BLUE和BLUP

BLUE：将基因型当作fixed effects。估计出表型值的BLUE，用以修正田间实验误差（要考虑不同的实验设计），得到的结果（表型值的BLUE）作为其他后续方法training时的表型值使用。

BLUP：将基因型当作random effects。估计出方差组分（可由此计算出遗传率，用于计算Bayesian方法中的先验参数等），得到表型值的BLUP作为其他后续方法用于评估预测准确度时的TBV（True Breeding Value），BLUP方法的r2（可计算出，或在结果中给出）用于衡量表型BLUP与TBV的接近程度（把BLUP值作为TBV使用的可信程度）。

表型值BLUE与BLUP的区别：

BLUP更接近于TBV，因此用来评估其他方法的预测准确度；

BLUE具有更大的方差，适合于训练过程。而BLUP压缩得厉害（方差小），不利于模型的训练。模型的作用：估算出每种基因型对其表型方差的贡献程度，若用于训练的表型方差本身就很小，则对于模型训练不利。