ゲノミック予測などを行うときに置換効果を用いてモデルを構築することが多い。この置換効果は集団の遺伝子頻度によって大きく値が変化する。選抜を通し、集団の遺伝子頻度が大きく変化する育種においてこの置換効果を用いるのは適切なのか。

マーカー数を合理的な方法で減らしつつ、マーカー効果の誤差分散の推定を行った。

メトロポリスヘイスティングによるサンプリングをR6クラスを使いながら実装した。

混合モデルはEMアルゴリズムと相性が良い。GBLUPに着目しのEMアルゴリズムで実装を行った。

後代の配偶子を組み換えを考慮しながら生成する方法を説明。