[发明专利]基于BLUP算法的遗传育种信息处理系统及处理方法

说明书

本发明属于畜牧养殖技术领域，公开了一种基于BLUP算法的遗传育种信息处理系统及处理方法，计算性状管理模块用于对主要关注的性状选择方向以及各项性能数据进行管理；模型变量管理模块用于管理养殖生产过程中的系统环境效应和随机环境效应；模型表达式管理模块用于根据实际生产情况对模型变量进行调整；指数管理模块用于管理相关选择指数表达式；BLUP计算模块用于进行个体计算，并输出计算结果。本发明可以提高联合育种的效率，降低所有参与单位的资本投入，在大数据服务的支持下更能提高选择强度，充分发挥BLUP方法选择准确的优点，同时还可有效地避免各生产单位场内群体太小而导致的被迫近交，提高选育的效果和育种效率。

技术领域

本发明属于畜牧养殖技术领域，尤其涉及一种基于BLUP算法的遗传育种信息处理系统及处理方法。

背景技术

目前，家畜育种工作与畜牧业发达国家相比尚有较大差距，畜牧业生产水平还比较低。要改变这种现状，从科技方面看，家畜群体本身的遗传改良，遗传结构的改变，是从根本上起作用的。据美国农业部1996年统计，在影响家畜生产效益的几大科技因素中，遗传育种与繁殖的科技贡献率占50％，饲料营养占20％，疾病控制占10％，环境占10％，其他占10％。可见遗传结构的变化是迅速改变畜群面貌的根本手段。

传统的育种值估计方法主要是选择指数法，这个方法的基本架设是，不存在影响观察值的系统环境效应，或者在使用前剔除了系统的环境效应。在这一架设的基础上，由选择指数法得到的估计育种值具有这样的性质：①是真实育种值A的无偏估计值；②估计误差的方差最小，这意味着估计值的精确性最大；③群体按估计育种值排序与按真实育种值派寻相吻合的概率最大。

遗憾的是这个基本假设在几乎所有情况下都是不能成立的，例如乳用母牛饲养在管理条件不同的牛群中，这样对公牛产奶量育种值估计，必须按其女儿的牛群效应来校正。通常做法是将个体表型值减去与其同群同期的所有其他个体的平均数，从而达到对系统环境效应进行校正的目的。但这样做有一个重要缺陷，那就是如果在不同群体或不同世代之间个体存在着固定的遗传差异，则这种差异也被随之校正掉了，因而所得到的估计育种值就不再是无偏估计值，选择指数法的上述理想性也就不成立。

综上所述，现有技术存在的问题及缺陷是：现有传统育种评估方法评估结果并不准确，且没有考虑环境效应，不精确，导致联合育种效率低。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于BLUP算法的遗传育种信息处理系统及处理方法。

本发明是这样实现的，一种基于BLUP算法的遗传育种信息处理系统，包括：

计算性状管理模块，与BLUP计算模块连接，用于根据养殖类型对关注的性状选择方向进行管理，同时管理在养殖过程中突出或具有更高优先级的生产性能的各项性能数据；

模型变量管理模块，与BLUP计算模块连接，用于管理养殖生产过程中的系统环境效应和随机环境效应；

模型表达式管理模块，与BLUP计算模块连接，用于根据实际生产情况对模型变量进行调整；

指数管理模块，与BLUP计算模块连接，用于管理相关选择指数表达式，同时根据实际情况，对指数进行新增、编辑，调整各项影响因素的权重占比，对应性状指数各因子权重系数进行划分，完善表达式；

BLUP计算模块，与BLUP计算模块连接，用于调用计算性状管理模块、模型变量管理模块、模型表达式管理模块的相关数据，进行个体计算，并输出计算结果。

进一步，所述计算性状管理模块包括：

计算性状管理模块还用于进行新计算性状的添加或对已有性状选项进行编辑，完成源数据的选择对接、相关性状的数据维护及其他相关处理；