一、新大河猪品系乳头数性状遗传研究（论文文献综述）
鲁绍雄,李明丽,严达伟,葛长荣[1]（2020）在《云南地方猪种质特性及其保种与多样化利用》文中研究表明猪种资源是保证猪业安全和可持续发展的重要战略资源。云南独特多样的生态地理、气候环境和民族农耕习俗孕育了独特丰富的地方猪种资源,为开展新品种（品系）培育、发展优质特色养猪业及促进养猪业可持续发展提供了珍贵的种质素材。本文综述了云南地方猪种质特性及遗传多样性、主要经济性状遗传基础、遗传资源保护以及多样化选育利用的研究与实践进展,以期为地方猪种资源的发掘、保护与选育利用提供借鉴和参考。
孙浩[2]（2020）在《基于基因组信息的撒坝猪种质特性及其保护、利用研究》文中提出撒坝猪是原产于我国云南地区的知名地方品种。在云南地方品种中,撒坝猪具有繁殖力高、体型大等优良生产特性。然而,对于撒坝猪优良种质特性的遗传基础,一直以来缺乏深入研究,并且在撒坝猪的保护和开发利用的过程中也缺乏分子层面的技术指导。因此,本研究利用简化基因组测序技术来获取基因组信息,并以此对撒坝猪的种质特性及保护和利用开展研究。主要的研究结果如下:（1）撒坝猪在遗传资源分类中的地位研究:利用本实验室开发的简化测序技术平台GGRS（genotyping by genome reducing and sequencing）对包括撒坝猪在内的7个云南地方品种/品系进行了基因型分型,并结合已有的西方引进品种和江、浙、沪地区部分品种共940个个体的数据,通过群体遗传结构、群体进化和群体混杂等分析方法,揭示了撒坝猪具有独特的遗传基础。撒坝猪与云南其他地方品种呈现中等分化程度,与西方引进品种呈现高度分化程度。在所有的群体中,撒坝猪与大河猪的遗传关系最近。与云南其他地方群体相比,撒坝猪与江、浙、沪地区品种的遗传关系最近。（2）撒坝猪种质特性的遗传基础研究:为了探究撒坝猪种质特性的遗传基础,本研究开展了群体内的选择信号分析和群体间的遗传差异分析。同时,为了更好地开展对候选区域的功能注释,本研究利用人类增强子和疾病的研究信息,在猪基因组层面开展了增强子的预测,并构建了ETph数据库。在群体内的选择信号分析中,检测到了与繁殖性状相关的基因（如PRL、ADRA1B）和增强子。在群体间的遗传差异分析中,发现了22个撒坝猪独有的且未经报道的遗传标记。本研究提出了应用偏最小二乘（partial least squares,PLS）来进行遗传差异分析的策略,并针对基因组这种高维度变量的数据类型,开发了能简化PLS运算复杂度的fast PLS方法。基于模拟的和真实的基因型数据开展研究,结果表明fast PLS具有明显的计算优越性,且比常用的遗传差异检测方法(FST)具有更高的检测效力。利用开发的fast PLS方法,检测到了与生长（IGF1R）、体型（LTBP2）、肉质（PHKG1、LEP）和繁殖（BMP7）等性状相关的重要基因及信号通路。（3）撒坝猪的保种分析:为了评估撒坝猪的群体现状与保种效果,对撒坝猪的遗传多样性与分子系谱进行了分析。结果发现云南地方猪种整体的遗传多样性较高,其中,撒坝猪仅次于迪庆藏猪。比较基于分子标记构建的群体系谱结构,结果显示在全基因组层面上撒坝猪的群体结构分布以及选种均较为合理,但在繁殖性状水平上的选种不具有较好的代表性。建议在对有特定遗传特性的品种进行保护时,应结合全基因组标记和性状特异标记,综合评估群体遗传结构、设计保种方案。同时,在遗传多样性的研究中也发现,在真实的遗传情况下,基于哈迪-温伯格平衡定律的假定,会低估地方品种保种群这类小群体的期望杂合度。（4）撒坝猪的杂交利用分析:基于全基因组和性状特异的遗传标记,本研究对撒坝猪与引进品种开展了杂种优势预测分析,结果显示杜撒和杜大撒杂交模式可作为后续撒坝猪开发利用的二元和三元杂交模式。结合滇撒猪配套系的配套模式,发现了其亲本群体在毛色（KIT）、生长（IGF1R）、繁殖（ESR1、FSHB、BMP7）和肉质（FTO）等方面的差异基因和信号通路。综上所述,本研究利用基因组信息,发现撒坝猪具有遗传上的独特性,挖掘到了与撒坝猪体型大、繁殖力高、肉质好等特性相关的候选基因,发现了撒坝猪具有较高的遗传多样性,预测了适宜撒坝猪开发利用的二元杂交和三元杂交组合模式,并发现了滇撒猪配套系亲本间在重要经济性状上的遗传差异。同时,本研究开发了fast PLS研究方法,预测了猪基因组上的增强子,探索了适于地方品种保种群这种小规模群体的遗传多样性的估计方法,提出了结合全基因组遗传标记与性状特异标记进行品种保护的保种思路。以上研究结果,一方面既能帮助我们更好地了解撒坝猪种质特性的遗传基础,也为撒坝猪的保护和利用提供了分子依据;另一方面也为后续的育种工作奠定了基础,并对其他地方品种的评价、保护与利用提供借鉴。
陈燕[3]（2019）在《雅南猪遗传资源保护及开发利用研究》文中进行了进一步梳理雅南猪具有繁殖性能好、抗逆性强、肉质优良的种质特性,是珍稀的畜禽遗传资源。但是近年由于受到“瘦肉型”猪的冲击,使得雅南猪发展缓慢。而国民生活水平日趋提高,“瘦肉型”猪远不能满足人们对优质猪肉的需求。因此,优质猪肉的市场逐渐扩大,地方猪迎来发展的机会,然而目前对雅南猪遗传特性的研究甚少,对其杂交利用也处于摸索阶段。本研究立足于雅南猪遗传资源的保护及开发利用,利用雅南猪原种场现有核心群体,根据群体遗传学等理论以及保种场实际情况,对保种群体数量进行优化,制定了雅南猪的活体保种方案,并对雅南猪公猪精液进行冷冻保存;收集并整理了雅南猪2014-2018年的繁殖性状实际生产数据,对雅南猪主要繁殖性状进行了年度、季节、胎次效应的分析;并利用ASRemel软件估计了雅南猪主要繁殖性状的遗传力、重复力和遗传相关三大群体遗传参数,为其遗传评估奠定基础。本研究还根据市场需求,结合地方猪杂交利用的需要,开展雅南猪的杂交试验,从生长性状、胴体性状、肉质性状、肌肉的氨基酸组成和脂肪酸组成等方面对雅南猪、“杜雅”二杂猪、“杜巴雅”三杂猪进行对比,得到以下结论:（1）当公猪与母猪的保种成本比例m1/m2=15,近交增量?F低于0.002时,计算得出最经济的雅南猪保种群数量为174头,最经济的公母猪数量分别为公猪54头,母猪120头。（2）对雅南猪的5头公猪进行精液冷冻,冻后活力范围在20%-61%,分别用5个不同程序对雅南猪冻精进行解冻,发现“37℃、10s”和“56℃、6s”在本试验中的解冻效果较佳。（3）雅南猪主要繁殖性状年度分析显示,2014-2018年间雅南猪的总产仔数及活产仔数有明显提高,2018年的总产仔数比2014年提高0.51头,活产仔数较2014年提高0.31头;胎次效应分析显示,雅南猪繁殖力在第3胎达到最高峰,其总产仔数分别为11.67头,其产活仔数为10.91头,生产低峰是第1胎和第8胎次,总产仔数分别为10.22头和10.74头;季节效应分析显示,雅南猪夏季配种的总产仔数与活产仔数显着低于其他季节（P<0.05）,总产仔数仅为10.51头,活产仔数仅为9.77头。（4）雅南猪主要繁殖性状属低遗传力性状,总产仔数、产活仔数、初生窝重、初生个体重、断奶数的遗传力分别为0.24、0.15、0.03、0.03、0.03;雅南猪的主要繁殖性状属于低重复力性状,总产仔数、产活仔数、初生窝重、初生个体重、断奶数的重复力分别为0.26、0.2、0.14、0.09、0.03。（5）对雅南猪的杂交效果进行评价,“杜雅”二杂猪与“杜巴雅”三杂猪在一定程度上改善了纯种雅南猪的生长和胴体性状;而“杜巴雅”三杂猪表现出和雅南猪相似的优良肉质性状及更优质的脂肪酸组成。因此,“杜巴雅”三杂猪具有较好的综合生产性能,其杂交模式可在商品猪生产中广泛推广。
