Phần mềm di truyền và chọn lọc heo giống PIGPRO.VN

Các chức năng chính

1. Quản lý dữ liệu đàn giống
   • Theo dõi thông tin cá thể (ID, ngày sinh, nguồn gốc)
   • Quản lý phả hệ và quan hệ huyết thống
   • Lưu trữ dữ liệu kiểu hình và kiểu gen
2. Phân tích di truyền
   • Tính toán các chỉ số di truyền
   • Đánh giá đa dạng di truyền trong đàn
   • Phát hiện dị tật di truyền
3. Chọn lọc và ghép đôi
   • Xếp hạng cá thể dựa trên giá trị giống
   • Lập kế hoạch ghép đôi tối ưu
   • Tránh cận huyết và duy trì đa dạng di truyền
4. Dự đoán tiến bộ di truyền
   • Mô phỏng kết quả chọn lọc
   • Dự báo xu hướng di truyền
   • Đánh giá hiệu quả chương trình chọn giống
5. Phân tích kinh tế
   • Tính toán chi phí-lợi ích của chương trình chọn giống
   • Đánh giá giá trị kinh tế của các đặc tính
   • Tối ưu hóa chiến lược chọn lọc
6. Báo cáo và trực quan hóa
   • Tạo báo cáo chi tiết về đàn giống
   • Biểu diễn đồ thị xu hướng di truyền
   • Hiển thị cây phả hệ và mối quan hệ
7. Tích hợp dữ liệu gen
   • Quản lý dữ liệu SNP và marker di truyền
   • Thực hiện chọn lọc với sự hỗ trợ của marker (MAS)
   • Chọn lọc di truyền hệ gen (genomic selection)

Các chỉ số di truyền, công thức và phương pháp tính

1. Hệ số di truyền (Heritability – h²)

• Công thức: h² = VA/VP
• Thành phần:
  • VA: Phương sai di truyền cộng gộp
  • VP: Phương sai kiểu hình tổng
• Phương pháp tính:
  • REML (Restricted Maximum Likelihood)
  • Phân tích gia đình, anh chị em cùng cha mẹ
  • Mô hình động vật (Animal Model)
• Nguồn dữ liệu:
  • Thông tin kiểu hình (số con/lứa, tăng trọng, độ dày mỡ lưng)
  • Quan hệ huyết thống
• Mục đích: Đánh giá khả năng di truyền của tính trạng, quyết định phương pháp chọn lọc

2. Giá trị giống ước tính (Estimated Breeding Value – EBV)

• Công thức: ŷ = Xb + Za + e
• Thành phần:
  • ŷ: Vector kiểu hình
  • b: Vector ảnh hưởng cố định
  • a: Vector giá trị giống
  • X, Z: Ma trận thiết kế
  • e: Vector sai số
• Phương pháp tính:
  • BLUP (Best Linear Unbiased Prediction)
  • GBLUP (Genomic BLUP) khi có dữ liệu SNP
• Nguồn dữ liệu:
  • Thông tin kiểu hình (tăng trọng, FCR, tỷ lệ nạc)
  • Phả hệ
  • Dữ liệu SNP (nếu có)
• Mục đích: Ước tính giá trị di truyền của cá thể, dùng để xếp hạng và chọn lọc

3. Chỉ số chọn lọc (Selection Index)

• Công thức: I = b₁EBV₁ + b₂EBV₂ + … + bₙEBVₙ
• Thành phần:
  • bᵢ: Trọng số kinh tế của tính trạng
  • EBVᵢ: Giá trị giống ước tính cho tính trạng thứ i
• Phương pháp tính:
  • Phương pháp Smith-Hazel
  • Phương pháp chỉ số BLUP
• Nguồn dữ liệu:
  • EBV của các tính trạng
  • Giá trị kinh tế của từng tính trạng
  • Tương quan di truyền giữa các tính trạng
• Mục đích: Cân bằng tiến bộ di truyền trên nhiều tính trạng, tối ưu hóa lợi ích kinh tế

4. Hệ số cận huyết (Inbreeding Coefficient – F)

• Công thức: F = Σ(0.5)ⁿ(1 + FA)
• Thành phần:
  • n: Số thế hệ đến tổ tiên chung
  • FA: Hệ số cận huyết của tổ tiên chung
• Phương pháp tính:
  • Phương pháp dựa trên phả hệ
  • Phương pháp ROH (Runs of Homozygosity) khi có dữ liệu SNP
• Nguồn dữ liệu:
  • Phả hệ đầy đủ (ít nhất 3-5 thế hệ)
  • Dữ liệu SNP (nếu có)
• Mục đích: Kiểm soát cận huyết, tránh suy thoái cận huyết

