第四章种用价值的评定 第一节个体育种值 教学目的与要求： 了解育种值概念及育种值估计的原理 重点： 育种值的概念及实质 百种值估计的原理 难点： 真实育种值与估计育种值 育种值估计的原理 教学进程： 基础知识： 表型值的估计公式 P=A+E=A+I+D+E 其中：A为加性效应，D为显性效应，它们为等位基因间的效应，I为上位 效应，属于非等位基因间的效应。E又分为一般性环境效应和水久性环境效应。 在所有的能响因素中，只有A能够真实的遗传下去，故又叫育种值。 对于A的估计无法直接度量，只能进行间接估计（利用表型值进行）。育种 值和表型值之间存在回归关系： A=(P*-P)+ 大群均数中，P=A+R,其中R为剩余值 当群体特别大时，P=A+R 当群体趋于∞时，此时正效应和负效应相抵消，P=A,所以 A=b(P+-P)+P 其中P*:选留下来的个体的平均表型值 bP:加性效应值与表型值之间的回归系数 与育种值相关的几个概念 L.估计育种值(EBV,estimating breeding value) EBV =b(P*-P) 当所有个体在同一群体中时，P是相同的，故可以省去。 2.估计传递力(ETA,estimating ETA-3EBV 3.相对有种值(RBV,relative breeding value)
4,=buc(P+-P)+P RBr-4-bP*-D+1=1+EB别 4.综合育种值(TBV,Total breeding value),也可用H表示 第二节单性状育种值估计 教学目的与要求： 了解育种值估计的信息来源，掌握单一亲属信息来源的育种值估计，了解 多亲属信息来源的育种值估计 重点： 育种值估计的信息来源 单一亲属信息来源的育种值估计 难点： 单一亲属信息来源的育种值估计 教学进程： 一、 利用单一亲属信息估计育种值 原理：利用育种值与表型值之间的回归关系方程来进行估计 EBV=4,=bar(P*-P) 其中：A一个体1的估计育种值 bP一育种值与表型值之间的回归系数 P*一评定个体的表型值 P一该个体所在群体的所测性状的群体平均表型值 由于P*=M+R*,一般情况下认为A*与*不相关，所以CO(4:R*)=0 CO(AP*)=CO(AA)=r·2=b4 对于单性状估计育种值资料形式，分为4种情况： 1.个体本身单次度量 2.个体本身多次度量 3.多个同类亲属单次度量 4.多个同类亲属多次度量 b=COV(A.P) 其中，02-1+m+162 a
所以br=1+n-少业.品 1+(n-)rp 对于个体资料： (】)个体本身单次度量的估计育种值计算公式： EBV=A=br(P*-P)=h(P*-P) (2)个体本身多次度量的估计育种值计算公式：EBV=A=b(P*-P) n.h2 1+a--P-+f 对于亲属资料： (1)利用亲本资料 I.亲本一次度量资料 EBV=A=bur(P*-P)= -mP-可 当n=1时，EBV=r1h产(P*-P) 当为亲子关系时，EBP=0.5h2(P*-P) Ⅱ.亲本多次度量资料 05::n(P*-P EBV=A=b4(P*-P)-1(n-Dre 由于一个性状多次度量的组内相关系数就是重复力，所以=。 (2)同胞资料 同胞包括全同胞和半同胞，当全同胞时，可以分为三种情况： I.一个全同胞一次度量 EBV=A=bar(P'-P)=0.5.h2 (P'-P) Ⅱ.一个全同胞多次度量（比如奶牛的产奶量） EBV=05hn (P-P) Γ1+(n-1r Ⅲ.多个全同胞一次度量 此)2-A由时=，所
0.5h2n 6ri+n-小F-月 当资料为半同胞时，也分为三种情况： I.一个半同胞一次度量 EBy=0.25·h2.(P-P Ⅱ.一个半同胞多次度量 -82p-可 Ⅲ多个半同胞一次度量 0.25.hn B-aF-月 估计育种值与真实育种值之间的相关系数可用来衡量估计育种值的准确度， n.h- ra=rI+(0-I 同胞及后备调定品活期模的确定原理： 假设测定容量为T头公畜，若选留$头公畜，则每一头公畜所测定的子女数 为R=小，若每一头公畜测定n个子女，则可测定的公畜数为S,=么，公 畜的留种率为p= R =及·每一个留种率对应一个=%a=1上-： (P53例题) 二、多种亲属信息育种值估计 由于利用单一资料估计育种值具有局限性，因此在实际育种工作中大都利用 多种亲属信息资料来进行育种值的估计。亲属资料一般可分为以下儿种情况： 一个个体的单词度量表型值P 2.一个个体多次度量平均表型值或多个个体单词度量 3.多个个体多次度量平均值P。 第三节多性状综合遗传评定 教学目的与要求： 理解综合选择指数与简化选择指数的原理和方法，能够利用实际资料进行综 合选择指数与简化选择指数的构建。 重点： 综合选择指数与简化选择指数的原理 不相关性状的综合选择指数制订
