基于人工神经网络的凡纳滨对虾分子标记育种值预测

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

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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

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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0.0320±0.0064,低于贝叶斯线性回归模型预测的平均误差值(0.0462±0.0056)。【结论】BPANN用于预测凡纳滨对虾分子标记育种值效果良好。

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来源
《广东海洋大学学报》 |2022年第3期|122-126|共5页
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;
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作者单位

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;

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正文语种 chi
中图分类 Q959.223.633;
关键词
人工神经网络; 凡纳滨对虾; 分子标记; 育种值;

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