王鹏飞[4]（2017）在《高繁殖力猪新品系-HN繁殖性状的遗传分析及其年生产力研究》文中认为为对高繁殖力猪新品系-HN繁殖性能进行遗传分析,揭示其遗传规律,并探索其年生产力,本研究利用高繁殖力猪新品系-HN 04世代经产母猪192的窝繁殖成绩,采用多性状动物模型BLUP估计高繁殖力猪新品系-HN繁殖性状的育种值,分析各性状表型参数、遗传参数以及各世代表型趋势和遗传趋势;同时,以60头24胎大白母猪繁殖性能为对照,对45头同胎次新品系-HN母猪窝总产仔数（TNB）、产活仔数（NBA）、35日龄断奶存活仔数（S35）、初生个体重（BW）、初生窝重（LBW）、21日龄个体重（W21）、21日龄窝重（LW21）、35日龄断奶个体重（W35）、35日龄断奶窝重（LW35）和有效乳头数（ETN）等指标进行测定,比较分析两者之间的繁殖性能、年生产力及其所产生的经济效益,结果如下:（1）高繁殖力猪新品系-HN繁殖性状的变异系数较小,在1.75%6.42%之间;TNB、NBA、S35、ETN、BW、LBW、W21、LW21、W35和LW35的遗传力分别为0.160、0.091、0.112、0.072、0.167、0.170、0.116、0.119、0.202和0.114;TNB、NBA、S35与BW、W21、W35的表型相关（-0.220、-0.121、-0.061、-0.249、-0.125、-0.099、-0.179、-0.057、-0.217）呈弱的负相关,其他繁殖性状间的表型相关和遗传相关都呈正相关,且LW35与其他繁殖性状间的表型相关和遗传相关均呈中等或强的正相关;TNB、NBA、S35、ETN、BW、LBW、W21、LW21、W35和LW35的每个世代的遗传进展分别为0.000440头、0.001019头、0.000112头、0.003106对、0.004361kg、0.000115kg、0.002620kg、0.010261kg、0.001875kg和0.011226kg。（2）高繁殖力猪新品系-HN的TNB（14.81头）、NBA（14.14头）、S35（13.28头）、LBW（16.88kg）、LW35（81.03kg）和ENT（7.98对）都极显着高于大白猪（P<0.01）;BW（1.19kg）、W21（4.00kg）和W35（6.10kg）都极显着低于大白猪（P<0.01）;LW21（53.36kg）显着高于大白猪（0.01<P<0.05）;仔猪育成率为93.92%,高出大白猪11.78%;每头新品系-HN猪和大白猪母猪年提供断奶仔猪数分别为27.90头和17.31头,根据当前市场价格纯盈利分别达6524.95元和3940.43元。以上结果表明:高繁殖力猪新品系-HN各繁殖性状的表型参数变异系数较小,繁殖性状的遗传力符合一般规律,说明该新品系具有稳定的遗传基础,已达到选育的目标;在选育过程中,可以把LW35作为早期主选性状之一,用于选择高繁殖力个体;新品系-HN猪年生产力及其所产生的经济效益都优于大白猪。
谈成[5]（2017）在《基于二代测序技术的猪基因组选择及全基因组关联分析研究》文中进行了进一步梳理基因组选择（Genomic selection,GS）和全基因组关联分析（Genome-wide association studies,GWAS）是畜禽经济性状遗传改良和机理解析的重要方法。随着二代测序技术的发展,全基因组重测序和简化基因组测序技术成为高通量SNP分型的有力工具,越来越多的GS和GWAS研究采用基于测序的分型方法。GBS（Genotyping-by-Sequencing）是简化基因组测序的经典代表,是一种高效的全基因组SNP分型方法,可以从群体中直接鉴定SNP并进行分型,能以较低的成本获得几万到几十万不等的SNP分型信息。GBS技术的这一特点对杂合度比较高的中国地方猪种,或经过强度选择的核心种猪,是非常有效的。因此,基于GBS技术的全基因组SNP分型技术比高密度SNP芯片具有更好的扩展性,能自适应群体特点,更加适合GS和GWAS等研究。本研究结合GBS和基因组重测序技术,对杜洛克猪核心群进行了 GS和GWAS研究。通过对猪基因组模拟酶切,确定了 EcoRI-Mspl双酶切适用于猪的GBS建库,并对GBS实验和分析流程进行了优化,建立了基于GBS技术的猪全基因组SNP分型方法。采用改进的GBS技术对3757头杜洛克猪进行测序,鉴定到102,254个覆盖于猪全基因组SNP标记。与重测序SNP分型结果比较发现基因型填充前GBS分型准确性为84.23%,填充后准确性增加到了 92.18%,主要的分型错误来源为杂合子被判断为纯合子。通过对亲子、全同胞、半同胞个体之间的基因组遗传相关系数分析,证明了 GBS基因型数据能正确地代表个体之间真实的加性和显性遗传相关。基于GBS基因型数据估计的基因组遗传力与系谱估计的遗传力相近,表明其覆盖了足够的基因组变异。利用GBS测序鉴定到SNP标记,对杜洛克猪群体的16个经济性状进行了 GS分析,结果显示基因组估计育种值（Genomic estimated breeding value,GEBV）的准确性范围在0.53～0.74之间,与遗传力呈正相关;对8个常规育种性状在BLUP、GBLUP和ssGBLUP模型下的育种值准确性比较表明,ssGBLUP的准确性高于GBLUP和常规BLUP。此外,GEBV准确性与参考群大小的关系表明,当参考群大小达到3000～4000头规模后,GEBV的准确性随参考群大小增长更趋缓慢。通过对16个经济性状的GWAS分析,鉴定到大量与一个或多个性状显着相关的SNP。其中,CCBE1基因可能是影响生长性状的重要候选基因;GRM4基因可能是影响背膘厚、眼肌面积以及眼肌厚度的重要候选基因;CDIPT基因可能是影响饲料利用率的重要候选基因:ABCD4基因和VRNT基因可能是影响乳头数的重要候选基因;SSC15:120.73-136.05 Mb区间内存在与体型评分性状显着相关的QTL,值得下一步深入研究。本研究通过对GBS技术进行优化改进,建立了基于GBS的猪全基因组SNP分型方法。利用优化的GBS技术对杜洛克猪群体进行GS和GWAS研究,获得了较高的GEBV准确性;GWAS分析的结果为进一步挖掘影响重要经济性状的候选基因提供了参考。
