BMTME
贝叶斯多性状多环境基因组选择 - 同时分析多个性状和环境的先进基因组预测工具
支持多性状联合预测，考虑环境互作效应，提升预测精度
预计耗时: 15-60分钟
已使用: 156次
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数据输入
30个体 × 3性状 × 3环境 = 270观测值
表型数据
基因型数据
适合多性状多环境预测
30个体 × 3性状 × 2环境 = 180观测值
表型数据
基因型数据
适合多性状预测研究
30个体 × 1性状 × 6环境 = 180观测值
表型数据
仅表型
适合多环境效应研究
上传您自己的表型和基因型数据
需要上传
请确保数据格式正确
分析类型选择
选择适合您研究目标的交叉验证策略
CV0 - 新个体新环境预测
- 最具挑战性的预测场景，同时预测新个体在新环境中的表现
- 适用于全新品种在未测试环境下的性能评估
- 需要充分的多性状多环境训练数据支持
BMTME分析参数
配置贝叶斯MCMC采样和模型拟合参数
MCMC采样参数
默认: 1000, 范围: 100-50000
默认: 300, 通常为nIter的20-30%
模型配置参数
自动: ceiling(nGenotypes/6)
交叉验证参数
计算配置
多核处理可显著提升分析速度
快速参数预设
快速测试: 少量迭代，适合参数调试 | 标准分析: 平衡速度和精度 | 高精度分析: 更多迭代，获得最佳结果
数据格式要求
表型数据格式
| ID | Trait1 | Trait2 | Env |
|---|---|---|---|
| Ind1 | 25.3 | 18.7 | Env1 |
| Ind2 | 23.1 | 19.2 | Env1 |
- 第一列: 个体ID (唯一标识符)
- 中间列: 各性状的数值
- 最后列: 环境标识符
基因型数据格式 (可选)
| ID | SNP1 | SNP2 | SNP3 | ... |
|---|---|---|---|---|
| Ind1 | 0 | 1 | 2 | ... |
| Ind2 | 1 | 2 | 0 | ... |
- 第一列: 个体ID (与表型数据对应)
- 其余列: SNP标记 (0/1/2编码)
- 缺失值用NA表示
关于BMTME
BMTME是贝叶斯多性状多环境分析工具，专门用于基因组选择研究。通过同时分析多个性状在不同环境下的表现，提供更准确的预测结果。
核心优势：考虑性状间相关性和基因型×环境互作效应，显著提高预测精度。
多性状联合建模
多环境效应考量
贝叶斯推理方法
并行高效计算
适用场景
- 多性状基因组预测
- 环境互作效应分析
- 新品种性能预测