AMMI模型在亚麻区域试验分析中的应用

在亚麻区域试验中,品种(G)和环境(E)互作现象普遍存在,AMMI模型作为一种分析G×E互作关系的方法,较线性回归分析法更多地解释基因型与环境互作效应,AMMI模型中双标图和特殊互作效应值Dge的引入,为直观、定量地估计环境对基因型的分辨力及基因型对环境的特殊适应性提供了一种非常有效的手段.通过对2005年至2006年云南省亚麻区域试验的产量数据进行分析,结果表明线性回归分析法只解释互作SS的56.91%,而AMMI模型3条主成分轴共解释了96.53%的互作SS.应用AMMI模型分析亚麻品种区域试验是一种行之有效的方法.     

应用AMMI模型分析冬性饲草型小黑麦品种稳定性

[目的]研究饲草型小黑麦区域试验品种稳定性问题.[方法]应用AMMI模型对冬性饲草型小黑麦区域试验产量数据进行分析,并结合稳定性参数Di(j)和双标图对鲜、干草产量的基因型、环境和基因型与环境(G×E)互作进行分析.[结果]参试品系在各试点上总体适应性表现较强,6个参试品系中WH07 -2鲜草产量上表现出既高产又稳产,适宜于作为刈割青贮品种.[结论]AMMI模型是分析基因型与环境(G×E)互作的有效方法,应用此方法对饲草型小黑麦区域试验品种(系)进行评价会更加科学完善.     

基于AMMI模型分析大麦籽粒酚酸含量的基因型与环境效应

[目的]明确基因型、环境以及基因型与环境互作(G×E互作)对大麦籽粒酚酸含量的影响.[方法]以7个大麦品种为材料,种植在3个生态条件迥异的地区,测定其籽粒酚酸含量,并采用主效可加互作可乘模型进行分析.[结果]基因型、环境以及G×E互作对所分析的各酚酸指标的影响均达到极显著水平.对于原儿茶酸和丁香酸含量,G×E互作的影响最大,其次为环境型,基因型的影响最小;对于香草酸含量,G×E互作的影响最大,其次为基因型,环境的影响最小;对羟基苯甲酸、总羟基苯甲酸衍生物和总酚酸含量,环境效应的影响最大,其次为G×E互作,基因型的影响最小;对于阿魏酸和总羟基苯甲酸衍生物含量,基因型效应的影响最大,其次为G×E互作,环境的影响最小.[结论]基因型、环境以及G×E互作对大麦籽粒中主要酚酸成分含量有着极显著的影响.     

基因型与环境互作对龙岩市杂交晚稻产量相关性状的影响

基于龙岩市1996～2007年连续12年在新罗、长汀、连城、上杭、武平和漳平6个不同生态条件的杂交晚稻联合区域试验数据资料,应用AMMI模型和相应统计分析方法,分析了产量、生育期、有效穗、株高、穗长、每穗粒数、每穗实粒数、结实率、千粒重等9个产量相关性状的基因型与环境互作效应.结果表明,基因型、环境及其互作(G×E)效应对考察的9个性状影响较大.其中,以基因型效应为主的性状为零;以环境效应为主的有产量、株高、有效穗、生育期、穗长和穗总粒数;以基因型与环境间互作效应为主的有结实率、穗实粒数和千粒重.生育期、千粒重、有效穗和穗长稳定性好;其次为结实率和株高;第三为穗实粒数和穗总粒数;最差为产量,受栽培环境及G×E互作效应影响较大.     

