IASBLUP v1.3.0

Integrated Software for Large-Scale Genetic Evaluation

IASBLUP 是面向动植物育种的大规模遗传评估综合分析平台，集成亲缘关系矩阵构建、 REML 方差组分估计与育种值预测，支持 GBLUP、ABLUP 和单步 ssGBLUP。

Linux macOS Windows OpenMP C++ / Eigen

在线试用下载软件

核心矩阵 / 分析方法

REML 优化算法

支持操作系统

0 万+

支持个体规模

核心功能

一站式遗传评估工具链，覆盖从矩阵构建到育种值预测的全流程

亲缘关系矩阵

支持构建 G、A、A⁻¹、H、H⁻¹ 五种矩阵。流式分块算法高效处理大规模基因组数据，稀疏存储与二进制输出极大节省存储空间。

REML 方差组分

提供 Direct、Eigen、Cholesky、Low-rank、PCG+SLQ 五种算法。支持 MME-based AI-REML 处理稀疏逆矩阵，多组分联合估计与 HE 回归。

育种值预测

GBLUP / ABLUP / ssGBLUP 全方法覆盖。支持单/多组分、单/双性状联合预测，输出固定效应 ANOVA 表与育种值排名。

双性状分析

双变量 AI-REML 联合估计遗传/残差/表型相关，性状特异性协变量设置，稠密与 MME 两种模式灵活切换。

高性能计算

C++ / Eigen 底层实现，OpenMP 多线程并行。 PCG + 随机 Lanczos 迹估计支持 >100K 个体规模。流式 GRM 构建节省内存峰值。

多平台 & 在线

支持 Linux / macOS / Windows 三大平台。提供 Shiny 在线分析界面，无需安装即可试用。自动识别二进制与文本格式亲缘关系矩阵。

典型分析流程

以 GBLUP 基因组选择为例，三步完成遗传评估

构建 G 矩阵

                    $ 
                    IASBLUP 
                    --kinship
                     
  --bedfile 
                    geno
                     
  --threads 4 --out G
                  

REML 方差估计

                    $ 
                    IASBLUP 
                    --reml
                     
  --kin-file 
                    G.bin
                     
  --phefile 
                    pheno.txt
                     
  --phe-pos 2 --out uni
                  

育种值预测

                    $ 
                    IASBLUP 
                    --predict
                     
  --kin-file 
                    G.bin
                     
  --phefile 
                    pheno.txt
                     
  --phe-pos 2 --out ebv
                  

REML 方法速览

根据数据规模选择最合适的方差估计算法

引用 & 联系

引用方式

如果您使用了 IASBLUP 软件，请引用：

Cai, W.T. IASBLUP: An integrated software for large-scale genetic evaluation.

联系方式

开发者：蔡文涛 (Wentao Cai)

中国农业科学院 (CAAS)

caiwentao@caas.cn

iasbreeding.cn

选择分析模型

请先选择分析模型，系统会根据当前模型提示必需上传的数据。

系谱BLUP

GBLUP

ssGBLUP

数据上传

上传规则：表型文件为必需；系谱文件或基因型文件需根据分析类型至少提供其一；若选择 ssGBLUP，则需同时提供系谱与基因型文件。

分析参数

指定性状、随机效应与固定效应

分析结果

方差组分

加性方差 / 残差方差

遗传力

h² 估计值

育种值

可导出个体数

下载 IASBLUP

选择适合您操作系统的版本，开始大规模遗传评估

Latest: v1.3.0

Linux

v1.3.0 · x86_64

推荐用于高性能计算集群和服务器

下载 (.tar.gz)

~15 MB · 需要 glibc ≥ 2.17

macOS

v1.3.0 · ARM64 / x86_64

支持 Apple Silicon (M1/M2/M3) 和 Intel Mac

下载 (.tar.gz)

~12 MB · macOS 12+

Windows

v1.3.0 · x64

支持 Windows 10 / 11 (64-bit)

下载 (.zip)

~18 MB · Windows 10+

快速安装

三步完成安装，开始使用 IASBLUP

Linux / macOS

                    # 1. 解压

                    $ 
                    tar -xzf IASBLUP_v1.3.0_linux_x86_64.tar.gz

                    $ 
                    cd IASBLUP

                    # 2. 添加执行权限

                    $ 
                    chmod +x IASBLUP

                    # 3. 测试运行

                    $ 
                    ./IASBLUP --help

Windows

                    # 1. 解压 zip 文件到目标目录

                    # 2. 打开 CMD 或 PowerShell

                    > 
                    cd C:\path\to\IASBLUP

                    > 
                    IASBLUP.exe --help
                  

可选：添加到 PATH 环境变量

                    # Linux/macOS: 添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc

                    $ 
                    echo 'export PATH=$PATH:/path/to/IASBLUP' >> ~/.bashrc

                    $ 
                    source ~/.bashrc

                    # 之后即可直接运行：

                    $ 
                    IASBLUP --kinship --bedfile geno --out G

文档下载

中文用户手册

完整的中文操作指南，含参数说明、分析流程和 FAQ

下载中文手册

English User Manual

Full English guide with parameter reference, workflows, and FAQ

Download Manual

版本更新日志

v1.3.0 2025-06

NEW 稀疏矩阵 A⁻¹ / H⁻¹ MME-based AI-REML

NEW PCG + SLQ 大规模方差估计方法

NEW 双变量 REML 与遗传相关分析

NEW 多组分 REML 与 HE 回归

IMPROVE Low-rank 自适应近似加速

IMPROVE 自动识别矩阵文件格式（二进制/文本）

v1.2.0 2025-01

NEW H 矩阵与 H⁻¹ 矩阵构建

IMPROVE 流式分块 GRM 构建算法

FIX 修复大规模数据下内存溢出问题

v1.1.0 2024-08

NEW Eigen 分解与 Cholesky 分解 REML 方法

NEW 协变量支持（因子型 + 数值型）

IMPROVE 优化 REML 收敛判据

v1.0.0 2024-03

NEW 初始版本发布：G/A 矩阵构建、Direct REML、EBV 预测

核心功能

亲缘关系矩阵

REML 方差组分

育种值预测

双性状分析

高性能计算

多平台 & 在线

典型分析流程

构建 G 矩阵

REML 方差估计

育种值预测

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可选：添加到 PATH 环境变量

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