基于R语言的BLUP值在大果花生品种分析中的应用

【目的】基于BLUP值—分析剔除环境效益后的不同农艺性状对产量的影响,为快速精准选育和推广河南省麦套大果高产花生品种提供理论依据。【方法】以2018年河南省联合体麦套组大果花生的多点区域试验数据为基础,对产量及其相关的10个农艺性状采用最佳线性无偏估计(best linear unbiased prediction,BLUP)法估算BLUP值,以BLUP值为基础进行遗传力和遗传变异性、相关性、通径和主成分分析。【结果】遗传力分析表明,百仁重、百果重、出仁率和第一侧枝长的遗传力较高,单株果重、单株果数、结果枝数和生育期的遗传力较低;遗传变异分析显示,变异系数范围生育期最小,百果重和第一侧枝长最大;相关性分析表明,与产量相关性较大的性状为百果重、百仁重、单株果重和出仁率(P>0.05);通径分析显示,百果重与产量的直接通径系数最大,为1.38,其次为百仁重和出仁率,分别为0.97、0.65;主成分分析显示,11个性状可提取出4个主成分因子,分别与荚果产量、株型、百果重、结果枝数相关,遗传贡献率分别为34.80%、24.02%、14.35%和9.76%,累计达82.93%。【结论】河南省麦套大果花生选育过程中,可在早期世代选择百仁重、百果重、出仁率和第一侧枝长,高世代选择单株果重、单株果数、结果枝数和生育期;注重出仁率、单株果重、百仁重性状的选择可提高选育效率。豫花102号、漯花15号、商花22号、商花34号和豫花120号具有较好的产量、株型、百果重和结果枝数因子,适宜在河南省麦套大果花生生产区推广种植。

基于BLUP和GGE双标图的花生产量基因型与环境互作效应分析

本研究采用最佳线性无偏预测值(BLUP)和基因型主效加基因型-环境互作效应(GGE)双标图的评价方法,对黄淮海中南片多点联合试验的小粒花生品种的丰产稳产适应性及试验点的区分力和代表性进行分析,探究基因型和环境对花生生长的影响,明确各品种的丰产稳产性及适应性。对BLUP值和原始数据进行方差分析和热图对比,结果表明,两组数据之间有较多差异,对于产量变异的解释,BLUP值比原始数据更加可靠。BLUP-GGE双标图联合分析结果表明,开农308的丰产稳产适宜性排在首位,其次为汾花8号、远杂9102;泰安、开封、濮阳的区分力和代表性较强。

基于BLUP值的黄淮麦套大果花生的综合分析

采用2017年河南省联合体麦套两组花生多点区试数据,利用最佳线性无偏估计(best linear unbiased prediction,BLUP)处理产量及其相关的10个主要农艺性状,以BLUP值为基础进行遗传力和遗传变异、相关性、通径、主成分分析,解析剔除环境效应后不同农艺性状对产量的影响,为快速准确选育高产麦套花生品种提供理论依据;通过主成分综合评价,筛选适合黄淮麦套的高产大果花生品种。遗传力分析表明,百仁质量、百果质量的遗传力较高,结果枝数、单株生产力、饱果率的遗传力较低;遗传变异分析显示,变异系数范围出仁率最小,单株果数最大;相关性分析表明,百果质量、百仁质量、饱果率与产量呈极显著正相关(P<0.001),主茎高、侧枝长、结果枝数和单株果数与产量呈极显著负相关(P<0.001);通径分析显示,主茎高与产量直接通径系数最大,为1.183,其次是百果质量、百仁质量,分别为0.499、0.453;主成分分析显示,11个性状可提取出3个主成分因子,分别与产量、株型、单株果数相关,遗传贡献率分别为42.26%、26.03%、11.12%,累计达79.41%。黄淮麦套大果花生选育时,可在早期世代选择百仁质量、百果质量,高世代选择结果枝数、单株生产力和饱果率;注重百果质量、百仁质量、饱果率性状选择可提高选育效率。濮学花0815、开农86、商花21号、开农79和郑农花18号具有较好的株型、产量和单株果数因子,适宜在黄淮麦套花生生产区种植推广。

