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1利用不同信息来源进行遗传评定1

1.1引言1

1.2基本模型1

1.3根据个体本身信息预测育种值2

1.3.1单一记录2

1.3.2重复记录3

1.4根据后裔记录估计育种值5

1.5通过系谱预测育种值7

1.6根据相关性状预测育种值8

1.7选择指数9

1.7.1选择指数的精确性10

1.7.2利用不同来源信息计算相关性状选择指数的例子11

1.7.3综合育种值的预测14

1.7.4使用预测遗传价值计算总经济指数15

1.7.5约束选择指数16

1.7.6结合了育种值和遗传标记信息的选择指数17

2亲属间的遗传协方差19

2.1简介19

2.2分子亲缘相关矩阵19

2.3亲缘相关矩阵的分解20

2.4计算亲缘相关矩阵的逆22

2.4.1不考虑近交时，计算分子亲缘相关矩阵的逆22

2.4.2考虑近交时，计算分子亲缘相关矩阵的逆24

2.5计算父亲-外祖父模型中亲缘相关矩阵的逆26

2.6例子27

3育种值的最佳线性无偏预测：有一个随机效应的单性状模型29

3.1引言29

3.2理论背景简介29

3.3单个个体的评估模型（动物模型）31

3.3.1构建混合模型方程组32

3.3.2后裔产量的离差36

3.3.3评估的精确性38

3.4公畜模型39

例子39

3.5缩约动物模型41

3.5.1定义模型42

3.5.2例子43

3.5.3其他算法46

3.6有分组的动物模型46

例子48

4育种值的最佳线性无偏预测：有随机环境效应的动物模型53

4.1引言53

4.2重复力模型53

4.2.1定义模型53

4.2.2例子54

4.2.3计算女儿产量的离差57

4.3有共同环境效应的动物模型58

4.3.1模型定义58

4.3.2例子58

5育种值的最佳线性无偏预测：多性状动物模型61

5.1引言61

5.2设计矩阵相同，没有缺失记录61

5.2.1模型定义61

5.2.2例子63

5.2.3多性状动物模型遗传评定的剖分64

5.2.4多性状动物模型评定的精确性66

5.2.5在多性状动物模型中计算女儿产量的离差67

5.3设计矩阵相同，有缺失记录68

例子68

5.4设计矩阵不相等70

5.4.1例子70

5.4.2在多性状动物模型中计算女儿产量的离差72

5.5不存在环境协方差时的多性状动物模型73

5.5.1不同亲属的记录性状不同73

5.5.2多性状、不同国家奶牛的遗传评定（MACE）75

6降低多性状动物模型维数的方法83

6.1引言83

6.2典型转换83

6.2.1模型84

6.2.2例子84

6.3乔列斯基转换86

6.3.1计算转换矩阵和定义模型86

6.3.2例子86

6.4因子分析和主成分分析88

6.4.1因子分析89

6.4.2主成分分析92

6.4.3降秩PC模型分析93

7母体性状模型：动物模型和缩约动物模型95

7.1引言95

7.2单个母体性状的动物模型95

例子96

7.3有母体遗传效应的缩约动物模型100

例子101

7.4父亲-外祖父模型104

8群居互作模型105

8.1简介105

8.2有群居互作效应的动物模型107

例子108

8.3互作模型估计方程的剖分110

8.4使用相关误差结构（correlated error structure）进行分析112

9纵向数据的分析113

9.1引言113

9.2固定回归模型113

例子114

9.3随机回归模型119

9.3.1例子120

9.3.2在随机回归模型中个体效应解的剖分123

9.3.3计算女儿产量的离差126

9.3.4估计育种值的可靠性126

9.3.5利用样条函数的随机回归模型127

9.3.6母体性状的随机回归模型129

9.4协方差函数129

降阶协方差函数的拟合131

9.5随机回归模型与协方差函数的等价性135

10遗传标记在育种值预测中的使用136

10.1引言136

10.2定义含有标记信息的模型136

10.3计算MQTL效应的协方差矩阵（Gv）137

例子138

10.4G的其他算法139

10.5计算G的逆141

10.6当含有标记信息时，预测育种值144

例子145

10.7直接预测MQTL的加性遗传值146

例子147

10.8预测总的加性遗传值148

例子149

10.9当两个标记间有一个QTL时的分析150

10.9.1基本模型150

10.9.2计算协方差矩阵G151

10.9.3例子153

11基因组育种值的计算以及基因组选择156

11.1引言156

11.2一般线性模型157

11.3基因型的编码和标准化157

11.4把SNP效应当作固定效应的模型157

11.5计算SNP效应的混合线性模型161

11.5.1SNP-BLUP模型161

11.5.2等价模型：GBLUP164

11.5.3等价模型：选择指数法166

11.6有多基因效应的混合线性模型167

11.7一步法169

11.8用Bayesian方法计算SNP效应172

11.8.1BayesA172

11.8.2BayesB175

11.8.3BayesC176

11.8.4BayesCπ178

11.9交叉验证和基因组可靠性179

11.10用不同模型得到的SNP效应结果的理解180

12非加性动物模型181

12.1引言181

12.2显性亲缘相关矩阵181

12.3包含显性效应的动物模型181

12.3.1单独求解动物个体效应和显性效应182

12.3.2直接求解总的遗传值184

12.4快速计算显性相关矩阵的逆185

12.4.1子效应的亲缘相关矩阵的逆186

12.4.2预测显性效应187

12.4.3计算显性效应和子效应间的亲缘相关矩阵的逆188

12.5上位效应191

12.5.1上位效应和子效应间亲缘相关矩阵的逆（U-1）的计算191

12.5.2例子192

13等级分类性状的分析194

13.1引言194

13.2阈性状模型195

13.2.1定义正态分布的一些函数195

13.2.2数据组织和阈性状模型195

13.2.3例子197

13.3数量性状和二元性状的联合分析204

13.3.1数据和模型定义204

13.3.2例子206

14生存分析212

14.1简介212

14.2功能性生存212

14.3截尾212

14.4生存分析使用的模型213

14.4.1线性模型213

14.4.2随机回归模型213

14.4.3比例风险模型214

14.4.4生存函数的非参数估计216

14.4.5回归生存模型216

14.4.6混合模型218

14.4.7分组数据生存模型220

15 遗传参数估计222

15.1引言222

15.2单性状公畜模型222

15.3例子222

15.4扩展模型224

15.5例子224

15.6动物模型225

15.7例子228

16吉布斯抽样在方差组分估计和育种值预测中的应用231

16.1引言231

16.2单性状动物模型232

16.2.1先验分布232

16.2.2联合分布和全条件分布232

16.2.3根据吉布斯抽样结果进行推断234

16.2.4例子235

16.3多性状动物模型236

16.3.1先验分布236

16.3.2条件概率237

16.3.3例子238

17求解线性方程组240

17.1引言240

17.2直接求逆240

17.3混合模型方程组的迭代计算240

17.3.1雅可比迭代240

17.3.2高斯-赛德尔迭代243

17.4数据迭代244

17.4.1未分组的动物模型246

17.4.2有分组的动物模型250

17.4.3有母体效应的缩约动物模型252

17.5先验共轭梯度算法260

17.5.1计算策略260

17.5.2例子261

附录A 矩阵代数简介264

附录B 基于矩阵L求解近交系数的快速算法270

附录C BLUP的推导和证明以及关于后代贡献的计算274

附录D 遗传评估准确性的计算277

附录E 典型转换和乔列斯基分解280

附录F 逆回归育种值的计算285

附录G 计算在不同年龄或时期评估时的Legendre多项式矩阵φ287

参考文献289

主题索引299