5. Hệ số quan hệ di truyền (Genetic Relationship)

• Công thức: r = 2fxy / √[(1+Fx)(1+Fy)]
• Thành phần:
  • fxy: Xác suất đồng nguồn gốc
  • Fx, Fy: Hệ số cận huyết của cá thể x và y
• Phương pháp tính:
  • Ma trận quan hệ huyết thống (A matrix)
  • Ma trận quan hệ hệ gen (G matrix) khi có dữ liệu SNP
• Nguồn dữ liệu:
  • Phả hệ hoàn chỉnh
  • Dữ liệu SNP (nếu có)
• Mục đích: Đánh giá mức độ họ hàng, lập kế hoạch ghép đôi

6. Độ chính xác của EBV (Accuracy – r)

• Công thức: r = √(1 – PEV/σ²ₐ)
• Thành phần:
  • PEV: Phương sai sai số dự đoán
  • σ²ₐ: Phương sai di truyền cộng gộp
• Phương pháp tính:
  • Tính toán từ ma trận nghịch đảo trong BLUP
  • Xấp xỉ dựa trên lượng thông tin
• Nguồn dữ liệu:
  • Kết quả phân tích BLUP
  • Cấu trúc dữ liệu kiểu hình
• Mục đích: Đánh giá độ tin cậy của EBV, hỗ trợ quyết định chọn lọc

7. Tương quan di truyền (Genetic Correlation)

• Công thức: rg = σa₁a₂ / (σa₁ × σa₂)
• Thành phần:
  • σa₁a₂: Hiệp phương sai di truyền giữa tính trạng 1 và 2
  • σa₁, σa₂: Độ lệch chuẩn di truyền của tính trạng 1 và 2
• Phương pháp tính:
  • Phân tích đa biến REML
  • Phân tích GWAS đa biến
• Nguồn dữ liệu:
  • Kiểu hình của nhiều tính trạng
  • Phả hệ
• Mục đích: Hiểu mối quan hệ di truyền giữa các tính trạng, dự đoán đáp ứng tương quan

8. Tiến bộ di truyền kỳ vọng (Expected Genetic Gain)

• Công thức: ΔG = i × r × σa
• Thành phần:
  • i: Cường độ chọn lọc
  • r: Độ chính xác của chọn lọc
  • σa: Độ lệch chuẩn di truyền
• Phương pháp tính:
  • Dựa trên lý thuyết chọn lọc
  • Mô phỏng Monte Carlo
• Nguồn dữ liệu:
  • Thông số di truyền (h², σa)
  • Tỷ lệ chọn lọc
• Mục đích: Dự đoán kết quả chọn lọc, so sánh chiến lược chọn lọc

Nguồn dữ liệu cần thiết cho heo giống

1. Dữ liệu sinh sản

• Số con sinh ra/lứa
  • Số con sinh ra tổng
  • Số con còn sống
  • Số con cai sữa
• Thông tin lứa đẻ
  • Ngày phối giống
  • Ngày đẻ
  • Khoảng cách giữa các lứa đẻ
• Chất lượng sữa
  • Thành phần sữa
  • Sản lượng sữa
• Khả năng nuôi con
  • Tỷ lệ sống đến cai sữa
  • Tăng trọng của lợn con

2. Dữ liệu tăng trưởng

• Trọng lượng ở các thời điểm
  • Trọng lượng sơ sinh (Cân ở thời điểm từ khi đẻ – 24h sau đẻ)
  • Trọng lượng cai sữa (Cân ở thời điểm cai sữa khoảng 18 -28 ngày tuổi)
  • Trọng lượng ở 30kg (Cân ở thời điểm khoảng 70 -75 ngày tuổi), 60kg (Thời điểm 110 -120 ngày tuổi), 100kg (thời điểm khoảng 140 – 150 ngày tuổi)
• Tốc độ tăng trưởng
  • Tăng trọng hàng ngày
  • Số ngày đạt 100kg
• Hiệu quả thức ăn
  • FCR (Feed Conversion Ratio)
  • Lượng thức ăn tiêu thụ hàng ngày
  • RFI (Residual Feed Intake)

