遗传参数的估算
蛋鸡蛋品质遗传参数估计
蛋鸡蛋品质遗传参数估计蛋鸡蛋品质是农业生产中一个重要的指标，直接影响到蛋产品的市场竞争力和消费者的口碑评价。
蛋鸡蛋品质的遗传参数估计是衡量蛋鸡遗传育种的重要指标之一，对于优化蛋鸡养殖管理和提高蛋鸡蛋的品质具有重要意义。
蛋鸡蛋品质的遗传参数蛋鸡蛋品质的遗传参数是指通过遗传育种方法，对蛋鸡的遗传背景和表现性状进行研究，得出的能够反映蛋鸡蛋品质遗传潜力的参数。
常见的蛋鸡蛋品质遗传参数包括孵化率、蛋壳色泽、蛋黄颜色、蛋清透明度、蛋白质和脂肪含量等。
孵化率是指蛋鸡蛋进行孵化后孵化出的仔鸡数量与总孵化蛋数量之间的比率。
孵化率高的蛋鸡群体意味着其遗传背景中携带了良好的孵化率基因。
蛋壳色泽是指蛋壳的外观颜色，通常分为白壳和棕壳两种。
蛋壳色泽的遗传背景决定了蛋鸡产蛋后蛋壳颜色的分布情况。
蛋黄颜色是指蛋黄的颜色深浅程度，常见的有浅黄、深黄两种。
蛋黄颜色的遗传参数可以通过对蛋黄中营养物质代谢途径的研究来估计。
蛋清透明度是指蛋清的浑浊度和透明度，与蛋白质含量和蛋白质的类型有关。
蛋清透明度的遗传参数可以通过蛋清中各种蛋白质含量和蛋白质类型的研究来估计。
蛋白质和脂肪含量是指蛋品中的蛋白质和脂肪含量。
这两个参数对于蛋鸡蛋的品质和营养价值具有重要影响，是决定蛋鸡蛋产品市场竞争力的重要指标。
蛋鸡蛋品质遗传参数的估计方法蛋鸡蛋品质遗传参数的估计通常采用统计遗传学方法，结合大样本的蛋鸡实测数据和遗传参数估计模型。
其中，常见的方法包括：1.方差分析法：通过对蛋鸡品系的多代群体进行一系列的制度设计、实测数据收集和统计分析，得出各个遗传参数的估计值。
2.繁殖力检测法：通过对蛋鸡群体繁殖能力的实测和血缘关系的分析，得出各个遗传参数的估计值。
3.遗传背景分析法：通过对蛋鸡遗传背景的基因分型和表现型数据的比较分析，得出各个遗传参数的估计值。
这些方法都需要大量的实测数据和统计分析，以准确估计蛋鸡蛋品质遗传参数。
应用价值蛋鸡蛋品质遗传参数估计的研究对于蛋鸡遗传育种和蛋鸡蛋产品质量改良具有重要价值：1.优化蛋鸡遗传育种策略：通过估计蛋鸡蛋品质遗传参数，可以准确评估蛋鸡个体和群体的遗传潜力，优化育种目标和遗传改良策略。
遗传参数的计算
遗传参数的计算遗传参数是在遗传学中用来描述基因转移的速率和其他相关参数的数值。
计算遗传参数是为了更好地理解遗传变异、遗传漂移、基因频率变化等遗传现象，并且可以为基因研究和进化生物学提供有益的信息。
在遗传学中，有几个重要的遗传参数需要计算：迁移率（migration rate）、突变率（mutation rate）、选择差异（selection differential）、基因频率（gene frequency）和遗传方差（genetic variance）。
下面将对这些遗传参数的计算进行简要介绍。
迁移率是指群体间基因交换的速率。
通常用符号m表示。
迁移率的计算需要知道群体之间的迁移速率和每个群体内的个体数量。
例如，如果有两个群体，每个群体内有100个个体，每代迁移10个个体，那么迁移率m=10/100=0.1。
突变率是指每个基因座发生突变的概率。
突变率的计算可以通过实验或者观察来获得。
一般情况下，突变率比较低，通常用非常小的小数表示。
突变率的单位是每个基因座上的突变个数/每个基因座上的个体数。
例如，如果某个基因座上有100个个体，观察到1个突变，那么突变率就是0.01。
选择差异是指选择作用引起的基因频率变化。
选择差异可以通过比较不同基因型个体的适应度来计算。
适应度可以用生存率、繁殖成功率等指标来衡量。
选择差异的计算需要知道各基因型个体的适应度和各基因型的频率。
通过适应度和频率的乘积再求和可以得到选择差异。
基因频率是指一个给定基因型在总个体群体中的百分比。
基因频率的计算可以通过统计一个给定基因型在群体中的个体数并除以总个体数得到。
例如，某个基因型在总个体数为1000的群体中有100个个体，那么该基因型的频率为100/1000=0.1。
遗传方差是指基因座上基因频率的变异程度。
遗传方差的计算需要知道不同基因型个体的频率以及各个基因型个体的相对适应度。
根据遗传方差的定义可以得到其计算公式。
以上是关于遗传参数的计算方法的简要介绍。
儿童遗传身高的计算方法
儿童遗传身高的计算方法
儿童的身高由遗传和环境两个因素决定。
遗传因素是指父母的身高遗
传给子女，而环境因素包括饮食、生活习惯、运动等。
为了预测儿童的身高，可以使用遗传身高计算方法。
下面将详细介绍遗传身高计算的方法。
1.遗传身高法则
根据遗传学原理，孩子的身高受到父母身高的影响。
一般来说，孩子
的身高会接近父母身高的平均值。
在这个过程中，性别也会起到一定的作用。
男孩的身高相对女孩要高一些。
2.使用计算公式
根据遗传身高法则，可以使用以下计算公式来预测孩子的身高：
-对于男孩：(父亲身高+母亲身高+5)/2
-对于女孩：(父亲身高+母亲身高-5)/2
这个公式计算出的结果是预测的儿童身高。
参数父亲身高和母亲身高
以厘米为单位。
3.异常情况的处理
