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基于机器学习筛选猪活体肌内脂肪含量间接选育和预测模型构建的关键性状

2024-09-25分类号:S828.2

【作者】吴建   杨文   孟孜   查成万   吴望军
【部门】南京农业大学动物科技学院  
【摘要】[目的]本研究旨在探究断奶重、屠宰前活体重、背膘厚等性状因素对猪肌内脂肪(Intramuscular fat, IMF)含量的影响,确定影响猪IMF含量的关键性状因素。[方法]以805头皮特兰×[杜洛克×(长白×大白)]四元商品猪群为试验对象,记录了性别,测定了初生重、断奶重、屠宰前活体重,以及IMF含量等14个性状;首先通过相关性分析从14个性状中初步筛选出影响IMF含量的性状因素;然后通过随机森林模型评估各性状因素对IMF含量影响的重要性,进一步通过LASSO回归和逐步回归筛选出影响IMF含量的关键性状因素;在此基础上,利用广义线性模型(Generalized Linear Model, GLM)分析关键性状因素不同水平对IMF含量的影响。[结果]相关性分析结果显示,IMF含量与断奶重(r = 0.13,P < 0.001)和屠宰前活体重(r = 0.22,P < 0.001)呈显著相关;与不同位置背膘厚呈极显著相关(P < 0.001),相关系数范围在0.21~0.26之间。另外,IMF含量与肉色红度值a*、黄度值b*、色调角H0和色度C*值也呈显著相关(P < 0.05),相关系数范围在0.08~0.13之间。随机森林模型分析结果显示,胸腰结合处背膘厚对IMF含量的贡献最大,其次是屠宰前活体重。LASSO回归和逐步回归分别筛选出9个、5个显著影响IMF含量的性状因素,其中性别、断奶重、屠宰前活体重、胸腰椎结合处背膘厚四个活体可测性状为两种方法共筛选出的关键性状因素。GLM分析结果显示,四个活体可测性状对IMF含量均具有显著影响,并且阉公猪平均IMF含量(2.52%)显著高于母猪(2.41%)(P < 0.05);断奶重小于5 kg组平均IMF含量(2.24%)显著低于其它三组(P < 0.05);屠宰前活体重小于85 kg组的平均IMF含量(2.27%)显著低于115 kg以上组(2.67%)(P < 0.05),当屠宰前活体重大于100 kg后,各水平组之间平均IMF含量差异不显著(P > 0.05)。另外,胸腰椎结合处背膘厚大于26 mm组的平均IMF含量(2.73%)显著高于其它背膘厚组(P < 0.05),而5~12 mm与12~19 mm背膘厚组的平均IMF含量差异不显著(P > 0.05)。[结论]本研究通过机器学习确定了性别、断奶重、屠宰前活体重和胸腰椎结合处背膘厚四个与IMF含量显著相关的活体可测定的性状,并发现平均IMF含量随着屠宰前活体重和胸腰椎结合处背膘厚的增加呈明显的上升趋势。本研究结果为育种实践中IMF含量间接选育性状的选择提供了理论依据,并为构建猪活体IMF含量预测模型提供了可用的参数变量。
【关键词】猪  肌内脂肪  间接选择  模型构建  机器学习
【基金】猪特色种质资源关键基因挖掘与育种新材料创制(JBGS[2021]024);; 应用现代分子育种技术培育高繁殖力优质瘦肉型猪配套系(PZCZ201734)
【所属期刊栏目】南京农业大学学报
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