第八章 育种的遗传评估（三）---BLUP育种值估计.ppt

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1、第八章育种的遗传评估（三）---BLUP育种值估计小组成员：李功铺201311331212李永平201311331213林潇帆201311331215目录/Contents0102030405第一节有关预备知识第五节多性状的BLUP育种值估计第二节BLUP的基本原理第三节BLUP育种值估计模型第四节单性状的BLUP育种值估计第六节BLUP育种值的准确性与重复率第七节BLUP育种值估计软件预备知识BLUP的基本原理估计模型单性状BLUP育种估计多性状育种值估计BLUP育种值准确性与重复率估计软件分块矩阵、逆矩阵、广义逆矩阵随机向量、期望向量、方差-协方差矩阵和正态分布模型：真实模型、理想模型

2、、操作模型线性模型：固定效应模型、随机效应模型、混合模型基本理论、混合模型方程组、BLUP由来估计软件：PEST、PIGBLUP、GBS、NETPIG、BLUP育种值估计动物模型公畜模型公畜-母畜模型外祖父模型个体间加性遗传相关矩阵A与A¯¹的计算计算个体育种值第一节有关预备知识一、分块矩阵，逆矩阵和广义逆矩阵分块矩阵用水平和垂直虚线将矩阵分为若干小块，此时的矩阵陈伟分块阵，其中的小块称为子阵。逆矩阵对于一方阵A，若存在另一矩阵B，使得BA=I，则称B为A的逆矩阵。广义逆矩阵对于任一矩阵A，若有矩阵G，满足AGA=A，则称G为A的广义逆，记为A¯。第一节有关预备知识三、线性模型模型是描述观察

3、值与影响观察值变异性的各因子之间的关系的教学方程式。分类：真实模型——非常准确地模拟观察值的变异性，模型中不含有未知成分理想模型——根据研究者所掌握的专业知识建立的尽可能接近真实模型的模型操作模型——用于实际统计分析的模型，它通常是理想模型的简化形式第一节有关预备知识线性模型：线性模型是指在模型中所包含的各个因子是以相加的形式影响观察值，即它们与观察值的关系为线性关系，但对于连续性的协变量也允许出现平方或立方项。线性模型的组成：1、数学方程式2、方程式中随机变量的期望和方差及协方差3、假设、约束和限制条件分类1固定效应模型如一个模型中除了随机误差外，其余所有的效应均为固定效应，则称此模型为固

4、定效应模型或固定模型。2随机效应模型若模型中除了总平均数μ外，其余的所有效应均为随机效应则称此模型为随机效应模型或随机模型。3混合模型若模型中除了总平均数μ和随机误差之外，既含有固定效应，也含有随机效应，则称之为混合模型。第二节BLUP的基本原理一般混合模型可表示为：y=Xb+Zu+ey是所有观察值构成的向量b是所有固定效应（包括μ）构成的向量X是固定效应的关联矩阵u是所有随机效应构成的向量Z是随机效应的关联矩阵e是随机残差向量第二节BLUP的基本原理随机变量的数学期望：方差-协方差矩阵结构：第二节BLUP的基本原理BLUP的统计特性可估函数：K'b+M'u预测函数：L'y预测误差：K'b+

5、M'u-L'yBLUP分析的实质是利用观察值的一个线性函数（L'y）对固定效应和随机效应的任意线性可估函数（K'b+M'u）进行估计和预测，要求同时满足预测的无偏性和预测误差方差最小（最佳）两个条件，由此得到的最佳线性无偏估计值（BLUE），的最佳线性无偏预测值（BLUP）。BLUP估计一般方程BLUP法前提条件所用的表型信息必须真实可靠，系谱资料必须正确完整所用的模型是真实模型；模型中的随机效应的方差组分或方差组分的比值已知混合模型方程组的一般形式混合模型方程组的简化形式混合模型方程组的度量为中与个体对应的对角线元素分子亲缘矩阵逆矩阵的计算构造所有个体的系谱列表，父母亲号先于个体号构建三角

6、矩阵个体的父母未知时：个体的父或母为时：个体的父母已知为或，假设，这时：分子亲缘矩阵逆矩阵的计算令为对角线元素组成的对角阵，让按以下规则加入已知父母的个体的有关元素构建如果双亲已知为和：如果个体父或母已知为：要加入的数值中的位置要加入的数值中的位置如果是一个非近交群体，则可直接构建如果双亲已知为和：如果个体父或母已知为：要加入的数值中的位置2-10.5要加入的数值中的位置3/4-2/31/3第三节育种值估计模型动物模型数学方程式：期望和方差：混合模型方程组：公畜模型数学方程式：期望和方差：混合模型方程组：是公畜间加性遗传相关矩阵1、公畜在群体中与母畜的胶片饿哦是完全随机的。2、母亲之间没有血

7、缘关系。3、每个母亲只有一个后代，即一个公畜的所有后代都是父系的半同胞。三个重要假设注：公畜模型只可用来估计公畜的育种值。公畜—母畜模型数学方程式：期望和方差：混合模型方程组：是公畜间加性遗传相关矩阵是母畜间加性遗传相关矩阵1、动物只有一个记录2、有记录的动物不是其它动物的双亲3、双亲无记录三个重要假设注：只适用于后裔测定的父、母亲育种值预测，而且主要适用于猪、鸡等母畜繁殖力高的畜禽外祖父模型数学方程式：期望