计算机模拟技术在动物遗传育种研究中的应用

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1、计算机模拟技术在动物遗传育种研究中的应用,一、常规育种方案的模拟,1. 系统假设,考虑单个性状其遗传受多基因控制,且在选择过程中不发生基因突变,2. 参数设置,群体规模 50、100、200 公母比例 1:4、1:9、1:24 性状遗传力 0.1、0.3、0.6 选择世代 15代,3. 个体育种值估计方法,动物模型BLUP模型,4. 选择方案的模拟,不同群体规模下的遗传进展群体规模越大,选择所能获得的遗传进展也越大,不同公母比例下的遗传进展短期选择时,适当降低公畜比例,可获得理想的遗传进展,而长期选择时,则应保证足够的公畜数,不同遗传力水平下的遗传进展选择性状的遗传力越高,遗传进展也越大,不同

2、群体规模下的遗传方差变化情况,不同公母比例下的遗传方差变化情况,不同遗传力水平下的遗传方差变化情况,不同群体规模下的近交系数变化情况,1- 50 2- 100 3- 200,不同公母比例下的近交系数变化情况,1- 1:4 2- 1:9 3- 1:24,不同遗传力水平下的近交系数变化情况,1- 0.1 2- 0.3 3- 0.6,二、动物QTL定位模拟,1. 参数设置,系统假定,一条总长度为100cM的染色体上存在1个影响目标数量性状的QTL QTL有2个等位基因 染色体上的标记均匀分布,且标记间的重组相互独立,2. 实验设计与定位方法,资源群体F2设计BC1设计,QTL定位方法最大似然区间定位

3、,3. 因素水平设置,4 计算机模拟方案,结果I:不同群体规模下的QTL定位效果,QTL检测效率与位置估计,扩大资源群体规模,可提高QTL的检测效率及定位的精确性和准确性 当群体规模增加到一定数量(300)后,继续扩大群体对提高QTL定位精确性的效益将逐渐降低,结果I:不同群体规模下的QTL定位效果,QTL效应估计,资源群体规模过小(低于100),QTL效应估计的偏差增大,精确性降低 适当扩大资源群体规模对提高QTL效应估计的准确性和精确性有益,结果:不同遗传力水平下的QTL定位效果,QTL检测效率与位置估计,性状遗传力过低,QTL的检测效率降低(h2=0.1, P=5/100) 随着目标性状

4、遗传力的升高,QTL位置估计的准确性和精确性也提高,结果:不同遗传力水平下的QTL定位效果,QTL效应估计,对不同遗传力的性状实施QTL定位,QTL效应估计的偏差及MSE有所波动,但未呈现出随遗传力变化的明显规律,结果:不同标记密度下的QTL定位效果,QTL检测效率与位置估计,未发现标记密度对QTL检测效率有明显影响 在一定范围内(20-5cM)提高标记密度,可提高QTL定位的准确性和精确性,但当标记密度超过这一范围后,继续增加标记密度,则无助于QTL定位效果的改善,结果:不同标记密度下的QTL定位效果,QTL效应估计,在一定范围(20-5cM)内,提高标记密度,QTL效应估计的精确性提高,但

5、当相邻标记间的图距进一步缩小时,则QTL效应估计的精确性则反而会降低,三、标记辅助选择方案的模拟,1. 系统假设, 一个闭锁群体 对单个性状连续选择10代 世代不重叠 性状的遗传受多基因和一个位于常染色体上的QTL的共同控制,1. 系统假设, QTL座位有两个等位基因:Q1、Q2 每个标记座位共有5个等位基因,2. 个体育种值估计方法, 动物模型MBLUP,3. 参数设置,群体规模 60、120、180公母比例 1:5、1:9、1:19性状遗传力 0.10、0.25、0.50、0.80QTL方差 0.25G2QTL增效基因初始频率 0.1、0.5、0.9相邻标记间距 5cM选择世代 10代,4

6、. 选择方案的模拟,产生0世代个体标记、QTL基因型和性状表型值,结果I:群体规模对MAS选择效果的影响 总育种值,结果I:群体规模对MAS选择效果的影响 多基因育种值,结果I:群体规模对MAS选择效果的影响 QTL育种值,结果:性别比例对MAS选择效果的影响 总育种值,结果:性别比例对MAS选择效果的影响 多基因育种值,结果:性别比例对MAS选择效果的影响 QTL育种值,结果:遗传力对MAS选择效果的影响 总育种值,结果:遗传力对MAS选择效果的影响 多基因育种值,结果:遗传力对MAS选择效果的影响 QTL育种值,结果:QTL增效基因初始频率对MAS选择效果的影响总育种值,结果:QTL增效基因初始频率对MAS选择效果的影响多基因育种值,结果:QTL增效基因初始频率对MAS选择效果的影响QTL育种值,谢谢大家!,祝各位代表在云南期间玩得开心,过得愉快!,

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