BLUP

表型值（P）=加性遗传效应（A）+显性效应（D）+上位效应（I）+系统环境效应（ES）+随机环境效应（ER）

加性遗传效应即育种值(EBV)。

使用遗传力计算EBV

why use BLUP as phenotype？

BLUP将基因型当作random effect，估计出方差组分（和遗传力的关系？）

BLUP和GWAS的区别？

BLUP可以预测出新的表型信息；多环境多重复时使用。

GWAS与GS模型比较介绍

利用遗传力计算育种值：https://luansheng.netlify.app/2017/07/20/lmm-for-ebv-prediction-note-1/

Which one should we choose to act as phenotype？

1. BLUP（best linear unbiased prediction）随机因子(即u)加性效应
2. BLUE（best linear unbiased evaluation）固定因子
3. Means

why it is BLUP？
best：和真实育种值的差距最小
unbiased: E(a)=E(a.hat)
prediction: fixed effect = estimators; random effect = predictors

BLUP formula：

lambda=(1-h2)/h2
举例更清晰版

多个固定效应如何添加？（重复？）

育种值EBV表示的是在所评估的动物群体中，个体遗传潜力的相对值。

Advantages of BLUP：

1. 利用所有亲属信息
2. 校正环境效应
3. 校正非随机交配造成的偏差
4. 考虑群体间和世代间的遗传差异
5. 提供个体育种值的无偏估计

图源：https://blog.csdn.net/zjguilai/article/details/90605300

【混合线性模型
加性模型
snpblup=gblup lasso】

可塑性：个体受环境影响表型变化的程度
均值和可塑性的关系】
eigenvalue和性状做关联