| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 英文缩略表 | 第8-13页 |
| 1 引言 | 第13-26页 |
| 1.1 畜禽基因组选择的应用及其发展 | 第13页 |
| 1.2 畜禽基因组选择的计算方法 | 第13-22页 |
| 1.2.1 直接估计基因组育种值 | 第14-15页 |
| 1.2.1.1 GBLUP 方法 | 第14-15页 |
| 1.2.1.2 TABLUP | 第15页 |
| 1.2.2 间接估计基因组育种值 | 第15-20页 |
| 1.2.2.1 BAYESA 方法估计标记效应值 | 第16-18页 |
| 1.2.2.2 BAYESB 方法估计标记效应值 | 第18-19页 |
| 1.2.2.3 BAYESCΠ方法估计标记效应值 | 第19-20页 |
| 1.2.3 贝叶斯方法的改进算法 | 第20-22页 |
| 1.2.3.1 贝叶斯经典算法中参数优化的改进算法 | 第20-21页 |
| 1.2.3.2 标记效应先验分布的改变 | 第21-22页 |
| 1.3 基因组育种值的准确性 | 第22-24页 |
| 1.3.1 准确性的预测 | 第22-23页 |
| 1.3.2 准确性的影响因素-不可变因素 | 第23页 |
| 1.3.3 准确性的影响因素-可变因素 | 第23-24页 |
| 1.4 全基因组选择在我国的发展前景 | 第24-25页 |
| 1.5 本研究的目的和意义 | 第25-26页 |
| 2 基因组选择中的 BAYESB 和 BAYESCΠ的参数优化研究 | 第26-39页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 BAYESFB 和 BAYESFCΠ的基本推理 | 第26-27页 |
| 2.2.1 BayesFB 和 BayesFCπ的基本推理 | 第26-27页 |
| 2.3 方法的实现 | 第27-30页 |
| 2.3.1 自由度参数的优化 | 第27-29页 |
| 2.3.2 尺度参数的优化 | 第29-30页 |
| 2.4 BAYESFB 和 BAYESFCΠ方法的蒙特卡洛模拟验证 | 第30-33页 |
| 2.4.1 模拟数据集 | 第30-31页 |
| 2.4.2 QTL-MAS2011 公共数据集 | 第31页 |
| 2.4.3 评价指标 | 第31-32页 |
| 2.4.4 计算环境 | 第32-33页 |
| 2.5 结果与分析 | 第33-37页 |
| 2.5.1 模拟数据集不同遗传力和不同 QTL 数目的准确性比较 | 第33-37页 |
| 2.5.2 QTL-MAS2011 公共数据集计算结果 | 第37页 |
| 2.6 小结 | 第37-39页 |
| 3 BAYESA 方法的改进算法研究 | 第39-43页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 方法的实现 | 第39-40页 |
| 3.2.1 重新得到自由度和尺度参数的先验 | 第39-40页 |
| 3.2.1.1 用 RRBLUP（岭回归法）或 GAPIT（最小二乘法）估计位点效应值 | 第39-40页 |
| 3.2.1.2 计算位点效应方差 | 第40页 |
| 3.2.1.3 根据位点效应方差估计自由度和尺度参数 | 第40页 |
| 3.2.2 性状特异的自由度和尺度参数放入原 BayesA 程序 | 第40页 |
| 3.3 模拟数据集的验证 | 第40页 |
| 3.4 结果与分析 | 第40-43页 |
| 4 中国肉用西门塔尔牛真实数据集 | 第43-52页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 材料与方法 | 第43-47页 |
| 4.2.1 试验群体的构建 | 第43页 |
| 4.2.2 芯片数据处理 | 第43-45页 |
| 4.2.2.1 高密度 BOVINEHD（770K）芯片数据集中缺失基因型填充 | 第43-44页 |
| 4.2.2.2 基因型数据质量控制 | 第44-45页 |
| 4.2.3 表型数据 | 第45-47页 |
| 4.2.3.1 表型数据信息 | 第45-46页 |
| 4.2.3.2 表型数据处理 | 第46-47页 |
| 4.2.4 表型性状的参数估计 | 第47页 |
| 4.2.5 评价指标 | 第47页 |
| 4.3 结果与分析 | 第47-51页 |
| 4.3.1 五种性状的遗传参数 | 第47-48页 |
| 4.3.2 五种性状的准确性及标记效应图谱 | 第48-50页 |
| 4.3.3 计算时间 | 第50-51页 |
| 4.4 小结 | 第51-52页 |
| 5 讨论 | 第52-54页 |
| 5.1 关于 BAYESFB 和 BAYESFCΠ方法的讨论 | 第52-53页 |
| 5.1.1 BayesFB 和 BayesFCπ是一种新方法，是对 BayesB 和 BayesCπ方法的改进和拓展 | 第52页 |
| 5.1.2 模拟数据集和真实数据集的验证 | 第52-53页 |
| 5.2 关于 BAYESPA 方法的讨论 | 第53-54页 |
| 5.2.1 模拟数据集和真实数据集的验证 | 第53页 |
| 5.2.2 模拟数据集中不同自由度和尺度参数条件下，基因组育种值估计准确性 | 第53-54页 |
| 6 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 作者简历 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
