【摘 要】
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旨在比较不同方法对中国荷斯坦牛繁殖性状的基因组预测效果，选择最佳的基因组预测方法及信息矩阵权重组合（τ和ω）用于实际育种。本研究利用北京地区33个牧场1998—2020年荷斯坦牛群繁殖记录，分析了3个重要繁殖性状：产犊至首次配种间隔（ICF）、青年牛配种次数（NSH）和成母牛配种次数（NSC）共98 483～197 764条表型数据。同时收集了8 718头母牛和3 477头公牛的基因芯片数据，根据
【基金项目】
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财政部和农业农村部：国家现代农业产业技术体系（CARS-36）； 15R62）','0481','D8X4xiWvqO53e_EaJzQP8DfPnEloCZ2IVXC4R66OEJybgHwecfN-bQ==');
">长江学者和创新团队发展计划（IRT15R62）；
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旨在比较不同方法对中国荷斯坦牛繁殖性状的基因组预测效果，选择最佳的基因组预测方法及信息矩阵权重组合（τ和ω）用于实际育种。本研究利用北京地区33个牧场1998—2020年荷斯坦牛群繁殖记录，分析了3个重要繁殖性状：产犊至首次配种间隔（ICF）、青年牛配种次数（NSH）和成母牛配种次数（NSC）共98 483～197 764条表型数据。同时收集了8 718头母牛和3 477头公牛的基因芯片数据，根据具有芯片数据的牛群结构划分为公牛验证群和母牛验证群。随后，通过BLUPF90软件的AIREMLF90和BLUPF90模块利用最佳线性无偏预测（BLUP）、基因组最佳线性无偏预测（GBLUP）和一步法（ssGBLUP）对3个性状进行基因组预测，不同方法的预测效果根据准确性和无偏性来评估。结果表明，3个繁殖性状均为低遗传力性状（0.03～0.08）;ssGBLUP方法中，各性状信息矩阵的权重取值能够在一定程度上提升基因组预测的效果；ICF、NSH和NSC在母牛验证群下的最佳权重取值分别为：τ=1.3和ω=0,τ=0.5和ω=0.4以及τ=0.5和ω=0;在公牛验证群下最优权重组合分别为：τ=1.5和ω=0,τ=1.3和ω=0.8以及τ=0.5和ω=0;基于最佳权重的ssGBLUP方法准确性较BLUP和GBLUP方法准确性分别提升了0.10～0.39和0.08～0.15,且无偏性最接近于1。综上，使用最佳权重组合的ssGBLUP时，各性状基因组预测结果具有较高准确性和无偏性，建议作为中国荷斯坦牛繁殖性状基因组选择方法。
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