基因型选择和基因辅助BLUP对不同遗传力性状的选择效果

为揭示性状遗传力对基因型选择(GTS)和基因辅助BLUP(GBLUP)选择效果的影响,探讨基因辅助选择相对于常规动物模型BLUP选择方法的效率,在假定目标性状同时受1个QTL和多基因共同控制的前提下,采用随机模拟方法,研究了在一个闭锁群体内分别采用常规动物模型BLUP、GTS和GBLUP方法对不同遗传力性状实施连续选择时的效果。结果表明:在一定世代内,性状遗传力越高,3种选择方法所获得的遗传进展越大;GBLUP方法可以对QTL和多基因效应实施有效选择,可望获得优于常规BLUP方法的选择效果;GTS只考虑了QTL基因型而无法兼顾多基因效应,其选择进展反而不如常规BLUP选择。基因辅助选择的优势在于可对QTL进行更为准确的选择。当遗传力较低、选择世代数较短时,其对QTL选择的效率较高。在长期选择下,不断检测并确认"新"的QTL,是保持其持续选择优势的关键。

基于BLUP和GBLUP方法估计北京油鸡胴体和肉质性状遗传参数的差异

旨在比较不同方法对遗传参数估计的差异,为未来北京油鸡胴体和肉质性状选育方法的制定提供参考依据。本研究利用传统最佳线性无偏预测(best linear unbiased prediction,BLUP)和基因组最佳线性无偏预测(genomic best linear unbiased prediction,GBLUP)两种方法对北京油鸡的胴体和肉质等性状进行了遗传参数估计。从系谱较为完整的北京油鸡群体中,选择100日龄体重相近的公鸡615只,测定其100日龄体重(BW)、屠宰率(EP)、胸肌率(BMP)、腿肌率(LMP)、腹脂率(AFP)、嫩度(T,以剪切力值表示)和肌内脂肪(IMF)等性状,并用SNP芯片(Illumina,60K)进行个体基因分型。结果表明,除IMF和剪切力(SF)遗传力基于两种方法的估值存在较大差异外,其余性状利用两种方法得到的遗传力估值差异较小;除嫩度外,GBLUP方法估计的遗传力均低于BLUP方法。所有胴体相关性状中,除屠宰率遗传力为低遗传力外,其余性状均属于中等遗传力性状。嫩度呈现低遗传力,而IMF基于BLUP法和GBLUP法的估计遗传力分别为中等(h^2=0.256)和低遗传力(h^2=0.107)。基于BLUP方法,IMF与BW、BMP和SF 3个性状间均呈高度遗传负相关(-0.572、-0.420、-0.682),与EP的遗传相关为中度负相关(-0.234),与AFP的遗传相关为中度正相关(0.420);基于GBLUP方法,IMF与BW、BMP和SF 3个性状间均呈高度遗传负相关(-0.808、-0.725、-0.784),与EP的遗传相关为高度负相关(-0.626),与AFP的遗传相关为低度正相关(0.097)。综上,对于某些性状,基于传统的BLUP方法与新的GBLUP方法得到的遗传力与遗传相关估值存在较大差异,实际育种工作中,为提高育种效率,需要综合考虑。

