MoneCarlo方法在遗传育种中应用.docVIP

Monte Carlo 方法在遗传育种中的应用 Monte Carlo 方法在遗传育种中有着十分广泛的应用，下面举出一些例子。 遗传漂变的模拟 遗传漂变是指在一个没有选择、迁移、实施随机交配的小群体中，群体基因频率和基因型频率会偏离Hardy-Weinbger平衡。利用Monte Carlo 方法，我们可以模拟随机遗传漂变的过程，研究各种因素，如群体大小、公母比例、繁殖力等，对遗传漂变的影响。具体做法如下： 设定系统参数 N – 基础群大小 S – 基础群公母比例 no – 每头母畜每胎所产后代数 P1、P2、P3 – 所考查的基因座位在基础群中的基因型频率（假设只有两个等位基因） g – 所考查的世代数 nr – 模拟重复次数 假定 公、母随机交配， 每头公畜与相同数目的母畜交配 后代为雄性和雌性的概率各为1/2， 基因从上代到下代的传递遵从孟德尔分离定律 世代不重叠 群体规模保持不变 每代中随机选留种畜 模拟试验 基础群中每个个体的性别和基因型的确定 设雄性个体的代码为1，雌性个体的代码为2。再设两个等位基因的代码分别为1和2，三种基因型的代码分别为11、12和22。 基础群中每个个体的性别和基因型可以硬性规定，也可以随机确定，如硬性规定，即人为指定哪些个体是雄性，哪些个体是雌性，哪些个体的基因型为11，哪些为12，哪些为22。但要注意必须符合事先给定的公母比例和基因型比例。 若随机确定，可用以下方法： 对于i = 1, …, N 产生随机数， 如 u1 s/(1+s)，则Si = 1，否则，Si = 2 如 u2 P1，则Gi = 11 如P1 ≤ u2 P1+P2，则Gi = 12 如 u2 ≥ P1+P2，则Gi = 22 交配组合的确定 设雄性个体数为nm，雌性个体数为nf（nm + nf = N）。 对于i = 1, …，nm , 对于j = 1, …, nf/ nm 产生在区间[1，nf]上的离散均匀分布随机数r 若第r头母畜尚未被使用过，则设定第i头公畜的第j个配偶为第r头母畜，否则返回a 后代性别和基因型的确定 对于每一个交配组合，对于k = 1, …, no a. 产生u1 ~ U(0, 1)，若u1 0.5，Sk = 1, 否则，Sk = 2 b. 产生u2 ~ U(0, 1)，若u2 0.5，则后代k从父亲处获得第一个等位基因，否则获得第二个等位基因 产生u3 ~ U(0, 1)，若u3 0.5，则后代k从母亲处获得第一个等位基因，否则获得第二个等位基因 将从父亲和母亲处获得的等位基因合并，即得后代k的基因型 种畜的选留 在雄性后代中随机选留nm个公畜 在雌性后代中随机选留nf 个母畜 计算群体中的等位基因频率和基因型频率 重复2）~ 5）直至完成所有世代 重复1）~6）直至完成所有重复，并计算各世代基因频率和基因型频率的平均数和标准差，进行与Hardy-Weinbger平衡的差异显著性检验。 通过改变1 中的有关参数，可考查各种因素对遗传漂变的影响。 人工选择的模拟 人工选择是家畜育种的中心工作，其最终目的是使家畜群体在重要经济性状获得理想的遗传进展。影响遗传进展的因素总体来说有：性状在群体中的遗传标准差，选择的准确性，选择强度，世代间隔。而其中的每一个因素又要受一些其他因素的影响，例如选择的准确性要受群体结构、估计育种值的方法等因素的影响。对于复杂的实际情况，我们很难从理论上定量地分析各种因素及它们的不同组合对遗传进展的影响，分析遗传进展及群体遗传结构在长期选择过程中的变化，而这些都是我们在制定最优化育种方案时必须要考虑的。这时就可借助Monte Carlo方法，通过模拟选择过程来对这些问题进行探讨。 1）设置系统参数 N – 基础群大小 ns – 基础群中公畜数 nd – 基础群中母畜数（是公畜数的倍数） no – U (5, 10)随机数，为每头母畜每胎所产后代数 ng – 选择的世代数 ps – 每世代选留公畜比例 pd - 每世代选留母畜比例 - 基础群中性状的遗传方差 - 群体中性状的环境方差 nr – 模拟重复次数 2）作系统假设 基础群中个体间无亲缘关系 性状表型值用以下模型模拟： 其中( 是总平均，gi是第i个世代的固定环境效应（i = 0, 1, …, ng ），sj是第j个性别的固定效应（j = 1, 2），ak是第k个个体的随机加性遗传效应（育种值），，eijk是随机环境效应， 所有个体都有一个性状观察值 选择的依据是动物模型BLUP育种值，所用模型与模拟模型相同 世代间不重叠 所有世代中都实施避免同胞交配的随机交配 环境方差在各世代中都相同 3）模拟试验 ① 基础群（0时代）的模拟 对于k = 1, (, N 如果k ≤ n