大家好，我是飛哥。

最近有老師問(wèn)如何計(jì)算多個(gè)育種值的綜合育種值，因?yàn)檫x擇育種時(shí)，需要考慮多個(gè)性狀，而這些性狀單位不一樣，怎么合并計(jì)算？

這里面其實(shí)就是包括兩部分內(nèi)容：

1，多個(gè)性狀的育種值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化

2，多個(gè)性狀的育種值賦予權(quán)重

為何要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化？

所謂標(biāo)準(zhǔn)化，就是將數(shù)據(jù)變?yōu)槠骄鶖?shù)為0，方差為1的數(shù)據(jù)集。將所有性狀都標(biāo)準(zhǔn)化，就意味著這些性狀的尺度都是一樣的，是一個(gè)總體，可以進(jìn)行加減乘除的操作。然后可以對(duì)不同的性質(zhì)設(shè)置不同的權(quán)重，才可以進(jìn)行綜合育種值的計(jì)算。

標(biāo)準(zhǔn)化就是將育種值減去平均育種值，然后除以標(biāo)準(zhǔn)差。公式如下：

為何要對(duì)不同性狀賦予權(quán)重？

因?yàn)槲覀兊倪x擇時(shí)，不同的性狀重要程度不同，我們可以對(duì)不同的性狀賦予不同的權(quán)重，這個(gè)權(quán)重是我們自己設(shè)置的，要求是性狀的權(quán)重絕對(duì)值之和為1。

下面我們用一組數(shù)據(jù)來(lái)介紹一下計(jì)算方法，首先模擬一個(gè)數(shù)據(jù)，包括ID，y1,y2,y3三個(gè)性狀。

library(tidyverse)# 模擬數(shù)據(jù)set.seed(123)dat = data.frame(ID = 1:100,y1=rnorm(100)+10, y2 = rnorm(100)+20, y3=rnorm(100))head(dat)

第一種計(jì)算方法：tidyverse方法

基本邏輯是根據(jù)across，批量提取y開頭的性狀，然后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，最后使用mutate進(jìn)行修改。最后將權(quán)重對(duì)應(yīng)的性狀相乘，相加變?yōu)榫C合育種值。

# 標(biāo)準(zhǔn)化d1 = d1 %>% mutate(across(starts_with("y"),scale))# 賦予權(quán)重d1 = d1 %>% mutate(index = y1*0.3 + y2*0.3 + y3*0.4)head(d1)

第二種方法：比較直觀但是麻煩的方法

# 傳統(tǒng)方法d2 = dathead(d2)
d2$y1 = (d2$y1-mean(d2$y1))/(sd(d2$y1))d2$y2 = (d2$y2-mean(d2$y2))/(sd(d2$y2))d2$y3 = (d2$y3-mean(d2$y3))/(sd(d2$y3))
d2$index = d2$y1*0.3 + d2$y2*0.3 + d2$y3*0.4head(d2)

兩者結(jié)果是一致的。

注意：

1，如果有些性狀是負(fù)向選擇，比如玉米含水量，豬的百公斤日齡，那就將權(quán)重設(shè)置為負(fù)數(shù)。

2，多性狀選擇時(shí)，盡量不要超過(guò)5個(gè)性狀，否則就沒(méi)有重點(diǎn)，效果也不佳。

3，權(quán)重的設(shè)置，來(lái)源于育種的經(jīng)驗(yàn)數(shù)值，科學(xué)的確定權(quán)重的大小，需要考慮經(jīng)濟(jì)效益。

代碼匯總：

library(tidyverse)
# 模擬數(shù)據(jù)set.seed(123)dat = data.frame(ID = 1:100,y1=rnorm(100)+10, y2 = rnorm(100)+20, y3=rnorm(100))head(dat)d1 = dat
# 標(biāo)準(zhǔn)化d1 = d1 %>% mutate(across(starts_with("y"),scale))# 賦予權(quán)重d1 = d1 %>% mutate(index = y1*0.3 + y2*0.3 + y3*0.4)head(d1)
# 傳統(tǒng)方法d2 = dathead(d2)
d2$y1 = (d2$y1-mean(d2$y1))/(sd(d2$y1))d2$y2 = (d2$y2-mean(d2$y2))/(sd(d2$y2))d2$y3 = (d2$y3-mean(d2$y3))/(sd(d2$y3))
d2$index = d2$y1*0.3 + d2$y2*0.3 + d2$y3*0.4head(d2)
head(d1)

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