使用预测性来估计遗传性和遗传相关性随着时间的推移在一个大基因型Angus牛群体的生长特征

科学领域:

• 动物遗传学动物遗传学
• 量化遗传学 量化遗传学
• 基因组选择 基因组选择

背景情况:

• 估计遗传性和遗传相关性等遗传参数对于畜牧养殖计划至关重要.
• 这些估计的准确性可能会受到参考人口的大小,组成和所考虑的时间段的影响.
• 基因组选择迅速发展,需要方法来追踪其对遗传参数的影响.

研究的目的:

• 通过特征内和跨特征预测来估计随时间推移的遗传性和遗传相关性.
• 为了评估完整与削减参考种群对遗传参数估计的影响.
• 评估基因组信息对Angus大型牛群的遗传参数的影响.

主要方法:

• 利用Angus牛的出生体重 (BW),断奶体重 (WW) 和断奶后增加 (PWG) 记录的一大数据集.
• 从2016年到2024年定义了9个时间段,比较完整的历史数据与削减的参考数据 (过去五年).
• 计算了遗传能力和基因相关性,使用内部和跨特征预测能力,结合了基因组数据.

主要成果:

• 对于BW和PWG的继承权保持稳定 (约为1. 0.20和0.15) 的情况.
• 随着时间的推移,WW的遗传性增加,达到0.28 (完全) 和0.22 (切割参考).
• 随着基因组数据的使用,WW预测性显著增加,增强了跨特征的预测性,而BW-WW和BW-PWG相关性保持稳定.

结论:

• 切割参考群体提供了反映焦点群体的遗传参数,但需要平衡数据的最新性与准确性.
• 预测性允许每年对遗传参数进行跟踪,从而能够监测基因组选择对特征及其相关性的影响.
• 基因组选择显然影响了WW遗传性和预测性,突出显示了它在现代育种计划中的重要性.