基于GBLUP与惩罚类回归方法的猪血液性状基因组选择研究

来源：畜牧兽医学报杂志2017年第12期北京时间：

作者：张巧霞, 张玲妮, 刘飞, 刘向东, 刘小磊, 赵书红, 朱猛进

单位：1. 华中农业大学 农业动物遗传育种与繁殖教育部重点实验室, 武汉 430070;2. 生猪健康养殖协同创新中心, 武汉 430070

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。

关键词：

基金资助：国家自然科学基金面上项目（31372302；31672392）；国家高技术研究发展计划（2013AA102502）；湖北省公益性科技研究项目（2012DBA25001）；国家生猪产业技术体系项目（CARS-35）