尽管上述计算公式可以作为一个初步的估算，但并不适用于所有情况。
有些家庭存在身高基因突变或其他环境因素，这会导致预测结果产生较大
偏差。
此外，这个计算方法无法预测孩子在成长过程中的具体变化。
4.个别情况的分析
在一些情况下，孩子的身高可能会超过或低于父母身高的平均值。
例如，如果父亲或母亲其中一方的身高明显高于平均身高，那么孩子的身高
可能会较高。
同样，如果父亲或母亲其中一方的身高明显低于平均身高，
那么孩子的身高可能会较低。
5.其他因素的影响
除了遗传因素外，其他环境因素也会对儿童身高产生影响。
良好的饮食、足够的睡眠、合理的运动以及健康的生活习惯都会促进孩子健康成长，从而有助于达到潜在身高。
檫树半同胞子代遗传参数估计与早期选择
安徽农学通报2023年16期林业科学檫树半同胞子代遗传参数估计与早期选择吴文生（福建省福鼎后坪国有林场，福建福鼎355200）摘要本文对营建于2011年的檫树母树林半同胞子代测定林树高性状各林龄遗传参数进行了分析，结果表明：在林龄1～11年时，檫树树高性状表型变异系数呈随林龄增大而减小的趋势，变化范围为17.0%～27.0%；遗传变异系数无明显变化趋势，变化范围为5.0%～8.5%；单株遗传力整体呈随林龄增大而增大的趋势，变化范围为0.11（0.04）～0.41（0.07）；林龄3年与11年时的加性遗传相关系数为0.60（0.12）；林龄2年与11年时的表型相关系数为0.64（0.02）；按照10%的入选率筛选出3个优良家系，遗传增益均值为24.6%；按照0.1%入选率筛选出9个优良单株，遗传增益均值为23.2%。
关键词檫树；遗传力；遗传相关中图分类号S791.27文献标识码A文章编号1007-7731（2023）16-0081-04檫树（Sassafras tsumu（Hemsl.）Hemsl.）又名檫木、黄楸木，是樟科（Lauraceae）檫木属（Sassafras J. Presl）的多年生落叶大乔木，也是我国的特有树种，广泛分布于长江以南地区[1]。
檫树生长迅速，干型通直，木材紧密，纹理美观，有芳香的气味，具有较强的防虫防腐功能，是优良的装修、家具、造船及工艺品用材[2]。
檫树树叶会在秋天变成红色，其也是一种常用的园林景观树种[3]。
檫树喜光，在温暖湿润的气候及深厚、肥沃、排水良好的酸性土壤环境中生长较好，在土层瘠薄、迎风、干燥、积水的环境中长势较差[4]。
我国于20世纪70—80年代在南方13个省（区）进行了大规模檫树实生人工林造林，为良种选育工作提供了丰富的基础材料，檫树现已成为福建省人工林发展的重要造林树种之一[5]。
本研究的主要目的是通过分析檫树母树林半同胞子代树高性状各林龄的表型表现、遗传变异及林龄间的相关性，进一步了解该树种的遗传多样性与遗传稳定性，为檫树的良种选育工作和人工林经营提供可靠的参考数据。
遗传参数的计算范文
遗传参数的计算范文遗传参数是指用来描述和量化遗传物质在一个种群或个体中的分布、变异、遗传关联等特征的参数。
在基因组学和遗传学研究中，遗传参数的计算是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解基因组的组成和功能，从而揭示物种进化、个体发展和疾病发生等过程的规律。
1. 遗传方差（Genetic Variance）：遗传方差描述了其中一性状在整个种群中的遗传贡献。
它可以通过分析亲子代间和同卵双生子间的性状差异来计算。
遗传方差的大小直接反映了其中一性状受遗传因素影响的程度，同时也是进化过程中的重要驱动力。
2. 突变率（Mutation Rate）：突变率表示单位时间或进一步指代代数单位内，种群个体中发生突变的频率。
突变率的计算可以通过观察新突变体的出现来进行估算。
突变率的大小对于遗传进化和遗传变异的研究具有重要的意义。
3. 选择强度（Selection Intensity）：选择强度描述了环境选择对种群中个体的影响程度。
它可以通过比较个体在不同环境条件下的生存和繁殖能力来计算。
选择强度的大小可以决定种群中一些基因的频率，进而影响整个群体的适应性。
4. 迁移率（Migration Rate）：迁移率指的是种群之间的基因流动频率，它反映了种群间基因的交换程度。
迁移率的计算可以通过研究不同地理群体间的基因频率差异来进行。
迁移率对于种群间基因多样性的维持和物种形成具有重要作用。
以上仅是遗传参数中的一部分，而且每个参数的计算还涉及到具体的实验设计和数据分析方法。
在实际研究中，科学家们通常会根据研究对象和问题的不同，选择合适的方法来计算遗传参数，并通过大量的数据收集和统计分析，来获取准确和可靠的结果。
总结起来，遗传参数的计算是遗传学研究的重要组成部分，它可以帮助我们揭示基因组的结构和功能，从而深入了解物种进化和个体发育的规律。
随着技术的不断发展和数据的积累，遗传参数的计算将为我们提供更多、更详细的遗传信息，推动遗传学和基因组学的研究进一步发展。
MTDFREML法估算杜洛克猪遗传参数
１ ３ 分析模型 ．
繁殖性状分析模型为 ：， ＋ 什 Ｗｍ＋ Ｓ Ｐ ＝ Ｓｐ 一
