一种筛选最佳动物模型的方法.pdf

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摘要
申请专利号:

CN201110266685.0

申请日:

2011.09.09

公开号:

CN102356764A

公开日:

2012.02.22

当前法律状态:

驳回

有效性:

无权

法律详情:

发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):A01K 67/02申请公布日:20120222|||实质审查的生效IPC(主分类):A01K 67/02申请日:20110909|||公开

IPC分类号:

A01K67/02

主分类号:

A01K67/02

申请人:

河南科技大学

发明人:

白俊艳; 贾小平; 王玉琴; 张自强; 庞有志; 李元晓; 赵淑娟

地址:

471003 河南省洛阳市西苑路48号

优先权:

专利代理机构:

郑州睿信知识产权代理有限公司 41119

代理人:

陈浩;牛爱周

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内容摘要

本发明公开了一种筛选最佳动物模型的方法,包括以下步骤:(1)建立不同的动物模型;(2)方差组分估计;(3)最佳动物模型的筛选。本发明的方法依据似然函数值、模型中的参数估计个数、模型中的随机效应为基础进行筛选,并采用卡方检验来判断其模型的优劣,其筛选方法操作方便、灵活、科学。

权利要求书

1: 一种筛选最佳动物模型的方法, 其特征在于 : 包括以下步骤 : (1) 建立不同的动物模型 ; (2) 方差组分估计 ; (3) 最佳动物模型的筛选。
2: 如权利要求 1 所述的筛选最佳动物模型的方法, 其特征在于 : 还包括以下步骤 : 在所 述的步骤 (1) 之前还有以下步骤 : 设定动物模型中的系统环境效应 ; 设定动物模型中的随 机效应。
3: 如权利要求 1 所述的筛选最佳动物模型的方法, 其特征在于 : 步骤 (1) 中的系统环 境效应为场 - 年 - 季系统环境效应、 性别系统环境效应和 / 或年龄系统环境效应。
4: 如权利要求 1 所述的筛选最佳动物模型的方法, 其特征在于 : 步骤 (2) 中的随机效 应为个体加性遗传效应、 母体遗传效应和 / 或母体环境效应。
5: 如权利要求 1 所述的筛选最佳动物模型的方法, 其特征在于 : 所述的建立的所有动 物模型中都包含相同的系统环境效应, 不同动物模型中包含的随机效应不同。
6: 如权利要求 1 所述的筛选最佳动物模型的方法, 其特征在于 : 方差组分估计中, 计 -9 算中的迭代收敛标准为 10 , 利用不同的初值进行计算, 比较各估计值在收敛后的似然函数 值, 取其中似然函数值最大的一次结果作为遗传参数估计值。
7: 如 权 利 要 求 1 所 述 的 筛 选 最 佳 动 物 模 型 的 方 法,其 特 征 在 于 : 最 佳 动 物 模 型 的 筛 选 用 似 然 比 检 验 对 不 同 动 物 模 型 进 行 比 较,检 验 统 计 量 为: LR=[-2ln(LMAX| 模 型 I)]-[-2ln(LMAX| 模 型 II)] , 如 果 LR> , 为方临界值, 即差异显著 (P<0.05), 则模型 II 是最佳模型, 反之则模型 I 为最佳模 型。
8: 如权利要求 7 所述的筛选最佳动物模型的方法, 其特征在于 : LR 为似然比值, LMAX| 模型 I 和 LMAX| 模型 II 分别是两个不同动物模型下的最大似然函数值。
9: 如权利要求 8 所述的筛选最佳动物模型的方法, 其特征在于 : 模型 I 是模型 II 的子 模型。
10: 如权利要求 7 所述的筛选最佳动物模型的方法, 其特征在于 : 所述的统计量服从卡 方( ) 分布, 自由度为模型 II 中估计的参数个数与模型 I 中估计的参数个数之差。

