猪育种中遗传知识手册模板

目录TOC\o"1-1"\h\z遗传改良经济影响—NSIF-FS1 1遗传改良基础概念—NSIF-FS2 6遗传参数及其在猪育种中应用—NSIF-FS3 9猪近交—NSIF-FS4 12选择方案性能统计—NSIF-FS5 15环境效应和校正因子—NSIF-FS6 18亲属性能统计—NSIF-FS7 20估量遗传价值—NSIF-FS8 24选择在遗传改良中应用—NSIF-FS9 28猪遗传改良中多性状选择—NSIF-FS10 34利用公猪中心测定站,加紧遗传进展—NSIF-FS11 40遗传评定方案—NSIF-FS12 45猪场间遗传评定—NSIF-FS13 48进行父系和母系遗传改良以提升终端杂交体系性能—NSIF-FS14 53种猪生产者选择方案—NSIF-FS15 56对超声波考评方案国家猪改良联合指导标准—NSIF-FS16 64在评价等级时了解和使用性能数据—NSIF-FS17 67遗传改良经济影响—NSIF-FS1序言假如美国养猪业要繁荣，就必需要提升生产效率和保持肉类市场中猪肉份额。USDA部分人指出在1950和1980年之间，猪肉收益下降了2/3，而同时期牛肉和鸡肉下降不到1/3。禽肉消费快速增加，而猪肉消费保持相对稳定，在1955年每人消费禽肉26.3磅，猪肉61.9磅，而在1982年禽肉消费超出猪肉两倍，而且现在还在增加。这种趋势很大程度是因为肉鸡生产效率快速改善，这使价格维持在相对较低水平。在1955年到1981年期间，肉鸡和火鸡零售价格仅分别增加了34%和50%，猪肉和牛肉零售价格则分别增加了184%和257%。结果是，猪肉这类中等价格肉类，对禽肉相比价格高从而失去了市场；一样对牛肉价格低，却也失去了市场。依据性能进行选择能够使商品猪生产者取得很高利润。应用有效选择技术，在遗传上以每十二个月2-3%速度改良关键经济性状是可能。猪肉生产效率提升不仅仅取决于遗传进展，而且和猪全部方面进步相关：遗传、营养、生理学、管理和健康。然而，商品猪场长久改良取决于在种猪场实施良好遗传改良方案。1936年鉴有一章介绍养猪业育种问题。现在引用一段“在育种者和其它部分人有一个逐步扩大共识，对育种个体真正有效选择，不仅仅需要祖先统计，窝产仔数等也是必需基础。”这也适适用于今天。经过遗传学提升效率生产效率改良能够经过方法达成：决定哪一个个体去配种（选择），和它们之间怎样配种（交配系统）。商品猪生产取决于杂交，不一样品种猪之间杂交能够取得杂种优势和品种互补性。互补性指在杂交方案中能够把使用具种优点组合起来，比如使用一个瘦肉组织生长速度快，饲料效率高品种作为商品猪父本，繁殖性能好品种作为商品猪母本。杂种优势指在杂种和父母代均值之间差值，对和繁殖性状相关性状是相当大，对生长速度中等，对饲料效率和胴体性状是很低。比如，一个杂种母猪和一个不一样品种公猪配种，和纯种均值比较，估计窝产仔数大约增加8%，每个母猪21日龄窝重大约增加28%，到230磅日龄大约增加7%。然而，饲料效率和胴体性状和纯种比较却改变很小。选择就是从一个或其它用于育种场内挑选个体方法。选择目标是增加优异基因频率，降低有害基因频率从而在遗传上提升群体水平。选择得到遗传改良潜能取决于种猪供给者。商品猪生产者种猪来自种猪供给商，要想在遗传基础上改善商品猪，只有当种猪供给商实施了良好，连续农场测定和选择方案才能达成。甚至商品猪生产者保留她自己补充母猪，和种猪场提供公猪效应比较，对这些母猪进行选择影响是能够忽略。使用商品猪基础群母猪和育种场公猪杂交，得到下一代母猪在和育种场公猪杂交得到第二世代个体，如此下去得到第四代个体，这时母猪基因只有6.25%能够追溯回商品猪基础群，因为每一代1/2基因分离。那么，商品猪生产者保留自己母猪，其基因多数还是来自于种猪场。杂交和选择组合效应图1所表示。性能选择和杂交只选择只杂交不选择，不杂交时间图1.杂交和选择对性能组合效果依靠种猪场良好选择而使商品场取得改良为了取得对关键经济性状长久遗传改良，在种猪场必需搜集测定数据和选择繁殖性能好个体。在商品场内，对商品场窝断奶数遗传价值选择相对效应能够由表1和表2说明。表1.仅在商品场内对窝产仔数选择估计结果。世代供给公猪猪场遗传均值商品场备用母猪遗传优势品种均值杂种优势场遗传均值07.00.257.001.088.0817.00.257.131.088.2127.00.257.191.088.2737.00.257.221.088.3047.00.257.231.088.3157.00.257.241.088.3267.00.257.251.088.3377.00.257.251.088.33表1，假定每个世代公猪在不对窝断奶数进行遗传改良种猪场购置。后备母猪是在两品种轮回杂交商品场中依据两窝均值选择最好1/3。这些后备母猪遗传优势估量为大约0.25头/窝，能够看到在6个世代后，稳定时前，商品场品种均值增加就是0.25（7.25-7.00）PAGE\#"'页：'#'

