■BLUP佑计一般方程 日b= Xr y =GZy ■BLU尸法前提条件 1.所用的表型信息必须真实可靠,系谱资料必须正确完 整 2.所用的模型是真实模型; 3.模型中的随机效应的方差组分或方差组分的比值已知
◼ BLUP 估计一般方程 ◼ BLUP法前提条件 1. 所用的表型信息必须真实可靠，系谱资料必须正确完 整 2. 所用的模型是真实模型； 3. 模型中的随机效应的方差组分或方差组分的比值已知 b (X V X) X V y −1 − −1 = ˆ u GZ V (y Xb) 1 ˆ ˆ = − −
■混合模型方程组的一般形式 XR-X XR-Z b(XR′ ZR X ZRZ+g ZR Y ■混合模烈方程组的简化形式 XX XZ zXZz+k4八a(zy aru)=G=A02 Var(e)=R=Io2 k=2
◼ 混合模型方程组的一般形式 ◼ 混合模型方程组的简化形式 = + − − − − − − − Z R y X R y u b Z R X Z R Z G X R X X R Z 1 1 1 1 1 1 1 ˆ ˆ = + − Z y X y u b Z X Z Z A X X X Z 1 ˆ ˆ k 2 2 e u k = 2 ( ) Var u = G = A u 2 ( ) Var e e = R = I
■混合模型方程组的度量 u 0 G-C (u-u/ Cov(u,u,) Vor-da,o)/On d k k 2 d为C中与i个体对应的对角线元素
◼ 混合模型方程组的度量 − = zz x x Var 0 G C C 0 u b ˆ ˆ = − zx zz x x x z Var C C C C u u b ˆ ˆ d d k Cov u u r i i i i i i u a e u u u u i i u u = = ( − )/ = 1− ( , ˆ ) 2 2 2 ˆ ˆ 2 2 e u k = dui 为 C zz 中与 i 个体对应的对角线元素
、BLUP的计算技术 ■混合模型方程组的求解 口经典解法 先求出方程组的系数矩阵和等式右边的向量,建立方 程组,然后迭代求解 ■缺点:混合模型方程组往往很大,容易受计算机内存 的限制,实际应用范围不 口间接解法 不需建立方程组,直接构建观测数据迭代公式,每次 迭代读入原始数据包括性状观测值和系谱记录,并同 时计算该次迭代的解 通用性不强,需要构建特定的数据迭代公式
三、BLUP的计算技术 ◼ 混合模型方程组的求解 经典解法 ◼ 先求出方程组的系数矩阵和等式右边的向量，建立方 程组，然后迭代求解 ◼ 缺点：混合模型方程组往往很大，容易受计算机内存 的限制，实际应用范围不广 间接解法 ◼ 不需建立方程组，直接构建观测数据迭代公式，每次 迭代读入原始数据包括性状观测值和系谱记录，并同 时计算该次迭代的解 ◼ 通用性不强，需要构建特定的数据迭代公式
经的迭兀方法 口高斯-赛德尔迭代法( gauss- seidel) (k) (k (k-1) r-△ 口雅可比迭代法( jacobi) Cr(k-1) C +x 口松弛迭代法( relaxation) (improved +O(x (k)_、(k-1) 收效标准( convergence criteria) 口一般标准max”-x (t-1) <E 口改进标准∑(x-x)/∑(x")2<6
◼ 经典的迭代方法 高斯-赛德尔迭代法 （gauss-seidel） 雅可比迭代法（jacobi） 松弛迭代法（relaxation） ◼ 收敛标准（convergence criteria) 一般标准 改进标准 ii i j n j i k ij j k i ij j k i x (r c x c x ) c 1 1 1 ( ) ( ) ( 1) − = = + − = − − ( 1) 1 ( ) ( 1) ( ) − = − = − + k ii i n j k i ij j k i x r c x c x ( ) ( ) ( ) ( ) ( −1) = + − k i k i k i improved i x x x x − ( ) ( −1) max t i t i x x − = = − 2 1 ( ) 1 ( ) ( 1) 2 ( ) ( ) n i t i n i t i t i x x x