数量性状方差组分的估计方法(续)

四、方差组分的其它估计方法除了极大似然法外,还有许多方法,如MIVQUE、MINQUE以及Henderson法等。下面我们将作一简单介绍。 (一)MINQUE法根据Henderson的算法,MINQUE估计方差组分的公式为:     

方差组分估计方法的比较

本文通过蒙特卡罗模拟产生的八个模拟资料比较了我国常用的方差分析法(不考虑场年季效应)、Henderson方法1、Henderson方法3、最大似然法、改进最大似然法与约束最大似然法。结果表明:方差分析法估计值偏差最大,而约束最大似然法的估计值最准确。     

个体遗传评定BLUP法的应用与展望

最佳线性无偏预测(Best Linear Unbiased Prediction,BLUP)是评定畜禽种用价值一种先进的方法,它将选择指数法和最小二乘估计方法有机结合起来,解决了选择指数法存在的问题。自1972年Henderson重新提出并对其作了系统阐述后,进行了大量研究,并得以广泛应用,取得了很好效果〔1,2     

湖羊不同阶段体重遗传参数与育种值估计及其与饲料效率性状的遗传相关

本研究旨在通过优化普通动物模型估计湖羊生长性状遗传参数,为湖羊选育提供参考.选取系谱记录完整的初生湖羊公羔,称取初生重、断奶重、100 d和180 d体重,并采用单栏测定100～180 d的采食量,通过ASReml-R软件利用约束最大似然法(REML)对遗传参数进行估计,利用最佳线性无偏估计法(BLUP)估算各阶段体重...     

应用BLUP方法选择秦川公牛的研究

以最佳线性无偏预测法(BIUP:Best Linear unbiased prediction)估测了13头秦川种公牛的初生重、断奶重、日增重、体高、胸围、体斜长6性状的育种值和复合育种值。用约束最大似然估计法(REML:Restricted maximum likelihood)估计方差组分,得到以上6性状的遗传力分别为0.24,0.215,0.29,0.48和0.36。由公牛加权平均传递力(WATA,weight average transmitting ability)对时间序列的回归估计群体的年平均遗传进展分别为0.1859,0.0436,1.74(kg/yr)和0.2304,0.231,0.1761(cm/yr)。分析了以往种公牛利用的合理性问题。研究表明用BIUP法选择秦川公牛是适用和有效的。     

家禽遗传力和估计育种值分析软件V1.0获计算机著作权登记

由浙江省农科院开发的家禽遗传力和估计育种值分析软件V1.0近日获得国家版权局计算机著作权登记。本软件属于家禽育种技术范围,是一个根据群体中存在亲缘关系个体和它们的生产性能资料用REML法(限制性最大似然法)得出个体的估计育种值和性状遗传力的软件。     

用MTDFREML方法估计优质细毛羊主要经济性状的遗传参数

遗传参数估计是家畜育种工作的一项基本任务，因为育种方案的制定必须以准确、可靠的遗传参数估计为前提条件。国内外的大量研究证明，REML（restricted maximum likelihood）法是目前动物育种中遗传参数估计比较理想的方法。由于REML方法计算比较复杂，Graser在1987年提出了REML的非求导（derivative-free）算法，其基本思想是根据观察值向量线性函数K’Y的似然函数，用非求导方法使自变量在参数空间内变化取值而得到似然函数的极值，从而估计方差组分。这一相对简单的算法使得REML方法在动物育种中得以广泛应用。     

应用ML和REML法监测基于Wood模型奶牛泌乳曲线形状的研究

利用最大似然法(ML)估计了内蒙古三河牛泌乳曲线基于不完全伽马函数(Wood)的不同统计模型,对各模型的差异用似然比(LR)进行检验。结果表明,模型Ⅲ显著优于模型Ⅱ和模型Ⅰ(P<0.01)。采用限制性最大似然法(REML)对模型Ⅲ估计得出,泌乳初期奶量在不同胎次(pari)、产犊年度(year)、产犊季节(seas)、场(herd)下具有显著差异(P<0.05);测定日产奶量的变化率随测定日(t)、测定日自然对数(t')的推移,以及胎次与测定日(t)及其自然对数(t')交互作用的不同差异极显著(P<0.01),泌乳初期奶量与t'和t的斜率系数之间存在显著的正或负相关(P<0.01)。     

