动物育种中的统计计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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梅步俊 著

图书标签:

• 动物育种
• 统计学
• 遗传育种
• 生物统计
• 育种技术
• 数量遗传学
• 数据分析
• 统计计算
• 动物科学
• 遗传分析

出版社： 中国农业科学技术出版社

ISBN：9787511627001

版次：1

商品编码：12031130

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：322

字数：490000

内容简介

　　由梅步俊著的《动物育种中的统计计算--Julia语言应用》较为系统的阐述了动物育种学中新出现的统计方法，主要对系谱数据处理方法，动物遗传育种中的数据模拟，线性模型的建立、求解及其扩展，多性状模型，分子标记和多基因效应单性状模型，MCMC算法，全基因组统计分析等问题进行了较为详细的论述。为了便于读者较为系统的掌握上述内容，本书附录补充了必要的基础知识。为了便于读者理解抽象的统计学公式、算法，本书大部分内容均配有Julia语言代码，这些代码既有便于读者理解，但运行效率较低的示意性代码，也有经过一定优化的代码，并尽可能为程序增加注释，书中的许多代码可以直接用于科学研究。

目录

第一章 Julia语言使用说明
第一节 Julia语言简介
第二节 Julia语言基础
第二章 系谱数据处理方法
第一节 近交系数与亲缘系数
第二节 分子血缘相关矩阵及其逆矩阵计算
第三节 计算实例
第三章 动物遗传育种中的数据模拟
第一节 随机数和随机变量的产生
第二节 误差计算
第二节 使用Julia语言模拟数据
第四节 计算实例
第五节 基因组模拟软件XSim
第四章 线性模型的建立和求解
第一节 单因子模型
第二节 二因子模型
第三节 建立Henderson混合模型方程组
第五章 线性模型的扩展
第一节 有重复记录的动物模型
第二节 母体效应模型
第六章 多性状模型
第一节 多性状模型
第二节 Julia语言实现多性状模型
第三节 带有缺失数据的多性状模型
第七章 分子标记和多基因效应单性状模型
第一节 标记辅助选择
第二节 混合模型方程组的储存技术
第三节 Julia语言示例
第八章 MCMC算法
第一节 贝叶斯统计
第二节 Julia语言的实现
第三节 贝叶斯统计在多元线性模型中的应用
第四节 贝叶斯统计示例
第五节 多性状模型的Gibbs抽样
第六节 思考题解答
第九章 全基因组统计分析
第一节 基于Haseman．Elston回归的全基因组连锁分析
第二节 多元混合线性模型
第三节 贝叶斯GWAS
第四节 单步全基因组分析方法
第五节 GBI+UP的准确性
第六节 Julia语言示例
第十章 附录
第一节 线性模型简介
第二节 基于系谱的混合线性模型
第三节 预测SNP效应的固定效应模型
第四节 结合有基因型和无基因型家畜数据
第五节 贝叶斯GWAS基础
第六节 统计基因组学基础

