2019年2月27日 · 最佳线性无偏预测（Best Linear Unbiased Prediction，简称BLUP）可以对多环境数据进行整合，去除环境效应，得到个体稳定遗传的表型。BLUP是表型处理的常用做法。R包lme4中lmer函数是BLUP分析常用的方法，在很多NG文章都引用了该方法。

Genomic best linear unbiased prediction (BLUP) is a statistical method that uses relationships between individuals calculated from single-nucleotide polymorphisms (SNPs) to capture relationships at quantitative trait loci (QTL). We show that genomic ...

最佳线性无偏预测（Best Linear Unbiased Prediction，简称BLUP）可以对多环境数据进行整合，去除环境效应，得到个体稳定遗传的表型。BLUP是表型处理的常用做法。R包lme4中lmer函数是BLUP分析常用的方法，在很多NG文章都引用了该方法。

2023年10月25日 · BLUP值和BLUE值的区别： 估计随机效应（BLUP）：用于估计随机效应的最佳线性无偏预测值（Best Linear Unbiased Predictor） 估计固定效应（BLUE）：用于估计固定效应的最佳线性无偏估计值（Best Linear Unbiased Estimator） BLUP值预测品种将来的表现 BLUE值预测品种现在的表现。

2019年5月27日 · 在使用BLUPF90软件进行遗传评估时（GBLUP、ssGBLUP），有时会需要准备基因型文件如snp.ped、snp.map，本文介绍两个制作blupf90所需基因文件的方法。 BLUE和 BLUP 的比较及使用R 语言 计算它们

2024年7月9日 · BLUE值一般是矫正的表型值，尺度和表型值一致，如果是多个重复或者多年多点的数据，可以将其代替平均值进行相关GS和GWAS的分析。 BLUP值一般用于品种排名，品种选种时的依据。 使用R语言计算BLUP。 多环境：意味着实验在多个不同的环境中进行，比如不同的地点、年份、栽培条件等。 无重复：在每个环境中，基因型样本没有重复。 这意味着同一个基因型在某个特定环境下只出现一次，没有进行重复实验。 lines env y . <chr> <chr> <chr> . #因子 …

最佳线性无偏预测 (best linear unbiased prediction， 简称 BLUP)，又音译为“布拉普” [1]，是统计学上用于 线性 混合模型 对 随机效应 （英语：Random effects model） 进行预测的一种方法。 最佳线性无偏预测由 Charles Roy Henderson （英语：Charles Roy Henderson） 提出。 随机效应的最佳线性无偏预测（BLUP）等同于固定效应的 最佳线性无偏估计（best linear unbiased estimates, BLUE） （参见 高斯-马尔可夫定理）。 因为对固定效应使用 估计 一词，而对随机 …

Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) is a method of estimating random effects. Invented by Charles R. Henderson (1950) to estimate genetic merit of an animal (breeding value). Has since been a routine genetic evaluation and boosted genetic gain in livestock and crop breeding. Fundamental method in the era of genomic selection.

2024年6月28日 · BLUP is a method to simultaneously estimate the effects of all SNPs by treating them as random effects. In contrast to ordinary least squares (OLS), a standard method used in GWAS, BLUP does not require SNP selection/filtering and imposes shrinkage that ensures unbiasness (E(u^|data) = u E (u ^ | d a t a) = u).

2012年7月1日 · In random regression SNP marker models (later called SNP-BLUP), the marker effects are estimated with BLUP, assuming a normal distribution and equal variance for all markers. Subsequently, DGV can be calculated by summing the effects of …