多点鉴定试验中玉米品种稳定性和试点分辨力分析

借助AMMI模型对河北省2017年玉米品种多点鉴定试验数据进行分析,研究结果表明:基因型效应(G)、环境效应(E)和基因型×环境交互效应(G×E)均达到极显著水平。其中,环境效应占总变异比例最大为79.79%,基因型与环境互作占10.30%,基因型效应仅占2.84%。基因型与环境互作效应中第一主成分轴(PCA1)、第二主成分轴(PCA2)和第三主成分轴(PCA3)三者共解释了83.14%的互作信息。12个参试品种中,G7(衡玉1587)、G9(沃单901)和G4(沃单818)属于丰产且稳产的品种,对照品种G12(郑单958)稳定性较好但丰产性一般。9个试点中,E2(藁城)试点分辨力最大,E8(永年)试点分辨力最小。     

长江中下游小麦品种产量稳定性及试点鉴别力分析

为评价长江中下游麦区小麦品种稳定性和适应性以及试点鉴别力,采用AMMI模型对2018—2019年度长江中下游(江苏省农科院科企)小麦联合体品种区域试验15个品种在22个试点的产量数据进行分析.结果表明,基因型效应(品种,V)、环境效应(E)和基因型(品种)与环境互作效应(V×E)均达到极显著水平.其中,环境效应占总变异的90.63％,基因型(品种)与环境互作效应占3.89％,基因型效应仅占0.84％.基因型与环境互作效应中IPCA1、IPCA2、IPCA3、IPCA4和IPCA5合计解释了81.21％的互作平方和.15个参试品种中,V3(农麦161)、V4(宁麦1529)和V10(宁麦资16306)属于高产稳产型品种;V2(华麦1405)、V5(襄麦46)和V6(光明麦1526)产量较高,但稳定性较差;V1(宁1526)、V8(宁15219)、V9(宁1625)和V15(对照扬麦20)稳产性好,但产量较低;V13(信麦165)产量低且稳定性差.在22个试点中,E1(江苏南京)、E2(江苏常熟)、E18(浙江海宁)、E21(河南平桥)、E22(上海崇明)对品种的鉴别力较强;E8(江苏高邮)、E16(湖北随县)和E4(江苏泰州)对品种的鉴别力较弱.由AMMI双标图及互作效应值分析可知,品种对试点具有特殊适应性,V10(宁麦资16306)不仅高产稳产性好,而且适应性较广.     

遗传型—环境互作估算及其在作物育种中的应用

在作物育种工作中,通过对表现型的选择来判断遗传型的优劣,目前仍是育种家使用的基本手段.由于表型表现受到遗传型、环境和遗传型-环境互作三方面的影响,可以把表型值(P)看成基因型值(G)、环境值(E)和遗传型-环境互作值(GE)的线性函数,即P=G E (GE).因此,在育种过程中,利用表型值估算遗传效应,不可避免地含有非遗传的环境效应成份,即存在遗传型与环境互作.由于这种互作存在,使遗传型与表型的相关性降低,以致在遗传和育种试验中,减少了从表型试验结果推断遗传型的可信程度.     

AMMI模型在甘蔗区域试验中的应用

甘蔗品种区域试验中基因型(G)和环境(E)互作现象普遍存在,AMMI模型作为一种分析G×E互作关系的方法,可非常有效地补充现有区域试验分析方法的不足。AMMI模型中双标图和特殊互作效应值Dge的引入,为直观、定量地估计环境对基因型的分辩力及基因型对环境的特殊适应性提供了一种非常有效的手段。通过对2003～2004年度国家甘蔗新品种第四轮区域试验结果进行分析,2条显著的主成分轴共解释了61.47%的互作平方和,品种粤农91-600、福农95-1702、闽糖92-505为高产稳产型,云蔗94-375、粤糖91-1102为高产但不稳产,桂糖95-53、粤糖96-244为稳产较好但产量较低,川引97-1为产量低而不稳。从AMMI双标图及互作效应值可看出高产类型品种中,福农95-1702除广西南宁、云南开远外,具有广泛的适应性,粤糖91-1102则仅对广东湛江、福建福州有特殊适应性,云蔗94-375则仅对云南开远、江西赣州有特殊适应性。     

