畜禽基因组选择中贝叶斯方法及其参数优化的应用研究

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1、万方数据分类号：墨墨13：3密级：公珏单位代码：!QQ墨鱼学号：2Q!13墨墨畜禽基因组选择中贝叶斯方法及其参数优化的应用研究，_n1．'1'●．o，’1neSmCIVandaDDllCatlOnOtDar锄eterSoptimizationofBayesianmethodsforlgenomicselectioninlivestock学位申请人：朱波指导教师：孙少华教授合作指导教师：李俊雅研究员学科专业：动物遗传育种与繁殖学位类别：农学硕士授予单位：河北农业大学答辩日期：二。一四年五月二十六日万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果

2、。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得塑兰垦盔些盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：臬0钆签字日期：zdlL卜年5月21日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解塑兰垦盎些盘鲎有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权塑皇垦盔些盘鲎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文

3、。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：求渡、-导师签名：兹如哔导师签名：基寝p曩．绎签字日期：劲、叶年了月却?：目__签字日期：≯，lfl年巾月；。日学位论文作者毕业后去向：工作单位：通讯地址：电话：邮编：万方数据基金项目资助现代农业(肉牛)产业技术体系岗位科学家(编号：CARS．38)肉牛多品种全基因组选择关键技术(编号：31272428)万方数据摘要基因组选择是指使用同时覆盖全基因组范围内的标记进行育种值估计。由此得到的估计育种值称为基因组育种值(genomieestimatedbreedingvalue．GEBV)。目前基因组选择已逐步成为畜禽育种领域的重要

4、技术手段，当前对基因组选择方法的探讨正在不断深入，其中有效的模型及其算法对提高基因组选择的准确性具有重大现实意义。本论文对畜禽基因组选择中贝叶斯方法作了详细的概述，选用两种策略算法进行基因组选择中贝叶斯方法参数优化的研究与应用。(1)对BayesB和BayesCⅡ方法中的自由度和尺度参数进行优化：本研究是在BayesB和BayesCⅡ方法的基础上进行优化改进，依据层级贝叶斯定理，对效应方差服从尺度逆卡方分布中的自由度和尺度参数进行优化。它们需要在每次迭代中进行抽样，而不是预先设定的固定值，最终抽出符合实验群体的参数，以提高基因组育种值估计的准确性。针对以上BayesB和BayesCⅡ

5、的改进方法，分别命名为BayesFB和BayesFCⅡ，程序均用C语言自主编译完成，并利用模拟数据集验证BayesFB和BayesFCⅡ程序的可靠性。其模拟数据包括两部分。第一部分：用GPOPSIM程序模拟表型和基因型文件，模拟不同的QTL数(50，200，500，1000)和不同遗传力(O．05，0．2，0．5，O。9)进行研究。每个模拟重复10次，以验证该模拟程序的可靠性：第二部分：利用QTL—MAS201l公共数据集验证程序的可靠性，并用BayesA、BayesB和BayesCⅡ程序与BayesFB、BayesFC11作对比研究，比较基因组育种值估计的准确性。结果表明：对于两组

6、模拟数据，BayesFB和BayesFC丌分别与未优化之前的BayesB和BayesC11相比，基因组育种值估计的准确性均有所提高。(2)对BayesA方法进行优化，重新获得自由度和尺度参数的先验，探讨研究如下：假设不同的性状具有特异性的自由度和尺度参数，先用RRBLUP方法或GAPIT程序重新获得自由度和尺度参数的先验，然后再将这两个参数代／ⅦUBayesA程序中进行计算，这个方法称为BayesPA。模拟数据集显示：不同的自由度和尺度参数对基因组育种值估计的准确性有一定的影响，相对于BayesA方法，BayesPA方法的基因组育种值准确性有一定的提高。(3)利用824头中国肉用西门

7、塔尔牛真实数据集，通过BayesA、BayesB、BayesC11、BayesFB和BayesFC11方法，以及BayesPA方法进行基因组育种值估计，并比较这些方法的准确性。本论文用了其中五个评价肉牛生产性能的重要经济性状：宰前活重、胴体重、里脊重、屠宰率和净肉率，并做出宰前活重、胴体重、里脊重的效应图谱。结果显示：BayesFB和BayesFCⅡ方法在真实数据集中准确性并未提高，而BayesPA相对于BayesA方法，准确性有很大提高。关键词：基因组选