动物模型BLUP法估计内蒙古白绒山羊育种值的研究

应用动物模型BLUP法估计了阿尔巴斯白绒山羊种羊场1989～1998年共10个年度3 981只个体的抓绒量和体重的单性状育种值，以及这两个性状的综合育种值。在模型中考虑的固定效应有年龄效应和性别柸禾鍠年度效应、随机效应有个体的加性效应和个体永久性环境效应。比较育种值选择与表型值选择的结果表明：（1）公羔依据断乳重选择与依据育种值选择的结果差异较大；（2）育成母羊依据表型值选择与依据综合育种值选择的结果差异极显著（P＜0.01）；（3）育成公羊依据表型值选择与依据综合育种值选择的结果差异极显著（P＜0.01）；（4）种公羊依据抓绒量和体重的表型值选择结果分别与依据各自性状育种值选择结果的秩相关均未达到显著水平（P＞0.05）。研究表明：内蒙古白绒山羊应用个体表型值选种存在准确性较差的缺点；动物模型BLUP法适合用于内蒙古白绒山羊的选种。并根据生产实际情况提出了一套选择种公羊的具体方法。

甘蔗亲本评价研究(Ⅱ)——BLUP方法的应用初探

采用最优线性无偏估计(Best Linear Unbiased Prediction,BLUP)方法对甘蔗亲本的单性状育种值进行估计,目的在于为亲本的正确选择与科学组配提供重要的理论基础。对2010年YT系列的4个母性亲本21个杂交组合的实生苗后代单丛产量的单性状育种值进行计算,结果发现,4个母本的优劣顺序为YT00-236>YT01-125>YT00-319>YT83-257,而3个区组效应差异不大。建议结合甘蔗生产实际,进一步探索适宜的亲本评价与选择方法。

作物品种区域试验中品种均值估计的模型和方法——算术平均值、加权最小二乘估值和BLUP的比较

针对作物区域试验中的品种均值估计问题 ,根据混合线性模型的一般原理 ,总结和提出多种加权最小二乘估计(WLSE)和最佳线性无偏预测 (BLUP)的方法 ,推导了这些方法的平衡数据计算简式 ;同时 ,利用 14套 2年多点的棉花区试资料和一套 4年多点的棉花品种试验对这些方法的预测效果进行验证比较。结果表明 ,与算术平均值相比 ,以环境内误差方差倒数加权的WLSE估值的预测精度 (包括预测差的大小和品种排名的一致性 )明显不同 ,但其高低因数据而异 ;其他WLSE估值以及BLUP的预测结果差别不大 ,和算术平均值以及相互间的相关系数和秩相关系数均在 0 93以上。

运用动物模型BLUP法估计荷斯坦牛育种值及制定总性能指数

【目的】探讨动物模型BLUP法在估计新疆地区荷斯坦牛育种值中的应用,为荷斯坦牛的选种选配计划提供理论依据。【方法】利用新疆呼图壁种牛场牧一场、牧二场及牧三场1996-2010年共15 a荷斯坦牛生产性能记录资料,运用动物模型BLUP法,对荷斯坦牛进行单性状育种值估计。【结果】估计得到公牛产奶量育种值、乳脂率育种值、乳蛋白率育种值排名第一的分别为94166、8466、11100120号;母牛产奶量育种值、乳脂率育种值、乳蛋白率育种值排名第一的分别为120030103、120040007、320030159号;并根据产奶量、乳脂率、乳蛋白率育种值制定了荷斯坦牛总性能指数公式（TPI）。【结论】为使种牛评定更准确,需综合考虑产奶量和乳成分等性状,制定荷斯坦奶牛总性能指数公式。

应用BLUP法对中国对虾一代选择的遗传进展

为了评估中国对虾最佳线性无偏预测(Best liner unbiased prediction,BLUP)的育种效果,利用2005年评估的个体育种值,组建3个高育种值家系为实验组,3个平均值育种值家系为对照组,进行了生长对比测试。2006年,6个家系的苗种经过独立培育、中间暂养,体重达到1g左右时用荧光标记进行了标记,标记后的幼虾同时放养于对虾养殖池中。在生产养殖池中养殖63d后进行生长性状的测定。BLUP法预测结果显示,中国对虾一代选育后的预期遗传进展为0.78g,相对于选育前全群的平均值6.68g提高了约11.68%。实际对比测试结果表明,高育种值家系后代平均体重为21.55g,平均育种值家系的平均体重为19.03g,选育一代的体重提高13.28%。结果表明,BLUP育种技术对中国对虾生长性状的选育效果显著。