说明书


一种筛选最佳动物模型的方法

    【技术领域】
     本发明涉及动物育种和动物数量遗传学领域, 具体涉及一种筛选最佳动物模型的方法。 背景技术 遗传参数估计是家畜育种中的一项基础工作, 准确可靠的遗传参数估计对于制定 育种方案和个体遗传评定是必不可少的, 而遗传参数估计的可靠与否主要取决数据资料的 质量和估计方法。家畜育种研究人员经常面临的问题是, 对于给定的数据资料如何获得最 可靠的遗传参数估计值。 目前, 约束最大似然法是世界各国采用遗传参数估计较多的方法, 《草与畜》 2008 年 04 期刊登的 《畜禽遗传参数估计的 DF-REML 法》 也曾提出相关的计算方 法, 但是不论何种方法, 都需要一个统计分析模型。既使在同一种方法下, 用不同的模型所 得到的估计值是不同的, 因此首先要构建一个合适的统计分析模型。一个好的模型要在有 实际可操作性的基础上尽可能准确地反映各种遗传和环境因素对性状的影响, 但在很多情 况下, 我们对影响某性状的各种因素缺乏充分的了解, 因而需要对多种可能的模型进行比 较, 从中找出一个最合适的模型。目前, 对于最佳动物模型的筛选没有确切科学的方法, 有 研究生者只根据模型中误差方差组分的大小, 此种方法有一定的片面性。
     发明内容
     本发明的目的在于提供一种方便、 灵活、 科学的筛选最佳动物模型的方法。
     为了实现以上目的, 本发明的技术方案是采用了似然比检验来筛选最佳的动物模 型, 包括以下步骤 : (1) 设定动物模型中的系统环境效应 ; (2) 设定动物模型中的随机效应 ; (3) 建立不同的动物模型 ; (4) 方差组分估计 ; (5) 最佳动物模型的筛选。
     步骤 (1) 中的系统环境效应为场 - 年 - 季系统环境效应、 性别系统环境效应和 / 或年龄系统环境效应。
     步骤 (2) 中的随机效应为个体加性遗传效应、 母体遗传效应和 / 或母体环境效应。
     所述的建立的所有动物模型中都包含相同的系统环境效应, 不同动物模型中包含 的随机效应不同。
     方差组分估计中, 计算中的迭代收敛标准为 10-9, 利用不同的初值进行计算, 比较 各估计值在收敛后的似然函数值, 取其中似然函数值最大的一次结果作为遗传参数估计 值。
     最 佳 动 物 模 型 的 筛 选 用 似 然 比 检 验 对 不 同 动 物 模 型 进 行 比 较, 检 验 统 计 量 为: LR=[-2ln(LMAX| 模 型 I)]-[-2ln(LMAX| 模 型 II)], 如 果 LR>, 即差异显著 (P<0.05), 则模型 II 是最佳模型, 反之则模型 I 为最佳模型。 LR 为似然比值, LMAX| 模型 I 和 LMAX| 模型 II 分别是两个不同动物模型下的最大 似然函数值。
     模型 I 是模型 II 的子模型。
     所述的统计量服从卡方 () 分布, 自由度为模型 II 中估计的参数个数与模型 I中估计的参数个数之差。
     本发明的方法依据似然函数值、 模型中的参数估计个数、 模型中的随机效应为基 础进行筛选, 并采用卡方检验来判断其模型的优劣, 其筛选方法操作方便、 灵活、 科学。 具体实施方式
     实施例 1 本实施例的一种筛选最佳动物模型的方法包括以下步骤 : (1) 建立 2 个动物模型 : 2 个模型中包含的系统环境效应是一样的, 但是随机效应不同 ; 模型 I : 个体加性遗传效应 模型 II : 个体加性遗传效应、 母体遗传效应 模型 I 是模型 II 的子模型 (2) 方差组分估计 : 利用 MTDFREML 软件对各性状分别采用以上 2 种模型进行方差组分 估计, 计算中的迭代收敛标准为 10-9, 分别获得 2 个模型的似然函数值记为 LMAX| 模型 I, LMAX| 模型 II ; (3) 最佳动物模型的筛选方法 LR = [-2ln(LMAX| 模型Ⅰ )]-[-2ln(LMAX| 模型Ⅱ )] 模型I下计算出来的参数个数为2个: 遗传力 ( ( ) , 其中 为性状的表型方差 ) 、 母体遗传力 ) 、 环境遗传力模 型 II 下 计 算 出 来 的 方 差 组 分 个 数 为 4 个 : 遗传力 ( ( ) , 其中 ) 、 环境遗传力 ( 为性状的表型方差 的自由度为 : 4-2=2, 则 分布的上侧分位数表, 获得) 、 加性遗传效应与母体遗传效应间的相关 ((2) 值, 如果 LR>(2) ,则认为 2 个模型之间差异显著 (P<0.05) , 动物模型 II 为最佳模型 ; 反之则动物模型 I 为最 佳模型。
     实施例 2 本实施例的筛选最佳动物模型的方法, 包括以下步骤 : (1) 建立 2 个动物模型 : 2 个模型中包含的系统环境效应是一样的, 但是随机效应不同 模型 III : 包含个体加性遗传效应、 母体环境效应模型 IV : 包含个体加性遗传效应、 母体遗传效应、 母体环境效应 模型 III 是模型 IV 的子模型 (2) 方差组分估计 : 利用 MTDFREML 软件对各性状分别采用以上 2 种模型进行方差组分 估计, 计算中的迭代收敛标准为 10-9, 分别获得 2 个模型的似然函数值记为 LMAX| 模型 III, LMAX| 模型 IV (3) 最佳动物模型的筛选方法 : LR = [-2ln(LMAX| 模型 III)]-[-2ln(LMAX| 模型 IV)] 模型 III 下计算出来的参数个数为 3 个 : 遗传力 ( ( ) 、 环境遗传力 ( ) 。其中 ) 、 母体环境遗传力为性状的表型方差 ; ) 、 母体遗传力 ) 、 加性遗传效模 型 IV 下 计 算 出 来 的 方 差 组 分 个 数 为 5 个 : 遗传力 ( ( ) 、 母体环境遗传力 ( ) , 其中 ) 、 环境遗传力 ( 为性状的表型方差 ;应与母体遗传效应间的相关 ( 的自由度为 : 5-3=2, 则查(2) , 如果 LR>(2) , 则认为 2 个模型之间差异显著(P<0.05) , 动物模型 IV 为最佳模型 ; 反之则动物模型 III 为最佳模型。5