动物育种中的统计计算：一本面向实践的指南 《动物育种中的统计计算》是一本旨在为动物育种从业者、研究人员和学生提供坚实统计学基础的著作。本书深入浅出地讲解了在现代动物育种实践中至关重要的统计概念和计算方法，强调理论与实际应用的紧密结合。本书并非一部枯燥的统计学教科书，而是专注于如何将复杂的统计模型和工具应用于解决真实的育种问题，以期最大化遗传增益，提高生产性能，并改善动物的健康和福利。 本书的核心目标： 本书旨在帮助读者理解并掌握以下关键领域： 量化遗传学的基本原理： 深入阐释性状的遗传基础，包括加性效应、显性效应、上位效应等，以及它们如何影响群体中的表型变异。 选择理论与育种值评估： 详细介绍各种选择方法，如指数选择、家系选择、MAS（标记辅助选择）等，并重点讲解如何准确估计个体的育种值，这是所有现代育种计划的基石。 动物模型与BLUP（最佳线性无偏预测）： 详细介绍动物模型在育种值评估中的重要性，以及BLUP方法的原理、实现步骤和优势，使其成为评估复杂遗传结构的性状和管理数据的首选方法。 方差分量估计： 讲解如何利用实际数据来估计遗传方差、环境方差以及其他来源的变异，这是准确评估遗传参数和制定有效育种策略的前提。 试验设计与数据分析： 介绍在育种研究和生产实践中常用到的各种试验设计，如随机区组设计、裂区设计等，并讲解如何对试验数据进行有效的统计分析，以得出可靠的结论。 基因组选择（GS）与高通量育种： 探讨基因组信息如何在育种决策中发挥越来越重要的作用，介绍基因组选择的基本原理、模型以及在实际应用中的挑战与机遇。 特定育种场景的应用： 针对不同畜种（如牛、猪、禽、羊等）和不同生产目标（如生长速度、繁殖性能、抗病性、肉品质等），阐述统计计算在具体育种问题中的应用案例。 软件工具的使用： 穿插介绍常用的统计软件（如 R、SAS、ASREML 等）在实现复杂计算和模型分析中的应用，指导读者如何利用这些工具来解决实际问题。 内容详尽，覆盖广泛： 本书的结构严谨，内容详实，循序渐进，确保读者能够逐步掌握核心概念。 第一部分：量化遗传学基础与数据准备 在进入复杂的模型之前，本书首先为读者构建坚实的理论基础。 第一章：绪论：动物育种的统计视角 简要回顾动物育种的历史和发展趋势。 强调统计学在现代动物育种中的核心地位，例如提高效率、精准决策、风险管理等。 介绍本书的整体框架和学习目标。 第二章：性状的变异与遗传基础 表型变异的分解： 详细介绍表型（P）等于基因型（G）加上环境（E）的经典模型，并进一步分解基因型的影响，包括加性遗传（A）、显性（D）和上位效应（I）。 遗传力： 深入讲解狭义遗传力（h²，只考虑加性效应）和广义遗传力（H²，考虑所有遗传效应）的概念、计算方法和解释，以及它们在预测选择反应中的重要性。 遗传相关性： 解释不同性状之间遗传联系的含义，如何计算和利用遗传相关性来优化多性状选择。 同质性与异质性： 探讨不同环境或群体下性状表现的变异是否存在差异，以及这对育种决策的影响。 第三章：育种数据的收集、整理与质量控制 数据来源与类型： 讨论常见的育种数据来源（如性能测定、家谱信息、基因组数据等）以及数据的类型（如连续性、分类性、二元性等）。 数据清洗与预处理： 讲解如何识别和处理异常值、缺失值，如何进行数据转换以满足统计模型的要求。 家谱数据的构建与管理： 详细介绍家谱数据的结构、建立方法，以及家谱信息在育种值计算中的重要作用。 数据管理系统： 简要介绍育种数据管理系统的设计和应用，以保证数据的准确性和可追溯性。 第二部分：选择理论与育种值评估 本部分是本书的核心，重点在于如何根据收集到的数据来评估动物的遗传潜力。 第四章：选择的基本原理 选择差： 定义和计算选择差，理解其与平均性状值之间的关系。 育种值（BV）： 详细解释育种值的概念——个体基因型的平均效应。 反应选择（RS）： 讲解选择差、世代间隔、群体方差与遗传力之间的关系，以及如何预测长期遗传增益。 选择指数： 介绍线性组合选择指数的构建原理，如何为多个性状赋予不同的经济权重，以实现最优的综合选择。 第五章：近交与近交衰退 近交系数（F）： 讲解近交系数的定义、计算方法（包括家谱法和基因组法）以及其对个体和群体遗传变异的影响。 近交衰退： 阐述近交可能导致的生产性能下降、繁殖能力降低、抗病性减弱等负面效应，以及如何监测和控制近交水平。 杂交与杂种优势： 介绍杂交在利用显性效应和上位效应产生杂种优势方面的作用，以及在不同育种目标下的杂交策略。 第六章：BLUP（最佳线性无偏预测）与动物模型 BLUP的原理： 详细介绍BLUP作为一种先进的育种值估计方法，如何结合个体自身信息、亲属信息和家系信息，同时考虑固定效应和随机效应，实现最优预测。 动物模型： 深入讲解动物模型的构成，包括固定效应（如性别、年、季节等）、随机效应（如加性遗传效应、残差效应等）以及它们之间的关系。 系谱矩阵（A矩阵）： 解释A矩阵如何编码个体之间的亲缘关系，以及它在动物模型中的应用。 BLUP方程组的求解： 介绍求解BLUP方程组的步骤和常用方法（如迭代法、直接法），以及如何利用软件实现。 BLUP育种值的解释与应用： 强调BLUP育种值相较于传统育种值的优势，以及在实际育种计划中的应用。 第七章：方差分量估计 最大似然法（ML）与限制性最大似然法（REML）： 详细介绍这两种常用的方差分量估计方法，以及它们在估计遗传参数（如遗传力、遗传相关性）中的应用。 EM算法： 介绍EM算法在REML中的应用，以及如何逐步优化方差分量估计。 方差分量估计的准确性： 讨论影响方差分量估计准确性的因素，如数据量、数据结构、模型设定等。 方差分量在育种决策中的作用： 强调准确的方差分量估计对于优化选择强度、制定育种计划的重要性。 第三部分：高级育种方法与现代技术 本部分将目光投向更前沿的育种技术，以及如何在实际生产中应用这些先进的统计工具。 第八章：试验设计在育种研究中的应用 完全随机设计（CRD）： 适用于处理条件均一的情况。 随机区组设计（RBD）： 考虑局部环境因素的影响，提高试验精度。 裂区设计（Split-Plot Design）： 适用于两个以上处理因子，一个因子难以重新试验的情况。 拉丁方设计（Latin Square Design）： 适用于三个以上处理因子，考虑两个方向的环境效应。 试验数据分析： 讲解ANOVA（方差分析）在分析试验结果中的应用，以及如何解释主效应和交互效应。 第九章：多性状选择 多性状选择的挑战： 解释在同时选择多个性状时，各性状之间可能存在的负相关性，以及如何平衡不同性状的改良目标。 