【摘 要】
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单步基因组最佳线性无偏预测法（Single-step genomic best linear unbiased prediction,SSGBLUP）,又称基因组选择一步法,是目前国际各大育种公司使用的标准遗传评估方法,在动物生产的遗传改良中发挥着重要作用。该方法中存在系谱与基因型亲缘关系矩阵不能直接兼容等问题,削弱了其应用效果。为解决这些问题,Lagarra等人提出元共祖（Metafounder
【基金项目】
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国家自然科学基金（31802039）
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单步基因组最佳线性无偏预测法（Single-step genomic best linear unbiased prediction,SSGBLUP）,又称基因组选择一步法,是目前国际各大育种公司使用的标准遗传评估方法,在动物生产的遗传改良中发挥着重要作用。该方法中存在系谱与基因型亲缘关系矩阵不能直接兼容等问题,削弱了其应用效果。为解决这些问题,Lagarra等人提出元共祖（Metafounder）概念作为一步法发展的新思路。目前,基于元共祖的基因组选择一步法（Single-step genomic best linear unbiased prediction with metafounders,MF-SSGBLUP）在平均日增重（Average daily gain,ADG）与饲料转化率（Feed conversion ratio,FCR）中的研究较少,且在SSGBLUP与MF-SSGBLUP中系谱与基因型亲缘关系矩阵的最佳权重比未知。因此,本研究旨在比较应用标准SSGBLUP与MF-SSGBLUP在单性状与双性状模型下对丹系长白猪（Dan Bred Landrace,LL）与大白猪（Dan Bred Yorkshire,YY）群体中ADG与FCR估计的遗传参数,遗传评估的预测准确性与偏差,并探究不同权重因子ω对ADG与FCR遗传评估结果的影响,找到最佳权重因子,以期优化遗传评估进程并为生产实践提供指导。研究结果如下:（1）本研究比较单性状和双性状SSGBLUP与MF-SSGBLUP对LL与YY群体中ADG与FCR估计的遗传参数。在LL群体中,对于同一性状,4种方法中估计的加性遗传方差近似,遗传力基本相同,双性状MF-SSGBLUP估计的ADG和FCR的遗传负相关高于双性状SSGBLUP。YY群体的ADG和FCR性状在MF-SSGBLUP方法中估计的加性遗传方差高于SSGBLUP方法,两种双性状模型方法估计的ADG与FCR的遗传相关性均为-0.46。（2）本研究以0.05为梯度,ω从0.05取至0.95时,使用交叉验证法对LL与YY群体中ADG与FCR进行遗传评估。对于ADG,在同一群体中4种遗传评估方法表现近似。LL群体中使用双性状模型估计的FCR的预测准确性略高于单性状模型。YY群体中单性状模型对FCR的预测准确性（0.355）略高于双性状模型（0.344）。在最佳ω下,同一验证亚组中4种方法的预测准确性近似,且具基因型亚组表现优于无基因型亚组。（3）本研究比较不同ω下4种遗传评估方法对LL与YY群体中ADG与FCR的基因组预测偏差。总体来看,回归系数随着ω增大而增大。在LL群体中,ADG的回归系数在4种方法中基本一致;双性状模型估计的FCR的无偏性优于单性状模型。在YY群体中,对于ADG,双性状MF-SSGBLUP在4种方法中表现出最佳的无偏性。在最佳ω下4种方法在无基因型亚组中展现的基因组预测无偏性均优于具基因型亚组。本研究发现,对于LL与YY群体中ADG与FCR,双性状MF-SSGBLUP表现出最佳的遗传评估效果,SSGBLUP与MF-SSGBLUP的最佳权重因子略有不同。
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