两向分类混合效应模型的多元方差分量的方差分析法估计

本文证明了两向分类混合效应的多元方差分量模型作为一个ＭＡＮＯＶＡ的充要条件是组合数据是平衡的，并给出非平衡的上述模型的方差分量的方差分析法估计的算法。     

作物品种区域试验非平衡资料的分析方法——综合性状的分析

运用混合线性模型的分析原理,提出了作物区域试验非平衡数据的综合分析方法,用MINQUE法估算各性状的方差分量和成对性状的协方差分量,然后对品种效应的综合线性对比作显著性测验。对品种综合性状稳定性分析,用Jackknife数值重复抽样方法计算回归参数的估计值及其标准误,并通过分析回归参数置信区间来综合评价品种稳定性。作为综合分析区域试验非平衡数据的实例,分析了黄河流域棉花区域试验的纤维强度和皮棉产量。     

作物品种区域试验非平衡资料的分析方法——单一性状的分析

本文运用混合线性模型的分析原理,提出了作物区域试验非平衡数据的统计分析方法。用MINQUE法估算各项方差分量,然后对品种效应的线性对比作显著性测验。品种稳定性分析采用Jackknife数值重复抽样方法,计算回归参数的估计值及其标准误,并通过分析回归参数置信区间来评价稳定性。作为分析区域试验非平衡数据的实例,分析了黄河流域棉花区域试验的皮棉产量。     

广义遗传模型与数量遗传分析新方法

根据广义遗传模型的建模原理，提出了一些扩展的广义遗传模型，这些模型既可以分析种子数量性状，也可以分析基因型与环境的互作效应，采用混合线性模型统计分析方法，可以有效地估算方差分量和协方差分量、预测遗传效应值，并介绍了我们提出的一些遗传模型及相应的统计分析方法。     

广义遗传模型与数量遗传分析新方法

根据广义遗传模型的建模原理，提出了一些扩展的广义遗传模型。这些模型既可以分析种子数量性状，也可以分析基因型与环境的互作效应。采用混合线性模型的统计分析方法，可以有效地估算方差分量和协方差分量、预测遗传效应值。并介绍了我们提出的一些遗传模型及相应的统计分析方法。     

MINQUE法在遗传模型分析中的应用

介绍了应用ＭＩＮＱＵＥ法分析遗传模型的基本原理,阐述了近年来发展的新的遗传模型及其ＭＩＮＱＵＥ算法的应用概况。ＭＩＮＱＵＥ法能够无偏地分析非平衡数据,有效地分析种种复杂的遗传模型,尤其在估计混合模型中遗传效应的方差分量和成对性状的遗传协方差分量,以及对遗传效应进行线性无偏预测等方面具有重要的应用价值。     

玉米自交系性状遗传力及遗传方差分量剖析

用混合线性（AD）模型和MINQUE（1）法对各性状遗传力、遗传方差分量及其占总表型变异的比率进行剖析。结果显示：各性状的大多数遗传效应值都达到显著（p≤0.05）或极显著水平（p≤0.01）;各遗传方差分量的效应对表型方差贡献率大小不同;各性状狭义遗传力大小为总叶片数〉抽雄期〉散粉期=雄穗分枝〉吐丝期〉生物产量〉果穗鲜重〉穗位高〉秸秆鲜重〉果穗干重〉株高。     

数量性状遗传分析的新方法及其在育种中的应用

介绍了近年来我们研究室发展的一系列新的遗传模型和相应的统计分析方法。这些模型包括农艺性状遗传模型、种子品质性状遗传模型、动物性连锁遗传模型、QTL 基因定位的遗传模型等。基于混合线性模型的分析原理的统计分析方法包括方差和协方差估算方法、随机效应的无偏预测方法、条件遗传方差和条件遗传效应的分析方法、复合区间作图方法等。     

