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唐国庆: 作品数：41 被引量：78H指数：4; 供职机构：四川农业大学动物科技学院更多>>; 发文基金：国家生猪现代产业技术体系建设项目长江学者和创新团队发展计划国家自然科学基金更多>>; 相关领域：农业科学生物学医药卫生轻工技术与工程更多>>

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染料木素对高脂诱导肥胖小鼠肝脏炎症及脂联素信号通路的影响被引量：2: 2020年; 【目的】探讨染料木素对高脂饮食导致肥胖小鼠肝脏的治疗作用及其潜在机制。【方法】30只ICR雌性肥胖小鼠随机分为对照组(ND)、高脂组(HFD)和高脂染料木素组(HFD-G),每组各10只。对照组饲以普通饲料,高脂组饲以高脂饲料,高脂染料木素组饲以高脂-染料木素预混料。干预14周后测量小鼠肝脏重量、葡萄糖耐受情况,通过甘油三酯、总胆固醇测定试剂盒检测小鼠血清中甘油三酯(triglyceride,TG)、总胆固醇(total cholesterol,TC)含量;通过油红O染色观察肝脏的组织形态和脂滴沉积情况;qRT-PCR检测肝脏组织中炎症因子肿瘤坏死因子α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)、白细胞介素-6(interleukin-6,IL-6)、脂联素(adiponectin,ADPN)、脂联素受体-1(adiponectin receptor 1,AdipoR1)以及脂联素受体-2(adiponectin receptor 2,AdipoR2)mRNA表达水平;ELISA法检测血清中TNF-α和IL-6的表达。【结果】饲喂14周后,高脂组体重、肝重显著高于对照组(P<0.05),血清中的TG、TC含量极显著高于对照组(P<0.01),ADPN、AdipoR1及AdipoR2的mRNA表达水平显著低于对照组(P<0.05),炎症因子TNF-α、IL-6的mRNA表达水平以及ELISA结果显著高于对照组(P<0.05),油红O染色结果显示,高脂组较对照组肝脏的脂质沉积情况显著加重(P<0.05);高脂染料木素组体重、肝重显著低于高脂组(P<0.05),血清中的TG、TC含量极显著低于高脂组(P<0.01),ADPN、AdipoR1及AdipoR2的m RNA表达水平显著高于高脂组(P<0.05),炎症因子TNF-α、IL-6的mRNA表达水平以及细胞因子分泌水平显著低于高脂组(P<0.05),油红O染色结果显示,高脂染料木素组较高脂组肝脏的脂质沉积情况显著减轻(P<0.05)。【结论】染料木素能够显著缓解由高脂饮食引起的肝脏病变,其机制可能是通过提高脂联素表达水平同时抑制肝脏中的炎性因子来实现的。; 王书杰甘麦邻沈林園杨东丽唐国庆张顺华朱砺; 关键词：染料木素肥胖肝脏炎症脂联素

天府肉猪配套系的选育研究被引量：3: 2013年; 为了培育适宜西南地区生猪养殖模式的配套系,四川铁骑力士牧业科技有限公司、四川农业大学和四川省畜牧总站联合实施了天府肉猪配套系的选育研究。整个选育过程分3个阶段实施,即最早的高产仔母系的合成培育阶段、专门化父系和母系的分化选择阶段、配合力测定与配套系的成型固定阶段。通过运用经典数量遗传学方法,结合分子育种和网络信息技术进行专门化品系选育,再通过配合力测定和杂交体系的筛选,成功培育出具有产肉性能高、繁殖性能较好、肉质优良的天府肉猪配套系。配套系商品猪体型紧凑、被毛白色,背臀有暗斑,肌内脂肪含量高(2.22%±0.19%)、瘦肉率适中(63.02%±2.60%),一致性好。; 朱砺张顺华唐国庆姜延志陈方琴曾仰双李学伟; 关键词：专门化品系选育进展

