Accelerating Improvement of Livestock with Genomic Selection

生物 选择(遗传算法) 遗传学 单核苷酸多态性 基因型 标记辅助选择 基因组 基因组选择 SNP公司 遗传标记 最佳线性无偏预测 DNA测序 计算生物学 人口 基因 机器学习 计算机科学 社会学 人口学
作者
T.H.E. Meuwissen,Ben J. Hayes,Michael E. Goddard
出处
期刊:Annual Review of Animal Biosciences [Annual Reviews]
卷期号:1 (1): 221-237 被引量:294
标识
DOI:10.1146/annurev-animal-031412-103705
摘要

Three recent breakthroughs have resulted in the current widespread use of DNA information: the genomic selection (GS) methodology, which is a form of marker-assisted selection on a genome-wide scale, and the discovery of large numbers of single-nucleotide markers and cost effective methods to genotype them. GS estimates the effect of thousands of DNA markers simultaneously. Nonlinear estimation methods yield higher accuracy, especially for traits with major genes. The marker effects are estimated in a genotyped and phenotyped training population and are used for the estimation of breeding values of selection candidates by combining their genotypes with the estimated marker effects. The benefits of GS are greatest when selection is for traits that are not themselves recorded on the selection candidates before they can be selected. In the future, genome sequence data may replace SNP genotypes as markers. This could increase GS accuracy because the causative mutations should be included in the data.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
木秦96完成签到 ,获得积分10
刚刚
西梅完成签到,获得积分10
1秒前
半隐人完成签到,获得积分10
2秒前
yjf完成签到,获得积分10
2秒前
大个应助shungo采纳,获得10
2秒前
dkz发布了新的文献求助10
4秒前
gxy发布了新的文献求助10
4秒前
南橘完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
顺利过儿发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
研友_O8Wz4Z发布了新的文献求助10
9秒前
淡定翠容完成签到,获得积分20
9秒前
gxy完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
10秒前
优美巧曼完成签到,获得积分10
11秒前
sweat发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
13秒前
任梓宁发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
shungo完成签到 ,获得积分20
14秒前
赵铁皮完成签到 ,获得积分10
15秒前
假精灵儿发布了新的文献求助10
15秒前
Cc发布了新的文献求助10
15秒前
慕青应助哒哒哒采纳,获得10
15秒前
17秒前
dkz完成签到,获得积分10
17秒前
李怡怡发布了新的文献求助10
18秒前
19秒前
vic303发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
GXL3011关注了科研通微信公众号
20秒前
lilili关注了科研通微信公众号
21秒前
21秒前
21秒前
乔乔发布了新的文献求助30
22秒前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
【本贴是提醒信息,请勿应助】请在求助之前详细阅读求助说明!!!! 20000
Evolution 4000
좌파는 어떻게 좌파가 됐나:한국 급진노동운동의 형성과 궤적 2500
Sustainability in Tides Chemistry 1500
La Chine révolutionnaire d'aujourd'hui / Van Min, Kang Hsin 1000
TM 5-855-1(Fundamentals of protective design for conventional weapons) 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3036738
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2695607
关于积分的说明 7353384
捐赠科研通 2337383
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1237187
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 602417
版权声明 594978