王钱保
- 作品数：161 被引量：207H指数：9
- 供职机构：中国农业科学院家禽研究所更多>>
- 发文基金：国家现代农业产业技术体系建设项目江苏省科技支撑计划项目江苏省农业科技自主创新基金更多>>
- 相关领域：农业科学医药卫生轻工技术与工程生物学更多>>
- MSTN基因突变对优质鸡肌肉生长的影响被引量：9
- 2015年
- 为了研究肌肉生长抑制素基因(MSTN)在优质鸡群体中的遗传变异及其对肌肉生长特性的影响,以优质鸡S3系为研究对象,采用PCR-SSCP及测序技术进行多态性检测。结果发现MSTN基因G195C和A234G 2个突变位点。公鸡群体在G195C处于Hardy-Weinberg不平衡状态(P<0.05),各群体在G195C和A234G位点均处于Hardy-Weinberg平衡状态(P>0.05)。最小二乘方差分析显示,在G195C位点处,S3系优质母鸡的CC基因型个体胸肌重、腿肌重、肌纤维密度与GG基因型个体差异显著(P<0.05),肌纤维面积CC基因型个体极显著高GG基因型个体(P<0.01)。在A234G位点处,肌纤维密度GG型个体显著小于AA基因型个体(P<0.05),肌纤维面积极显著高AA基因型个体(P<0.01)。基因组合CCGG型个体屠体重、胸肌重、腿肌重显著高于GGAA型个体(P<0.05),肌纤维面积和肌纤维密度间差异极显著(P<0.01)。在G195C和A234G位点处,S3系优质公鸡突变型CC和GG基因型个体在屠体重、胸肌重和腿肌重间差异不显著(P>0.05)。在A234G位点处肌纤维密度GG型个体显著小于AA基因型个体(P<0.05),肌纤维面积极显著高于AA基因型个体(P<0.01)。基因组合CCGG型个体屠体重、胸肌重、腿肌重显著高于GCAA型个体(P<0.05),肌纤维面积和肌纤维密度间差异极显著(P<0.01)。因此,MSTN是影响鸡肌肉生长的一个主效基因,基因突变显著影响优质鸡肌肉的生长,为优质鸡肌肉生长性状的选育提供遗传学依据,其肌肉生长性状的分子遗传学基础需进一步研究。
- 赵振华黎寿丰黄华云李春苗王钱保薛龙岗
- 关键词：优质鸡肌肉生长抑制素基因突变位点
- 优质肉鸡S3系体重与体尺性状指标的主成分分析被引量：19
- 2015年
- 为研究地方优质肉鸡S3系体重和体尺性状之间的内在相关性,12周龄时选取同一饲养条件下的150只鸡(公母各半)进行体重和体尺性状等7个指标的测定。结果表明:S3系公鸡的体重、体斜长、龙骨长、胸角均显著高于母鸡(P<0.05);公母鸡体重、体斜长、胸宽、胫围这4项指标变异系数较大,有较大选育空间;体重与体斜长、龙骨长、胸宽、胸角、胫围呈极显著正相关(P<0.01),相关系数分别为0.57、0.52、0.51、0.49和0.47,与胸深、胫长呈显著相关(P<0.05),相关系数分别为0.44和0.39;其他各体尺指标间也存在不同程度的正负相关性(P<0.05或P<0.01);体重和7个体尺性能指标综合成5个复合指标,累计贡献率达92.6355%,其中第l、2、3、4、5主成分分别解释总变异的36.5353%、22.8642%、13.3115%、10.4535%和8.4710%;各主成分的特征根分布较广,经统计计算入选的5个主成分所包含信息的侧重点各有相同,分别都在一定程度上反映了S3鸡的体型特征和生长发育规律,为今后选育出更加符合市场需求的屠宰加工优质型肉鸡指明了的方向。
- 王钱保黎寿丰赵振华黄华云李春苗薛龙岗
- 关键词：体重体尺主成分分析优质肉鸡
- 一种优质肉鸡饲养方法
- 本发明公开一种优质肉鸡饲养方法，属于家禽生产技术领域。本发明利用密闭式智能环控设备作为鸡舍进行肉鸡的饲养，所饲养的肉鸡为江苏省家禽科学研究所提供的0日龄的优质肉鸡L系，饲养周期为十五周；在密闭式环控模式下，对不同饲养时段...