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'"注意这里关系。7.00+0.25/2=7.13，7+(0.13+0.25)/2=7.19，7+(0.19+0.25)/2=7.22相反，现在考虑这种情况，商品猪生产者在种猪场购置了遗传进展达成没世代0.1头/窝断奶数公猪。商品场还进行严格二元轮回杂交，至于窝断奶数，完全根据随机标准选择后备猪。在这种情况下，估计结果如表2。表2.从对窝产仔数进行有效选择育种场购置公猪商品场估计结果。世代供给公猪猪场遗传均值商品场备用母猪遗传优势品种均值杂种优势场遗传均值07.0007.001.088.0817.1507.001.088.0827.3007.081.088.1637.4507.191.088.2747.6007.321.088.4157.7507.461.088.5467.9007.601.088.6878.0507.751.088.83同在商品场对后备母猪选择得到进展不一样，使用在遗传上有优势公猪提升性能能够积累。表2显示出，在最初一个迟滞后，商品场和育种场以相同速度提升，但落后2个世代。假如要实现遗传进展，在遗传改良方案里，不仅仅要对性能测定和选择有充足了解，还要落实实施它。这么方案要成功，必需包含下列四点：完整，正确性能统计对关键经济性状进行遗传品质评定（即繁殖性能，生长速度，塑料效率和胴体性状），这些经过对个体和它亲属资料分析来完成。在商品猪杂交系统（即目标，母本和终端父系指数）中依据相正确经济关键性，对指数进行加权。对高指数个体进行一致选择来组成新世代在该手册一系列文章中，随即部分文章会进行愈加详尽讨论。然而，对种猪场来说，很显著要取得一致遗传进展，或是使用场内，或是使用其它有良好测定和选择方案育种场经过测定性能优越公猪。当一个场实施合理遗传方案并取得了遗传品质改善，未经测定公猪和来自没有改良育种场公猪会降低遗传价值增加可能性。除非种猪生产者使用较高性能测定公猪和母猪，不然，商品猪生产者不能期望她种猪生产者或她自己猪群遗传品质得到一致改良。所以商品猪生产者应该从那些在场内使用较高性能测定公猪和母猪育种场购置种猪。种猪选择对商品猪生产影响在种猪场内，当应用一致性选择标按时，从一个世代到另一个世代遗传进展是加性，可积累。已经有些人估量出，在场内实施遗传评定方案，依据通常目标选择指数，选择最好5%公猪和最好25%母猪，而且缩短世代间隔（公猪和母猪平均分别是12个月和18个月），每十二个月每头商品猪能够取得改良潜在利润$1.88。这个经济改良是个体在母猪生产，生长和胴体等全部影响利润全部改良总和，每一个乘以加权经济值。然而，在实际中，遗传选择方案不能达成遗传潜能100%。不可避免死亡，部分个体不符合体型最低标准，制订配种计划避免近交；全部降低选择反应配种。保守讲，一个种猪场应该达成潜在遗传进展50%，即每十二个月每头猪$0.94。这似乎不是尤其大，记住场内遗传进展能够积累，能够增加到很多商品猪。表3给出了种猪场依据通常目标选择指数，种猪场和商品猪场估计遗传进展。同未经选择商品猪比较，在前（6.7个世代）估计年遗传进展是$0.94/头商品猪。根据一样选择方法，后，估计商品猪产生在更大，更重窝（多0.8头猪，21日龄窝重多7磅），背膘降低0.12英寸，每磅增重少耗料0.24磅，达成上市体重日龄提前12天。同未经选择商品猪比较，假定在10-间，年遗传进展降低到$0.60/头商品猪，估计商品猪产生在更大，更重窝，21日龄窝重多9.2磅。同未经选择商品猪比较，背膘降低0.16英寸，每磅增重少耗料0.32磅，达成上市体重日龄提前15.2天。表3.在种猪场进行选择，商品猪生产者潜在利润.年在每十二个月年初和年末育种场值a平均水平商品场水平b美元值c0000010.00-0.940.470.00020.94-1.881.410.23523,50031.88-2.822.350.82282,20042.82-3.763.291.58158,00053.76-4.704.232.44244,00064.70-5.645.173.33333,00075.64-6.586.114.25425,00086.58-7.527.055.18518,00097.52-8.467.996.11611,000108.46-9.408.937.05705,000前总计$3,099,700119.40-10.009.707.99799,0001210.00-10.6010.308.84844,0001310.60-11.2010.909.57957,0001411.20-11.8011.5010.241,024,0001511.80-12.4012.1010.871,087,000前总计$7,850,7001到,育种场改良率是每十二个月$0.94，11-，改良率是每十二个月$0.60，这些值大约是选择完全根据指数时1/2。商品场每头商品猪利润差等于购置公猪和前十二个月自己后备母猪平均水平。种猪生产者经过每十二个月它公猪出售而使商品猪生产取得潜在利润。现假设每十二个月卖200头公猪，每头公猪有500头后代（即每十二个月10,000头后代）。从使用遗传评定育种场购置含有改良遗传品质公猪会提升商品猪生产者利润。她商品猪遗传价值将和育种场改良相平行（表3）。假定一个纯种生产者每十二个月卖200头公猪，每个有500个商品猪后代（累计10,000头），商品猪生产者积累值是确实存在（表4）。后，商品猪生产者利益增加达成$3.1M。后，商品猪生产者利益增加达成$7.8M。在美国，每十二个月生产商品猪超出85M，后猪选择方案赢利是$2.6B，后是$6.6B。表4.育种者测定花费和实施遗传选择方案赢利。年测定费用($)总赢利($)收益和费用比值522,500507,80022.61045,0003,099,70068.91567,5007,850,700116.3假定每窝卖2头猪,每十二个月测定100窝(800头),每窝花费$5,每头猪加上$5.每头公猪产500头商品猪后代,1-进展是$0.94/头.年,以后是$0.60/头.年.总结和结论当种猪场内部实施合理遗传选择方案时，商品猪生产将会有更高效率，并提升了猪肉和其它蛋白类食品竞争力。只有种猪供给者将经过测定性能好公猪用于生产种猪，再提供给商品猪生产者，这么才能取得一致遗传进展。种猪场遗传进展是加性，并对商品猪生产效率有很大影响。为了在遗传上提升关键经济性状，如母猪生产，断奶后性能和胴体性状，必需在种猪场进行选择。因为这个原因，商品猪生产者从供给者那里购置种猪来实施合理遗传改良方案。了解数据搜集和实施方案指导标准对种猪业是有用，肥猪生产者咨询由她们种猪提供者所遵照性能测定和选择方案。肥猪生产者应该寻求在她们场内使用经测定优异公猪并从她们场购置性能优异公猪。然而，商品猪生产者必需愿意花一笔费用购置种猪，填补育种者测定和淘汰费用。幸运是这笔费用和估计利润比较很低（表4）。肥猪生产者必需使用遗传改良方案来提升她们生产效率。大多数人认识到取得大利润和提升管理水平相关，但很多人还没有认识到遗传改良对经济实际影响（表3）。因为遗传经济利润很大，不仅育种者而且肥猪生产者对基础遗传学原理和它们应用有一定了解全部是很关键。本系列下面文章将尽力提供给读者这方面知识。遗传改良基础概念—NSIF-FS2养猪业一再强调提升生产效率关键性。为了完成这个目标，商品猪需要来自大窝，饲料更有效转换为瘦肉。为了在你猪场做到这一点，需要使这些性状进行有利遗传改变来达成提升效率要求。所以，商品猪生产者需要了解部分基础遗传概念方便她们能够应用这些概念提升关键经济性状。遗传学是一门研究遗传和变异科学。遗传定义为在世代传输中，个体之间相同性。变异是指发生在同一个类之间差异。所以，遗传学是一门研究存在于个体间相同和差异科学。基因和染色体基因由DNA（脱氧核糖核酸）组成，是遗传基础单位。