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| 內容簡介： |
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本书共分13章。第1章导论介绍了繁育体系的基本概念、育种值的重要性及其估计发展简史，第2-8章介绍基本原理括优线性无偏预测(BLUP)、贝叶斯(Bayes)基因组预测、基因组优线性无偏预测(genomicBLUP，GBLUP)、一步法基因组优线性无偏预测(single-stepgenomicBLUP，ssGBLUP)、基于机器学因组预测、兼顾优势与遗传×环境的基因组育成以及选种与选配；第9-11章介绍开展基因组选择的三大环节——表现组测定、基因组检测、大数据管理；第12-13章介绍联合育种体系建设和利用基因组选择平台选种选配。
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| 目錄：
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第1章|导论
1.1选择的基本原理
1.1.1繁育生产体系
1.1.2选种、选配流程
1.1.3育种值的概念
1.1.4选择反应
1.2育种值的传统估计
1.2.1单性状
1.2.2多性状
1.3优线性无偏预测
1.3.1基本原理
1.3.2模型偏差
1.3.3实际应用
1.4标记辅助选择与基因组选择
1.4.1标记辅助选择
1.4.2基因组选择
1.5全国生猪遗传改良计划·
1.5.109-计划
1.5.221-35计划
第2章|优线性无偏预测
2.1单性状BLUP模型
2.1.1模型方法
2.1.2数据演示
2.1.3程序代码
2.2多性状BLUP模型
2.2.1模型方法
2.2.2数据演示
2.2.3程序代码
2.3纵向数据随机回归模型
2.3.1模型方法
2.3.2 数据演示
2.3.3 程序代码
第3章|贝叶斯基因组预测
3.1基因组选择
3.2贝叶斯方法
3.2.1模型
3.2.2 BayesA
3.2.3
3.2.4
3.2.5 Bayes Lasso
3.3案例演示
3.3.1数据
3.3.2使用代码
3.3.3结果分析
第4章|基因组优线性无偏预测
4.1 GBLUP原理
4.1.1小二乘法
4.1.2 SNP-BLUP
4.1.3 GBLUP
4.2基因组亲缘关系矩阵的构建方法
4.2.1 VanRaden法
4.2.2赋权法
4.3考虑显性效应的模型
4.4多性状模型
4.5GBLUP的应用
4.5.1模拟数据
4.5.2基因组预测
第5章|一步法基因组预测
5.GBLUP原理
5.2 G矩阵与A矩阵的兼容性
5.3一步贝叶斯回归法（ssBR）
5.4多性状模型
5.5 多群体ssGBLUP
5.6一步法在猪基因组选择中的应用
5.7基因组选择性及其影响因素
5.7.1基因组选择性的衡量指标
5.7.2影响基因组选择性的因素
第6章|基于机器学因组预测
6.1算法模型·
6.1.1人工神网络
6.1.2决策树
6.1.3集成学
6.1.4 SVM
6.2案例演示
6.3程序代码
第7章|兼顾与遗传X环境互作的基因组预测
7.1兼顾与纯种的预测模式·
7.1.1基于BLUP的兼顾的预测方法
7.1.2兼顾的基因组选择方法
7.2兼顾遗传与环境互作的基因组选择·
7.2.1遗传与环境互作对我国养猪业的影响
7.2.2互作模型
7.2.3多性状模型
7.2.4反应规范模型
7.3实例演示?
7.3.1兼顾的基因组选择
7.3.2兼顾遗传与环境互作的基因组选择
第8章|选种与选配
8.1选种
8.1.1佳贡献选择法
8.1.2优单倍体值法
8.1.3优群体值法
8.1.4前瞻选择法
8.2选配
第9章|表型组测定
9.1围绕育种目标的表型性状
9.1.1繁殖性状
……
11.2.3 胴体与肉质性状.
11.2.4健康性状与环境数据监测
11.2.5 体型外貌·
11.3基因组数据处理规范
原始测序数据质量评估与过滤.
11.3.2 去重（demultiplex）与文库质量评估
11.3.3测序数据到参考基因组的比对：
第12章|联合育种
12.1联合方式
12.1.1繁育体系结构
12.1.2大白猪的联合育种模式
12.1.3长白猪的联合育种模式
12.1.4杜洛克猪的联合育种模式
12.1.5种猪繁育区域布局
12.2基于基因组的跨场亲缘关系矩阵
12.2.1直接构建
12.2.2兼顾各群体遗传结构的构建方法
12.3多群体基因组选择
12.3.1多性状、单一亲缘关系矩阵模型
12.3.2多性状、双亲缘关系矩阵模型
12.4实例演示
12.4.1利用PyAGH软件构建多群体亲缘关系矩阵
12.4.2多群体基因组选择案例
第13章|网络平台
13.1 Alpha index数据资源
13.1.1用于基因组填单体型资源
13.1.2表型资源
13.2 Alpha index应用
13.2.1基因组填和管理平台
13.2.2猪场生产管理
13.2.3育种值计算个性化选择指数制定
13.2.4同态加密基因组选择平台
参考文献
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