基于AMMI模型的区域试验玉米新品种的稳定性和适应性评价

以2009年贵州省玉米新品种区域试验C组各承试点的产量为资料,应用AMMI(additive main effects and multiplicative interaction,又称为主效可加互作可乘)模型对小区产量的基因型、环境和基因型与环境(G×E)互作进行了探讨。结果表明:AMMI模型很好地解释了玉米新品种产量性状的基因型效应、环境效应和G×E互作效应。根据AMMI双标图和分析结果可以得出以下结论:小区产量高且稳定的品种有C2、C6和C8(10.689～11.433kg),相对稳定的品种有C7、C10和CK(10.071～10.594kg),高产但较不稳定的品种有C3和C4(10.571～11.055kg),产量低也不稳定的品种是C1、C5和C9(9.543～10.157kg);试点E1、E5和E2的分辨力较强,E6、E7和E3的分辨力较弱。     

玉米优良杂交种“川农单交9号”的稳定性分析

本文应用Eberhart—Rusell品种稳定性分析和Mandel. John(1969)二因子互作方差分析分析了1990年和1991年四川省玉米平丘中熟种区域试验资料,两种方法两年试验结果一致表明,G×E互作是影响杂交种在各地表现不一的不可忽视的原因,G×E互作效应与ej效应主要表现为线性关系,但也存在着极显著的非线性关系;在参试的新杂交种中,“川农单交9号”(48—2×5003)不仅平均产量高,重要的是其稳产性最好,在试验地区表现出很强的适应性。本文还证明了应用Mandel模型估计的理论值与实际资料吻合度很高,所以它是一种值得在G×E互作分析中广泛采用的方法。在最后,简略地讨论了“川农单交9号”的丰产,稳产的生物学基础。     

福建省杂交中稻产量相关性状的基因型与环境变异

基于福建省2006～2010年连续5年10个不同生态条件的杂交中稻联合区域试验数据资料,应用AMMI模型和相应统计分析方法,分析了产量及其相关性状的基因型与环境互作,结果表明:以基因型效应为主的有千粒重,以环境效应为主的有生育期、产量、穗长、株高、穗实粒数,以基因型与环境间互作效应为主的有有效穗;千粒重、穗长、有效穗性状的稳定性好,受栽培环境及G×E互作效应影响较小,其次为生育期和株高,第三为穗实粒数,最差的为产量,受栽培环境及G×E互作效应影响大,因此选育、引种和利用适合福建省杂交中稻品种时,需考虑性状的基因型、环境、基因型与环境间互作效应,才可提高育种效率。     

应用AMMI模型分析广西普通玉米区试品种的稳定性

以不同玉米品种产量资料为基础,应用回归模型和AMMI模型,对2008年春造广西普通玉米品种区域试验A组12个玉米品种的稳定性进行分析评价。结果表明,回归模型在联合回归、基因型回归和环境回归分析中都未达显著水平,因此,回归模型不适用于分析本试验数据;利用AMMI模型分别以1个到多个IPCA主成分轴分析G×E交互作用效应,结果发现当用3个主成分进行分析时,3个IPCA达显著或极显著水平;AMMIⅠ和AMMIⅡ双标图分析结果表明,12个参试玉米品种中,BY789、Z5S31、NX969和YX2774为丰产且稳定性较好的品种,MN4为产量最低、稳定性较差的品种。     

AMMI模型在油菜品种区域试验中的应用

在油菜品种区域试验中,品种在各地点的表现很不一致,说明品种的基因型（G）和环境（E）存在工作用,常用的GXE交互作用分析法约束性较强,解释G×E交互作用较少。加性立效应和来积交互作用模型（简称AMMI模型）在常规的基因型和环境的加性模型中加入了乘积形式的交互作用,能更多地解释G×E交互作用。本文应用AMMI模型分析1995-1997年度通过四川省油菜区试的品种,结果表明：AMMI模型是具体、直观、灵敏地综合评价油菜品种的一种方法。     

甘蔗品种的区试蔗茎产量和蔗糖分与环境互作效应分析

利用AMMI(主效可加互作乘积)模型及双标图、Di(品种稳定性参数)以及相应表现型值与Di值的聚类分析,对2005～2006年14个甘蔗品种云南5个试点的2年新植1年宿根甘蔗品种区域化试验蔗茎产量和蔗糖分进行基因环境互作研究分析.结果表明:①产量与环境的互作效应显著,稳定性好的品种有云瑞99-113、德蔗93-94等;甘蔗糖分与环境互作效应较小,稳定性好的品种有云瑞99-113、云蔗98-236等.②根据AMMI双标图,提出了参试品种在参试点的适应性.③根据平均产量和糖分及其Di值聚类分析,参试品种可分为5类.基于AMMI的互作稳定性分析和聚类分析为蔗区甘蔗新品种的推广应用提供了依据.     

