为研究哺乳仔猪抗腹泻的遗传因素和通路,通过对640头腹泻仔猪进行采样和统计分析,选取其中600个样本,包括大白猪453头、长白猪105头和杜洛克猪42头进行低深度重测序(1×),对测序结果质控后开展全基因组关联分析(genome-wide associa...为研究哺乳仔猪抗腹泻的遗传因素和通路,通过对640头腹泻仔猪进行采样和统计分析,选取其中600个样本,包括大白猪453头、长白猪105头和杜洛克猪42头进行低深度重测序(1×),对测序结果质控后开展全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS),在大白猪和长白猪中分别筛选出42个和107个显著SNPs,这些位点上下游20 kb区域分别涉及32个和82个基因,对这些基因进行GO和KEGG富集分析,最终分别确定了6个(PLA2G4A、C1RL、PTPN6、C1R、PPP1R12A和GRID2)和8个(DAPK1、TMC8、ITM2C、CHMP4B、CAST、PDE4D、HSPA4和GRID2)可能与哺乳仔猪腹泻性状相关的重要候选基因,其中GRID2在大白猪和长白猪中同时被筛选到。结果表明,仔猪腹泻性状候选基因与细胞凋亡、免疫、细胞屏障和物质的跨膜运输相关功能有关。展开更多
【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
准确评估猪的营养需要量并实现精准营养配方,对于提高饲料资源利用效率及推动我国生猪养殖产业发展具有重要意义。本研究通过挖掘和分析已有文献数据,旨在构建基于分类算法的生长育肥猪营养需要量预测模型,并筛选出最佳模型,以探究分类...准确评估猪的营养需要量并实现精准营养配方,对于提高饲料资源利用效率及推动我国生猪养殖产业发展具有重要意义。本研究通过挖掘和分析已有文献数据,旨在构建基于分类算法的生长育肥猪营养需要量预测模型,并筛选出最佳模型,以探究分类算法在构建更科学合理的猪饲养标准中的可行性。从Web of Science数据库中检索近十年内有关“杜×长×大”猪能量和氨基酸需要量的文献,筛选出包含完整饲粮营养水平与生长性能数据的文献,整理形成初始数据集。将初始数据集中75%的数据划分为训练集,25%的数据划分为验证集,分别使用决策树(DT)、人工神经网络(ANN)和k-最近邻(KNN)3种机器学习算法构建分类模型。结果表明,基于KNN算法构建的分类模型在生长育肥猪营养需要量的预测上表现最佳[k=4,验证集上误分类率(MCR)=0.374]。利用KNN算法可成功构建适用于“杜×长×大”生长育肥猪营养需要量预测的分类模型,为建立更科学的猪饲养标准及精准饲喂技术提供了基础支撑。展开更多
文摘为研究哺乳仔猪抗腹泻的遗传因素和通路,通过对640头腹泻仔猪进行采样和统计分析,选取其中600个样本,包括大白猪453头、长白猪105头和杜洛克猪42头进行低深度重测序(1×),对测序结果质控后开展全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS),在大白猪和长白猪中分别筛选出42个和107个显著SNPs,这些位点上下游20 kb区域分别涉及32个和82个基因,对这些基因进行GO和KEGG富集分析,最终分别确定了6个(PLA2G4A、C1RL、PTPN6、C1R、PPP1R12A和GRID2)和8个(DAPK1、TMC8、ITM2C、CHMP4B、CAST、PDE4D、HSPA4和GRID2)可能与哺乳仔猪腹泻性状相关的重要候选基因,其中GRID2在大白猪和长白猪中同时被筛选到。结果表明,仔猪腹泻性状候选基因与细胞凋亡、免疫、细胞屏障和物质的跨膜运输相关功能有关。
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。
文摘准确评估猪的营养需要量并实现精准营养配方,对于提高饲料资源利用效率及推动我国生猪养殖产业发展具有重要意义。本研究通过挖掘和分析已有文献数据,旨在构建基于分类算法的生长育肥猪营养需要量预测模型,并筛选出最佳模型,以探究分类算法在构建更科学合理的猪饲养标准中的可行性。从Web of Science数据库中检索近十年内有关“杜×长×大”猪能量和氨基酸需要量的文献,筛选出包含完整饲粮营养水平与生长性能数据的文献,整理形成初始数据集。将初始数据集中75%的数据划分为训练集,25%的数据划分为验证集,分别使用决策树(DT)、人工神经网络(ANN)和k-最近邻(KNN)3种机器学习算法构建分类模型。结果表明,基于KNN算法构建的分类模型在生长育肥猪营养需要量的预测上表现最佳[k=4,验证集上误分类率(MCR)=0.374]。利用KNN算法可成功构建适用于“杜×长×大”生长育肥猪营养需要量预测的分类模型,为建立更科学的猪饲养标准及精准饲喂技术提供了基础支撑。
