一、奶牛育种中的遗传进展（论文文献综述）
张海亮,常瑶,娄文琦,王凯,陈紫薇,米思远,温万,王雅春[1]（2021）在《奶牛育种中关注的新性状》文中指出各国奶牛群体的选育目标建立之后,选育目标一直在不断发展,选择指数中性状的组成、定义和权重等都在不断变化。奶牛的选育是从关注产奶性能而开始,随后增加了体型外貌性状。由于奶牛的健康和繁殖问题的增加以及社会对动物福利的不断关注,20世纪末,世界范围内平衡育种理念在奶牛育种中逐渐形成,一些重要的功能性状加入各国的选择指数中;进入21世纪后,随着奶牛养殖业和社会的发展,育种家们开始关注和研究更多的性状,部分新性状已经开始在育种实践中选育应用。本文通过整理奶牛育种中有关新性状的研究并收集各国奶牛选育方案中的相关信息,综述了近十年奶业发达国家在奶牛遗传选育中正在研究或已经开始应用的新性状,并将这些新性状分为生产效率相关的新性状、应对环境挑战的新性状、健康福利相关的新性状、产品和加工相关的新性状及管理相关的新性状五大类,总结了这些性状的选育背景、定义方法、遗传基础和选育应用情况等,最后还总结了奶牛育种中新性状的研究应用过程,以期为我国奶牛遗传育种研究和育种目标完善提供一定的借鉴。
朱韶华[2]（2021）在《高山美利奴羊羊毛品质与红细胞性状基因组选择和全基因组关联分析研究》文中指出高山美利奴羊是在高山寒旱生态区育成的羊毛纤维直径主体为19.1～21.5μm的一流毛肉兼用美利奴羊新品种,常年生活在高海拔寒旱地区,具有生产性能高、羊毛综合品质优和高原低氧适应性强等特点。与之突出特点相关的羊毛品质和抗高原缺氧等重要性状的基因组选择和全基因组关联分析研究仍处于起步阶段,如何提高育种值估计准确性来缩短世代间隔、加速遗传进展及挖掘与重要性状关联的候选基因已成为高山美利奴羊选育提高和品种完整结构建设中亟需解决的问题。本研究通过基因组选择和全基因组关联分析方法,以高山美利奴羊为研究对象,结合不同密度SNP微阵列数据,以GBLUP（Genomic Best Linear Unbiased Prediction）和Bayes-Alphabet模型为基础,研究不同因素对基因组育种值（Genomic Breeding value,GEBV）估计准确性的影响;采用全基因组关联分析对羊毛品质和高原低氧适应性相关的QTL进行精细定位以搜寻关键的区域信息和候选基因。研究结果如下:1.加性和显性遗传效应对基因组预测准确性的影响结合Affymetrix HD 630K微阵列分型数据,基于GBLUP模型,采用仅包含加性遗传效应的MAG模型（Model with Additive Effect GBLUP）和包含加性与显性遗传效应的MADG模型（Model with Additive and Dominance Effect GBLUP）对498只高山美利奴羊的共9种羊毛品质性状和高原低氧适应性相关的红细胞性状进行基因组预测,遗传方差组分估算结果显示,束纤维断裂伸长率、红细胞计数和红细胞压积三种性状的显性方差占总表型方差比例分别为73%、28%和25%,对其显性方差比例较高的性状,MAG模型获得的GEBV估计准确性更高;多重交叉验证的结果显示,两种模型的预测准确性,除毛丛长度（R2=0.25）和平均血红蛋白浓度（R2=0.12）之外,MAG模型均高于MADG。以上结果表明,MAG模型更适用于高山美利奴羊羊毛品质和红细胞性状的基因组预测。2.标记密度、统计模型和遗传力对基因组预测准确性的影响采用50K和630K两种不同密度的微阵列数据,基于GBLUP和Bayes-Alphabet模型对821只高山美利奴羊遗传力水平不同的6种羊毛品质性状进行基因组预测分析。遗传力估计结果显示,束纤维断裂伸长率和束纤维断裂强度的遗传力分别为0.29和0.35,为中等遗传力水平性状;毛丛长度、毛纤维直径、毛纤维直径变异系数和净毛率的遗传力分别为0.68、0.44、0.55和0.46,为高遗传力性状。标记密度由50K增加至630K后,束纤维断裂伸长率和束纤维断裂强度的预测准确性分别提高了11%（Bayes A）和13%（Bayesion LASSO）,净毛率和毛纤维直径变异系数仅提高了1%（Bayes B）,毛丛长度下降了6%（Bayesion LASSO）,表明增加标记密度可有效提高束纤维断裂伸长率等中等遗传力水平性状的GEBV估计准确性,但对毛丛长度等高遗传力水平性状影响微弱,甚至出现准确性下降的情况;GBLUP模型在中等遗传力水平性状的预测准确性均高于Bayes-Alphabet模型,Bayes B和Bayesion LASSO模型在高遗传力水平性状的准确性更高,表明GBLUP模型更适用于中等遗传力水平性状的基因组预测,Bayes B和Bayesion LASSO模型更适合高遗传力水平性状的基因组预测。3.