Bu kitap, 1980'den günümüze BLUP'tan GBLUP'a ve evrişimsel sinir ağlarına kadar varyans bileşenleri, kalıtım derecesi ve genetik korelasyonlar gibi genetik parametreler ile damızlık değerlerinin tahmin edilmesinde kullanılan yöntemleri uygulamalarıyla tanıtmayı amaçlamaktadır. Kitabın birinci bölümünde, soyağacı ve genomik tabanlı ıslah uygulamalarına genel bir giriş yapılmıştır. İkinci bölümde, ıslah çalışmalarında kullanılan frekansçı ve Bayesci doğrusal modellerin kuramsal temelleri ve model çeşitleri anlatılmaktadır. Üçüncü bölümde, ıslah uygulamalarında yaygın kullanılan doğrusal modeller ayrıntılı şekilde incelenmekte; hayvan modeli, baba modeli ve analık etkisi modelleri için yapılan işlemler örneklerle adım adım R kodlarıyla sunulmaktadır. Böylece hayvan ve bitki ıslahı öğrenmede gerek tek özellik ve gerekse çok özellik için modelleme kavramının iyi anlaşılması hedeflenmektedir. Kitabın dördüncü bölümünde, WOMBAT, Gremlin ve MCMCglmm gibi hızları ve yetenekleri itibarıyla profesyonel analizlerde de öne çıkan genetik parametre ve genomik tahmin yazılımları bütün yönleriyle ve farklı model türleriyle sunulmaktadır. Bu bölümün önemli bir kısmını, STAN olasılıksal programlama dili ve bununla ilgili rstan ve bmrs gibi R paketleriyle uygulamalar oluşturmaktadır. Kolay kodlama ve esnekliği nedeniyle bitki ve hayvan ıslahında yeni bir altyapı sunan STAN her yönüyle tanıtılarak potansiyeli ortaya konulmakta, araştırıcılara yeni araştırma konuları hakkında fikir sağlamak hedeflenmektedir. Beşinci bölümde, genomik seleksiyon için genomik BLUP ve Ridge regresyonla BLUP gibi genomik tahmin yöntemlerinin temelleri verilmekte ve uygulamaları sunulmaktadır. Bu bölümde genomik veriye dayalı Bayesci analizlerde BGLR paketinin ıslah uygulamaları da verilmektedir. Ayrıca tüm Bayesci yöntemleri birleştiren ve model oluşturmada önemli kolaylıklar sağlayan Hibayes paketi de geniş olarak anlatılmaktadır. Kitapta genomik seleksiyon ve tahminde yapay zekâ algoritmaları uygulamalarla gösterilmektedir. Kitabın son bölümü, genotipik ve fenotipik veri benzetimine ayrılmıştır. Bu bölümde, Simer ve AlphaSimR gibi genomik veri benzetiminde öne çıkan R paketleri tek ve çok özellik için fenotipik ve genotipik veri benzetme araçları olarak tanıtılmaktadır. Bu bölümde ayrıca farklı seleksiyon ve çiftleştirme senaryolarıyla çeşitli ıslah programlarının oluşturulması ve karşılaştırılması da gösterilmektedir.
