[doc] 最佳线性无偏预测估计种畜育种值(BLUP)可视化计算机程序
最佳线性无偏预测估计种畜育种值(BLUP)
可视化计算机程序
《农业网络信g)2008年第7期研究与开发
最佳线性无偏预测估计种畜育种值(BLUP)
可视化计算机程序
谢振宇t,谢镇玲z,蒋清洋s
(1.沈阳市畜牧技术推广站,辽宁沈阳110032;2.沈阳市儿童医院,辽宁沈阳110032;
3.沈阳市牛羊繁育中心,辽宁沈阳110032)
摘要:应用VB6可视化编程软件,设计较先进的最佳线性无偏预测估计种畜育种值(BLuP法)程序,增强了软件的功能,
使其更具易用性,广泛性.
关键词:最佳线性无偏预测;可视化程序;矩阵求解
中图分类号:S126文献标识码:B文章编码:1672—6251(2008)07—0029—03
Thevisualcomputerprogramonestimating
thebreeder’Sbreedingvaluebybestlinearunbiasedprediction(BLUPmetho
d)
XIEZhen—yu,XIEZhen—ling,JIANGQing-yang
(1.ShenyangExpansionStationintheAnimalHusbandryTechnique,Shenya
ng110032,China;2.ShenyangChildren
Hospital,Shenyang110032,China;3.ShenyangCenterontheCowandtheSheep,Shenyang110032,China)
Abstract:ApplyingtheVB6visualprogrammingsoftware,theprogramonestimatingthebreeder’sbreedingvaluebymore
advancedbestlinearunbiasedprediction(BLUPmethod)isdesigned,Strengtheningthefunctionofthesoftware,makingiteven
beenusedeasily,universality.
KeywordslBestlinearunbiasedprediction;Visualprogram;Seekingthesolutionbymatrix
过去种畜的后裔测定一般采用母女比较法,同期
比较法,同群比较法,同期同龄比较法(CC法)和
改良同期同龄比较法(MCC法)等.但是.这些方法
多少都受一些条件的限制,不满足条件便达不到预期
效果,误差较大.而最佳线性无偏预测BLUPfBest
LinearUnbiasedPrediction)估计种畜育种值的方法是
美国人Henderson提出的推算种畜估计育种值的较好
方法.BLUP法可以通过对称矩阵求解的方式把不同
牧场的畜群效应,种畜的效应和机误误差剖分开来
使求得的种畜育种值准确性更高.所以.这是目前国
际上认为最为理想的测定种畜育种值方法.此法可以
用于乳牛,肉牛,猪和绵羊等育种实践中.目前,
BLUP法已从单性状育种值估计发展为多性状育种值
估计.BLUP法根据不同的影响因素建立混合线性模
型.求解运算过程复杂,计算量大,笔者设计这款程
序的目的就源于此.
1软件功能
(1)采用Word对象处理技术,实现与Word文档
连接,并可自动进行Word#
格#的数据读取和写入操
作,取代了通常进行的数据输入操作.这个功能对普
通计算机操作者来说,更具易用性.
(2)实现种畜,种畜合计,牧场数,牧场合计和
其它数据的自动计数和自动识别统计,无需人为设
定,省去了人工输入这些数字的麻烦.简化了操作过
程,可避免人为错误.
(3)实现Word表格一个单元格多数据识别功能,
在种畜数较多的情况下,解决了Word页幅宽的局限
问题
(4)资料处理结束后,可将全部过程和
结果
直接以文件的形式保存或打印存档,不必再做任何计
算和抄写处理.
2BLUP法的数学模型原理
收稿日期:2008—04—17
作者简介:谢振~(1954),男,高级畜牧师,研究方向:动物育种,饲料配方
与遗传参数,生物统计的计算机软件设计.
一
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BLUP法可以对种畜场环境差别引起的性能变化
进行校正,因此,有更高的准确性.该方法是个线性
方程.此法中,环境因子被假定成固定因子,如年
度,牧场,季节,合称场年季效应;而遗传因子,如
父亲,称作种畜效应.同时含有这两类不同因子的数
学模型.称作混合模型.用来计算种畜育种值的数学
模型都是兼有固定和随机效应的混合模型,一般应用
最小二乘法计算种畜育种值,其数学模型是:
Y=XB+Ze
式中:Y一观察矢量;X一已知的固定因子;B一
未知的固定矢量;Z一已知的随机因子;一未知的随
机矢量;e一随机的非观察矢量,是正态分布的.