析的先验值 。 表４ 出了杜洛 克猪繁殖性状的遗传力、 列 母体遗 传效应、 永
由表４ 可见 ， 杜洛克的繁殖பைடு நூலகம் 状ＮＢ Ｔ Ａ、 ＮＢ、 Ｗ Ｂ Ｌ Ｌ 、 Ｗ， 的
其 中，是 观察值向量 ； ｂ是 固定效 应向量 （ 包括场年季、 胎 久环境效 应和窝效应的估计值 。 次 ） 是随机动物效应向量 ；１是母体随机遗传效应向量 ； ； ｉ ７
． 为 固定 效应 ， 母猪个体号 作为计算个体 的动物效应 ， 系谱 中的 ２ ２繁殖性状 的方差组分与遗传 力
母猪号用于计算母体遗传效应或永久环境效应（ 非相关随机效 表３ 给出 了分析的繁殖性状的各方差组分 ， 从这些数据可
应 ）母 猪出生所 在窝号 作为估计 非相关随机效应 （ ， 窝效应 ）】 以估计 出相应的遗传参数 ， 。 还可作为以后用ＭＴ ＲＥ 法分 ＤＦ ＭＬ
关键词 ： 杜洛克猪 ；Ｍ Ｄ Ｒ： Ｉ Ｔ ＦＩ ． ： ；遗传参数 Ｍ
遗传参数方差组分估计的准确性 ， 一直是遗传育种学家所 活仔数 （ Ａ） 初生窝重（ ＷＢ） １ ＮＢ 、 Ｌ 和２ 日龄窝重 （ ｗ， 。 Ｌ 。 ） 追求 的 目标 。 育种方 案的制定和优化 必须以准确 、 可靠的遗传
５ ２
ＳＷ Ｎ Ｉ Ｕ Ｔ Ｓ Ｅ ＣＥ ２０ ６ ０７ Ｉ Ｅ ＮＤ Ｓ ＲＹ ＣＩ Ｎ ０．
维普资讯
五 值。 体尺性状有６ 月龄体高 、 围、 胸 体长 和腿臀围， 单位为ｃ 背 效应向量 ； ｍ。 膘厚和达 １ ０ ｇ ｋ 体重 日龄的校正公式参 照《 ０ 全国联合育种方 计矩阵 。 案》 ４ 。 月龄体重校正到达 １ ０ ｋ 体重 日龄参 照陈斌…的方法 。 ０ ｇ
玉米产量及相关性状的配合力分析和遗传参数估算
玉米产量及相关性状的配合力分析和遗传参数估算王铁固;赵新亮;张怀胜;马娟;佘宁安;陈士林【摘要】以7个玉米自交系为母本,5个自交系为父本,按不完全双列杂交试验设计,组配了35个杂交组合,对其产量及相关性状进行配合力分析和遗传参数估算.结果表明:产量及相关性状在不同亲本间以及同一亲本不同性状间一般配合力效应存在着显著差异,同一自交系同一性状不同组合间特殊配合力也存在着显著差异,一般配合力低的自交系也有特殊配合力较高的组合出现.产量一般配合力较高的亲本为P4(济533)、P7(K1516)与P12(PH4CV).在特殊配合力分析中,产量以P5(浚0566)/P12( PH4CV)特殊配合力最高,P5(浚0566)/ P10(986)最低.百粒重、粒长、穗长与穗行数狭义遗传率较高,可在早代选择；穗粗、穗位高、轴粗与虚尖长狭义遗传率也较高,但这些性状对产量是负向效应,应综合考虑这些性状；产量与单穗重的狭义遗传率低,应在晚代选择.【期刊名称】《广东农业科学》【年(卷),期】2012(039)010【总页数】4页(P15-17,34)【关键词】玉米;产量;配合力;NCⅡ【作者】王铁固;赵新亮;张怀胜;马娟;佘宁安;陈士林【作者单位】河南科技学院生命科技学院,河南新乡453003;河南科技学院生命科技学院,河南新乡453003;河南科技学院生命科技学院,河南新乡453003;河南科技学院生命科技学院,河南新乡453003;河南科技学院生命科技学院,河南新乡453003;河南科技学院生命科技学院,河南新乡453003【正文语种】中文【中图分类】S513.032玉米是我国重要的粮、经、饲兼用型作物，在我国的粮食持续增产中占有重要地位。
配合力的高低是衡量一个玉米自交系优劣的主要标准，是综合评价自交系各性状配合能力的一个指标。
据赖仲铭等[1]研究年份对玉米经济性状配合力及其地点互作的影响表明，不同年份进行鉴定和选择的效果是基本一致的。
肉羊遗传参数的估计
公羊组 内 自由度 ： ￣Ｘ — ｄ， ｎＫ ｆ＝
公 羊 组 内 平 方 和 ：Ｓ ㈤ ∑ Ｓｗ ＝ ∑ 一
公羊组 问 自由度 ： ￣ｋ １ ｄ 一 ｆ
公 羊 组 问 平 方 和 ：Ｓｉ Ｓ， ㈣＝∑Ｃ － Ｅ ｘ （ Ｘｘ） Ｅｎ ２ ／
本 文首 次发 表 在 本刊 ２０ ０ ４年 增 刊 。
只， 计算 结果 列于表 ２ 由表 ２可 以看 出 ， ｔ 。 用 检验
法 进 行 显 著 性 检 验 ， 果 为 差 异 显 著 ． 遗 传 力 的 结 从
００ １ ） １０ ０
呼 和浩 特
０１０ １２ 内蒙 古 肉 羊 繁 育 开发 工程 中心 ， 蒙 古 ０ ３ ；． 内
呼 和 浩 特
摘要： 家畜 数 量 性 状 的遗 传 规 律 反 映 了 畜 禽 品 种 的 种 质 特 性 ， 时 ， 同 家畜 数 量 性 状 遗 传 参 数 也 是 确 定 选 种 方 法 、 测 选择 效 果 、 计 育种 值 、 定 选择 指 数 以及 进 行 间接 选 种 的 重 要 依 据 。 预 估 制
ＳＥ・ ７ ） ＝ ＶＳ・ ・ｈ ） ： （ 。：ｔ ＾ １ Ｅ （
∞ｄＳ￣ （ ・ ． ｓ ｆＳ ！
１９ － ２ ０ ９ ５ ０ ２年 全 部 个 体 的 断 乳 重 记 录 和 系 谱 记
录。
１２ 方 法 与 公 式 ．利用半 同胞相 关法计 算初 生重 、 断乳重 的遗 传
