近親繁殖演算法

① 倉鼠寶寶大一點了能把它老爸放在一起養不

可以呀！！我同學家就是爸爸和女兒一起養！！但是兒子不行！同性會打架的！ 同學家的已經亂倫了！！但是——生出來的寶寶一樣健康(⊙o⊙)哦！如果2~3帶都是近親那生出來的是畸形的可能性就會很高了！ 1帶是不會有多大問題的！！其實賣蒼鼠的都放在一起！誰能區分是不是一家子呢！！ 【回答早亞彌】寶丫！咱先把國...語學好再說我吧！！那個字不念孩！！看清楚了！！基因缺陷說的是隱性遺傳病發病率較高！！如果是隱性遺傳第一代一般問題不大！！但是後面就容易出現隱形純合子了！！笨笨！！本才就生物好！！遺傳定律聽過沒！！自由組合聽過沒！！伴性遺傳聽過沒！！？？？這只是最簡單的！！這都不會就不要跟我講基因了！！！21三體！！ 【繼續回答】改過來了！！丟人不?！中國字都看不懂！！對不起丫！！我未成年！！我未成年都比您丫懂得多！國家法律規的的是最好不要近親結婚！沒說不可以近親結婚！睡說近親結婚就一定不能生健康寶寶了！（聽過沒有一對夫婦結了婚才知道自己是同父異母的兄妹！！那是父親捐精造成的！！所以說不好誰和誰是兄妹！！）誰說不是近親生出來的寶寶就健康了！！！！！ 對寵物不負責？？要不你送樓主一個大大的籠子！！你應該是個很負責的人呀！！怎麼不送呢！！ 【樓主】別攔我！還米說完呢！！別關丫！！ 【繼續】我問你遺傳性狀只有一對？你確定他就一定有隱性基因！也許還是純顯呢！給你算算一對的形狀你自己再乘去吧（我數學也很好哦！）！1爸爸媽媽孩子肯定都是正常的！如果是隱型100%沒問題如果是顯性3／64的孩子是畸形很小的一個數！！兩對決定就是平方！更小了！！演算法不是多科學！但至少對於你的話有一定的說服性！！ 做人要低調！！但是做人也不能示弱呀！！明顯的再說我！！難道我生物沒學好嗎！！又沒聽過龍騎士呀！！對敵人不需要謙卑！！笨笨！對了！【21三體】的網路詞條有我的貢獻喏！！！要不要再加上【近些年來還有許多成年的21三體未被查出！但是已經危害社會了！但是他們的基因為什麼會沒被查出呢！！那應該是心靈上或精神上的21三體綜合征的患者吧！！】 O(∩_∩)O哈哈~娛樂一下！！

② 奶牛中一步法（single-step）的遺傳育種應用綜述

此文來自綜述： Symposium review: Single-step genomic evaluations in dairy cattle.(Mäntysaari et al., 2020)

背景：
在過去十年中，基因組選擇徹底改變了奶牛育種。例如，出生於 2018 年的北歐奶牛（丹麥、芬蘭和瑞典）> 90% 是由經核游過基因組測試的年輕公牛配種的。因此，2018 年出生的紅奶牛母牛的平均公牛年齡僅為 3.1 歲，而 2011 年為 5.7 歲。早些時候，遺傳進步的關鍵驅動因素是選擇經過後代測試的公牛，但現在是年輕公牛的基因組預選。這導致傳統遺傳評估對遺傳進展的估計有偏差。

問題：
當這些被用作多步基因組評估的輸入時，它們也會被扭曲。保持公正性的唯一長期解決方案是在評估中包含基因組信息。 2010年雖然引入了單步評價模型的手段，但尚未在大規模的全國乳品評價中實施。起初，單步評估受到計算成本的阻礙。這已經在很大程度上解決了，或者通過稀疏表示基於 G (ssGBLUP) 的單步評估模型中所需的基因分型動物的基因組關系 (G) 和譜系關系 (A22) 矩陣的逆矩陣，或者通過使用單個-步標記模型。 G-1 的方法是 APY-G，其中「年輕」動物之間的關系完全取決於它們與「核心」動物的關系，以及單步評估，其中 G-1 被基於計算公式取代G的結構（ssGTBLUP）。

單步標記模型包括標記效應，或者直接作為統計模型中的效應，或者間接地在基因分型動物之間產生基因組關系。隨著演算法的發展，計算資源在計算機內存的可用性和速度方面都得到了發展。現在積極研究的問題對於兩種單步方法（GBLUP 和標記模型）都是相同的。隨著基因型數量的增加，迭代求解的收斂性似乎變得更糟。這些問題在 低遺傳 性狀和性狀間具有 高遺傳相關性 的多性狀模型中更為明顯。
問題還與譜系和不同遺傳群體的不平衡有關。在許多情況下，可以通過適當考慮基因型動物對基因組的貢獻來解決問題。標准求解方法是預處理共軛梯度迭代，其中通過更好的預處理矩陣提高了收斂性。
另一個需要考慮的困難是候選動物基因組評估的膨脹；基因組模型似乎高估了基因組信息。單步評估中的問題通常比多步評估中的問題小，但更難以通過臨時調整來緩解。