指标选择（Index Selection）： 详细介绍如何构建综合选择指数，如Tandem Selection, Independent Culling Levels, Selection Index, Goal Selection。 经济权重： 讲解如何确定每个性状在选择指数中的经济权重，以及其对选择方向的影响。 优选模型： 介绍一些更先进的多性状选择模型，如基因组信息结合的多性状选择。 第十章：基因组选择（GS） 基因组学在育种中的兴起： 介绍基因芯片和测序技术的发展如何推动了基因组选择。 基因组育种值（GEBV）： 讲解如何利用大量的SNP（单核苷酸多态性）标记来预测个体的基因组育种值。 GS模型： 介绍几种主流的GS模型，如GBLUP（基因组BLUP）、BayesA、BayesB、BayesC等。 参考群体： 强调建立高质量参考群体的关键性，以及参考群体大小和世代间隔对GEBV准确性的影响。 GS的应用与挑战： 讨论基因组选择在提高选择效率、缩短世代间隔、改良难以测定的性状等方面的优势，以及基因组信息获取成本、数据处理复杂度等挑战。 第十一章：特定动物品种的育种应用 牛： 奶牛（产奶量、乳成分、体型、繁殖、健康），肉牛（生长速度、胴体性状、肉质、繁殖）。 猪： 生产性能（生长速度、饲料利用率、产仔数、瘦肉率），抗病性。 禽： 蛋鸡（产蛋率、蛋重、蛋品质），肉鸡（生长速度、饲料利用率、胴体性状）。 羊： 绵羊（产毛量、产肉量、繁殖性能），山羊（产奶量、产肉量）。 水产动物： 鱼类、甲壳类等。 伴侣动物： 狗、猫等的特定性状改良。 第十二章：育种软件与实践 常用统计软件介绍： 详细介绍SAS、R、ASREML、BLUPF90等在动物育种领域常用的统计软件及其功能。 实例分析： 通过具体案例演示如何使用这些软件来执行BLUP育种值评估、方差分量估计、基因组选择等复杂计算。 数据输出与报告： 讲解如何解读软件输出的结果，并撰写专业的育种报告。 本书的特色： 强调实践性： 每章都配有丰富的实例和练习题，帮助读者巩固所学知识，并能直接应用于实际工作。 循序渐进的教学方法： 从基础概念到高级模型，层层递进，确保读者能够逐步理解并掌握复杂的统计方法。 模型与软件结合： 不仅讲解统计模型的理论，更注重介绍如何利用现代统计软件来实现这些模型，实现理论与实践的无缝对接。 面向读者群体广泛： 无论是初学者还是有一定经验的育种工作者，都能从本书中受益。 语言清晰易懂： 尽管涉及复杂的统计概念，本书力求使用清晰、简洁的语言进行阐述，避免过多的专业术语堆砌。 总结： 《动物育种中的统计计算》将是一本不可多得的工具书，它为读者提供了一套完整的统计学知识体系，以应对现代动物育种所面临的挑战。通过对本书的学习，读者将能够更科学、更高效地进行育种决策，从而推动动物遗传改良的进程，为畜牧业的可持续发展贡献力量。无论是追求遗传性能的提升，还是注重动物的健康与福利，本书都将成为您手中不可或缺的指南。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，阅读这本书的过程更像是一场智力上的探险，而不是轻松的知识吸收。它的语言风格非常凝练，充满了专业术语，对于没有扎实数理背景的人来说，每一页都需要投入大量的精力去消化。特别是涉及到高维数据分析和贝叶斯方法论的应用部分，作者的行文逻辑跳跃性较大，经常在论证过程中省略掉中间的推导步骤，直接给出结论或特定的R语言代码片段。这使得这本书更像是为那些已经有一定统计基础、希望拓展知识边界的专业人士量身定制的。我注意到书中对“生物学解释”的重视程度相对低于“数学模型描述”，很多时候，复杂的统计检验结果被直接转化为一个表格，而缺乏深入的、情景化的解读。例如，在处理数量性状的遗传力估计时，它详细展示了REML算法的迭代过程，但对如何判断模型是否“恰当拟合”某一特定作物品种的遗传背景，讨论得比较简略。这本书的价值在于其作为一本“高级参考手册”的地位，它提供了最新的算法综述和严谨的数学证明，但如果作为独立学习的教材，读者可能需要同时辅以大量的网络教程和基础统计学读物来填补知识上的空白。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量，说实话，给我留下了一种非常扎实的工业感。纸张的厚度适中，墨水浓郁，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳，这对于需要反复查阅公式和图表的读者来说至关重要。当我深入到探讨基因组数据分析的部分时，我发现作者对于算法的描述达到了令人称赞的深度。他并没有简单地罗列现有的模型，而是追溯了这些统计模型背后的数学逻辑和它们在特定育种场景下被选择的原因。例如，在讨论线性混合模型（LMM）的迭代求解过程时，书中详细阐述了收敛标准的设定，以及在面对大规模数据时如何权衡计算效率与估计精度。我尤其关注到其中关于“近交系数估计”的一节，作者对比了不同的矩阵分解方法在处理群体结构不一致性时的表现差异，并通过模拟数据清晰地展示了每种方法的优势和局限。这种层层递进、由浅入深的剖析，完全超越了我之前接触过的大部分入门级教材。它不再满足于告诉你“怎么做”，而是让你明白“为什么必须这么做”。对于那些希望从使用者晋升为方法开发者的读者来说，这本书提供了坚实的理论基石和批判性思考的框架，其内容的密度和深度绝对值得反复研读，是一部能经受住时间考验的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是它在整合前沿研究成果方面的能力。我发现它并没有停留在教科书式的经典理论上，而是非常及时地引入了近年来在动物育种领域中引起轰动的几项关键技术。比如，关于深度学习在表型预测中的应用章节，作者没有仅仅停留在简单的神经网络结构介绍上，而是深入探讨了如何设计能有效处理遗传异质性的网络层，以及如何将传统育种指标与高通量表型数据进行有效融合。这种前瞻性思维，使得这本书即便在相对快速发展的科学领域中，也能保持较高的时效性。我特别欣赏作者在讨论“基因组选择”时，对不同预测模型（如BLUP、GBLUP、BGLP等）的效率和鲁棒性进行的细致对比实验。这些对比不仅基于理论推导，还引用了真实的商业育种案例数据，使得抽象的预测准确率指标有了直观的参照系。对我来说，这本书就像是一个高水平的“研究综述+应用指南”的结合体，它帮助我快速了解了当前领域的研究热点，并提供了实践这些技术所需的具体指导，极大地拓宽了我对未来育种策略的思考维度。

