张勤 作品数:9 被引量:76 H指数:6 供职机构: 北京农业大学动物科技学院 更多>> 相关领域: 农业科学 生物学 自动化与计算机技术 更多>>
方差组分估计方法MIVQUE和REML的模拟比较 被引量:12 1995年 利用MonteCarlo方法,对4种数据结构进行了MIVQUE和REML两种方差组分估计方法的模拟比较。方差组分估计所用的模型为奶牛育种中常用的公畜模型,它包括场年季固定效应、公牛组固定效应和公牛随机效应。4种数据结构中最大的有12847个观察值,场年季效应和公牛效应水平数分别为778和47,它与北京市目前可利用的奶牛头胎产奶量记录资料相当。最小的数据结构只有200个观察值,148个场年季和20头公牛。比较指标为估计值的偏差和方差(理论的或根据1000次重复模拟所得的经验值)。结果表明,对于较大样本的数据结构,两种方法差异很小,它们间的估计值的相关接近于1,偏差小于真值的1%,方差近似相等。对于较小样本的数据结构,MIVQUE则明显优于REML。本研究还表明,对于REML来说,类似数据结构1的样本已能满足其渐近无偏性和有效性的大样本特性。 张勤 张沅 刘增廷关键词:数量遗传学 方差组分 REML 遗传连锁方法的历史、现状与发展 被引量:1 1995年 本文简要介绍了遗传学当中的连锁分析方法的历史、现状及其近几十年的发展,并对这些方法的优缺点进行了评价。 宋九洲 张沅 张勤关键词:家畜 分子标记 遗传学 主效基因及其在家畜育种中的意义 被引量:30 1993年 引言 长期以来,数量遗传学和家畜育种的理论和方法都是建立在微效多基因的假说之上的,即数量性状的表现是由许多微效基因的共同作用加上环境因素所决定的。由于这些基因的效应都很小,以致我们不能对个别基因的效应进行观察和测定,只能用一些遗传参数(如重复力、遗传力、遗传相关等)来描述数量性状的遗传性质。从整体上说,这种理沦在家畜的遗传改良中发挥了巨大作用,我们今天在育种实践中取得的巨大成就就充分说明了这种理论的正确性和有效性。但这并不说明这种理论是完美无缺的。事实上,在过去的十多年中,人们不断发现有些数量性状除了受微效多基因的控制外,还受某一单个主效基因的影响,也就是说, 张勤关键词:家畜 育种 主效基因 猪胴体品质的活体估测 被引量:8 1995年 本研究对4个猪种的9个支配组合共176头猪进行了活体背膘和眼肌厚度的B超测定、血清肌酸激酶(CK)活性、瘦肉率(富瘦肉块比例)和肉质(pH值、导电性、肉色亮度和系水力)的测定,以探索B超测定与瘦肉率及CK测定与肉质之间的关系。结果表明,B超测定值与瘦肉中之间有高度的相关性,因而可以根据B超测定对瘦肉中进行估计,或利用B超测定对瘦肉率进行辅助选择(相关选择)。为此建立了一个瘦肉率对各B超测定值的多元回归方法。CK测定值与各肉质指标之间的关系很弱,但这可能是由于参试猪在肉质性状上差异不大所至。于能否根据CK测定值对肉质进行估计或对肉质进行辅助选择,还有待进一步研究。 张勤 张玩 章岩关键词:B超测定 瘦肉率 肉质 奶牛场的计算机辅助管理 1995年 张勤 杨建尧关键词:乳牛场 计算机辅助管理 计算机网络 产犊季节的划分及其对估计育种值准确性的影响 被引量:10 1994年 奶牛的产犊月份对其泌乳性能有极显著的影响。在进行奶牛的育种值估计时,需要将产犊月份划分为产犊季节,而后对产犊季节进行校正。但对产犊季节的划分却没有统一的规则。本文给出了当操作模型的产犊季节划分与真实模型不等时育种值的BLUP估计值的误差方差、偏差和均方误的计算方法,并以一实际资料为例讨论了对产犊季节的不同划分对育种值排队顺序、误差方差、偏差和均方误的影响,以及在划分产犊季节时应掌握的一般原则。 张勤关键词:育种值估计 产犊季节 乳牛 北京市荷斯坦牛头胎产奶量的遗传统计分析 被引量:6 1995年 本研究对北京市47头公牛的约13000个女儿的头胎产奶量记录进行了系统的遗传统计分析。首先进行了305 d 奶量校正方法的研究。提出了用于从306~420 d 不同阶段的305 d 奶量校正的线性回归方程。同时分析了影响305 d 奶量的季节效应,根据305 d 奶量在各产犊月份的最小二乘均数和育种值估计及遗传参数估计的特点,建议将12个产犊月份划分为3个产犊季节。利用一公畜模型(考虑公畜间的血缘关系)和 REML 估计法的 EM 算法对遗传力进行了估计,估计值为0.11,低于文献中常见的报道。在取遗传力真值为0.10~0.35时,这个估计值的大样本标准误为0.03~0.08,说明估计值的精确性较低,亦即本资料样本对遗传力估计来说仍然偏小。 张勤 张沅 H.Haussmann 刘增廷关键词:荷斯坦牛 产乳量 产犊季节 遗传力 家畜育种值的群体间转换 1993年 根据 Falconer 提出的关于一个家畜在不同环境的表现可看作是不同的性状的思想,并利用方差组分估计的极大似然法。本文提出了一个估计育种值的群体间转换因子 a 和 b的新方法——MTML 法.并用模拟资料将此方法与前人提出的最小二乘法(OLS)和 Wilmink法进行了比较.结果表明,3种方法都给出了 a 的无偏估值。但由 MTML 法所得到的 a 估值的标准误最小.用 Wilmink 法能得到 b 的无偏估值,但其标准误最大.而用 MTML 法所得到的b估值虽略有下偏,但其标准误最小.在多数情况下,用 MTML 法可得到最小的转换育种值的均方误.OLS 法和 Wilmink 法都极大地受抽样方式的影响。而 MTML 法则几乎不受影响. 张勤关键词:育种值