在有亲缘关系个体之间相同和差异关键是基因引发。基因能够促进酶生产，反过来，酶又控制体内化学反应，然后影响身体发育和器官功效。在正常条件下，基因是存在于体细胞核内一对染色体。在特殊细胞核内染色体包含着和体内每个细胞染色体一样遗传信息。所以，猪尾巴细胞内染色体和猪心脏细胞内染色体能够说是一对精密复制品。然而，在身体特定组织染色体知道它们各自功效。在猪和部分哺乳动物，染色体以显著正确形式存在。猪有19对38条染色体。这和人类不一样，人类有23对46条染色体。因为染色体成对存在，基因也成对存在。假如一对有多于或少于2条染色体，就会出现畸变。经典如人类Downs综合症，被Downs综合症折磨人就是一个染色体正确异常，这一个染色体对不是包含正常两条染色体。不是全部遗传畸变全部是由这种情况引发，遗传畸变也可能由有害或损害基因引发。配子组成和受精在配子或性细胞期间，染色体和基因数目是改变。这些配子是由性成熟母猪产生卵和性成熟公猪产生精子。在配子形成过程中，细胞内染色体对复制，然后经减数分裂随机分配到四个性细胞即配子中去。新形成配子现在仅包含一个染色体对中一条染色体。染色体正确分裂使每条染色体随机转移到一个配子中去。当精卵结合时，各自仅携带各自起源染色体正确一条染色体。精卵结合是随机。受精后，新细胞含有来自父亲每个染色体正确一条染色体和来自母亲每个染色体正确一条染色体，以后这个细胞发展成为胎儿。后代在遗传上不一样于父母任何一方，因为她是配子随机组合。因为猪有19对染色体，那么在配子发育过程中，有524,288(219)种染色体组合。每条染色体上又有很多不一样基因，不一样基因排列数量是无限。所以，在遗传上不一样猪数量远远高于整个国家喂养猪数量。随机分离和遗传变异染色体和基因在形成配子过程中随机转移叫做随机分离(randomsegregation)。随机分离是有亲缘关系个体间有遗传差异关键原因。在遗传结构上不一样常常被称为遗传变异。显示出有很大遗传变异性状有更高可能对选择做出反应。假如在一个群体中存在很大遗传变异，那么在特定性状，有些个体携带优异基因，另部分个体携带不理想基因。假如带有优异基因个体被判别出来，就更有可能把优异基因经过它们传输给它们后代。这些存在基因对里控制这个性状具体基因被叫做基因型（genotype）。非加性基因效应vs加性基因效应对一对指定基因，这两个基因可能是相同，也可能是不一样。纯合子(homozygous)基因对指两条基因是一样。杂合子(heterzygous)基因对指两条基因是不一样。基因作用能够分成两类,非加性和加性。非加性基因作用当非加性基因对控制一个性状时，这个基因正确基因不再平等表示。比如猪红-黑毛色由一对非加性基因控制。假如一个携带两个控制黑色基因黑色公猪和携带两个控制红色基因红色杜洛克母猪交配，那么后代全部是黑色。因为从父亲传输给后代控制黑色基因掩饰（mask）了从母亲传输给后代控制红色基因表示（expression）。这时能够说黑色基因对红色基因是显性（dominant）。假如黑色公猪携带一个控制黑色基因，一个控制红色基因，那么结果就不一样了。那么它后代1/2会携带有黑色基因，1/2会携带有红色基因。假如这么杂合公猪和红色杜洛克母猪交配，后代将有1/2是黑猪，1/2是红猪。红色基因对黑色基因能够说成隐性（recessive）基因。这种能被看到或能被衡量性状直观视觉特点被叫做动物表型（phenotype）。加性基因作用加性基因指那些在基因对里有相同表示能力基因。那么，这个基因正确表示是这个基因正确每个基因表示效应总和。质量性状vs数量性状猪全部性状不只由一对基因控制。实际上，极少相关键经济性状由一对基因或少数基因对控制。比如到230磅日龄，窝产仔数和背膘厚可能全部是由几百个基因对控制。所以,性状在遗传上被分为两类:数量性状和质量性状。质量性状质量性状有四个显著特点，它们是：质量性状由一个或多个基因对控制。质量性状表型（我们能够直观看到）能够分成多个显著类别，每个类别内个体看起来很相同。如毛色。环境对控制质量性状基因作用很小。个体质量性状基因型能够确定。数量性状和质量性状比较，数量性状在它们分布上很不一致。数量性状特点是：数量性状可能由几百个甚至上千个在不一样染色体对上基因控制。部分基因对包含加性基因，部分包含非加性基因。大多数关键经济性状是数量性状。环境影响控制数量性状基因表示。假如有两头遗传上相同猪，一头在控制单元喂养，一头在很脏环境下喂养，它们生产性能很有可能是不一样。因为数量性状呈连续分布，所以数量性状表型不能分为多个显著类别。能够举平均日增重例子。假如统计一个组内每条猪从断奶到上市数据得到日增重，这些点能够形成一条连续线。有些繁殖性状是例外。窝产仔数是数量性状，但能够明确分成多个组。正确确实定一个数量性状由多少对基因控制是不可能。所以不可能确切确实定基因型。这些原因使判别有优异数量性状基因型个体变很困难。环境影响基因型表示对全部性状而言，个体表型是基因型和环境效应总和（表型值=基因型值+环境效应）。因为质量性状通常不受环境影响，它表型能很好表示基因型。环境效应影响数量性状表型表示。一个基因型较差个体可能排在基因型很好个体之前，因为较差个体所处环境好。那么，一样对待全部动物以降低环境效应是很关键。通常，一个个体表型值和群体均值比较，能够是它基因型或基因型值一个很好指示说明。因为公猪把它染色体1/2传给它后代，也就把基因对中一个传给后代，所以它也把它基因型值1/2传给了它后代。一个个体基因型值叫做育种值(BV)。个体育种值估量值叫做估量育种值(EBV)。对特定性状按EBVs排列判别个体优劣是一个方法。遗传评定方案常常估量个体传输能力。估量传输力等于个体EBV1/2。传输力估量值是估量父母亲对它们后代基因型值所做贡献。猪测定和评定系统把它称为期望后代差（EPD，estimatedprogenydifference）。完全了解遗传原理和利用改善评定技术猪生产者将能够提升生产效率，降低生产成本。这使她们在今天养猪业中保持强有力竞争力。遗传参数及其在猪育种中应用—NSIF-FS3序言对一个在变动经济时代求生存猪肉生产者来说，生产必需是有效率。连续遗传改良使种猪生产者降低了生产成本，经过出售在遗传上有优势个体而在种猪市场上参与竞争。对商品猪遗传品质遗传评定新手段正在逐步成熟。本文给出了部分关键概念：育种值、遗传力和遗传相关。育种值和传输力（transmittingablity）一个种猪场遗传改良关键取决于生产者选择含有更高育种值个体能力。一个个体育种值被定义为该个体作为父代时值，考虑到全部相关性状对应基因效应，不管它们能否直接衡量。一个特定性状育种值包含着全部影响该性状基因。比如，一个生产者要选择一头公猪作为终端父本，她关心是诸如生长速度，背膘和饲料效率等性状。很多基因影响这些性状中一个。全部影响这些性状基因总效应组成了这个公猪育种值。基因成对出现，一个被选择个体基因1/2被传输给它后代，平均来看，育种值1/2被传输给后代。一个个体育种值1/2被称为该个体传输力。从一个特殊交配得到后代遗传品质估计是双亲育种值平均值，或是双亲传输力总和。遗传力然而，知道一个个体确实切育种值是不可能。为了做出选择决定，我们必需利用个体本身资料或其亲属资料来估量它育种值。该个体本身表型或性能是它育种值一个指示器。作为个体育种值估量指示器个体本身性能资料使用取决于该性状遗传力。一个性状遗传力能够定义为个体之间因为育种值差异而造成性能差异百分比。理论上，遗传力范围在0和1之间。遗传力为0说明在动物间差异全部是由非遗传原因引发。遗传力为1说明在动物间差异全部是由遗传原因引发。部分相关性状遗传力列于表1。对那些遗传力高性状，如背膘，个体性能是它育种值好指示器。对那些遗传力低性状，如窝产仔数，个体表型值是它育种值很差指示器。表1.种猪生产者部分利润性状遗传力估量值。性状遗传力性状遗传力性状遗传力性状遗传力窝产

