育种数据分析之放飞自我
育种数据分析之放飞自我

基因组育种软件市场调研

前言

目前, 基因组选择进入了一个高速发展的阶段, 各种新的算法和模型被提出, 这里对基因组选择的软件进行一个汇总

大纲

  • 1, 调查背景及目的
  • 2, 调查方法介绍
  • 3, 主要软件汇总
  • 4, 基因组软件介绍:单机版
  • 5, 基因组软件介绍: R语言版
  • 6, 结论及建议

1. 调查背景及目的

全基因组选择需要选择合适的分析软件，本次调查为了解相关软件应用的整体情况，为选择合适的软件提供决策。

本次软件调查基于BLUP的方法，贝叶斯方法由于速度的限制，不做考虑。基于BLUP的方法，在速度、准确性和无偏性测试中比较稳健，因此选择基于BLUP的软件。

2. 调查分析方法介绍

选择软件主要来源于以下三个方面:

  • 文献检索
  • 通过客户和朋友了解
  • 实际的软件使用经验

3. 主要软件汇总

单机版软件

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R语言软件包

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4. 基因组软件介绍: 单机版

4.1 DMU软件

网址：http://dmu.agrsci.dk
创建人：Just Jensen, Per madsen

计算机语言：FORTRAN

DMU命名：

  • D（derivative free）：免求导
  • MU（multivariate）：多性状

免费软件，商业使用需要授权

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模块：

  • DMU1 : Prepare program，数据预处理和起始分析程序

  • DMUAI： 约束性最大似然估计方差组分（AI，EM，AI-EM）

  • DMU4： 计算BLUE值和BLUP值

  • DMU5：迭代求解，预条件共轭梯度法

  • RJMC：贝叶斯估算方差，Gibbs抽样

4.2 ASREML软件

网址：https://www.vsni.co.uk/software/asreml/

创建人：Arthur Gilmour

计算机语言：FORTRAN

ASREML命名：

  • A：AI平均信息算法
  • S：稀疏矩阵
  • REML：约束性最大似然法

商业软件：收费

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作为商业软件，其优点主要体现在：

  • 1，操作简单
  • 2，运算速度快
  • 3，可以支持复杂模型
  • 4，有技术支持
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4.3 PIBLUP软件

网址：https://github.com/huiminkang/PIBLUP

创建人：康慧敏 刘剑锋

计算机语言：C

PIBLUP命名：

  • P：预条件共轭梯度（PCG）
  • I：迭代数据（IOD）
  • BLUP：最佳线性无偏预测

免费软件，商业使用需要授权

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4.4 BLUPF90软件

网址：http://nce.ads.uga.edu/wiki/doku.php

创建人：Ignacy Misztal , Shogo Tsurute,
Daniela Lourenco, Yutake Masuda, Ignacio Aguilar

计算机语言：FORTRAN
BLUPF90命名：

  • BLUP：最佳线性无偏预测
  • F90：Fortran 90/95

免费软件，商业使用需要授权

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BLUPF90模块介绍:

  • RENUM90: 处理数据和代码，生成模板

  • BLUPF90：计算BLUP值

  • AIREMLF90：使用AI，估算方差组分，计算BLUP值

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4.5 WBOMBAT软件

网址：http://didgeridoo.une.edu.au/km/wombat.php

创建人：Karin Meyer

计算机语言：FORTRAN

免费软件，商业使用需要授权

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4.6 MixBLUP软件

网址：http://www.mixblup.eu/

创建人：Wageningen, Animal Breeding and Genomics

商业软件：收费

价格表:


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4.7 PEST, VCE和DFREML软件

  • PEST主要用于混合线性模型求解
  • VCE主要用于估算方差组分

WOMBAT replaces DFREML which has been withdrawn from distribution at the end of 2005.

DFREML软件, 是早期的非求导REML程序，现在演变为了WOMBAT

4.8 GVCBLUP软件

网址： https://animalgene.umn.edu/gvcblub

估算GBLUP育种值，可以计算加性效应和显性效应。

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4.9 solGS软件

网址： https://github.com/solgenomics

构建的基于Web的GS平台

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5. 基因组软件介绍: R语言版

5.1 rrBLUP

rrBLUP

可以估算rrBLUP值，估算每个SNP的效应值。

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5.2 sommer

Sommer

可以估算方差组分
可以计算GBLUP值

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5.3 synbreed

Synbreed

可以估算方差组分
可以计算GBLUP值
可以交叉验证

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5.4 cpgen

cpgen

多线程
rrBLUP内核

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5.5 BGGE

基因与环境互作

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5.6 BGLR

里面有GBLUP的计算内核, 但主要是用于贝叶斯的计算

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5.7 GSMX

GSMX

多性状全基因组选择
估算方差组分
交叉验证

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5.8 PopVar

PopVar

全基因组选择
估算方差组分
交叉验证

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5.9 xbreed

基因组与系谱数据模拟软件包

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5.10 hiblup

地址: https://github.com/hiblup/hiblup

功能描述:


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6. 结论及建议

目前市面上用于基因组选择的软件, 大体是以上这么多, 总体而言, 传统评估软件, 比如ASREML, DMU, BLUPF90都是基于Fortran编写的, 在常规分析中应用较广, 支持的模型和矩阵结构丰富. 随着基因组时代的到来, 特别是一步法的应用, 其本质将系谱构建的A逆矩阵, 替换为系谱和基因组构建的H逆矩阵,因此这些软件在基因组选择时代也可以广泛应用.