一种与猪社会攻击行为相关的剩余采食量lncRNA及其应用: 本发明公开了一种与猪社会攻击行为相关的剩余采食量lncRNA及其应用，属于分子生物技术领域。本发明利用现有的转录组测序技术，发现了MAOB与剩余采食量的社会遗传效应显著相关，并且还发现了一个与MAOB显著正相关的lncR...; 唐国庆王书杰

2款猪液相芯片性能比较分析: 2024年; 目的:比较30K液相芯片和50K液相芯片的性能。方法:该研究收集共322头纯种大白猪和杜洛克猪的生长性能测定记录,使用30K液相芯片和50K液相芯片对其中177头进行基因组分型,用358头大白猪、长白猪和杜洛克猪的重测序数据作为填充参考群体进行填充,分析2款芯片的填充效果,利用2款芯片的原始和填充数据对日增重、日采食量和饲料转化率进行全基因组关联分析,并对比3个性状的GWAS结果。结果:30K液相芯片的参考填充准确率高于50K液相芯片,50K液相芯片的自填充GWAS分析结果优于30K液相芯片,而参考填充GWAS分析效果,50K液相芯片发现位点较多,但整体情况30K液相芯片较好。结论:30K液相芯片在分析过程中具有整体上的优势。; 王俊戈崔晟頔陈子旸申琦余杨陈栋赵真坚王书杰吴平先郭宗义王金勇唐国庆; 关键词：液相芯片

中国荣昌猪（CRP）配套系育种方案的优化研究: 论文从育种目标和现行育种方案优化两方面对中国荣昌猪/(CRP/)配套系进行了研究。在育种目标的研究中，综合差额法及系统分析原理模拟CRP配套系生产的生物经济学过程，分别计算三个纯系窝产活仔数、21日龄窝重、仔猪育成率、饲...; 唐国庆; 关键词：荣昌猪育种目标育种规划; 文献传递

测量不确定性下的种猪生产性能电子测定工作数据的监测和可信度评估方法: 2023年; 电子测定技术是在现代育种技术需要和现代科技进步下发展起来的一种针对饲料报酬测定的新技术,不仅极大提高了测定工作效率,也提供了现代育种技术所需要的动物生长全过程的表型值信息。但电子测定工作数据也带来了与传统习惯认知不同的表现,主要是在工作数据的正确性表述上。测量不确定观点认为,测量过程中的不确定性广泛存在于所有的测量工作中,被测量值(“真值”)是一个理想化概念,而且测量得到的量值(“测量结果”)也必定存在某些不确定的误差。电子测定与传统习惯的人工测定在工作数据正确性表述上不同的原因是测量不确定效应对这两种数据的影响不同,而且电子测定工作数据到目前为止还是一个没有测定意义的纯记录性质的观测列数据。在电子测定过程中,对测定过程的监测和测定数据正确程度的评估是测定管理中一个很重要的工作内容,监测是监视工作数据中的异常表现,评估计算工作数据中的异常表现对其正确性的影响程度。本文在测量不确定性观点下,从监测和评估电子测定工作数据正确性的可行性上分析电子测定过程中可能出现的问题和评定测定工作数据质量可信度的方法。; 楼平儿杜秉华戴美玲毛元良唐国庆张和军; 关键词：测量不确定度

猪屠宰后几个重要糖酵解代谢控制基因的表达及其与肉质性状的关联性研究被引量：2: 2014年; 本研究旨在从糖酵解的角度分析影响肉质性状形成的遗传和生理生化因素。追踪检测了2种肌肉熟化过程中5个时间点的pH和光反射值,以及主要糖代谢物(乳酸、糖原、游离葡萄糖)含量,并采用qRT-PCR检测8种糖酵解代谢控制基因的mRNA表达水平。结果表明,熟化过程中,2种肌肉组织中乳酸含量的变化规律与pH的变化趋势相一致。屠宰初期pH快速下降,乳酸含量迅速上升,持续到48h时,逐渐趋于稳定。故建议以屠宰后48h作为终端pH的测定时间更符合生物学实际。所检测的糖酵解代谢控制基因以一种协同作用的方式参与了代谢调控,其mRNA表达量与乳酸含量以及pH等性状间存在显著相关。糖酵解代谢是影响肉质形成的重要过程,尤其以己糖激酶同工酶2(HK-2)和丙酮酸激酶(PKM),以及ATP柠檬酸裂解酶(ACL)和ATP合成酶(ATP5B)基因对肉质性状形成起关键控制作用。; 吴泽辉朱康平张顺华唐国庆帅素容李明洲白林朱砺李学伟; 关键词：肉质基因表达

