是基因组上广泛存在的多效性（pleiotropy）,且其主要以三种形式存在,即一因多效的生物学多效性、基因连锁的伪多效性、基因互作的介导多效性,所以,我们基于猪QTL数据库,深入注释免疫与生长、免疫与繁殖性状之间QTL的交集区段,定位了猪基因组上的免疫与生长的生物学多效性基因482个、伪多效性连锁区间8个,以及介导多效性KEGG通路29条;免疫与繁殖的生物学多效性基因101个、伪多效性连锁区间4个,以及介导多效性KEGG通路45条。并且我们发现,免疫与生长性状之间的关联主要依赖于生物学多效性,而介导多效性对免疫与繁殖性状之间的关联发挥了重要的作用。（2）基于人类GWAS结果的摘要统计量,我们计算免疫与生长、免疫与繁殖性状的遗传相关系数,并利用孟德尔随机化方法确定性状之间的因果关系。结果表明,免疫与其他两个性状之间的确存在显着关联,其中免疫与生长的遗传相关主要为负相关,而且三个免疫细胞计数性状与人类身高存在着显着的负向因果关系。另外,利用这些GWAS结果的候选基因在猪上的同源基因,我们进一步扩充了利用QTL数据库所确定的各类多效性基因与基因集。最终,确定了免疫与生长之间的639个生物学多效性基因、29个伪多效性基因和505个介导多效性基因,而免疫与繁殖之间的则分别为127个、14个和404个。这些多效性基因的鉴定为后续的研究奠定了基础。（3）对同一个杜洛克猪群体在4个生长性状上利用美国环境下的亲属信息与中国环境下的亲属信息所估计的育种值进行对比分析,结果发现在达115 kg体重日龄这一生长速度性状上利用两组不同信息所估计的育种值的相关系数为-0.21（P=0.01）,即育种值的排序在不同环境下发生颠倒。这一结果证实了环境对生长性状的遗传背景产生了作用,而且是互作作用。考虑到我国猪场的免疫程序要比美国猪场复杂得多,我们推测这一结果的出现可能是由于环境差异作用于免疫性状的遗传背景中的多效性,继而影响了生长性状所致。（4）为了证明上面的推测,我们以牛作为猪的模式生物,测定了处于免疫程序简单的有机牧场与免疫程序复杂的常规牧场中的丹麦荷斯坦奶牛的4个繁殖性状的表型,并利用奶牛50K单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism,SNP）芯片对一部分个体进行全基因组范围内的SNP检测,从而研究不同牧场环境对奶牛繁殖性状产生影响的遗传机制。结果发现有机牧场中的奶牛在所有繁殖性状上的表现都更好,且有两个繁殖性状的遗传背景受到了环境因素的显着影响。在利用GWAS检测到的受环境所影响的110个基因中,有7个基因属于猪同源的免疫与繁殖的介导多效性基因,且达到显着富集（P=0.003）,这一结果证实了我们的推测,即环境可以作用于免疫性状遗传背景中的多效性,继而影响了其他性状。（5）利用76895个全基因组范围内的SNP位点,我们对起源于同一个群体而处于中、美两个环境下的两个杜洛克猪群体进行了基因组对比分析。虽然处于不同环境的时间较短,主成分分析以及群体遗传结构分析的结果显示二者还是呈现了明显的分化,表明它们所受到的选择压力的巨大差异。同时,利用基于群体分化的选择信号检测方法,我们定位了两群体在基因组上具体的分化信号,结果发现显着的分化信号与免疫（PSMA）和肉质性状（PPP2R5A与PGM1）相关。而且,在免疫相关的信号上,处于我国环境下的杜洛克猪（0.46）在遗传距离上比处于美国环境下的杜洛克猪（0.89）要更加靠近对我国环境有更好适应性与免疫力的太湖猪群体。这些结果说明为了适应这种环境的巨大差异,即使时间较短也会对群体遗传结构产生影响。（6）以在免疫、生长、繁殖具有不同种质特性的中西方猪群体作为研究对象,利用全基因组范围内的129882个SNP位点,我们首先基于群体分化检测了两群体之间的正向选择信号,结果发现最显着的信号落在了与免疫、生长、繁殖都相关的多效性基因IGF1R内部,总共182个分化的候选基因中,有11个包含在免疫与生长的生物学多效性基因集中,且几乎达到显着富集（P=0.068）,8个包含在免疫与繁殖的介导多效性基因集中,达到显着富集（P=0.048）。然后,我们对中西方猪群体内部的连续纯合片段（runs of homozygosity,ROH）分别进行了检测,结果发现在ROH所覆盖的区域中,我国地方猪群体（27.2%）比西方猪群体（17.3%）更多地被长ROH覆盖,而西方猪群体（82.6%）比我国地方猪群体（72.8%）更多地被短ROH覆盖。而且在我国长ROH高频区段所包含的173个基因中,14个来自免疫与生长生物学多效性基因集（P=0.015）、5个来自免疫与繁殖生物学多效性基因集（P=0.018）,都达到了显着富集。这些结果揭示了中西方人工与自然环境的差异所带来的选择压力可显着作用于基因组上的多效基因,进而导致中西方猪群体不同的种质特性,同时也证实了猪的免疫、生长与繁殖性状在适应环境过程中可能出现的共进化现象。综上,本论文对猪免疫与生长、繁殖性状间关联的遗传背景进行了系统解析,并基于此深入探究了环境作用于免疫的遗传背景,进而影响生长与繁殖性状的具体机制。所得结果帮助我们深入理解这些性状之间的关联的同时,也对基因编辑的策略、科学引种、育种,乃至疫苗、药物的开发都有理论指导意义。
