应用单步单核酸多态化最好的线性无偏预测模型与未知父组的类型特征在日本Holsteins的应用

科学领域:

• 动物遗传学动物遗传学
• 量化遗传学 量化遗传学
• 基因组评估 基因组评估

背景情况:

• 国家遗传评估对于畜牧养殖计划至关重要.
• 像单步SNP BLUP (ssSNPBLUP) 这样的基因组选择模型比传统方法提供了潜在的改进.
• 准确评估未知血统的年轻动物是基因改进中的一个挑战.

研究的目的:

• 评估ssSNPBLUP模型的计算性能,预测能力和偏差.
• 评估该模型对日本霍尔斯坦犬的类型特征的有效性,特别是对于未知父组 (UPG) 的年轻动物.
• 为了比较ssSNPBLUP模型关于动物群体和残余多基因变异参数的不同配置.

主要方法:

• 从1984年到2020年,利用了日本Holstein (表型,基因型,血统) 的国家遗传评估数据.
• 为模型培训和验证准备完整和截断的数据集.
• 在不同的基因型动物群体 (公羊,母牛,幼) 中比较了ssSNPBLUP的性能,并测试了剩余多基因变异参数 (0.1,0.2,0.3).
• 用公牛的女儿产量偏差 (DYD) 和牛的调整表型 (Yadj) 进行验证的预测.

主要成果:

• ssSNPBLUP模型证明了在类型特征评估中的国家实施的可行性.
• 当包括母牛,母牛和年幼动物 (SCY组) 的预测能力最高时.
• 观察到与或没有未知父组 (UPG) 和跨不同残余多基因变异参数的预测能力的最小差异.

结论:

• 采用未知父组的ssSNPBLUP模型适用于对日本霍尔斯坦犬类型特征的国家遗传评估.
• 该模型的计算性能和预测准确性支持其实际应用.
• 对剩余的多基因变异参数的进一步细化可能会带来边际改进,但核心模型是强大的.