羊毛品质和红细胞性状全基因组关联分析研究以498只高山美利奴羊组成的目标群体,利用单标记和单倍型,基于广义线性模型（Generalized Linear Models,GLM）对红细胞性状执行全基因组关联分析,通过基因定位和功能注释,筛选出DHCR24、EFNB2、SH2B3、PLCB1、SPATA9和FLI1六个基因作为影响群体高原低氧适应性的潜在候选基因,特别是PLCB1和FLI1,分别与红细胞生成、正常造血和携氧功能有密切关联;建立977只高山美利奴羊组成的目标群体,利用单标记,基于Farm CPU（Fixed and random model Circulating Probability Unification）模型对羊毛品质性状执行全基因组关联分析,筛选出PBX1、TRPC3、SLITRK5和PVRL1四个基因作为羊毛品质性状相关的潜在候选基因,特别是PBX1和SLITRK5,分别与毛囊间充质干细胞的衰老延迟与表皮的分化、表皮稳态有密切关联,上述结果可作为高山美利奴羊基因组预测研究中具有显着效应的潜在区域。本研究通过纳入加性与显性遗传效应对GBLUP模型进行了优化,发现束纤维断裂伸长率等显性方差占总表型方差比例较大的性状（大于25%）,MAG模型在GEBVs估计中具有更高的准确性,更适用于高山美利奴羊羊毛品质和红细胞性状的基因组预测。增加标记密度可有效提高束纤维断裂伸长率等中等遗传力水平性状的GEBVs估计准确性,但对毛丛长度等高遗传力水平性状影响甚微;通过两类模型的预测准确性比较,GBLUP模型更适合中等遗传力水平性状的基因组预测,Bayes B和Bayes LASSO模型更适合高遗传力水平性状的基因组预测。基于不同GWAS模型和标记类型,筛选出羊毛品质性状关联的4个候选基因（PBX1、TRPC3、SLITRK5和PVRL1）和高原低氧适应性关联的6个候选基因（DHCR24、EFNB2、SH2B3、PLCB1、SPATA9和FLI1）,特别是PLCB1和FLI1,分别与红细胞生成、正常造血和携氧功能有密切关联;PBX1和SLITRK5,分别与毛囊间充质干细胞的衰老延迟与表皮的分化、表皮稳态有密切关联。为高山美利奴羊的基因组选择提供适宜的GEBVs估计模型和具有重要效应的标记信息,并为高原家畜的功能基因挖掘提供有价值的参考。
孙伟[3]（2021）在《奶牛种公牛培育及性别控制冷冻精液生产效率影响因素的研究》文中进行了进一步梳理本研究针对我国奶牛养殖产业对优质种公牛培育和良种母牛快速扩繁的迫切需求,创新集成了奶牛育种关键技术体系、研制性别控制冷冻精液生产新技术与新产品,为解决高产奶牛扩繁速度慢的技术瓶颈问题,加快奶牛群体遗传改良进程提供了技术支撑。奶牛育种关键技术体系包括种用胚胎生产与胚胎移植（Embryo Transfer,ET）、青年公牛全基因组检测与遗传评估、生长发育、生产性能测定（Dairy Herd Improvement,DHI）及精液受精与受胎能力相关性分析。奶牛性控冷冻精液生产新技术主要围绕生产效率提升、产品质量改善与人工授精（Artificial Insemination,AI）关键技术开发。具体研究内容及结果如下:1、创新集成了高效的奶牛种用胚胎生产与ET关键技术流程,使每头供体牛平均生产体内胚胎6.6枚,比行业平均水平（5枚）高32.0%;冷冻胚胎移植受胎率为45.0-58.6%、产犊率为38.4-55.8%,均高于行业平均水平。2、利用全基因组检测结合奶牛DHI技术,集成了种公牛遗传-生产性能对比育种评价体系。不同月龄青年公牛生长发育关键指标,与行业标准相比,体重和睾丸周径均高于行业标准平均水平,并筛选出遗传品质优秀的种公牛154头,其中育种综合指数GTPI（General Total Performance Index）≥2600指数的种公牛35头、占比22.7%;AI配种的种母牛一、二和三胎次305天产奶量与商品母牛相比分别提升了823.0 kg、1374.5 kg和976.7 kg,表明全基因组检测遗传评估与生产性能实际表型值的显着关联性。3、体外受精（In vitro fertilization,IVF）与AI受胎率对比分析显示,同一头种公牛精液的IVF受精率与AI受胎率高度关联,证明IVF可作为新的繁殖性状评价指标纳入奶牛种公牛育种评价体系,据此把种公牛受精能力分为三个等级,分别是正常受精率（Normal fertility bulls:45-60%）、较高受精率（Higher fertility bulls:61-80%）、高受精率（Highest fertility bulls:>80%）。4、探究异种动物的精子（山羊、绵羊和鹿）对于奶牛X精子的受精推流效果表明,选择山羊精液受精推流最佳,在此基础上开发了奶牛性控冻精生产新技术,使奶牛性控冻精生产效率提升2倍以上、生产成本降低70%,并确定新产品的标准为:100万分离X精子混合100万山羊精子,该产品可以保持平均56.2%的AI情期受胎率和94.6%的性控准确率。5、添加抗氧化剂VE、SOD、CAT可以明显提升奶牛分离X精子的活力,特别是奶牛性控冻精的体外存活时间由原来的4-6 h延长到8-10 h,该产品的AI受胎率总体提升了5-10%,为奶牛性控冻精产业化推广应用提供了技术支撑。
