大白、长白和杜洛克猪多品种多性状一步法基因组选择准确性分析

种猪企业在实际育种中会面临单个品种（例如杜洛克）数据量稀少的情况，利用其他品种数据量的优势，将品种作为固定效应可以提升育种值估计准确率。此外，多性状一步法可以利用性状间的遗传联系提升育种值计算的准确率，也被企业视作重要的育种方法。本研究以大白、长白和杜洛克猪为研究对象，分析多性状一步法（ssGBLUP）与单性状一步法育种值预测的准确率，以及多品种联合计算与单品种独立计算育种值预测的准确率。研究包括3个品种、5个生长性状和3个繁殖性状以及超过8 000头的芯片数据，利用BLUPF90+软件计算育种值以及标准误差（SE）。结果表明，对于生长性状和繁殖性状，多性状在ssGBLUP、GBLUP和BLUP方法上的育种值准确率均优于单性状3%～15%；当参考群数量<500头时，多品种联合计算能获得比单品种独立计算更高的育种值准确率。表明在实际育种中，单品种数据量小于500头时，可以采用多品种联合计算育种值，随着数据量增大到1 000头时，应该切换回单品种独立计算；在算法和算力满足的情况下，多性状在育种值准确性上优于单性状。     

基于高密度SNP标记重构猪多品种群体系谱

系谱是动物育种的重要信息来源,本研究旨在探究高密度SNP标记重构系谱在生产群体中的效果,填补使用高密度SNP信息重构多品种、大规模真实生产猪群的空白。本研究利用Illumina GeneSeek GGP Porcine 50K芯片对四川某猪场2017—2021年出生的1 471头曾祖代纯种杜洛克猪(n=986)和长白猪(n=485)进行分型,通过共祖片段法(common ancestor fragment method)分析上述两个品种群体内基因组亲缘关系,由此分别重构两品种群体系谱。同时选取有个体芯片分型信息及系谱记录的115头种猪,通过严格控制生产操作流程保证其系谱记录准确无误,用以评价准确性。结果表明,基于共祖片段法利用基因组信息可以同时推断多代次、品种混合的真实生产群体内个体对间的共祖片段分布情况及比例,且较状态相同片段(identical by state,IBS)能更准确的区分个体间亲缘关系,借此判断个体间亲缘关系并进一步推断家系结构。同时该方法在115头种猪的验证群体中共推断出702对亲缘关系,包括系谱记录的全部亲子关系对(n=184)、全同胞对(n=175)、半同胞关系对(n=109)和祖孙关系对(n=18),同时较记录系谱能额外推断出个体间未记录的三级亲缘关系(n=8)和四级亲缘关系(n=18)。其重构的系谱较常见三代系谱能更清晰地体现家系内个体间亲缘关系。本研究所用基于血缘同源(identity by descent,IBD)片段法(即共祖片段法)分析高密度SNP标记重构多品种群体系谱的方法可快速、简便的判断多品种混合群体的系谱正确性,可对丢失系谱的个体重构系谱,为选种选配、计算育种值及GWAS挖掘等育种工作提供基础。     

全基因组关联分析在猪育种中的研究进展

全基因组关联分析(genome-wide association studies, GWAS)是一种利用大规模群体的DNA样本进行全基因组高密度基因型分型，探究与目标性状相关联的遗传变异的研究方法。GWAS在揭示猪重要经济性状的变异规律和推动基因组选择在猪育种中的实际应用等方面有着重要作用。本综述主要围绕GWAS的基本原理、GWAS的分析方法、GWAS在猪育种方面取得研究进展和其未来展望进行综述，以期为利用GWAS进行猪重要经济性状遗传基础的研究提供参考。     

基于SNP芯片分析鉴定大白猪、长白猪与杜洛克猪的品种成分

保证种猪核心育种群中的猪只均为纯品种，是为专门化品系及配套系的培育提供优良种质资源的基础。然而在大型养猪公司的引种过程中，以杂种猪冒充纯种猪的现象时有发生，这为养猪公司带来了巨大的经济损失。为了探究如何对核心群种猪进行品种成分鉴定，本研究利用Illumina 50K SNP芯片对四川省某猪场5 723个个体进行SNP测定。通过主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）及群体遗传结构分析对混杂群体样本进行品种成分鉴定，结果显示主成分1和主成分2可以快速准确地依照猪只品种进行分群。通过群体遗传结构分析发现，当K=3时，样本群体可以按照品种间的遗传差异进行分群。在分品种估算个体育种值和进行核心群引种时，为了保证种猪群体的品种纯度，可以利用种猪的基因型数据进行快速且准确的种猪品种成分鉴定。该研究成果可以实际应用于种猪核心育种群的引种及育种值估算工作，充分保障核心育种群的品种纯度，也为我国大型养猪公司体系内场间联合育种的发展与改进提供了切实可行的参考方案。