导读:本文包含了遗传评定论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,性状,误差,奶牛,滩羊,自适应,母本。
遗传评定论文文献综述
缪如意,李佩霖,刘喜雨,杨文杰,李星润[1]（2019）在《畜禽遗传评定方法的研究进展》一文中研究指出畜禽的遗传评定即育种值的估计是动物育种工作中的关键步骤。育种值估计越准确则选育畜禽更有效。遗传评定方法经过了选择指数法、群体比较法、最佳线性无偏预测法等方法。而随着分子技术和计算机科学等各方面的发展畜禽遗传评定的方法也在此基础上不断进步,已发展出了以原有BLUP方法为基础在分子水平上对育种值进行评估的MBLUP法来做畜禽遗传评定。在未来科技的更高快发展下还会有更多更为高效准确改良方法用于畜禽遗传评定。(本文来源于《畜禽业》期刊2019年05期）
刘琴,郭晓辉,李莹雪,刘武军[2]（2018）在《新疆褐牛母本对后代产奶性状的遗传效应评定》一文中研究指出目的:估计新疆乌鲁木齐种牛场新疆褐牛产奶性状的遗传参数及育种值,探究母体效应对该场新疆褐牛后代产奶性状的影响,提高该场母牛选育的准确性,进一步为该场奶牛的选种选配计划提供理论依据。方法:以新疆乌鲁木齐种牛场2009~2015年间新疆褐牛泌乳母牛的产奶性能记录资料为基础,利用两种模型,一种考虑母体效应,一种未考虑母体效应,运用DMU软件AI-REML算法及动物模型BLUP法,对新疆褐牛产奶量及乳成分进行单性状方差组分及育种值估计和排队。结果:母体效应对个体母牛的产奶量、乳脂率、乳蛋白率、乳糖率和总固体的遗传参数及育种值均有不同程度的影响,且各性状育种值的母牛排名具有不一致性。结论:当考虑母体效应后,该场新疆褐牛母牛产奶量的遗传力及育种值降低,并在一定程度上增加母牛乳成分的遗传力和育种值。(本文来源于《新疆畜牧业》期刊2018年05期）
张剑搏[3]（2018）在《基于ASReml对高山美利奴羊早期遗传参数估计和遗传评定》一文中研究指出为了高山美利奴羊选育提高和完整结构建设,优化现行育种规划,实施早期选育,完善早期生长性状遗传参数估计和遗传评定方案已迫在眉睫。本研究基于ASReml软件结合BLUP动物模型法,对2003年至2015年的20057只高山美利奴羊早期生长性状鉴定资料进行系统比较研究和分析,初步创建了早期生长性状的不同BLUP动物模型,估计了早期生长性状遗传力、遗传相关、表型相关及个体育种值,构建了目标性状的综合育种值模型,估计了群体年近交系数,建立了早期遗传参数估计和遗传评定方法,研究结果如下。基于建立固定效应模型,运用ASReml软件对影响高山美利奴羊早期生长性状的非遗传因素(固定效应)进行显着性检验,方差分析结果说明非遗传因素血统、性别、出生类型、出生年份、配种月份、初生月份、群别及其互作效应对高山美利奴羊早期生长性状均有极显着影响(P<0.001)。运用ASReml软件结合BLUP动物模型法、固定效应组合及20057只个体样本量,依据各模型随机效应的不同创建了4个用于估计高山美利奴羊早期生长性状遗传参数的BLUP动物模型,通过AIC和LRT对不同模型中的随机效应进行分析比较,发现适用于高山美利奴羊早期生长性状遗传参数估计的最佳动物模型是含有个体加性遗传效应和母体遗传效应两种随机效应的BLUP动物模型。基于最佳BLUP动物模型估计出了高山美利奴羊早期生长性状遗传力、遗传相关、表型相关及个体育种值。高山美利奴羊2003至2015年间的年平均近交系数为0.01273%,没有近交现象。根据高山美利奴羊早期育种目标,构建了以初生重、断奶重、断奶毛长和平均日增重为早期育种目标性状的综合育种值模型:i i i i iI=15b+24w+100s+3a,利用综合育种值对个体进行排序选择最优个体,评定出了高山美利奴羊早期生长性状的表型和遗传趋势,建立了高山美利奴羊早期生长性状遗传参数估计和遗传评定方法。通过不同数据集和固定效应组合对高山美利奴羊早期生长性状遗传参数估计的影响研究,发现未考虑固定效应间互作效应时所估计各性状的遗传力均高于考虑了固定效应间互作效应所估计出的各性状遗传力;考虑了固定效应间互作效应后所估计的母体效应的遗传力略高于未考虑固定效应间互作效应时所估计的母体效应遗传力。同时发现随着数据量的减少,固定效应数量对遗传参数估计的影响逐渐增大,而且误差也增大,遗传参数估计值偏高;相反,随着数据量的增加,固定效应数量对遗传参数估计的影响逐渐降低,误差降低,遗传参数估计值偏低。本研究结果将为品种内考虑性状本身特征、群体遗传结构及环境条件变化的基础上建立最佳固定效应组合和适宜数据量,进而为高山美利奴羊早期生长性状遗传参数准确估计和遗传评定提供参考依据。(本文来源于《中国农业科学院》期刊2018-05-01）
