目录 1. 前言 2. BLUP方法 ABLUP GBLUP ssGBLUP RRBLUP 3. 贝叶斯方法 BayesA BayesB BayesC/Cπ/Dπ Bayesian Lasso 4. 机器学习 支持向量机 集成学习 深度学习 5. 其他模型 RKHS GWAS-assisted GS 非加性效应 多变量模型 多组学 6. 小结 参考资料 1. 前言 在介绍GS模型之前,我们有必要先来了解一下混合线性模型(Mixed Linear Model,MLM).混合线性模型是一种方差分量模…

目录 什么是基因组选择? 基因组选择技术的发展 基因组选择的原理和流程 基因组选择的模型 基因组选择的展望 参考资料 什么是基因组选择? 基因组选择(Genomic Selection,简称GS)这一概念由挪威生命科学大学的Theo Meuwissen 教授于2001年提出.它是一种利用覆盖全基因组的高密度分子标记进行选择育种的新方法,可通过构建预测模型,根据基因组估计育种值(Genomic Estimated Breeding Value, GEBV)进行早期个体的预测和选择,从而缩短世代间隔…

目录 1. 免费开源包/库 1.1 R包 1.2 Python库 2. 成熟软件 3. WEB/GUI工具 前面我们已经介绍了基因组选择的各类模型,今天主要来了解一下做GS有哪些可用的软件和工具.基因组选择处在热门研究阶段,每年都有不少新工具开发出来,可分析的软件非常之多,为了便于大家更加清晰地了解,这里我将它们分为免费开源包/库.成熟软件.WEB/GUI工具三类,用户使用难度依次降低. 1. 免费开源包/库 R和Python语言作为开源软件的代表,在数据分析领域有着不可替代的优势.近几年大部分…

目录 1. GS概况 2. GS模型 1)直接法 GBLUP 直接法的模型改进 ①单随机效应 ②多随机效应 2)间接法 间接法模型 基于间接法的模型改进 3. GS模型比较 模型比较结论 4.问题及展望 文献来源: 尹立林, 马云龙, 项韬, 朱猛进, 余梅, 李新云, 刘小磊, 赵书红. 全基因组选择模型研究进展及展望[J]. 畜牧兽医学报, 2019, 50(2): 233-242. 华中农大赵书红老师于2019年发表在< 畜牧兽医学报>上的综述,主要针对动物. 1. GS概况 2009年…

目录 1. 理论 2. 实操 2.1 rrBLUP包简介 2.2 实操 3. 补充说明 关于模型 关于交叉验证 参考资料 1. 理论 rrBLUP是基因组选择最常用的模型之一,也是间接法模型的代表.回顾一下,所谓间接法是指:在参考群中估计标记效应,再结合预测群的基因型信息将标记效应累加,最终获得预测群的个体估计育种值.而直接法则是指:将个体作为随机效应,参考群体和预测群体遗传信息构建的亲缘关系矩阵作为方差协方差矩阵,通过迭代法估计方差组分,进而求解混合模型获取待预测个体的估计育种值.简言之,直接…

目录 1. 优势杂交育种预测 2. GS育种原理与模型算法 岭回归和LASSO回归 贝叶斯方法 GBLUP和RRBLUP 偏最小二乘法 支持向量机/支持向量回归 其他方法 3. 模型预测能力验证 4. 局限性 基于数学建模的杂交种预测的一些假设: 影响因素 5. 展望 1. 优势杂交育种预测 杂交育种:选育优良纯合亲本,再进行亲本配组. 杂种优势与亲本间的遗传差异有关,前人通过遗传标记计算亲本间的遗传距离.但遗传距离和杂种优势的相关性只能在一定程度上定性地评价杂交组合的表现,并不能定量地预测表现…

全基因组选择(Genomic selection, GS)是一种利用覆盖全基因组的高密度标记进行选择育种的新方法,可通过早期选择缩短世代间隔,提高育种值(Genomic Estimated Breeding Value, GEBV)估计准确性等加快遗传进展,尤其对低遗传力.难测定的复杂性状具有较好的预测效果,真正实现了基因组技术指导育种实践. 原理 常规育种手段主要利用性状记录值.基于系谱计算的个体间亲缘关系,通过最佳线性无偏估计(best linear unbiased predication…

目录 1.GS研究 2.数量遗传发展 GS应用主要在国外大型动物和种企,国内仍以学术为主.近期整理相关学术文献,了解到一些相关研究人员,记录下备忘查询,但不可能全面. 1.GS研究 Theo Meuwissen(挪威生命科学大学) GS概念提出者,号称"基因组选择之父",贝叶斯方法为主,但是做动物的,所以可略过. https://www.researchgate.net/scientific-contributions/Theo-H-E-Meuwissen-2120554457 Ign…

中国农业大学等多家单位2017年合作发表在<遗传>杂志上的综述,笔记之. 作者中还有李宁院士,不胜唏嘘. 1.概述 GS的两大难题:基因组分型的成本,基因组育种值(genomic estimted breeding value, GEBV)的准确性. 基于个体的基因组估计育种值GEBV比传统基于系谱的估计育种值(estimted breeding value, EBV)准确性更高. GS实施示意图: 基于单点SNP标记的GEBV估计方法 一类基于估计等位基因效应来计算GEBV: ①最小二乘法…

目录 1. GS/GP在植物育种中的角色 2. GP模型应用 3. GP模型的准确性 4. 植物育种的GS展望 5. 小结 Genomic SelectioninPlant Breeding: Methods,Models,and Perspectives 国际玉米小麦改良中心(CIMMYT)José Crossa 2017年发表在<Trends in Plant Science>上的综述. 1. GS/GP在植物育种中的角色 过去的植物育种主要借助分子标记辅助选择法(MAS)来进行表型选择(…