全基因组关联分析中混合模型的原理、优化与应用

全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）是定位基因组中与性状显著关联的变异位点的有效方法。随着表型记录的完善、高通量基因型分型技术的发展,以及统计方法的改进,全基因组关联分析在人类疾病、动物植物遗传等领域得到了广泛的应用。假阳性是影响全基因组关联分析结果可靠性的重要因素之一。为了控制假阳性,除了校正P值,GWAS模型从最简单的方差分析（或用于质量性状的卡方检验）到加入固定效应协变量的普通线性模型（general linear model,GLM）,再到加入随机效应的混合线性模型（mixed linear model,MLM）持续改进,控制了多种混杂因素导致的假阳性。将个体的遗传效应拟合为由基因组亲缘关系矩阵（genomic relationships matrix,GRM）定义的随机效应是目前常用的方法。由于MLM的参数估计大量消耗计算资源,研究人员不断尝试模型求解优化和GRM的构建优化（GRM的构建优化同时也提高了计算效率）,最终将基于MLM计算的时间复杂度由O(MN3)逐步改进到O(MN),实现了计算速度与统计功效的飞跃。针对质量性状...     

三倍体胚乳性状遗传模型的上位性分析

    基于双列杂交体系提出一个遗传模型分析三倍体胚乳性状直接和母体上位性效应,直接加性、显性效应,细胞质效应,以及母体加性和显性效应.并运用混合线形模型分析该遗传模型.用最小范数二阶无偏估算法 (MINQUE) 估算单性状的方差分量和性状间的协方差分量.用蒙特卡罗模拟检测遗传参数的估算和模型的稳定性.模拟分析同时应用于双列杂交的平衡设计和非平衡设计.模拟结果显示在估算单性状的方差和性状间的协方差时,平衡设计和非平衡设计没有显著差异.通过估算实际水稻种子性状数据,说明在经典数量遗传研究中,加加上位变异分析是可行的.     

思茅松天然林林分生物量混合效应模型构建

本研究以云南省普洱市的思茅松天然林为对象,调查了3个位点45块样地的林分地上、根系和总生物量。以幂函数模型为基础构建林分生物量的基本模型;采用混合效应模型技术,考虑区域效应随机效应,选择基本混合效应模型,并分析模型的方差和协方差结构,分别构建3个维量的区域效应随机效应的混合效应模型;考虑林分因子、地形因子和气象因子固定效应,构建含环境因子固定效应和区域效应随机效应的林分生物量混合效应模型。所有模型均采用拟合指标和独立检验指标进行评价。结果表明:1) 从模型拟合情况看,考虑区域效应的随机效应模型均能显著提高一般回归模型的精度;在3类含环境因子固定效应模型中,含地形因子固定效应的区域混合效应模型均具有最低的AIC和BIC值,表现最好;2) 就模型独立性检验看,除地形因子固定效应的林分根系混合效应模型外,其余模型均优于一般回归模型;考虑环境因子固定效应的混合效应模型与普通区域效应混合模型相比,各个维量模型的独立性检验指标表现不一,但总体上差异不大;3) 综合考虑模型拟合和独立性检验结果,除林分根系生物量选择普通区域效应混合模型外,另2个维量均选择含地形因子固定效应和区域效应随机效应的混合效应模型。      

林分生长率非线性混合模型的构建

以浙江省丽水市为研究地,利用连续2期固定样地监测数据为建模样本,以林分平均胸径为自变量,以保留木进界木生长量之和减去枯损木消耗量后的林分蓄积年生长率为因变量,先采用联立方程组方法进行模型拟合和初选,再采用非线性混合模型方法对选定模型进行固定效应和随机效应分析,构建了胸径与生长率混合模型的联立方程组。结果表明:利用联立方程组方法构建的模型及参数,反映了建模总体生长率的平均水平,但由于未考虑起源、龄组、树种组等随机效应,拟合效果欠佳,需要采用混合模型方法进一步分析拟合。联立方程组方法拟合的模型参数,已能很好解释混合模型的固定效应;混合模型的随机效应对生长率具有显著作用,其参数值差异达显著水平。利用混合模型的随机变量各类目随机效应参数之和为零的特点,可在联立方程组模型中加入随机效应参数值建立生长率混合模型,构建胸径模型和生长率混合模型的联立方程组。模型适用性检验表明,其预测值与实测值无系统偏差,方程组具有较好的适用性;利用同期小班数据,对全市林分生长进行模型预测,其生长量和生长率与同期固定样地监测结果相比,准确度分别达到91.5%和98.7%。     

