个体遗传评定—BLUP法简介PPT
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1
一、BLUP的概念及数学模型
（一）BLUP的概念 BLUP——Best Linear Unbiased Prediction 最佳线性无偏预测：按照最佳线性无偏的原则去估
计线性模型中的固定效应和随机效应。
线性是指估计值是观测值的线性函数； 无偏是指估计值的数学期望等于被估计量的真实值（固
别于选择指数法
它可以在估计育种值的同时对系统环境误差进行 估计和矫正，因而，在传统育种值估计的假设不 成立的情况下，其估计值也具有理想值的性质。
7
二、BLUP法的基本原理——自学 三、BLUP育种值估计的方法——自学
（一）无重复观察值的动物模型BLUP （二）有重复观察值的动物模型BLUP （三）其它模型下的BLUP （四）多性状的BLUP育种值估计
所有的母牛都来自同一公牛
5
线性模型的种类
按功能可分为：
回归模型、方差分析模型、协方差分析模型和方 差组份模型。
按因子数可分为：
单因子模型、双因子模型和多因子模型。
按因子性质可分为：
固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。
6
BLUP的实质
BLUP所使用的数学模型是混合效应模型 BLUP的实质是选择指数法的推广，但它有
第九章 种畜遗传评估： BLUP法简介
• BLUP方法由美国学者Henderson于1948年提出
• 20世纪80年代，随着数理统计学尤其是线性模型 理论、计算机科学、计算数学等多学科领域的迅 速发展， BLUP法在估计家畜育种值方面得到了 广泛应用
• 特别是在大家畜的种用价值评定方面， BLUP法 为重要经济性状的遗传改良作出了重大贡献。
操作模型——用于实际统计分析的模型，它通常
是理想模型的简化形式
3
BLUP方法所用数学模型为线性模型
——模型中所包含的各因子是以相加的形式影响观 察值，相互间呈线性相关。
一个线性模型应由3个部分组成：
数学方程式 方程中随机变量的期望方差和协方差 假设及约束条件
4
线性模型举例
母牛的乳脂量生产成绩表（Schaeffer L R，1993）
合并选择 个体本身信息
个体育种值估计 利用同胞信息 复合育种值估计 利用后裔信息
利用祖先信息
选
顺序选择
择
方 法 多性状 独立淘汰 综合选择指数
约束选择指数 指数选择 最宜选择指数
利用个体本身信息
综合育种值估计 利用各种信息(包括BLUP等方法)
间接选择
10
个人观点供参考，欢迎讨论！
8
BLUP育种值估计软件
BLUP法的缺点：受计算条件的限制
对一些跨群（场）的遗传评定，方程组个数可达几 万至几十万，用手工计算是根本不可能的
近年来，世界各国育种学家在BLUP法的计算 问题上做了大量的工作，已开发出相应的电脑 软件
PEST
NETPIG
……
9
数量性状选择方法总结
单性状
个体选择 家系选择 家系内选择
分组
初产年龄（等级）
1
2
3
114
143
145
ห้องสมุดไป่ตู้
产
1 150
犊
季
109
103
节
2
163
117
数学方程式：yijkai bj eijk
期望和方差：E(yij)kai bj
E(eijk)
0
V(yijk)V(eijk)
2 i
假设和约束条件：
所有母牛都来自同一品种
所有母牛都在相同的环境下以相同的饲养方式饲养
定效应）或被估计量的数学期望（随机效应）； 最佳是指估计值的误差方差最小。
2
（二）BLUP的数学模型
模型（Model）
模型是描述观察值与影响观察值变异性的各因子之间的 关系的数学方程式
分类
真实模型——非常准确地模拟观察值的变异性， 模型中不含有未知成分
理想模型——根据研究者所掌握的专业知识建立 的尽可能接近真实模型的模型
一、BLUP的概念及数学模型
（一）BLUP的概念 BLUP——Best Linear Unbiased Prediction 最佳线性无偏预测：按照最佳线性无偏的原则去估
计线性模型中的固定效应和随机效应。
线性是指估计值是观测值的线性函数； 无偏是指估计值的数学期望等于被估计量的真实值（固
别于选择指数法
它可以在估计育种值的同时对系统环境误差进行 估计和矫正，因而，在传统育种值估计的假设不 成立的情况下，其估计值也具有理想值的性质。
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二、BLUP法的基本原理——自学 三、BLUP育种值估计的方法——自学
（一）无重复观察值的动物模型BLUP （二）有重复观察值的动物模型BLUP （三）其它模型下的BLUP （四）多性状的BLUP育种值估计
所有的母牛都来自同一公牛
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线性模型的种类
按功能可分为：
回归模型、方差分析模型、协方差分析模型和方 差组份模型。
按因子数可分为：
单因子模型、双因子模型和多因子模型。
按因子性质可分为：
固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。
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BLUP的实质
BLUP所使用的数学模型是混合效应模型 BLUP的实质是选择指数法的推广，但它有
第九章 种畜遗传评估： BLUP法简介
• BLUP方法由美国学者Henderson于1948年提出
• 20世纪80年代，随着数理统计学尤其是线性模型 理论、计算机科学、计算数学等多学科领域的迅 速发展， BLUP法在估计家畜育种值方面得到了 广泛应用
• 特别是在大家畜的种用价值评定方面， BLUP法 为重要经济性状的遗传改良作出了重大贡献。
操作模型——用于实际统计分析的模型，它通常
是理想模型的简化形式
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BLUP方法所用数学模型为线性模型
——模型中所包含的各因子是以相加的形式影响观 察值，相互间呈线性相关。
一个线性模型应由3个部分组成：
数学方程式 方程中随机变量的期望方差和协方差 假设及约束条件
4
线性模型举例
母牛的乳脂量生产成绩表（Schaeffer L R，1993）
合并选择 个体本身信息
个体育种值估计 利用同胞信息 复合育种值估计 利用后裔信息
利用祖先信息
选
顺序选择
择
方 法 多性状 独立淘汰 综合选择指数
约束选择指数 指数选择 最宜选择指数
利用个体本身信息
综合育种值估计 利用各种信息(包括BLUP等方法)
间接选择
10
个人观点供参考，欢迎讨论！
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BLUP育种值估计软件
BLUP法的缺点：受计算条件的限制
对一些跨群（场）的遗传评定，方程组个数可达几 万至几十万，用手工计算是根本不可能的
近年来，世界各国育种学家在BLUP法的计算 问题上做了大量的工作，已开发出相应的电脑 软件
PEST
NETPIG
……
9
数量性状选择方法总结
单性状
个体选择 家系选择 家系内选择
分组
初产年龄（等级）
1
2
3
114
143
145
ห้องสมุดไป่ตู้
产
1 150
犊
季
109
103
节
2
163
117
数学方程式：yijkai bj eijk
期望和方差：E(yij)kai bj
E(eijk)
0
V(yijk)V(eijk)
2 i
假设和约束条件：
所有母牛都来自同一品种
所有母牛都在相同的环境下以相同的饲养方式饲养
定效应）或被估计量的数学期望（随机效应）； 最佳是指估计值的误差方差最小。
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（二）BLUP的数学模型
模型（Model）
模型是描述观察值与影响观察值变异性的各因子之间的 关系的数学方程式
分类
真实模型——非常准确地模拟观察值的变异性， 模型中不含有未知成分
理想模型——根据研究者所掌握的专业知识建立 的尽可能接近真实模型的模型