研 究 ， 有 自己 的 肉羊 种 羊 基 地 和种 羊 场 。 １ ９ 拥 ９ ５年
无患子优株子代苗期选择及遗传参数估算
无患子优株子代苗期选择及遗传参数估算沈凌;魏志恒;张珉;程勇;吴际友;盛孝前;盛克寨【期刊名称】《湖南林业科技》【年(卷),期】2022(49)5【摘要】以湖南省内外21株无患子优株种子为材料开展育苗试验研究,对21个优株子代的苗高、地径生长情况进行调查分析,估算无患子优株子代苗期生长的遗传参数,以此对无患子优株子代遗传特性进行整体评价,为往后育种策略制定提供参考。
结果表明:参试的21个无患子优株子代在苗期的苗高和地径生长具有极显著差异,整个群体苗高、地径的表型遗传变异系数较大,分别达到了31.13%和25.03%,优株子代间性状变异丰富,极具选优空间;同时,无患子优株子代苗期苗高、地径遗传力分别达0.7983和0.7824,遗传变异系数分别达12.74%和8.66%,并具有极显著的相关性。
相较于其他树种,无患子优株子代的遗传稳定性较高,进行优株子代选优可获得显著的遗传增益。
以苗高和地径的遗传增益均大于15%作为优株子代入选条件,对21个无患子优株子代进行初步选优,初步优选出了SM21、SM5、SM4、SM17和SM9共5个优良无患子优株子代。
【总页数】6页(P91-96)【作者】沈凌;魏志恒;张珉;程勇;吴际友;盛孝前;盛克寨【作者单位】株洲市林业局;湖南省林业科学院;石门县林业局;湖南无患子农林发展有限公司【正文语种】中文【中图分类】S603.2【相关文献】1.高产油脂无患子优树的选择2.无患子皂苷高产优树选择3.江南油杉优树子代家系苗期遗传变异与早期选择4.不同种源无患子苗期生长性状遗传变异研究5.无患子优树种实表型及子代生长性状变异特征因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
兴安落叶松自由授粉家系方差分析及遗传参数估算
２ ０ １ ７年 ３月
第３ ０卷第 ２期
黑龙江生态工程 职业学 院学报 Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｈ ｅ ｉ ｌ ｏ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｖ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｃ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ｌ ａ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ
Ｍａ ｒ ． ２ ０１ ７
Ｖｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ４ － ６ ３ ４ １ ． ２ ０ １ ７ ． ０ ２ ． ０ ０ ４
兴 安 落 叶松 自由授 粉 家 系方 差分 析及 遗传 参数 估 算
ｗ ｅ ｒ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ，８ ｓ ｕ ｐ ｅ ｉ ｒ ｏ ｒ ｆ ａ ｍｉ ｌ ｉ ｅ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ，ａ ｎ ｄ ｃ ｈ ｏ ｏ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ｂ ｅ ｓ ｔ ３ ｆ ａ ｍｉ ｌ ｉ ｅ ｓ ．Ｉ ｔ ｗ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ －
中图分类号 ： ￥ ７ ９ １ ． ２ ２ ２
文献标志码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ４ ６３ － ４ １ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ２ － ０ ０ ０ ９ － ０ ３
动物遗传育种中的计算方法
动物遗传育种中的计算方法随着科学技术的不断发展，计算方法在动物遗传育种中的应用也越来越广泛。
计算方法的应用，可以大大提高遗传育种的效率和精度，为动物生产提供更好的品种和更高的经济效益。
本文将从计算方法在育种中的基本原理、应用场景和未来发展方向三个方面进行探讨。
一、计算方法在育种中的基本原理计算方法主要是利用计算机进行数据处理和分析，通过建立数学模型，对大量的遗传信息进行计算和预测。
计算方法在育种中的基本原理就是将遗传信息转化为数字信息，进而进行计算和分析。
这种方法的优点在于可以减少人工干预，消除主观因素的影响，提高育种效率和精度。
计算方法在育种中的应用主要分为两种类型：一种是基于遗传信息的计算方法，另一种是基于表型信息的计算方法。
基于遗传信息的计算方法包括基因型预测、遗传参数估计和基因组选择等，这些方法主要是通过对遗传信息的计算和分析，预测和选择更优秀的个体进行育种。
