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基于人工神经网络的凡纳滨对虾分子标记育种值预测

作  者:
杨琼;刘青云;李强勇;彭敏;杨春玲;童艳梅;曾地刚;陈秀荔;陈晓汉;赵永贞
单  位:
广西壮族自治区水产科学研究院/广西水产遗传育种与健康养殖重点实验室
关键词:
人工神经网络;凡纳滨对虾;分子标记;育种值
摘  要:
[目的]探讨逆传播人工神经网络(BPANN)算法用于预测分子标记育种值的可行性.[方法]采用高通量测序技术对284尾F1代凡纳滨对虾及其父母本进行特定长度扩增片段测序(SLAF-seq),随机取200尾对虾样品的数量性状基因座(QTL)基因型和体质量数据,构建BPANN预测模型,利用该模型分别对其余84尾凡纳滨对虾进行体质量性状预测.[结果]构建了 1个高密度的单核苷酸多态性(SNP)遗传连锁图谱,鉴定出6个与体质量相关的QTL,对此QTL的BPANN育种值预测结果显示,育种值的平均误差为0.032 0±0.006 4,低于贝叶斯线性回归模型预测的平均误差值(0.046 2±0.005 6).[结论]BPANN用于预测凡纳滨对虾分子标记育种值效果良好.
译  名:
Prediction of Breeding Value of Molecular Markers in Litopenaeus vannamei Using Artificial Neural Network

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