鲍晶晶,张莉[4]（2020）在《畜禽基因组选择方法研究进展》文中研究表明畜禽的选种选育在生产中至关重要,育种值估计是选种选育的核心。基因组选择（genomic selection,GS）是利用全基因组范围内的高密度标记估计个体基因组育种值的一种新型分子育种方法,目前已在牛、猪、鸡等畜禽育种中得到应用并取得了良好的效果。该方法可实现畜禽育种早期选择,降低测定费用,缩短世代间隔,提高育种值估计准确性,加快遗传进展。基因组选择主要是通过参考群体中每个个体的表型性状信息和单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism,SNP）基因型估计出每个SNP的效应值,然后测定候选群体中每个个体的SNP基因型,计算候选个体的基因组育种值,根据基因组育种值的高低对候选群体进行合理的选择。随着基因分型技术快速发展和检测成本不断降低,以及基因组选择方法不断优化,基因组选择已成为畜禽选种选育的重要手段。作者对一些常用的基因组选择方法进行了综述,比较了不同方法之间的差异,分析了基因组选择存在的问题与挑战,并展望了其在畜禽育种中的应用前景。
张海亮,刘澳星,米思远,李想,罗汉鹏,鄢新义,王雅春[5]（2020）在《奶牛育种中的长寿性状》文中研究说明长寿性状是奶牛育种中最重要的功能性状之一,除产量性状之外,长寿性状具有最大的经济价值。由于遗传力低、数据分布特殊和性状表现晚等特点,长寿性状也是选育难度最大的性状之一。自上世纪50年代起,长寿性状就进入了各国奶牛育种家的视野,针对长寿性状的研究持续进行;上世纪90年代后,各奶业发达国家陆续将长寿性状纳入其奶牛综合选择指数。目前,我国奶牛综合选择指数（CPI）中尚不包含长寿性状,对长寿性状的研究也处于起步阶段。文章通过整理分析奶牛长寿性状的有关研究,从性状定义、遗传评估方法、与其他性状的关系、遗传标记、性状选育策略等方面系统介绍了长寿性状的研究和选育情况。通过汇总有关长寿性状与其他性状遗传相关的研究,阐述了长寿性状与其他性状之间的复杂关系;通过收集各国奶牛选育方案中的相关信息,重点介绍了各主要奶业发达国家对长寿性状的选育策略。此外,本文还通过收集在我国奶牛群体中针对长寿性状开展的研究,概述了奶牛长寿性状在我国的研究现状。长寿性状有许多不同的定义,可使用不同的模型对其进行遗传评估,包括线性模型、阈模型、生存分析模型和随机回归模型等。长寿性状与产量、体型、繁殖、健康和管理类性状等存在低到中等的遗传相关,线性体型性状中,与泌乳系统有关的体型性状与长寿性状的遗传相关较高;繁殖和健康性状表现更好的奶牛,其长寿性状通常表现更好;长寿性状与其他性状之间的遗传关系受牛群选育方向的影响较大,在不同群体中,长寿性状与同一性状的遗传相关不尽相同。奶业发达国家的奶牛综合选择指数中均包含长寿性状,这些国家除了使用直接长寿进行选择之外,部分国家还同时采用间接选择的方法对长寿性状进行选育,常用于间接选择长寿性的其他性状主要包括泌乳系统、腰强度、尻角度、肢蹄和乳房炎抗性等。在不同群体中,均发现了大量与长寿性状相关的遗传标记,其中大多数标记都定位在已报道的与繁殖、疾病和体型等性状相关的遗传区域内。文章还提出了从数据收集、遗传参数估计、遗传标记挖掘、评估模型和选择策略探讨等方面针对我国奶牛群体进行长寿性状研究的必要性。
卢鑫[6]（2020）在《新疆褐牛繁殖性状遗传参数估计及全基因组关联分析》文中研究说明本研究利用新疆塔城地区和乌鲁木齐两个牛场的2275头新疆褐牛的配种、产犊等繁殖记录,对青年牛和成母牛共统计了11个繁殖性状,采用多种模型对新疆褐牛不同胎次的繁殖性状的方差组分进行了遗传分析。本研究分析了青年牛和成母牛两大类共计11个繁殖性状,其中包括青年牛初配日龄（H-AFS）、初次产犊日龄（H-AFC）;青年牛及成母牛妊娠期长度（H-GL、C-GL）、首次配种到成功妊娠间隔天数（H-FSTC、C-FSTC）、重复输精次数（H-NS、C-NS）;成母牛产犊到首次配种间隔天数（C-CTFS）、空怀期天数（C-D0）及产犊间隔（C-CI）。获得的主要结果如下:（1）利用多种模型对新疆褐牛不同胎次的繁殖性状的（协）方差组分进行了估计,对于相同性状,经产牛与青年牛之间差异显着,而不同胎次的经产牛之间差异不显着。（2）遗传分析采用BLUPF90软件的RENUMF90和（AI）REMLF90程序,11个青年牛及成母牛繁殖性状的遗传力估计值范围从0.00018（成母牛产后首次配种到成功妊娠间隔天数,C-FSTC）到0.39（青年牛配种次数,H-NS）。青年牛性状的遗传力估计值从0.0001（H-GL）到0.39（H-NS）,成母牛性状遗传力估计值从0.00018（C-FSTC）到0.064（C-NS）。（3）在青年牛和成母牛的共有性状中,成母牛时期的遗传力普遍低于青年牛。总的来说,新疆褐牛的繁殖性状除了H-NS和H-FSTC以外,遗传力都小于0.1,属于低遗传力性状;未来育种可以将H-FSTC、H-AFS、H-NS、C-CTFS、C-DO作为褐牛的选择性状最有可能取得遗传进展。（4）使用DRPs作为反应变量,利用Farm CPU软件对新疆褐牛繁殖性状进行全基因组关联分析,最终找到STC1、VLDLR、CDH2、DPPA3、RAD50、HFM1基因作为新疆褐牛的繁殖性状相关候选基因,为日后进行下一步验证提供了前期理论基础。本研究对新疆褐牛群体繁殖性状展开了传统遗传参数估计,并利用全基因组关联分析挖掘与繁殖性状相关的遗传标记,首次获得了新疆褐牛繁殖性状候选基因,从遗传育种的角度为新疆褐牛繁殖性状的选育提供理论依据。
