西門塔爾牛肉質性狀低密度芯片的基因組選擇.pdf

1、全基因組關聯(lián)分析和基因組選擇是近年來畜禽育種的研究熱點。本研究利用BovineHD芯片，對西門塔爾牛的部分胴體性狀和肉質性狀進行全基因組關聯(lián)分析，初步探索低密度芯片對脂肪酸含量性狀的基因組預測準確性。
　　1.使用混合壓縮線性模型(CMLM)和線性模型(LM)對霖肉、后腱子和骨重三個胴體性狀進行全基因組關聯(lián)分析，共檢驗出186個顯著關聯(lián)的位點(P＜10-5)，其中有55個位點在兩種模型中均顯著，多數(shù)標記落于6號和14號染色體的LA

2、P3、LCORL、FAM184B、PLAG1等基因上，顯著SNP重疊于相關胴體重和骨重的數(shù)量性狀基因座位(QTL)。
　　2.使用CMLM和LM對大理石花紋、脂肪顏色、總脂肪酸含量(TFA)、飽和脂肪酸含量(SFA)、單不飽和脂肪酸含量(MUFA)和多不飽和脂肪酸含量(PUFA)六個肉質性狀的分析，檢測出91個顯著位點(P＜10-5)，其中44個位點在兩模型中均顯著，與三個脂肪酸含量性狀均顯著相關的標記落在14號染色體的MYC基因

3、附近，多數(shù)顯著位點落在相關于大理石花紋、第十二肋的背膘厚和脂肪酸含量的QTL上。
　　3.本研究構建不同標記數(shù)目的低密度芯片，包括均勻分布低密度芯片，基于BayesA、BayesB估計標記效應的絕對值及顯著性的篩選標記低密度芯片，使用低密度芯片對四個脂肪酸含量性狀進行基因組預測，通過五倍交叉驗證衡量準確性。均勻分布低密度芯片整合BovineHD和已有低密度芯片位點，其標記數(shù)目分別為3K,7K,9K，20K和40K，準確性在9K時較

4、高，低于篩選標記低密度芯片，與其他模擬數(shù)據(jù)中低密度芯片基因組預測的結果一致。依據(jù)標記效應及顯著性的篩選標記低密度芯片，其標記數(shù)目分別為0.3 K，0.5 K，0.7 K，1 K,3 K,5 K，7K,9K，11 K,13 K,15 K和30K，在標記數(shù)目達到7K時準確性基本穩(wěn)定，基于Bayes B估計標記效應篩選標記準確性最高，基于Bayes A估計標記效應篩選標記準確性略高于基于標記顯著性篩選標記。交叉驗證的對比試驗中，基于同態(tài)一致性