BLUPGA 是一种GBLUP模型的变体，主要是修改了 G 阵。

github网页

https://github.com/dkainer/BLUPGA/tree/master

BLUP|GA

这是一种 GBLUP 模型的变体。这里使用 矩阵替换 阵，公式如如下，这里 是权重参数。

其中 矩阵是采用具有已知的加性效应的位点构建的矩阵（例如按照SNP效应大小排序的top位点，可能包含top位点两侧 n 个位点（考虑连锁不平衡）），其构建方式如下。

这里 是以SNP标记效应值计算出的权重（第一篇文献没说计算方式，第二篇文献用的是标记效应的平方），为了使得 和 取值范围相似，需要将其元素进行处理后使得其均值为1 。

这里 阵就是用全部位点构建的矩阵，计算公式如下

实际做法

1. 首先将所有样本拆分为参考群体（reference population）和候选群体（candidate population）

2. 训练过程（training stage）：对于参考群体，我们使用交叉验证（5折，重复20次），获得最佳的参数 。

   张哲文章中还考虑了参考群数目的影响，将参考群数目设为不同梯度，剩下所有样本作为候选群。

   在训练过程中，对于参考群体，重复5折交叉验证20次，因此得到20个预测准确性和无偏性的均值结果（之后应该再算一个均值，选择最佳的参数 ，第二篇文献里这里 取值是0-1，每次递增0.1），

3. 应用过程（application stage）： 使用训练好的参数用于候选群体（实际上是使用参考+候选的全部数据），计算候选群体的准确性和无偏性。

张哲文章中准确性和无偏性的准确性是和常规评估的育种值去比较。

参考文献

1. Zhang Z, Erbe M, He J, et al. Accuracy of whole-genome prediction using a genetic architecture-enhanced variance-covariance matrix[J]. G3: Genes, Genomes, Genetics, 2015, 5(4): 615-627.
2. Kainer D, Stone E A, Padovan A, et al. Accuracy of genomic prediction for foliar terpene traits in Eucalyptus polybractea[J]. G3: Genes, Genomes, Genetics, 2018, 8(8): 2573-2583.