AFEchidna示例20--自交对方差分量的影响

2024-06-11 09:09:22

0 基本原理

当亲本之一未知时，且物种可以自交，则需要在遗传评估中考虑自交的可能性。例如，对于桉树，假设自交概率为0.3是很普遍的。如果不考虑自交，则加性遗传方差将会被高估，因为子代并不都是半同胞——它们越密切相关，因此比模型假定的更相似。

孟德尔抽样是由子代中亲本基因的随机分离与重组所产生的结果。自交会影响矩阵A的对角元素，它代表个体与其自身的共祖率的两倍。自交一代个体的近交系数为0.5。对于反复自交ttt代，近交系数将会增加到：
F=1−(0.5)tF=1-(0.5)^{t} F=1−(0.5)t
当t很大时，则FFF将接近于1。

个体与其自身的共祖率为：
θii=0.5∗(1+Fi)\theta_{ii}=0.5*(1+F_i) θii=0.5∗(1+Fi)
加性遗传相关矩阵A的对角元素是共祖率的两倍，因此A矩阵对角元素是： Aii=2θii=1+FiA_{ii}=2\theta_{ii}=1+F_i Aii=2θii=1+Fi

AFEchidna与ASReml-R类似，可以使用参数selfing设定自交率sss，其中sss概率从0到1。下述示例中，将设定不同自交率sss，运行相同的模型来演示自交率对遗传评估的影响。

1 简单示例

常规的分析模型和结果如下：

// A traditional model
sfm<-echidna(height~1+Prov,random=~ nrm(Treeid)+Block,es0.file='pine_provenance.es0')
Var(sfm)
##          Term   Sigma      SE  Z.ratio
## 1    Residual 2.01780 0.28562 7.064631
## 2       Block 0.10839 0.08720 1.243005
## 3 nrm(Treeid) 0.89365 0.32977 2.709919

假定self=0.1，则分析代码和结果如下：

// A self=0.1 model
sfm.s1<-update(sfm,selfing=0.1)
Var(sfm.s1)
##          Term   Sigma      SE  Z.ratio
## 1    Residual 2.13600 0.24744 8.632396
## 2       Block 0.10839 0.08720 1.243005
## 3 nrm(Treeid) 0.73855 0.27254 2.709877

同理，可以设定self=0.2, 0.3，。。。，一直到1.0。然后，对上述模型的方差分量做汇总，并制图，可得如下图形：

据此，可进行研究自交率对分析模型的影响。

2 参考文献

Zhang WH, Wei RY, Liu Y, Lin YZ. AFEchidna is a R package for genetic evaluation of plant and animal breeding datasets. BioRxiv. DOI: 10.1101/2021.06.24.449740.
林元震丁昌俊主译，动植物育种遗传数据分析, 科学出版社，2019.9

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