郑伟杰,李厚诚,苏丁然,闫青霞,陈绍祜,张胜利,孙东晓[7]（2020）在《国际奶牛遗传评估体系概况》文中研究说明选育优秀种公牛是奶牛育种的核心工作。在传统的奶牛育种中,优秀种公牛需要经过后裔测定进行选择,其选择准确性高,但选择周期长、育种成本高、效率较低。进入21世纪以来,基于基因组高密度标记信息的基因组选择技术成为动物育种领域的研究热点。利用基因组选择技术,不必通过后裔测定就可实现青年公牛早期准确选择,从而大幅度缩短世代间隔,加快群体遗传进展,并显着降低育种成本。自2008年始,欧美主要发达国家就将基因组选择技术全面应用于奶牛育种中,世界范围内奶牛育种工作进入了基因组选择时代。我国自2012年开始在全国实施荷斯坦青年公牛基因组遗传评估。本文综述了欧美和澳洲几个国家的奶牛遗传评估现状,旨在为我国的奶牛育种工作提供借鉴。
叶健,周梅,王静,徐成良,王重龙[8]（2020）在《种猪跨群体遗传联系评价的方法和应用》文中指出在猪联合育种中,场间关联率（CR）常作为确定不同种猪群体能否开展联合遗传评估的指标,该指标则依赖于表型和系谱记录。随着猪基因组选择技术（Genomic Selection,GS）在现场育种中的应用和逐步推进,利用全基因组分子标记信息实现遗传背景较为接近的多个种猪群体的跨场联合遗传评估,是加快遗传进展的重要途径。然而,作为基因组联合遗传评估的基础,不同群体之间遗传联系的评价方法还是主要围绕对联合遗传评估结果的定性评价上。利用基因组信息来更加直接或定量的评价不同群体之间的遗传联系,对参考群体构建及育种目标的选择均会有积极的指导意义。本文综述了跨群体遗传联系评价的方法,并分别介绍了其在奶牛和猪联合育种中的应用情况,为探索更适合联合遗传评估群体间遗传联系评价的方法提供参考和思路。
武泽文[9]（2019）在《宁夏荷斯坦青年母牛全基因组选择与BLUP选种效果分析》文中指出本研究以宁夏地区荷斯坦青年母牛为研究对象,利用全基因组选择的方法,对五批次2511头青年母牛进行育种值计算;选择参加全基因组测定的989头青年母牛的产奶的四个性状（305d产奶量,乳脂率,乳蛋白以及体细胞评分）数据,利用BLUP法对其进行了遗传评估,通过秩相关对全基因组和BLUP法的计算结果进行相关性分析,及两种方法遗传进展的对比。结果表明:宁夏地区荷斯坦青年母牛五批基因组选择奶牛GCPI均值从第一批的283.32上升到第五批910.46,呈逐批上升的趋势,其中,产奶量的基因组育种值均值最大的是第四批为576.54;乳脂率、乳蛋白、乳房、肢蹄和体型基因组育种值均值都为第五批为最大值;体细胞评分基因组育种值均值五批次呈现逐渐下降的趋势,第四、五批均值最小,为3.00。七个性状五批次的基因组育种值估计准确性的均值在0.44到0.75之间,其中最大的为第四批泌乳系统的估计准确性为0.75,最小的为第三批体细胞评分的估计准确性为0.44。最终选取989头奶牛多胎次产奶数据的四个性状运用DMU软件进行计算,得到育种值与估计准确性均低于基因组选择数据。根据育种值与其他遗传参数计算得到CPI2指数,CPI2和GCPI秩相关系数为0.1004,gebvmilk和ebvMYD秩相关系数为0.0531,gebvfatp和ebvPF 秩相关系数为 0.1376,gebvprop 和 ebvPP 秩相关系数为 0.1760,gebvscs 和 ebvscs秩相关系数为0.0375。秩相关系数较低,吻合程度不高。根据计算可得基因组选择遗传进展更大,产奶量的年遗传进展达到了 195.80远远高于BLUP法评估结果。该研究结果为宁夏地区荷斯坦奶牛核心群的选择提供重要的理论依据。
叶健,郑恩琴,胡晓湘,王爱国,吴珍芳,蔡更元[10]（2017）在《基因组选择技术及其在猪育种中的应用探讨》文中研究指明基因组选择（Genomic Selection,GS）技术是利用覆盖全基因组与性状相连锁的标记信息,通过标记效应的求解和加和,得到个体基因组估计育种值（GEBV）,从而达到对畜禽个体进行准确选择的目的。该技术率先在奶牛育种中得到广泛应用。在猪育种中,以杜洛克猪为代表,基因组选择技术的应用可以达到早期选择和提高选择准确性的效果,然而对于母系猪（以繁殖性状选择为主）,并没有经济有效的利用方案。本文首先对基因组选择应用过程中关键问题进行讨论;其次简要介绍了基因组选择技术在父系猪中的应用情况;最后围绕我国母系猪育种的现状,探讨基因组选择技术在母系猪中如何应用。
二、奶牛育种中的遗传进展（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、奶牛育种中的遗传进展（论文提纲范文）
（1）奶牛育种中关注的新性状（论文提纲范文）
| 1 生产效率相关的新性状 |
| 1.1 饲料效率(feed efficiency) |
| 1.2 繁殖技术性状 |