- 王钱保赵振华黄华云李春苗黄正洋吴兆林梁忠王志成
- 不同饲养模式对淘汰肉种鸡运动量、羽毛外观和体尺的影响
- 2023年
- 本论文旨在研究淘汰笼养肉种鸡下笼后不同饲养密度及活动空间下其运动量和羽毛外观的变化规律,为肉种鸡的合理淘汰提供有效方案。试验选取50周龄体况接近的待淘汰的肉种鸡L系母鸡225只随机分成4组,分别为Ⅰ组(45只)、Ⅱ组(45只)、Ⅲ组(90只)和笼养组(45只),平养组放于饲养空间为12、24、24 m^(2)的隔间内,饲养密度分别为3.75、1.875和3.75只/m^(2),饲养周期为10周,分别在55、60周龄对各组鸡进行体尺、羽毛和运动步数测定。结果表明:①整个试验周期内,平养组的运动步数高于笼养组(P<0.05),其中Ⅱ组>Ⅲ组>Ⅰ组(P<0.05)。②4组鸡各部位羽毛评分得分最高为背羽;平养组羽毛总得分高于笼养组(P<0.05),其中,Ⅱ组>Ⅲ组>Ⅰ组(P<0.05);平养模式下60周龄时总得分较之55周龄增幅减缓。③相比于笼养组,平养组胫长有所提升(P>0.05)。综上,相比于笼养,平养组鸡避免了与笼具的相互摩擦,同时相同饲养密度下的鸡群总体活动空间越大,运动量增加,最终羽毛质量得到显著改善。
- 王钱保黄华云李春苗黄正洋王志成黎寿丰赵振华
- 关键词：饲养模式运动量体尺
- 鸡VIPR受体基因多态性与鸡冠性状的关联分析被引量：5
- 2017年
- 为探究鸡血管活性肠肽受体基因(VIPR1和VIPR2)多态性与鸡冠性状的关系,采用PCR-SSCP和测序验证技术检测了优质肉鸡F系287只种鸡的SNPs,并进行了关联性分析。结果表明:VIPR1基因发现2个突变位点,分别为g.73352C>T突变,g.68818T>C突变;VIPR2基因发现1个突变,为g.36127A>G突变。χ~2检验发现,3个突变位点并不处于Hardy-Weinberg平衡状态;遗传参数分析发现,g.73352C>T属于高度多态,其余位点均属于中度多态。关联性分析表明:3个突变位点各基因型个体间生长激素(GH)和睾酮激素(TEST)含量无显著差异(P>0.05)。VIPR1基因g.73352C>T突变位点,TT基因型个体冠高、冠面积和肉垂面积显著大于CC基因型个体(P<0.05),g.68818T>C位点各基因型个体间冠高、冠面积、肉垂面积差异显著(P<0.05),VIP2基因g.36127A>G位点GG基因型个体冠高、冠面积和肉垂面积显著大于AA和AG基因型个体(P<0.05)。由此可见,VIPR1和VIPR2可能是影响鸡冠性状的主效基因或与控制该性状的主效基因连锁,能够作为候选基因用于鸡冠的分子标记辅助选择。
- 赵振华黎寿丰王钱保黄华云李春苗邹剑敏
- 关键词：优质肉鸡多态性
- 肉鸡不同生长时期光照模式研究被引量：2
- 2020年
