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雷达卡
遗传参数BLUP、GBLUP以及GS的Summer School
在育种中，准确的评估遗传参数是育种效率提高的关键，混合线性模型可以结合各类信息（年份、地点、场、系谱）评估遗传力、育种值、重复力以及遗传相关，并在国际上得到了广泛的应用，成为遗传参数评估的核心方法。另一方面，随着基因组时代的到来，大量的SNP能更加准确的评估各类遗传参数，基于SNP估计的GBLUP，以及**全基因组选择（GS）**在动植物育种中发挥了重要作用。
ASReml是拟合线性混合模型的强大遗传数据分析软件，由NSW Department of Primary Industries(澳大利亚新南威尔士州第一产业部)的Arthur Gilmour博士开发，相比于其它软件，ASReml可利用灵活的混合线性模型和广义线性模型来处理大规模的数据，实现大数据高效、快速的分析。即便在群体规模大、群体结构复杂和观测数据不平衡的条件下，也可以获得较精确的育种值。目前，ASReml软件已在世界范围内广泛地应用于林业、渔业、畜牧、作物、医学等众多领域的研究，并辅助科研人员在相关领域知名期刊发表了大量文章。
第一天：2017年7月24日
- Introduction to ASReml-W and ASReml-R（ASReml-W和ASReml-R介绍）
- Introduction to Linear Mixed Models（混合线性模型介绍）
- Breeding Theory（数量遗传育种理论）
第二天：2017年7月25日
- Genetic Models（遗传模型）
- Multivariate Analysis（多性状分析）
第三天：2017年7月26日
- Spatial Analysis（空间分析）
- Multi-environment Analysis（多环境数据分析）
第四天：2017年7月27日
- SNP Association Tests（SNP关联分析）
- GWAS （全基因组关联分析）
第五天：2017年7月28日
- Introduction to GBLUP（GBLUP介绍）
- GBLUP in ASReml-R and ASReml-W（GBLUP在ASReml-R和ASReml-W中的实现）
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