仔数0.10出生

窝重0.3021日龄

窝重0.15断奶数0.05断奶

成活率0.05平均

日增重0.40饲料

效率0.30230磅

日龄0.35背膘厚0.50眼肌面积0.50胴体长0.55遗传力概念也能够经过选择反应见解来检验。遗传力代表是父本性能上优势（术语为选择差）在该个体后代估计实现百分比。这个概念可用图1说明。图2在不一样遗传力情况下，相对于群体均值，父代性能和它们后代估计性能间关系。后+50代+40预+30h2=0.5计+20h2=0.25性+10h2=0.1状0均0+10+20+30+40+50值父母和后代之间相同原因是因为基因从父母传给后代。同胞间相同是因为它们共同分享了来自它们父母基因。在高遗传性状亲属间相同性大于低遗传性状间亲属相同性。比如，一组同胞个体在背膘上相同要高于这组个体在首窝产仔数上相同。同管理相比，基因在性能上对高遗传性状效应要大于低遗传性状。个体间差异现有遗传原因，也有环境原因。一个性状遗传力是因为遗传引发变异和遗传引发变异和环境引发变异二者总和百分比。生产者在控制生产环境能力上有差异。控制环境能力差就可能掩饰群体遗传差。因为这个原因，场和场间遗传力不一样。为了提升遗传力和增加育种值估量正确性，生产者应该（1）平等对待个体。（2）统计完全、正确。（3）校正剔除非遗传性原因引发变异。遗传相关部分性状最终在统计上表现出一定联络。一个个体在一个指定日龄均值低于均值，也就可能比群体均值轻。众所周知这些是表型相关。这些性状间相关是由影响这些性状环境原因引发。由环境原因引发联络称为环境相关。在两个性状间相关也能够是由同时影响这两个性状基因引发。这个效应就造成遗传相关。遗传相关对育种者来讲是更关键。遗传相关能够认为是在两个性状育种值之间相关。遗传相关范围从-1.0到+1.0。它们标明了在两个性状之间遗传关系强弱。现在举一个在两个性状之间引发联络基因例子，如氟烷基因能够提升瘦肉率，但同时降低了胴体品质。负遗传相关是指一个带有一个负育种值个体，它对一个性状产生了负面影响，却能够对另一个性状产生正面好效应。正遗传相关指是育种值对部分性状有相同方向效应。遗传相关正负迹象并不能说明性状间是否有利，它只是统计学上相关。比如在饲料效率和ADG之间相关是负值（表2）。因为长快，说明每个单位增重需要采食饲料量低，在统计学上即使是负联络但却是有利经济联络。表2.母猪生产性状间，性能性状间遗传相关。内容饲料转化率背膘到230磅日龄0.60-0.25ADG-0.600.25饲料转化率0.30内容出生窝重断奶数21日龄窝重出生数0.650.710.48出生窝重0.670.69断奶数0.93性状间相关结果是当选择一个有利性状，同时也能够造成了另一个性状得到间接改良。但性状间假如存在着负相关会增加对它们进行同时选择难度。表2中平均日增重和饲料转化率和背膘厚关系就能说明这一点。假如只对平均日增重进行直接选择，这也会造成饲料效率得到改良，因为这些性状存在着正相关（意义上？）。对生长速度选择就意味着饲料效率得到改良，因为生长快个体效率也应该更高。一样，假如仅对平均日增重进行选择，对背膘将会产生不利育种值。在这种情况下，必需考虑是这些性状全部得到有利育种值。这么情况下，要依据性状相对关键性做出决断。应用遗传相关知识，在计算机帮助下，经过多性状育种值估量程序来计算。总结在今天这种经济改变时代，为了提升生产效率需要，必需做出正确育种值评定。同时对全部后备猪生长速度，身体外型，效率和繁殖性状进行同时评定是很理想。繁殖性状和饲料效率直接评定很困难，所以在估量它们育种值时，使用它们亲属资料和其它相关资料进行估量。对估量育种值估量有帮助是部分微机计算程序，如S.T.A.G.E.S.和NebraskaS.P.F.性能测定方案，还有部分在农场使用程序。这些程序输出结果在应用时需要一定遗传原理知识和对育种值，转换力，遗传力和遗传相关等概念了解。猪近交—NSIF-FS4近交是有亲缘关系个体间交配。严格意义上讲，一个品种内全部个体全部是有亲缘关系。结果，每一个种猪生产者全部在进行一定程度近交。所以我们通常把近交这个词用在亲缘程度高于品种平均水平个体之间配种。很多家畜品种在它们早期发展过程中经历了一个近交阶段。这是期望得到如毛色等部分身体外观特征。因为近交结果是得到更高遗传同一性，那些有简单遗传均值性状在近交帮助下更轻易固定。遗传和表型效应近交对一个群体能产生很大作用。这些效应来自于个体接收了双亲相同基因。当个体从它双亲接收了相同基因，就能够说这对基因是纯合。假如这对基因能够使性能产生优势，这么纯合就是我们期望。然而，很多动物携带着不理想基因，只有在纯合时才能表现出来。一个近交个体很有可能有部分含有相同基因基因对，其中部分可能就是不理想基因。这造成了生产性能下降，这种生产性能下降叫做近交衰退（inbreedingdepression）。在关键家畜种类里全部存在这种现象。本质上，它是杂种优势反面，杂种优势是经过不一样品系杂交赢利。近交度量一个个体近交程度经过近交系数（inbreedingcoeffcient）来衡量。近交系数是相对于群体均值而言，纯合子基因对增重百分比。假如一个个体近交系数是0.25，这就意味着它比同一群体非近交个体多25%纯合子基因对。尽管在多数家畜群体里，不可能有很多值超出0.5，但它理论范围在0和1.0之间。在植物，近交系数达成1.0是相当轻易，因为植物能够自体受精。在部分试验动物品系有很高平均近交系数。部分经过40-50年强化近交肉牛和猪品系，平均近交系数达成0.5到0.6。这需要全同胞或父女配种来完成。所以在一个纯种猪群近交系数超出0.5是不大可能。近交系数公式以下：FX=∑[(1/2)n+1(1+FA)]FX=个体X近交系数；∑=括号内值和符号；n=经过共同祖先，父母之间隔离数（箭头数）；FA=每一个共同祖先路径祖先近交系数。一个共同祖先是指在系谱中既在父亲这一边，也在母亲这一边。只要共同祖先是近交，在计算个体X近交系数之前，必需先计算它近交系数。近交系数计算包含多个步骤，必需根据计算。STEP1.画出向量（或箭头arrow）系谱。STEP2.列出连接父母全部路径。STEP3.确定每条路径共同祖先。共同祖先是箭头从它那里发出个体。它是父母共同祖先。STEP4.确定每一条路径共同祖先是否近交，假如是近交，计算祖先近交系数。计算共同祖先近交系数规则同计算其它个体近交系数一样。要结构共同祖先系谱然后按造相同步骤。STEP5.数每条每条路径箭头数来确定“n”。STEP6.计算每条连接父母路径值。STEP7.把每条路径和加起来代入公式FX=∑[(1/2)n+1(1+FA)]。相关度量在两个个体间相关程度用相关系数(relationshipcoefficient)评定。它评定两个因为含有共同祖先个体特定基因相同概率。也能够说是因为有共同祖先，两个体间相同基因百分比。半同胞间或祖孙间相关是0.25。相关按以下公式计算：RXY=EQEQEQ\F(∑[(1/2)n+1(1+FA)],\R(,(1+FX)(1+FY)))即亲缘系数计算公式。RXY=X和Y之间相关系数；∑=全部路径总和；n=连接X和Y箭头数；FA=共同祖先近交系数；FX和FY=个体X和Y近交系数。分子几乎用同计算近交系数方法得到。仅有差异是路径是在X和Y之间而不是在父母之间，而且用n而不是n+1。其它步骤全部是相同。例1．计算Z和S相关系数。ISAZD路径共同祖先近交系数n路径值ZSFS=0.2511/21(1+0.25)ZDSFS=0.2521/22(1+0.25)ZDASFA=031/23(1+0)ZDAISFI=041/24(1+0)∑=1.125RXY=EQ\F(1.125,\R(,(1+0.25)(1+0.5)))=0.8216其中Z近交系数可求,等于0.5能够看到Z和S亲缘系数等于0.8216，假如父母正常话，它们之间亲缘相关应该是0.50。然而相关中大部分来自它们父子之间亲缘相关。猪近交衰退近交衰退因为近交而造成生产性能下降。因为近交衰退和杂种优势在本质上是对立效应，所以杂交反应好性状在近交表现相反也就不足为奇了。这些性状包含繁殖性状，比如公猪性欲，窝产仔数和窝重，和存活率。近交也影响生长速度。有部分研究结果指出近交公猪性欲低下，发育期延滞。近交在种猪场效应种猪场近交几乎是不可避免，因为寻求确实没相关系种猪常常是很困难。我们必需小心避免同胞，半同胞之间和父女之间配种来把近交保持在较低水平。小群体或家系封闭育种不仅仅产生快速近交造成衰退，而且还造成了有利基因随机损失。近交首先经济影响会是可出售公母猪降低。另外，猪性能下降，以至于对那些对性能感爱好用户不在含有吸引力。猪改良应该首先发自种猪场。近交以多个方法影响改良速度。碰到最多是选择强度下降和遗传变异损失。选择强度是被选公母猪百分比一个函数。因为要选公母猪越来越多，而越来越少猪可供挑选。而且，因为近交降低了品种系内遗传变异，个体间遗传变异就越来越小。近交使用假如种猪生产者了解了怎样监控它并愿意牺牲一部分性能，近交有几点好处。近交能够把一个品种分成多个家系，家系内是同一，能够经过杂交取得利润。有时，这些家系有部分显著被人称道特点。家系建立不可能对遗传改良有什么贡献，但家系部分假如做好话，能够出售。一些家系可能有优势性能，但假如平均性能很差，要快速淘汰。近交也能够造成一致性增加，这是因为纯合子增加。因为一个近交个体比非近交个体纯合基因对要更多。结果是后代相互间更相同。品系育种是最可能使用近交方法。品系育种试图和部分杰出祖先保持一个高联络，同时尽可能维持近交在低水平。在猪育种中已经尝试过了品系育种。它保持了不在用于育种杰出祖先基因。它也能够帮助得到认可，因为在品系育种关键使用是杰出祖先名字。部分来自这种情况公猪很好，但不总是这么。和品系育种联络一个危险是因为近交是不可避免，优异公猪可能产生低劣后代。品系育种只能在那些在外面寻求有足够价值改良该场公猪很困难情况下才能使用。