第三章 遗传分析与AI实践练习：通过GBLUP预测表型性状 课件

《人工智能与生物信息》研究生课程第三章

遗传分析与AI实践练习：

通过GBLUP预测表型性状主讲教师：谢XX助教：何XX1实践目的1.

熟悉GS分析的一般流程2.

掌握GS的结果解读实践内容1.

使用软件TASSEL进行GS分析2.

熟悉基因型、表型等数据格式，掌握GS分析结果的解读和可视化2GS研究流程输入统计模型MixedModel预测Selectingy

=

Xb

+

Zu

+

eDNA

markerdata

训练Phenotypic

dataSelection

candidatesPredicted

phenotype3TASSEL的使用使用TASSEL进行全基因组选择（GBLUP）的操作内容：01

数据的加载（TASSEL5\TutorialData）02

数据过滤（MAF<0.05）03

基因型数据补缺04

计算亲缘关系05

交叉验证06

估计育种值4TASSEL的使用-（1）加载数据下载安装完TASSEL后，在安装目录下面TASSEL5\TutorialData中有示例数据

用此数据进行演示分别导入：•

基因型数据mdp_genotype.hmp•

表型性状数据mdp_traits5TASSEL的使用-（1）加载数据mdp_genotypemdp_traits6TASSEL的使用-（2）数据过滤菜单栏

Filter

->FilterGenotype

Table

Sites->

设置Site

MinAlleleFreq为0.05输入文件：mdp_genotype输出文件：mdp_genotype_FilterTASSEL的使用-（3）基因型数据补缺

genotype

imputation输入文件：mdp_genotype_Filter输出文件：：mdp_genotype_Filter_KNNimp选择LD

KNNi

Imputation参数设置HighLDSites、Number

of

nearnestneighbors、Maxdistancebetween

sitetofindLD均使用默认值8TASSEL的使用-（4）计算亲缘关系1.选择默认的Kinship计算方法，Centered_IBS，MaxAlleles使用默认值2.计算完成后，生成亲缘关系矩阵（Matrix)输入文件：mdp_genotype_Filter_KNNimp输出文件：Centered_IBS_mdp_genotype_Filter_KNNimpTASSEL的使用-（5）交叉验证交叉验证交叉验证（Cross

Validation）是一种常用的模型评估方法，常用其核心思想是将数据集划分为n个子集（或称为“折”），每次选择其中n-1个子集作为训练集，剩余的一个子集作为验证集，重复此过程n次，每次使用不同的子集作为验证集。最终，通过计算这5次验证结果的平均值来评估模型的性能。五折交叉（5-fold）示意10TASSEL的使用-（5）交叉验证◆

准备工作①

选定左侧性状数据文件mdp_traits②

选择任意一个性状(Filter->Traits->OK)，比如“EarHT”,左侧会生成新的文件Filtered_mdp_traits11TASSEL的使用-（5）交叉验证◆

准备工作③

选定左侧mdp_kinship和亲缘关系矩阵Centered_IBS_mdp_genotype_Filter_KNNimp文件（ctrl

+鼠标左键）④

点击Analysis->Association->GenomicSelection⑤

点击Performcross-validation，其中Numberoffold和Number

ofiterations设置为默认参数12TASSEL的使用-（5）交叉验证⑥

生成结果Accuracy_Filtered_mdp_traits，通过计算验证集的观测值和预测值的相关性表示预测的Accuracy输入文件：Filtered_mdp_traits、Centered_IBS_mdp_genotype_Filter_KNNimp输出文件：Accuracy_Filtered_mdp_traitsTASSEL的使用-（5）交叉验证⑦

交叉验证可视化：鼠标选中结果文件Accuracy_Filtered_mdp_traits

->Results

->

Charts->Histogram14TASSEL的使用-（6）估计育种值⑤

（前面步骤和交叉验证一样）点击Analysis->Association->GenomicSelection⑥

不选Performcross-validation15TASSEL的使用-（6）估计育种值性状

样本

观察值

预测值

预测误差方差⑥

生成结果Prediction_mdp_traits输入文件：Filtered_mdp_traits、Centered_IBS_mdp_genotype_Filter_KNNimp输出文件：Prediction_mdp_traits16TASSEL的使用-（6）估计育种值⑦

预测准确性可视化：鼠标选中结果文件Prediction_mdp_traits

->Results->

Charts->XYScatter17上机操作本次不需要提交实验报告1、使用TASSEL对自带数据集（安装目录下TutorialData子目录中），对其它两个性状（EarHT和EarDia）中任意一个，进行GS分析。至少需要给出以下结果：（1）EarHT或EarDia的预测结果（2）两张图（交叉验证柱状图、估计育种值的散点图图