面向多环境田间试验的简单稳健基因组预测与离群值检测
定量方法
2018-07-20 v1 应用统计
摘要
植物育种试验的目的通常是鉴定对目标环境适应性良好的种质。这些种质通过利用线性混合模型对多环境田间试验（MET）进行分析的基因组预测来识别。MET 中离群值的出现很常见，并且已知会对基因组预测的准确度产生不利影响，然而离群值的检测及其后续处理常被忽视。造成这一现象的原因有很多——诸如 MET 的复杂数据产生不同层次的残差，从而给离群值检测方法带来额外挑战，且许多线性混合模型软件不擅长稳健预测。我们提出了一种利用跨试验整体信息的离群值检测方法。此外，我们评估了一种适用于任何线性混合模型软件的简单稳健基因组预测。这些通过基于两个真实面包小麦产量 MET（采用部分重复设计和 alpha 格子设计）的模拟得到了演示。
引用
@article{arxiv.1807.07268,
title = {Simple robust genomic prediction and outlier detection for a multi-environmental field trial},
author = {Emi Tanaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.07268},
year = {2018}
}