超声腹部脂肪厚度表型

通过非侵入性超声测量，实现活体鸡腹部脂肪厚度的纵向评估，替代传统屠宰后测量，提高选种效率。

Zhang, Yu · 邓学梅

Journal of Animal Science and Biotechnology 2026

参数信息

基因组预测准确率提升（WGBLUP）

5.25 %

基因组预测准确率提升范围（GBLUP）

6.58-15.30 %

机器学习模型预测提升范围（KRR/SVR）

3.00-4.15 %

基因分型鸡只数

3737

技术优势

活体就能测

超声成像可无创获取腹脂厚度，不需要屠宰，同一只鸡可多次测量，支持纵向追踪脂肪沉积变化。

预测更准

整合wssGWAS先验信息的WGBLUP模型和基于LD-pruned全基因组测序数据的GBLUP模型，相比标准GBLUP准确率分别提升5.25%和6.58%-15.30%。

算得更快

核岭回归（KRR）和支持向量回归（SVR）在保持较高预测准确率的同时，计算效率优于其他机器学习方法，适合大规模育种数据。

应用场景

• 家禽遗传改良：用超声表型替代屠宰测量，加速脂肪性状选育。
• 活体动物体成分测量：非侵入性超声提供活体脂肪厚度纵向数据。