魏趁[7]（2017）在《运用动物模型BLUP法估计西门塔尔牛育种值及制定总性能指数》文中进行了进一步梳理本研究以新疆呼图壁种牛场西门塔尔牛19752016年生产性能、体尺体重记录为研究材料,以6个产奶性状（产奶量、乳脂率、乳蛋白率、乳糖率、总固体、体细胞数）、13个生长性状（2个早期生长性状:初生重、断奶重;11个成母牛生长性状:体高、硬长、软长、胸围、腹围、尻宽、尻长、腿围、管围、体重、外貌评分）为研究对象,采用SAS8.1软件GLM过程分析非遗传因素对各性状的影响,用DMU软件对各性状进行方差组分和育种值的估计,并对各性状进行遗传趋势分析以及西门塔尔牛群体近交分析,最终制定合适该场的总性能指数,对在群母牛进行核心群选留,旨在为今后制定和优化适合新疆地区西门塔尔牛的育种方案提供理论依据。本文通过分析西门塔尔牛产奶性状和生长性状,得到以下结果:（1）用最小二乘方差法分析固定效应对各性状的影响,结果表明:不同出生年份、出生季节、性别对西门塔尔牛初生重和断奶重有极显着的影响（P<0.01）;不同胎次对西门塔尔成母牛305 d产奶量、乳脂率、乳糖率、总固体、体细胞评分、体高、硬长、软长、胸围、腹围、尻宽、尻长、腿围、管围和体重均有极显着的影响（P<0.01）,对乳蛋白率和外貌评分没有显着的影响（P>0.05）;不同产犊年份对西门塔尔成母牛各性状均有极显着的影响（P<0.01）;不同产犊季节西门塔尔母牛305 d产奶量、乳脂率、乳蛋白率、总固体、体细胞评分、胸围、腹围、尻宽、尻长、腿围、管围均有极显着的影响（P<0.01）,对乳糖率、外貌评分有显着的影响（P<0.05）,对体高、硬长、软长、体重没有显着的影响（P>0.05）。（2）本研究通过采用多性状动物模型AIREML法估计中国西门塔尔牛19个性状的遗传参数,结果表明:西门塔尔牛初生重和断奶重遗传力为0.45、0.56,成母牛305 d产奶量、乳脂率、乳蛋白率、乳糖率、总固体、体细胞评分、体高、硬长、软长、胸围、腹围、尻宽、尻长、腿围、管围、体重和外貌评分的遗传力分别为0.39、0.15、0.12、0.12、0.32、0.09、0.68、0.59、0.52、0.56、0.63、0.47、0.42、0.39、0.40、0.60、0.19;产奶量与体高、腹围、外貌评分间存在较高的正遗传相关,与其他体尺性状相比,范围在0.230.25;体细胞评分与产奶量、乳脂率呈负遗传相关,范围在-0.69-0.44;体重与体高、硬长、软长、胸围、腹围间存在较强的正遗传相关,范围在0.570.93。（3）通过对各性状进行遗传趋势和西门塔尔牛群体近交的分析,以及制定合适该场的总性能指数,结果表明:西门塔尔牛初生重的遗传趋势随年份的变化趋势不大,断奶重的变化趋势较大;成母牛产奶性状遗传趋势随着年份增加20102014年间有上升趋势,除体细胞评分外,体细胞评分呈下降趋势;成母牛生长性状遗传趋势随着年份增加体高、胸围、腹围、腿围、管围和体重的育种值明显升高,其他性状变化不大;该西门塔尔牛全群平均近交系数较低,其中近交家系为21个,平均近交系数为0.001813;根据牛场实际情况制定总性能指数选留了在场的TPI大于151的160头母牛作为核心群。
涂远璐,邹建香,白云峰,冯国兴[8]（2016）在《基于Web的肉羊信息管理系统中亲缘系数及近交系数的程序设计与实现》文中指出肉羊计算机辅助育种工作需建立在系统、规范化的羊场生产管理模式下,大量累积数据基础上。本文在肉羊生产管理实现信息化的前期工作基础上,进一步开展育种分析,从近交系数和亲缘系数入手,采用亲缘协方差法,设计程序,按照获取简明系谱、对系谱排序、计算亲缘协方差矩阵三步骤计算。该方法的特点在于无需人工做系谱图,查找共同祖先,绘制通径线,易于计算机编程求解,且与生产管理系统结合可实现全程自动批量运算,简捷、快速,把育种工作者从繁琐的劳动中解放出来,可有效提高育种工作效率。
