畜牧兽医学报

作者：邱丹妮, 李以蓬, 赵尚辉, 王瑞旗, 刘小红, 邱小田, 袁晓龙

单位：1.华南农业大学动物科学学院，广东省农业动物基因组学与分子育种重点实验室，猪禽种业全国重点实验室，国家生猪种业工程技术研究中心，广州 510642；2.中山大学生命科学学院，广州 510275；3.全国畜牧总站，北京 100125

关键词：机器学习,品种鉴定,畜禽,SNP,图像识别,组学,智能畜牧业

基金：广东省现代农业产业技术体系创新团队(2024CXTD22);广州市重点研发计划(2024B03J1305);广东省自然科学基金(2024B1515020112);广东省自然科学基金(2023A1515030054);财政部和农业农村部：国家现代农业产业技术体系(CARS-35);国家生猪技术创新中心(NCTIP-XDB14)

品种鉴定是保种工作的基础，在家畜遗传资源管理、品种纯度评估、育种策略实施、产品溯源、供应链管理以及保障食品与生物安全等方面具有重要作用。本文综述了常见畜禽（猪、牛、羊、狗、鸡）品种鉴定的传统与现代方法，系统总结了近年来利用机器学习进行品种鉴定的研究进展。传统鉴定方法（如形态学评估、动物理化指标分析）因准确性有限、操作繁琐且耗时，已难以适应大规模品种鉴定的需求。随着智慧畜牧研究的深入发展及高通量组学技术的不断成熟，基于机器学习的品种鉴定方法应运而生，并逐步获得广泛应用。本文梳理了当前品种鉴定领域的重要研究成果，深入探讨了多种机器学习算法的优势与局限，分析了其在实际应用中存在的问题，为相关技术的进一步发展提供参考，也为农业动物的分子育种与精准管理提供理论支持。

来源：2026年第2期

《畜牧兽医学报》期刊编辑部

查看畜牧兽医学报杂志2026年第2期