两种方法对玉米几个主要数量性状遗传效应的比较分析

本试验采用7个自选系、7个外引系、外杂选系和按NCⅡ组配的49个杂种F1组合为研究材料。对差异显著的7个性状应用混合线性模型、配合力两种分析方法对遗传方差和遗传力进行了比较分析。结果表明：混合模型分析穗行数与生育期2个性状揭示了显著的加性和显性效应，单株粒重、穗粗、行粒数、百粒重、灌浆期等5个性状只揭示了显著的显性和加加上位性效应；而配合力分析是在加－显遗传模型基础上进行的，只能揭示加性和显性效应。两种分析方法所得各遗传方差分量都存在显著的差异，其差异因性状而异。分析表明，这些差异可能是由于不同方法对剩余方差分量或（和）加性遗传方差分量估算不同而引起的。广义遗传力差异大小是基因型与环境的互作而引起；狭义遗传力差异一部分是基因与环境的互作，另一部分却是两种方法所估算的加性（加加上位性）遗传方差不同而引起的。     

数量性状遗传分析的新方法及其在育种中的应用

介绍了近年来我们研究发展的一系列新的遗传模型和相应的统计分析方法。这些模型包括农艺性状遗传模型、种子品质性状遗传模型、动物性连锁遗传模型、QTL基因定位的遗传模型等。基于混合线性模型的分析原理的统计分析方法包括方差和协方差估算方法、随机效应的无偏预测方法、条件遗传方差和条件遗传效应的分析方法、复合区间作图方法等。     

不同方差协方差结构线性混合模型在玉米品种区域试验中的适用性及模型误用对分析结果的影响

为研究不同方差协方差结构线性混合模型对区试分析的影响。采用2002-2006年中国40个玉米区试组数据,用7种不同结构的线性混合模型分别对数据进行拟合分析并利用信息量准则选择每组数据的最佳模型,对在不同方差协方差结构模型下区试品种效应估计与评价的差异进行探讨。结果表明,不同方差协方差结构模型对试验数据拟合的效果不一样,没有一个模型对所有试验资料均是最佳的;AMMI-1和FA(2)结构模型作为最佳模型的百分率最大,适用性最广泛;不同结构模型对区试品种效应的估计及评价不同,FA(1)模型的稳健性最好,方差分析模型对品种进行差异显著性分析时的误差不同程度地大于其他结构模型。不同方差协方差结构线性混合模型适用于不同试验数据,模型误用对品种效应的估计和评价有较大影响;在实际区试中,应利用信息量准则选用最佳结构模型进行分析,以提高作物区试分析及品种评价的准确性。     

如皋黄鸡42日龄体重母体遗传效应评估

随着遗传模型和计算方法的发展,动物遗传育种研究中可以应用复杂模型分析大数据集,文章应用6种模型分析如皋黄鸡42日龄体重方差组分和遗传力。收集2010-2013年如皋黄鸡生产记录,包括8575只鸡的22 935条体重记录,利用WOMBAT软件以平均信息约束最大似然法(AIREML)分析表型方差组分。应用动物模型时考虑了加性效应、母体遗传效应和环境效应,对不同日龄体重进行了标准化。以AIC值、BIC值以及似然比值选择最优模型。结果表明:如皋黄鸡42日龄体重性状遗传模型应考虑加性遗传效应、母体遗传效应和母体环境效应;如皋黄鸡42日龄遗传力为0.33±0.02,母体遗传效应可以解释8%表型方差,加性遗传与母体遗传呈现负相关。遗传分析结果显示42日龄体重属于中低遗传力性状,因此应用动物模型-BLUP方法估计育种值更有效。     

油菜区域试验产量性状及其稳定性分析

利用2008与2009年两年的浙江省油菜区域试验资料,采用作物品种区域试验非平衡资料的统计分析方法,分析了品种产量及其构成因素的方差分量,同时对参试品种进行稳定性分析。结果表明：‘037-77’品种产量较高,但与对照品种‘浙双72’没有显著差异;试点和年份×试点的互作效应对产量及其构成因素影响较大;除‘浙杂0603’和‘黔杂2630’对环境指数反应较敏感及‘J6’和‘ZY-10’一致性较差外,其余品种均表现出相似的稳定性。     

