PIBLUP：一款高效处理动植物基因组大数据的GS软件
近期，中国农业大学刘剑锋老师课题组，在Frontiers in Genetics（IF：4.151）杂志上发表了一篇名为“PIBLUP: High-Performance Software for Large-Scale Genetic Evaluation of Animals and Plants”的文章，介绍他们课题组开发的基因组选择软件PIBLUP。文章链接：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fgene.2018.00226/full?&utm_source=Email_to_authors_&utm_medium=Email&utm_content=T1_11.5e1_author&utm_campaign=Email_publication&field=&journalName=Frontiers_in_Genetics&id=330475
关键词：
高效处理：运算速度快，性能优越
多线程，并行运算：处理基因组大数据和复杂模型
功能强大的GS软件：可以构建和利用A矩阵，G矩阵和H矩阵，加性矩阵，显性矩阵和上位性矩阵，可以计算ABLUP，GBLUP和SSBLUP
国内首款可以处理纵向数据的遗传评估软件: 可以处理面板数据和纵向数据，测定日模型和随机回归模型
操作友好：定义模型简单，操作简单，支持字符串编号
PIBLUP软件利用的技术：
1，PCG，预处理共轭梯度法
预处理共轭梯度法(preconditioned conjugate gradientmethod，PCG)是一种求解方程组的迭代方法，具有快速收敛、存储量小、不必预先估计参数等特点，近年来在求解大型稀疏方程组中取得了较好的成效。预处理共轭梯度法对系数矩阵作预处理，以加速迭代收敛速度。
2，IOD，数据迭代方法
数据迭代方法（iteration on data, IOD)，研究表明，使用预处理共轭梯度（PCG）进行数据迭代（IOD）是高效求解混合线性方程组（MME）的方法。
3，MKL，Intel数学核心函数库
Intel数学核心函数库（MKL）是一套高度优化后的数学函数，面向高性能工程和科学应用。英特尔 MKL 的集群版本包括 ScaLAPACK 与分布式内存快速傅立叶转换，并提供了线性代数 (BLAS、LAPACK 和Sparse Solver)、快速傅立叶转换、矢量数学 (Vector Math) 与随机号码生成器支持。MKL下载地址：https://software.intel.com/en-us/mkl。
4，MPI，消息传递接口
MPI全称消息传递接口，是Message Passing Interface的缩写，主要用于高性能并行计算。MPI下载地址：https://www.mpich.org/downloads/。
PIBLUP功能介绍
根据PIBLUP使用指南介绍，PIBLUP具有以下功能：
1，单性状动物模型，灵活定义固定因子，随机因子，可以使用系谱和基因组数据
2，多性状动物模型，灵活定义固定因子，随机因子，可以使用系谱和基因组数据
3，根据基因组信息构建G加性矩阵，构建显性矩阵和上位性矩阵并估算其效应值
4，单性状随机回归模型，可以使用系谱和基因组数据
5，多性状随机回归模型，可以使用系谱和基因组数据
6，根据系谱和基因组数据，灵活构建H矩阵，设置a,b,tau和omega等参数
结果比较：PIBLUP VS DMU
使用PIBLUP和DMU分析同一数据集，计算GEBV的结果，两者的相关系数为1，表明两者结果完全一致。
速度比较：PIBLUP VS DMU and BLUPF90
文章中比较了PIBLUP，BLUPF90和DMU在单线程和多线程对同一数据的运行结果，结果如下：
结果表明， 在单线程时，PIBLUP运行51.49分钟，BLUPF90运行84.97分钟，DMU运行了58.18分钟，PIBLUP运行时间最短。在四线程时，PIBLUP运行了17.61分钟，BLUPF90运行了49.87分钟，DMU运行了38.79分钟，PIBLUP优势明显。
软件参数文件比较：
下面使用DMU和PIBLUP的参数文件，比较两者在个体动物模型和一步法SSBLUP的使用方法。
1，个体动物模型
模型：
观测值：y
固定因子：sex，birth_mon， birth_weight
随机因子：加性效应a
DMU参数文件
PIBLUP参数文件
2，一步法SSBLUP
模型：
观测值：y
固定因子：beta固定回归系数
随机因子：a加性环境效应，pe永久环境效应
DMU参数文件
PIBLUP参数文件
H矩阵参数设置说明：
可以看出， 相对于DMU，PIBLUP操作更简单方便，语法更接近于模型语法书写。
PIBLUP软件特色：
1，PIBLUP软件结合最新的算法，支持并行计算，运算速度快，符合大数据时代的需求
2，PIBLUP既可用于传统动物模型，又可用于GBLUP和SSBLUP的计算，而且内置G矩阵和H矩阵构建函数，友好方便
3，随机回归模型是动物遗传评估中比较复杂的模型，可以用于多次观测的性状，比如鸡不同时间的产蛋量，猪的生长速度和饲料消耗，牛的不同测定日的产奶量等。PIBLUP分析随机回归模型，可以结合G矩阵和H矩阵，功能强大
4，拥有自主产权，是国内首款既可以分析传统动物模型，又可以分析GBLUP和SSBLUP，还可以结合随机回归模型的全基因组选择软件
PIBLUP版本介绍
PIBLUP分为科研版（个体数有限制，不超过2000）和商用版（无限制）。
科研版免费使用。商用版需要联系作者授权。
科研版PIBLUP下载地址
PIBLUP软件托管在Github，下载地址：https://github.com/huiminkang/PIBLUP](https://github.com/huiminkang/PIBLUP
PIBLUP使用指南
PIBLUP使用指南下载地址：https://github.com/huiminkang/PIBLUP/blob/master/User%20manual%20for%20PIBLUP.pdf