杨德明[6]（2017）在《猪MLH1、KLK7基因的分子鉴定、多态性及产仔数关联分析》文中指出云南地方猪种丰富且独特,是构成云南养猪业重要的种质基础,云南地方猪种产仔数普遍较低,严重制约了云南养猪业的发展。国内外相关研究表明,决定猪产仔数的高低的分子机制异常复杂,涉及到众多基因包括非编码RNA的表达与调控。目前关于云南地方猪种产仔数高低的分子遗传学机制方面的研究取得了一定的进展,主要从候选基因水平即DNA的水平探讨云南地方猪种产仔数高低的遗传机理,本研究以低产仔数的6个云南地方猪种为研究对象,以较高高产仔数的大白猪和长白猪为参照,研究与繁殖相关的两个基因（MutL同源体1,直肠癌,非息肉病性型2（MLH1）基因和激肽释放酶7（KLK7）基因）,以探讨这两个基因是否可以作为与猪产仔数相关的候选基因进行后续研究,具体为:1、Mut L同源体1,直肠癌,非息肉病性型2（MLH1）是与繁殖相关的重要基因。在本研究中,猪MLH1基因的全长cDNA通过RACE技术被克隆。该基因编码蛋白质具有757个氨基酸残基,和藏羚羊、羊、牛、南方白犀牛、山羊分别具有:96%、95%、93%、92%、92%的高度同源性。这个基因归属于GeneID:100337665。基因进化分析表明猪MLH1基因和南方白犀牛的MLH1基因具有较近的遗传关系。通过PCR-Hha I-RFLP分析发现在该基因mRNA 395-bp处具有一个G/A突变（GU373696:c395 G>A）,8个猪种在该突变位点等位基因频率和基因型频率具有很大的差异。该突变多态性和大白猪（n=200）、长白猪（n=200）的产子数进行关联分析表明该突变与总产子数关联极显着（P<0.01）。因此,猪MLH1基因可以作为猪产子数候选基因以来提高猪产子数。本实验研究结果为猪MLH1基因的进一步研究奠定了基础。2、激肽释放酶7（Kallikrein-related peptidase 7,KLK7）是另外一个与繁殖相关的重要基因。在本研究中,通过RT-PCR技术,克隆猪KLK7基因的全长编码序列。该基因的序列分析表明,猪KLK7基因编码含有257个氨基酸的蛋白质,该蛋白质与6种生物KLK7蛋白具有高度同源性:北极熊（95%）、威德尔海豹（94%）、狗（92%）、太平洋海象（95%）、家猫（92%）、东北虎（91%）具有高度同源性。通过计算机辅助分析表明该基因结构有5个外显子和4个内含子。基因进化分析表明,猪KLK7基因和狗的KLK7基因具有较近的亲源关系。通过PCR-Alu I-RFLP分析发现在该基因mRNA 390-bp处具有一个T/C突变（GU373714:c390 T>C）,8个猪种在该突变位点等位基因频率和基因型频率具有很大的差异。该突变位点的多态性与大白猪（n=200）、长白猪（n=200）的产仔数进行关联分析,结果表明该突变位点与猪总产仔数关联显着差异（P<0.05）。因此,猪KLK7基因可以作为猪产仔数候选基因用来提高猪产仔数。本实验研究结果为猪KLK7基因的进一步研究奠定了基础。
周礼渝[7]（2016）在《多群体全基因组关联性分析鉴别母猪繁殖性状的遗传位点》文中指出母猪繁殖性能是影响生猪产业生产效率的重要经济性状,本研究旨在通过全基因组关联性分析鉴别影响母猪总产仔数（total number of born piglets,TNB）、产活仔数（number of born alive piglets,NBA）、乳头数（teat number）和黄体数（number of corpus luteum,TCL）的关联性遗传位点。实验群体包括拥有242头总产仔数和产活仔数表型数据、291头在240日龄屠宰有黄体数表型及1743头有乳头数记录的白色杜洛克×二花脸F2资源家系群体,仅有乳头数记录的320头二花脸猪和340头苏太群体。基因型数据由Illumina porcine60K SNP芯片直接判定的基因型和基于微卫星的基因型推断60K SNP基因型结果整合而来。通过Plink软件对SNP基因型进行质控,QQ-plot检测群体层化效应,利用R语言GenABEL软件包中的混合线性模型进行全基因组关联性分析,采用Bonferroni方法确定显着关联性阈值,分别定位影响白色杜洛克×二花脸F2资源家系、二花脸及苏太猪群体中影响母猪繁殖性能的染色体位点,再运用生物信息学和比较基因组学的分析手段从Ensembl和NCBI网站上搜寻显着关联性区域中可能的候选基因。相关性分析结果显示总产仔数和产活仔数之间存在强正向相关性。QQ-plot结果显示分析中不存在明显的整体系统偏差和明显的群体层化效应。全基因组关联性分析共鉴别到33个与母猪繁殖性能显着相关的位点,其中有3个位于7号染色体上的SNP与总产仔数、5个位于7号染色体上的SNP与产活仔数、1个位于8号染色体上的SNP与黄体数以及24个位于1号、7号和12号染色体上的SNP与乳头数分别显着相关,且总产仔数和产活仔数两个性状的关联性区域高度重叠。荟萃分析中并没有发现新的关联性信号或者信号水平加强的位点。经过位置功能筛选,MEP1A和SPINK2基因确定为分别影响产仔数和黄体数的位置功能候选基因,VRTN和KDM6B基因为影响乳头数的重要位置功能候选基因。研究结果将为母猪繁殖性状的遗传解析奠定基础。
贺鹏飞[8]（2014）在《中国地方猪品种登记网络平台构建》文中进行了进一步梳理中国地方猪品种是我国乃至世界的宝贵财富。但由于外国猪种的引进，地方猪种的养殖、生存空间被严重压缩，加之保护意识不强，目前状态不容乐观，个别品种甚至已经灭绝。在如此严峻的形势下，本文开展了以下几方面的研究：其一，应用先进的网络技术配置开发环境和硬件设备，搭建后台登记管理系统，确定中国地方猪品种登记网络平台数据库登记指标，设计了9张登记表格，开发了数据批量导入功能和在线录入功能，实现了中国地方猪品种数据登记网络化和信息化。同时开发了“系统管理”、“审核管理”、“信息管理”和“统计分析”模块，建立了有效权限审核机制和统计功能，科学分析已登记数据。其二，搭建了前台展示系统，作为地方猪品种和保种企业对外展示的窗口，共有“首页”、“政策法规”、“资源概览”、“企业风采”、“技术交流”、“文档下载”、“关于我们”七大模块。中国地方猪品种登记网络平台界面简洁友好，填补了中国地方猪品种资源网络平台的空缺，具有地方猪品种动态监测、数据登记、数据审核、遗传分析、统计分析、选种选配等多种核心管理和育种功能，可为国家级、省级主管部门提供监管手段，为保种场、保护区提供技术支持，为科研工作者提供精准的数据资料。用户可以通过以下网址登录：“http://klab.sjtu.edu.cn/pigbreeds/”。
赵敏良,吴汝雄[9]（2012）在《农家饲养大河乌猪繁殖性状的初探》文中提出为研究农家饲养条件下,大河乌猪的繁殖性状,对富源县大河镇白马、黄泥两个村委会农户饲养的1 500头大河乌猪母猪中的200头能繁母猪的繁殖性状进行研究。结果表明:7月龄为最佳配种年龄;乳头数5～8对差异大,与产仔数无关,乳头多的育成率较高;产仔数随胎次有增加趋势,以第6胎最高;配种次数以2～3次为宜。