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资源描述

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1、10申请公布号CN102356764A43申请公布日20120222CN102356764ACN102356764A21申请号201110266685022申请日20110909A01K67/0220060171申请人河南科技大学地址471003河南省洛阳市西苑路48号72发明人白俊艳贾小平王玉琴张自强庞有志李元晓赵淑娟74专利代理机构郑州睿信知识产权代理有限公司41119代理人陈浩牛爱周54发明名称一种筛选最佳动物模型的方法57摘要本发明公开了一种筛选最佳动物模型的方法,包括以下步骤(1)建立不同的动物模型;(2)方差组分估计;(3)最佳动物模型的筛选。本发明的方法依据似然函数值、模型中的参。

2、数估计个数、模型中的随机效应为基础进行筛选,并采用卡方检验来判断其模型的优劣,其筛选方法操作方便、灵活、科学。51INTCL19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书1页说明书3页CN102356772A1/1页21一种筛选最佳动物模型的方法,其特征在于包括以下步骤(1)建立不同的动物模型;(2)方差组分估计;(3)最佳动物模型的筛选。2如权利要求1所述的筛选最佳动物模型的方法,其特征在于还包括以下步骤在所述的步骤(1)之前还有以下步骤设定动物模型中的系统环境效应;设定动物模型中的随机效应。3如权利要求1所述的筛选最佳动物模型的方法,其特征在于步骤1中的系统环境效应为场年季系统。

3、环境效应、性别系统环境效应和/或年龄系统环境效应。4如权利要求1所述的筛选最佳动物模型的方法,其特征在于步骤2中的随机效应为个体加性遗传效应、母体遗传效应和/或母体环境效应。5如权利要求1所述的筛选最佳动物模型的方法,其特征在于所述的建立的所有动物模型中都包含相同的系统环境效应,不同动物模型中包含的随机效应不同。6如权利要求1所述的筛选最佳动物模型的方法,其特征在于方差组分估计中,计算中的迭代收敛标准为109,利用不同的初值进行计算,比较各估计值在收敛后的似然函数值,取其中似然函数值最大的一次结果作为遗传参数估计值。7如权利要求1所述的筛选最佳动物模型的方法,其特征在于最佳动物模型的筛选用似然比检验对不同动物模型进行比较,检验统计量为LR2LNLMAX|模型I2LNLMAX|模型II,如果LR,为方临界值,即差异显著P说明书CN102356764ACN102356772A2/3页4,即差异显著P(2),则认为2个模型之间差异显著(P(2),则认为2个模型之间差异显著(P005),动物模型IV为最佳模型;反之则动物模型III为最佳模型。说明书CN102356764A。

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