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利用几种低密度基因组选择方法对绵羊肋肉厚的模拟选择研究

摘要第7-9页
主要中英文术语缩写对照第9-10页
文献综述第10-21页
    1.1 介绍第10页
    1.2 基因组选择的实施第10-12页
    1.3 用于基因组预测的统计方法第12-18页
        1.3.1 逐步回归第13页
        1.3.2 BLUP第13-14页
        1.3.3 岭回归第14页
        1.3.4 贝叶斯A第14-16页
        1.3.5 贝叶斯B和贝叶斯CPi第16-17页
        1.3.6 贝叶斯Lasso第17-18页
    1.4 小结第18-21页
1 前言第21-24页
2 材料和方法第24-37页
    2.1 贝叶斯方法要点第24-29页
        2.1.1 贝叶斯推断第24-25页
        2.1.2 马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)抽样算法第25页
        2.1.3 点估计和优选准则第25-26页
        2.1.4 先验分布第26-29页
    2.2 群体模拟第29-32页
        2.2.1 QMsim软件及群体模拟第29-31页
        2.2.2 群体数据的整理第31页
        2.2.3 建立训练群和验证群第31-32页
    2.3 基因组预测方法的实施第32-37页
        2.3.1 可用的基因组预测模型第32-33页
        2.3.2 GS3软件及其模型假设第33-34页
        2.3.3 各预测模型和方法参数文件的设置第34-36页
        2.3.4 MCMC后验分布抽样的参数设置第36页
        2.3.5 其他输入文件及GS3运行第36-37页
3 结果与分析第37-53页
    3.1 QMsim群体模拟结果第37-43页
    3.2 不同信息来源、模型和预测方法的研究结果第43-49页
    3.3 不同训练群规模的研究结果第49-52页
    3.5 不同MCMC后验抽样次数及残差校正间隔的分析结果第52-53页
4 讨论第53-58页
    4.1 总体性能第53页
    4.2 预测模型对GEBV预测准确度的影响第53页
    4.3 训练群信息来源对GEBV预测准确度的影响第53-54页
    4.4 预测方法对GEBV预测准确度的影响第54-56页
    4.5 抽样次数和校正间隔对GEBV预测准确度的影响第56页
    4.6 训练群规模对GEBV预测准确度的影响第56-57页
    4.7 影响基因组选择的其他因素第57页
    4.8 交叉验证在遗传改良上的应用第57-58页
5 结论第58-59页
创新与特色第59-60页
进一步的研究内容第60-61页
参考文献第61-67页
ABSTRACT第67-68页
致谢第69页

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