【摘 要】
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品种鉴定技术是保种的基础,对畜禽品种的资源保护起着至关重要的作用。做好猪个体的品种鉴定,不仅可以为地方猪的保护工作提供借鉴和参考,为研究猪的遗传多样性奠定基础,更能为打击不法分子提供有力的科学依据。鉴于此,本研究基于高密度SNP芯片利用遗传距离法、支持向量机、K近邻法、决策树分类、随机森林、神经网络6种方法对9个华南猪种、5个外国猪种以及3个杂交品种的猪做了个体品种鉴定。同时讨论了不同参考群大小、
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品种鉴定技术是保种的基础,对畜禽品种的资源保护起着至关重要的作用。做好猪个体的品种鉴定,不仅可以为地方猪的保护工作提供借鉴和参考,为研究猪的遗传多样性奠定基础,更能为打击不法分子提供有力的科学依据。鉴于此,本研究基于高密度SNP芯片利用遗传距离法、支持向量机、K近邻法、决策树分类、随机森林、神经网络6种方法对9个华南猪种、5个外国猪种以及3个杂交品种的猪做了个体品种鉴定。同时讨论了不同参考群大小、不同SNP位点数以及不同情况的待测个体对鉴定结果的影响。研究结果如下:1)当SNP位点数被设置为40988,参考群大小被设置为192,支持向量机、随机森林、K近邻法、遗传距离法、神经网络法和决策树分类算法在待测群1、2、3、4条件下的平均鉴定准确率为99.96%、99.86%、98.31%、93.23%、88.48%、68.78%。利用5种机器学习分类算法对待测群5进行鉴定,其准确率均为0%,利用遗传距离法对待测群5进行鉴定,其准确率为43.43%。2)支持向量机和K近邻法的计算速度最快,遗传距离法和决策树分类算法次之,人工神经网络和随机森林法计算速度最慢。3)鉴定准确率会随着参考群大小、SNP位点数的增大而逐渐提高。保持参考群大小不变,SNP位点数从40增大至160时,鉴定准确率的提升幅度最大。另外,不同情况待测个体条件下的鉴定结果差异较大,其中纯种个体的鉴定效果优于杂种,和参考群个体来自同一群体的待测个体的鉴定效果要优于和参考群来自不同群体的待测个体。
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