其操作式为
[][二::,y]
式中XX一畜群矩阵;ZZ一种畜矩阵;B和
一
要求解的畜群和种畜的列矩阵;XY和Zy一相应
畜群和种畜的
.
3材料与方法
表1的数据是由种畜和畜群两个因素分类整理出
来的,是由4头种畜饲养在3个牧场中的后裔产乳量
()记录数据得到的表型成绩,通过这些数据来推
断这4头种畜该性状的估计育种值.
在只有畜群和种畜两因素的情况下,可用下述统
计模型描述有关特征:
yijk=~+hi+Sj+eijk
yii一第i群J头种畜k个后裔个体的表型值(产
乳量)记录;一反映全畜群总平均数;hi一第i畜群
效应,Si—i种畜效应,e一第i群i种畜第k后裔的
剩余随机误差.
上述统计模型可改写成矩阵形式:
y=xot+z[~+e
在这里.v一后裔表型值的n维向量,e一随机误
差的n维向量,x一已知畜群固定效应的n×P阶关联
矩阵.z一已知种畜随机效应的nxg阶关联矩阵,仪和
B一未知待求解的向量.
据此可用矩阵方程式写出:Wb=t
W一系数矩阵,b一求解矩阵,t,总数矩阵.
其最小二乘方程组的数字系数矩阵会被该程序自
动列出,见表2(对称矩阵表).
表2对角线上的数值27-33,31.33,30-33和
28.33是由各种畜后裔数15,19,18和t16分别加上
由h计算的K值12.33得来.计算K值的公式如下:
表1某牧场奶牛产奶量资料(单位:kg)
《农业网络信~,)2008年第7期研究与开发
已知产乳量的h2=0.3,代入公式K=4/0.3—1—
12.33.
这是对种畜项进行遗传校正.后裔数越少,校正
后缩小程度越大.
另外.矩阵的前四个解还不是单值解,这是因为
方程1等于方程2与方程3和方程4之和,这四个方
程间还有关联,没有对参数U,Hi进行明确的定义,
可通过定义附加条件.在矩阵下面加入一行,并在该
行的畜群列上分别填入1即可解决这一问题,使各个
解的计算结果更加精确.这时就会在矩阵表的第7行
多计算出一个解b,这个解称作随机误差,其代表符
号为e,通常情况下这个值应等于零,因运算误差,
故接近于零.
4操作过程
(1)建立一个Word文档,按表1的形式将记录
数据填入表格.在表格后面的畜合计列和下面的畜群
合计行可空着,计算机会对填入的数据自动识别计
算,并将结果添入文档中.
(2)建一个文件夹,将上述文档和该软件存入此
文件夹中,计算机就会自动连接该文档.无论该文件
夹放到硬盘的哪个位置,都不会出现”找不到文件”
的错误
(3)以”BLUP数据表”的名称保存上述Word文
档.在计算机请求输入文档名称时,可直接回车,不
用输入任何字符,计算机就会默认连接该文档.如果
该文档起了不同的名称,就要正确输入这个文档名
称,然后回车.
(4)用鼠标点击该软件图标,出现该软件窗体,
点击”运行”按钮,程序开始运行.
5计算结果
计算机会把处理数据所设计的对称矩阵表写入该
文档中,供数据处理人员参考和分析.最后,把计算
结果填写到后面,下面是写入Word文档计算结果全
部内容:
输出结果:
?总平均水平:u=4928.90777605622;
?牧场畜群水平:
H=4749.28838842,H2=4535.70721774,H3=
4819.91403784;
?随机误差:e=681.813686427444;
?种畜估计传递力ETA:
S=一13.15583176,S2=,61.39097631,S3=
40.89845495,$4=33.64835944;
?种畜实际度量单位的估计育种值:
I】=4902.5961125,I2=4806.1258234,I3=
5010.704686,I4=4996.204495;
比较结果为:I3>I,>Il>I2.
6输出结果说明
第一条是所有种畜在所有牧场的后裔总的生产性
能平均水平,符号为U.
第二条是各个牧场畜群分别的生产性能平均水
平,由解方程得出的各牧场效应Hi加上U计算而来.
第三条是随机误差,在前面已叙述.
第四条的Si各值是各种畜的效应值.称为种畜的
估计传递力ETA(EstimateTransmittingAbility),因为
是使用后裔成绩记录推算的,估计传递力效应值ETA
相当于预期差值PD.
参考文献
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牛,1984,(1).
【2】王占川.应用BLUP法估算育种值建立奶牛改良体系【JJ.中国
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社.2001.1—381.
【3】V.K工作室.Excel2000VBA入门【M】.北京:科学出版社,
2o01-3—20.343,361.
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