何余涌[10]（2011）在《利用全基因组高通量SNP标记定位猪乳头数和断奶体重QTL》文中指出本研究构建了二花脸×通城、二花脸×荣昌、二花脸x巴马香和二花脸x沙子岭4个F2资源群体,利用Illumina porcine 60k DNA芯片判定了392头F2代仔猪个体及其亲本的基因型,并对乳头数表型进行了全基因组关联分析以定位猪的乳头数QTL。结果表明：13个总乳头数QTL（7个5%基因组显着水平和6个1%基因组显着水平）分别定位于SSC1、SSC3、SSC5、SSC6、SSC7、SSC9、SSC10、SSC12、SSC13和SSC14,其中,位于SSC1、SSC3、SSC5、SSC6、SSC10和SSC12上的8个QTL与前人的定位结果相同,位于SSC7、SSC9、SSC13和SSC14上的5个QTL为新检测到的总乳头数QTL；11个左侧乳头数QTL（2个5%基因组显着水平和9个1%基因组显着水平）分别定位于SSC3、SSC4、SSC7、SSC8、SSC9、SSC10、SSC13、SSC14、SSC15和SSC18,其中,有5个QTL与总乳头数QTL一致,另外,SSC8上的QTL验证了前人的报道,其余染色体上的QTL为首次报道的左侧乳头数QTL；9个右侧乳头数QTL（1个5%基因组显着水平和8个1%基因组显着水平）分别定位于SSC1、SSC3、SSC5、SSC6、SSC7、SSC12和SSC13,其中,有7个QTL与总乳头数QTL相同,另外,SSC1上的QTL与前人的报道相同,其余染色体上的QTL为新发现的右侧乳头数QTL。通过最显着关联的SNP标记的F值下降3来确定QTL的临界区域,并通过Ensemble和NCBI网站猪基因组数据库搜寻猪乳头数QTL区域内的位置候选基因,结果发现了RBFOX2、ARID5A、PDIA2、ACTB、DYRKIA、TUBAL3、MYOCD、NEDD9、PPRC1、CUEDC2、CYP17A1和INSIG1共12个位置候选基因,这些结果为深入鉴别控制猪乳头数的因果基因（QTG）提供了重要的参考。本研究在四个不同的资源群体中检测到多个不同的影响乳头数的QTL,发现左右侧乳头数QTL大多位于不同染色体区域,且增加乳头数形成的QTL有利等位基因来源于不同的地方猪种始祖,这些结果一方面体现出左右乳头发育的不对称性,另一方面揭示出乳头数遗传基础的复杂性。本研究构建了二花脸×通城、二花脸×荣昌、二花脸×巴马香和二花脸×沙子岭4个F2资源群体,利用Illumina porcine 60k DNA芯片判定了392头F2代仔猪个体及其亲本的基因型,并利用仔猪45日龄断奶体重表型进行了全基因组关联分析以定位仔猪45日龄断奶体重QTL,结果在4个F2资源群体中定位到了9个（5个5%基因组显着水平,4个1%基因组显着水平）影响仔猪45日龄断奶体重的QTL,它们分别位于SSC1、SSC2、SSC5、SSC7、SSC11和SSC14,其中在二花脸×巴马香资源群体中定位到正效应最大的QTL,位于SSC7的103.85 Mb处；在二花脸×沙子岭F2资源群体中检测到负效应最大的QTL,位于SSC14的43.77 Mb处。前人研究将28-42日龄仔猪断奶体重QTL定位于SSC1、SSC2、SSC4、SSC7、SSC9、SSC15、SSC17和SSC18,本研究也在SSC1、SSc2和SSC7这3条染色体上检测到了仔猪断奶体重QTL,这些QTL分别位于二花脸×荣昌资源群体SSC1的291.24 Mb处、二花脸×沙子岭资源群体SSC2的40.31 Mb处、二花脸×通城资源群体SSC7的7.23Mb、二花脸×荣昌资源群体SSc7的28.13 Mb和二花脸x巴马香资源群体SSC7的103.85 Mb处,而位于二花脸×荣昌猪F2资源群体SSC7上的断奶体重QTL与前人的定位结果相同。在Ensemble和NCBI网站的猪基因组数据库中搜寻45日龄仔猪断奶体重QTL置信区间内的位置候选基因,结果表明AGPAT1、RNF5、NOTCH4、DPF3、CYP2R1、COPB1、PDE3B、NOP2和GDF3等9个基因可作为影响仔猪断奶体重的位置候选基因。这些结果为全面揭示断奶体重的分子遗传机理和最终鉴别控制断奶体重的因果突变位点提供了有利的前期工作基础。
二、新大河猪品系乳头数性状遗传研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、新大河猪品系乳头数性状遗传研究（论文提纲范文）
（2）基于基因组信息的撒坝猪种质特性及其保护、利用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 文章部分略缩语表 |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 撒坝猪概况 |
| 1.2.1 产地与命名 |
| 1.2.2 起源与历史记录 |
| 1.2.3 群体规模变化 |
| 1.2.4 体型外貌 |
| 1.2.5 生产性能 |
| 1.2.6 撒坝猪在云南省地方品种中的地位 |
| 1.2.7 撒坝猪种质遗传特性的研究概况 |
| 1.2.8 撒坝猪的保种概况 |
| 1.2.9 撒坝猪的杂交利用概况 |
| 1.3 猪种质特性的分子研究策略 |
| 1.3.1 遗传变异检测方法 |
| 1.3.2 选择信号分析 |
| 1.3.3 功能注释 |
| 1.4 猪遗传资源保护的研究 |
| 1.4.1 猪遗传资源危机 |
| 1.4.2 地方品种的保护策略 |
| 1.4.3 遗传多样性评估 |
| 1.4.4 群体遗传结构 |
| 1.4.5 保种群保种效果评估 |
| 1.5 猪遗传资源利用的研究 |
| 1.5.1 品种选育 |
| 1.5.2 杂交利用 |
| 1.5.3 医学模式动物开发 |
| 1.6 研究目的与意义 |
| 2 撒坝猪在遗传资源分类中的地位研究 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 实验材料 |
| 2.1.2 简化基因组测序 |
| 2.1.3 测序数据分析 |
| 2.1.4 SNP检测 |
| 2.1.5 群体系统进化树 |
| 2.1.6 群体遗传结构 |
| 2.1.7 群体混杂分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 GGRS的模拟酶切结果 |
| 2.2.2 遗传变异检测结果 |
| 2.2.3 群体系统进化树 |
| 2.2.4 群体遗传结构结果 |
| 2.2.5 群体混杂分析结果 |
| 2.3 讨论 |
| 2.4 小结 |
| 3 群体间遗传差异检测新方法——fast PLS |
| 3.1 方法 |
| 3.1.1 基于PLS的群体间遗传差异检测方法 |
| 3.1.2 简化PLS计算复杂度的fast PLS方法 |
| 3.1.3 基于R语言的fast PLS软件包开发 |
| 3.1.4 模拟分析fast PLS简化运算的效果 |
| 3.1.5 模拟比较fastPLS与 F_(ST)的检测效果 |
| 3.1.6 应用 fastPLS 检测 CEU 与 TSI 群体间的遗传差异 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 fast PLS程序包及其使用说明 |
| 3.2.2 fast PLS简化运算的效果 |
| 3.2.3 fast PLS用于群体间遗传差异分析的效果 |
| 3.2.4 CEU与 TSI群体的遗传差异 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 小结 |
| 4 撒坝猪的基因组结构与功能特异性分析 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 群体内选择信号检测 |
| 4.1.2 群体间的遗传差异检测 |
| 4.1.3 候选基因组区域的功能注释分析 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 撒坝猪群体内选择信号 |