难点： 综合选择指数与简化选择指数的原理 相关性状的综合选择指数制订 教学进程： 一、多性状选择概述（指数法） 1.综合指数法 目标性状和信息性状可以一致，也可以不一致。 (1)性状之间不相关 I=whP+w,E+…+w,hE =wii(P-P)+w(P-P)+.+w(P-P) =∑wh-) 统化后1=骨++中w号 例：窝产仔数(P1)=9,片=0.1，%=0.3 断奶仔数(P2)P=8,h=0.2,w=0.3 断奶窝重(P3)F=240,=0.2,w%=0.4,制定1， I=b,+bP+bB。 解：求a: a=100 100 0.3×0.1+03x0.2+04×0.2=588 P P (2)性状之间不相关时1的制定： 1-26x=6x,式中X=出…xJ b'=[b…bn] 利用求极大值法求得反应正规方程P=D·AW或b=P·D·AW P一信息性状表型值之间的方差一协方差矩阵 D一提供信息的个体与被估计的个体亲缘关系矩阵 A一各信息性状与目标性状之间的协方差矩阵 W一经济加权系数
例：某种猪场在选种中定义的综合育种值中包括3个目标性状：瘦肉率X(%)、 达到100kg体重的日龄X(d)和背膘厚X(mm),这些性状的表型、遗传参数及性 状经济加权值列入表中。现有某个体本身X和X的单次度量值，Xm=160和 Xm=12,以及它的4个半同胞X和X的单次度量均值，Xs1=58%和 X,=164,试计算该个体的综合选择指数。 (1)由表中参数可得到3个性状的育种值方差一协方差矩阵为： 「GG2Gs1「CO"(xx)CO(xx2)COy4(xx,)] G Ga G:G=COv(x:x)COV(x:x:)COV,(x:x) Ga G GCOV(xx)COV(x)COV(xx) 其中： G1=C0P(x)=T(cx)66=82=h·8% G=C0r(x)=r4化x26·6=rGx,小8i6=rcx)小Vh6·h·d (2)求 两个信息资料涉及4个表型值之间的方差一协方差矩阵 Pi Pr2 Pis P P-Ps PsPs Ba Ps P2 P33 P COV()COV()COV()COV() COV(x)COV(x:x2)COV(x:x)COV(x:x) COV(xx)COV(xx)COV(xx)COV(xxa) COV(xx)COV(xx:)COV(xx;)COV(xx) 其中：1表示个体资料中第2个性状的表型值， 2表示个体资料中第3个性状的表型值 3表示个体资料中第1个性状的表型值， 4表示个体资料中第2个性状的表型值。 ,=COy()=r(xx)6n·6n=6月 同理P=6 R=c0,k)=1+&-:6 k P2 =COV(xx2)=rp(xx:)i P:=COV(xx)=r(xx).COV(xx)
P=C0r,Kx)=k+k-)2.C0,K,) c,x)小6，%+k-1r,(）居-，居 (3)信息性状与目标性状育种值之间的协方差矩阵 Au A2 A A A22 A Ax A Ax A3 A41 A43 A1=COr4(cx)=rcx)Vh·δ·h· 其他元素可类似计算。 (4)亲缘系数矩阵D [1000 0100 D= 0010 0001 将上述4个矩阵代入b=PADw,因此得到该个体的综合选择指数 二、约束和最宜选择指数 在多性状遗传改良中，有时需要对不同性状的改进作适当的控制，希望在一 些性状改进的同时，保持另一些性状不变，即进行约束选择(restricted selection):或者控制某些性状按人们设想的方向和大小改进，即进行最宜选择 (optimum selection)。有关概念： 1.约束指数：多性状选择时，往往先对某个性状进行约束，等其他性状得到固 定或改进后，再选择该性状。 2.所谓最宜选择并不是指这种选择是最优的。理论研究表明，对选择性状的任 何约束都将导致预期总的综合育种值进展下降，只不过是对所约束的性状而言， 可以使它按所要求的进展改变而已