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在全基因组混合模型关联分析(GWMMAS)中,利用剩余多基因遗传力代替方差比值(剩余多基因方差/误差方差),将多基因遗传力求解限制在(0,1)区间内。引入R语言Rcpp Armadillo程序包中的极速线性模型拟合函数(fast Lm Pure函数)快速估计单核苷酸多态性(SNP)效应和完整LMM最大似然值。从由GBLUP估计的性状基因组遗传力出发,逐个高通量SNP的GWMMAS约需4次全基因组回归扫描。当仅关注EMMAX法估计的大效应或高显著水准标记时,GWMMAS运行时间缩短在两次扫描之内。与采用lm函数优化剩余多基因方差比的Fa ST-LMM法相比,极速回归扫描法可成倍提高GWMMAS计算效率。计算机模拟试验证实新方法统计和计算效率,运用极速回归扫描法可高效定位与牙鲆生长性状相关基因位点。 相似文献
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为提高牛蒡真空干燥的干燥效率和干燥品质,通过单因素试验和二次回归组合正交设计试验,研究干燥温度、真空度、牛蒡切片厚度三因素对干燥速率和缩水率两个指标的影响.利用单因素和双因素分析法分析各因素与试验指标的关系,确定指标和各因素之间的回归数学模型及各因素在回归模型中的主次顺序.试验结果表明干燥温度对牛蒡干燥缩水率的影响最大.通过优化计算,得出牛蒡真空干燥最优参数:厚度5.9mm、真空度0.075MPa、温度75℃,此参数下牛蒡干燥缩水率为43.72%. 相似文献
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1 前言检验处理间差异可以采用几种试验设计,这些设计在检验处理效应时可能具有相同的功能,但很少能具有相等的效率。效率一词可以理解为试验经费支出的多少,收集资料所费时间的长短以及试验的精确度的大 相似文献
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为探究不同剩余采食量对肉牛生长性能的影响,选用体质量、年龄相近的30头安格斯牛进行81 d的饲养试验.试验结束后利用个体采食量(FI)对平均日增质量(ADG)和平均中期代谢体质量(MMBW)的回归分析估计出个体预期采食量(EFI),利用FI与EFI之差计算出30头试验牛的剩余采食量,并分为低剩余采食量组(LRFI组)和高剩余采食量组(HRFI组).采用SAS 9.4中TTEST过程对LRFI组和HRFI组肉牛生长数据进行均值的差异性检验;采用SAS 9.4中CORR过程对LRFI组和HRFI组肉牛各生长数据进行相关性系数计算并作相应的显著性检验.结果表明:在所涉及的指标中, HRFI组与LRFI组间仅FI差异有统计学意义(p0.01),其余指标差异均未达到统计学意义; LRFI组的RFI与腰角宽存在显著正相关关系(r=0.61,p0.05)、与管围和FI之间存在极显著正相关关系(p0.01),相关系数分别为0.71,0.78.得出LRFI组肉牛饲料转化效率高于HRFI组,较HRFI组节约8.8%的FI;且本研究涉及的各个生长指标差异均未达到显著水平. 相似文献
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AMMI模型应用于油菜区域试验的分析研究 总被引:9,自引:0,他引:9
AMMI模型是一种有效的加性主效应和乘积交互作用(Additive main effects and multiplicative interaction,简记为AMMI)模型,它发展了分析基因型与环境互作的统计方法。本文以1996和1997年(秋播)的云南省油菜区域试验的小区产量为资料,应用AMMI模型分析研究油菜区域试验。通过分析得出:使用AMMI模型能提高估计的准确性、提高选择的概率。例如,此组区域试验用线性回归模型分析时,剩余残差点交互作用的74.60%;而在AMMI模型中,残差仅占交互作用的16.63%。在AMMI分析中,显著的主成分轴(PCA1-3)用尽量小的自由度捕捉尽量大的SS(其中,PCA1用24%的互作自由度捕捉了48.72%的互作SS),而剩余大自由度对应小的SS,作为试验误差处理,提高试验精确度。特别是AMMI模型利用对应分析图可以直观评价品种的稳定性和较适应地区,为其推广某一品种和在某一区域推广一品种等科学决策提供依据。当显著的PCA轴多于3个以上时,可通过D值的大小来确定品种的稳定性。由此得出结论,此模型可提高试验精确度,减少试验重复数,评价品种更精确,选择出的品种更可靠,且能够直观地得出各参试品种的稳定性和较适应地区。它是一种花费小、简便易行、经济实用的统计分析方法。 相似文献
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在农业多因素试验中,应用二次通用旋转组合设计与频数分析方法寻找最佳农艺措施应注意两点:①如果回归剩余标准差远远小于约束条件的长度,那么统计区域必须选在单位球体内部(包括球面),或者选在外部的一个确定“球面”上.②如果回归剩余标准差与约束条件长度相差不大,则应以实际产量的置信区间和约束条件相比较进行频数统计,这样才能保证统计结论有较高的可靠性. 相似文献
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二次回归正交设计试验结果分析的程序设计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文是进行二次回归正交设计试验结果分析的计算机程序设计。本程序的特点是:通过编码值和星号臂自动生成结构矩阵的交互项和二次项列,节省了手工计算和存贮空间;利用参数进行多因素多指标的试验结果分析,不受因素、指标和试验点的个数的限制;源程序是由通用 BASIC 语言写成,通用性强,移植性强,适用范围广,程序功能全面,输出结果完整,输出格式较好地拟合了统计格式,便于科技人员分析试验结果,透明度好,实用价值大。 相似文献