3. Dữ liệu chất lượng thịt

• Tỷ lệ nạc
  • Tỷ lệ nạc ước tính
  • Diện tích cơ thăn (loin eye area)
• Độ dày mỡ lưng
  • Đo tại vị trí P2 (6.5cm từ đường sống lưng. Vị trí xương sườn số 10)
  • Đo tại vị trí P1, P3
• Chất lượng thịt
  • pH thịt sau giết mổ
  • Màu sắc thịt
  • Khả năng giữ nước
  • Hàm lượng mỡ nội cơ (marbling)

4. Dữ liệu ngoại hình và thể chất

• Đặc điểm hình thái
  • Chiều dài thân
  • Chu vi ngực
  • Số vú
  • Chất lượng vú
• Chất lượng chân móng
  • Điểm đánh giá chân móng
  • Khiếm khuyết về cấu trúc chân
• Đặc điểm bộ phận sinh dục
  • Kích thước tinh hoàn (đực)
  • Phát triển bộ phận sinh dục

5. Dữ liệu sức khỏe

• Sức đề kháng
  • Tần suất mắc bệnh
  • Mức độ nghiêm trọng của bệnh
• Khả năng sống sót
  • Tỷ lệ sống đến tuổi xuất chuồng
  • Tuổi thọ của nái giống
• Dữ liệu sinh lý
  • Nhiệt độ cơ thể
  • Các chỉ số huyết học

6. Dữ liệu di truyền phân tử

• Marker di truyền
  • Dữ liệu SNP
  • Microsatellite
• Gen đặc biệt
  • Gen halothane (stress)
  • Gen RYR1 (nhạy cảm với stress)
  • Gen IGF2 (tăng trưởng)
• Thông tin toàn bộ hệ gen
  • Dữ liệu giải trình tự
  • Dữ liệu chip SNP

7. Dữ liệu môi trường

• Điều kiện nuôi dưỡng
  • Loại chuồng trại
  • Mật độ nuôi
• Chế độ dinh dưỡng
  • Thành phần thức ăn
  • Phương thức cho ăn
• Thông tin thời tiết
  • Nhiệt độ
  • Độ ẩm
  • Mùa vụ

Mục đích của các chỉ số di truyền trong chọn lọc heo giống

1. Cải thiện năng suất sinh sản

• Tăng số con sinh ra/lứa
• Tăng số con cai sữa
• Cải thiện khả năng nuôi con
• Giảm khoảng cách giữa các lứa đẻ

2. Nâng cao hiệu quả sản xuất

• Tăng tốc độ tăng trưởng
• Cải thiện hiệu quả sử dụng thức ăn (FCR)
• Giảm chi phí sản xuất/kg thịt
• Tối ưu hóa đường cong tăng trưởng

3. Cải thiện chất lượng thịt

• Tăng tỷ lệ nạc
• Tối ưu hóa độ dày mỡ lưng
• Cải thiện pH thịt, màu sắc, khả năng giữ nước
• Tăng hàm lượng mỡ nội cơ (phù hợp với thị hiếu)

4. Tăng cường sức khỏe và sức đề kháng

• Giảm tỷ lệ mắc bệnh
• Cải thiện khả năng thích nghi với điều kiện môi trường
• Kéo dài tuổi thọ của nái giống
• Loại bỏ các khuyết tật di truyền

5. Cải thiện cấu trúc cơ thể

• Tăng cường chất lượng chân móng
• Cải thiện hình dáng cơ thể phù hợp với mục đích
• Tối ưu hóa số vú và chất lượng vú
• Cải thiện cấu trúc xương

6. Duy trì đa dạng di truyền

• Kiểm soát cận huyết trong đàn
• Bảo tồn các gene quý
• Duy trì khả năng đáp ứng chọn lọc lâu dài
• Tránh suy thoái cận huyết

7. Tối ưu hóa lợi nhuận kinh tế

• Cân bằng giữa chi phí và lợi nhuận
• Ưu tiên các tính trạng có giá trị kinh tế cao
• Đáp ứng nhu cầu thị trường
• Tăng tính cạnh tranh của sản phẩm

Phần mềm di truyền và chọn lọc heo giống tích hợp tất cả các chức năng, chỉ số và dữ liệu trên để hỗ trợ các nhà chăn nuôi và nhà nghiên cứu trong việc cải thiện đàn giống, tối ưu hóa năng suất và chất lượng, đồng thời đảm bảo tính bền vững của chương trình chọn giống.