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摘要
为了比较不同全基因组选择方法估计奶牛产奶性状育种值的性能，试验选用了3种贝叶斯方法(BB、BL和BRR方法)和3种机器学习方法(GB、RF和RKHS方法)分别采取3倍交叉验证(3FCV)、5FCV、10FCV和20FCV共4种分组方案对乳脂率、产奶量和体细胞评分3种性状进行10次独立运行育种值估计研究，同时比较不同方法所需运行时间。结果表明：20FCV验证方案所得育种值估计准确度最高；就每种性状而言，乳脂率的最高准确度是BB方法产生的0.881±0.005;产奶量的最高准确度是BL方法产生的0.804±0.008;体细胞评分的最高准确度是RKHS方法产生的0.773±0.007;育种值无偏性的优劣顺序与准确度的高低顺序一致。3种贝叶斯方法所需的运行时间较长，GB和RKHS方法所需的运行时间明显少于其他方法。说明BB、BL和RKHS方法分别在乳脂率、产奶量和体细胞评分的全基因组育种值估计准确度方面有较明显的优势。
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