基因组选择是新兴起的一种覆盖基因组范围的标记辅助选择育种技术,能够解释更多的遗传变异,对低遗传力、检测周期长和测量成本较高的性状能够进行提前有效的预测。基因组选择技术已经在奶牛、肉牛、绵羊和猪等重要畜种上获得广泛的理论验证和应用,也取得了显著的育种进展,但在牦牛群体上仍未有相关的预测与验证工作。本研究以阿什旦牦牛群体为研究对象,以354头18月龄雌性牦牛个体作为试验参考群体,借助牛的Illumina Bovine HD778K商业化芯片对牦牛的基因组进行扫描。通过对血常规指标进行全基因组关联分析,筛选出与血常规指标相关的候选基因。以四种生长性状(体高、体斜长、胸围和体重)和血常规指标的八个指标(红细胞计数、血红蛋白、血细胞容积、血小板计数、淋巴球计数、中型白细胞计数、血小板分布宽度和血小板平均容积)为表型研究数据,采用GBLUP、Bayes B和Bayes Cπ3种基因组分析的统计学方法,对参考群体进行基因组育种值和准确性预测。主要结果如下:1.本研究采用基于高密度芯片技术的全基因组选择关联分析方法,对阿什旦牦牛的血常规指标进行SNP筛选,共鉴定出43个显著的SNP位点,包括35个潜在的SNP位点和8个全基因组范围上显著的SNP位点,并关联定位到了影响红细胞计数、血红蛋白含量、血细胞容积、血小板计数和血小板容积共计5个血常规指标的3个关联基因,即GPLD1、EDNRA和APOB,可作为影响血常规指标分子调控机制的候选基因。2.在基于基因分型信息的群体遗传参数估计中,阿什旦牦牛的平均血小板体积指标为高遗传力(h~2>0.6),体斜长,体重,体高、胸围、红细胞计数,血红蛋白,血细胞比容,血小板计数,淋巴细胞计数,中白细胞计数和血小板宽度分布等表型为中高遗传力(0.30.1)。除此之外,Bayes Cπ方法在四种生长性状和八个血常规指标上都表现出最佳预测能力,因此可作为牦牛群体基因组选择的最佳方法。