基于表型信息的计算方法主要是基于动物的性状表现，通过建立表型-基因型关系模型，预测和选择更优秀的个体进行育种。
二、计算方法在育种中的应用场景1. 基因型预测基因型预测是指通过基因分型数据，预测个体的基因型。
这种方法可以用于基因标记较多的情况下，对个体基因型的预测，从而实现对个体的基因组选择。
基因型预测主要是通过基因频率、连锁不平衡和基因型概率等计算方法，对个体基因型进行预测。
这种方法在育种中的应用较为广泛，可以实现对遗传背景的精确控制，提高遗传育种的效率和精度。
2. 遗传参数估计遗传参数估计是指利用育种试验数据，对遗传参数进行估计。
这种方法可以用于估计遗传力、遗传相关和遗传环境互作等遗传参数。
遗传参数估计主要是通过方差分析和线性模型等计算方法，对育种试验数据进行分析和处理。
这种方法在育种中的应用较为广泛，可以实现对遗传背景的精确控制，提高遗传育种的效率和精度。
3. 基因组选择基因组选择是指利用基因组信息，对个体进行选择。
这种方法可以用于基因标记较多的情况下，对个体的基因组选择。
第七章数量性状遗传参数估测
• 进行多个性状选择时，需制订综合选择指数（Comprehensive selection index）：对所选性状的选择指数进行经济加权后，配合 出一个综合指数。
• 5 .作为引种时的参考：
• 当用父系半同胞法估测的遗传力比明显一般均值时，说明公畜间 的差异较小，每代的选择效果不好，需从外引入公畜。
• • •
rPi P =
COVPiP Pi P
= 2Pi = Pi = Pi P P
Vpi = VP（n）
1-（n-1）ri n
• • •
rPjP =
1-（n-1）rj n
Q = rPi P rPjP
= 1-（n-1）ri 1-（n-1）rj
•
Q..>1时,用 第I次度量值估测准确。
•
• • r（HS）=
•
2S
MSS – MSW
=
MSS—公畜间均方
2S+ 2W MSS+（n0-1）MSW MSW —公畜内女儿间均方
• n0 是公畜的女儿头数。
•
当公畜的女儿数不等时
：
n0
=
1 S-1
∑ n-i
∑ n2i ∑ ni
•
半同胞间的相关就是半同胞的组内相关。
•
∴ r（HS）=COV（HS）/ 2P
SPAP SSP
P ·
A
=
bAP
P ·=
A
h2
·
1 h
=
h
•
•
h2 = r2AP
遗传力的估计原理
• 只有通过亲属关系才能估计遗传力. rA
• 亲属间没有环境相关,
R1 A1 A2 R2
• 基因型值与剩余值无相关,则
基于遗传算法的参数优化估算模型
基于遗传算法的参数优化估算模型作者：王晓华杨娜来源：《电子世界》2012年第24期【摘要】支持向量机中参数的设置是模型是否精确和稳定的关键。
固定的参数设置往往不能满足优化模型的要求，同时使得学习算法过于死板，不能体现出来算法的智能化优点，因此利用遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）对估算模型的参数进行优化，使得估算模型灵活、智能，更加符合实际工程建模的需求。
【关键词】遗传算法；参数优化；估算模型1.引言随着支持向量机估算模型在工程应用的不断深入。
研究发现，支持向量机算法(包括LS-SVM算法)存在着一些本身不可避免的缺陷，最为突出的是参数的选取和优化问题，以往在参数选取方面，一般依靠专家系统或者设定初始值盲目搜寻等等，在实际应用必然会影响模型的精准度，造成一定影响。
如何选取合理的参数成为支持向量机算法应用过程中应用中关注的问题，同时也是目前应用研究的重点。
而常用的交叉验证试算的方法，不仅耗时，且搜索目的不清，使得资源浪费，耗时耗力。
不能有效的对参数进行优化。
针对参选取的问题，本文使用GA算法对模型中的参数设置进行优化。
2.遗传算法2.1 遗传算法的实施过程遗传算法的实施过程中包括了编码、产生群体、计算适应度、复制、交换、变异等操作。
图1详细的描述了遗传算法的流程。
其中，变量GEN是当前进化代数；N是群体规模；M是算法执行的最大次数。
遗传算法在参数寻优过程中，基于生物遗传学的基本原理，模拟自然界生物种群的“物竞天则，适者生存”的自然规律。
把自变量看作生物体，把它转化成由基因构成的染色体（个体），把寻优的目标函数定义为适应度，未知函数视为生存环境，通过基因操作（如复制、交换和变异等），最终求出全局最优解。
2.2 GA算法的基本步骤遗传算法操作的实施过程就是对群体的个体按照自然进化原则（适应度评估）施加一定的操作，从而实现模型中数据的优胜劣汰，使得进化过程趋于完美。
从优化搜索角度出发，遗传算法可使问题的解，一代一代地进行优化，并逼近最优解。
遗传参数的估算范文
遗传参数的估算范文遗传参数是指同一物种内一些或一些性状的变异程度。
通过对遗传参数的估算，可以评价物种内的遗传变异程度、遗传进化速度以及遗传指导育种等方面的问题。
目前，常用的遗传参数估算方法包括变异系数、质疑指数、遗传方差等。
变异系数是一种常用的遗传参数估算方法，它是通过比较标准差和平均数的大小来评价变异程度的。
