比较贝叶斯模型对卵细胞和胚胎数量的遗传评估在乳牛吉尔牛
Giovani Luis Feltes1, Gabriel Soares Campos1, Fernanda Santos Silva Raidan2
1Departamento de Zootecnia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Avenida Bento Gonçalves, 7712 Agronomia, Porto Alegre, RS, CEP 91509-900, Brazil.
Journal of applied genetics
|April 3, 2024
概括
对于评估乳牛卵细胞和胚胎数量,Poisson (POI) 模型优越,提供比高斯模型更准确的遗传参数和繁殖值. 这确保了优质动物的可靠选择,以提高生殖效率.
科学领域:
- 动物遗传学和动物繁殖
- 生殖生物学 生殖生物学
- 统计遗传学 统计遗传学
背景情况:
- 牲畜中的计数特征,如卵细胞和胚胎数量,通常表现出非正常的分布.
- 传统的基因评估方法假设正常,可能无法准确估计这些特征的遗传参数和育种值.
- 替代分布,如Poisson分布,是必要的精确的基因分析计数数据在畜牧养殖.
研究的目的:
- 为了比较卵细胞和胚胎计数特征的遗传评估,使用高斯式 (线性,对数,安斯科姆变换) 和波桑分布.
- 确定最合适的统计模型,用于估计乳业吉尔牛的遗传参数和繁殖值.
- 评估不同分布假设对估计育种值 (EBV) 的准确性和可靠性的影响.
主要方法:
- 用R软件中的MCMCglmm包来估计卵细胞和胚胎计数特征的遗传参数和育种值.
- 我们比较了四种分布模型:高斯式 (LIN,LOG,ANS) 和波松式 (POI).
- 使用偏差信息标准 (DIC) 和平均平方余值来评估模型的充分性;斯皮尔曼的等级相关性评估了EBV协议.
主要成果:
- 与高斯模型相比,Poisson (POI) 模型在所有卵细胞和胚胎计数特征上始终产生了更高的遗传性和可重复性估计.
- DIC和平均平方余量表明POI模型是最适合对这些计数特征进行遗传评估的.
- 来自POI,LOG和ANS模型的EBV之间的高斯皮尔曼等级相关性 (0.77-0.99) 建议对表现最好的动物进行最小的重新排名.
结论:
- 鱼 (POI) 分布模型是最适合在乳牛吉尔卵细胞和胚胎计数特征的遗传评估.
- 使用POI模型导致更可靠的估计育种值,提高了对生殖特征的选择的准确性.
- 这项研究强调了为计数特征选择适当的统计分布的重要性,以优化畜牧养殖计划.
