前的生长性状的遗传参数研究内蒙古白亚开司米山羊

1。介绍

山羊的数量在中国估计~ 1.335亿,占10.6%的世界人口山羊(FAOSTAT,https://www.fao.org/faostat/en/)。众所周知,山羊是重要的多用途经济动物。开士米山羊的品种主要是提高了羊绒生产。开司米山羊主要生活在干旱和半干旱地区的中国(1)。有一个独特的天然草原,内蒙古自治区在中国已成为一个非常重要的畜牧业生产基地(2)。开士米山羊的主要品种是内蒙古白开士米山羊,寒山白色羊绒山羊和Ujimqin白山羊。内蒙古白开士米山羊品种包括三组:亚,Alxa, Erlangshan。

内蒙古亚白山羊羊绒(IMWACGs)是一种两用品种生产肉类和羊绒,主要分布在鄂尔多斯,中国内蒙古。传统上,IMWACGs主要生产优质羊绒,辅以肉类生产。在过去的十年中,羊绒利润下降而羊肉利润逐渐增加。山羊肉的高蛋白、低脂肪食物,含有人体所必需的脂肪酸和氨基酸(3)。因此,山羊肉赢得了许多客户的支持和赞美。目前的价格每公斤的尸体IMWACG已经¥达到90头,在过去十年翻了一番。

了解影响增长的影响因素和遗传原则特征必须实现最优繁殖和选择项目(4)。先前的研究主要集中在IMWACGs的某些特征,如羊绒质量、羊绒产量,和一岁的成人重量、剪切后的重量(2,5- - - - - -9),很少,甚至忽视了早期生长性状(10),有很强的相关性与成熟的重量(11)。此外,快速增长前的期间可以降低饲养成本降到最低,给农民带来更多的兴趣(12)。

早期的增长是受几个因素的影响,包括环境变量如群、草地质量,直接遗传效应的孩子,母体加性遗传和永久大坝的环境影响(13)。几项研究在不同品种记录这些来源的重要性在山羊的早期生长性状变化(4,12,14- - - - - -18)。

本研究旨在估计遗传参数preweaning体重特征和克莱伯比率以及这些性状之间的遗传相关性考虑这些特征基因选择项目。

2。材料和方法

2.1。动物和数据收集

IMWACG人口主要是生长在鄂尔多斯(内蒙古,中国),环境的细节已被周et al。(10和白等。5)。数据和血统信息收集从1998年到2018年的内蒙古亦未白山羊羊绒有限公司有限公司离群值($\left|x\right|>\bar{x}\pm 3\mathrm{年代}。d$,x表明特征的观测值)和记录从动物从一个未知的大坝都被省略了。最后,37487年开玩笑的记录从343年父母7296年大坝被用于这项研究。孩子出生时重,惹麻烦,断奶大约90天。白天自由的孩子们喂干草与擦伤了大坝在夜间喂奶之前30天的年龄。出生后2个月,孩子们喂奶母亲一天两次,早上和晚上,直到断奶。少女确实是由人工授精交配约18个月的年龄。在目前的研究中,出生体重(BWT),平均每日获得从出生到断奶(ADG)断奶体重(污水处理),和preweaning卡雷贝比率(KR)进行了分析。卡雷贝比间接测量饲料转化率的选择方法。在分析中使用的数据表1。享率(KR) preweaning计算如下(19):

2.2。统计分析

每个特征确定的固定效应的一般线性模型(GLM)过程使用SAS软件(20.)。固定效应包括开玩笑(1998 - 2018),群(6 doe羊群),出生类型(单或双胞胎),性别(男性或女性),和大坝的年龄开玩笑(2 - 7岁)。邓肯的测试进行了比较不同级别之间的差异的重要因素。漠视一个统计模型的描述如下。年龄的孩子断奶后(天)作为协变量影响污水处理的特点。