变异系数越大，代表变异程度越高。
变异系数的计算公式为：变异系数=（标准差/平均数）×100%。
例如，一些性状在一群动植物样本中的平均数为10，标准差为2，则变异系数为（2/10）×100%=20%。
代表该性状的变异程度较低。
质疑指数是一种可以同时考虑到平均值和极值的遗传参数估算方法。
质疑指数越高，代表变异程度越高。
质疑指数的计算公式为：质疑指数=（最大值-最小值）/平均值。
例如，一些性状在一群动植物样本中的最大值为20，最小值为5，平均值为10，则质疑指数为（20-5）/10=1.5、代表该性状的变异程度较高。
遗传方差是一种较为精确的遗传参数估算方法，它可以通过对家系或群体检测、基因型分析等手段来获得。
遗传方差用来衡量个体差异的遗传基础。
遗传方差的计算公式为：遗传方差=总方差-环境方差。
例如，一些性状在一群动植物样本中的总方差为100，环境方差为20，则遗传方差为100-20=80。
代表该性状的个体差异中有80%是由遗传因素造成的。
除了以上三种常用的遗传参数估算方法外，还有其他一些方法，如遗传相关系数、遗传度等。
通过这些方法，可以对物种内不同性状的遗传变异程度进行估算和比较，进一步了解物种的遗传特性和遗传进化过程。
在实际应用中，遗传参数的估算对于育种和遗传改良非常重要。
通过估算种群内的遗传参数，可以选择具有良好遗传性状的个体进行育种，提高物种的经济价值和适应环境的能力。
同时，遗传参数的估算还有助于探究物种的起源、演化和遗传机制等科学问题，为进一步研究提供基础数据。
MTDFREML法估算沙子岭猪部分性状的遗传参数
MTDFREML法估算沙子岭猪部分性状的遗传参数杨岸奇;吴买生;向拥军;陈斌;李朝辉;张善文【摘要】Genetic parameters is the basis of genetic improvement,this study uses the software named MTD-FREML to estimate the genetic parameters of Shaziling Swine that is preparing for breeding.The majority traits of Shaziling Swine include reproductive traits and growth and development traits.The reproductive traits contain the number of alive bornpiglets(NBA),the litter weight of alive born piglets(LWB),the number of litter pig at 21 days (NL21),the litter weight at 21 days (LW21),the number of litter pig at 35 days (NL35),the litter weight at 35 days (LW35).The growth and development traits contain the day of Shaziling Swine grown to 50 kg (AGE50),the backfat when grown to 50 kg (BF50),and the body length at six month (BL),the body height at six month (BH),the chest measurement at six month(CM),the chest deep at six month(CD),the chest wide at six month(CW).The heritability of reproductive traits range from 0.15 to 0.28,but growth and development traits range between 0.33 and 0.44. Genetic correlation of reproductive traits range from 0.31 to0.51.Though Genetic correlation among reproductive traits is positively correlated,BF50 is negatively correlated with other growth and development traits (-0.30~-0.10). Except for BF50,The remainedgrowth and development traits is positivelycorrelated (0.19~0.83).The results of this study are consistent with domestic and foreign research.The reproductive trait which is not suitable for phenotyp-ic selections belongs to low-heritability traits,but the growth and development trait belongs to the moderate heri-tability,which means that the individual in better growth performance can reserve seeds according to phenotype.