评分☆☆☆☆☆

从整体阅读体验来看，这本书的结构布局充满了古典学术著作的严谨气息，但也因此带来了一些阅读上的“阻力”。章节之间的过渡略显生硬，似乎更侧重于知识点的堆砌而非叙事的流畅性。当我试图将其作为工具书随时查阅时，目录和索引的设计显得有些不够人性化，查找特定的公式或特定物种的案例时，需要花费较长时间在书页间穿梭。不过，一旦找到目标内容，其内容的准确性和详尽性是毋庸置疑的。作者在每一个关键概念之后，都会附带一个非常简洁的“思考题”或“延伸阅读建议”，这虽然没有直接给出答案，却巧妙地引导读者去主动探索相关联的更深层次的问题，这无疑是对培养独立研究能力的一种潜移默化的训练。我发现，这本书最适合的读者群体可能是在校的博士生或已经工作多年的科研人员，他们已经习惯了从高度结构化的信息中提取所需知识，并能容忍相对不那么“友好的”阅读界面。它更像是一份等待被雕琢的、含金量极高的矿石，而非一块即食的成品面包。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当朴实，色彩搭配上选择了一种低饱和度的米白和深蓝，给人一种沉稳、专业的印象。初次翻阅时，我注意到它在章节编排上的用心。虽然书名听起来偏向技术性，但前几章的引言部分却采用了非常亲切的笔调，试图拉近与初学者的距离，这对于我这种半路出家、对统计学概念有些畏惧的读者来说，无疑是一个巨大的福音。作者在开篇就强调了“理解”而非“死记硬背”的重要性，并用了一些生活化的例子来解释复杂的数据分布概念，比如，他将方差的计算类比成衡量一个班级学生身高差异的程度，而不是直接抛出公式。这种教学方法让原本晦涩的理论变得触手可及。更令人欣赏的是，书中对不同统计软件的使用技巧做了详尽的图文说明，从数据导入到结果解读，每一步都配有清晰的截图和注释，这在很大程度上降低了实际操作的门槛。我特别喜欢其中一个关于“假设检验”的案例，作者没有仅仅停留在P值的讨论上，而是深入分析了如何根据生物学背景来选择合适的检验方法，以及结果的实际意义，这显示了作者深厚的专业素养和对教学艺术的精妙把握。总体而言，这本教材在保持学术严谨性的同时，成功地做到了知识的“平民化”普及。