總結：
基因組評估原則是在 10 多年前引入的，目前，基因組選擇是全球奶牛遺傳改良的主要來源。因為這種選擇不能歸因於母牛記錄或公牛子代平均值中的選擇，所以它不會被基於譜系的遺傳評估所捕獲。因此，EBV 開始變得越來越有偏見。目前，2015 年出生的公牛正在獲得他們的第一個後代測試結果。這些公牛及其公牛是根據基因組評估預先選擇的。為了確保未來評估的公正性，唯一的選擇是開始將基因組信息納入國家評估。這可以使用單步評估方法來完成。

在過去十年中，基因分型也已成為選擇母牛替代者的日常工具。許多國家還對母牛進行基因分型，目的是增加基因組評估的參考人群。最終目標可能是對所有動物進行基因分型。同時，國家遺傳評估必須能夠處理所有非基因型動物以及逐漸增加的基因型動物數量。在引入單步基因組評估模型時，人們擔心應用程序會對評估中可以包含多少基因型有上限。使用當前的單步技術，計算成本與基因分型的動物數量成線性關系；因此，該演算法能夠處理任何規模的奶牛種群。具有基因組關系的單步模型可以使用 ssGTBLUP（Mäntysaari 等，2017）或單步 APY GBLUP（Misztal 等，2014）解決。或者，可以使用各種基於拍皮標記效應的襲氏差模型進行計算。最有前途的標記模型方法是混合 ssHM（Fernando 等人，2016 年），如果證明收斂性令人滿意，那麼具有增強 SNP 效應和 RPG 的模型（Liu 等人，2014 年）。

當基因組模型基於所有標記具有相同先驗方差的高斯假設時，基於 G 和基於標記的單步模型的差異並不大，特別是如果假設和擬合剩餘多基因效應。如果將來可以為不同的 SNP 效應賦予不同的權重，或者在多性狀模型中為不同的性狀擬合不同的 SNP，那麼 ssMEM 模型比依賴於基因組關系矩陣 G 的方法具有明顯的優勢。

單步評估被指責高估了育種價值的差異。盡管在多步評估中對某些動物的過度預測很容易糾正，但單步評估被認為是在種群中進行的唯一評估。為了育種計劃的成功運行，評估應公平地對動物進行排序，無論是年輕的還是年老的，有或沒有基因組信息，有或沒有表型信息。對於選擇目標中的關鍵特徵，過度預測或過度分散最為嚴重。不幸的是，這些也是最迫切應該實施單步評估的特徵。正在深入研究這種偏差，希望能找到「打折」基因組信息的通用解決方案。

此文來自綜述：Invited review: Unknown-parent groups and metafounders
in single-step genomic BLUP. (Masuda et al., 2021).

介紹：
單步基因組 BLUP (ssGBLUP) 是一種基因組預測方法，它將譜系 (A) 和基因組 (G) 關系矩陣整合到一個統一的加性關系矩陣（H矩陣）中，該矩陣的逆被合並到一組混合模型方程 (MME) 中以計算基因組預測。

問題：
奶牛的譜系信息通常不完整。缺少譜系可能會導致使用 ssGBLUP 獲得的基因組估計育種值 (GEBV) 出現偏差和膨脹。
三個主要問題與 ssGBLUP 中的 譜系缺失 有關，即選擇的有偏預測、譜系關系中的近親繁殖缺失以及 G 和 A 在水平和尺度上的不相容性。

解決方案：
這些問題可以使用適用於未知父組 (UPG) 的適當模型來解決。使用 UPG 背後的理論對於譜系 BLUP 已經很好建立，但對於 ssGBLUP 則不然。本研究回顧了譜系 BLUP 中 UPG 模型的發展、ssGBLUP 中 UPG 模型的特性，以及 UPG 對遺傳趨勢和基因組預測的影響。
還回顧了 UPG 和元創始人 (MF) 模型（一種廣義 UPG 模型）之間的異同。
使用 MME 的變換導出的 UPG 模型 (QP) 具有良好的收斂行為。然而，由於數據不足，QP 模型可能會產生有偏見的遺傳趨勢，並可能低估 UPG。 QP 模型可以通過從 MME 中刪除連接 GEBV 和 UPG 效應的基因組關系來改變。與 QP 模型相比，這種改變後的 QP 模型在遺傳趨勢上的偏差較小，在基因組預測中的膨脹較小，尤其是在大數據集的情況下。最近，在 模擬純種 種群中提出了一種新模型，該模型將 UPG 方程封裝到基因分型動物的譜系關系中。
MF 模型是對缺失譜系問題的綜合解決方案。如果數據集允許估計 MF 的合理關系矩陣，則該模型可以作為 多品種或雜交評估 的選擇。
缺少譜系會影響 遺傳趨勢 ，但當許多經證實的公牛進行基因分型時，其對基因分型動物遺傳價值可預測性的影響應該可以忽略不計。
SNP 效應可以使用來自年長基因型動物的 GEBV 進行反向求解，並且這些預測的 SNP 效應可用於計算缺少父母的年輕基因型動物的 GEBV。