涂远璐,邹建香,白云峰,冯国兴[9]（2016）在《基于Web的肉羊信息管理系统中亲缘系数及近交系数的程序设计与实现》文中研究表明肉羊计算机辅助育种工作。需建立在系统、规范化的羊场生产管理模式下,大量累积数据基础上。本文在肉羊生产管理实现信息化的前期工作基础上,进一步开展育种分析,从近交系数和亲缘系数入手,采用亲缘协方差法,设计程序,按照获取简明系谱、对系谱排序、计算亲缘协方差矩阵三步骤计算。该方法的特点在于无需人工做系谱图,查找共同祖先,绘制通径线,易于计算机编程求解,且与生产管理系统结合可实现全程自动批量运算,简捷、快速,把育种工作者从繁琐的劳动中解放出来,可有效提高育种工作效率。
余联昌[10]（2016）在《基于XML的种猪遗传评估系统的应用研究》文中研究说明养猪业在畜牧业中占据着核心地位,猪肉是肉食品中蛋白质的主要来源,养猪业的生产效益影响着整个国家畜牧业的经济效益乃至人民的生活水平。随着饲料、人工、防疫和物流成本的提高,养猪业已经进入高投入、高成本、高风险、微利的发展时期,有效提高养猪业的产量和猪的质量成为科研人员的一个重要研究课题。目前世界上养猪业发达的国家都在大力发展遗传育种技术,通过改良猪的遗传基因,持续地选择出优良的遗传个体繁殖后代,从而提高养猪业的生产效益。与其他遗传育种方法相比,Henderson提出的BLUP法能够充分利用候选个体及父母、同胞、后代等所有亲属信息,显着提高种猪遗传育种进展。现有的大多数种猪遗传评估系统的数据库基于关系模式,但关系模式在养猪管理存在如下不足之处:（1）每头猪的管理内容整齐划一,难以满足个体精细化管理;（2）基于数据表结构的操作,一头猪的有关数据分布在不同的数据表中,访问某头猪的数据需要通过多重连接,严重影响了数据操作的效率。随着互联网的快速发展,XML广泛应用于数据交换、电子商务交易和Internet信息传输等领域,已成为Web上信息表示和数据交换的一个重要标准。与传统关系数据库相比,XML的简易性、灵活性和自我描述性使其易于在任何应用程序中读写数据,更适合于半结构化数据的存取。本研究对基于关系模式的种猪遗传评估系统进行分析,针对关系模式在种猪数据管理方面的不足之处,提出了采用XML文档取代关系数据库的方案。一个XML文档集中保存一头猪从出生至死亡的所有数据,通过外部DTD定义XML文档结构的规则,同时引入树形种猪谱系,设计出基于XML的种猪遗传评估系统。通过设计XML文档集的树形目录管理,并且构建标志号生成器生成唯一的标志号作为XML文档的文件名,加快在XML文档集的索引速度。并且向XML文档中引入种猪谱系信息,在使用BLUP方法计算种猪遗传育种估计值过程中,利用树形谱系能够加快数据提取速度和改进分子血缘相关矩阵的计算方法。本研究根据用户的需求,采用B/S开发模式与XML技术,结合MVC三层架构思想,开发出基于XML的种猪遗传评估系统,实现种猪信息管理、谱系查询、亲缘关系查询、数据传输、遗传评估等基本功能。本研究主要通过采用XML文档集管理种猪数据,简化管理员管理数据难度,实现个体精细化管理以及提高育种计算效率。
二、动物亲缘系数及近交系数的亲缘协方差算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、动物亲缘系数及近交系数的亲缘协方差算法（论文提纲范文）
（1）峨边花牛繁育场群体近交程度分析与交配方案的优化（论文提纲范文）
| 1 研究方法 |
| 1.1 样本组成 |
| 1.2 计算方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 群体近交系数的计算 |
| 2.2 交配方案的优化 |
| 3 结论 |
（2）墨吉明对虾种群遗传结构分析及遗传参数评估与基因组选择研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略词 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 墨吉明对虾概况 |
| 1.1.1 墨吉明对虾分类地位及形态特征 |
| 1.1.2 墨吉明对虾自然分布与生活习性 |
| 1.1.3 墨吉明对虾繁殖与世代 |
| 1.1.4 渔业状况 |
| 1.1.5 资源动态 |
| 1.2 对虾育种研究现状 |
| 1.2.1 对虾种业发展历史 |
| 1.2.2 我国对虾新品种选育进展 |
| 1.2.3 我国对虾种业现状 |
| 1.3 选择育种原理与应用 |
| 1.3.1 群体遗传学简介 |