基于多层感知机的绵羊限性性状基因组选择模拟研究

旨在将多层感知机(multilayer perceptron, MLP)应用于绵羊限性性状基因组选择中，并在多种情况下与其他经典基因组选择方法进行比较分析。本研究利用Qmsim软件模拟2个绵羊群体Pop1和Pop2的表型数据和基因型数据。在MLP中使用人工神经网络(artificial neural network, ANN),线性模型中使用约束性最大似然法(residual maximum likelihood, REML)估计不同群体的遗传参数。利用Python语言自编MLP模型，利用DMU软件实现最佳线性无偏预测(best linear unbiased prediction, BLUP)、基因组最佳线性无偏预测(genomic BLUP)和一步法(single-step GBLUP, SSGBLUP)模型，评估不同情况下各方法遗传力(heritability,h²)和育种值估计方面的差异。各情况下，MLP和SSGBLUP均显著(P<0.05)优于GBLUP和BLUP。在3种情况下MLP的h²估值与SSGBLUP差异不显著：h     

方差组分估计方法的研究

本文利用最大似然法、改进最大似然法与约束最大似然法估计了猪的出生重与二月龄体重的方差、协方差组分和遗传参数。配合的模型为多性状动物模型。典型变换的引入大大降低了计算量。     

肉羊育种值最佳线性无偏预测模型建立方法

最佳线性无偏预测(Best Linear Unbiased Predic-tion,简称BLUP)是一种畜禽遗传评定的优秀方法,目前已成为国际上公认的测定种畜育种值最为理想的方法。与其它后裔测定方法(如母女比较法、同群比较法、指数选择法等)相比,BLUP方法所产生的误差方差最小,估计值的期望与“真值”相等,可在大范围内消除因选择和淘汰等原因造成的偏差,并提供了一种校正偏差的有效方法,当条件发生变化时,也容易对它进行修改。自Henderson20世纪70年代提出BLUP育种值估计的原理后,利用BLUP估计育种值的方法开始受到各国育种工作者的重视,经过大量的研究和…     

我国杜洛克、长白、大白猪区域性联合遗传评估研究

旨在根据我国杜洛克、长白和大白猪3个品种的场间遗传联系情况进行区域性跨场联合遗传评估,为全国联合遗传评估奠定基础。本研究利用杜洛克、长白和大白3个猪种分别在9个遗传关联组共39家国家生猪核心育种场2011-2016年的生长性状数据126 070条、187 975条和491 350条,繁殖性状数据36 542、78 409条、195 031条。生长性状包括达100 kg体重日龄(age to 100 kg,AGE)、100 kg活体背膘厚(backfat to 100 kg,BF),繁殖性状为总产仔数(total number born,TNB)。遗传参数和育种值分别采用约束极大似然方法(restricted maximum likelihood,REML)和最佳线性无偏预测法(best linear unbiased prediction,BLUP)进行估计。结果表明,区域性联合遗传评估的遗传力比单场评估更准确,同样,跨场联合评估育种值估计的准确性要高于单场遗传评估。杜洛克、长白、大白猪AGE联合评估的平均准确性比单场评估分别提高了20. 9%、11. 9%、17. 3%; BF联合评估的平均准确性比单场评估分别提高了21. 3%、16. 3%、21. 0%; TNB联合评估的平均准确性比单场评估分别提高了31. 2%、14. 4%、6. 6%。联合评估后群体规模变大,遗传变异增大,个体育种值估计准确性提高,有助于联合育种。因此,我国开展杜洛克、长白和大白猪3个品种的区域性联合遗传评估是可行的。     

对敖汉细毛羊早期性状遗传参数估计的研究

运用动物模型BLUP法(最佳线性无偏预测法)和MTDFREML法(多性状非求导约束最大似然法)对敖汉细毛羊的早期性状进行了分析,得出了初生重、断乳重和周岁重的遗传力,并就遗传参数估计结果进行了讨论。     

应用线性混合模式估计秦川牛育种值的统计方法

引言本文将根据美国C、R、汉特森博士(1974)提出的线性混合模式来估计种公牛育种值。他认为这是从最小二乘分析稍作改良后形成的最优无偏估计法(BLUP),开始应用于乳用种公牛的后裔测验。我们企图推广应用到黄牛的改良上来,并于1983年     