在哪里y_ijklmn的观察n属于孩子i一年,j群,k类型的出生激光性,m大坝的年龄。μ是总体的意思是,(PH值)_ij之间的交互吗i年和j群(TS)_吉隆坡之间的交互吗k出生和类型激光性,e_ijklmn是随机误差。

(co)方差分量被限制极大似然估计为每个特征(REML)方法使用袋熊计划(21)。六种不同的模型被创建为每个特征,通过排除或包括母体加性遗传效应、孕产妇永久的环境效应,和之间的协方差direct-maternal加性遗传效应。收敛变化时实现日志最后两次迭代之间的可能性是< 10⁻⁸。模型如下:

y是一个向量的观察在不同的特征;m和b, a, c和e的向量是固定效应,直接加性遗传效应,母体加性遗传效应,孕产妇永久的环境影响,分别和残留的效果。X, Z₁,Z₂,Z₃设计矩阵将固定效果,直接加性遗传效应,母体加性遗传效应,和孕产妇永久环境影响y向量。对于污水处理,我们也认为从出生几天断奶协变量的二次回归模型。

直接加性遗传效应,母体加性遗传效应,孕产妇永久性的环境影响,残余效应是假定为正态分布均值为0,$V\mathrm{一个}r(\mathrm{一个})=\mathrm{一个}{\sigma }_{\mathrm{一个}}^2$,$V\mathrm{一个}r(米)=\mathrm{一个}{\sigma }_{米}^2$,$V\mathrm{一个}r(p)={我}_d{\sigma }_c^2$,$V\mathrm{一个}r(e)={我}_n{\sigma }_e^2$分别,而${\sigma }_{\mathrm{一个}}^2$,${\sigma }_{米}^2$,${\sigma }_c^2$,${\sigma }_e^2$直接加性遗传方差,母体加性遗传方差,孕产妇永久环境差异,分别和剩余方差。一个加性遗传相关矩阵,我_d和我_n是单位矩阵,一个订单的数量等于大坝和孩子,分别和σ_我之间的协方差表示直接加性遗传和母体加性遗传效应。

创造最合适的模型特征,进行似然比(LR)测试获得适当的模型如下给(22):

L在哪里₁和L₂的最大似然函数值模型1和模型2,分别。模型1是一个被模型2。LR遵守卡方分布。的自由度模型中参数的数量被认为是模型1中2 -参数的数量。

此外,遗传和表型性状之间的相关性得到使用二元动物模型为每个特征基于最合适的模型。

3所示。结果

3.1。固定的影响

从表1的变异系数BWT,污水处理,ADG,和基米-雷克南达到15.27,19.61,22.61和12.99%,分别。表2显示每个特征的最小二乘均值和标准差。结果表明,性别、出生类型、出生牛群,出生年,出生月份和年龄的大坝在每个特征有一个非常重大的影响。性别和出生类型之间的相互作用有显著影响断奶体重和单日涨幅。因此,性别和出生类型组合起来形成一个新的变量s_t模型估算这两个特征,这是由不同级别的性别和出生类型。所有特征,之间的相互作用,组和月出生是重要的。因此,他们可以组合成一个新变量h_ y_ m模型中。这个变量是由不同年份、团体和个月出生。最后,每个字符的固定效应测定所示表3。

3.2。模型的比较

污水处理,方差组BWT ADG, KR列出六个模型估计的表4。方差分量估计不同的模型相同的特征是完全不同的。所有特征表明,加性遗传方差和遗传(h²1)估计模型是最高的。母体遗传效应的包容,母体环境效应,或个人添加剂和母体加性遗传方差在其他模型,直接加性遗传方差和遗传估计下降。

