目录

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1 内存

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2 近交

获得多样性的总体衡量标准。

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近交系数 —— F_i

近交系数可以监测遗传多样性和获得准确的准确性。
A和G矩阵的 F_i计算简单，公式如下：

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H矩阵的F_i计算较为复杂：

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A. Legarra提出了三种算法，并且证明忽略F_i，得到可靠性不准确：
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3 G矩阵不可逆-blending

混合（blending）：

• 将部分遗传变异分配给谱系
• 使G可逆

需要与兼容性区分（compatibility）：

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G矩阵和A矩阵的兼容性（Compatibility）：
基本假设错误。

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最简单的解决系谱和测基因型数据开始不同问题的方法是：删除老数据和系谱

使用G类似与A：

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G实际上和A相似吗？

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Christensen (2012)建议将A向G调整

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Christensen 提出了founders

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4 大数据

如：

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减小ssGTBLUP的计算

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Misztal 提出APY法，即只使用核心群体参与计算

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以下PPT来自：Daniela Lourenco

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多少核心动物在APY中？

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为什么一些育种者不喜欢APY？

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注意美国的奶牛可以达到每周进行一次间接基因组预测，并且喜欢使用ss-SNPBLUP。

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大数据的问题（百万级别）只有少数人碰到

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5 未知父母组

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Metafounders

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进口精液的国家（主要我国也是）往往没有产生精液的牛深度系谱信息，增加了未知父母组效应：

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知父母组被广泛应用

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知父母组加入到ss-GBLUP

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我们可能需要调整 UPG 理论以匹配 A 到 G

系谱具有缺失， 但是

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奶牛系谱：对于公牛和精英奶牛来说是完整的，对于“廉价奶牛”来说是不完整的
奶绵羊系谱：30-80% 完整 雌性（通常）已知母系，（有时）已知父系 雄性已知双亲

两个品种的系谱：

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Metafounders

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单个或多个Metafounder的关系：

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如对两或多个品种的系谱：

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Metafounder的近交系数

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使用Metafounders时G与A的兼容性

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例子：

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三性状模型适应交互 GxG 和 GxE。

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一个品种

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UPG or metafounders?

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Metafounders 的最新技术

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单一 𝛾

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单一品种的多𝛾

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