| 4.2.2 群体间遗传差异检测结果 |
| 4.2.3 猪功能注释信息挖掘 |
| 4.2.4 功能注释分析 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 小结 |
| 5 撒坝猪的保种分析 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 实验材料 |
| 5.1.2 遗传多样性检测 |
| 5.1.3 近交系数估计 |
| 5.1.4 分子系谱构建 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 基于小群体的期望杂合度估计 |
| 5.2.2 全局水平的遗传多样性与近交系数 |
| 5.2.3 繁殖性状水平的遗传多样性与近交系数 |
| 5.2.4 撒坝猪分子系谱 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 小结 |
| 6 撒坝猪的杂交利用分析 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 杂种优势预测 |
| 6.1.2 大长撒配套模式遗传基础 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 杂种优势预测 |
| 6.2.2 大长撒模式遗传基础 |
| 6.3 讨论 |
| 6.4 小结 |
| 7 结语 |
| 7.1 本研究的主要结论 |
| 7.2 主要的创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 论文中的附表 |
| 附录2 论文中的附图 |
| 附录3 论文中的其他附件 |
| 附录4 小样本群体期望杂合度的估计方法 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的主要成果 |
（3）雅南猪遗传资源保护及开发利用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 中国地方猪种质资源概况 |
| 1.1.1 中国地方猪种质特性 |
| 1.1.2 中国地方猪资源保护与开发利用现状 |
| 1.2 雅南猪简介 |
| 1.2.1 产区生态环境 |
| 1.2.2 雅南猪群体规模 |
| 1.2.3 雅南猪种质特性 |
| 1.3 保种理论概述 |
| 1.3.1 随机保种 |
| 1.3.2 系统保种 |
| 1.3.3 保种方法 |
| 1.3.3.1 原位保种 |
| 1.3.3.2 异位保种 |
| 1.4 遗传参数的研究概况 |
| 1.5 杂交体系以及杂种优势 |
| 1.5.1 杂交体系与杂交方式 |
| 1.5.2 杂种优势 |
| 1.5.3 常用杂交父本介绍 |
| 1.6 本研究的目的和意义 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 活体保种方案 |
| 2.1.1 试验动物 |
| 2.1.2 保种方案的确定 |
| 2.2 雅南猪精液冷冻及解冻 |
| 2.2.1 主要仪器设备 |
| 2.2.2 主要试剂及配制 |
| 2.2.3 试验方法 |
| 2.2.3.1 精液采集 |
| 2.2.3.2 精液的冷冻及解冻 |
| 2.3 群体遗传参数估计 |
| 2.3.1 数据来源 |
| 2.3.2 统计模型的选择 |
| 2.3.3 数据统计与分析 |
| 2.4 杂交利用效果研究 |
| 2.4.1 实验动物 |
| 2.4.2 饲养管理 |
| 2.4.3 饲粮水平 |
| 2.4.4 主要仪器和设备 |
| 2.4.5 主要试剂 |
| 2.4.6 主要试剂的配制 |
| 2.4.7 生长和胴体性状指标的测定 |
| 2.4.8 肉质性状指标的测定 |
| 2.4.9 肌肉氨基酸组成及含量的测定 |
| 2.4.10 肌肉脂肪酸组成及含量的测定 |
| 2.5 数据整理与统计分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 雅南猪保种方案 |
| 3.2 雅南猪冻精结果分析 |
| 3.2.1 雅南猪精液冷冻前后比较分析 |
| 3.2.2 解冻程序对雅南猪精子冻后活力的影响 |
| 3.2.3 雅南猪精子的冻后活力的个体差异情况 |
| 3.3 雅南猪主要繁殖性状的遗传规律及遗传参数分析 |
| 3.3.1 雅南猪的主要繁殖性状表型值统计 |
| 3.3.2 雅南猪的主要繁殖性状年度效应分析 |
| 3.3.3 雅南猪的主要繁殖性状胎次效应分析 |
| 3.3.4 雅南猪的主要繁殖性状季节效应分析 |
| 3.3.5 雅南猪主要繁殖性状的方差组分和遗传参数 |
| 3.3.6 雅南猪主要繁殖性状的遗传相关和表型相关 |
| 3.3.7 雅南猪主要繁殖性状遗传参数估计的可靠性检验 |
| 3.4 杂交利用试验 |
| 3.4.1 生长及胴体性状 |
| 3.4.2 肉质性状 |
| 3.4.3 肌肉中氨基酸组成及含量测定 |
| 3.4.4 肌肉中脂肪酸组成及含量测定 |
| 4.讨论 |
| 4.1 雅南猪活体保种方案讨论 |
| 4.2 雅南猪冻精效果分析 |
| 4.2.1 雅南猪精液冷冻后活力情况分析 |
| 4.2.2 不同解冻程序对雅南猪精液冷冻后活力情况分析 |
| 4.3 雅南猪繁殖性状遗传规律分析 |
| 4.4 雅南猪繁殖性状的遗传参数分析 |
| 4.5 雅南猪杂交利用效果分析 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（4）高繁殖力猪新品系-HN繁殖性状的遗传分析及其年生产力研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Summary |
| 英文缩略词 |
| 第一部分 文献综述 |
| 1 国内外猪种概况 |
| 1.1 外引猪种 |
| 1.2 地方猪种 |
| 1.3 培育猪种（品系） |
| 2 猪育种概况 |
| 2.1 国内外猪育种历史回顾 |
| 2.1.1 国外猪育种历史 |
| 2.1.2 国内猪育种历史 |
| 2.2 国内外猪育种趋势 |
| 3 育种值估计 |
| 4 猪的遗传分析 |
| 4.1 遗传分析模型 |
| 4.2 遗传分析的方法 |
| 4.2.2 表型参数的估计方法 |
| 4.2.3 遗传参数的估计方法 |
| 4.2.3.1 遗传力估计 |
| 4.2.3.2 遗传相关估计 |
| 4.2.4 遗传进展的估计方法 |
| 4.3 国内猪种繁殖性状的遗传参数分析 |
| 4.3.1 外引猪种繁殖性状的遗传参数分析 |
| 4.3.2 地方猪种繁殖性状的遗传参数分析 |
| 4.3.3 培育的品种（系）猪繁殖性状的遗传参数分析 |
| 5 母猪年生产力 |
| 5.1 品种对母猪繁殖性能的影响 |
| 5.2 胎次对母猪繁殖性能的影响 |
| 5.3 日粮的营养水平对母猪繁殖性能的影响 |
| 5.4 环境温度与季节对母猪繁殖性能的影响 |