很显著用于品系育种祖先在性能上必需十分优异。提议对近交使用没有透彻了解人，尽可能要避免它。品系育种对于永久保持优异祖先基因是有效手段。对一个有优势场而言，只有在实现育种目标过程中，没有足够优异公猪能够利用情况下，才能使用具系育种（linebreeding）。在任何情况下，同胞，父女间配种全部要避免。选择方案性能统计—NSIF-FS5性能统计是什么，它为何很关键？对商品猪生产者来说，这是最关键问题中被问频率最高两个问题。性能统计就是对一头猪或一组猪某个指定性状观察值或测定值。最一般性能统计是重量如断奶窝重。在搜集性能统计时，有部分无止境性状，如背膘厚，出生数和抚养数，耳长和尾长。然而必需认识到性能测定和统计关键性。很简单，需要测定性状是影响企业利益率性状。那么，你能够很快去掉大量性状。一个判定方法是假如一个性状对猪场经济没有影响，那么就不要去浪费时间去测定它。对生产者来说，经济关键性这个词就变得很有意义了。性能统计是猪场全部遗传和管理改良基础。猪性能通常认为由两部分组成：猪遗传能力和猪生活环境。不能直接指定哪一部分是遗传部分，哪一部分是环境部分，但二者全部是很这么关键，而且能够经过性能统计进行估量。在你猪场里，猪遗传价值或遗传部分和你选择方案是否成功和直接关系。设计良好选择方案和正确实施是在场内对性能进行永久，可预见改良唯一手段。统计正确性和完整性性能统计必需是完整和正确，不然是没有用。统计正确性了解起来很简单，但统计完整性有时就会把人搞糊涂。在猪场，完整统计要从每个猪要有一个唯一，永久判定标识开始。最好在出生3天内，在统计性别，出生日期，品种，同龄组，父母判定标识同时，指定每个猪个体标识。当然，性能统计需要关键经济性状观察值或测定值。这些全部是应该被包含在每个统计中基础部分。可信和正确统计需要：正确个体标识，称重时正确读数和统计，称重设备和屠宰设备操作者是经判定考评人员等，这些在数据搜集过程中，要放在优先位置。因为遗传价值通常是经过性能统计进行，每个统计可信性，正确性和完整性是十分必需。同龄组（contemporarygroup）个体所在同龄组是每个性能统计所需要。同龄组概念对于遗传改良选择方案来讲，是很基础。正如前面所讨论过，个体遗传价值是经过个体本身，祖先和它亲属性能统计估量。为了正确估量一个猪遗传品质，我们必需要说明影响猪性能环境效应。环境效应有两种类型：已知和未知。已知环境效应如日龄，母猪胎次，猪性别等能够经过由大量性能统计计算得到因子进行校正。这些已知环境效应相对稳定，所以校正因子在较长时期内全部能够使用。在估量遗传品质过程中关键问题是说明未知环境效应，如气候，栏位空间，疾病等。处理未知环境效应最好方法是经过同龄组使用，使个体处于相同未知环境效应下。一个同龄组被定义为一组含有相同日龄，性别，品种或由相同配种方法个体。在一个同龄组内全部个体被相同对待，这么全部个体有平等机会表示它们遗传潜力。举一个例子，在30天内断奶杜洛克母猪，在相同设备下断奶和生长，这些猪日龄相同，性别和品种相同。它们在一起喂养所以有相同饲料，气候和健康效应。所以我们期望它们能够相同反应未知环境效应。应用同龄组能够显著降低但不能完全消除全部未知环境效应。在同龄组内猪之间仍然存在着部分小差异。同龄组数量是很关键。一个折中方案是尽可能使用数量很大猪和公猪（sires，似乎指是父代，即它后代参与测定），同时又尽可能在一个组内使个体间差异最小。一个很小同龄组几乎是没有意义，因为在极少猪和在极少公猪（sires）间比较不能给出很正确遗传品质估量值。比如，一个包含一个星期内全部产第一胎母猪同龄组是很小，但对生产者来说，却几乎是最大。然而，日龄范围是很关键，猪日龄越靠近，环境作用于每头猪上环境效应就越一致。比如，包含2月份全部断奶猪组成一个同龄组在环境上比包含2、3和4月份全部断奶猪组成一个同龄组要已知多。温度和天气改变将会对性能产生巨大影响，尤其是对诸如在后一个同龄组饲料效率和生长速度等性状。同龄组最少包含3个公猪，每个公猪有40-50个后代，这是一个好方法。一个公猪同龄组应该尽可能避免。同龄组既要足够大方便对个体进行公正比较，也要足够小保持环境和管理一致性。完整场统计测定方案中要包含该场全部个体，同龄组数量可能要增加。另外，要取得更正确遗传品质估量值，就要有更多个体资料，因为祖先和亲属资料全部能被利用。假如在一个场内，只有被选出来猪参与测定，那么只有有限资料能够利用，那么会造成遗传品质有偏估量值。这会给出场和猪遗传能力错误判定。在场内全部年轻猪（小母猪，阉公猪，小公猪）全部应该有自己生长和背膘统计。全部纯种母猪生产力统计全部要求搜集，即便它们参与生产商品猪配种，它们资料能够帮助更正确估量它们祖先和亲属遗传品质值。遗传品质正确估量是关键，因为正确度提升会加紧遗传进展。母猪生产力数据母猪生产力数据应该在产仔24h内搜集。应该统计母猪判定标识，产仔日期，同龄组和胎次。配种公猪，公猪品种，总出生数和活仔数也要统计。窝产仔数应该在24h内标准化到每头母猪8到10头小猪，尽可能要在产后48h全部完成。转移要从大窝转移到产仔数少于8头窝，最轻易是转移小公猪。同时要统计注意小猪和代乳母猪判定标识。在21天，统计窝重和活仔数，包含全部代乳小猪。窝重数据应在断奶前统计，尽可能要靠近21日龄。生产者常常问为何窝内仔猪数要标准化和在21日龄统计窝重。窝内仔猪数要标准化是关键，有多个原因。在小母猪被养窝内仔猪数量会影响它未来繁殖性能。一个在大窝哺养母猪将会比假如它在小窝哺养产出更小窝。对于窝产仔数高于10头，这个效应在经济上变很关键。所以把窝标准化到8-10头将会降低负母体效应，可进行更正确遗传估量。同21日龄窝重一样，标准化也可用于母性能力公正评定。因为在标准化后，全部母猪有相同仔猪数并处于相同环境下，那么它们泌乳能力和母性能力经过21日龄窝重比较。评定母猪泌乳能力最好日龄是21天，因为在正常生产系统中，极少有21天就断奶，而且在这之前采食量是最少。21日龄后，采食饲料对窝重有一个效应，降低了统计正确性。所以，我们提议是在24h内，把窝标准化到8-10头，靠近21日龄时称重。生长和胴体数据从断奶到上市或达成育种体重性能全部要统计。最关键两个性状是断奶后日增重和到230磅日龄。断奶后，猪通常在栏内成组饲喂。所以要用同龄组来提供一致管理，方便有相同机会生长。为了测定平均日增重，开始测定猪体关键在40-60磅间，最大范围在30-80磅间。结束测定平均体重是220-240磅，最大范围200-260磅。得到开始体重和测定结束体重，就能够计算平均日增重并可在同龄组内比较。猪在200-260磅时就能够称重，然后根据公式校正到230磅时日龄。背膘厚能够提供身体情况资料。在断奶后增重测定结束后，对200-260磅猪测定背膘。然后平均背膘厚要校正到230磅时背膘值。背膘校正因子能够参阅相关资料。因为测定困难，饲料效率通常认为是可选性状，尤其在栏位组形式喂养时。衡量饲料效率体关键求和断奶后增重测定一样。然而要取得正确和有意义饲料效率必需单个喂养。因为这在很多情况是不现实，全部通常在公猪组进行评定。那么，只能在公猪（sire）组评定，而不能在个体间评定。饲料效率和断奶后日增重和背膘厚有高遗传相关。对生长速度和降低背膘同时选择将会改良饲料效率。因为这些原因，在测定方案中，通常不测定饲料效率，除非单个饲喂或能够得到大公猪组。总结对个体关键经济性状评定需要正确完全性能统计。统计保持是全部测定和遗传改良方案基础。个体必需经过同龄组取得相同机会表示性能。同龄组既要足够大方便对个体进行公正比较，也要足够小保持环境和管理一致性。要知道，性能统计花费是有所值。环境效应和校正因子—NSIF-FS6序言在个体或个体所在组之间观察到差异或是遗传影响结果，或是环境造成。正如在其它简报里提到那样，遗传成份仅是个体拥有基因作用结果。遗传改良选择是改良种猪场关键手段，在这些选择方案中，只有遗传部分能够利用。那么环境部分在我们进行遗传改良过程中会提供什么有用资料呢？作用于个体全部可观察环境效应广义上指全部非遗传效应总和。这就意味着全部对基因值或个体基因没有贡献效应全部是环境效应。一个特定性状可能有多个因子被包含在环境效应。比如断奶窝重，它受这么非遗传因子影响，如母猪胎次，出生季节，营养水平和断奶日龄等。环境效应数量众多，作用于性状效应水平也是不一样。选择只能对性状遗传部分进行，因为环境效应不能从一代传到下一代。比如，一个公猪在生长速度方面十分优异，这关键是因为它环境比其它公猪环境要好。这个好环境可能包含营养水平和良好管理，但它不能把它这些环境取得优势传输下去。实际上，和其它公猪比较，可能它遗传能力还要低部分，就因为优良环境，使它性能统计愈加好部分。所以，因为环境效应掩饰了个体真正遗传水平，它成为了我们努力衡量真正遗传效应障碍。已知和未知环境效应试图解释全部环境效应通常是不可能。我们无法解释充足考虑诸如腹泻情况或饲料混合等问题。我们必需假定这种类型效应对全部个体全部是相同，并所以能够忽略不记。这些效应被指为未知环境效应，而且没有正确方法来处理它们。然而有其它部分个体性能原因，它们能被校正。这些叫做已知环境效应。已知环境效应会依据关键性状改变。如当断奶窝称重时，就要依据称重日龄计算21日龄窝重。全部不能确切在21日龄称重，因为日龄影响窝重是已知，所以窝重应该校正到固定21日龄。窝重也应该对断奶育成数进行校正，因为这会影响泌乳量，进而影响窝重。生长性状，尤其是到230磅日龄，也要对称重时日龄和体重进行校正。胴体性状比如背膘，胴体长和眼肌面积也要被校正到一个固定体重时水平。这些是对个体性能有影响但属于非遗传效应已知环境效应校正因子正如上面所提到，校正因子是尽可能消除性能统计中环境部分。经校正统计能够确定某个体某个性状遗传值最优估量值。全部关键经济性状校正因子列在统一猪改良方案纲要里，例1给出了一个对应例子。对4头公猪体重和背膘校正到230磅时水平。公猪ID称重时

