【正文】 可以將一個(gè)親本定為等位基因1的純合體，另一親本定為等位基因2的純合體。在模擬中考慮了三組方差組分真值： 第一組： 第二組： 第三組：對(duì)每一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和每一組方差組分真值，都用以上模型重復(fù)模擬1000次。MIVQUE可以通過解析法求得估計(jì)值，其估計(jì)值具有無偏性，且當(dāng)先驗(yàn)值等于真值時(shí)，估計(jì)值的方差最小。通過改變1 中的有關(guān)參數(shù)，可考查各種因素對(duì)遺傳漂變的影響。但要注意必須符合事先給定的公母比例和基因型比例。 例3．方差組分估計(jì)方法MIVQUE和REML的模擬比較在家畜育種中，估計(jì)群體遺傳參數(shù)（方差組分）是一項(xiàng)十分重要的基礎(chǔ)工作。197177。 遺傳標(biāo)準(zhǔn)差 ，環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)差v2 – 總的QTL效應(yīng)對(duì)遺傳方差的貢獻(xiàn)：218。如果隨機(jī)確定，可假設(shè)某一親本在某個(gè)QTL上為等位基因1的純合體概率為50%（或其他值）。2）模擬產(chǎn)生h，例如可假定h服從正態(tài)分布，且彼此獨(dú)立。但是究竟多大樣本才能保證REML的漸近無偏性和有效性? 當(dāng)樣本不是足夠大時(shí)MIVQUE和REML哪一個(gè)更好? 對(duì)這些問題并不能從理論上給出答案，但用Monte Carlo方法卻可以給出至少是經(jīng)驗(yàn)性的答案。而其中的每一個(gè)因素又要受一些其他因素的影響，例如選擇的準(zhǔn)確性要受群體結(jié)構(gòu)、估計(jì)育種值的方法等因素的影響。具體做法如下：1． 設(shè)定系統(tǒng)參數(shù)N – 基礎(chǔ)群大小S – 基礎(chǔ)群公母比例no – 每頭母畜每胎所產(chǎn)后代數(shù)PPP3 – 所考查的基因座位在基礎(chǔ)群中的基因型頻率（假設(shè)只有兩個(gè)等位基因） g – 所考查的世代數(shù) nr – 模擬重復(fù)次數(shù)2． 假定1） 公、母隨機(jī)交配，2） 每頭公畜與相同數(shù)目的母畜交配3） 后代為雄性和雌性的概率各為1/2，4） 基因從上代到下代的傳遞遵從孟德爾分離定律5） 世代不重疊6） 群體規(guī)模保持不變7） 每代中隨機(jī)選留種畜3． 模擬試驗(yàn)1） 基礎(chǔ)群中每個(gè)個(gè)體的性別和基因型的確定 設(shè)雄性個(gè)體的代碼為1，雌性個(gè)體的代碼為2。B. 對(duì)于每一交配組合：產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)n0 ~ DU（5，15），作為該交配組合所產(chǎn)生的后代數(shù) 對(duì)于 k =1, …，n0a. 產(chǎn)生u ~ U(0, 1)，如果u ，則個(gè)體k為公畜，否則為母畜b. 產(chǎn)生，其中 , fs和fd分別是父親和母親的近交系數(shù)（從2世代開始，將會(huì)有近交個(gè)體產(chǎn)生）c. 令 d. 產(chǎn)生e. 令，作為個(gè)體k的性狀表型值，其中g(shù)j是世代j的效應(yīng)值f. 計(jì)算個(gè)體k的近交系數(shù)C. 計(jì)算第j世代中的加性遺傳效應(yīng)的平均值和方差以及平均近交系數(shù)， ，其中n是該世代中的總個(gè)體數(shù)，ai是第i個(gè)個(gè)體的加性遺傳效應(yīng)，fi是第i個(gè)個(gè)體的近交系數(shù)。2509720692255177。下面介紹幾種目前常用的用于QTL檢測(cè)和定位的試驗(yàn)設(shè)計(jì)的模擬方法。B. F1代標(biāo)記QTL基因型的模擬C. 回交群體標(biāo)記QTL基因型的模擬回交群體中可假設(shè)所有個(gè)體所有位點(diǎn)上的第一個(gè)等位基因都來自親本，這是固定不變的，第二個(gè)等位基因來自F1代，它來自F1的第一個(gè)還是第二個(gè)等位基因就取決于各位點(diǎn)之間的重組率。8） 對(duì)每組方差組分真值A(chǔ). 產(chǎn)生公牛效應(yīng)向量值s由于，可按上節(jié)介紹的產(chǎn)生多維正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的方法產(chǎn)生s 。第一個(gè)數(shù)據(jù)集取自北京市當(dāng)時(shí)的荷斯坦牛頭胎產(chǎn)奶量實(shí)際記錄資料，以