| 6 研究的目的意义 |
| 第二部分 试验部分 |
| 第一章 高繁殖力猪新品系-HN遗传分析 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 试验方法 |
| 1.3.1 繁殖性状的测定 |
| 1.3.2 育种值估计 |
| 1.3.3 表型参数的估计方法 |
| 1.3.4 遗传参数的估计方法 |
| 1.3.4.1 遗传力估计 |
| 1.3.4.2 遗传相关估计 |
| 1.3.5 遗传进展的估计方法 |
| 1.3 统计分析方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 繁殖性状的表型参数估计 |
| 2.2 繁殖性状的遗传参数估计 |
| 2.2.1 繁殖性状的遗传力 |
| 2.2.2 繁殖性状间的表型相关与遗传相关 |
| 2.2.3 繁殖性状遗传与表型变化趋势 |
| 3 讨论 |
| 3.1 繁殖性状的表型参数 |
| 3.2 繁殖性状的遗传力 |
| 3.3 繁殖性状间的表型相关与遗传相关 |
| 3.4 繁殖性状的遗传与表型变化趋势 |
| 4 小结 |
| 第二章 高繁殖力猪新品系-HN繁殖性能及年生产力研究 |
| 1 试验材料与方法 |
| 1.1 试验时间与地点 |
| 1.2 试验材料与方法 |
| 1.2.1 试验的设计与方法 |
| 1.2.2 测定指标与方法 |
| 1.2.2.1 繁殖性状 |
| 1.2.2.2 年生产力 |
| 1.2.2.3 经济效益 |
| 1.3 试验数据处理与分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 高繁殖力猪新品系-HN与大白猪繁殖性能比较 |
| 2.2 高繁殖力猪新品系-HN与大白猪年生产力比较 |
| 2.3 经济效益分析 |
| 3 讨论 |
| 3.1 繁殖性能 |
| 3.2 年生产力及经济效益 |
| 4 小结 |
| 第三部分 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 导师简介 |
（5）基于二代测序技术的猪基因组选择及全基因组关联分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 全基因组SNP分型策略 |
| 1.2.1 高密度SNP芯片 |
| 1.2.2 简化基因组测序 |
| 1.2.3 全基因组重测序 |
| 1.2.4 GS应用中分型技术的选择 |
| 1.3 基因组育种值估计模型 |
| 1.3.1 贝叶斯方法 |
| 1.3.2 GB LUP方法 |
| 1.3.3 一步法GBLUP |
| 1.4 基因组选择技术在畜禽中的应用 |
| 1.4.1 奶牛 |
| 1.4.2 猪 |
| 1.4.3 家禽 |
| 1.5 本研究的目的和意义 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 实验动物 |
| 2.2 表型的测定和处理 |
| 2.2.1 常规测定性状 |
| 2.2.2 饲料转化率和采食行为性状 |
| 2.2.3 剩余饲料残余 |
| 2.2.4 表型数据统计性描述 |
| 2.3 实验仪器 |
| 2.4 实验试剂及配制 |
| 2.5 实验方法 |
| 2.5.1 基因组DNA的提取 |
| 2.5.2 GBS接头的设计和退火 |
| 2.5.3 GBS文库构建 |
| 2.5.4 GBS文库质控 |
| 2.5.5 GBS文库测序 |
| 2.5.6 全基因组重测序 |
| 2.6 数据分析方法 |
| 2.6.1 方差组分估计 |
| 2.6.2 表型相关和遗传相关 |
| 2.6.3 固定效应校正表型 |
| 2.6.4 逆回归育种值 |
| 2.6.5 GBS数据分析 |
| 2.6.6 重测序数据分析 |
| 2.6.7 单倍型构建 |
| 2.6.8 基因型填充 |
| 2.6.9 GEBV估计模型 |
| 2.6.10 GEBV准确性评价 |
| 2.6.11 全基因组关联分析 |
| 2.6.12 候选基因通路分析 |
| 第三章 基于GBS技术的猪全基因组SNP分型方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 猪基因组模拟酶切 |
| 3.2.2 GBS建库流程的优化 |
| 3.2.3 测序饱和度分析 |
| 3.2.4 杜洛克猪GBS分型 |
| 3.2.5 基因型准确率评估 |
| 3.3 讨论 |
| 第四章 基于GBS技术的猪基因组选择研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 方差组分估计 |
| 4.2.2 表型相关和遗传相关 |
| 4.2.3 群体分层和杂合度分析 |
| 4.2.4 杜洛克猪LD衰减图谱 |
| 4.2.5 个体间基因组相关系数 |
| 4.2.6 基因组遗传力估计 |
| 4.2.7 加性效应模型 |
| 4.2.8 加性-显性效应模型 |
| 4.2.9 ssGBLUP的准确性 |
| 4.3 讨论 |
| 第五章 猪经济性状全基因组关联分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 SNP质控 |
| 5.2.2 生长速度性状 |
| 5.2.3 NH体性状 |
| 5.2.4 饲料效率性状 |
| 5.2.5 采食行为性状 |
| 5.2.6 体型评分性状 |
| 5.2.7 总乳头数 |
| 5.2.8 候选基因通路分析 |
| 5.3 讨论 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 个人简历 |
（6）猪MLH1、KLK7基因的分子鉴定、多态性及产仔数关联分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号及缩写语说明 |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 云南地方猪种质现状 |
| 1.1.2 部分中国地方猪种繁殖现状 |
| 1.1.3 云南地方猪种繁殖现状 |
| 1.1.4 影响猪产仔数高低主要因素 |
| 1.2 猪繁殖性状相关QTL研究进展 |
| 1.2.1 总窝重 |
| 1.2.2 黄体数 |
| 1.2.3 产仔数 |
| 1.2.4 卵巢重量 |
| 1.2.5 子宫长度 |
| 1.2.6 乳头数 |
| 1.2.7 妊娠期 |
| 1.3 云南地方猪种低产仔数分子机制研究现状 |
| 1.4 MLH1和KLK7基因研究进展 |
| 1.4.1 MLH1基因的研究进展 |
| 1.4.2 KLK7基因的研究进展 |
| 1.5 研究目的和意义 |
| 1.5.1 研究目的 |
| 1.5.2 研究意义 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.1.1 实验动物 |
| 2.1.2 主要仪器设备 |
