AMMI模型在棉花区试数据分析中的应用

在作物品种区域试验中 ,基因型和环境的互作是很普遍的现象。主效可加互作可乘模型 (简称AMMI模型 )作为一种非常有效的分析G×E互作的方法越来越受到重视 ,而双标图是展示AMMI分析结果的一种直观有效的图形工具。然而 ,AMMI分析中仍缺乏评价品种稳定性的定量指标。文章对AMMI模型和双标图作一扼要介绍 ,推荐使用Di 来评价品种的稳定性 ,并采用新的参数Dj和Dij来估计试点对品种的分辨力及品种对试点的特殊适应性。选用 1999～ 2 0 0 0年江苏省中熟棉花品种区试的皮棉产量数据进行分析 ,以加深了解AMMI模型和双标图在区试数据分析中的应用。分析结果表明 ,品种、环境及G×E互作的变异都达极显著水平 ,而且 ,G×E的平方和是品种平方和的 2倍。AMMI2模型解释了G×E平方和的 82 8%。根据稳定性参数判断 ,“通 945 0”和“徐 2 44”的皮棉产量较高而稳产性较差 ,“泗棉 3号”和“宁 8186”稳产性好而产量较低 ,“盐 2 0 0 6”则是既高产又稳产的品种。通过AMMI2最佳适应品种图看出 ,盐 2 0 0 6是具有广泛适应性的品种 ,而“泗阳 16 7”对宿迁市有特殊适应性 ,徐 2 44对徐州市和连云港市有特殊适应性。文章还对利用AMMI模型分析棉花品种区试数据的一些相关问题进行了探讨     

优质油菜新品种(系)的稳定性和适应性分析

应用AMMI模型对8个甘蓝型优质油菜新品种(系)区试产量进行了分析.结果表明:AMMI模型解释基因型与环境互作明显优于线性回归模型.通过AMMI 1模型双标图可以看出产量在品种和地点间的变异程度,找出稳定性较好的品种.从AMMI 2双标图上可以找出与每一个地点产量互作最大的品种.     

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.     

双标图在大豆区域试验产量分析中的应用

运用主效可加互作可乘模型(Additive Main Effectsand Multiplicative Interaction Model)简 称 AMMI 模型，结合双标图(biplot)对2003年黑龙江省大豆品种区域试验，第一积温带西部 风沙干旱区(2区)各承试点的平均产量结果进行分析。从中可以看出：AMMI 模型将方差分析和 主成分分析相结合，使品种在各个试验点的适应性和稳定性更加形象化；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。     

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.     

优质油菜新品种(系)的稳定性和适应性分析

应用AMMI模型对8个甘蓝型优质油菜新品种（系）区试产量进行了分析。结果表明：AMMI模型解释基因型与环境互作明显优于线性回归模型。通过AMMI1模型双标图可以看出产量在品种和地点间的变异程度,找出稳定性较好的品种。从AMMI2双标图上可以找出与每一个地点产量互作最大的品种。     

AMMI模型在马铃薯品种区试中的适用性分析

应用AMMI模型对6个马铃薯品种的区试产量进行了分析.结果表明:在线型回归分析的条件不具备时,AMMI模型可解释基因型与环境之间的互作.通过AMMI模型双标图和稳定性参数可以比较基因型与环境互作的大小,进而评价各参试品种的稳定性与适应性.     

AMMI模型在水稻品种区域试验中的应用

利用AMMI模型及双标图对2009年贵州省粳稻区域试验产量数据进行分析,结果表明:AMMI模型双标图可以形象表述品种的适应性、稳定性和丰产性,对于深入理解品种和试点互作,明确试点间的相互关系、制定育种目标和良种的示范推广具有一定的参考价值,但在实际的区域试验结果分析中,应结合常规区试分析方法,对参试品种作出合理评价。     

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。     

西藏春油菜新品种的稳定性和适应性分析

应用Eberhat-Russe11法、品种区域试验法AMMI模型相结合,分析了西藏春油菜区试试验4个参试新品种的稳定性适应性,并对几种方法进行比较,结果表明:AMMI模型解释基因型与环境互作明显优于线性回归模型。通过AMMI模型双标图可以看出产量在品种和地点的变异程度,稳定性较好的品种是蜀油8号。品种区域试验AMMI模型分析法测定油菜品种丰产稳产性一个比较简便的方法。若能与回归系数法相结合,则能进一步提高分析的准确性。     

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。     

水稻品种区域试验的AMMI模型分析

在农作物品种区域试验中,品种在各地点的表现通常是不一致的,也就是说品种的基因型和环境（Ｇ×Ｅ）存在着交互作用。常用的Ｇ×Ｅ交互作用分析方法是相对于环境指数的线性回归方程,但这一方法约束性较强,解释Ｇ×Ｅ交互作用较少。加性主效应和乘积交互作用模型（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。实例分析表明ＡＭＭＩ模型是品种区域试验结果分析更为有效的方法。     

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.     

AMMI模型在芝麻区域试验中的应用

品种区域试验中基因型(G)和环境(E)的互作现象普遍存在,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.通过对2006年度湖北省芝麻新品种区域试验结果进行分析,结果表明,两条主成分轴(IPCAI、IPCA2)共解释了86.66%的互作平方和,03-4067、03H02为高产稳产型材料.     

利用AMMI模型分析大豆品种区域试验

运用AMMI模型对2003~2004年度全国北方春大豆品种区域试验中早熟组试验结果进行分析,结果表明:垦98-4319、垦95-3438、绥农14属于高产稳产性品种;钢95144-1属于低产稳产性品种;延交9804-14属于低产不稳产性品种;合97-713高产但不稳产。从AMMI互作效应值可看出:垦 98 - 4319、垦 95 - 3438 除新疆昌吉州种子站外具有广泛的适应性;绥农 14 和钢95144-1具有广泛的适应性;合 97 - 713 对合江农科所和吉林敦化原种场环境具有特殊的适应性。     

对应用几种统计模型评价甘蔗品种稳定性的比较(英文)

[目的]比较研究用以评价甘蔗品种稳定性的三种模型。[方法]以广东省2009年甘蔗品种区域试验产量数据为例,对线性回归模型、AMMI模型和LR PCA模型在评价甘蔗品种稳定性方面的应用进行了比较。[结果]回归法计算简便、直观,AMMI模型和LR PCA模型的分析结果则更全面、深入,而这两种模型之间仍存在着一定差异。[结论]实际操作中,在根据不同的数据资料选择相适宜的分析方法的同时,也可以采用不同的方法进行分析,通过比较选择较为合理的结果。     

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.     

应用AMMI模型对水稻品种主要农艺性状的评价

利用AMMI模型对贵州省2009年粳稻区域试验参试水稻品种的主要农艺性状进行了分析,结果表明,AMMI模型在分析基因型与环造互作时优于多元回归和相关分析,AMMI模型中的极显著和显著分别解释了产量、生育期、穗粒数、结实率、千粒重等性状的93.6%、82.1%、92.6%、88.3%、92.0%的互作平方和。AMMI模型品种稳定性参数Di可量化分析主要性状在不同环境下的稳定性。对交互作用达显著和极显著的5个性状稳定性Di值的分析表明,基因型和环境的变化对产量、生育期、千粒重影响较大,对穗粒数和结实率影响相对较小。