品种区域试验中算术平均值、BLUP和AMMI估值的精度比较

利用 1982年以来我国棉花、小麦、水稻和玉米的 60套区域试验数据 ,采用交叉验证方法 ,对区域试验中算术平均值、最佳线性无偏预测值 ( best linear unbiased predictor,BLUP)和 AMMI( additivemain effects and multiplicative interaction)模型估值的预测精度进行比较 ,结果表明 ,与算术平均值相比 ,AMMI估值精度的增益倍数 ( gain factor,GF)平均为 1.0 4 5,变幅为 0 .963～ 1.4 14,其精度多数情况下提高不大 ;BLUP的 GF平均为 1.170 ,变幅为 1.0 0 8～ 1.619,其精度普遍较高。同时 ,文中对

动物模型BLUP法评定内蒙古白绒山羊的遗传趋势

本研究应用动物模型BLUP法估计了1989～1998年内蒙古鄂托克旗阿尔巴斯白绒山羊种羊场抓绒量和抓绒后体重的遗传进展。结果为抓绒量的遗传进展呈上升趋势，抓绒后体重的遗传进展基本平稳。研究表明，内蒙古白绒山羊根据个体表型值选种，存在准确性较差和难以同时兼顾两个性状的缺点。本文认为今后内蒙古白绒山羊选种方法应该采用动物模型BLUP法。

继代选育中用BLUP法对公猪进行逆向再评定的研究

用带亲缘相关阵的BLUP法(BLUP-1),不带亲缘相关阵的BLUP法(BLUP- 2)及最小二乘法(LS),就日增重、背膘厚及外形评分三性状对SD-I系种公猪进行了逆向遗传再评定,以探讨BLUP法在猪继代选育中的应用。结果表明:①对遗传力较高的性状用综合指数法选择是比较理想的;②BLUP法较LS法精确,且以BLUP-1最精确,估计误差方差(PEV)最小;③选育中可用经加权而成的BLUP综合育种值代替多性状育种值。

中国对虾3种育种模式的BLUP遗传评定分析

设计了3种育种模式,精细育种模式(A)、全同胞育种模式(B)和群组育种模式(C),分别利用不同的系谱信息(所有系谱、全同胞、群组),考虑不同的遗传力水平,在家系和个体水平上进行选择效果的对比分析。采用单性状动物模型,考虑各家系标记时的平均体重为协变量,通过BLUP法估计个体体重育种值。家系选择水平上的结果表明,利用全同胞育种模式选取的家系(50%的淘汰率)与精细育种模式相比,一致率在90%以上,估计的家系育种值与精细育种模式间的相关系数在0.9以上,相关程度高。在个体选择水平上,全同胞育种模式与精细育种模式间存在着较大差距。以10%的留种率为标准,前者留取的个体与后者的一致率在68.61%～83.21%。全同胞育种模式估计的个体育种值与精细育种模式间的相关系数在0.770～0.935之间,低于家系选择水平的相关程度。群组水平上的比较分析表明,利用群组育种模式选取的群组(50%的淘汰率)与精细育种模式相比,除C5为90.91%外,其余模式一致率均为100%。群组育种模式估计的育种值与精细育种模式间的相关系数在0.98以上,相关程度高。这说明通过群组育种模式选取的群组,准确可信度高。与精细育种模式相比较,在个体水平上群组育种模式估计的个体育种值和其排队顺序是存在较大差别的。以10%的留种率为标准,群组育种模式与精细育种模式相同留种个体的百分比在57.66%～85.40%。群组育种模式估计的个体育种值与精细育种模式间的相关系数在0.772～0.941之间。相对于精细育种模式,采用群组育种模式进行个体选择的可信度要低一些。

