基于GBLUP与惩罚类回归方法的猪血液性状基因组选择研究

• 作者: 刘向东 刘小磊 刘飞 张巧霞 张玲妮 朱猛进 赵书红
• 来源期刊: 畜牧兽医学报
• 学科: 农学
• 关键词: 猪 血液性状 基因组选择 GBLUP 惩罚类回归
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 遗传育种
• 页码范围: 2258-2267
• 页数: 10页
• 分类号: S828.2
• 字数: 6849字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11843/j.issn.0366-6964.2017.12.005

摘要

旨在探讨GBLUP与惩罚类回归方法用于猪血液性状基因组选择的相关问题.以本实验室收集的免疫资源猪群体13个血液性状为分析对象,结合Illumina公司猪SNP60K基因芯片分型数据,以加性模型和加性-显性模型为基础,利用GBLUP和3种惩罚类回归方法(ridge、lasso与elastic-net)开展基因组选择分析.研究发现,基因组选择的准确性与性状芯片遗传力估计值呈正相关.交叉验证分析结果表明,4种方法对13个血液性状预测准确性最高的性状均是MCV(平均红细胞体积),而加性模型和加性-显性模型的预测准确性在不同性状中的表现不同.在多数性状中,lasso和elastic-net回归的预测准确性低于ridge回归和GBLUP法,但在NE％(嗜中性细胞百分比)等少数性状中则刚好相反.综上说明,没有适用于所有性状的最佳基因组预测方法,基因组预测方法的选择应考虑目标性状的遗传特性.本研究为猪免疫性状基因组选择的实际应用提供了重要参考信息.