数量遗传学(高)<畜牧、动物遗传、 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787109034624

丛书系列:

图书标签:

• 数量遗传学
• 遗传学
• 畜牧学
• 动物遗传学
• 遗传育种
• 生物统计
• 遗传分析
• 性状遗传
• 动物科学
• 育种学

《数量遗传学（高）》 专业领域： 畜牧、动物遗传 图书内容简介： 本书是一部面向高等教育的专业教材，深入探讨了数量遗传学在畜牧业和动物遗传领域的应用。本书旨在为读者提供坚实的理论基础和实用的分析工具，以理解和利用生物体的数量性状遗传规律，从而优化育种策略，提高畜禽的生产性能和遗传改良效率。 第一部分：数量遗传学基础理论 本部分将系统介绍数量遗传学的基本概念和核心理论。我们将从 Mendelian 遗传学的基础上出发，阐述数量性状（如生长速度、产奶量、产蛋率、繁殖能力等）的遗传特点，即由多个基因以及环境因素共同控制。 基因型与表型的关系： 详细讲解基因型对表型的贡献，以及环境因素如何影响表型的表现，并引入“基因-环境互作”的概念。 遗传变异的来源： 深入分析种群内遗传变异的主要来源，包括突变、迁移、重组以及基因频率的改变，并探讨这些变异在数量性状中的作用。 遗传参数估计： 重点讲解如何估计关键的遗传参数，如遗传力 (heritability)（包括狭义遗传力和广义遗传力）、重复力 (repeatability)、显性效应 (dominance effects)、互作效应 (epistasis effects) 等。我们将介绍常用的估计方法，如方差分量法、最大似然法等，并提供相应的统计模型。 育种值 (breeding value) 的概念： 阐述育种值的定义及其在育种中的重要性，介绍如何通过各种统计方法（如 BLUP - 最佳线性无偏预测）来估计个体的育种值。 多性状遗传： 探讨多个数量性状之间存在的遗传相关性，分析遗传相关 (genetic correlation) 和表型相关 (phenotypic correlation) 的意义，并讲解如何利用这些信息进行多性状选择。 第二部分：数量遗传学在畜牧育种中的应用 本部分将理论与实践相结合，详细阐述数量遗传学在实际畜牧育种工作中的具体应用。 选择理论： 深入讲解各种选择方法的原理、优缺点及其适用范围。 个体选择 (individual selection)： 基于个体自身表型进行选择。 家系选择 (family selection)： 基于家系平均表现进行选择。 组合家系选择 (combined family selection)： 结合个体和家系信息进行选择。 指数选择 (index selection)： 综合考虑多个性状的经济价值和遗传力，构建选择指数进行选择。 后裔测定选择 (progeny testing selection)： 基于后代表现进行选择，适用于遗传力较低或生长周期长的性状。 育种值预测模型： 详细介绍不同育种值预测模型，特别是 BLUP 方法在实际育种中的应用，包括如何构建模型、考虑随机效应和固定效应等。 育种计划的设计与管理： 教导读者如何根据育种目标、资源和技术条件，科学地设计长期和短期的育种计划。这包括： 近交 (inbreeding) 与杂种优势 (heterosis)： 讨论近交对种群遗传参数的影响，以及如何利用杂种优势来提高杂交后代的生产性能。 杂交育种 (crossbreeding)： 介绍不同杂交方式（如双列杂交、三元杂交、轮流杂交等）的原理和应用，以及如何计算和利用杂交优势。 群体结构与育种值的平衡： 探讨种群的有效群体大小 (effective population size) 对遗传变异维持的影响，以及如何平衡遗传改良速度和近交累积。 基因组辅助育种 (Genomic Selection)： 介绍现代分子遗传学技术如何与数量遗传学相结合，利用全基因组标记信息来更准确地预测个体育种值，从而加速遗传改良进程。本部分将涵盖： 基因组育种值 (Genomic Breeding Value) 的计算方法。 基因组选择的优势与挑战。 在不同畜禽种类中的应用实例。 第三部分：数据分析与统计方法 本部分将侧重于数量遗传学研究中常用的统计分析方法和数据处理技术。 方差分析 (ANOVA) 与协方差分析 (ANCOVA)： 介绍如何利用这些方法来分析不同因素对数量性状的影响。 线性模型与广义线性模型： 讲解如何构建和解释适用于数量性状分析的统计模型。 多元统计方法： 介绍主成分分析 (PCA)、因子分析等方法，用于处理具有多个相互关联性状的数据。 统计软件的应用： 介绍常用的统计软件（如 R、SAS、ASReml 等）在数量遗传学数据分析中的使用方法和技巧。 