BLUP法和主成分分析法在杜泊绵羊商业化品系建立中的应用研究

本研究旨在为以一个初始杜泊绵羊群体为基础,建立适应多样化市场需求的商业化品系,提供可借鉴的实用方法。具体实施步骤包括:(1)用单性状动物模型BLUP法估计杜泊绵羊与品系划分有关性状的育种值;(2)利用主成分分析法,抽取所研究性状的可解释85%以上变异的主成分;(3)依据主成分值表达式的系数大小及符号,解释每个主成分的实际意义,确定各主成分可作为哪个品系的建立依据;(4)根据个体各标准化主成分值的大小及相应的分系标准,对杜泊绵羊群体进行商业化品系划分。本研究依据实际需求将现有杜泊羊群体划分为体长系、体宽系和肥羔系,其结果与依据性状估计育种值进行品系划分相似。在不考虑分系相关性状的经济权重时,BLUP法和主成分分析法适于初始群体的品系建立。

应用BLUP法进行长白猪主选性状的遗传趋势分析

应用多性状ＢＬＵＰ法对长白猪选育中的主选性状日增重和背膘厚进行了遗传趋势的分析．研究结果表明，３个世代的群体平均育种值，日增重分别为３０．１８，４１．８８和９５．２４ｇ，表现出逐代上升的趋势；背膘厚分别为０．１４，０．０２和－０．２８ｍｍ，呈逐代下降趋势，说明所采取的育种措施是有效的．

利用BLUP法估计荷斯坦种公牛的抗热应激育种值

以公牛女儿数大于10头为限制因子,建立线性模型Y=Xb+Za+e,对带有抗热应激S441标记的荷斯坦种公牛育种值进行了估计。结果表明:带有抗热应激S441标记的荷斯坦种公牛的平均育种值大于没有标记的群体均值。S441可以作为一种荷斯坦种公牛抗热应激分子标记应用于品种选育和生产中。应用CNDHI软件评估了2007～2011年公牛的最佳线性无偏差预测值,并依据年度均值作出遗传趋势,为选种和遗传评估提供依据。

基于BLUP育种值与GGE双标图分析杉木第三代全同胞家系生长性状的适生性

杉木Cunninghamialanceolata是中国南方重要的商品用材和碳汇造林树种。本研究以广东杉木33个第三代全同胞家系在不同生长地点的8年生径向生长表现(胸径)为基础开展多地点方差分析。结果表明,家系适生性遗传差异大(P<0.01),且地点、区组及地点与家系间的互作效应显著。采用基于个体模型的BLUP分析法计算每个试验地点参试家系的个体育种值,可将参试家系适生性进行初步划分,并筛选出个体育种值水平较高、适生性好的家系(家系1、4、13和31)。在此基础上,运用GGE双标图分析法进一步获得参试家系“哪个赢在哪里”功能图、不同家系高产性与稳产性结论、理想家系选择列表,发现家系1、4、13、31和其他家系适生性评价结果与BLUP分析结果基本一致,具有较好的分析效果。

应用BLUP法评定肉羊育种值的试验研究

本研究根据BLUP原理,利用甘肃省皇城种羊场2000-2003年共4 610只绵羊的断乳重数据资料,筛选出在西北生态条件下,估测肉用种羊育种值的单性状动物模型y=Xb+ Za+Wm+Sl+e。利用此模型评定出61只种公羊的优劣次序,选定出品系繁育继承公羊。

动物模型BLUP在猪育种中的应用

动物模型ＢＬＵＰ在猪育种中的应用王楚端，张沅（北京农业大学动物科技学院１０００９４）前言现代动物育种中，育种值是选种及选配的基础，育种值估计在最近几年取得显著进步，这主要归功于ＢＬＵＰ的应用、计算方法的改进以及计算机性能的提高（Ｌｏｎｇ，１９９０）。...