第五章-选择原理与方法3

第四节
家畜选择的方法
在一个育种方案中，当选择强度、 在一个育种方案中，当选择强度、遗传变异和世 代间隔等保持相对稳定时， 代间隔等保持相对稳定时，如何提高选择的准确 性，即遗传进展公式中的 rAI ，就成了育种者所 需要着力解决的关键问题。 需要着力解决的关键问题。 在种畜的选择中，需要随着与其有关资料的出现， 在种畜的选择中，需要随着与其有关资料的出现， 不断地对其种用价值进行评定和选留。 不断地对其种用价值进行评定和选留。任何时候 都是利用最有利的资料， 都是利用最有利的资料，以期获得最大的选择准 确性，以求获得最大的遗传进展。 确性，以求获得最大的遗传进展。
家系内选择（within-family selection） ）
在稳定的群体结构下，不考虑家系均值的大小，只 根据个体表型值与家系均值的偏差来选择， 在每个家系中选择超过家系均值最多的个体留种； 主要应用于群体规模较小，家系数量较少，且性状 遗传力偏低 家系内选择的使用价值主要在于，小群体内选配、 扩繁和小群保种方案中。
多个品种（ 多个品种（系）联合进行 获得速度较快 效应不可累积
选择的概念
选择是物种进化和品种发展的动力 选择是手段，通过外界因素的作用， 选择是手段，通过外界因素的作用，将群体中的遗 传物质重新安排， 传物质重新安排，以期达到某种目的 选择是一个过程，给予不同个体以不同的繁殖机会 选择是一个过程， 选择分为两类： 选择分为两类： ━自然选择（natural selection） 自然选择（ selection） 自然选择 ━人工选择（artificial selection） 人工选择（ selection） 人工选择
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多性状选择的基本方法
顺序选择法（ selection） 顺序选择法（tandem selection）
又称单项选择法，对计划选择的多个性状逐一选择 和改进，每个性状选择一个或数个世代，待一个性 状得到预期选择效果，停止选择，再选择第二个性 状，然后再选择第三个性状等等 选择效果不理想 无法克服性状间的遗传拮抗作用，以及自然选择的 回归作用，往往是顾此失彼
影响家畜遗传改进的因素
遗传变异性 选择强度 选择的准确 性 世代间隔
遗传进展
遗传变异性：遗传改良的基础， 遗传变异性：遗传改良的基础，相对稳定 选择强度、世代间隔： 选择强度、世代间隔：依据育种措施和育种方案 选择的准确性：取决育种值估计的方法和利用的信息量 选择的准确性：
影响遗传改良效果的因素
提高育种值估计准确性的育种措施
扩大可利用的数据规模
━数据规模越大，育种值估计的准确性越高。 数据规模越大，育种值估计的准确性越高。 数据规模越大 特别是一些重复表现的性能记录， 特别是一些重复表现的性能记录，对于遗传 力偏低的性状尤为重要； 力偏低的性状尤为重要；
选用更科学的育种值估计方法
━用BLUP法对大规模不均衡资料分析时，可获 用BLUP法对大规模不均衡资料分析时， 得最佳线性无偏预测值， 得最佳线性无偏预测值，即育种值估计具有 更高的精确性。 更高的精确性。
提高育种值估计准确度的育种措施
提高遗传力的估计值
━性能测定站可以创造一个稳定的标准化饲养 性能测定站可以创造一个稳定的标准化饲养 管理条件，由此降低环境变异， 管理条件，由此降低环境变异，使得个体间 的遗传变异得以充分地显现； 的遗传变异得以充分地显现；
校正环境效应对遗传力估计的影响
━现场采集的数据带有较大的环境变异，使用 现场采集的数据带有较大的环境变异， 现场采集的数据带有较大的环境变异 适当的统计学方法（LS法），经校正后估计 适当的统计学方法（LS法），经校正后估计 的遗传力，可减小环境效应所导致的误差； 的遗传力，可减小环境效应所导致的误差
rAI = h
家系选择（family selection） ）
家系指的全同胞和半同胞家系， 家系指的全同胞和半同胞家系， 以整个家系为一个选择单位， 以整个家系为一个选择单位，只根据家系均值决定 个体的去留 更远的家系的信息对选择意义不大 家畜育种中应用于限性性状， 家畜育种中应用于限性性状， 对于遗传力偏低的性状， 对于遗传力偏低的性状，而采用含量较大的家系选 效果良好。 择，效果良好。
家系内选择的准确性取决于性状遗传力及 个体的表型相关，而与家系含量无关： 个体的表型相关，而与家系含量无关：
n 1 rAI = (1 rA )h n(1 r )
合并选择（combined selection） ）
同时使用家系均数和家系内偏差两种信息来源 根据性状遗传力和家系内表型相关， 根据性状遗传力和家系内表型相关，分别给予两 种信息以不同的加权，合并为一个指数I 种信息以不同的加权，合并为一个指数I， 其公式为：
育种初始群体应具有足够的遗传变异度
