机器学习方法是全基因组选择研究的重要分支, 深度学习是近年来机器学习领域新的研究热点。本文介绍了机器学习以及深度学习全基因组选择研究的原理和应用发展, 分别从模型框架、模型参数、特征选择等方面对深度学习全基因组育种值估计研究进展进行了阐述, 探讨了深度学习全基因组选择研究中面临的一些的问题, 并对未来进行了展望。
牛场规模化程度不断扩大,个体发情的精准鉴定成为繁殖管理重点。行为表现、生理变化与自身卵泡发育密切相关,是鉴别发情母牛、确定最佳配种时间的重要标记。利用现代科技深入揭示这些标记的发情周期变化规律与调控机制,提高自动化发情鉴定效率成为该领域的研究焦点。为此,本文综述了母牛发情行为变化、生理特征的国内外研究进展,分析了相关发情鉴定技术存在的问题,并回顾了发情母牛唾液、尿液、乳汁特异化合物的研究状况,旨在为研发新型高效的发情鉴定自动化技术提供参考。
猫上呼吸道疾病(feline upper respiratory tract disease,FURTD)是一种在猫中广泛传播的以上呼吸道、口腔和眼部症状为主的疾病。引起FURTD的病原多样,除常见的猫杯状病毒(feline calicivirus,FCV)、猫疱疹病毒Ⅰ型(feline herpesvirus type 1,FHV-1)、猫衣原体(Chlamydia felis,C. felis)、猫支原体(Mycoplasma felis,M. felis)、支气管败血波氏杆菌(Bordetella bronchiseptica,Bb)外,临床中还有许多其他的病原偶见感染。临床中常出现由多种病原体混合感染的情况,并且病原的不断进化容易造成致病性的增强和组织嗜性的改变,这种病因的复杂性往往使得FURTD的防治较为困难。同时,由于许多病原感染引起猫的症状相似,仅凭临床症状无法准确判断出病因,准确认识不同病原的特性、掌握不同的病原检测方法对FURTD的病因快速诊断和提出高效的治疗方案至关重要。目前,不同病原引起的FURTD病例常被报道,而针对FURTD的诊断方法、治疗以及疫苗研制都尚未成熟,本文将对该疾病的常见和新发病原、诊断方法、治疗手段和防控措施进行系统地阐述,旨在为FURTD的防治工作提供更多的思路。
改善肉质是猪育种工作的重要目标之一。肉质性状受遗传、饲料营养和管理等多种因素的影响,新近研究提示肠道微生物也可能是其中一个关键因素。肠道微生物是一个复杂的系统,随着猪出生后与外界环境的接触,逐渐形成并完善,且在猪生长发育过程中具有重要作用。猪肠道微生物方向之前的研究主要集中在对宿主营养物质的消化吸收以及免疫系统的影响方面;近年来,出现了通过肠道微生物改善猪肉品质这一新领域的探究,主要聚焦肌纤维类型转换、肌内脂肪沉积含量和骨骼肌代谢这三方面。因此,本文在简要介绍肌肉发育和肌内脂肪沉积以及肠道微生物组成与作用的基础上,对肠道微生物调控肌纤维类型转换、肌内脂肪沉积和骨骼肌代谢改善肉质的研究进行了综述,旨在为进一步通过肠道微生物调控猪肉质的探索提供科学依据。
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