GWAS和GS分析中到底是用BLUE值還是BLUP值

這篇文章給大家介紹GWAS和GS分析中到底是用BLUE值還是BLUP值，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

問題:
植物中, 多年多點(diǎn), 或者一年多點(diǎn)的數(shù)據(jù), 每個(gè)基因型有多個(gè)表型值, 問題來了, 如果做GWAS或者GS時(shí), 需要一個(gè)基因型對(duì)應(yīng)一個(gè)表型值, 那么這個(gè)表型值用什么呢?

目前有三個(gè)答案:
1, 平均值
2, BLUE值(最佳線性無偏估計(jì), 固定因子)
3, BLUP值(最佳線性無偏預(yù)測(cè), 隨機(jī)因子)

論壇討論:
https://www.researchgate.net/post/Does_any_one_have_an_idea_of_which_one_BLUE_or_BLUP_to_use_for_a_GWAS_analysis_of_a_trait_in_wheat_eg_resistance_to_rust

有沒有人知道用藍(lán)色或BLUP哪一個(gè)來進(jìn)行小麥性狀的GWAS分析(例如，抗銹性)，我有來自兩個(gè)地點(diǎn)的3個(gè)抗性評(píng)估數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)是在阿爾法格子設(shè)計(jì)的田間試驗(yàn)中產(chǎn)生的(300個(gè)材料的2個(gè)重復(fù)，每個(gè)重復(fù)，10個(gè)不完整的塊，包含30個(gè)材料)。

其中兩個(gè)數(shù)據(jù)集來自同一位置但年份不同；第三個(gè)是來自另一個(gè)位置的單年數(shù)據(jù))。

因此，我正在考慮計(jì)算每個(gè)位置的藍(lán)光/藍(lán)光，并計(jì)算GWAS中使用的綜合數(shù)據(jù)的總藍(lán)光/藍(lán)光。

回答1：

我強(qiáng)烈建議使用藍(lán)色，因?yàn)槟谶M(jìn)行兩個(gè)階段的分析。

Blue將允許您根據(jù)設(shè)計(jì)效果以及模型中的其他協(xié)變量，為每個(gè)基因型提供一個(gè)“調(diào)整后的平均值”。

這就是你想要的，一種更精確的方法。這轉(zhuǎn)化為使用你的模型效應(yīng)(例如，隨機(jī)復(fù)制固定和不完整的區(qū)塊和曲線圖)，但你的基因型(或克隆)效應(yīng)是固定的。

如果你使用BLUP，那么你就是在收縮你的遺傳效應(yīng)。

這將意味著你的遺傳效應(yīng)將根據(jù)這些信息向平均值移動(dòng)，是的，它們將是你對(duì)這些隨機(jī)效應(yīng)的最佳預(yù)測(cè)，但它們將根據(jù)樣本大小和與這些數(shù)據(jù)相關(guān)的方差進(jìn)行調(diào)整。

這就是隨機(jī)效應(yīng)的作用，但問題是，如果是隨機(jī)的，你會(huì)消除部分遺傳信號(hào)，然后往往會(huì)得到比你想要的GWAS更多的噪音。

因此，你的適合度是固定的，一旦你做了你的GWAS，它將是一個(gè)隨機(jī)的效果，但它不會(huì)雙倍收縮。

祝好運(yùn)。

回答2：

嗨，西賽，

我建議所有的設(shè)計(jì)效果都是隨機(jī)的(屬性變大，不是效果)，總體結(jié)構(gòu)和標(biāo)記效果是固定的(屬性是藍(lán)色，不是效果)。

沒有理由在每次試驗(yàn)中單獨(dú)進(jìn)行分析。

一階段分析總是可取的(所有模型參數(shù)都是從相同的可能性中學(xué)習(xí)的)。

如果您采用上述方法，可能會(huì)有幾個(gè)誤報(bào)關(guān)聯(lián)的風(fēng)險(xiǎn)。

如果你對(duì)一階段分析沒有信心，我建議你單獨(dú)分析每個(gè)試驗(yàn)，把所有的設(shè)計(jì)效應(yīng)都看作是隨機(jī)的，基因型效應(yīng)是固定的。

在GWAS分析中，將標(biāo)記效應(yīng)建模為固定效應(yīng)，并使用關(guān)系矩陣(包括模型中的基因型隨機(jī)效應(yīng))來控制種群結(jié)構(gòu)，或者將種群結(jié)構(gòu)建模為固定效應(yīng)，或者兩者兼而有之。

您可以使用無監(jiān)督或有監(jiān)督的聚類方法(PCA、結(jié)構(gòu)等)來確定子群體。

我希望能幫上忙，

整體結(jié)論:
1, 如果能夠使用one-stage, 即將一年多點(diǎn)和多年多點(diǎn)數(shù)據(jù)合并分析, 而不是先計(jì)算校正值, 然后再進(jìn)行分析(那樣是two-stage), 這樣就不牽涉到使用什么值作為表型值了, 直接使用原始表型值!, 這是最好的.
2, 如果一定要進(jìn)行two-stage, 即先計(jì)算校正值, 然后進(jìn)行GS或者GWAS, 那么推薦使用品種的BLUE值, 而不是BLUP值. 因?yàn)樵诨旌暇€性模型中, 隨機(jī)因子會(huì)向均值收縮(shrinkage), 雖然結(jié)果是最佳預(yù)測(cè), 但是校正值的方差變小, 當(dāng)你做GWAS時(shí), 不容易找到顯著性位點(diǎn), 增加了噪音(noise). 而且在GWAS或者GS中, 品種是作為隨機(jī)因子, 如果你使用BLUP值, 相當(dāng)于進(jìn)行了兩次收縮(shrinkage).
3, 因此, 比較好的方式是, 在one-stage中, 將地點(diǎn), 年份, 區(qū)組作為隨機(jī)因子, 將品種作為固定因子, 計(jì)算BLUE值.

文獻(xiàn)1:

這篇文章是冬小麥GS的文章.

這里, 計(jì)算了小區(qū)遺傳力, 殘差除以每個(gè)基因型的調(diào)和平均數(shù). 同時(shí), 在模型中, 將品種作為固定因子, 計(jì)算了BLUE值.

這里, 使用了BLUE值, 而不是動(dòng)物育種中的BLUP值.

估計(jì)了13個(gè)環(huán)境的遺傳力, 計(jì)算了每一個(gè)環(huán)境的BLUE值.

在小麥育種中, 重點(diǎn)選擇的是基因型值, 而不是育種值, 因此, 相比較BLUP值, BLUE值更適合.(這句話有點(diǎn)費(fèi)解)

文獻(xiàn)2:
https://www.researchgate.net/publication/268118579_Genomic_Selection_for_End-Use_Quality_Traits_in_CIMMYT_Spring_Wheat

文獻(xiàn)2中, 將LSmeans作為BLUE值.

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