理解估計育種值，選擇指數(shù)和精確性
估計育種值
動物的育種值是它的遺傳價值，半數(shù)遺傳給后代。雖然我沒無法得知其精確的育種值，但是可以對于生產(chǎn)性能特征做出理想的預(yù)測。這些估測被稱作為估計育種值。
估計育種值的絕對值并不關(guān)鍵，個體間估計育種值的差異更重要。特定個體的特定性狀應(yīng)以“高于或者低于平均育種值”的方式呈現(xiàn)。
估計育種值為飼養(yǎng)在不同環(huán)境和管理條件下的個體進(jìn)行遺傳優(yōu)勢比較提供了基礎(chǔ)，估計育種值只在相同的算法下用于比較分析個體間差異。因此，和牛BREEDPLAN 估計育種值不可以有效的與其它品種的估計育種值比較。
一個建議的方法是首先基于估計育種值選擇育種群，然后在此群體中選擇以確保最終的選擇是可接受的。
公布的估計育種值包括了一系列特征覆蓋到繁殖力，產(chǎn)犢難易度，泌乳能力，生長能力，胴體品種和馴服能力等。當(dāng)使用估計育種值輔助做選擇決定時，在性狀不同的組間作出平衡，并要突出對于特定群，市場及環(huán)境非常重要的性狀特征。使用綜合估計育種值的一個優(yōu)點是避免極端性狀和實現(xiàn)平衡選擇。
懷孕長度估計育種值（時間）
200天生長估計育種值（千克）
乳用估計育種值（千克）
肋骨皮下脂肪及臀部脂肪估計育種值（毫米）是測量第12/13肋骨間和P8臀部皮下脂肪厚度（來自活畜超聲測定和屠宰胴體），然后校正至300kg標(biāo)準(zhǔn)胴體重。此估計育種值是300kg標(biāo)準(zhǔn)化分割胴體中脂肪分布的遺傳差異指標(biāo)。公牛的此估計育種值值越小越低，在任何胴體重情況下均會產(chǎn)生更多的瘦肉型后代。
肌間脂肪估計育種值（%）用于預(yù)測300kg標(biāo)準(zhǔn)胴體重位于第12/13肋骨位置肌間脂肪（大理石花紋）的遺傳差異。依賴于市場目標(biāo)，正值越大越受歡迎。
選擇指數(shù)
有用于澳洲和牛標(biāo)準(zhǔn)選擇指數(shù)被稱為和牛綜合選擇指數(shù) 。
和牛綜合選擇指數(shù)（$）在一個中等適度規(guī)模的純種閹割牛生產(chǎn)場中，選取特定的的一個和牛商品群，估測每頭牛凈利潤方面的個體間遺傳差異的。閹割牛在425kg時進(jìn)入育肥場，隨后飼喂450天。在達(dá)到30月齡活重750kg（450kgHSCW）時候屠宰。一個顯著的特點就是大理石花紋的分布。這是一個自我更新的群體，所以女兒仍然繼續(xù)選育。
精確性（%）基于可獲得個體的有效信息數(shù)量及其緊密相關(guān)性—特別是可分析后代數(shù)量。精確性也基于與其他記錄特征的遺傳特性和遺傳相關(guān)性。所以準(zhǔn)確性表明了估計育種值的可信度。精確性越高，說明個體有更多的與之相關(guān)的信息被分析，個體估計育種值改變的可能性越小。盡管低精確性的估計育種值可能在不久的將來會有所改變，但是這仍然是對于個體某種遺傳價值的最好的預(yù)測方式。有效信息越多，估計育種值的價值越高，反之降低。
精確性值的范圍是0—99%。下圖給出了精確性的解釋。
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精確性范圍
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解釋
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低于50%
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低精確性。估計育種值初級，隨著更多有效信息的獲得，此值不斷的會改變
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50—74%
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中度精確性，通�；趥�體自身的記錄及系譜。
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75—90%
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中高度精確性�？梢垣@得部分后代的信息。估計育種值隨著后代數(shù)據(jù)的增加可能有所改變。
|
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大于90%
|
高精確性�？梢灶A(yù)測個體真實育種值。
|
通常，個體是通過估計育種值相互比較的，而不去考慮精確性。盡管如此，如果兩個個體擁有相似的估計育種值，加設(shè)其他因素保持一致，那么擁有高精確性的個體可能是更安全的選擇。
|
Percentile
Band
|
Gestation
Length
(days)
|
Birth
Wt.
(kg)
|
200
Day
Wt.
(kg)
|
400
Day
Wt.
(kg)
|
600
Day
Wt.
(kg)
|
Mat.
Cow
Wt.
(kg)
|
Milk
(kg)
|
Scrotal
Size
(cm)
|
Carcase
Wt.