| 1.3.2 遗传多样性分析 |
| 1.3.2.1 等位基因多样性分析 |
| 1.3.2.2 位点杂合度分析 |
| 1.3.2.3 群体间遗传分化分析 |
| 1.3.2.4 近交系数 |
| 1.3.2.5 有效群体大小 |
| 1.3.3 数量遗传学简介 |
| 1.3.2.1 数量性状的数学模型 |
| 1.3.2.2 亲属间相关 |
| 1.3.2.3 遗传力的估计 |
| 1.3.2.4 遗传相关 |
| 1.3.2.5 育种值 |
| 1.3.4 选择育种理论 |
| 1.3.3.1 个体选择 |
| 1.3.3.2 家系选择 |
| 1.3.3.3 家系内选择 |
| 1.3.3.4 综合选择 |
| 1.3.3.5 选择育种常用概念 |
| 1.4 现代育种核心技术 |
| 1.4.1 BLUP育种值估计 |
| 1.4.2 基因组选择技术 |
| 1.4.2.1 GBLUP |
| 1.4.2.2 ss GBLUP |
| 1.4.2.3 贝叶斯法 |
| 1.4.3 全基因组选育的优势与现状 |
| 1.4.4 简化基因组测序简介 |
| 1.5 研究目的与意义 |
| 2 南海北部墨吉明对虾5个地理生态群体的遗传结构与种群历史动态分析 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 样本收集 |
| 2.1.2 DNA提取及检测 |
| 2.1.3 RAD文库构建 |
| 2.1.4 数据处理 |
| 2.1.4.1 原始数据过滤及质量控制 |
| 2.1.4.2 过滤数据的变异检测及遗传参数评估 |
| 2.1.4.3 群体遗传结构分析 |
| 2.1.4.4 种群历史动态分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 测序数据统计 |
| 2.2.2 群体遗传参数 |
| 2.2.3 群体间遗传结构分析 |
| 2.2.4 组间SNP位点离群分析 |
| 2.2.5 连锁不平衡分析 |
| 2.2.6 种群动态历史分析 |
| 2.2.7 种群混合和迁移事件分析 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 群体遗传分化与历史动态分析 |
| 2.3.2 群体遗传多样性分析 |
| 3 野生墨吉明对虾形态学特征分析 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 材料与方法 |
| 3.1.2 数据测量及统计分析 |
| 3.1.3 墨吉明对虾出肉率及肥满度的测定 |
| 3.1.4 墨吉明对虾生物形态学分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 墨吉明对虾表型性状与出肉率的统计性描述 |
| 3.2.2 墨吉明对虾各性状间表型相关性分析 |
| 3.2.3 线性回归方程建立及各表型性状对净重的作用分析 |
| 3.2.4 南海北部五大虾场墨吉明对虾肥满度差异性分析 |
| 3.2.5 南海北部五大虾场墨吉明对虾体长与体重关系 |
| 3.2.6 墨吉明对虾自然群体各月份体长频数分布 |
| 3.3 讨论 |
| 4 养殖条件下墨吉明对虾早期生长规律的研究 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 实验群体构建 |
| 4.1.2 数据测量与统计分析 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 墨吉明对虾体重与体长测量值统计结果 |
| 4.2.2 土塘养殖条件下墨吉明对虾体长与体重累积生长曲线 |
| 4.2.3 水泥池养殖条件下墨吉明对虾体长与体重累积生长曲线 |
| 4.2.4 两种养殖条件下体长与体重性状累计增长曲线的比较 |
| 4.2.5 土塘养殖条件下墨吉明对虾体长与体重绝对及相对生长曲线 |
| 4.2.6 水泥池养殖条件下墨吉明对虾体长与体重绝对及相对生长曲线 |
| 4.2.7 两种养殖条件下体长生长系数的比较 |
| 4.2.8 两种养殖条件下墨吉明对虾肥满度的变化 |
| 4.2.9 墨吉明对虾体重与体长的关系 |
| 4.2.10 墨吉明对虾体重与体长的生长关系 |
| 4.3 讨论 |
| 5 墨吉明对虾G1代群体生长相关性状遗传参数评估 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 遗传参数评估实验群体的构建 |
