育种值估计的准确性是育种工作的核心，本研究旨在比较ABLUP和GBLUP两种育种值估算方法对白羽肉鸡剩余采食量（RFI）性状估算的准确性。本试验主要针对白羽肉鸡RFI展开研究，利用中国农业科学院自主研发的“京芯一号”鸡 55 K SNP芯片对有个体进行了基因分型，随后利用PLINK软件和Beagle 5.1软件分别完成质量控制和填充工作，获得3314个样本和38,810个常染色体SNP用于后续分析，ABLUP法和GBLUP法运用到的A矩阵和G矩阵均在Linux系统中完成构建和运算，并分别进行50次交叉验证以评估两种方法的育种值估计的准确性。试验结果显示，对于白羽肉鸡剩余采食量（RFI）的育种值估算中，GBLUP方法的准确性高于ABLUP方法，其运算时长也要长于ABLUP法。在实际育种工作中，建议综合考虑育种时效性和准确性，以选择合适的育种值估算方法。
目录
摘 要 1
ABSTRACT 2
第一章 文献综述 3
第二章 研究内容与方法 5
1 材料与方法 5
1.1基因组DNA的提取和分型 5
1.2 基因型数据的质控 5
2 计算模型 6
2.1 剩余采食量的计算模型 6
2.2 ABLUP计算模型 8
2.3 GBLUP计算模型 8
3育种值估算的准确性评价 9
第三章 结论与展望 9
1 结果 9
1.1 白羽肉鸡表型数据描述性统计结果 9
1.2 两种育种值估算方法的结果 10
1.2.1 遗传力 10
1.2.2 交叉验证结果 10
2 讨论 10
3 结论 11
参考文献 12
致 谢 14
利用GBLUP评估白羽肉鸡RFI的基因组估计育种值的研究
摘 要
引言
动物育种工作历史悠久，在回顾近一个世纪动物育种工作的发展历程中我们可以发现，在数量遗传学、分子遗传学、分子育种技术等方面我们都取得了长足的进展[1]。其中，数量遗传学发展早期基于的理论是：动植物的数量性状表型等于其基因型 *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: ^351916072^ 
值与环境值之和，从而可以以此为基础估算育种中的重要遗传参数和个体育种值，至此，畜禽育种逐渐从传统的表型选择转变为育种值选择[1]。
随着数量遗传学理论的发展，育种值估计的方法发展也十分迅速，20世纪中期，选择指数法开始应用于畜禽个体遗传评定[1]。 1975年Henderson提出了最佳线性无偏估计（BLUP）方法进行动物个体的育种值估计，随着日后计算机科学的发展，BLUP计算技术正式在育种工作中得以实现。BLUP法是常规育种工作中常用的方法，即利用性状的表型记录值和系谱信息来计算个体之间的亲缘关系，随后通过最佳线性无偏预测（best linear unbiased prediction, BLUP）法来进行个体育种值（estimated breeding value, EBV）的估计，之后再进行排序和选择[2]。
随着分子遗传学的发展，微卫星（microsatellite）、单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism, SNP）等分子标记方法被开发出来，并用于动物育种工作，此类方法被称为标记辅助选择（maker assisted selection, MAS）[3]法。然而，畜禽大部分重要的经济性状不仅仅受单个基因的调控，而是受微效多基因控制，所以少数的几个标记能够解释的遗传变异十分有限，限制了标记辅助选择在畜禽育种工作中的应用[4]。
2001年，Meuwissen首次提出了全基因组选择（genomic selection, GS）方法，即利用全基因组高密度标记信息进行个体育种值的估计，得到基因组育种值（GEBV）[5]，其具体的思想是利用覆盖整个基因组的单核苷酸多态性（SNP）标记，将染色体分成若干个片段，然后通过标记基因型，结合表型性状及系谱信息分别估计每个染色体片段的效应，最后利用个体携带的标记信息对其未知的表型信息进行预测，即将个体携带的染色体片段效应累加起来，进而估计基因组育种值（GEBV）[6]。简而言之，全基因组选择的步骤分为两步，第一步是构建有基因型信息和表型信息的参考群体，从单倍型或SNP标记推断出数量性状座位（quantitative trait locus, QTL）效应；第二步就可以在验证群体中根据基因标记信息便可以计算GEBV[7]。基因组育种值估计是基因组选择的核心内容，根据计算过程中使用的统计模型的不同，可以将基因组育种值的计算模型分为直接法和间接法，直接法模型利用参考群体和预测群体的标记信息构建个体间的亲缘关系矩阵，并将关系矩阵代入混合模型方程组，随后通过求解混合模型方程组来获得个体的基因组育种值，如GBLUP等方法[8]。间接法模型利用参考群体估计标记效应，随后在预测群体中将标记效应累加，进而直接获得个体的基因组育种值，其代表模型主要为贝叶斯类模型[9]。在本次实验中主要利用直接法中的GBLUP方法完成基因组育种值的估计。
单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism, SNP）主要是指在基因组水平上由单个核苷酸变异所引起的DNA序列的多态性。目前每种SNP的检测方法都可以看做是由两个部分组成的，即区分SNP特异位点的原理方法和数据的检测分析手段。目前对SNP位点区分主要是通过杂交、PCR、分子构象等来实现，而信号采集手段主要是利用电泳、荧光、芯片、质谱分析等技术[10]。本次实验采用中高通量SNP分型芯片，其筛选结果涵盖饲料报酬、生长、肉质、抗病、繁殖等主要功能基因及变异位点，在筛选出的众多性状中，本次实验主要利用BLUP和GBLUP两种育种值估计方法，围绕白羽肉鸡的剩余采食量（RFI）展开研究。
饲料转化率（feed conversion ratio, FCR）是评价饲料效率最常用的指标，指的是某一测定时期内采食重量与产出的畜禽产品重量的比值[11]，在肉鸡中称为“料肉比”，但是FCR并不是衡量饲料利用效率最理想的指标[12]，其存在一定的统计和生物学局限性。首先，由于FCR是一个比率性状，选择FCR可能会导致两个相近FCR值得个体，具有相差悬殊的采食量和体增重[10]；其次，家禽某些品种个体间FCR差异不明显，通过FCR对饲料效率进行的提升有限；最后，仅仅对高饲料效率这一性状进行选择，很可能会导致家禽其他性状的退化，例如对FCR的遗传改良可能会导致动物生长速度的降低[13]。所以，尽管FCR是普及度很高的性状，但是在多性状育种计划制定的时候，FCR并不适宜作为饲料效率直接选择指标。

原文链接：http://www.jxszl.com/yxlw/dwyx/609146.html