| 1.3 公牛繁殖力性状(male fertility) |
| 2 应对环境挑战的新性状 |
| 2.1 甲烷排放量(methane emission) |
| 2.2 热应激抗性(heat stress) |
| 3 健康与福利相关的新性状 |
| 3.1 免疫反应(immune response) |
| 3.2 健康性状(health traits) |
| 3.2.1 肢蹄病 |
| 3.2.2 临床乳房炎 |
| 3.2.3 其他健康性状 |
| 3.3 后备牛存活力 |
| 4 产品和加工相关的新性状 |
| 4.1 傅里叶中红外光谱(Fourier-transform mid-infrared, FT-MIR) |
| 4.2 乳成分 |
| 4.3 牛奶凝固性能 |
| 5 管理相关的新性状 |
| 5.1 性情(temperament) |
| 5.2 挤奶速度(milking speed) |
| 6 总结与展望 |
（2）高山美利奴羊羊毛品质与红细胞性状基因组选择和全基因组关联分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 英文缩略表 |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 畜禽遗传评估的方法与研究进展 |
| 1.2 全基因组关联分析 |
| 1.3 基因分型的方法 |
| 1.4 本研究的目的和意义 |
| 第二章 加性和显性遗传效应对羊毛品质和红细胞性状GEBV估计准确性的影响研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.4 讨论 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 统计模型、标记密度和遗传力对羊毛品质GEBV估计准确性的影响研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 羊毛品质和红细胞性状的全基因组关联分析研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 结论 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 后续研究内容 |
| 参考文献 |
| 附表与附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 导师简介 |
（3）奶牛种公牛培育及性别控制冷冻精液生产效率影响因素的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 奶牛繁育技术研究进展 |
| 1.1.1 人工输精技术 |
| 1.1.2 MOET育种技术 |
| 1.1.2.1 胚胎移植国内外应用情况 |
| 1.1.2.2 胚胎移植技术存在的问题及解决方法 |
| 1.1.2.3 胚胎移植技术前景 |
| 1.1.3 活体采卵-体外受精技术 |
| 1.1.3.1 体外受精技术的应用情况 |
| 1.1.3.2 体外受精技术存在的问题 |
| 1.1.3.3 体外受精技术的发展前景 |
| 1.1.4 奶牛生产性能测定 |
| 1.2 奶牛分子育种技术研究进展 |
| 1.2.1 分子辅助标记 |
| 1.2.2 全基因组选择 |
| 1.2.2.1 全基因组关联研究 |
| 1.2.2.2 全基因组选择技术 |
| 1.2.2.3 基因组选择的应用 |
| 1.2.3 动物体细胞克隆技术 |
| 1.2.3.1 动物克隆操作技术 |
| 1.2.3.2 动物克隆研究的生物学意义 |
| 1.2.3.3 动物克隆技术的应用前景及存在的问题 |
| 参考文献 |
| 第二章 影响种公牛培育的种用胚胎质量及受胎率相关因素研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 供体母牛选择 |
| 2.2.2 实验材料 |
| 2.2.2.1 仪器与设备 |
| 2.2.2.2 主要试剂耗材 |
| 2.2.3 实验方法 |
| 2.2.3.1 试剂配制 |
| 2.2.3.2 超数排卵处理 |
| 2.2.3.3 供体牛人工授精 |
| 2.2.3.4 牛胚胎采集和鉴定 |
| 2.2.3.5 牛胚胎冷冻保存 |
| 2.2.3.6 牛体外胚胎生产 |
| 2.2.3.7 牛胚胎解冻和移植 |
| 2.2.3.8 妊娠检查 |
| 2.2.4 实验数据处理 |
| 2.3 实验结果 |
| 2.3.1 影响奶牛种用胚胎生产因素的研究 |
| 2.3.1.1 奶牛不同性别X/Y冷冻精子体内胚胎生产效率的比较 |
| 2.3.1.2 添加与未添加抗氧化剂性控冻精对体外性控胚胎生产效率的影响 |
| 2.3.1.3 添加与未添加抗氧化剂对奶牛体内性控胚胎生产效率的影响 |
| 2.3.2 奶牛种用胚胎移植效果的比较 |
| 2.3.2.1 不同季节对牛胚胎移植效果的影响 |