日龄(days)实测

体重(lbs)实测

背膘(inch)到230磅

日龄(days)到230磅

背膘(inch)11452350.751430.7321752800.951510.7631342200.681390.6141402300.711400.71校正到230磅日龄=实际日龄+(230-实测体重)×((实际日龄-38)÷实测体重)校正到230磅背膘=实际背膘+(230-实测体重)×(实际背膘÷(实测体重-25))在这个例子中，性能统计范围很大。这就适合了解释作用于性能统计已知环境效应目标。部分实测值改变相当大，而有却恰恰相反，比如公猪4根本没有改变，因为它实测体重恰恰在230磅。这说明有些个体测定日龄或体重恰好等于校正日龄或体重时，就不需要任何校正。但对大多数不是这么。所以校正因子能够帮助使统计更能反应实际情况和有用。一旦统计经过校正，就要计算每个个体遗传值。然后能够依据选择目标使用遗传评定方法在个体间进行比较。总结性能统计由遗传和环境部分组成。遗传部分必需经过估计方便在遗传改良方案中进行选种和选配。环境效应不可能从父代传到子代，所以在遗传改良方案中没有价值。未知环境效应不可能在性能统计中剔除，能够假定它们对全部测定猪作用全部相等。作用于性能统计已知环境效应能够经过校正因子来解释说明，这些校正因子是经过大量数据分析得到。校正因子目标是尽可能剔除作用于性状环境影响，来得到最优遗传估量值。经校正统计用来计算每个个体遗传评定值。用遗传评定选种和选配，这是遗传改良方案成功基础。亲属性能统计—NSIF-FS7在全方面选择和遗传改良方案成功之前，需要对个体遗传品质进行估量。要尽可能搜集性能统计，最理想是场内全部个体资料。因为个体在场内有亲属和后代，这些资料就能够用来提升遗传值估量正确度。当它们有一个共同祖先时，它们是有亲缘相关。因为它们有来自相同祖先相同基因，个体某个性状性能能够用来估量其它个体遗传品质。估量育种值一个很关键概念是估量正确度。正确度被定义为估量育种值和个体真实育种值之间相关。个体真实育种值是未知，因为我们不可能直接看到上千个基因和确定它们个体效应。所以，我们必需使用性能来估量真实育种值。育种值估量正确度通常取决于性状遗传力和在评定过程中个体及其亲属统计数量。正确度范围从0到1，0即指没有资料能够估量，1则指确切知道育种值。亲缘关系近个体资料比亲缘关系远个体资料对正确度影响更大，因为亲缘关系近个体和被评定个体间相同基因更多部分。比如父子之间相同基因要比祖孙之间相同基因要高1倍。在选择方案中，正确度是很关键，因为估量遗传品质正确度影响选择方案选择反应。一个性状遗传力被认为是相当稳定，而不一样性状遗传力改变很大。多数遗传力范围在0.1-0.7之间。正如前面提到，遗传力影响正确度，因为遗传力越大，性能中属于遗传品质百分比就越大。它遵照这么一个道理，遗传力高性状估计要比遗传力低性状估计更正确。个体性能统计假如只有个体本身统计估量育种值，那么估量正确度是改性状遗传力平方根EQ\R(,h2)。所以对一个相同性状，全部个体全部只有本身统计，那么估量正确度相同。不过对于只带有一个统计不一样性状正确度又不一样。下列例子是假定每个个体只有一个统计，不一样性状估量正确度：遗传力正确度0.100.250.500.751.000.320.500.710.871.00大多数经济性状遗传力范围在0.1-0.7之间，假定被评定个体只带有一个统计，那么正确度值在0.32-0.84之间。相关某个个体统计数目标增加会增加正确度。然而，伴随统计增加，正确度增加越来越小。所以从1个增加到3个统计正确度增加要大于从10个增加到12个统计正确度增加幅度。记住尽管如此，10个或12个统计要比只有3个统计正确度要高。当使用超出1个统计时，就要把反复率概念引入正确度计算中。反复率用于度量某个相同个体那些不止一次表现性状统计之间联络程度。可能不止一次被度量性状包含出生数，窝重和断奶数。经过定义。一个性状反复率必需高于或等于遗传力。反复力包含全部遗传效应和永久性环境效应，比如对乳房发育有影响营养效应等影响全部随即哺乳期效应。永久环境效应并不影响个体遗传价值，但它影响性能，个体全部性状性能。对于可反复性状来说，对个体性能观察几次要比只观察一次得到估量育种值正确度要高。表1给出了不一样遗传力和反复力水平和不一样统计数目标情况下正确度值。表1.不一样遗传力和反复力水平和不一样统计数目标情况下正确度值遗传力反复率统计数12340.100.250.320.450.500.550.500.320.390.410.430.750.320.350.350.360.250.250.500.710.790.880.500.500.610.650.670.750.500.550.560.570.500.500.710.870.910.950.750.710.780.790.80计算正确度公式：EQ\R(,nh2÷[1+(n-1)r])n=统计数，h2=遗传力，r=反复率正确度受统计数，遗传力和反复率影响。正确度增加取决于反复率和遗传力比值，伴随统计数增加，低遗传力性状正确度增幅比高遗传力要大。反复率越高，正确度增加越少，原因是高反复率意味着观察值之间相同是因为不能传输效应，永久环境效应和非遗传加性效应引发。通常，一个性状反复率估量值并不比遗传力估量值高多少。同胞和其它亲属性能统计全同胞和半同胞性能统计对育种动物不能直接测定性状是很有用。最常见例子包含胴体性状，如眼肌面积，胴体长，大理石纹；和公猪母性性状，如产仔数。部分中心测定站进行同胞测定，同测定公猪一起，有2或3头全同胞或半同胞阉公猪进入测定站。阉公猪长到屠宰体重，然后屠宰搜集胴体资料，用这些资料估量被测公猪胴体性状育种值。在全同胞间加性遗传相关是0.5，半同胞间遗传相关是0.25。从全同胞，半同胞估量正确度取决于性状遗传力，同胞数，同胞和测定个体间加性遗传相关，和同胞和环境间相关。表2给出了在不包含环境相关情况下，不一样同胞，半同胞统计数和不一样遗传力正确度值。表2.假定不包含环境相关,全-半同胞在不一样遗传力情况下统计数正确度。同胞数遗传力0.100.300.500.70半同胞同胞半同胞同胞半同胞同胞半同胞同胞10.080.160.140.270.180.350.210.4230.130.260.220.420.270.500.310.5650.170.320.270.480.320.560.360.60100.230.420.340.570.380.620.410.65通常趋势是伴随同胞数增加，性状遗传力增加，正确度也增加。对于一个相同性状，全同胞统计比半同胞统计产生更大正确度，因为全同胞和被评定个体在遗传上联络更紧密。也要注意到，多个半同胞统计得到正确度值才靠近于一个全同胞得到正确度值。被评定个体父母或后代统计增加正确度和全同胞差不多，因为它们和被评定个体相关程度是相同。更远亲属统计（如表兄妹，祖父等）对不能很大幅度提升正确度。同全同胞对半同胞一样，和被评定个体亲缘关系越远，它们统计对提升估量正确度作用就越小。环境相关（c2）代表了在同胞间非遗传相同性，因为同胞是在共同环境下生长。比如：一窝全部小猪有对它们哺乳共同母亲。假如这头母猪奶量高于平均水平，那么这窝小猪将部分因为共有母猪产奶量效应而在21日龄时体重高于平均水平。这个效应显著不是遗传效应，但它对这一窝小猪性能全部有影响。全同胞环境相关和半同胞就有可能不一样，甚至和在不一样环境下喂养半同胞组也不一样。环境相同性效应将会降低估量育种值正确性。使用全同胞统计和0.1环境相关（c2）来解释环境相关效应。共同环境效应引发了正确性下降，因为相同性一部分是由非遗传原因引发。表3.使用全同胞数据在不一样遗传力水平和环境相关（c2）情况下正确度。全同