基于非线性混合效应的高山松林生物量模型研究

以云南省香格里拉县的高山松林为研究对象,选取遥感因子与地形因子作为模型中的固定效应,并以幂函数模型为基础进行林分生物量基本模型的构建;采用混合效应模型技术,根据海拔高低把样地划分为6个区域,将区域效应作为随机效应,并在基础混合效应模型基础上考虑方差和协方差结构,构建林分生物量混合效应模型,以此估测高山松林分生物量。利用AIC、BIC和Log Lik 3个拟合指标评价模型的拟合效果,利用SRE、MRE和AMRE进行最终林分生物量混合效应模型的独立性检验。结果表明:从模型拟合结果看,考虑区域效应的混合效应模型的拟合效果明显高于基础模型,其AIC和BIC值最低,Log Lik达到最大;从模型独立性检验看,考虑区域效应的混合效应模型的绝对平均误差最小(AMRE=31.52%),精度达到77.83%。综合分析,混合效应模型可有效提高高山松林分生物量估测精度。     

内蒙古绒山羊早期生长性状协方差函数估计的研究

为了研究内蒙古绒山羊生长发育的特点,试验采用内蒙古绒山羊1998~2011年的体重记录(出生重到2岁体重)资料。通过建立随机回归模型,采用单变量分析,嵌套3阶legendre模型,筛选固定效应。固定效应包括群、出生类型、性别,出生年和测定年。通过综合比较对数似然函数值、残差方差、AIC和BIC信息标准,选择拟合生长性状的固定效应。最后分别对固定效应和随机效应(加性遗传效应和永久环境效应)配合不同阶数的Legendre多项式,应用似然比及残差方差等作为综合评价指标,选择用于生长性状遗传评估的最优模型。研究结果表明,群、出生类型、性别、出生年和测定年均对所有体重影响极显著;生长性状最优遗传评估模型为LP8-8-7。     

基于Cox半参数模型检测生存性状的印记数量性状位点

在生存分析中,Cox比例风险模型和加速失效模型是研究控制数量性状位点(QTL)的生存时间的常用的方法。本文首先借助于Cox比例风险模型给出了半参数的区间定位方法去表征生存性状的印记数量性状位点(iQTL)。此方法的明显优势是无需估计复杂的"讨厌"的基线风险函数。然后构造偏似然函数并根据其推断出iQTL的参数估计。采用期望最大化算法求解iQTL位置和遗传效应的极大似然估计值。所给统计推断方法保证了整个基因组范围内的显著iQTL的估计和检验,在一系列的零假设下,给出了所检测到的iQTL的印记模式。最后,此方法应用于分析一个公开发表的小鼠模型系统数据集。     

影响中国美利奴羊(新疆型)主要经济性状的非遗传因素分析

[目的]探究主要非遗传因素对中国美利奴羊(新疆型)14月龄鉴定性状的影响,收集9 942条母羊鉴定记录.[方法]利用SAS(8.1)软件的GLM程序,分析了鉴定时年份和群别对被毛性状、剪毛性状、体型外貌、品种等级评分和鉴定时体重等性状的影响.[结果]鉴定时年份和群别对头毛评分、毛长度、毛密度评分、毛细度评分、剪毛后体重、剪毛量、体型外貌评分、品种等级评分、鉴定时体重均有极显著影响(P<0.01).[结论]在估计中国美利奴羊(新疆型)遗传参数和育种值时,鉴定时年份和群别可以作为固定效应放到模型中.     

随机效应模型下标记-QTL连锁分析方法

在QTL随机模型的框架内，通过对QTL方差组分的最大似然估计，进行家畜一般系谱群体的QTL-标记连锁分析，研究中同时考虑了性状遗传力和QTL效应的不同水平对QTL定位效果的影响。结果表明，采用QTL随机效应模型可以有效地进行标记-QTL间的连锁分析并可获得较高的检验功效，QTL位置与效应参数的估计均在合理的范围内；同时，性状遗传力和QTL方差贡献对QTL定位准确度和功效均有较大的影响，随着性状遗传力和QTL方差贡献的增大，参数估计的准确性和检验功效提高。固定性状遗传力的情况下（h^20=0．1），QTL效应由0．1→0．5时，相应的检验功效由17％提高到49％；当遗传力和QTL效应均提高到0．5时，QTL检验功效最高达到88％。     

用动物模型估计猪的主要经济性状遗传参数

通过建立动物模型 ,采用MTDFREML程序 ,对位于韩国京畿道二川郡某原种猪场 42 1 2头鉴定的长白猪资料进行了性别对长白猪主要经济性状遗传参数的影响研究 .结果表明 :长白猪主要经济性状的最小二乘均值在公母猪之间有明显差异 (p <0 .0 5 ) ;模型中同时考虑母体效应时得到的遗传力均低于没有考虑母体效应时的遗传力 .同时 ,将性别示为固定效应时的各性状间的遗传相关高于只考虑公猪时的各性状间的遗传相关 ,但低于只考虑母猪时的各性状间的遗传相关