| 2.3.2.2 不同月龄受体母牛对胚胎移植效果比较 |
| 2.4 讨论 |
| 第三章 全基因组选择技术及受精能力检测在奶牛育种中应用效果的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 试剂 |
| 3.2.2 仪器设备 |
| 3.2.3 实验方法 |
| 3.2.3.1 试剂的配制 |
| 3.2.3.2 青年种公牛生长发育测定 |
| 3.2.3.3 全基因组检测 |
| 3.2.3.4 DHI测定方法 |
| 3.2.4 实验数据处理 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.3.1 种公牛全基因组检测及生长发育研究 |
| 3.3.1.1 青年种公牛生长发育指标分析 |
| 3.3.1.2 青年种公牛全基因组检测及遗传评估 |
| 3.3.2 核心种母牛全基因组检测及其生产性能研究 |
| 3.3.3 种公牛精液AI受胎率与IVF受精率相关性研究 |
| 3.3.3.1 常规冷冻精液IVF受精率与AI受胎率的相关性分析 |
| 3.3.3.2 性控冷冻精液IVF受精率与AI受胎率的相关性分析 |
| 3.3.3.3 常规与性控冷冻精液AI受胎率与参配奶牛胎次的影响 |
| 3.3.3.4 常规和性控冷冻精液IVF受精率与AI受胎率的相关性分析 |
| 3.4 讨论 |
| 第四章 添加异种动物精液及抗氧化剂对奶牛性控冷冻精液生产效率和品质的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 实验材料 |
| 4.2.1.1 药品试剂及耗材 |
| 4.2.1.2 器材设备 |
| 4.2.2 实验方法 |
| 4.2.2.1 原精的准备 |
| 4.2.2.2 染色处理 |
| 4.2.2.3 精子分离操作 |
| 4.2.2.4 精子分离平衡和冷冻保存 |
| 4.2.2.5 产品质量检测 |
| 4.2.2.6 输精时精液处理 |
| 4.2.3 实验数据处理 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.3.1 添加异种动物精液对奶牛性控冷冻精液生产效率及品质影响 |
| 4.3.1.1 山羊、鹿和绵羊异种精子对牛精子辅助受精推流作用效果比较 |
| 4.3.1.2 奶牛高效性控冷冻精液新产品与常规性控冻精受胎率及性别比例研究 |
| 4.3.2 添加抗氧化剂对奶牛性控冻精品质的影响 |
| 4.3.2.1 添加V_E对奶牛性控冷冻精液品质的影响 |
| 4.3.2.2 添加SOD对奶牛性控冷冻精液品质的影响 |
| 4.3.2.3 添加CAT对奶牛性控冷冻精液品质的影响 |
| 4.3.3 奶牛性控冷冻精液关键技术指标与国内外育种同行企业比较 |
| 4.4 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
（4）畜禽基因组选择方法研究进展（论文提纲范文）
| 1 基因组选择的概况 |
| 2 基因组选择方法 |
| 2.1 基于BLUP理论的方法 |
| 2.1.1 RRBLUP法 |
| 2.1.2 GBLUP法 |
| 2.1.3 ssGBLUP法 |
| 2.2 贝叶斯方法 |
| 2.2.1 BayesA方法 |
| 2.2.2 BayesB方法 |
| 2.2.3 BayesC方法 |
| 2.2.4 BayesLasso方法 |
| 2.3 其他方法 |
| 3 不同基因组选择方法准确性的比较 |
| 4 基因组选择存在的问题及展望 |
（5）奶牛育种中的长寿性状（论文提纲范文）
| 1 长寿性状的定义及遗传评估 |
| 1.1 长寿性状定义 |
| 1.2 长寿性状遗传评估 |
| 2 长寿性状与其他性状的关系 |
| 2.1 长寿性状与其他性状的遗传关系 |
| 2.2 长寿性状与其他性状之间的表型关系All confirmation traits are linear type traits of dairy cattle.The longevity traits defined as the survival status are uniformly converted into the survival rate (the survival is defined as 1),and the favorable direction of its EBV is consistent with the longevity traits defined as the life length.In figure 1,“”“”“”represent that the number of literature related to current trait was less than 5,5 to 10,or more than 10,respectively.The literature related to this figure is not listed in references |