王莉兴,袁跃云,赵梦莹,鲁绍雄,丁贤群[4]（2017）在《利用不同亲缘信息对奶牛产奶量进行遗传评定的效果分析》一文中研究指出本研究采用选择指数法对假定的14头奶牛利用个体、母亲、半姐妹和女儿等4种不同信息来源进行个体产奶量育种值估计的基础上,系统地比较了利用不同亲缘信息对奶牛产奶量进行遗传评定的准确性。结果表明,利用不同亲缘信息估计个体育种值的准确性随着提供信息的记录次数(或个体数)的增加而提高;当提供信息的记录次数(或个体数)不大(n≤30)时,利用4种亲缘信息估计个体育种值的准确性高低顺序依次为:个体、女儿、母亲和半姐妹;而当提供信息的记录次数(或个体数)足够多(n>30)时,利用女儿信息对奶牛产奶量进行遗传评定的准确性是最高的,其次为个体、半姐妹和母亲。(本文来源于《中国奶牛》期刊2017年08期）
杨健,赵宏宇[5]（2017）在《浮点数编码改进遗传算法在平面度误差评定中的研究》一文中研究指出随着智能制造系统的迅猛发展,应用元启发模式计算方法快速、准确地求解平面度误差值凸显出重大现实意义。为进一步提高平面度误差计算精度,研究了一种基于浮点数编码的改进遗传算法,在原有遗传算法的交叉变异基础之上,引入模拟退火思想,建立最小包容区域法的数学模型,通过计算机仿真获得了最佳适应度收敛曲线和平均适应度收敛曲线,优化结果表明相比传统遗传算法,平面度误差计算精度提高了33.67%。本算法采用浮点数编码、叁段式交叉、转轮式选择和最优保存策略,借助模拟退火算法的局部搜索优势,提升了算法的整体性能,且更便于计算机编程,可进一步推广应用到智能测量仪器的其他高精度形位尺寸计算问题领域。(本文来源于《光学精密工程》期刊2017年03期）
文昌俊,刘鑫[6]（2017）在《基于自适应遗传算法的Weibull分布参数评定方法》一文中研究指出鉴于以叁参数Weibull分布建立可靠性寿命模型中存在参数评定误差太大、效率不高的问题,首先建立基于极大似然函数估计的极似然方程组,其次针对传统的遗传算法求解极大似然方程组过程中各个步骤,提出相应的优化与改进,然后得到自适应遗传算法来更精确地求解极大似然函数方程组。最后,通过MATLAB仿真对比分析,将自适应遗传算法与传统遗传算法求解结果进行对比,得出自适应遗传算法在求解Weibull分布参数中具有更高的效率以及适应性。该方法对基于极大似然函数估计的可靠性寿命模型的求解提供了参考。(本文来源于《湖北工业大学学报》期刊2017年01期）
贾永宏,朱凯,马国际[7]（2016）在《陕西奶牛体型评定与遗传改良方向分析》一文中研究指出目前是陕西奶牛产业转型升级和遗传改良攻坚之际,为解决奶牛改良方向不明、选种选配盲目、遗传进展缓慢、生产水平低下和抗市场风险能力弱等影响产业转型升级的瓶颈,本文通过对关中5市23个牧场2 055头奶牛体型评定结果进行研究,分析出陕西奶牛群体、区域及场际间存在的体型性状生理缺陷,并提出发展建议,以期为陕西奶牛遗传改良指明方向,防止产业发展滑坡,助推奶牛产业持续、稳定、健康发展。(本文来源于《家畜生态学报》期刊2016年12期）
刘思遥,黄美发,冯建国,程彬彬,吴芬[8]（2016）在《基于自适应多种群遗传算法的圆度误差评定》一文中研究指出针对传统遗传算法在圆度误差评定方法存在搜索稳定性差、易陷入局部收敛和全局搜索能力不足的问题,改进传统遗传算法(TGA),提出了采用自适应多种群遗传算法(AMPGA)的评定方法。根据圆度误差评定的特点,建立了多种群协同进化的遗传方式,并引入了交叉概率Pc和变异概率Pm随个体适应度值变化而不断调整的遗传机制,通过编写自适应多种群遗传算法(AMPGA)程序对圆度误差进行评定,得到相应结果与叁坐标测量机的实测值对比。对比分析结果表明该方法能有效的克服传统遗传算法(TGA)在圆度误差评定上存在的搜索稳定性差、易陷入局部收敛和全局搜索能力不足的问题,是一种更有效的圆度误差评定方法。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2016年08期）