胞数遗传力0.10c20.30c20.50c20.70c200.1000.1000.1000.1010.160.160.270.270.350.350.420.4230.260.240.420.390.500.470.560.5350.320.280.480.430.560.510.600.56100.390.330.570.480.620.550.650.59后代性能统计有些性状不可能在两个性别全部表示出来(限性性状)，或有些数据不能在育种个体搜集到。这么性状例子是公猪产仔数，窝重和泌乳能力;还有育种个体胴体性状。通常使用后代测定来估量公猪育种值，因为在较短时期内，公猪留下后代要比母猪多。通常使用全同胞或同父半同胞后代统计估量育种值。同父半同胞指父相同，母亲不一样。当遗传力一定时，伴随后代数增加，估量值正确度也随之增加。而增加幅度取决于已经有多少后代统计被用。如从1增加到5个后代正确度增幅大于从60增加到64个正确度增幅。本身、同胞和后代统计组合不一样资料组合也能提升EBV正确性，而且保持选择反应在可信水平。猪性能统计搜集通常包含本身，全同胞和半同胞统计，假如它作为种猪留下来，它资料对它全同胞和半同胞后代全部是能够利用。表4给出了不一样遗传力不一样统计起源正确度情况。表4.不一样遗传力不一样统计起源正确度情况（环境相关假定为0）统计起源h2=0.1h2=0.3h2=0.5只有两个父母0.230.390.50个体本身统计0.320.550.71个体本身+2个父母0.380.670.76个体本身+5个全同胞0.410.640.76个体本身+10个全同胞0.480.680.78个体本身+10个半同胞0.340.570.72个体本身+50个半同胞0.460.640.75个体本身+5个半同胞后代0.440.670.79个体本身+10个半同胞后代0.520.710.84个体本身+40个半同胞后代0.730.820.93在高遗传力性状，个体本身统计得到正确度相对较高。在高遗传力性状，在个体统计基础上，假如加上后代或父代资料，除非数量很大，不然正确度改变很小。在低遗传力性状，加上同胞和/或后代统计，正确度能得到显著提升。比较表4中遗传力等于0.1时，个体+10个半同胞和个体+10个半同胞后代间正确度比较。正确度从0.32到0.34到0.52，一个显著增加。然而，等候大批后代出生参与测定会花费很多金钱和时间，延长了世代间隔降低了选择强度。通常，尽可能取得多后代资料，把这些资料和被评定个体本身资料合到一起，对于低遗传力（低于0.20）性状很适合。高遗传力性状不需要太多后代或其它亲属资料，假如个体本身资料能够利用，正确度就能够达成能够接收水平。记住，全部遗传改良方案全部有一个良好统计系统。在你群体里尽可能搜集性能统计，这么你能够使用多种统计组合来评定个体而不降低遗传进展。当然只有最好统计系统是不够，还必需使用这些统计作出选择决断。估量遗传价值—NSIF-FS8序言每个个体测定统计全部包含两个部分：遗传部分和环境部分。遗传部分是个体含有基因作用结果。为取得遗传进展而进行选择仅作用于遗传部分，而不是总是和测定相关联环境部分。环境部分不能世代传输，全部当决定动物遗传值时，需要对环境部分进行解释。部分环境原因能够用数学方法解释，如母猪胎次和小猪性别。然而，其它部分原因如健康，饲料和管理能够影响猪性能，但不能轻易被解释。这些被认为是环境变异中未知部分。解释未知环境效应最好方法是比较处于相同环境下动物。假如喂养一组动物，想让它们在相同条件下反应未知环境效应，这就形成了同龄组。同龄组定义为含有相同品种，性别和相同日龄一组被在相同条件下管理个体。相互间在30天内断奶杜洛克公猪并在一个栏位喂养，这就是同龄组一个例子。这些小猪日龄靠近，品种性别相同，所以我们估计它们能够相同反应未知效应。它们在一起喂养，所以有相同饲料，气候和健康等效应。作为控制非遗传效应一个手段，同龄组概念对动物育种和遗传改良全部是很基础。离差和比率经过比较同龄组内每个个体和同龄组均值，我们能够确定组内每个个体正确遗传品质估量值。经过两种一般方法就很轻易作出比较：离差和比率。离差方法就是组内个体性能和该组性能平均值之间差。比率方法就是组内个体性能和该组性能平均值之间比，再把得到结果乘以100。比如，一个公猪增重速度是2磅/天，它所在同龄组平均值是1.5磅/天。它离差就是+0.5磅/天（2.0-1.5磅），它比率就是(2.0÷1.5)×100=133。所以这头公猪比它同龄组平均水平快0.5磅/天或快33%（133-100）。离差好处是它以测定性状测定单位表示，但我们必需知道这个性状平均值和从这个平均值得到离差变异。比率好处是无须知道和这个性状相关可变性，平均比率总是100。125比率表示不管在讨论什么性状，它比同龄组要好25%。离差和比率应该只在同龄组内个体比较，因为不一样同龄组由不一样个体数量和不一样环境组成。而且，在两个不一样同龄组个体遗传能力也可能不一样。来自两个场两个同龄组生长速度离差可能表示不一样意义。看一下下面断奶后生长速度例子：和同龄组均值离差同龄组遗传均值实际生长速度公猪A+1.00.91.9公猪B+0.51.82.3假如你依据最大离差选择公猪，你可能会选公猪A。然而，因为因为第二个同龄组遗传能力更强，所以最好公猪应该是公猪B。即便它离差仅为0.5，但它生长速度遗传潜力大于公猪A，因为公猪B同龄组遗传均值高于公猪A（1.8vs0.9磅/天）。所以离差和比率只能用在所在同龄组内进行选择。在同龄组间进行离差和比率会造成不正确选择，从而降低遗传进展。估量育种值真实育种值概念在本系列资料简报中已经讨论过了。一个猪任何性状真实育种值实际上是不可能知道，因为它不可能被直接衡量。所以就需要部分估计或估量性状育种值方法。估计育种值众所周知就是EBVs，它来自遗传理论对性能统计应用。依据可利用资料，能够使用多个方法计算EBVs。全部方法全部是依据个体或亲属和各自同龄组离差，然后再乘以加权因子。一个最简单情况，只有个体本身统计，公式是：EBV=b(P-PAVERAGE)b是加权因子，在这种情况下，b就是遗传力（h2），或是遗传变异部分.P是个体统计.PAVERAGE是个体同龄组均值.一个例子以下，公猪A校正背膘是0.65inchs，它同龄组均值是0.75inchs。设背膘遗传力是0.4，那么公猪A背膘EBV就是0.4(0.65-0.75)=-0.04inchs。这表明在遗传上它要比它同龄组背膘薄0.04inchs。当有更多资料（全同胞，半同胞，后代等）能够利用时，公式扩展到包含全部起源公式：EBV=b1(P1-PAVER1)+b2(P2-PAVER2)+b3(P3-PAVER3)EBV是猪估量育种值.b1，b2，b3是和猪1有联络全同胞，半同胞和后代统计加权因子.P1，P2，P3是和猪1有联络全同胞，半同胞和后代统计或统计均值.PAVER1，PAVER2，PAVER3是和猪1有联络全同胞，半同胞和后代所在同龄组。