AMMI模型和GGE双标图法在新疆冬小麦区域试验产量分析上的应用

[目的]客观、准确评价区域试验中冬小麦新品系的丰产性和稳定性,探明适合新疆冬小麦区域试验分析的统计模型.[方法]利用AMMI模型和GGE双标图分析2010、2011年北疆冬小麦区域试验中5个试点、12个新品系的产量结果.[结果]基因型、环境及基因型×环境互作的平方和分别占总平方和的6.96;、32.62;和26.82;,均达到极显著水平.通过模型分析,垦冬杂1号和垦冬00(2)号具有较好的稳产性和丰产性,适合在伊宁、塔城和奇台等地区种植;08/7148在安宁渠点和塔城地区种植可获得高产.同时,GGE双标图对新品系丰产性分析结果与田间试验结果趋于一致,相对于AMMI模型能够直观、简单提供新品系的稳定性和适种区域.[结论]GGE双标图法比较适合分析北疆冬小麦区域试验的结果.     

主效可加互作可乘模型在魔芋区域试验中的应用

为给云南魔芋生产中品系的选用、推广种植提供依据,对2010年云南的魔芋区域试验数据进行了主效可加互作可乘模型(AMMI模型)分析。结果表明:3条主成分轴共解释了98.73%的互作平方和,楚雄花2号为高产、稳产型品系;富源花魔芋、大关花魔芋产量一般,但稳定性好,具有广泛的适应性;丽江花魔芋产量高,但不稳产;会泽花雄芋产量及稳定性表现一般;魔花15产量一般,稳定性较差。昭通、楚雄试验点对品系的分辨力较强,昆明、永胜试验点对品系的分辨力较弱。     

应用AMMI模型分析春小麦区试数据的研究

在作物品种区域化试验中,基因型与环境的交互作用(简称G×E)越来越受到人们的重视.主效可加互作可乘模型(additive main effects and multiplicative interaction model,简称为AMMI模型)是一种非常有效的分析G×E的方法,而双标图(biplot)是解释AMMI分析结果的一种直观有效的图形工具.在对AMMI模型、双标图和稳定性参数Di(j)简要介绍后,选用1999～2000年新疆春小麦品种区试的产量数据进行了实例分析,以加深对新方法在区试数据分析中应用的认识,促进其在新疆的推广应用,提高新疆在区试数据分析方面的水平和效率.文章得出的有关品种稳定性和适应性、地点对品种鉴别力等初步结果,对育种和生产单位有一定的参考价值.     

利用AMMI模型对大丽花表型性状稳定性的评判

为研究大丽花表型性状在不同环境下的稳定性,以综合性状优良的9个大丽花品种为试材,对其3a(2009-2011年)内7个表型性状的稳定性进行分析。结果表明:大丽花叶长、叶柄长和花梗长的基因型作用差异显著,环境作用差异不显著,其他性状指标在品种间和不同的环境作用下均存在显著差异;除株高的环境作用>基因型作用外,叶长、叶宽、叶柄长、花径、花梗长、茎粗的基因型作用>环境作用;利用AMMI模型对部分性状进行分析,叶宽较稳定的品种是争奇斗艳和桔莲;叶柄长较稳定的品种是争奇斗艳和桃红牡丹;花梗长较为稳定的品种是伊妮德和佳人苑。叶宽、叶柄长和花梗长在2009年环境下较稳定,在2010年和2011年环境下稳定性较差。可见,利用AM-MI模型能够很好地解释大丽花表型性状基因型作用、环境作用、基因×环境的交互作用,并能很好地筛选稳定品种及性状。