| 3 长寿性状的相关基因及分子标记 |
| 3.1 长寿性状候选基因关联分析 |
| 3.2 长寿性状全基因组关联分析 |
| 4 长寿性状的选育 |
| 4.1 各国奶牛育种体系中的长寿性状 |
| 4.2 长寿性状的间接选择 |
| 4.3 长寿性状的基因组选择 |
| 5 展望 |
（6）新疆褐牛繁殖性状遗传参数估计及全基因组关联分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 新疆褐牛 |
| 1.1.1 新疆褐牛概述 |
| 1.1.2 新疆褐牛分子选育研究进展 |
| 1.2 奶牛繁殖性状遗传分析 |
| 1.2.1 奶牛繁殖性状的概念及其特点 |
| 1.2.2 繁殖性状的遗传力 |
| 1.2.4 国内外奶牛繁殖性能选择的研究进展 |
| 1.2.5 繁殖性状的研究意义 |
| 1.3 遗传分析线性模型 |
| 1.4 全基因组关联分析 |
| 1.4.1 GWAS的研究进展 |
| 1.4.2 GWAS的统计方法 |
| 1.5 研究目的与意义 |
| 1.6 技术路线 |
| 第二章 新疆褐牛繁殖性状遗传参数估计 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 繁殖性状的数据收集 |
| 2.1.2 数据整理 |
| 2.1.3 遗传分析模型 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 新疆褐牛繁殖性状表型参数 |
| 2.2.2 新疆褐牛繁殖性状遗传评估结果 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 繁殖性状的遗传参数估计 |
| 2.3.2 青年牛初配日龄和初产日龄 |
| 2.3.3 成母牛产犊到首次配种间隔 |
| 2.3.4 成母牛空怀天数和产犊间隔 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 新疆褐牛繁殖性状的全基因组关联分析 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 性状与反应变量 |
| 3.1.2 芯片填充与质控 |
| 3.1.3 关联分析 |
| 3.1.4 群体分层检验与候选基因策略 |
| 3.2 结果 |
| 3.2.1 GWAS反应变量 |
| 3.2.2 新疆褐牛群体分层检验结果 |
| 3.2.3 全基因组关联分析的结果 |
| 3.2.4 显着SNPs及相关基因 |
| 3.2.5 候选基因相关功能 |
| 3.2.6 基因富集分析 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 全基因组关联分析 |
| 3.3.2 基因功能注释 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 结论与创新点 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（7）国际奶牛遗传评估体系概况（论文提纲范文）
| 1 常规遗传评估和基因组遗传评估的核心技术要点 |
| 2 北美部分国家奶牛遗传评估概况 |
| 2.1 美国奶牛遗传评估概况 |
| 2.1.1 常规遗传评估 |
| 2.1.2 基因组遗传评估 |
| 2.2 加拿大奶牛遗传评估概况 |
| 2.2.1 常规遗传评估 |
| 2.2.2 基因组遗传评估 |
| 3 欧洲部分国家奶牛遗传评估概况 |
| 3.1 荷兰奶牛遗传评估概况 |
| 3.1.1 常规遗传评估 |
| 3.1.2 基因组遗传评估 |
| 3.2 德国遗传评估概况 |
| 3.2.1 常规遗传评估 |
| 3.2.2 基因组遗传评估 |
| 3.3 英国奶牛遗传评估概况 |
| 3.3.1 常规遗传评估 |
| 3.3.2 基因组遗传评估 |
| 3.4 法国 |
| 3.4.1 常规遗传评估 |
| 3.4.2 基因组遗传评估 |
| 3.5 北欧部分国家遗传评估概况 |
| 3.5.1 常规遗传评估 |
| 3.5.2 基因组遗传评估 |
| 4 澳洲部分国家奶牛遗传评估概况 |
| 4.1 新西兰常规遗传评估 |
| 4.2 新西兰基因组遗传评估 |
| 5 总结 |
（8）种猪跨群体遗传联系评价的方法和应用（论文提纲范文）
| 1 跨群体遗传联系评价的方法 |
| 1.1 基于表型和系谱信息 |
| 2.2基于基因组信息 |
| 2 跨群体遗传联系评价的应用 |
| 2.1 奶牛 |
| 2.2 猪 |
| 3 小结 |
（9）宁夏荷斯坦青年母牛全基因组选择与BLUP选种效果分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 宁夏地区奶牛产业优势 |
| 1.2 奶牛育种技术的进展 |
