文献阅读： 林木中遗传参数评估

这篇文章, 非常具有代表性, 可以为林木和作物的数据分析提供思路, 不一定非要有系谱才可以计算育种值和遗传相关, 混合线性模型代替一般线性模型进行育种值的筛选, 是大势所趋, 必须推而广之.

1. 文献

陈兴彬, 肖复明, 余林, et al. 基于混合线性模型估算杉木生长性状遗传参数[J]. 森林与环境学报, 2018, 38(04):37-42.

2. 文章研究概况

利用混合线性模型评估 14 年生杉木杂交测定林树高、胸径、红心长和红心率的单株遗传力、表型相关、遗传相关, 单性状混合线性模型下的家系育种值，评价混合线性模型在非平衡数据遗传参数估算中的有效性。

研究性状

• 树高
• 胸径
• 红心长
• 红心率

统计方法

• 单株遗传力
• 表型相关
• 遗传相关
• 育种值

研究特点

• 非平衡数据， 即数据是有缺失值，或者试验是非平衡的。混合线性模型处理非平衡试验设计或者有缺失值的试验时，比一般线性模型好。

3. 混合线性模型的使用范围

• 群体规模大(数据量大)
• 群体结构复杂(遗传组, 系谱资料, 分子标记, 基因组等等)
• 观测数据不平衡
• 在作物, 林木, 水产, 动物育种中应用广泛

4. 试验设计及数据

随机区组设计, 5次重复, 每个小区有5株, 共有25个全同胞家系.

5. 全同胞遗传力的计算

该试验为全同胞试验, 一个家系(Family)相当于一个品种.这里计算单株遗传力

单株遗传力 单株遗传力是以树木个体为单位度量的加性遗传方差占总表型方差的比值, 其计算公式为:

遗传相关 用于多性状分析中, 公式为:

表型相关 用于多性状分析中, 公式为:

6. 表型汇总统计

主要内容有:

• 性状名
• 观测值个数
• 平均值
• 最大值
• 最小值
• 标准差
• 变异系数

7. 单性状分析

• 固定因子: 区组
• 随机因子: 家系

方差组分估计值

遗传力估计值

可以看到遗传力估计中, 对应的标准误加大,可能是缺失值个数较多,也可能是数据量较少

8. 多性状分析

• 固定因子: 区组
• 随机因子: 家系

遗传相关和表型相关估计

• 这里下三角是遗传相关
• 上三角是表型相关
• 显著性检验使用的LRT方法

9. 育种值计算

如果给与这四个性状不同的权重, 比如株高0.3, 胸径0.3, 红心长0.2, 红心率0.2, 就可以计算综合育种值

10. 讨论

实际林木育种工作中育种者获得的一般是大量的非平衡数据, 这些数据大多不能利用传统方法进行经典数量遗传的分析. 混合线性模型的应用为分析这些数据提供了条件, 基于混合线性模型估算方差组分和预测性状的育种值是目前国内外学者普遍认可的、先进的遗传评定方法. 本研究以区组为固定效应, 以家系为随机效应, 对杉木不均衡数据拟合的混合线性模型,为正确估计遗传参数和育种值奠定了基础.

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