%遗传参数是畜禽遗传改良基础, 研究通过利用MTDFREML软件对沙子岭猪的性状进行遗传参数计算,为将来沙子岭猪的遗传评估等工作做铺垫. 沙子岭猪的主要性状为繁殖性状和生长发育性状. 其中繁殖性状包括产活仔数、初生窝重、21日龄活仔数、21日龄窝重、35日龄活仔数和35日龄窝重,各性状遗传力和遗传相关范围为0.15~0.28与0.31~0.51;生长发育性状包括达50 kg体重日龄,达50 kg体重活体背膘厚,6月龄体长、体高、胸围、胸深、胸宽,各性状遗传力范围为0.33~0.44;遗传相关除达50 kg体重活体背膘厚与其他各性状为负相关(-0.30~-0.10)外,其余性状均为正相关(0.19~0.83).繁殖性状属低遗传力性状,不适用于个体表型选择;而生长发育性状属于中等遗传力性状,生长发育性能较为优秀的个体可以根据表型留种.【期刊名称】《养猪》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】5页(P68-72)【关键词】沙子岭猪;MTDFREML;遗传力;遗传相关【作者】杨岸奇;吴买生;向拥军;陈斌;李朝辉;张善文【作者单位】湖南农业大学动物科学技术学院,湖南长沙 410128;畜禽遗传改良湖南省重点实验室,湖南长沙 410128;湘潭市畜牧水产局,湖南湘潭 411104;湘潭市家畜育种站,湖南湘潭 411104;湘潭市家畜育种站,湖南湘潭 411104;湖南农业大学动物科学技术学院,湖南长沙 410128;畜禽遗传改良湖南省重点实验室,湖南长沙 410128;湘潭市家畜育种站,湖南湘潭 411104;湘潭市家畜育种站,湖南湘潭411104【正文语种】中文【中图分类】S828.8遗传参数的计算实质是对畜禽群体生产资料进行方差组分估计的过程，是动物育种过程中最为基础和重要的工作之一。
遗传身高测试公式
遗传身高测试公式
身高是一个人体格特征中非常重要的一项指标，而身高的遗传性也备受关注。
科学家们通过研究发现，一个人的身高受到遗传因素的影响很大。
父母的身高可以在一定程度上影响子女的身高，这种遗传规律也可以通过数学公式进行计算和预测。
遗传身高测试公式是基于孟德尔遗传定律和遗传学原理建立的。
根据遗传学的研究成果，科学家们总结出了一些遗传身高的规律，可以用来估算子女的身高。
一般来说，父母的身高越高，子女的身高就越可能偏向于父母的身高水平。
遗传身高测试公式并不是一种精确的预测方法，因为身高受到多种因素的影响，包括遗传、环境、营养等。
但是，通过遗传身高测试公式，我们可以大致了解子女可能的身高范围，为家庭生育规划提供一定的参考依据。
在遗传身高测试公式中，父母的身高是一个重要的输入参数。
一般来说，如果父母的身高相差不大，那么子女的身高可能比较接近父母的平均身高。
如果父母的身高差异较大，那么子女的身高可能会在父母身高范围内有所波动。
除了父母身高外，遗传身高测试公式还需要考虑到其他因素的影响，比如营养状况、生长环境、遗传基因等。
这些因素都会对子女的身高产生一定的影响，所以遗传身高测试公式只能作为一个大致的参
考，而不能完全准确地预测子女的身高。
总的来说，遗传身高测试公式是一种通过父母身高来估算子女可能身高范围的方法。
虽然并不能精确预测子女的身高，但是可以帮助家庭了解子女的身高可能情况，为未来的生育规划提供一定的参考。
希望未来科学家们能够通过更深入的研究，找到更准确的身高遗传规律，为人类的生育健康提供更好的指导。
萝卜淀粉酶活性的配合力分析及遗传参数的估计
ｈ ｒａ ｉｔ ｗ ｓ仅 ａ ｙ ｓ ｃｖｔ（ ． ％） — ｍ ｌｓ ａｔｉ （４７ ％）ａｄ ｔ ａ ｅｚｍ ｃｉｔ （８ ７ ．［ ａ ｌ ｅａｔ ｉ ｅｉｂｌｙ ａ 一 ｍ ｌ ｅ ａｔ ｉ ２ ８ ，ｐ ａ ｙａｅ ｃｖｔ ４ ． ｔ ｉ ａ ｉｙ３５ ｉｙ ２ ｎ ｏ ｌ ｎｙ ｅ ａｔ ｉ ３ ． ％） ３ ｍｙ ｓ ｃｖｔ ｔ ｖｙ ４ － ａ ｉｙ
Ａ ｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ： Ｔｈｅ ｍｙ ａ ｅ ｃｉ ｉ ｃ ｍｂｉ ｎｇ ａ ｌｔ ｗａ ａ ａｙｓ ｄ ｎ ｇ ｎｅｉ ｐ ｒ ｍｅｅ ｓ ａ ｌ ｓ ａ ｔｖｔ ｙ ｏ ｎｉ ｂｉｉ ｙ ｓ ｎ ｌ ｅ ａ ｄ ｅ ｔｃ ａ ａ ｔｒ ｗｅ ｅ ｅ ｔｍａ ｅ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｏ ｈ ５ｘ５ ｒ ｓｉ ｔ ｄ ｃ ｏ ｄ ｎ ｔ ｔ ｅ