数据挖掘与机器学习在遗传学中的应用（初步介绍）： 简要介绍如何利用这些前沿技术来发现新的遗传规律或优化育种决策。 本书特色： 体系完整： 从基础理论到实际应用，全面覆盖数量遗传学在畜牧育种领域的知识体系。 理论与实践并重： 既有严谨的数学推导和统计原理，也提供了大量的实例和应用案例。 图文并茂： 配以图表、示意图和流程图，帮助读者更直观地理解复杂概念。 语言严谨： 使用规范的专业术语，力求清晰、准确地传达知识。 面向未来： 引入基因组辅助育种等前沿技术，展示数量遗传学的发展趋势。 适用对象： 本书适合高等院校畜牧学、动物遗传学、动物科学、动物生产等专业本科生、研究生，以及从事畜牧育种、遗传改良、动物福利等领域的研究人员和技术人员。通过学习本书，读者将能够： 掌握数量遗传学的基本原理和核心概念。 熟练运用统计方法分析数量性状的遗传效应。 能够独立设计和实施科学的育种计划。 理解并初步掌握基因组技术在畜牧育种中的应用。 为解决畜牧生产中的遗传问题提供理论指导和技术支持。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的，内容详实，深入浅出，完全颠覆了我对这个领域的认知。从最基础的遗传学原理开始，作者就展现了扎实的学术功底，同时又不失通俗易懂的叙述方式。我尤其欣赏书中对于实验设计和数据分析部分的详细阐述，那些复杂的统计模型和公式，通过清晰的图表和案例分析，变得不再那么令人望而却步。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在你迷茫时为你指点迷津。我花了好几个周末才啃完第一遍，每读一章都忍不住去查阅相关的最新研究，它激发了我更深层次的求知欲。对于任何想在畜牧遗传改良领域有所建树的人来说，这本书都是不可或缺的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，体现在它对复杂概念的“去魅”能力上。比如，如何处理选择效率与近交抑制之间的权衡，这是一个在实际育种工作中常常头疼的问题。作者没有简单地给出结论，而是用多维度的模型和情景模拟来展示不同决策的后果。我尤其欣赏作者在讨论伦理和可持续性方面的章节，这表明了作者不仅仅关注技术，更关注科学的社会责任。这本书的篇幅虽然不小，但阅读体验非常流畅，没有冗余的赘述，每一个字似乎都在为构建一个完整的知识体系服务。我毫不犹豫地向我的同行们推荐这本书，它是我书架上最常被翻阅的那一本。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的深度是毋庸置疑的，但我想强调一下它的“时代感”。它并没有停留在经典的孟德尔遗传理论上，而是大量融入了最新的分子遗传学进展和大数据分析方法。特别是关于定量性状位点（QTL）定位和全基因组关联研究（GWAS）的介绍，内容详实且紧跟国际前沿动态。我记得有一次，我遇到了一个关于特定群体异质性的统计难题，翻阅这本书的附录，找到了一个可以借鉴的统计模型解释，这简直是雪中送炭。对于研究生和青年科研人员来说，这本书的价值在于它提供了一个连接理论与尖端研究的桥梁，确保你的知识体系不会落伍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计真是让人眼前一亮，拿在手里沉甸甸的，就知道是精品。我翻开扉页的时候，就被那些精美的插图和清晰的图表所吸引。作为一名在校的本科生，很多专业书籍的阅读体验都很枯燥，但这本书完全不同。它将那些原本抽象的理论，通过生动的实例展示出来，比如如何通过选择育种值来提高某一特定性状的表现。我特别喜欢其中关于基因组选择技术的那一章，虽然内容前沿，但作者的讲解逻辑性极强，让我这个初学者也能大致把握其核心思想。这本书不仅是知识的载体，更是一种阅读享受，每次翻阅都能发现新的启发。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对遗传学这门课一直抱有敬畏之心，总觉得它离实际应用太遥远。然而，这本书彻底改变了我的看法。它巧妙地将理论与现代畜牧业的实际需求紧密结合起来。书里关于规模化养殖场中遗传进展的计算和评估，提供了非常实用的工具和方法论。我正在参与一个关于肉鸡生长速度优化的课题，书中的案例分析直接为我们提供了思路框架。我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地运用知识去解决实际问题。这种“学以致用”的感觉，是其他任何教材都无法比拟的，它让我对未来从事这个行业充满了信心和期待。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