- 研究探索了优质肉鸡不同生长时期的最佳光照模式,以期优化生殖系统发育及全面提升生产性能。选用0日龄的优质肉鸡S3系母鸡540只,每组180只,分别针对育雏期、育成期和产蛋期设计三种不同类型的光照模式饲养于三间封闭式鸡舍内,试验期66周。结果表明:(1)14周龄时,第Ⅱ组卵巢表面开始密布着小黄卵泡和大白卵泡,至开产周龄时第Ⅱ组较第Ⅰ组和第Ⅲ组明显密集(P<0.05),卵泡表面相对更为光滑;23周龄时,第Ⅱ组输卵管长度更长、管壁更厚(P<0.05)。(2)整个产蛋期第Ⅱ组的产蛋率、蛋重和日产蛋量显著高于Ⅰ组和Ⅲ组(P<0.05),产蛋后期Ⅰ组产蛋率开始显著低于Ⅲ组(P<0.05)。整个产蛋期Ⅱ组料蛋比显著低于Ⅰ组和Ⅲ组(P<0.05),死淘率高于Ⅰ组(P<0.05),低于Ⅲ组(P<0.05)。(3)整个产蛋期内,蛋壳强度、蛋黄重表现为Ⅰ和Ⅲ组显著小于Ⅱ组,产蛋后期蛋壳强度表现为Ⅲ组显著高于Ⅰ组(P<0.05),蛋黄重表现为Ⅲ组显著低于Ⅰ组(P<0.05)。(4)相关性分析表明了输卵管长与输卵管管壁厚度、最大卵泡直径和产蛋率呈极显著正相关(P<0.01),与大、小黄卵泡数、蛋重等呈显著正相关(P<0.05)。综合比较三组光照模式,第Ⅱ组在生殖系统发育、产蛋性能及蛋品质方面最优。
- 王钱保赵振华黎寿丰黄华云李春苗黄正洋
- 关键词：优质肉鸡生殖系统
- 一种基于物联网技术的肉鸡智能养殖管理系统
- 本发明公开了一种基于物联网技术的肉鸡智能养殖管理系统，属于智能管理技术领域，包括：数据收集子系统，用于获取肉鸡生长的环境信息，并获取肉鸡生长过程的视频图像；数据处理子系统，用于对所述环境信息进行校对，对所述肉鸡生长过程的...
- 李春苗赵振华黄正洋黄华云王钱保吴兆林常玲玲沈海玉
- 鸡CAPN基因5’侧翼区序列转录调控活性的鉴定
- <正>引言钙激中性蛋白酶(Calpain,CAPN)是一种存在于细胞内的非溶酶体性的限制蛋白水解酶,与肉的嫩度和风味等食用品质密切相关。研究表明,钙蛋白酶蛋白水解系统在细胞内普遍存在,参与集体生长与代谢过程,在肌原纤维更...
- 李春苗黎寿丰赵振华黄华云王钱保黄正洋薛龙岗
- 文献传递
- 一种早熟节粮抗逆肉鸡配套系的制种方法
- 本发明提出了一种早熟节粮抗逆肉鸡配套系的制种方法，包括如下步骤：一种早熟节粮抗逆肉鸡配套系的制种方法，包括如下步骤：选育具有节粮、耐粗饲性状的黄羽、青胫、矮脚的公鸡作为第一父本；选育具有抗逆性状的黄羽、青胫母鸡作为第一母...
- 赵振华李春苗邹剑敏黄华云贾雪波王钱保黄正洋潘亚东吴兆林张晶鑫沈海玉黎寿丰
- 文献传递
- 一种鸡免疫与适应性分子微模块芯片及其应用
- 本发明公开了一种鸡免疫与适应性分子微模块芯片及其应用，涉及家禽遗传育种领域。该鸡免疫与适应性分子微模块芯片包括检测评价鸡免疫与适应性性状的SNP位点组合中各位点基因型的探针。本发明选取26个代表性地方鸡品种资源，融合公共...
- 韩威朱云芬周成浩殷建玫李春苗李国辉张会永薛倩蒋一秀王钱保黄兆祥