不同模型的似然比检测结果中列出表5。除了BWT模型2和5,基米-雷克南模型3和4,和KR模型5和6,有关于其他特征模型之间的显著差异。它显示最适合模型的BWT,污水处理,和ADG应该包括直接加性遗传效应,母性遗传和环境的影响,和直接母体加性遗传相关性。KR性状的不同模型的比较结果表明,增加直接和母性遗传协方差模型中并没有显著提高模型的拟合优度,直接和母性遗传并没有改变多少。然而,考虑到直接和母性遗传协方差是负相关(−0.0874),直接加性遗传效应的估计价值可以适当增加。总之,模型6有更多的优点比其他模型估计方差分量和遗传参数特征。

3.3。遗传参数估计

不同模型的方差分量和遗传参数为每个特征估计,所示表4。BWT估计的遗传不同模型范围从0.0284(模型5)到0.0954(模式1),母性遗传可能性的范围从0.0064到0.0751(5)模型(模型4),和产妇的方差比永久的环境影响范围从0.0551到0.0598(5)模型(模型2)。直接与母性遗传基因相关性−0.4802模型4和0.6097−6,分别。他们高度负相关。

据估计,污水处理的相关遗传是0.0841(模式4)和~ 0.2737之间(模式1),母性遗传是0.0246(6)模型和~ 0.0752之间(模式3),孕产妇永久环境影响的方差比是0.0272(6)模型和~ 0.0509之间(模型2),以及直接与母性遗传遗传效应是0.6396(模式4)和0.6710(6)模型。他们有一个高的正相关关系。

ADG遗传可能性估计的不同模型之间0.0856(模式4)和0.2776(模式1),母性遗传范围之间0.0220模型(6)和0.0713(模式3),和产妇的方差比永久环境影响之间0.0246模型(6)和0.0467(模型2)。直接添加剂之间有高度正相关效应和母体遗传相关,由模型估计为0.7497 4和0.7906模型6。

KR遗传可能性估计的不同模型之间0.2080(模式3)~ 0.3075(模式1)。母性遗传方差比的母亲永久环境效应很低,从0.0168(5)模型,~ 0.0501(模式4),0.0308(5)模型,分别和~ 0.0396(模型2)。直接加性效应很低与母体遗传效应负相关,从大约−−0.0103(模式4)0.0874(6)模型。

提出了在表4ADG BWT的遗传性,污水处理,和KR估计为0.0435,0.0911,0.0932,和0.2339,分别利用优化模型为每个特征模型(6),属于低到中等遗传。母性遗传为0.0143,0.0246,0.0220,和0.0186,分别属于低遗传。除了母亲的遗传,孕产妇永久环境影响的比例也属于低遗传,0.0567,0.0272,0.0246,和0.0314,分别。之间的相关性直接遗传效应和母体遗传效应是−0.6097,0.6710,0.7906,和0.0874−BWT,污水处理,ADG,分别和KR。然而,基米-雷克南弱负相关,污水处理和ADG有强烈的正相关,BWT有很强的负相关。

3.4。相关估计

不同的效果之间的相关性估计与最合适的模型使用二元特征的分析方法。所示的结果表6。之间的直接加性遗传相关特征介于−0.026 (BWT ~ KR)到0.772 (ADG ~ KR)。遗传相关性的绝对值BWT和其他特征低于0.05。之间是−0.026 (BWT-KR) ~ 0.012 (BWT-WWT),属于低遗传相关性。污水处理和ADG 0.614之间的遗传相关。母性遗传相关性污水处理和KR -(−0.182)和低,0.388,0.406,0.270,BWT-WWT BWT-ADG, BWT-KR,分别,但积极等特征。WWT-ADG相关介质和高(0.577)和ADG-KR(0.703),分别。孕产妇永久环境相关性是−0.289 BWT-KR和WWT-ADG ~ 0.900,而对于BWT-WWT, BWT-ADG, WWT-KR, ADG-KR是0.252,0.045,0.308,和0.682,分别。