— —
萝卜 淀粉酶活性 的配合力分析及遗传 参数 的估计
任喜波 ， 希尧 ， 峻宇， 太梅 ， 戴 司 姚 刘 畅
（ 北 北方 学院 园 艺 系 皮 萝 （ 、 萝 （ 、 笼 红 （ ３、 堂红 （ 和 浙 大 长 （５为 杂交 亲 本 ， ５ ５完 全 双 列 交 配设 计 ， 萝 淀 粉 Ｐ）青 Ｐ）灯 Ｐ）满 Ｐ） Ｐ） 按 ｘ 对 酶 活性 进 行 了配 合 力 分 析 和 遗 传 参 数 的 估 算 。 结 果 表 明 ： 本 Ｐ 和 的淀 粉 酶 总 活 性 一 般 配 合 力 较 高 ， 别 为 ９２ ３和 ０８ ９ 亲 分 ． ４ ． ． ２ 为 优 良亲 本 可 直接 利用 ； 交 组 合 Ｐｘ ４Ｐｘ ３Ｐｘ Ｐ× 的 总 酶 活 性 特 殊 配 合 力 较 高 ， 别 为 ｌ．８ ，．５ ，．８ 杂 Ｐ 、５Ｐ 、 Ｐ 和 ４ 分 １ ３ ７２ ０ ３９ ３和 １ ４ ， ９ ． ３ ３ 有 增 加 淀 粉 酶 活性 的潜 力 。Ｏ 淀 粉 酶 活 性 、一 粉 酶 活性 和 总 酶活 性 狭 义 遗 传 力 分 别 为 ２ ．５ ４ ． ％和 ３ ． ％， － 粉 酶 活 ／ ． 一 ｐ淀 ３８ ％、４２ ７ ８ ７ ３淀 ４ 性 和 总 酶 活性 遗 传 力 较 高 ， 在 早 代 开 始 选择 ； ０ 淀 粉 酶 活性 遗 传 力 较 低 ， 周 围 环 境 影 响 大 ． 于 晚期 世 代 选 择 可 而 【 一 受 可 关键 词 ： ｈ 完 全 双列 杂 交 ； 粉 酶 ； 萝 ； 淀 配合 力 ； 遗传 参 数
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
期望均方
方差成分
0.316 2.934 -0.319 1.688
2 2 E 2 FB 4 FS
2 E 4 FB
E
家系间方差成分(
2 F
)=
MS F MS FS bs
=(16.576-12.785)/12=0.316
半同胞子代测定
例：华北落叶松4株优树 的半同胞子代分别栽 于3个地点，每个地点 2个区组，每小区取2 株测量树高，求该落 叶松树高的遗传力。
地点
地点1
地点2
地点3
家系
区组1
区组2
区组1
区组2
区组1Leabharlann 区组219
7
5
8
4
3
2
5
5
4
7
5
2
6
5
5
3
6
5
4
8
3
2
4
3
3
6
9
8
9
4
2
5
4
4
3
3
2
4
8
6
6
5
7
8
8
9
2 F
6
8
8
7
方差分析及方差成分估算结果
变异来源 地点间 地点内区组间 家系间 家系×地点 家系×地点内区组 误差 总计 自由 度 2 3 3 6 9 24 47 平方和 31.291 6.312 49.729 76.708 9.437 40.500 213.979 均方差 15.646 2.104 16.576 12.785 1.049 1.688 MST F值 9.27 1.25 1.30 12.19 0.62 概率P值 0.0010 0.3148 0.3586 0.0007 0.7673
均方差 MSS MSB MSF MSFS MSFB MSE MST
期望均方（混合模型）
2 2 2 E n FB nb FS nbs F
2 2 E n FB nb FS
2 E n FB
E
设有f个家系，s个试验地点，每地点有b个区组，每小区有n个单株
当子代测定的目的是进行家系间差异显著性检验 及评价家系性状表现时，参试家系形成一个群体， 分析得出的结果仅对该群体有效，此时“家系” 为固定效应。 当子代测定的目的是估算遗传参数时，假定参试 家系是从一个大群体中随机抽取的样本，分析的 结果是通过这些样本推断原群体的遗传特性，并 非对这些样本而言，这时“家系”为随机效应。
家系平均（狭义）遗传力：
2 MS F MS FS F 0.316 2 hF 2 0.23 2 2 1.688 0.319 2.934 MS F E FB FS 2 0.316 F 2 23 23 3 nbs bs s
用简易公式计算：
MS F MS FS 1 1 h 1 1 0.23 MS F F 1.30
• 固定效应：指一个因子水平的有限集合，即出现 在数据中的各水平就是我们分析问题的全部。
• 随机效应：指一个因子水平的无限集合，即数据 中的各水平仅是从该无限集合中抽取的有限样本， 可理解为该无限集合的一个子集。 • 混合模型：在方差分析中，所考虑的因素既有固 定效应，又有随机效应，则称为混合模型。
遗传参数的估算
多点半同胞子代测定以单株数据为计算单位的方差分析表
变异来源 地点间 地点内区组间 家系间 家系×地点 家系×地点内区组 误差 总计
自由度 s-1 s(b-) f-1 (f-1)(s-1) s(f-1)(b-1) sbf(n-1) sbfn-1
平方和 SSS SSB SSF SSFS SSFB SSE SST