一、基本情况
针对蛋鸡育种表型数据获取劳动强度大、人工效率低,育种功能数据处理周期长、计算效率低,选种选配目标性状及种质特征挖掘使用不充分等问题,以信息技术与蛋鸡育种深度融合为路径,研发应用了蛋鸡智能选育选配关键技术。
二、技术要点及成效
(一)技术要点
1.表型自动获取技术。个体识别方面,创制了基于频分多址(FDMA)和时分多址(TDMA)的无源电子翅标,克服多标签同时通信的冲突,实现多标签同时通信条件下的信号非对称加密,信号丢包率从0.5%降低至0.01%,个体识别与表型性状关联准确度从95.47%提升至99.97%,有效解决了人工记录数据错乱问题。表型测定方面,构建了种鸡羽毛覆盖度等级评价模型与鸡冠外观轮廓识别技术,实现了种鸡冠形与羽毛覆盖度非接触式表型测定,平均准确率达到90.13%,表型性状测量人工投入从2~3人减至1人。数据汇聚方面,集成了种鸡生产、生长、蛋品、健康、繁殖等6大类表型性状自动采集的数据,联通“核心群—扩繁群—商品群”世代数据流,构建了链条完整、可追溯的蛋鸡育种表型大数据库。
2.选种数据生成技术。数据质量把控方面,应用6大类表型性状原始数据自适应质控方法,通过差异化规约和异常值预警,实时检测并精准剔除异常数据,实现蛋鸡选育的149个性状和3065个指标的精准质控,解决了大规模原始性状数据质量参差不齐的问题。计算效率提升方面,应用海量选种数据弹性负载算力扩展编译方法,生成个体、亲本、同胞、表型值、常规育种值、基因组育种值等6维度数据,选种数据生成时间从7天缩短至2~3小时。
3.智能选种选配技术。单性状量化方面,联合分析各品系与商品代对应周龄性状,量化品系与商品代群体性状(如产蛋数、蛋重、蛋壳品质等)贡献值,明确各品系重要性状参数,构建了“京系列”不同品系种鸡的精准遗传画像。多性状选种方面,开创了遗传特征演化与多类混合模型协同的蛋鸡多性状(蛋壳颜色、蛋壳强度、产蛋数和蛋重等)选择方法,通过多性状淘汰理论与自我学习优化,最大化各主选性状的选择顺序与遗传进展,相关成果应用于峪口禽业核心群三个世代的选种。公母鸡选配方面,构建了遗传亲缘关系网与后裔性状加权二分图组配方法,利用基因组信息构建了公母鸡之间的真实亲缘关系矩阵,实现公母鸡最优配对,最大化公母鸡之间遗传多样性(亲缘关系最远),选种选配时间由14天缩短至2天。
(二)降本增效方面
1.改变了传统选育“白天测定、晚上分析、半夜挑选”的作业方式,实现了育种数据的自动采集、高效分析和智能选择,育种效率提高了70%以上,人工投入节省50%。
2.与常规选种方法比较,每个世代产蛋数提高了7.5%以上,蛋壳强度提高了28.6%以上,蛋重增加了7.3%以上。
三、应用条件及要求
1.技术适用于具备“核心群—扩繁群—商品群”等基础的蛋鸡育种主体。
2.具有存储设备、配套服务器或计算机等硬件资源,确保数据存储的物理空间和本地计算需求。
3.定期校准表型、生产性能测定等硬件设备,定期对软件系统做好更新,确保数据采集准确性、系统稳定性。
4.操作人员应熟悉蛋鸡选育选配流程,详细了解技术要点、设备安装使用要求。
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