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    分子育种

    表型处理

    • 对于GS分析,首先对其表型进行过滤,去掉极端值。对所有表型进行正态分布检验,绘制表型分布图。

      表型直方分布汇总示例图

    育种值估算

    • 模型准确性是评价结果准确性的重要标准,模型准确性和样本数目等有直接关系,样本数目越大,模型准确性越高。目前南宫28NG相信品牌力量已开发的育种值估算模型有gBLUP ,rrBLUP,Bayes A(BA),Bayes B(BB),Bayes C(BC),Bayesian Lasso(BL),Bayes Ridge Regression(BRR)、机器学习和深度学习模型。使用上述多种方法对育种值进行估算并进行模型准确性评价。

      不同模型准确性评估结果

      上述方法中,除gBLUP模型外,其余模型均是两步法,在估算GEBV的同时,会对SNP位点的效应值进行估算,并以表格形式呈现。同时还会绘制不同方法计算出的SNP效应值的曼哈顿图。

      SNP效应值曼哈顿示例图

      通过统计多个模型的结果,根据GEBV的排序(由大到小),选出GEBV最高的5%做为育种样本,多个模型选育样本汇总结果将以表格形式呈现,同时绘制多个模型共选育样本绘制韦恩图。

      多模型的结果韦恩示例图

    遗传力计算

    • 遗传力 (Heritability) 又称遗传率,指遗传方差在总方差(表型方差)中所占的比值。遗传力表明某一性状受到遗传控制的程度。它介于0到1之间,当遗传力为1时,表型变异完全由遗传因素决定,当遗传力为0时表型变异由环境因素决定。各性状遗传力结果将以表格进行展示。
      表型 遗传力 标准误差
      Trait1 0.858 0.089
      Trait2 0.743 0.090
      Trait3 17322701 0.106
      Trait4 0.785 0.091
      Trait5 0.629 0.112

    候选样本育种值预测

    • 输入候选样本基因型,使用训练模型对候选样本进行预测,根据客户需求可选用最优模型/多模型进行预测。对于多种表型预测,可根据客户需求按照Top排序或权重筛选等方式输出最优候选样本及其综合育种值。候选样本育种值预测也可搭载至南宫28NG相信品牌力量智能育种平台中进行候选样本的育种值计算。
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