涼山半細(xì)毛羊遺傳育種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建及其數(shù)據(jù)挖掘.pdf

1、本研究采用涼山半細(xì)毛羊資源參考家系從1997～2007年間的相關(guān)育種資料（系譜、經(jīng)濟(jì)性狀和分子遺傳標(biāo)記）作為研究對(duì)象。面向動(dòng)物遺傳參數(shù)評(píng)估工作的實(shí)踐需求，運(yùn)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)構(gòu)建一套遺傳參數(shù)估測(cè)系統(tǒng)，供遺傳育種實(shí)踐作決策支持。 本研究數(shù)據(jù)源有親權(quán)鑒定出的系譜數(shù)據(jù)、表型鑒定數(shù)據(jù)、分子遺傳標(biāo)記和QTL定位。對(duì)數(shù)據(jù)源分別實(shí)施校對(duì)記錄，刪除缺失記錄，審查系譜等數(shù)據(jù)清洗后，消除所有數(shù)據(jù)噪聲。 面向遺傳參數(shù)估測(cè)的實(shí)際需求，定義和劃分了系

2、譜、羊毛性狀和體重性狀等主題域。數(shù)據(jù)粒度層次劃分遵循全局?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的需求，遺傳育種細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)都劃分為低粒度，表型值部分劃分為中等粒度數(shù)據(jù)或者高等粒度數(shù)據(jù)。在從屬數(shù)據(jù)集市當(dāng)中，部分?jǐn)?shù)據(jù)采用了雙重?cái)?shù)據(jù)粒度劃分層次。 按照確定好的系統(tǒng)邊界，把遺傳育種數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)處理和預(yù)處理。相關(guān)數(shù)據(jù)源（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換和裝載之后，轉(zhuǎn)入關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)。然后，面向主題域抽取數(shù)據(jù)構(gòu)建從屬數(shù)據(jù)集市。 本研究的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)采用雪花型概

3、念模型設(shè)計(jì)。依照動(dòng)物遺傳參數(shù)評(píng)估特點(diǎn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)是運(yùn)用多維數(shù)據(jù)模型理論。采用多維數(shù)據(jù)模型實(shí)現(xiàn)三個(gè)從屬數(shù)據(jù)集市，即系譜數(shù)據(jù)集市、羊毛性狀數(shù)據(jù)集市和體重性狀數(shù)據(jù)集市。 從屬數(shù)據(jù)集市是關(guān)系型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)當(dāng)中分離出來(lái)的。數(shù)據(jù)集市的每一個(gè)維度存儲(chǔ)一個(gè)數(shù)量遺傳表型值。對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)立方體鉆去、切片和旋轉(zhuǎn)等操作來(lái)完成遺傳參數(shù)匯總、聚集等工作，為決策實(shí)施服務(wù)。 運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具估測(cè)涼山半細(xì)毛羊的遺傳參數(shù)，預(yù)測(cè)