BLUPAnsätzen

BLUP-Ansätze (Best Linear Unbiased Prediction) bezeichnet eine Familie statistischer Methoden zur Vorhersage genetischer bzw. zufälliger Effekte in linearen gemischten Modellen. Ziel ist die Schätzung von breeding values bzw. additiven genetischen Werten aus Phenotypen unter Berücksichtigung von Verwandtschaftsbeziehungen und festen Effekten, mit unverzerrten Erwartungen und geringster Varianz.

In der Standardform wird Y = Xβ + Zu + e verwendet, wobei Y die Merkmalswerte, Xβ die festen Effekte und Zu die zufälligen genetischen Effekte darstellen; e ist der Restfehler. Der Zufallseffekt u folgt u ~ N(0, σ^2_A A), wobei A die Verwandtschaftsmatrix aus dem Pedigree ist (in der genomischen Variante ersetzt eine Genom-Beziehungsmatrix G die A-Matrix). Die BLUP-Schätzwerte ergibt man durch Hendersons gemischte Modellgleichungen; Varianzkomponenten werden häufig mit REML geschätzt.

BLUP ist besonders in der Tierzucht verbreitet, wo die geschätzten breeding values als Indikatoren der genetischen Leistungsfähigkeit von Tieren dienen. In der Pflanzenzüchtung, Forstwirtschaft und Genomik kommen BLUP-Varianten ebenfalls zum Einsatz. Typische Varianten sind BLUP, GBLUP (mit der Genom-Beziehungsmatrix) und ssGBLUP (Integration von Pedigree und Markerdaten); Mehrtrait-Ansätze erweitern BLUP auf mehrere Merkmale.

Zu den Stärken gehören effiziente Nutzung aller Informationen, Handhabung unbalancierter Daten sowie die Berücksichtigung von Verwandtschaft und wiederholten Messungen. Einschränkungen ergeben sich aus Modellabhängigkeit, Annahmen der Normalität, möglicher Verzerrung durch falsch spezifizierte Varianzkomponenten und hohen Rechenanforderungen. BLUP-Ansätze bleiben ein zentraler Bezugspunkt moderner Zucht- und Genomik-Analysen.