| 5.1.1.1 野生亲虾来源 |
| 5.1.1.2 野生亲虾处理及家系建立 |
| 5.1.1.3 幼体培育 |
| 5.1.1.4 中间培育 |
| 5.1.1.5 家系个体标记 |
| 5.1.1.6 后期养成 |
| 5.1.2 表型数据测量 |
| 5.1.3 数据统计与分析 |
| 5.2 结果 |
| 5.2.1 生长相关性状指标的表型测量值描述统计 |
| 5.2.2 各家系间初始体长与体重的差异显着性检验 |
| 5.2.3 亲缘关系A矩阵自定义 |
| 5.2.4 遗传参数评估结果 |
| 5.2.5 遗传力Z-score检验 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 关于群体构建与自定义亲缘关系矩阵构建的依据 |
| 5.3.2 遗传力 |
| 5.3.3 遗传相关 |
| 6 墨吉明对虾家系正向育种均值选择方法探究 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 家系构建及培育 |
| 6.1.2 数据测量与统计分析 |
| 6.1.3 选择方法 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.3 后代群体验证 |
| 6.3.1 验证群体构建及培育 |
| 6.3.2 数据测量与统计分析 |
| 6.3.3 结果描述与统计 |
| 6.4 讨论 |
| 7 不同数量及不同类型的SNP数据集基于不同的预测模型对墨吉明对虾体重性状育种值估计准确率的研究 |
| 7.1 材料与方法 |
| 7.1.1 亲虾来源 |
| 7.1.2 家系建立 |
| 7.1.3 样品收集及数据测量 |
| 7.1.4 简化基因组测序 |
| 7.1.5 数据质量控制与SNP分型 |
| 7.1.6 SNP筛选 |
| 7.1.7 不同SNP数目及不同类型的数据集构建 |
| 7.1.8 育种值估计 |
| 7.1.9 不同类型及不同数量SNP数据集的遗传方差占比分析 |
| 7.1.10 交叉验证 |
| 7.2 结果与分析 |
| 7.2.1 GWAS分析结果及不同SNP数据集的阈值范围 |
| 7.2.2 不同模型育种值估计准确率比较 |
| 7.2.3 不同SNP数据集基于不同模型育种值估计准确率分析 |
| 7.2.4 各SNP数据集的遗传方差占比分析 |
| 7.3 讨论 |
| 7.3.1 不同模型对育种值估计准确率的差异 |
| 7.3.2 不同数据类型与不同标记数量对育种值估计准确率的影响 |
| 7.3.3 不同标记数量对总遗传方差解释的能力 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 导师简介 |
（3）豚鹿小群体近交程度分析与优化交配方案的制订（论文提纲范文）
| 1 研究方法 |
| 1.1 样本组成 |
| 1.2 计算方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 群体近交系数的计算 |
| 2.2 交配群体近交系数的计算 |
| 2.3 交配方案的优化 |
| 3 结论 |
（4）基于移动端的小群体动物交配方案智能决策系统开发（论文提纲范文）
| 1 系统的设计 |
| 2 系统的实现 |
| 2.1 近交系数计算模型 |
| 2.2 计算过程 |
| 2.3 云计算服务平台 |
| 4 结论与展望 |
（6）猪免疫与生长、繁殖性状间的遗传相关及其受环境影响的分子机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 文章部分缩略语表 |
| 1 导论 |
| 1.1 免疫反应及其间接作用 |
| 1.1.1 免疫系统及其应答反应 |
| 1.1.2 免疫性状及其影响因素 |
| 1.1.3 免疫与生长、繁殖间的关系 |
| 1.2 遗传相关机制研究方法 |
| 1.2.1 QTL定位 |
| 1.2.2 GWAS |
| 1.2.3 环境与遗传的交互作用 |
| 1.3 本研究的目的和意义 |
| 2 免疫与生长、繁殖间的遗传相关基础——基于猪数量性状基因座数据库的研究 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 挖掘流程 |
| 2.2 结果 |
| 2.2.1 QTL交集区段 |