| 2.1.3 试剂 |
| 2.1.4 试剂配制 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 猪耳组织DNA的提取 |
| 2.2.2 DNA纯度检测 |
| 2.2.3 猪组织RNA的提取 |
| 2.2.4 RNA纯度和浓度检测 |
| 2.2.5 猪MLH1基因全长cDNA克隆 |
| 2.2.6 猪MLH1基因PCR-RFLP |
| 2.2.7 猪KLK7基因编码区克隆 |
| 2.2.8 猪KLK7基因PCR-RFLP |
| 2.2.9PCR产物回收 |
| 2.3 序列分析 |
| 2.4 统计分析 |
| 3 结果分析 |
| 3.1 总DNA提取结果 |
| 3.2 总RNA提取结果 |
| 3.3 猪MLH1基因全长cDNA序列的克隆结果 |
| 3.4 猪MLH1基因氨基酸序列和蛋白质编码序列分析结果 |
| 3.5 猪MLH1基因进化分析 |
| 3.6 8 个猪种MLH1基因多态性检测及关联分析 |
| 3.6.1 8 个猪种MLH1基因PCR-RFLP结果 |
| 3.6.2 8 个猪种MLH1基因的基因型和等位基因频率 |
| 3.6.3 大白猪、长白猪MLH1基因多态性与产仔数的关联分析 |
| 3.7 猪KLK7基因编码区cDNA序列的克隆结果 |
| 3.8 猪KLK7基因氨基酸序列和蛋白质编码序列分析结果 |
| 3.9 猪KLK7基因进化分析 |
| 3.10 猪KLK7基因结构分析 |
| 3.11 8 个猪种KLK7基因多态性检测及关联分析 |
| 3.11.1 8 个猪种KLK7基因PCR-RFLP结果 |
| 3.11.2 8 个猪种KLK7基因的基因型和等位基因频率 |
| 3.11.3 大白猪、长白猪KLK7基因多态性与产仔数的关联分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 猪MLH1基因对产仔数的影响 |
| 4.2 猪KLK7基因对产仔数的影响 |
| 5 结论 |
| 5.1 猪MLH1基因研究结论 |
| 5.2 猪 KLK7 基因研究结论 |
| 5.3 本研究下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表文章目录 |
（7）多群体全基因组关联性分析鉴别母猪繁殖性状的遗传位点（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 文献综述 |
| 引言 |
| 1 母猪繁殖性状的重要经济价值 |
| 2 繁殖性状研究进展 |
| 2.1 产仔数 |
| 2.2 黄体数 |
| 2.3 乳头数 |
| 2.4 前期F2资源家系QTL定位结果 |
| 3 基因型推断（genotype imputation）概述 |
| 3.1 原理 |
| 3.2 常用算法 |
| 3.3 在研究中的应用 |
| 4 全基因组关联性分析 |
| 4.1 全基因组关联分析概况 |
| 4.2 在研究中的应用 |
| 5 荟萃分析 |
| 5.1 荟萃分析的提出 |
| 5.2 荟萃分析的模型 |
| 5.3 荟萃分析的研究进展 |
| 6 本研究的意义 |
| 研究正文 |
| 1 材料方法 |
| 1.1 实验群体 |
| 1.2 全基因组微卫星和 60K SNP分型 |
| 1.3 统计分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 表型数据的简单统计分析 |
| 2.2 全基因组关联性分析 |
| 2.3 生物信息学分析与置信区间内候选基因鉴别 |
| 3 讨论 |
| 3.1 基因型推断和荟萃分析 |
| 3.2 遗传位点的异同分析 |
| 3.3 乳头数性状各群体研究结果比较 |
| 3.4 候选基因 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）中国地方猪品种登记网络平台构建（论文提纲范文）
| 附件 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 引言 |
| 1.1 生物遗传多样性的保护 |
| 1.2 畜禽遗传资源保护工作 |
| 1.3 地方猪品种保种工作 |
| 1.3.1 我国养猪业概况 |
| 1.3.2 地方猪品种种质特性 |
| 1.3.3 地方猪品种保种方法 |
| 1.3.4 地方猪品种保种的挑战 |
| 1.4 本研究的目的 |
| 2 数据库构建 |
| 2.1 登记表格的设计 |
| 2.1.1 表格启用 |
| 2.1.2 基本信息登记表 |
| 2.1.3 基因检测登记表 |
| 2.1.4 生长性能登记表 |
| 2.1.5 配种信息登记表 |
| 2.1.6 分娩哺乳登记表 |
| 2.1.7 采精信息登记表 |
| 2.1.8 育肥性能登记表 |
| 2.1.9 胴体肉质登记表 |
| 2.1.10 种猪变更登记表 |
| 2.2 数据库表设计 |
| 2.3 小结 |
| 3 网络平台开发 |
| 3.1 开发环境 |
| 3.1.1 系统环境 |
| 3.1.2 硬件设备 |
| 3.1.3 标准化 |
| 3.1.4 性能指标 |
| 3.1.5 安全性 |
| 3.2 后台登记管理系统 |
| 3.2.1 系统管理子系统 |
| 3.2.2 审核管理子系统 |
| 3.2.3 基本信息子系统 |
| 3.2.4 信息录入子系统 |
| 3.2.5 统计分析子系统 |
| 3.3 前台展示系统 |
| 3.3.1 首页 |
| 3.3.2 政策法规 |
| 3.3.3 资源概览 |
| 3.3.4 企业风采 |
| 3.3.5 技术交流 |
| 3.3.6 文档下载 |
| 3.3.7 关于我们 |
| 3.4 小结 |
| 4 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 1 术语与定义 |
| 附录 2 地方猪品种编码 |
| 附表 3 地方品种猪登记申请表 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 |
（9）农家饲养大河乌猪繁殖性状的初探（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究方法 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 数据处理与分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 适配年龄与产仔数 |
| 2.2 乳头数与产仔数、育成率 |
| 2.3 各胎产仔成绩 |
| 2.4 配种次数与产仔数 |
| 3 小结 |
（10）利用全基因组高通量SNP标记定位猪乳头数和断奶体重QTL（论文提纲范文）
| 第一部分 利用全基因组高通量SNP标记定位猪乳头数QTL |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第二部分 利用全基因组高通量SNP标记定位45日龄仔猪断奶体重QTL |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1 畜禽数量性状QTL定位及主效基因鉴别 |