BLUP法在畜禽个体遗传评估中的应用与展望

最佳线性无偏预测（BLUP）是评定畜禽种用价值的一种先进方法，将选择指数法和最小二乘估计方法有机结合，解决了选择指数法存在的问题。自20世纪70年代以来，BLUP法已在奶牛、肉牛、猪、羊及家禽的遗传改良中得到了广泛应用。本文主要就BLUP法的研究进展及相关问题进行综述、讨论，供参考。     

应用REML方法评估蛋鸡哈氏单位遗传参数

试验旨在评估蛋鸡群体哈氏单位遗传潜力,比较分析不同动物模型获得的遗传参数、育种值排序。以东乡绿壳蛋鸡与白莱航鸡构建F2资源群体,采集哈氏单位数据18 401条,应用约束最大似然法(REML)解析方差参数、遗传力和遗传相关系数。结果表明:蛋鸡资源群体32～60周龄哈氏单位遗传力为0.14～0.30;遗传相关系数为0.54～0.96,表型相关系数为0.16～0.38;多性状动物模型与单性状动物模型预测的育种值排序相关系数较低。结果显示蛋鸡选育群体哈氏单位遗传力属于中等偏下,若想获取遗传进展需要长期选择;多性状动物模型能够获得性状间遗传相关信息,估计的遗传参数误差较小,提示选育哈氏单位时宜选择多性状动物模型。     

动物模型BLUP法应用于肉用山羊育种的探讨

BLUP法 (BestLinearUnbiasedPrediction) ,即最佳线性无偏预测法 ,是美国数量遗传学家C R Henderson在 2 0世纪5 0年代初提出的。这个方法也由过去的公畜模型 (SireModel )过渡到了动物模型 (AnimalModel ) ,并成为当今世界最先进的育种值估计方法 ,广泛应用于种畜的遗传评定。本文综述了BLUP法的基本原理、优点以及我国肉用山羊育种的现状 ,提出了将BLUP法应用于肉用山羊育种的技术路线、现有基础和亟待解决的问题。     

三河牛部分经济性状的遗传参数估计

利用内蒙古谢尔塔拉种牛场1977—2005年间1835头三河牛的育种记录,对305 d产奶量、外貌评分、体高、体斜长、胸围、管围、体重共7个性状进行遗传统计分析,并应用动物模型,借助约束最大似然法(REML)和DMU软件估计上述数量性状的参数。结果表明,305 d产奶量、外貌评分、体高、体斜长、胸围、管围、体重的遗传力分别为0.26、0.18、0.38、0.21、0.28、0.20、0.39;体重与体尺的遗传相关在0.51～0.72之间。     

方差组分的最大似然估计

一、引言方差组分估计又称方差分量分析,它大大开阔了方差分析的应用领域.尤其在动植物遗传育种的研究中很有用处,在家畜育种中,多数情况下的遗传参数可以用遗传方差和遗传协方差表示.目前方差组分估计已广泛应用于动物育种的以下几个方面1.构造选择指数.2.混合模型最佳线性无偏估计(Blμp法).     

仔猪均匀度遗传参数估计及影响因素分析

本研究对仔猪均匀度遗传参数进行估计并对影响仔猪均匀度的固定效应(年份、配种季节及胎次)进行统计分析。旨在为育种工作提供仔猪均匀度遗传参数数据支持,了解非遗传因素对养猪生产的影响,为猪场生产管理提供参考。本研究对2 766窝纯种大白母猪产仔记录进行统计分析,利用动物模型REML(约束最大似然)法估计群体重要繁殖性状的遗传力及性状之间的遗传相关,并建立固定效应模型对仔猪均匀度影响因素进行最小二乘分析。结果表明:群体仔猪均匀度、总产仔数、产活仔数、产死仔数及初生窝重的遗传力分别为0.096、0.107、0.101、0.068、0.171;仔猪均匀度与总产仔数以及仔猪均匀度与产死仔数之间都存在正的遗传相关,遗传相关系数分别为0.205、0.157。固定效应方差分析表明,季节对仔猪均匀度影响显著(P=0.023 6);胎次与产仔数对仔猪均匀度影响极显著(P=0.001)。仔猪均匀度是可遗传的,其遗传力与产仔数遗传力相近。结合现代育种手段,制定合理的育种方案,仔猪均匀度是能够得到改良的。仔猪均匀度与总产仔数、产死仔数之间存在正的遗传相关。因此,育种工作中不能一味追求高产,应适当考虑仔猪均匀度,减少仔猪死亡率,最大限度的提高母猪年生产力。