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基于加性显性模型的基因组选择应用于西门塔尔牛的初步研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
英文縮略表第9-12页
第一章 文献综述第12-20页
    1.1 引言第12页
    1.2 全基因组选择的基本原理第12-13页
    1.3 全基因组选择的模型和算法第13-15页
        1.3.1 BLUP方法第13-14页
        1.3.2 贝叶斯Alphabet方法第14-15页
    1.4 育种值估计中的显性效应第15-18页
        1.4.1 加性显性模型及算法第16-18页
        1.4.2 基因组选择中考虑显性效应的意义第18页
    1.5 研究目的和意义第18-20页
第二章 基于加性显性模型的贝叶斯方法第20-35页
    2.1 引言第20页
    2.2 模型与算法第20-26页
        2.2.1 BayesA方法第21-26页
    2.3 数据验证第26-28页
        2.3.1 基因型数据的模拟第26页
        2.3.2 表型数据的模拟第26-27页
        2.3.3 参数设置第27-28页
    2.4 结果与分析第28-33页
        2.4.1 加性效应和显性效应的模拟第28页
        2.4.2 不同世代间估计准确性趋势第28-30页
        2.4.3 不同方差比重对估计准确性的影响第30-31页
        2.4.4 QTL数和全同胞个数对估计准确性的影响第31-33页
    2.5 小结第33-35页
第三章 基于加性显性模型的GBLUP方法第35-44页
    3.1 引言第35页
    3.2 模型与算法第35-37页
    3.3 数据验证第37页
    3.4 结果与分析第37-43页
        3.4.1 不同方法计算的相关系数第37-42页
        3.4.2 不同全同胞个数对估计准确性的影响第42-43页
    3.5 小结第43-44页
第四章 西门塔尔肉牛基于及加性显性模型的基因组选择应用第44-56页
    4.1 引言第44页
    4.2 材料与方法第44-49页
        4.2.1 参考群体的构建第44-45页
        4.2.2 标记基因型与质量控制第45-46页
        4.2.3 表型性状第46-47页
        4.2.4 计算方法第47-48页
        4.2.5 评价指标第48-49页
    4.3 结果分析第49-54页
        4.3.1 性状的遗传参数估计第49页
        4.3.2 标记信息构建亲缘矩阵第49-50页
        4.3.3 标记效应的显著性检验第50-52页
        4.3.4 不同GBLUP模型估计方差组分和育种准确性第52-54页
        4.3.5 贝叶斯A方法估计育种准确性第54页
    4.4 结论第54-56页
第五章 讨论第56-60页
    5.1 标记效应的模拟第56页
    5.2 标记效应的先验分布假设第56-57页
    5.3 BAYESA在不同因素影响下的特性第57-58页
    5.4 构建亲缘关系矩阵第58-59页
    5.5 GBLUP在不同因素影响下的特性第59-60页
参考文献第60-65页
致谢第65-66页
作者简历第66页

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