陈学娟,崔保国,田帅,高通,陶金忠[9]（2016）在《宁夏盐池滩羊选育场2014年参配种公羊遗传特性的模糊综合评定》一文中研究指出应用模糊数学原理,选择与种公羊遗传特性相关的子一代初生重、二毛体重、够毛日龄、毛股长、二毛弯曲数5项指标,对宁夏盐池滩羊选育场2014年参配种公羊遗传特性进行模糊综合评定。结果显示,12只种公羊综合得分排序为:ZJ公羊最高,综合得分为0.737 3;090829公羊次之,综合得分为0.487 3;100411公羊综合得分最低,为0.326 2。以上述5项指标进行评价,ZJ公羊的遗传特性最优。(本文来源于《畜牧与饲料科学》期刊2016年08期）
陈强,张馨丹,孙连政,陶学恒[10]（2016）在《基于遗传算法的机器零件圆柱度误差评定方法研究》一文中研究指出为解决机器零件圆柱度误差在线评定过程复杂和精度较低的问题,将遗传算法应用于圆柱度误差在线评定方法的研究中。根据测量装置的工作原理,建立了圆柱度误差评定的数学模型,并对其进行了简化;采用实数编码和引入迁移算子的遗传算法对最小区域圆柱度误差进行了评定,通过设计圆柱度误差在线检测装置,利用Matlab和VC混合编程的方式,完成了圆柱度误差评定系统的构建,最后采用实验数据对系统性能进行了测试。研究结果表明,所构建的误差评定系统能够简化误差评定过程,并可满足机器零件精度检验的要求。(本文来源于《机电工程》期刊2016年02期）
遗传评定论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的:估计新疆乌鲁木齐种牛场新疆褐牛产奶性状的遗传参数及育种值,探究母体效应对该场新疆褐牛后代产奶性状的影响,提高该场母牛选育的准确性,进一步为该场奶牛的选种选配计划提供理论依据。方法:以新疆乌鲁木齐种牛场2009~2015年间新疆褐牛泌乳母牛的产奶性能记录资料为基础,利用两种模型,一种考虑母体效应,一种未考虑母体效应,运用DMU软件AI-REML算法及动物模型BLUP法,对新疆褐牛产奶量及乳成分进行单性状方差组分及育种值估计和排队。结果:母体效应对个体母牛的产奶量、乳脂率、乳蛋白率、乳糖率和总固体的遗传参数及育种值均有不同程度的影响,且各性状育种值的母牛排名具有不一致性。结论:当考虑母体效应后,该场新疆褐牛母牛产奶量的遗传力及育种值降低,并在一定程度上增加母牛乳成分的遗传力和育种值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
遗传评定论文参考文献
[1].缪如意,李佩霖,刘喜雨,杨文杰,李星润.畜禽遗传评定方法的研究进展[J].畜禽业.2019
[2].刘琴,郭晓辉,李莹雪,刘武军.新疆褐牛母本对后代产奶性状的遗传效应评定[J].新疆畜牧业.2018
[3].张剑搏.基于ASReml对高山美利奴羊早期遗传参数估计和遗传评定[D].中国农业科学院.2018
[4].王莉兴,袁跃云,赵梦莹,鲁绍雄,丁贤群.利用不同亲缘信息对奶牛产奶量进行遗传评定的效果分析[J].中国奶牛.2017
[5].杨健,赵宏宇.浮点数编码改进遗传算法在平面度误差评定中的研究[J].光学精密工程.2017
[6].文昌俊,刘鑫.基于自适应遗传算法的Weibull分布参数评定方法[J].湖北工业大学学报.2017
[7].贾永宏,朱凯,马国际.陕西奶牛体型评定与遗传改良方向分析[J].家畜生态学报.2016
[8].刘思遥,黄美发,冯建国,程彬彬,吴芬.基于自适应多种群遗传算法的圆度误差评定[J].组合机床与自动化加工技术.2016
[9].陈学娟,崔保国,田帅,高通,陶金忠.宁夏盐池滩羊选育场2014年参配种公羊遗传特性的模糊综合评定[J].畜牧与饲料科学.2016
[10].陈强,张馨丹,孙连政,陶学恒.基于遗传算法的机器零件圆柱度误差评定方法研究[J].机电工程.2016
论文知识图