BWT之间的表型的相关性和其他特征都是正面和负面的相关性低(BWT-KR:−0.294和BWT-ADG:−0.098;BWT-WWT: 0.062)和其他表型之间的相关性特征具有高度正相关性(WWT-ADG WWT-KR: 0.589: 0.927, ADG-KR: 0.836)。

4所示。讨论

4.1。固定的影响

各性状的变异系数是12 - 23%,表明每个字符都有一定程度的表型变异。有必要进一步分析变异的来源。结果显示,性别、出生类型、出生年和月的孩子,出生群,和年龄对BWT大坝产生重大的影响,污水处理,ADG和KR (p< 0.01)在目前的研究和在协议与以前的报告Sirohi山羊(23)和Raini开司米山羊(19)。出生年的重大影响,出生月,和出生群可以归因于不同的管理,食品供应,疾病,和气候的状况,提高系统,所述Ehsaninia (24)Sangsari绵羊和Rashidi et al。(14,15)Kermani羊。的重大影响性和出生类型可能是由于以下几个原因如区别男性和女性的内分泌系统的孩子。双胞胎在怀孕期间子宫空间有限,孕期和哺乳期的营养不足,竞争牛奶消费。大坝的影响时代的显著影响前的增长特征是由于母性行为的差异和母性大坝在不同年龄阶段的能力。BWT IMWACGs随着年龄的增加,直到6岁。BWT相比,KR随着年龄的增长而下降。然而,污水处理和ADG达到最高时的4年,然后逐渐下降。在这项研究中,所不同的是,7岁的孩子都高于6岁的孩子,这可能是由于消除一些较低的6岁的孩子生产性能(4104 6周岁的孩子但是只有2517 7岁的孩子)。

4.2。模型的比较

研究特征,模型1只考虑直接加性遗传效应估计遗传力最高,然后逐渐减少与其他随机效应考虑的模型,如母体加性遗传效应,孕产妇永久性的环境影响,direct-maternal交互效应。6、根据轻轨模型最适合模型的特征。此外,直接加性遗传效应,母体加性遗传效应,孕产妇永久性的环境效应,direct-maternal交互效应也影响了BWT之间变化,污水处理,ADG,分别和KR。消化et al。(25)得出结论,模型4是最好的模型ADG和基米-雷克南和模型BWT 6是最好的模型和污水处理,与目前的研究部分的协议。相比之下,Gowane et al。(23)应用模型1 BWT Sirohi山羊,和Barazandeh et al。(19)应用模型2 BWT、污水处理和ADG,模型1 KR Raini开司米山羊。不同的模型已经被研究人员使用相同的特征在不同的品种,这可能是由于不同的品种的遗传基础和人口规模。

4.3。遗传参数

的直接遗传BWT估计的优化模型为0.0435,属于低遗传。类似的结果被报道Yalcin et al。(26)和Gerstmayr et al。(27在安哥拉山羊,Magotra et al。(28)Beetal山羊、梅等。29日在波尔山羊和苹婆et al。30.)Jakhrana山羊。此外,击溃et al。(31日),Sarma et al。(32),Mokhtari称et al。(17),Kuthu et al。(33)估计的直接遗传值的BWT Jamunapari山羊、阿萨姆邦山山羊、波尔山羊,山羊和泰迪,0.14,0.19,0.17,和0.28,分别属于中等遗传。周et al。(34)和Portolano et al。(35)估计的直接遗传BWT海南黑色的山羊和西西里Girgentana山羊分别为0.45和0.49,分别属于高遗传。

WWT将估计的直接遗传优化模型为0.0911,属于低遗传。的报告Gowane et al。(23)Sirohi山羊、Baneh et al。(11)Naeini山羊和Barazandeh et al。(19)Raini开司米山羊与本研究的结果是一致的。污水处理的直接遗传报告溃败et al。(31日)Jamunapari山羊、梅等。29日)和Zhang et al。(4)波尔山羊和Kuthu et al。(33)泰迪山羊范围从0.16到0.28,属于中等遗传。然而,高遗传值估计周et al。(34),Portolano et al。(35),Tesema et al。(36)海南黑羊,西西里Girgentana山羊、x中央高地和布尔山羊,0.34,0.36,和0.50,分别。