━组建初始群的种畜应保持尽可能多的血统关 组建初始群的种畜应保持尽可能多的血统关 系和较远的亲缘关系； 系和较远的亲缘关系；
保持群体遗传变异度的育种措施
经常在育种群中进行遗传参数的估计
━根据其参数估计值，检测群体中遗传变异度 根据其参数估计值， 根据其参数估计值 的变化，并依此确定下一步的育种措施。 的变化，并依此确定下一步的育种措施
人工选择的效果
选择的理论和方法是家畜育种学中研究相当深入、 选择的理论和方法是家畜育种学中研究相当深入、 理论体系比较完整、 理论体系比较完整、效果十分明显的领域之一 目前使用的大多数家畜优良品种均是经过长期人工 选择而育成的 在育成的优良品种中， 在育成的优良品种中，通过系统地选择某些质量性 状也可能育成新品种（红白花牛、无角美利奴羊） 状也可能育成新品种（红白花牛、无角美利奴羊） 选育有益突变也能培育新品种（Booroola羊 选育有益突变也能培育新品种（Booroola羊） 在育成的优良品种中， 在育成的优良品种中，选择可以改变生产性能方向 大约克夏猪） （大约克夏猪）
扩大生产性能测定的规模
━在育种群中，对所有正常的后备种家畜进行严 在育种群中， 在育种群中 格的生产性能测定， 格的生产性能测定，以保证得到理想的留种率
提高选择强度的育种措施
实施特殊的育种措施， 实施特殊的育种措施，改善留种率
适当延长种畜的使用年限， 适当延长种畜的使用年限，降低每年的 更新率； 更新率； 采取措施提高母畜每年提供的后代数； 采取措施提高母畜每年提供的后代数； 缩短母畜的胎间距； 缩短母畜的胎间距； 降低后备种家畜在育成期的损失； 降低后备种家畜在育成期的损失；
个体表型值与选择方法
Pi = Pf + ( Pi Pf ) = Pf + Pw
个体选择（individual selection） ）
也称为大群选择（ ），只是根据个 也称为大群选择（mass selection），只是根据个 ）， 体本身性状的表型值选择； 体本身性状的表型值选择； 简单易行，性状遗传力较高时，选择有效； 简单易行，性状遗传力较高时，选择有效； 在不太严格的育种方案中可使用这一选择方法； 在不太严格的育种方案中可使用这一选择方法； 个体选择的准确性取决于性状的遗传力大小， 个体选择的准确性取决于性状的遗传力大小，即
I = b f Pf + b w Pw＝h Pf + h Pw
2 f 2 w
依据合并指数进行的选择， 依据合并指数进行的选择，其选择的准确性高 于以上各选择方法， 于以上各选择方法，因此可获得理想的遗传进 其选择准确性可从下式中得出： 展。其选择准确性可从下式中得出：
rAI
(rA r ) (n 1) = h 1+ (1 r )[1 + ( n 1)r ]
遗传进展＝
选择强度×遗传变异度× 选择准确 选择强度×遗传变异度× 选择准确 强度 变异度 世代间隔 世代间隔 性
选择强度的概念
P = z i= σP p
被选留种个体数 p= 参加性能测定的个体数
选择强度与留种率
提高选择强度的育种措施
建立规模足够大的育种群
━强调场间、地区间的联合育种，实施统一的育 强调场间、地区间的联合育种， 强调场间 种方案和种公畜遗传评定及使用制度； 种方案和种公畜遗传评定及使用制度
人工选择
━人工选择的概念是，按照人为制定的标准选 人工选择的概念是， 人工选择的概念是 择，其目的则使家畜更加有利于人类 ━人工选择的实质是，由育种者来决定家畜个 人工选择的实质是， 人工选择的实质是 体参加繁殖的机会， 选优去劣” 体参加繁殖的机会， “选优去劣” ━系统的人工选择可定向地改变群体的基因频 系统的人工选择可定向地改变群体的基因频 率，从而打破了群体基因频率的平衡状态。 从而打破了群体基因频率的平衡状态。
家系选择的准确性主要取决于家系的含量、个 体间的表型相关和性状的遗传力：
rAI =
n为家系含量； 为家系含量；
1 + (n 1)rA
[1 + (n 1)r ]n
h
rA为家系内个体间的亲缘相关系数； 为家系内个体间的亲缘相关系数； r为个体间的表型相关系数，亦即组内相关系数； 为个体间的表型相关系数，亦即组内相关系数；
实施人工授精等生物技术， 实施人工授精等生物技术，提高了种公 家畜的使用率和选择强度
影响遗传改良效果的因素
遗传进展＝
选择强度×遗传变异度× 选择准确 选择强度×遗传变异度× 选择准确 强度 世代间隔 世代间隔 性
保持群体遗传变异度的育种措施
育种群应保持一定规模
━同样的选择强度下，大规模育种群将较长时 同样的选择强度下， 同样的选择强度下 间保持较理想的可利用遗传变异度； 间保持较理想的可利用遗传变异度
单性状选择的基本方法
经典的动物育种学将单性状的选择方法： 经典的动物育种学将单性状的选择方法：
━ 个体选择、 ━ 家系选择、 ━ 家系内选择 ━ 合并选择
个体表型值的组分
个体的表型值可分剖为两个组分： 个体的表型值可分剖为两个组分：