全基因組選擇策略在植物育種中的應(yīng)用(專業(yè)版)
【正文】 大量 的微小貢獻率被忽略 解決方案：全基因組選擇 ? 利用全部的 SNPs ? 同時估計 50000個 SNPs的貢獻量 ? 解大型線形方程組 分子標記貢獻量的估計值 k??利用分子標記 貢獻量的估計 值估計其他基 因型的表現(xiàn)型 ikk gG E B V ?? ??The infinitesimal model (Fischer 1918) vs. The finite loci model 統(tǒng)計方法 ? Ridge Regression ? X 是分子標記數(shù)據(jù)的設(shè)計矩陣 ? y 是觀測的表型數(shù)據(jù) ? λ是一個懲罰因子，目的是使本沒有唯一解 的方程組有唯一解 ? ? yXIXX 39。139。 Goddard, 1996 (GSE) 三種不同類型的分子標記 直接的標記 功能性 的變異 已知的基因 LD 標記 分子標記與數(shù)量性狀位點的關(guān)聯(lián) 存在于整個群體當(dāng)中 LE 標記 分子標記與數(shù)量性狀位點的
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