ADG估计为0.0932的直接遗传优化模型。的报告Gowane et al。(23)Sirohi山羊和Zhang et al。(4)对波尔山羊与本研究一致。然而,更高的估计得到的值在0.20 - -0.42之间挖et al。(25)Jamunapari山羊、周杰伦等。37)Mehsana山羊、Al - Shorepy et Al。(12),阿联酋山羊Baneh et al。(11)Naeini山羊和塞斯et al。(29日波尔山羊。

KR是0.2339的直接遗传优化模型估计高于BWT,污水处理和KR。这是明显高于那些报道苹婆et al。(30.)Jakhrana山羊、Tesema et al。(36)对布尔x中央高地山羊和Barazandeh et al。(19)Raini开司米山羊但是一致的估计价值消化et al。(25)Jamunapari山羊。

产妇影响的动物已经被广泛的研究在过去的几年中都因为他们的经济重要性在国内哺乳动物和他们的理论感兴趣。的母性遗传值BWT,污水处理,ADG,和KR估计在这个研究是0.0143,0.0246,0.0220,和0.0186,分别由塞斯低于报道等。29日波尔山羊)(WWT将BWT 0.05, 0.12, 0.13 ADG),穆罕默迪et al。38)Raeini开司米山羊为污水处理(BWT 0.17和0.07),Zhang et al。(4),波尔山羊为污水处理(BWT 0.26和0.16),Buxadera et al。(39)克里奥尔语山羊BWT(0.24),和消化等。25BWT) Jamunapari山羊(0.11,0.26,污水处理,和0.23 ADG和KR)。较低的母性遗传和孕产妇永久环境影响(0.0567,0.0272,0.0246,和0.0314 BWT,污水处理,ADG,和KR)可能是由于本研究考虑每个特征的影响超过其他研究。

之间的直接和母体遗传效应之间的相关性BWT和基米-雷克南在这项研究是高或低负(−−0.6097和0.0874),由塞斯与报告一致et al。(29日),波尔山羊,Zhang et al。(4),波尔山羊、Buxadera et al。(39)克里奥尔语山羊和消化等。25)Jamunapari山羊。然而,只有与Sirohi山羊的估计Gowane et al。(23)。呈负相关,表明有多难的同时改善效果选择项目。废话和坎普(40)认为之间的对抗的影响一个人的基因对增长和大坝的孕产妇的贡献可能是由于自然选择的中间最佳,但这远未被证实。之间的关系的直接和母体遗传效应ADG显示高度正相关。消化的报告等。25为污水处理Jamunapari山羊是积极的和一致的但相反的塞斯et al。(29日)和Zhang et al。(4),布尔的目标。因此,看来选择污水处理或ADG应该基于直接或母体遗传效应,而选择BWT和KR应该基于直接遗传效应。

母性遗传,遗传和直接母体遗传相关的同一品种特征之间是不同的。的主要原因可能是品种不同,和他们的育种方向和方案也不一致,导致不同micro-effect多基因影响定量特征进行每个品种的原子核内部或外部,从而导致相同数量性状的遗传多样性在不同品种。

估计不同的研究之间的相关性特征所示表6。直接加性遗传相关性的绝对值BWT与其他特征都接近于零,而低于表型和环境特征。低直接加性遗传相关本研究的价值低于BWT-WWT值估计消化et al。25)Jamunapari山羊、苹婆et al。(30.)Jakhrana山羊和Otuma et al。(41)尼日利亚萨赫勒地区的山羊。BWT-ADG和BWT-KR相关值估计被消化中et al。25)为Jamunapari山羊和苹婆et al。30.)Jakhrana山羊。

