35 - 选择指数算法(selection index )
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发布时间：2023-02-26 02:15
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热心网友
时间：2023-11-18 21:28
我们先以回归表型的genetic value开始，最后再说其在综合育种值上的使用。
假设一头牛的305-d的产奶量符合正太分布（一般模型前提假设）：
3头牛加性育种值（y）对表型（x)对进行回归
PS：群体E(y) = 均值
实际中，我们是知道表型，但是不知道加性育种值（a），所以将其表型（如产奶量）作为y值，需要求得为a值
将上述说的进行公式转换：
上式 根据OLS公式求得（不懂的请查看以前的博客）
其中a代表‘真实’加性育种值; a 和 x 定义为deviations, 则x'x 则可以替换为表型方差； x'a替换为表型与加性育种值的协方差
b = cov(x,y)/ var(y)
需要的方差和协方差可以先验知道，可以用不同的策略估计（如REML法）
一个证明例子：假设有4个动物有表型
y = [11 12 13 14]' 和E(y) = 10;
x = y - E(y) = [1 2 3 4]' 这是对表型进行校正（固定效应）
则对应的遗育种值：a = [0 -2 0 +2]'; 但是在实际情况中我们不会有a，
则估计b:
自己也不是很理解
对方差进行划分（partitioning）
重复性（repeatability）：衡量来自一个动物具有重复记录的相似性：
估计育种值b的公式：
同样需要先对方差进行划分：
通过后代记录求b：
它显示了“神奇”的方面，就像计算平均值一样，但除以更大数（n+k）
假设动物 i 的y性状来选择x性状：
X与y性状的遗传相关为：
则b为：
选择指数是可以结合个体及其亲属所有信息来估计个体育种值的一种方法。
将几个性状的育种值综合在一起，计算一个综合育种值：
eg: 选择目标为T（总育种目标）：
当预测公式= 选择指数（这里为性状）
y可以是来自不同的动物， 性状作为a
与估计准确性相关的 T (I) 估计; 准确性的开方为可靠性
从各种亲属的记录中预测加性遗传值的权重和准确性
一个简答的练习：
将根据奶牛的产犊年龄，预测其产奶量：
为什么这样做：
需注意：
