首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  免费   1篇
  国内免费   1篇
综合类   2篇
  2018年   1篇
  2017年   1篇
排序方式: 共有2条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
【目的】建立基于无偏预测值(BLUP)与基因型主效加基因型-环境互作效应(GGE)双标图的分析模型,以提高林木多点试验数据分析的准确性。【方法】以火炬松36个基因型在6个试验地(S1~S6)的种子产量为基础数据,利用ASReml软件对实测数据进行空间变异结合因子分析法的模型拟合,以获取各地点下每个基因型的BLUP值;从试验地划分、试验地评估和林木基因型评估3个方面,对原始数据、BLUP数据进行GGE双标图分析与比较。【结果】BLUP数据具有明显的空间变异,比原始数据具有更高的产量变异解释能力;原始数据和BLUP数据的试验地分组结果一致,均分为2组,但BLUP数据的试验地点间的相关关系变弱;原始数据的理想试验地为地点S5,而BLUP数据为地点S1;原始数据和BLUP数据的最理想基因型均为21,但2种数据高产和稳产基因型的一致性比较低。【结论】基于BLUP与GGE双标图相结合的模型,可用于林木多点试验分析,其比原始数据的GGE双标图分析结果更为可靠。  相似文献   
2.
【目的】建立空间效应与竞争效应的分析模型,以提高林木遗传评估的准确性.【方法】利用R软件及其程序包breed R模拟数据,结合实测数据,采用XFA1结构拟合加性效应、近邻竞争效应和AR1结构拟合空间效应,建立随机区组设计模型(RCBM)、空间模型(SM)、空间与测量误差模型(SUM)和空间与竞争模型(SCM),运行ASReml估算遗传参数,进行模型比较。【结果】对于模拟数据,估计的参数结果均显示SCM是最优模型,其大大降低了随机误差方差,随机误差方差分别由7.56(RCBM)、5.72(SUM)降低到3.13(SCM),分别降低了58.6%、45.3%,并估算到四周近邻竞争方差;SCM模型估算的单株狭义遗传力在0.40左右,高于RCBM(0.24)和SUM模型(0.30);设置参数的不同初始值,SCM估计的参数结果均较为稳定;对于实测数据,估算结果与模拟结果比较一致。【结论】SCM模型是新的单株混合模型,可用于林木遗传分析。  相似文献   
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号