《计算机模拟技术在动物遗传育种研究中的应用》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计算机模拟技术在动物遗传育种研究中的应用（45页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
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！,