| 2.2.2 交集区段中的生物学多效性基因 |
| 2.2.3 伪多效性连锁区间 |
| 2.2.4 介导多效性通路 |
| 2.3 讨论 |
| 2.4 小结 |
| 3 免疫与生长、繁殖间的遗传相关基础——以人作为模式生物的研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 免疫、生长与繁/生殖性状的GWAS摘要统计量 |
| 3.1.2 基于GWAS摘要统计量的遗传相关系数 |
| 3.1.3 利用孟德尔随机化法研究性状之间的因果关系 |
| 3.1.4 对猪免疫与生长、繁殖间遗传相关基础的补充 |
| 3.2 结果 |
| 3.2.1 免疫与生长、繁/生殖性状之间的遗传相关 |
| 3.2.2 免疫与生长性状之间的孟德尔随机化结果 |
| 3.2.3 对猪免疫与生长、繁殖间遗传相关基础的补充 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 小结 |
| 4 不同环境对生长等性状的影响——基于中美环境下的杜洛克猪群体的研究 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 实验场地 |
| 4.1.2 实验动物 |
| 4.1.3 性能测定 |
| 4.1.4 分析方法 |
| 4.2 结果 |
| 4.2.1 表型相关与遗传相关 |
| 4.2.2 不同来源育种值相关分析 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 小结 |
| 5 不同环境对繁殖性状的影响——以牛作为模式生物的研究 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 繁殖数据 |
| 5.1.2 模型 |
| 5.1.3 模型对未来表现的预测能力 |
| 5.1.4 针对ICF与 IFL性状的ss GWAS分析 |
| 5.2 结果 |
| 5.2.1 描述性统计 |
| 5.2.2 利用反应规范模型估计的方差组分 |
| 5.2.3 环境敏感度 |
| 5.2.4 预测准确性 |
| 5.2.5 对ICF与 IFL的 ssGWAS |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 遗传参数估计 |
| 5.3.2 遗传与环境互作的存在性 |
| 5.3.3 遗传背景受环境影响的机制 |
| 5.4 小结 |
| 6 不同环境对猪群体基因组的影响——两个同源杜洛克猪群体基因组的短期变化 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 模拟试验 |
| 6.1.2 实验研究 |
| 6.2 结果 |
| 6.2.1 模拟情况下两群体的分化 |
| 6.2.2 群体结构 |
| 6.2.3 两杜洛克群体的分化信号 |
| 6.3 讨论 |
| 6.4 小结 |
| 7 不同环境对猪群体基因组的影响——江浙沪品种与引进品种的比较分析 |
| 7.1 材料与方法 |
| 7.1.1 动物群体与基因分型 |
| 7.1.2 群体结构与遗传多样性 |
| 7.1.3 基于EigenGWAS的正向选择信号检测 |
| 7.1.4 利用模拟数据确定填补数据在ROH检测中的可行性 |
| 7.1.5 真实数据中的ROH检测 |
| 7.2 结果 |
| 7.2.1 遗传多样性与群体结构 |
| 7.2.2 第一主成分的EigenGWAS |
| 7.2.3 模拟数据的缺失基因型填补与ROH检测 |
| 7.2.4 真实数据的ROH检测 |
| 7.2.5 ROH岛及其注释 |
| 7.3 讨论 |
| 7.3.1 中西方猪群体的遗传多样性 |
| 7.3.2 第一主成分的EigenGWAS |
| 7.3.3 模拟数据的缺失基因型填补与ROH检测 |
| 7.3.4 针对真实数据的ROH检测 |
| 7.3.5 ROH岛 |
| 7.4 小结 |
| 8 结语 |
| 8.1 对科学问题的回答 |
| 8.2 论文创新点 |
| 8.3 启示 |
| 8.4 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 论文中应用的生物学相关软件以及数据库 |
| 附录2 论文中附件 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的主要成果 |