| 1.1 QTL定位 |
| 1.1.1 QTL定位的概念 |
| 1.1.2 QTL定位的策略与基本步骤 |
| 1.1.3 QTL定位常用的群体设计 |
| 1.1.4 QTL定位常用的遗传标记 |
| 1.1.5 QTL定位的统计分析方法 |
| 1.1.6 QTL精细定位及其影响因素 |
| 1.1.7 QTL精细定位的常用方法 |
| 1.1.7.1 利用连锁不平衡(LD)进行QTL精细定位 |
| 1.1.7.2 利用LDLA进行QTL精细定位 |
| 1.1.7.3 利用后裔同源(IBD)分析进行QTL精细定位 |
| 1.1.7.4 利用选择性清除(Selective Sweep)效应分析进行QTL精细定位 |
| 1.2 主效基因的鉴别 |
| 1.2.1 猪主效基因鉴别的经典策略 |
| 1.2.2 猪主效基因鉴别的成功案例 |
| 1.2.2.1 单基因性状(Monogenic trait)的主效基因 |
| 1.2.2.2 数量性状的主效基因 |
| 1.2.3 猪主效基因鉴别的发展趋势 |
| 2 母猪繁殖性状研究概述 |
| 2.1 研究猪繁殖性状的科学意义及经济价值 |
| 2.2 度量母猪繁殖性状的常用指标 |
| 2.2.1 排卵率 |
| 2.2.2 产仔数 |
| 2.2.3 初生体重 |
| 2.2.4 初情期 |
| 2.2.5 子宫容积 |
| 2.2.6 断奶体重 |
| 2.2.7 乳头数 |
| 2.2.7.1 乳头的分类 |
| 2.2.7.2 乳头乳腺形成与发育的阶段 |
| 2.2.7.3 调控胚胎期乳头和乳腺形成与发育的信号通路 |
| 2.2.7.4 调控乳头和乳腺形成与发育的相关基因 |
| 3 猪乳头数QTL定位及候选基因研究进展 |
| 4 仔猪断奶体重QTL定位及候选基因研究进展 |
| 5 本研究的目的、意义 |
| 5.1 本研究的目的 |
| 5.2 本研究的意义 |
| 第二章 利用全基因组高通量SNP标记定位猪乳头数QTL |
| 1 引言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验群体构建与表型测定 |
| 2.1.1 实验群体的构建 |
| 2.1.1.1 二花脸猪×通城猪F_2资源群体 |
| 2.1.1.2 二花脸猪×荣昌猪F_2资源群体 |
| 2.1.1.3 二花脸猪×巴马香猪F_2资源群体 |
| 2.1.1.4 二花脸猪×沙子岭猪F_2资源群体 |
| 2.1.2 实验群体的饲养管理与表型测定 |
| 2.2 DNA提取及全基因组60k芯片判型 |
| 2.3 统计分析 |
| 2.4 位置候选基因搜寻 |
| 3 结果 |
| 3.1 乳头数表型值的统计结果 |
| 3.2 全基因组高通量SNP基因分型结果 |
| 3.3 乳头数QTL定位及候选基因搜寻结果 |
| 3.3.1 二花脸×通城猪资源群体 |
| 3.3.2 二花脸×荣昌猪资源群体 |
| 3.3.3 二花脸×巴马香猪资源群体 |
| 3.3.4 二花脸×沙子岭猪资源群体 |
| 4 讨论 |
| 4.1 影响猪乳头数的因素 |
| 4.2 猪两侧乳头数的对称性发育调控 |
| 4.3 本研究结果与前人报道的异同之处 |
| 4.3.1 前人已报道的乳头数QTL |
| 4.3.2 本研究定位的乳头数QTL与前人报道的异同之处 |
| 4.3.2.1 总乳头数QTL定位结果异同点 |
| 4.3.2.2 左右侧乳头数QTL定位结果异同点 |
| 4.4 增加乳头数的有利等位基因来源 |
| 4.5 乳头数QTL遗传结构的复杂性 |
| 4.6 影响猪乳头数的位置候选基因 |
| 5 小结 |
| 第三章 利用全基因组高通量SNP标记定位45日龄仔猪断奶体重QTL |
| 1 引言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验群体构建与表型测定 |
| 2.1.1 实验群体的构建 |
| 2.1.1.1 二花脸猪×通城猪F_2资源群体 |
| 2.1.1.2 二花脸猪×荣昌猪F_2资源群体 |
| 2.1.1.3 二花脸猪×巴马香猪F_2资源群体 |
| 2.1.1.4 二花脸猪×沙子岭猪F_2资源群体 |
| 2.1.2 实验群体的管理与断奶体重表型测定 |
| 2.2 DNA提取及全基因组60k芯片判型 |
| 2.3 统计分析 |
| 2.4 位置候选基因搜寻 |
| 3 结果 |
| 3.1 仔猪45日龄断奶个体体重表型值统计结果 |
| 3.2 全基因组高通量SNP基因分型结果 |
| 3.3 仔猪45日龄断奶体重QTL定位及候选基因搜寻结果 |
| 3.3.1 二花脸×通城猪F_2资源群体 |
| 3.3.2 二花脸×荣昌猪F_2资源群体 |
| 3.3.3 二花脸×巴马香猪F_2资源群体 |
| 3.3.4 二花脸×沙子龄猪F_2资源群体 |
| 4 讨论 |
| 4.1 研究群体和标记密度对仔猪断奶体重QTL定位结果的影响 |
| 4.2 本研究的仔猪断奶体重QTL定位结果与前人报道结果的比较 |
| 4.2.1 已报道的仔猪断奶体重QTL结果 |
| 4.2.2 本研究仔猪断奶体重QTL定位结果及与前人报道的异同之处 |
| 4.3 影响仔猪断奶体重的位置候选基因及其功能 |
| 4.4 仔猪断奶体重和乳头数QTL定位结果比较 |
| 5 小结 |
| 参考文献 |
| 附录 作者简历及博士学习期间科研工作 |
| 致谢 |
四、新大河猪品系乳头数性状遗传研究（论文参考文献）
- [1]云南地方猪种质特性及其保种与多样化利用[J]. 鲁绍雄,李明丽,严达伟,葛长荣. 云南农业大学学报(自然科学), 2020(06)
- [2]基于基因组信息的撒坝猪种质特性及其保护、利用研究[D]. 孙浩. 上海交通大学, 2020
- [3]雅南猪遗传资源保护及开发利用研究[D]. 陈燕. 四川农业大学, 2019(01)
- [4]高繁殖力猪新品系-HN繁殖性状的遗传分析及其年生产力研究[D]. 王鹏飞. 甘肃农业大学, 2017(02)
- [5]基于二代测序技术的猪基因组选择及全基因组关联分析研究[D]. 谈成. 中国农业大学, 2017(05)
- [6]猪MLH1、KLK7基因的分子鉴定、多态性及产仔数关联分析[D]. 杨德明. 云南农业大学, 2017(02)
- [7]多群体全基因组关联性分析鉴别母猪繁殖性状的遗传位点[D]. 周礼渝. 江西农业大学, 2016(03)
- [8]中国地方猪品种登记网络平台构建[D]. 贺鹏飞. 上海交通大学, 2014(06)
- [9]农家饲养大河乌猪繁殖性状的初探[J]. 赵敏良,吴汝雄. 云南畜牧兽医, 2012(05)
- [10]利用全基因组高通量SNP标记定位猪乳头数和断奶体重QTL[D]. 何余涌. 江西农业大学, 2011(12)
标签：全基因组关联分析论文; 全基因组测序论文; 杂交动物论文; 科学论文; 性状分离论文;