第五卷增编三
编辑:Maciej Szydlowski
本增刊的出版得到了波兰比得哥什动物育种和授精中心有限公司的支持。
第14届QTL-MAS研讨会。去会议现场。
波兹南,波兰2010年5月17-18日
在第十四届QTLMAS研讨会上，模拟并发布了具有复杂遗传结构的性状数据集，供与会者分析。其中一项任务是估计印地安人的直接基因组价值。
14的数量性状和二元性状th采用加性遗传、上位和印迹相结合的模型对QTLMAS 2010车间进行了模拟。本文旨在比较…
目的是模拟QTLMAS 2010研讨会的数据在一个模型下，包括主要的加性，上位性和母体起源效应。
我们分析了来自14个国家的模拟数据thQTL-MAS研讨会使用贝叶斯方法在程序iBay中实现。该数据包含10031个snp的个体基因型，并对其进行了定量和定量表型分析。
基因组选择对于难以或昂贵测量的性状特别有利。既然多性状选择是处理这种情况的重要工具，那么一个重要的问题是它的附加价值是什么?
利用密集的全基因组SNP数据计算家畜基因组育种值(gebv)引起了广泛的兴趣。基因组选择的一般框架假设所有个体的基因型都处于高d值。
采用偏最小二乘回归(PLSR)对2010年QTLMAS研讨会的数据进行分析，以确定影响这两个性状的基因组区域，并估计育种价值。PLSR是…
研究表明，如果在全基因组关联研究中不考虑个体之间的遗传关系，这可能会导致假阳性。为了解决这个问题，我们使用了全基因组…
随着高通量基因分型技术的普及，基于密集SNP基因分型的动物基因组选择评价受到越来越多的关注。已经提出了几种统计方法……
我们之前已经证明了一种有效计算基因型概率的方法，以及更普遍的近交系和远交系群体中等位基因遗传的概率。那也管用……
基因组选择(GS)涉及利用跨越整个基因组的分子标记估计育种价值。准确预测基因组育种值(GEBVs)是当代育种面临的核心挑战。
基因组育种价值(GEBVs)的准确预测需要大量的标记。然而，通过排除无效应或杂交间效应不一致的标记，可以提高预测的准确性。
贝叶斯方法允许使用覆盖整个基因组的高密度单核苷酸多态性(SNP)预测基因组育种值(GEBVs)，并使用适当的方法有效地缩小SNP效应。
全基因组密集标记已被用于检测基因和估计相对遗传价值。在众多方法中，贝叶斯技术在全基因组育种中得到了广泛的应用，并显示出强大的功能。
采用三种方法预测了XIV QTL-MAS workshop数据集中年轻个体的基因组估计育种值(GEBV):利用性状特异性标记衍生的最佳线性无偏预测方法;
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