| 学术论文 |
| 专利和软件着作权 |
（7）运用动物模型BLUP法估计西门塔尔牛育种值及制定总性能指数（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 国内西门尔牛现状 |
| 1.1.1 中国西门塔尔牛现状 |
| 1.1.2 新疆西门塔尔牛现状 |
| 1.2 国外西门塔尔牛现状 |
| 1.3 国际西门尔牛遗传育种趋势 |
| 1.3.1 国际和中国西门塔尔牛研究的发文量趋势分析 |
| 1.3.2 国际西门塔尔牛遗传育种的发文国家分析 |
| 1.3.3 西门塔尔牛遗传育种研究领域的高被引文献分析 |
| 1.3.4 国际西门塔尔牛遗传育种研究的主要机构及作者分析 |
| 1.3.5 根据高频关键词分析西门塔尔牛遗传育种领域的研究前沿热点 |
| 1.3.6 西门塔尔牛遗传育种研究趋势总结 |
| 1.4 中国西门塔尔牛育种目标相关性状研究进展 |
| 1.5 遗传评估的统计理论基础 |
| 1.5.1 线性统计模型 |
| 1.5.2 数量性状数学模型 |
| 1.6 遗传评估软件 |
| 1.7 本研究的主要内容和意义 |
| 第2章 非遗传因素对西门塔尔牛主要经济性状的影响 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 数据来源 |
| 2.1.2 分析性状的定义 |
| 2.1.3 数据整理 |
| 2.1.4 因素水平的划分 |
| 2.1.5 统计分析方法 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 固定效应水平 |
| 2.2.2 各性状描述性统计分析 |
| 2.2.3 各因素对西门塔尔牛主要经济性状的分析 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 西门塔尔牛主要经济性状的基本统计量 |
| 2.3.2 各因素对西门塔尔牛主要经济性状的影响 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 西门塔尔牛主要经济性状遗传参数估计 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 数据整理 |
| 3.1.3 统计方法 |
| 3.1.4 DMU软件 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 遗传力估计结果 |
| 3.2.2 西门塔尔成母牛主要性状的遗传相关和表型相关 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 西门塔尔牛初生重和断奶重的遗传力分析 |
| 3.3.2 西门塔尔成母牛主要经济性状的遗传力分析 |
| 3.3.3 西门塔尔成母牛主要经济性状遗传相关和表型相关 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 西门塔尔牛主要经济性状育种值估计及总性能指数制定 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 西门塔尔牛各性状的统计模型 |
| 4.1.3 近交系数的计算及统计方法 |
| 4.1.4 总性能指数的制定 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 各性状遗传趋势 |
| 4.2.2 近交系数 |
| 4.2.4 总性能指数制定公式 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 各性状遗传趋势分析 |
| 4.3.2 西门塔尔牛群近交系数的分析 |
| 4.3.3 TPI值的制定 |
| 4.3.4 育种值分析 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于XML的种猪遗传评估系统的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外相关研究 |
| 1.2.1 国外相关研究 |
| 1.2.2 国内相关研究 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 2 种猪遗传育种相关研究 |
| 2.1 遗传育种理论 |