(kg)
|
Eye
Muscle
Area
(sq.cm)
|
Rib
Fat
(mm)
|
Rump
Fat
(mm)
|
Retail
Beef
Yield
(%)
|
IMF
(%)
|
Fullblood
Feedlot
Index
|
|
Top Value
|
-3.0
|
-4.0
|
+30
|
+46
|
+64
|
+70
|
+12
|
+4.6
|
+36
|
+4.1
|
+2.8
|
+2.9
|
+1.4
|
+1.5
|
+82
|
|
Top 1%
|
-2.0
|
-2.7
|
+22
|
+37
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+48
|
+53
|
+8
|
+2.9
|
+27
|
+2.9
|
+1.7
|
+1.8
|
+0.9
|
+1.0
|
+60
|
|
Top 5%
|
-1.4
|
-1.7
|
+18
|
+29
|
+40
|
+43
|
+6
|
+1.8
|
+23
|
+2.2
|
+1.2
|
+1.3
|
+0.6
|
+0.7
|
+47
|
|
Top 10%
|
-1.0
|
-1.1
|
+17
|
+26
|
+35
|
+37
|
+5
|
+1.3
|
+20
|
+1.7
|
+0.9
|
+1.1
|
+0.4
|
+0.5
|
+40
|
|
Top 15%
|
-0.8
|
-0.8
|
+15
|
+24
|
+31
|
+34
|
+5
|
+1.0
|
+18
|
+1.4
|
+0.8
|
+0.9
|
+0.3
|
+0.4
|
+36
|
|
Top 20%
|
-0.7
|
-0.4
|
+14
|
+22
|
+28
|
+30
|
+4
|
+0.8
|
+17
|
+1.2
|
+0.7
|
+0.8
|
+0.2
|
+0.3
|
+32
|
|
Top 25%
|
-0.5
|
-0.2
|
+13
|
+20
|
+26
|
+28
|
+4
|
+0.6
|
+16
|
+1.0
|
+0.6
|
+0.7
|
+0.2
|
+0.3
|
+29
|
|
Top 30%
|
-0.4
|
+0.1
|
+12
|
+19
|
+25
|
+26
|
+3
|
+0.5
|
+15
|
+0.8
|
+0.5
|
+0.6
|
+0.1
|
+0.2
|
+27
|
|
Top 35%
|
-0.3
|
+0.2
|
+11
|
+17
|
+23
|
+24
|
+3
|
+0.3
|
+14
|
+0.7
|
+0.4
|
+0.5
|
+0.0
|
+0.2
|
+25
|
|
Top 40%
|
-0.2
|
+0.4
|
+11
|
+16
|
+21
|
+22
|
+2
|
+0.2
|
+13
|
+0.6
|
+0.3
|
+0.4
|
+0.0
|
+0.1
|
+23
|
|
Top 45%
|
-0.1
|
+0.6
|
+10
|
+15
|
+20
|
+21
|
+2
|
+0.1
|
+12
|
+0.4
|
+0.3
|
+0.4
|
-0.1
|
+0.1
|
+21
|
|
Top 50%
|
+0.0
|
+0.8
|
+9
|
+14
|
+18
|
+19
|
+2
|
+0.0
|
+11
|
+0.3
|
+0.2
|
+0.3
|
-0.1
|
+0.1
|
+19
|
|
Top 55%
|
+0.1
|
+0.9
|
+8
|
+13
|
+17
|
+17
|
+1
|
-0.1
|
+10
|
+0.2
|
+0.2
|
+0.2
|
-0.2
|
+0.0
|
+17
|
|
Top 60%
|
+0.2
|
+1.1
|
+8
|
+11
|
+15
|
+15
|
+1
|
-0.2
|
+10
|
+0.1
|
+0.1
|
+0.2
|
-0.2
|
+0.0
|
+16
|
|
Top 65%
|
+0.2
|
+1.3
|
+7
|
+10
|
+13
|
+13
|
+0
|
-0.3
|
+9
|
+0.0
|
+0.0
|
+0.1
|
-0.3
|
+0.0
|
+14
|
|
Top 70%
|
+0.3
|
+1.4
|
+6
|
+9
|
+11
|
+11
|
+0
|
-0.3
|
+8
|
-0.1
|
-0.1
|
+0.0
|
-0.3
|
-0.1
|
+12
|
|
Top 75%
|
+0.5
|
+1.7
|
+6
|
+7
|
+10
|
+9
|
+0
|
-0.4
|
+7
|
-0.3
|
-0.1
|
-0.1
|
-0.4
|
-0.1
|
+10
|
|
Top 80%
|
+0.6
|
+2.0
|
+5
|
+6
|
+8
|
+7
|
-1
|
-0.5
|
+5
|
-0.4
|
-0.2
|
-0.2
|
-0.5
|
-0.2
|
+7
|
|
Top 85%
|
+0.8
|
+2.3
|
+4
|
+4
|
+5
|
+4
|
-1
|
-0.7
|
+4
|
-0.6
|
-0.3
|
-0.3
|
-0.6
|
-0.2
|
+4
|
|
Top 90%
|
+1.1
|
+2.7
|
+2
|
+2
|
+2
|
+0
|
-2
|
-0.8
|
+2
|
-0.8
|
-0.5
|
-0.5
|
-0.7
|
-0.3
|
+1
|
|
Top 95%
|
+1.5
|
+3.3
|
+0
|
-2
|
-3
|
-7
|
-3
|
-1.1
|
-1
|
-1.2
|
-0.6
|
-0.7
|
-0.9
|
-0.4
|
-5
|
|
Top 99%
|
+2.1
|
+4.3
|
-4
|
-10
|
-13
|
-17
|
-5
|
-1.6
|
-6
|
-1.8
|
-1.0
|
-1.2
|
-1.2
|
-0.6
|
-17
|
|
Low Value
|
+3.7
|
+5.9
|
-11
|
-20
|
-24
|
-28
|
-8
|
-3.0
|
-14
|
-2.8
|
-2.1
|
-2.3
|
-1.9
|
-0.9
|
-38
|
|
