第二节单性状育种值估计 在实际的家畜育种中,无论是对单性状还是多性状的选择,都有大量的亲属信息 资料可以利用,问题的关键是如何合理地利用各种亲属信息,尽量准确地估计出个体 育种值。常用于估计个体育种值的单向表型信息主要来自:个体本身、系谱、同胞及 后裔共4类,如图6-1所示。一般只有在个体出生之前,资料不足时加入祖代资料, 其他亲属资料,由于与被估个体亲缘关系较远而很少用到 祖母 外祖父 外祖母 亲代以上信息 母亲 属 母亲其他亲属 个体信息 后代信息 子女 图6-1估计育种值常用的各种信息关系示意图 在估计某一个体的育种值时,可仅利用其某一类亲属(包括个体本身)的形状测 定值,也可同时利用多类亲属的性状测定值。传统习惯上,在单性状选择时,将前者 称为个体育种值估计,而将后者称为复合育种值估计。实际上,这种区分没有实质性 的意义,为了避免与多性状选择时的综合育种值概念混淆,将这两种情况统称为个体 育种值估计。 、单一亲属信息育种值估计 当仅利用个体本身或其某一亲属的性状表型值估计个体的育种值时,最简便易行 的方法就是通过建立育种值对表型值的回归方程来估计,即 EBV=A=b(p (6-3) 式中A一一表示个体估计育种值 b一表示个体育种值对信息表型值的回归系数或称加权系数 P一一表示用于评定育种值的信息表型值 P一一表示与该信息来源处于相同条件下的所有个体均值 显然,这里最为关键的是要计算出b。根据回归系数的计算公式,有 CovA. P b (6-4) 上式中Co(4P):被估计个体育种值与信息表型值的育种值的协方差: δ2:信息表型值方差;信息表型值可以剖分为决定该表型值的育种值和剩余值 即P'=A+R 般情况下均假设Co(A4P)=0,因此,得到 Co{p)=Con{4,)="62,n是提供西西的亲属个体与被估计的亲缘系数,是 性状的加性遗传方差。2与信息资料形式有关,一般常用的资料形式有下列4种 个体本身单次度量表型值、个体本身多次度量表型值、多个同类亲属单次度量均值以 及多个同类亲属多次度量均值。在实际计算时,最后一种类型作为多信息来源处理更 为简便、准确。对于前3种资料形式,由(2-14)式,可得 (n-1 62 式中n-一个体本身的度量次数或同类亲属个体数 δ2——是性状的表型方差 rp—为多个表型值间的相关,如果是一个个体多次度量,p=(重复力)第二节 单性状育种值估计 在实际的家畜育种中，无论是对单性状还是多性状的选择，都有大量的亲属信息 资料可以利用，问题的关键是如何合理地利用各种亲属信息，尽量准确地估计出个体 育种值。常用于估计个体育种值的单向表型信息主要来自：个体本身、系谱、同胞及 后裔共 4 类，如图 6-1 所示。一般只有在个体出生之前，资料不足时加入祖代资料， 其他亲属资料，由于与被估个体亲缘关系较远而很少用到。 祖父 祖母 外祖父 外祖母 亲代以上信息 父亲 母亲 父亲其他亲属 母亲其他亲属 个体信息 半同胞 个体 全同胞 配偶 后代信息 子女 图 6-1 估计育种值常用的各种信息关系示意图 在估计某一个体的育种值时，可仅利用其某一类亲属（包括个体本身）的形状测 定值，也可同时利用多类亲属的性状测定值。传统习惯上，在单性状选择时，将前者 称为个体育种值估计，而将后者称为复合育种值估计。实际上，这种区分没有实质性 的意义，为了避免与多性状选择时的综合育种值概念混淆，将这两种情况统称为个体 育种值估计。 一、 单一亲属信息育种值估计 当仅利用个体本身或其某一亲属的性状表型值估计个体的育种值时，最简便易行 的方法就是通过建立育种值对表型值的回归方程来估计，即： EBV A b (P P) = = AP − ˆ  （6-3） 式中 A ˆ ——表示个体估计育种值 AP b ——表示个体育种值对信息表型值的回归系数或称加权系数  P ——表示用于评定育种值的信息表型值 P ——表示与该信息来源处于相同条件下的所有个体均值 显然，这里最为关键的是要计算出 AP b 。根据回归系数的计算公式，有 ( ) 2 ,   = P AP Cov A P b  （6-4） 上式中 ( )  Cov A,P ：被估计个体育种值与信息表型值的育种值的协方差； 2  P  ：信息表型值方差；信息表型值可以剖分为决定该表型值的育种值和剩余值， 即    P = A + R ， 一 般 情 况 下 均 假 设 ( )  Cov A,P =0 ， 因 此 ， 得 到 ( )  Cov A,P ( )  = Cov A, A = 2 A A r  ，A r 是提供西西的亲属个体与被估计的亲缘系数， 2  A 是 性状的加性遗传方差。 2  P  与信息资料形式有关，一般常用的资料形式有下列 4 种： 个体本身单次度量表型值、个体本身多次度量表型值、多个同类亲属单次度量均值以 及多个同类亲属多次度量均值。在实际计算时，最后一种类型作为多信息来源处理更 为简便、准确。对于前 3 种资料形式，由（2-14）式，可得 2 1 ( 1) 2 p P P n n r   + −  = 式中 n——个体本身的度量次数或同类亲属个体数 2  P ——是性状的表型方差 P r ——为多个表型值间的相关，如果是一个个体多次度量， P e r = r （重复力）