利用贝叶斯模型选择的优化策略进行畜禽半同胞家系的QTL定位

摘要

半同胞家系经常被用到奶牛经济性状基因定位研究中。目前，最大似然法(ML)、约束最大似然法(REML)和最小二乘法是常用的统计分析方法。但这些方法基于单QTL,模型，如果性状受多基因控制，则会带来QTL参数的有偏估计。近年来，随着贝叶斯模型选择技术的发展，定位多个QTL的问题得以被解决。本研究将最新的贝叶斯复合模型空间选择法扩展应用到远交半同胞家系基因定位中，并通过奶牛产奶性状资料和计算机模拟实验对新方法的性能进行了验证。