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分子育种

表型处理

  • 对于GS分析,首先对其表型进行过滤,去掉极端值。对所有表型进行正态分布检验,绘制表型分布图。

    表型直方分布汇总示例图

育种值估算

  • 模型准确性是评价结果准确性的重要标准,模型准确性和样本数目等有直接关系,样本数目越大,模型准确性越高。目前诺禾致源已开发的育种值估算模型有gBLUP ,rrBLUP,Bayes A(BA),Bayes B(BB),Bayes C(BC),Bayesian Lasso(BL),Bayes Ridge Regression(BRR)、机器学习和深度学习模型。使用上述多种方法对育种值进行估算并进行模型准确性评价。

    不同模型准确性评估结果

    上述方法中,除gBLUP模型外,其余模型均是两步法,在估算GEBV的同时,会对SNP位点的效应值进行估算,并以表格形式呈现。同时还会绘制不同方法计算出的SNP效应值的曼哈顿图。

    SNP效应值曼哈顿示例图

    通过统计多个模型的结果,根据GEBV的排序(由大到小),选出GEBV最高的5%做为育种样本,多个模型选育样本汇总结果将以表格形式呈现,同时绘制多个模型共选育样本绘制韦恩图。

    多模型的结果韦恩示例图

遗传力计算

  • 遗传力 (Heritability) 又称遗传率,指遗传方差在总方差(表型方差)中所占的比值。遗传力表明某一性状受到遗传控制的程度。它介于0到1之间,当遗传力为1时,表型变异完全由遗传因素决定,当遗传力为0时表型变异由环境因素决定。各性状遗传力结果将以表格进行展示。
    表型 遗传力 标准误差
    Trait1 0.858 0.089
    Trait2 0.743 0.090
    Trait3 17322701 0.106
    Trait4 0.785 0.091
    Trait5 0.629 0.112

候选样本育种值预测

  • 输入候选样本基因型,使用训练模型对候选样本进行预测,根据客户需求可选用最优模型/多模型进行预测。对于多种表型预测,可根据客户需求按照Top排序或权重筛选等方式输出最优候选样本及其综合育种值。候选样本育种值预测也可搭载至诺禾致源智能育种平台中进行候选样本的育种值计算。

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