畜牧兽医学报

作者：付伟, 张冉, 丁虹, 臧素敏, 李祥龙, 褚素乔, 刘华格, 周荣艳

单位：1. 河北农业大学，保定 071000；2. 河北省畜牧兽医研究所，保定 071000；3. 河北科技师范学院，秦皇岛 066600；4. 石家庄市畜牧技术推广站，石家庄 050000

关键词：太行鸡,坝上长尾鸡,分子标记,机器学习

基金：石家庄市太行鸡种业科技创新团队建设项目(232500462A)；河北省现代农业产业技术体系蛋禽创新团队良繁体系与品种培育岗(HBCT2024260204)

旨在通过筛选和挖掘太行鸡与坝上长尾鸡的特征SNPs分子标记，实现利用少量SNPs区分两个品种的目标。本研究通过61只太行鸡和56只坝上长尾鸡品种的全基因组重测序数据，采用连锁不平衡和群体分化指数分析筛选重要的SNPs；采用6种机器学习分类模型对个体类别进行预测并评估模型性能；利用随机森林模型评估SNPs重要性，根据准确率、召回率和AUC值筛选出最少数量的SNPs；最后通过主成分分析、系统进化树和基因组关系矩阵验证其区分效果。结果，筛选出28个SNPs标记能够有效区分太行鸡和坝上长尾鸡，这些SNPs位点主要分布于基因间区或内含子区，显著富集在免疫、组蛋白乙酰化、代谢等相关的GO生物学过程以及碱基切除修复的KEGG信号通路，并发现免疫(BCL11B、AvBD13、KAT7)、脂质代谢(URI1、RREB1、ZBTB20)和适应性(ZNF536)相关基因。利用群体遗传学和机器学习方法筛选出能够区分太行鸡和坝上长尾鸡品种的分子标记组合，为地方品种“分子身份证”的构建以及种质资源的保护和鉴定工作提供重要参考。

来源：2025年第8期

《畜牧兽医学报》期刊编辑部

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