不等重复系统分组试验设计分析

对普通最小二乘法和加权最小二乘法在不等重复单因素系统分组试验中的分析效果进行了比较研究。前者以组平均数为基础进行方差分析,后者以原单个数据为基础并采用KENWARDROGER法确定自由度进行分析。通过分析和模拟研究,结果表明,在数据不平衡性较小时,两种方法分析的结果相近,且一类统计错误率控制性较好;在数据不平衡性较大时,加权最小二乘法的一类统计错误率偏差比普通最小二乘法的小。因此,建议在遇到不等重复系统分组试验资料时,宜采用加权最小二乘法进行分析。     

马尾松毛虫发生为害与林相之间的关系

通过在青山乡的高岭、双峰乡的观音等地的调查研究,认为马尾松毛虫的发生,与林相之间关系密切,经方差分析,纯林的为害度显著高于混交林。常灾区对纯林宜加以改造,荒山造林时宜营造松阔混交林。     

基于SAS PROC MIXED的印楝品种印楝素质量分数稳定性

基于SAS PROC MIXED的印楝Azadirachta indica品种印楝素质量分数的稳定性,探索建立高效、科学的印楝品种印楝素质量分数稳定性的分析方法,探究稳定性类型和机制。在元阳、元江、元谋,7个印楝品种、单株小区、三重复、完全随机区组、多系受粉,运用HPLC技术分析种子印楝素组分质量分数,基于SAS软件PROC MIXED程序的Stability Variance,Finlay-Wilkinson,Eberhart-Russell,AMMI-1和Environmental Variance 5种模型,进行品种种子印楝素质量分数稳定性参数估计、品种效应差异性检验和稳定性参数寻优,用Akaike信息量准则（c_AIC）评价和选择最佳模型,推断稳定性类型和机制。结果表明:5种模型中Finlay-Wilkinson和AMMI-1模型的品种印楝素A和印楝素B质量分数的c_AIC值最小,均分别为-17.3和-5.8;7个品种的印楝素A和印楝素B质量分数的稳定性参数大小基本一致,稳定性排序分别为Wx0423 > Wx0416 > Dhg0507 >平均木（ck）> At0515 > Ld0505 > Ww0401和平均木（ck）> Wx0416 > Wx0423 > Dhg0507 > Ld0505 > Ww0401 > At0515;品种印楝素A和印楝素B质量分数的品种效应差异显著性分别为极显著（P < 0.01）和显著（P < 0.05）,证明品种印楝素A和印楝素B的稳定性随环境条件的变化会发生可预测的改变即动态稳定性,其遗传机制受遗传控制。Finlay-Wilkinson和AMMI-1适于印楝品种种子印楝素质量分数稳定性分析,而Stability Variance,Eberhart-Russell,Environmental Variance模型并不适用;品种印楝素A和印楝素B质量分数的稳定性均为动态稳定性,稳定性绝大部分依赖于个体缓冲性。多种模型分析基础上的稳定性综合评估更高效更科学。     

动物生长模型研究进展(综述)

本文综述了动物生长方程的研究历史和现状,并对动物生长模拟模型的形成和发展以及近十年来的研究概况进行了总结,同时对生长模拟模型的各个组成部分进行了详细的分析和讨论。     

全基因组关联分析中混合模型的原理、优化与应用

全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）是定位基因组中与性状显著关联的变异位点的有效方法。随着表型记录的完善、高通量基因型分型技术的发展,以及统计方法的改进,全基因组关联分析在人类疾病、动物植物遗传等领域得到了广泛的应用。假阳性是影响全基因组关联分析结果可靠性的重要因素之一。为了控制假阳性,除了校正P值,GWAS模型从最简单的方差分析（或用于质量性状的卡方检验）到加入固定效应协变量的普通线性模型（general linear model,GLM）,再到加入随机效应的混合线性模型（mixed linear model,MLM）持续改进,控制了多种混杂因素导致的假阳性。将个体的遗传效应拟合为由基因组亲缘关系矩阵（genomic relationships matrix,GRM）定义的随机效应是目前常用的方法。由于MLM的参数估计大量消耗计算资源,研究人员不断尝试模型求解优化和GRM的构建优化（GRM的构建优化同时也提高了计算效率）,最终将基于MLM计算的时间复杂度由O(MN3)逐步改进到O(MN),实现了计算速度与统计功效的飞跃。针对质量性状...