这叫做选择指数，因为它使用了多个起源资料来估量一个猪遗传价值。加权因子改变取决于多个原因，包含资料起源，遗传力，系谱相关和遗传相关等。在亲属这个问题上，知道亲属（同胞，后代）所在组均值是足够。对诸如产仔数数据，每个母猪能有4到5个统计。尽可能多利用统计能够提升估量育种值正确性。资料起源必需已知。统计可能来自全同胞，半同胞，后代，其它组相关性状。通常，遗传力增加，或资料数量增加，如更多资料起源，更大组，个体或相关性状更多统计全部会增加估量育种值正确性。性状遗传力对估量育种值是很关键。遗传力能够简单定义为性状中可观察遗传控制或育种值变异百分比。高遗传力性状表明，个体本身统计就是育种值一个好估量值。低遗传力性状表明，个体性能和育种值关系要小部分，个体统计不可能很好代表育种值。当亲属统计能够利用时，系谱关系就变很关键。这种关系度量了系谱中两个个体育种值相关。同胞资料对个体育种值估量贡献要大于表兄妹。两个个体关系越亲密，相互间资料对估量育种值就关键。遗传相关时有用，因为一个性状资料能够用来估计另一个性状育种值。同那些没有从和它有遗传相关性状取得资料估量相比，经过遗传相关能够把另一个相关性状统计使用作为深入提升估量育种值一个有效手段。EBVs是一头猪一个性状遗传值估量值，能够估计后代性能。EBV也能够表示为离差和均值，群体平均EBV是0（表示为离差），或100（比率）。这两个方法全部能够使用，所以作出选择决定前，要确定一个方法。期望后代差异（expectedprogenydifference）一个个体总估量遗传值叫做EBV，不过一个猪只能把抽样1/2遗传值（基因）传输给后代。使用期望后代差异（EPD）这个名字是表示一头猪遗传值1/2能够传给后代。所以EPD就是EBV1/2。一个群体平均EPDs等于0，EPDs能够表示为比率，但现在通用格式是离差。EPD概念很轻易了解，因为它真正估计了后代性能差异。假如一头公猪EPD是+0.3磅/天，就能够估计这头公猪后代比全部公猪后代生长速度均值要快0.3磅/天。EPD另外一个特点是对同一个同龄组两个被评定个体间是可比，对经过亲属关系联络两个同龄组评定个体也是能够比较。比如，现在有两个公猪，公猪A背膘EPD是-0.1inchs，公猪B背膘EPD是-0.3inchs，公猪B后代估计要比公猪A后代背膘薄0.2inchs。所以，EPDs不仅在估量个体作为父本遗传价值是有用，而且在比较两个后备个体，决定留种是否也是很有用。经过有计划配种，应用EBVs和EPDs来估计后代性能。然而，记住EBV和EPD之间不一样，方便能够正确计算估量后代性能。因为一个个体只传输育种值1/2给后代，这一点必需考虑。下面例子将帮助了解这一点：假设公猪到230磅EBV是-6天，母猪是-2天，估计它们后代抵达230磅EBV将是-4天。把公母猪EBV加到一起再除以2（（-6+-2）÷2=-4）。下面经过EPD计算。公猪EBV是-6天，所以它EPD是-3（-6×1/2=-3），同理，母猪EPD是-1天。因为EPD已经代表了父母传输给后代1/2，所以估计后代性能就是它们简单和。这个例子里，估量后代性能是-4天。所以了解EBV或EPD在遗传评定中是关键。正确度和可能改变正确度值（ACC）和EBVs和EPDs相关，是一个估量值可靠性和确定性概念。ACC范围从0到1，值越高表示越正确或越可靠。一个正确度是0.4EBV不是很可靠，可能因为搜集资料增加而发生改变。一个0.9正确度值表示这个育种值估量十分可靠，即使再增加更多资料，估计改变很小。这说明相关ACC值，还有部分别关键东西。通常，低正确度值是因为对于被评定个体可用数据极少造成，或是评定性状遗传力很低。伴随更多资料输入到数据库中，可能有全同胞，半同胞和后代统计，估量值正确度或可靠性就增加了。所以，正确度值表示在计算EBV或EPD过程中使用了多少资料。ACC值低表示用资料极少，更大值说明在估量育种值计算中永乐更多资料。可能改变（PC）是另一个表示遗传品质估量值正确性或可靠性一个方法。PC通常只用于EPDs，因为它们更轻易用以离差形式表示估量值解释。一个PC表示为±值。比如一个公猪到230磅日龄EPD是-12±3天。PC对EPD给出了一个上限和下限范围，我们能够估计它后代差值有67%可能在这个范围内。在这个例子里，EPD是-12天，假如我们猜想它后代差值是-9（-12+3）到-15（-12-3），它正确度就是2/3（67%）。PC一个好特点是假如67%置信水平不够高，能够简单是PC值翻倍，正确度抵达成95%。假如我们猜想它后代差值是-6（-12+6）到-18（-12-6），它正确度就是95/100（95%）。PC值强调这个事实：EPDs随时间发生改变，尤其在加入了很多新资料后。PC值越小，后代差值估量值就正确和可靠。这和ACC值是相反，ACC值越高，就说明越可靠。总结遗传价值估量值，不管是EBVs还是EPDs，对育种者全部是很有用手段。它们是一个动物最好估量值。选择方案进展和成功取决于估量遗传价值正确性和在选择时使用这些估量值能力。选择在遗传改良中应用—NSIF-FS9假如遗传改良以很快速度进行，选择概念正确使用就是很必需。所以种猪育种者和商品猪生产者需要完全了解选择原理，它直接影响着每十二个月取得遗传改良量。本篇资料简报说明部分对了解遗传改良有帮助基础，必需概念。然后，讨论一下把选择概念应用于遗传改良作用。遗传改良一个场内取得遗传进展是因为场内理想基因频率增加了。因为理想基因频率增加了，所以群体内理想基因型频率也增加了。在多种环境，饲料，场内使用设备等条件下，经过选择全部能够取得遗传进展。然而，一个场内喂养个体环境和商品生产环境相同时，最有可能取得最大遗传进展。环境，饲料和设备改变并不能取得遗传进展，即使经过这么部分改变，使一些性状得到提升。原因是这些环境因子改变并不能改变个体所携带基因或这些基因组合成基因型，所以不可能取得遗传进展。怎样取得遗传改良要取得遗传改良，必需从个体本身和/或它们亲属表型（能被观察到或能被测定）来估量育种值。表型必需是后备猪性能统计，后备猪亲属性能统计，或是个体和它们亲属直观评定值（visualobservation）。对能够测定性状不赞成用直观评定。比如，用电子秤测定日增重和用超声波测定仪测定背膘厚正确度远远高于直观评定。尽管这种方法不是完美，但它远好于直观评定方法。有时，为了选择某个性状，必需有一个适宜方法把在同龄组内个体从好到坏排列。一个同龄组个体是相互间在3到4星期断奶，在相同环境下喂养，饲喂相同饲料，管理上尽可能相同。这种方法被推荐作为估量育种值方法。最高育种值个体应该被留下来看成种猪，最差育种值个体要从群体中淘汰。每世代可估计遗传进展量每个世代依据选择取得遗传进展量取决于3点。这3点是：在估计动物真正育种值（A）时表型评定正确度。表