| 1.2.1 选择指数法与常规育种方法 |
| 1.2.2 分子标记辅助选择和基因组选择 |
| 1.3 基因组选择 |
| 1.3.1 全基因组选择的原理 |
| 1.3.2 基因组步骤 |
| 1.3.3 基因组选择优势 |
| 1.3.4 全基因组选择的发展及其应用 |
| 1.4 育种值的估计 |
| 1.4.1 育种值的估计准确性的意义 |
| 1.4.2 育种值估计与准确度 |
| 1.4.3 育种值估计方法的发展阶段 |
| 1.5 DMU软件对育种值的估计 |
| 1.6 基因组选择估计育种值 |
| 1.6.1 GBLUP模型 |
| 1.6.2 TABLUP模型 |
| 1.7 影响遗传进展的因素 |
| 1.7.1 遗传进展的计算 |
| 1.7.2 影响遗传进展的因素 |
| 1.8 本研究的目的意义和主要内容 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 材料 |
| 2.1.1 五批次青年母牛的选择 |
| 2.1.2 青年母牛产奶性状数据来源 |
| 2.2 方法 |
| 2.2.1 青年母牛基因组选择方法 |
| 2.2.2 青年母牛产奶性状数据整理方法与计算 |
| 第三章 结果与分析 |
| 3.1 基因组选择结果 |
| 3.1.1 基因组育种值与准确性 |
| 3.1.2 青年母牛基因组育种值(第一批)分析 |
| 3.1.3 青年母牛基因组育种值(第二批)分析 |
| 3.1.4 青年母牛基因组育种值(第三批)分析 |
| 3.1.5 青年母牛基因组育种值(第四批)分析 |
| 3.1.6 青年母牛基因组育种值(第五批)分析 |
| 3.1.7 五批次基因组育种值对比 |
| 3.1.8 五批次基因组育种值估计准确性的对比 |
| 3.2 BLUP计算结果 |
| 3.2.1 估计育种值 |
| 3.2.2 育种值估计准确性 |
| 3.2.3 CPI2指数 |
| 3.3 两种方法的对比 |
| 3.3.1 基因组育种值准确性与BLUP法评定准确性 |
| 3.3.2 两种方法各性状育种值秩相关和直线相关分析 |
| 3.3.3 遗传进展 |
| 第四章 讨论 |
| 4.1 基因组育种值准确性与传统评定准确性 |
| 4.2 GCPI指数及各性状基因组育种值 |
| 4.2.1 育种值和GCPI指数变化 |
| 4.2.2 GCPI指数排名对比 |
| 4.3 遗传进展 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一: 场号与示范场名称对照表 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（10）基因组选择技术及其在猪育种中的应用探讨（论文提纲范文）
| 1 实现猪基因组选择的关键点 |
| 1.1 分型技术的选择 |
| 1.1.1 SNP芯片 |
| 1.1.2 简化基因组技术 |
| 1.1.3 全基因组重测序 |
| 1.2 基因组育种值估计模型 |
| 1.2.1 GBLUP方法和一步法 |
| 1.2.2 贝叶斯方法 |
| 1.3 基因组选择育种方案 |
| 2 基因组选择在父系猪中应用情况 |
| 3 基因组选择在繁殖性状改良上应用探讨 |
| 3.1 猪繁殖性状改良现状 |
| 3.2 基因组选择在猪繁殖性状上研究进展 |
| 3.3 我国基因组选择在猪繁殖性状上改良的应用前景 |
| 4 小结 |
四、奶牛育种中的遗传进展（论文参考文献）
- [1]奶牛育种中关注的新性状[J]. 张海亮,常瑶,娄文琦,王凯,陈紫薇,米思远,温万,王雅春. 畜牧兽医学报, 2021(10)
- [2]高山美利奴羊羊毛品质与红细胞性状基因组选择和全基因组关联分析研究[D]. 朱韶华. 甘肃农业大学, 2021
- [3]奶牛种公牛培育及性别控制冷冻精液生产效率影响因素的研究[D]. 孙伟. 内蒙古大学, 2021(10)
- [4]畜禽基因组选择方法研究进展[J]. 鲍晶晶,张莉. 中国畜牧兽医, 2020(10)
- [5]奶牛育种中的长寿性状[J]. 张海亮,刘澳星,米思远,李想,罗汉鹏,鄢新义,王雅春. 中国农业科学, 2020(19)
- [6]新疆褐牛繁殖性状遗传参数估计及全基因组关联分析[D]. 卢鑫. 宁夏大学, 2020(03)
- [7]国际奶牛遗传评估体系概况[J]. 郑伟杰,李厚诚,苏丁然,闫青霞,陈绍祜,张胜利,孙东晓. 中国畜牧杂志, 2020(06)
- [8]种猪跨群体遗传联系评价的方法和应用[J]. 叶健,周梅,王静,徐成良,王重龙. 中国畜牧杂志, 2020(07)
- [9]宁夏荷斯坦青年母牛全基因组选择与BLUP选种效果分析[D]. 武泽文. 宁夏大学, 2019(02)
- [10]基因组选择技术及其在猪育种中的应用探讨[J]. 叶健,郑恩琴,胡晓湘,王爱国,吴珍芳,蔡更元. 中国畜牧杂志, 2017(11)
标签：奶牛论文; 基因组论文; 全基因组关联分析论文; 遗传力论文; 全基因组测序论文;