第七章 个体遗传评定
—— BLUP法简介
BLUP方法是 美国学者 Henderson于 1948年提出的,
由于这种方法涉及到大量的计算，由于当时计算条件的限制
到 20世纪 80年代，随着数理统计学尤其是线性模型理论、计算机科学、计算数学等多学科领域的迅速发展，
BLUP法 在估计家畜育种值方面才得到了广泛应用，特别是在大家畜的种用价值评定方面，为畜禽重要经济性状的遗传改良作出了重大贡献。
一,BLUP的概念及数学模型
（一） BLUP的概念
BLUP—— Best Linear Unbiased Prediction，即最佳线性无偏预测。按照最佳线性无偏的原则去估计线性模型中的固定效应和随机效应。
线性是指估计值是观测值的线性函数；
无偏是指估计值的数学期望等于被估计量的真实值（固定效应）或被估计量的数学期望（随机效应）；
最佳是指估计值的误差方差最小。
（二） BLUP的数学模型
根据 BLUP的定义，所用数学模型为线性模型 —— 模型中所包含的各因子是以相加的形式影响观察值，相互间呈线性相关。
线性模型的构成：
数学方程式
方程中随机变量的期望 方差和协方差
假设及约束条件 等线性模型的种类
按功能可分为：
回归模型、方差分析模型、协方差分析模型和方差组份模型。
按因子数可分为：
单因子模型、双因子模型和多因子模型。
按因子性质可分为：
固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。
BLUP的实质
BLUP所使用的数学模型是 混合效应模型
BLUP的实质是选择指数法的推广，但它有别于选择指数法
它 可以在估计育种值的同时对系统环境误差进行估计和矫正,因而，在传统育种值估计的假设不成立的情况下，其估计值也具有理想值的性质。
BLUP法唯一的缺点是受计算条件的限制。
二,BLUP法的基本原理 —— 自学
三,BLUP育种值估计的方法 —— 自学
（一）无重复观察值的动物模型 BLUP
（二）有重复观察值的动物模型 BLUP
（三）其它模型下的 BLUP
（四）多性状的 BLUP育种值估计