用不同模型估计绒山羊早期生长性状遗传参数的比较

利用内蒙古伊盟阿尔巴斯白绒山羊种羊场从1993年至2000年间白绒山羊的早期生长性状(包括出生重、断乳重、日增重和周岁重)的场内测定数据,对4种不同动物模型估计遗传参数的差异进行了比较分析。不同模型中对母体遗传效应和母体环境效应作了不同的考虑：模型I,不考虑母体遗传效应和母体环境效应;模型Ⅱ,仅考虑母体遗传效应;模型Ⅲ,仅考虑母体环境效应;模型Ⅳ,同时考虑母体遗传效应和母体环境效应。利用MTD-FREML程序采用非求导约束最大似然法(DFREML)估计各模型中的方差组分,用似然比检验对不同模型的差异进行检验。结果表明：对于出生重,母体遗传效应和母体环境效应都有极显著的影响,应采用模型Ⅳ进行分析;对于断乳重和日增重,母体遗传效应的影响不显著,而母体环境效应的影响极显著,应采用模型Ⅲ进行分析;对于周岁重,母体环境效应的影响不显著,而母体遗传效应的影响显著,应采用模型Ⅱ进行分析。     

标记辅助导入的原理与应用

标记辅助导入是分子遗传信息应用于动物育种的一个重要方面, 其目的是在标记信息的辅助下将一个品种(供体)中的一个或多个优良基因导入另一个品种(受体), 同时还要尽可能地保持受体群体原有的遗传背景。在标记辅助导入过程中, 标记信息既可用于辅助前景选择, 即对目标基因携带者的选择, 以保证目标基因的正确导入, 也可用于辅助背景选择, 即对受体基因组的选择, 以加快受体遗传背景的恢复。本文介绍了标记辅助导入的原理和基本方法, 综述了目前已提出的不同前景选择和背景选择方法以及消除遗传累赘(与目标基因连锁的不利基因)的方法, 同时列举了标记辅助导入在动物上的一些成功应用。     

母体遗传效应对绒山羊生产性状遗传参数估计的影响

利用非求导约束最大似然法(DF-REML), 比较了内蒙古白绒山羊在两种不同动物模型下估计遗传参数的差异, 两种模型的区别在于是否考虑母体遗传效应。对两种模型的差异用似然比进行检验。结果表明, 母体遗传效应对于体重和绒厚影响极显著(P<0.01), 对于抓绒量、毛长、绒长度以及绒细度影响不显著(P>0.05)。     

半同胞交配法测定鹌鹑性连锁羽色基因的交换值

介绍了2种半同胞交配法测定鹌鹑性连锁2个羽色基因座B／b和Y／y交换值的方法：1）黄羽公鹑与白羽母鹑杂交,F1代栗羽公鹑与其半同胞黄羽母鹑交配;2）白羽公鹑与黄羽母鹑杂交,F1代栗羽公鹑与其半同胞白羽母鹑交配。2种方法测得的交换值分别为20±2．05％和20．4±1．92％。2种方法均可用于鹌鹑性染色体（Z）上2基因座交换值的测定,对连锁遗传学的实验和理论教学具有重要的意义。     

标记辅助导入中不同前景和背景选择方法的比较

标记辅助导入是分子遗传信息应用于动物育种的一个重要方面,其目的是在标记信息的辅助下将一个品种（供体）中的一个或多个优良基因导入另一个品种（受体）,同时还要尽可能地保持受体群体原有的遗传背景。标记辅助导入的过程包括3个阶段,第一阶段是杂交,即供体与受体杂交产生F1代个体,第二阶段是回交,即F1个体以及后续各个世代的后代个体重复地与受体回交,以使受体的遗传背景得到恢复,第三阶段是横交,即重复回交后得到的个体彼此问交配,以便获得供体基因的纯合个体,使该基因在群体中固定。在回交和横交阶段,都要对参与交配的个体进行选择。在选择中,要分别进行前景选择和背景选择,前景选择是对供体基因的选择,选择携带有供体基因个体参加配种,从而使该基因在回交过程中不会丢失,并在横交过程中能尽快固定,背景选择是对受体遗传背景的选择,选择那些含有受体基因组比例较高的个体参加配种,从而加快恢复受体遗传背景的速度。本研究通过计算机模拟对不同的前景选择方法和不同的背景选择方法进行了比较。前景选择方法包括对受体基因的直接选择（假设该基冈可以直接测定）、利用单个连锁标记的间接选择和利用两侧标记的间接选择3种,背景选择方法包括随机选择、基因组相似性选择、指数选择和标记辅助BLUP（MBLUP）选择4种。研究结果表明,对于前景选择来说,对供体基因的直接选择能保证该基因在回交的各个世代中保持一个稳定的频率（0．25）并在横交阶段迅速固定（2个世代）,用两侧标记的间接选择也能得到类似的结果,但如果仅利用单个连锁标记进行选择,则会导致供体基因的频率在回交阶段中有所下降,并在横交阶段不能被固定。对于背景选择来说,如果最终的目的是要完全恢复受体的遗传背景,基因组相似性选择或标记指数选择是最好的选择方法,它们可使受体的遗传背景在回交3个世代后就恢复到98％以上,而随机选择或MBLUP选择需要至少5个世代的回交才能达到这个水平。但如果最终的目的只是要恢复受体的某些优良性状,则MBLUP选择是值得推荐的方法,它可使影响这些性状的受体基因频率在回交3个世代后就达到99％以上,而且还能在整个基因导入过程中给这些性状带来最大的遗传进展。虽然用标记指数选择也有相似的结果,但与之相比,MBLUP的成本要低得多,更具有实际可行性。