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內容簡介

　　由梅步俊著的《動物育種中的統計計算--Julia語言應用》較為係統的闡述瞭動物育種學中新齣現的統計方法，主要對係譜數據處理方法，動物遺傳育種中的數據模擬，綫性模型的建立、求解及其擴展，多性狀模型，分子標記和多基因效應單性狀模型，MCMC算法，全基因組統計分析等問題進行瞭較為詳細的論述。為瞭便於讀者較為係統的掌握上述內容，本書附錄補充瞭必要的基礎知識。為瞭便於讀者理解抽象的統計學公式、算法，本書大部分內容均配有Julia語言代碼，這些代碼既有便於讀者理解，但運行效率較低的示意性代碼，也有經過一定優化的代碼，並盡可能為程序增加注釋，書中的許多代碼可以直接用於科學研究。

目錄

第一章 Julia語言使用說明
第一節 Julia語言簡介
第二節 Julia語言基礎
第二章 係譜數據處理方法
第一節 近交係數與親緣係數
第二節 分子血緣相關矩陣及其逆矩陣計算
第三節 計算實例
第三章 動物遺傳育種中的數據模擬
第一節 隨機數和隨機變量的産生
第二節 誤差計算
第二節 使用Julia語言模擬數據
第四節 計算實例
第五節 基因組模擬軟件XSim
第四章 綫性模型的建立和求解
第一節 單因子模型
第二節 二因子模型
第三節 建立Henderson混閤模型方程組
第五章 綫性模型的擴展
第一節 有重復記錄的動物模型
第二節 母體效應模型
第六章 多性狀模型
第一節 多性狀模型
第二節 Julia語言實現多性狀模型
第三節 帶有缺失數據的多性狀模型
第七章 分子標記和多基因效應單性狀模型
第一節 標記輔助選擇
第二節 混閤模型方程組的儲存技術
第三節 Julia語言示例
第八章 MCMC算法
第一節 貝葉斯統計
第二節 Julia語言的實現
第三節 貝葉斯統計在多元綫性模型中的應用
第四節 貝葉斯統計示例
第五節 多性狀模型的Gibbs抽樣
第六節 思考題解答
第九章 全基因組統計分析
第一節 基於Haseman．Elston迴歸的全基因組連鎖分析
第二節 多元混閤綫性模型
第三節 貝葉斯GWAS
第四節 單步全基因組分析方法
第五節 GBI+UP的準確性
第六節 Julia語言示例
第十章 附錄
第一節 綫性模型簡介
第二節 基於係譜的混閤綫性模型
第三節 預測SNP效應的固定效應模型
第四節 結閤有基因型和無基因型傢畜數據
第五節 貝葉斯GWAS基礎
第六節 統計基因組學基礎
動物育種中的統計計算 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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