| 2.1.1 遗传评估方法 |
| 2.1.2 动物模型BLUP |
| 2.1.3 方差组分估计 |
| 2.1.4 分子血缘相关矩阵 |
| 2.1.5 近交系数 |
| 2.2 种猪数据管理 |
| 2.2.1 种猪数据管理模式 |
| 2.2.2 关系数据库 |
| 2.2.3 关系数据库在养猪应用及其不足之处 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 系统关键技术研究 |
| 3.1 XML技术 |
| 3.1.1 XML |
| 3.1.2 XML文档结构 |
| 3.1.3 XML文档验证 |
| 3.1.4 XML解析 |
| 3.1.5 XML的优势 |
| 3.2 XML在种猪管理的应用 |
| 3.3 Web开发技术 |
| 3.3.1 Java EE应用 |
| 3.3.2 MVC模式 |
| 3.3.3 Web技术在本系统中的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于XML的种猪遗传评估系统的分析与设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 业务需求 |
| 4.1.2 用户需求 |
| 4.1.3 开发规程 |
| 4.1.4 系统性能需求 |
| 4.1.5 系统功能需求 |
| 4.2 系统总框架设计 |
| 4.2.1 系统架构分析 |
| 4.2.2 系统架构设计 |
| 4.2.3 系统特点 |
| 4.3 系统功能设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 XML文档集管理 |
| 4.4.2 数据库概念设计 |
| 4.4.3 DTD设计 |
| 4.4.4 XML文档标志号 |
| 4.4.5 XML文档设计 |
| 4.4.6 XML谱系设计 |
| 4.5 在遗传育种方面应用XML |
| 4.5.1 动物模型BLUP法计算过程 |
| 4.5.2 基于XML改进的数据提取 |
| 4.5.3 基于XML改进的分子血缘相关矩阵求法 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于XML的种猪遗传评估系统的实现 |
| 5.1 系统环境 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 系统管理模块 |
| 5.2.2 种猪管理模块 |
| 5.2.3 遗传育种模块 |
| 5.2.4 XML文档实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 参加研究项目 |
| 附录B 攻读学位期间研究成果 |
四、动物亲缘系数及近交系数的亲缘协方差算法（论文参考文献）
- [1]峨边花牛繁育场群体近交程度分析与交配方案的优化[J]. 王巍,易军,方东辉,甘佳,石溢,付茂忠. 中国草食动物科学, 2020(01)
- [2]墨吉明对虾种群遗传结构分析及遗传参数评估与基因组选择研究[D]. 李斌. 广东海洋大学, 2019(02)
- [3]豚鹿小群体近交程度分析与优化交配方案的制订[J]. 严慧娟,王巍,陈红卫,陈昂,牛李丽,屈羽,蒲阳,钟燕,叶友志,余建秋. 中国草食动物科学, 2019(05)
- [4]基于移动端的小群体动物交配方案智能决策系统开发[J]. 王巍,严慧娟,陈昂,陈红卫,余建秋,牛李丽,易力. 中国草食动物科学, 2019(04)
- [5]动物基因组选配方法与应用[J]. 何俊,Fernando B.Lopes,吴晓林. 遗传, 2019(06)
- [6]猪免疫与生长、繁殖性状间的遗传相关及其受环境影响的分子机制研究[D]. 张哲. 上海交通大学, 2019(06)
- [7]运用动物模型BLUP法估计西门塔尔牛育种值及制定总性能指数[D]. 魏趁. 新疆农业大学, 2017
- [8]基于Web的肉羊信息管理系统中亲缘系数及近交系数的程序设计与实现[J]. 涂远璐,邹建香,白云峰,冯国兴. 农业网络信息, 2016(12)
- [9]基于Web的肉羊信息管理系统中亲缘系数及近交系数的程序设计与实现[A]. 涂远璐,邹建香,白云峰,冯国兴. 中国畜牧兽医学会信息技术分会2016年学术研讨会文献, 2016
- [10]基于XML的种猪遗传评估系统的应用研究[D]. 余联昌. 华南农业大学, 2016(03)