难点在于数据量的增大, G矩阵的求逆以及方差组分估算都是一个挑战, 目前不断有新的算法和模型出现, 但具体到应用还要一些时间的检验.

建议学习软件时, 以理论学习为主, 比如H矩阵构建, 方差组分估算等, 数量遗传学扎实了, 再去学习相关软件, 都是想通的.

整体而言, BLUPF90构建H矩阵相对简单, ASREML遇到错误时报错机制比较健全, DMU5和PIBLUP计算BLUP值速度很快.

7. 作者介绍

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我是邓飞, 是一个读了玉米育种的研究生, 做了一个二代重测序的课题, 毕业之后进入了一家卖软件的公司, 开始了统计分析的培训, 现在做起了动物全基因组选择的数据分析工作.

擅长的学科:

  • 作物育种

  • 动物育种

  • 生物统计

  • 数量遗传学

擅长的软件:

  • 统计软件: SAS, SPSS, GenStat, R

  • 脚本语言: Perl, Python, Shell

  • 遗传评估软件: ASREML, DMU, BLUPF90, WOMBAT

  • 最常使用的软件: Perl, Python, R

  • 想要学习的软件: Go, Django

喜欢做的事情:

  • 放飞自我

  • 写段子

  • 吐槽

  • 写读书笔记

  • 写教程cookbook

  • 打排球

  • 滑滑板

  • 羽毛球

8. 我的公众号: 育种数据分析之放飞自我(R-breeding)

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  • 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF) bit1129 hive
    1. 什么是UDTF   UDTF，是User Defined Table-Generating Functions，一眼看上去，貌似是用户自定义生成表函数，这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table， 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集   2. 如何实现UDTF 继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
  • tfs restful api 加auth 2.0认计 ronin47
    　　目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点： 　　一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。 　　二是基于OAuth2.0认证，这个需要lua，实现起来相对于一来说，有些难度。 　　现在重点介绍第二种方法实现思路。 　　 前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGe
  • jdk环境变量配置 byalias javajdk
    进行java开发，首先要安装jdk，安装了jdk后还要进行环境变量配置： 1、下载jdk（http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp），我下载的版本是：jdk-7u79-windows-x64.exe 2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe 3、配置环境变量：右击"计算机"-->&quo
  • 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2 bylijinnan java
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  • SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位 chicony 四舍五入
    1.round() 函数是四舍五入用，第一个参数是我们要被操作的数据，第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。 2.numeric 函数的2个参数，第一个表示数据长度，第二个参数表示小数点后位数。 例如： 　　select   cast(round(12.5,2)   as   numeric(5,2))  
  • c++运算符重载 CrazyMizzz C++
    一、加+，减-，乘*，除/ 的运算符重载 Rational operator*(const Rational &x) const{ return Rational(x.a * this->a); } 在这里只写乘法的，加减除的写法类似 二、<<输出,>>输入的运算符重载      &nb
  • hive DDL语法汇总 daizj hive修改列DDL修改表
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  • jbox使用说明 dcj3sjt126com Web
    参考网址：http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [ 点击下载]  技术交流QQGroup：172543951 100521167 [2011-11-11] jBox v2.3 正式版 - [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
  • UISegmentedControl 开发笔记 dcj3sjt126com
      //    typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {     //        UISegmentedControlStylePlain,     // large plain   &
  • Slick生成表映射文件 ekian scala
    Scala添加SLICK进行数据库操作，需在sbt文件上添加slick-codegen包 "com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion 因为我是连接SQL Server数据库，还需添加slick-extensions，jtds包 "com.typesa
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    package com.MarkNum; import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation
  • 为何外键不再推荐使用 hugh.wang mysqlDB
    表的关联，是一种逻辑关系，并不需要进行物理上的“硬关联”，而且你所期望的关联，其实只是其数据上存在一定的联系而已，而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。 在业务代码中实现的时候，只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可，并不需要在数据库层面进行“硬关联”，因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”，会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验，即使很多时候我们并不
  • 领域驱动设计 julyflame VODAO设计模式DTOpo
    概念： VO（View Object）：视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。 DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
  • 单例设计模式 hm4123660 javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
           单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。      &nb
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    一、logback的介绍      Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块：logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
  • 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
    作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
  • spring-master-slave-commondao 王新春 DAOspringdataSourceslavemaster
    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
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