WWT将有积极的和中等遗传相关性ADG (0.614)。周et al。(34)报道类似0.61海南黑色山羊的价值。直接加性遗传相关性WWT-KR和ADG-KR是0.761和0.772,这是类似于消化et al。(估计25)Jamunapari山羊。ADG之间的遗传相关性高、污水处理和KR表明他们相似的基因控制的,有相似的遗传因素影响这些特征。这表明这些特征之一的选择有很高的当代其他遗传进展。例如,选择污水处理会增加ADG IMWACGs饲料利用的效率。

然而,母性遗传相关负在污水处理和KR但正等特征。BWT-ADG BWT-WWT(0.388),(0.406),和WWT-ADG(0.577)母性遗传相关媒介,虽然它是ADG-KR高。结果是显著低于消化et al。25)Jamunapari山羊但符合Sirohi山羊的估计Gowane et al。(23)。

不同基因之间的相关性之间的相同特征的不同品种和同一品种的不同特点可以归结为以下几个方面:首先,影响数量性状的基因大多micro-effect多基因易受环境影响。不同的品种有不同的饲养环境和选择压力,导致基因表达的差异虽然他们携带相同基因;因此,各种性状的遗传效应是不同的在不同的品种。其次,根据遗传学原理,遗传机制相关基因多效性连锁遗传。因此,常见的基因,基因的不同特征,基因之间的联系强度的主要原因的不同遗传性状之间的相关性。最后,模型,数据量和估计方法,用于统计分析也有一些重要的原因的差异之间的参数估计相同特征的不同品种和不同特征的多样性。

孕产妇永久环境相关的估计范围从−0.366 (BWT-KR)到0.957 (WWT-ADG)在早期增长特征。环境相关的估计在污水处理、ADG KR是积极的和高的范围从0.739 WWT-KR WWT-ADG 0.957,这可能是由于更大的相似的环境和管理环境。怀孕期间子宫空间的差异,孕期和哺乳期的营养,母性行为,大坝的母性能力可能的主要原因在孕产妇永久性的环境影响。

污水处理间的表型相关估计,ADG KR改变WWT-ADG从BWT-KR−0.294到0.927,这是在协议与环境相关的估计相同的特征。性状间的表型相关估计表明存在一个理想的前的特征之间的联系。

5。结论

这些结果表明,环境因素产生重大影响前的增长特征,因此应考虑而准确建模遗传评估。中度前的增长估计直接遗传特征表示在IMWACGs基因的存在可变性,和这些性状的遗传进展可以通过选择。

母体遗传效应和母体永久环境影响似乎早期生长性状有显著的影响。因此,除了直接遗传效应,母体遗传效应和孕产妇永久环境影响被发现是重要的早期生长性状的遗传评估在这个品种。moderate-to-high估计的遗传相关性在污水处理中,ADG, KR表示,选择其中的一个特征可能会显示出一个积极响应相关的选择。因此,早期生长性状选择时应该只考虑其中一个设计这个品种的繁殖计划。

数据可用性声明

最初的贡献提出了研究中都包含在本文/辅料,可以针对相应的作者进一步询问。

道德声明

按照指南的所有动物实验的实验动物科学技术部(中国,北京),科研和学术道德委员会批准内蒙古农业大学、内蒙古农业大学的生物医学研究伦理(没有批准。[2020]056)。所有者的书面知情同意了他们的动物参与这项研究。

作者的贡献

RW、YLiu和JL构思和设计研究。RW, ZW, y, YQ YLi分析数据。RW和YLiu草案写道。YZhan、RS和YZhao完成的手稿。所有作者阅读和批准最终的手稿。

资金

这项研究受到了内蒙古科技计划项目(2020 gg0031和2021 gg0086)和高校创新研究团队项目的内蒙古自治区(NMGIRT2322)。

确认

作者感谢学院内蒙古亚开司米山羊股票农场提供的数据和帮助。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

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