畜禽基因組選擇中貝葉斯方法及其參數(shù)優(yōu)化的應用研究.pdf

1、基因組選擇是指使用同時覆蓋全基因組范圍內(nèi)的標記進行育種值估計。由此得到的估計育種值稱為基因組育種值(genomic estimated breeding value.GEBV)。目前基因組選擇已逐步成為畜禽育種領(lǐng)域的重要技術(shù)手段，當前對基因組選擇方法的探討正在不斷深入，其中有效的模型及其算法對提高基因組選擇的準確性具有重大現(xiàn)實意義。本論文對畜禽基因組選擇中貝葉斯方法作了詳細的概述，選用兩種策略算法進行基因組選擇中貝葉斯方法參數(shù)優(yōu)化的研究

2、與應用。
　　(1)對BayesB和BayesCπ方法中的自由度和尺度參數(shù)進行優(yōu)化:
　　本研究是在BayesB和BayesCπ方法的基礎上進行優(yōu)化改進，依據(jù)層級貝葉斯定理，對效應方差服從尺度逆卡方分布中的自由度和尺度參數(shù)進行優(yōu)化。它們需要在每次迭代中進行抽樣，而不是預先設定的固定值，最終抽出符合實驗群體的參數(shù)，以提高基因組育種值估計的準確性。針對以上BayesB和BayesCπ的改進方法，分別命名為BayesFB和Baye

3、sFCπ，程序均用C語言自主編譯完成，并利用模擬數(shù)據(jù)集驗證BayesFB和BayesFCπ程序的可靠性。其模擬數(shù)據(jù)包括兩部分。第一部分:用GPOPSIM程序模擬表型和基因型文件，模擬不同的QTL數(shù)(50，200，500，1000)和不同遺傳力(0.05，0.2，0.5，0.9)進行研究。每個模擬重復10次，以驗證該模擬程序的可靠性;第二部分:利用QTL-MAS2011公共數(shù)據(jù)集驗證程序的可靠性，并用BayesA、BayesB和Bayes

4、Cπ程序與BayesFB、BayesFCπ作對比研究，比較基因組育種值估計的準確性。結(jié)果表明:對于兩組模擬數(shù)據(jù)，BayesFB和BayesFCπ分別與未優(yōu)化之前的BayesB和BayesCπ相比，基因組育種值估計的準確性均有所提高。
　　(2)對BayesA方法進行優(yōu)化，重新獲得自由度和尺度參數(shù)的先驗，探討研究如下:
　　假設不同的性狀具有特異性的自由度和尺度參數(shù)，先用RRBLUP方法或GAPIT程序重新獲得自由度和尺度參數(shù)

5、的先驗，然后再將這兩個參數(shù)代入到BayesA程序中進行計算，這個方法稱為BayesPA。模擬數(shù)據(jù)集顯示:不同的自由度和尺度參數(shù)對基因組育種值估計的準確性有一定的影響，相對于BayesA方法，BayesPA方法的基因組育種值準確性有一定的提高。
　　(3)利用824頭中國肉用西門塔爾牛真實數(shù)據(jù)集，通過BayesA、BayesB、BayesCπ、BayesFB和BayesFCπ方法，以及BayesPA方法進行基因組育種值估計，并比較這