【目的】旨在解析杜洛克猪剩余采食量的社会遗传效应(The social genetic effects of residual feed intake,SGE-RFI)的分子调控机制,揭示其通过能量代谢途径影响群体行为的生物学基础,为提高猪只饲料利用效率提供理论依据。【方法】通...【目的】旨在解析杜洛克猪剩余采食量的社会遗传效应(The social genetic effects of residual feed intake,SGE-RFI)的分子调控机制,揭示其通过能量代谢途径影响群体行为的生物学基础,为提高猪只饲料利用效率提供理论依据。【方法】通过RNA测序技术对杜洛克猪肝脏组织进行全转录组分析,系统筛选与SGE-RFI性状相关的关键差异表达基因,并采用功能富集方法解析其参与的生物学通路。【结果】鉴定出360个显著差异表达基因,功能分析表明这些基因主要富集于线粒体氧化磷酸化和ATP代谢等能量代谢相关通路,提示其可能通过调控机体能量稳态间接影响社会行为。载脂蛋白基因簇APOA1、APOC3和APOA4的协同表达改变,揭示了社会遗传效应调控过程中神经内分泌系统与脂代谢的交互作用。【结论】本研究构建了杜洛克猪SGE-RFI的多维度调控网络,不仅为解析群体行为遗传机制提供了新视角,更为精准选育低剩余采食量种猪和优化群体饲养管理方案奠定了分子基础。展开更多
文摘【目的】旨在解析杜洛克猪剩余采食量的社会遗传效应(The social genetic effects of residual feed intake,SGE-RFI)的分子调控机制,揭示其通过能量代谢途径影响群体行为的生物学基础,为提高猪只饲料利用效率提供理论依据。【方法】通过RNA测序技术对杜洛克猪肝脏组织进行全转录组分析,系统筛选与SGE-RFI性状相关的关键差异表达基因,并采用功能富集方法解析其参与的生物学通路。【结果】鉴定出360个显著差异表达基因,功能分析表明这些基因主要富集于线粒体氧化磷酸化和ATP代谢等能量代谢相关通路,提示其可能通过调控机体能量稳态间接影响社会行为。载脂蛋白基因簇APOA1、APOC3和APOA4的协同表达改变,揭示了社会遗传效应调控过程中神经内分泌系统与脂代谢的交互作用。【结论】本研究构建了杜洛克猪SGE-RFI的多维度调控网络,不仅为解析群体行为遗传机制提供了新视角,更为精准选育低剩余采食量种猪和优化群体饲养管理方案奠定了分子基础。
文摘为了比较自动机器学习下不同机器学习模型预测部分猪生长性状与全基因组估计育种值(genomic estimated breeding value,GEBV)的性能,并寻找适合的机器学习模型,以优化生猪育种的全基因组评估方法,本研究利用来自多个公司9968头猪的基因组信息、系谱矩阵、固定效应及表型信息通过自动机器学习方法获取深度学习(deep learning,DL)、随机森林(random forest,RF)、梯度提升机(gradient boosting machine,GBM)和极致梯度提升(extreme gradient boosting,XGB)4种机器学习最佳模型。采用10折交叉验证分别对猪达100 kg校正背膘(correcting backfat to 100 kg,B100)、达115 kg校正背膘(correcting backfat to 115 kg,B115)、达100 kg校正日龄(correcting days to 100 kg,D100)、达115 kg校正日龄(correcting days to 100 kg,D115)的GEBV及其表型进行预测,比较不同机器学习模型应用于猪基因组评估的性能。结果表明:机器学习模型对GEBV的估计准确性高于性状表型;在GEBV预测中,GBM在B100、B115、D100、D115的预测准确性分别为0.683、0.710、0.866、0.871,略高于其他方法;在表型预测中,对猪B100、B115、D100、D115预测性能最好的模型依次为GBM(0.547)、DL(0.547)、XGB(0.672、0.670);在模型训练所需时间上,RF远高于其他3种模型,GBM与DL居中,XGB所需时间最少。综上所述,通过自动机器学习获取的机器学习模型对GEBV预测的准确性高于表型;GBM模型总体上表现出最高的预测准确性与较短训练时间;XGB能够利用最短的时间训练准确性较高的预测模型;RF模型的训练时间远超其他3种模型,且准确性不足,不适用猪生长性状表型与GEBV预测。