测量不确定性下的种猪生长性能人工与电子测定工作数据正确性表现(上): 2023年; 种猪生长性能的电子测定设备对加快育种做出了重大贡献,我国养猪界对电子测定技术在种猪育种领域的应用价值也有所熟知,但很多猪场并没有使所测定数据发挥应有的作用,原因是人们普遍质疑测定数据的正确性,是测定人员对电子测定的工作数据的正确性表现存在认识误区,从而不能采取有效的测定管理。本文探讨了被测量值与测量误差在人工测定和电子测定工况下的表现和特点,以帮助人们正确认识电子测定设备在种猪生长性能测定中的价值,加快我国种猪的遗传育种进展。; 楼平儿杜秉华戴美玲毛元良唐国庆张和军; 关键词：测量不确定性种猪

天府肉猪配套系的培育与开发利用经验: 天府肉猪配套系是以四川农业大学为技术支撑,由四川铁骑力士牧业科技有限公司组织四川省畜牧总站共同历时近20年利用杜洛克、长白、大白三大外种猪及梅山猪资源,经多世代选育形成,适宜西南地区生长条件的优质瘦肉型猪配套系,于201...; 朱砺唐国庆姜延志帅素容李明洲陈方琴曾仰双李学伟

基于机器学习的猪生长性状基因组预测: 2023年; 为了比较自动机器学习下不同机器学习模型预测部分猪生长性状与全基因组估计育种值(genomic estimated breeding value,GEBV)的性能,并寻找适合的机器学习模型,以优化生猪育种的全基因组评估方法,本研究利用来自多个公司9968头猪的基因组信息、系谱矩阵、固定效应及表型信息通过自动机器学习方法获取深度学习(deep learning,DL)、随机森林(random forest,RF)、梯度提升机(gradient boosting machine,GBM)和极致梯度提升(extreme gradient boosting,XGB)4种机器学习最佳模型。采用10折交叉验证分别对猪达100 kg校正背膘(correcting backfat to 100 kg,B100)、达115 kg校正背膘(correcting backfat to 115 kg,B115)、达100 kg校正日龄(correcting days to 100 kg,D100)、达115 kg校正日龄(correcting days to 100 kg,D115)的GEBV及其表型进行预测,比较不同机器学习模型应用于猪基因组评估的性能。结果表明:机器学习模型对GEBV的估计准确性高于性状表型;在GEBV预测中,GBM在B100、B115、D100、D115的预测准确性分别为0.683、0.710、0.866、0.871,略高于其他方法;在表型预测中,对猪B100、B115、D100、D115预测性能最好的模型依次为GBM(0.547)、DL(0.547)、XGB(0.672、0.670);在模型训练所需时间上,RF远高于其他3种模型,GBM与DL居中,XGB所需时间最少。综上所述,通过自动机器学习获取的机器学习模型对GEBV预测的准确性高于表型;GBM模型总体上表现出最高的预测准确性与较短训练时间;XGB能够利用最短的时间训练准确性较高的预测模型;RF模型的训练时间远超其他3种模型,且准确性不足,不适用猪生长性状表型与GEBV预测。; 陈栋王书杰赵真坚姬祥申琦余杨崔晟頔王俊戈陈子旸王金勇郭宗义吴平先唐国庆; 关键词：生长性状性能比较

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