LR方法創(chuàng)建者：Legarra, A., Reverter, A., 其發(fā)表在GSE期刊：https://gsejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12711-018-0426-6汽久。
動物育種值估計時有風(fēng)險的，并不是百分之百準(zhǔn)確。
交叉驗(yàn)證（cross-validation）- 以前經(jīng)常使用的方法
一般步驟：
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但是應(yīng)該怎么劃分?jǐn)?shù)據(jù)?
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都有各自的缺點(diǎn)：
例如向前交叉驗(yàn)證;
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指標(biāo)（Metrics）
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真實(shí)和估計遺傳進(jìn)展， 為什么查看b0 和b1：
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b0
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b1
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我們應(yīng)該怎做交叉驗(yàn)證？
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因?yàn)檫z傳變異的減小仰禽，使用預(yù)測力（predictability）會低估準(zhǔn)確性
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例如：
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因?yàn)楹雎怨潭ㄐ?yīng)的誤差，使用預(yù)測力（predictability）會高估準(zhǔn)確性
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實(shí)際中我們以前怎么做的交叉驗(yàn)證：
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新方法： LR
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LR方法怎么工作？
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確定focal群體
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指標(biāo)
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例子求解（R）：
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新的指標(biāo)——準(zhǔn)確性（相對估計量）：
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已經(jīng)經(jīng)過選擇的可靠性：
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未經(jīng)過選擇的可靠性：
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例子文章：使用 BLUP 和 SSGBLUP 對元創(chuàng)始人和未知父組進(jìn)行奶羊評估的偏差和準(zhǔn)確性
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定義focla群
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定義“整體“和"部分”數(shù)據(jù)集赔桌。
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需要學(xué)會awk和shell語句幫助自動化工作
例如：
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實(shí)踐中對于部分?jǐn)?shù)據(jù)集的處理
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參考相同的遺傳基礎(chǔ)
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基因型數(shù)據(jù)（genomic）VS 系譜
總共四次估計
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比較不同的模型
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一些結(jié)果
from: Fernando Macedo, 在法國對奶綿羊的育種供炎。
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基礎(chǔ)群體：
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法國奶羊的基因分型：
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結(jié)果
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例子文章：刪除數(shù)據(jù)并使用元創(chuàng)始人減輕了 Lacaune 奶羊預(yù)測中所有性狀的偏差
主要內(nèi)容：
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主要結(jié)果：
偏差(bias)：
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斜率（slope）:
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其他：
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奶綿羊的主要結(jié)論：
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LR方法是假設(shè)模型正確
模擬
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結(jié)果：
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結(jié)論
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總結(jié)
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