SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:slubar.slu.se:63368"
 

Sökning: id:"swepub:oai:slubar.slu.se:63368" > Prediction of Heter...

Prediction of Heterosis in White Leghorn Crossbreds using Paternal 60K SNP Genotypes

Amuzu, Esinam (författare)
Swedish University of Agricultural Sciences,Sveriges lantbruksuniversitet,Institutionen för husdjursgenetik (HGEN),Department of Animal Breeding and Genetics,Wageningen University
De Koning, Dirk-Jan (författare)
Swedish University of Agricultural Sciences,Sveriges lantbruksuniversitet,Institutionen för husdjursgenetik (HGEN),Department of Animal Breeding and Genetics
 (creator_code:org_t)
 
2014
Engelska.
  • Annan publikation (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Predicting heterosis for crossbred offspring of individual sires would harness variation between sires from the same pure-line, and can increase the utilization of heterosis in crossbreeding schemes. We aimed to derive the theoretical expectation for heterosis in crossbred offspring of individual sires, and then predict heterosis for these offspring. We used 60K SNP-genotypes from 3427 sires, allele frequencies from 9 pure-lines, and egg number records from 16 crosses between those lines, representing ~210,000 crossbred hens. Results show that it is possible to predict heterosis at the sire level, thereby distinguishing between sires within the same pure-line whose offspring will show higher heterosis. However, variation in predicted heterosis between sires within a line was low in our data; most differences were seen between lines. A potential improvement of the method would be to base predictions on a subset of SNPs with identified effects on heterosis.

Ämnesord

LANTBRUKSVETENSKAPER  -- Bioteknologi med applikationer på växter och djur -- Genetik och förädling inom lantbruksvetenskap (hsv//swe)
AGRICULTURAL SCIENCES  -- Agricultural Biotechnology -- Genetics and Breeding in Agricultural Sciences (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

vet (ämneskategori)
ovr (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy