專利名稱：一種篩選最佳動物模型的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及動物育種和動物數(shù)量遺傳學(xué)領(lǐng)域，具體涉及一種篩選最佳動物模型的方法。
背景技術(shù)：
遺傳參數(shù)估計(jì)是家畜育種中的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作，準(zhǔn)確可靠的遺傳參數(shù)估計(jì)對于制定育種方案和個體遺傳評定是必不可少的，而遺傳參數(shù)估計(jì)的可靠與否主要取決數(shù)據(jù)資料的質(zhì)量和估計(jì)方法。家畜育種研究人員經(jīng)常面臨的問題是，對于給定的數(shù)據(jù)資料如何獲得最可靠的遺傳參數(shù)估計(jì)值。目前，約束最大似然法是世界各國采用遺傳參數(shù)估計(jì)較多的方法， 《草與畜》2008年04期刊登的《畜禽遺傳參數(shù)估計(jì)的DF-REML法》也曾提出相關(guān)的計(jì)算方法，但是不論何種方法，都需要一個統(tǒng)計(jì)分析模型。既使在同一種方法下，用不同的模型所得到的估計(jì)值是不同的，因此首先要構(gòu)建一個合適的統(tǒng)計(jì)分析模型。一個好的模型要在有實(shí)際可操作性的基礎(chǔ)上盡可能準(zhǔn)確地反映各種遺傳和環(huán)境因素對性狀的影響，但在很多情況下，我們對影響某性狀的各種因素缺乏充分的了解，因而需要對多種可能的模型進(jìn)行比較，從中找出一個最合適的模型。目前，對于最佳動物模型的篩選沒有確切科學(xué)的方法，有研究生者只根據(jù)模型中誤差方差組分的大小，此種方法有一定的片面性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種方便、靈活、科學(xué)的篩選最佳動物模型的方法。為了實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是采用了似然比檢驗(yàn)來篩選最佳的動物模型，包括以下步驟
(1)設(shè)定動物模型中的系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)；
(2)設(shè)定動物模型中的隨機(jī)效應(yīng)；
(3)建立不同的動物模型；
(4)方差組分估計(jì)；
(5)最佳動物模型的篩選。步驟(1)中的系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)為場-年-季系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)、性別系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)和/ 或年齡系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)。步驟( 中的隨機(jī)效應(yīng)為個體加性遺傳效應(yīng)、母體遺傳效應(yīng)和/或母體環(huán)境效應(yīng)。所述的建立的所有動物模型中都包含相同的系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)，不同動物模型中包含的隨機(jī)效應(yīng)不同。方差組分估計(jì)中，計(jì)算中的迭代收斂標(biāo)準(zhǔn)為10_9，利用不同的初值進(jìn)行計(jì)算，比較各估計(jì)值在收斂后的似然函數(shù)值，取其中似然函數(shù)值最大的一次結(jié)果作為遺傳參數(shù)估計(jì)值。最佳動物模型的篩選用似然比檢驗(yàn)對不同動物模型進(jìn)行比較，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為LR= [_21n (LMAXl 模型 I) ]-[_21n (LMAX | 模型 II)]，如果 LR>I2，即差異顯著(p<0. 05)，則模型II是最佳模型，反之則模型I為最佳模型。LR為似然比值，LMAXl模型I和LMAX|模型II分別是兩個不同動物模型下的最大似然函數(shù)值。模型I是模型II的子模型。所述的統(tǒng)計(jì)量服從卡方(_x2 )分布，自由度為模型II中估計(jì)的參數(shù)個數(shù)與模型I 中估計(jì)的參數(shù)個數(shù)之差。本發(fā)明的方法依據(jù)似然函數(shù)值、模型中的參數(shù)估計(jì)個數(shù)、模型中的隨機(jī)效應(yīng)為基礎(chǔ)進(jìn)行篩選，并采用卡方檢驗(yàn)來判斷其模型的優(yōu)劣，其篩選方法操作方便、靈活、科學(xué)。
具體實(shí)施例方式實(shí)施例1
本實(shí)施例的一種篩選最佳動物模型的方法包括以下步驟
(1)建立2個動物模型
2個模型中包含的系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)是一樣的，但是隨機(jī)效應(yīng)不同； 模型I 個體加性遺傳效應(yīng)模型II 個體加性遺傳效應(yīng)、母體遺傳效應(yīng)模型I是模型II的子模型
(2)方差組分估計(jì)利用MTDFREML軟件對各性狀分別采用以上2種模型進(jìn)行方差組分估計(jì)，計(jì)算中的迭代收斂標(biāo)準(zhǔn)為10_9，分別獲得2個模型的似然函數(shù)值記為LMAXl模型I， LMAX 模型 II ；
(3)最佳動物模型的篩選方法
LR = [_21n (LMAXl 模型 I ) ]-[-21n (LMAX 模型 II )]
模型I下計(jì)算出來的參數(shù)個數(shù)為2個
權(quán)利要求
1.一種篩選最佳動物模型的方法，其特征在于包括以下步驟(1)建立不同的動物模型；(2)方差組分估計(jì)；(3)最佳動物模型的篩選。
2.如權(quán)利要求1所述的篩選最佳動物模型的方法，其特征在于還包括以下步驟在所述的步驟(1)之前還有以下步驟設(shè)定動物模型中的系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)；設(shè)定動物模型中的隨機(jī)效應(yīng)。
3.如權(quán)利要求1所述的篩選最佳動物模型的方法，其特征在于步驟(1)中的系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)為場-年-季系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)、性別系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)和/或年齡系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)。
4.如權(quán)利要求1所述的篩選最佳動物模型的方法，其特征在于步驟O)中的隨機(jī)效應(yīng)為個體加性遺傳效應(yīng)、母體遺傳效應(yīng)和/或母體環(huán)境效應(yīng)。
5.如權(quán)利要求1所述的篩選最佳動物模型的方法，其特征在于所述的建立的所有動物模型中都包含相同的系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)，不同動物模型中包含的隨機(jī)效應(yīng)不同。
6.如權(quán)利要求1所述的篩選最佳動物模型的方法，其特征在于方差組分估計(jì)中，計(jì)算中的迭代收斂標(biāo)準(zhǔn)為10_9，利用不同的初值進(jìn)行計(jì)算，比較各估計(jì)值在收斂后的似然函數(shù)值，取其中似然函數(shù)值最大的一次結(jié)果作為遺傳參數(shù)估計(jì)值。
7.如權(quán)利要求1所述的篩選最佳動物模型的方法，其特征在于最佳動物模型的篩選用似然比檢驗(yàn)對不同動物模型進(jìn)行比較，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為LR= [_21n (LMAXl 模型 I)]-[-21n(LMAX| 模型 II)]，如果 LR>r , χ2為方臨界值，即差異顯著(P<O. 05)，則模型π是最佳模型，反之則模型ι為最佳模型。
8.如權(quán)利要求7所述的篩選最佳動物模型的方法，其特征在于LR為似然比值，LMAXl 模型I和LMAXl模型II分別是兩個不同動物模型下的最大似然函數(shù)值。
9.如權(quán)利要求8所述的篩選最佳動物模型的方法，其特征在于模型I是模型II的子模型。
10.如權(quán)利要求7所述的篩選最佳動物模型的方法，其特征在于所述的統(tǒng)計(jì)量服從卡方()分布，自由度為模型II中估計(jì)的參數(shù)個數(shù)與模型I中估計(jì)的參數(shù)個數(shù)之差。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種篩選最佳動物模型的方法，包括以下步驟(1)建立不同的動物模型；(2)方差組分估計(jì)；(3)最佳動物模型的篩選。本發(fā)明的方法依據(jù)似然函數(shù)值、模型中的參數(shù)估計(jì)個數(shù)、模型中的隨機(jī)效應(yīng)為基礎(chǔ)進(jìn)行篩選，并采用卡方檢驗(yàn)來判斷其模型的優(yōu)劣，其篩選方法操作方便、靈活、科學(xué)。
文檔編號A01K67/02GK102356764SQ20111026668
公開日2012年2月22日 申請日期2011年9月9日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月9日
發(fā)明者龐有志, 張自強(qiáng), 李元曉, 王玉琴, 白俊艷, 賈小平, 趙淑娟 申請人:河南科技大學(xué)