橡胶无性系对不同气候环境的特殊适应性研究

根据15个橡胶无性系分别在一个正常年份(1997-1998)及一个特殊高产年份(1998-1999)不同月份间的产量表现就其对不同气候环境的特殊适应性进行了分析研究。2个年份割胶期间(5月份至次年1月份)的产量分析结果显示,各参试无性系对于不同月份及年份气候环境变化的反应均存在不同程度的差异,并且各气候因子与产量的相关程度也随气候环境的不同而有所变化。为了了解和明确不同气候因子对基因型-环境(GE)互作效应的贡献和影响,GE互作被剖分成由环境变量引起的异质性和剩余GE互作2个部分。由于由环境指数引起的异质性达极显著水平(p=0.01),这意味着无性系的稳定或不稳定性取决于环境指数的线性效应。此外,源自各气候因子的异质性方差均不显著,这表明这些因子中没有任何一个足以单独对GE互作中的异质性加以解释。最后,本文利用STABLE程序对无性系的产量及稳定性进行了同步筛选,结果显示,所有参试无性系中以PB 235,RRII 118,RRII 203,RRIM 703,以及RRIM 600的产量较高且稳定性较强。     

橡胶无性系对不同气候环境的特殊适应性研究

根据15个橡胶无性系分别在一个正常年份(1997-1998)及一个特殊高产年份(1998-1999)不同月份间的产量表现就其对不同气候环境的特殊适应性进行了分析研究。2个年份割胶期间(5月份至次年1月份)的产量分析结果显示，各参试无性系对于不同月份及年份气候环境变化的反应均存在不同程度的差异，并且各气候因子与产量的相关程度也随气候环境的不同而有所变化。为了了解和明确不同气候因子对基因型-环境(GE)互作效应的贡献和影响，GE互作被剖分成由环境变量引起的异质性和剩余GE互作2个部分。由于由环境指数引起的异质性达极显著水平(p=0.01)，这意味着无性系的稳定或不稳定性取决于环境指数的线性效应。此外，源自各气候因子的异质性方差均不显著，这表明这些因子中没有任何一个足以单独对GE互作中的异质性加以解释。最后，本文利用STABLE程序对无性系的产量及稳定性进行了同步筛选，结果显示，所有参试无性系中以PB 235，RRII 118，RRII 203,RRIM 703,以及RRIM 600的产量较高且稳定性较强。     

几个橡胶无性系茎围生长和干胶产量的基因型×环境互作及稳定性分析

摘 要 本研究采用Eberhart及Russell模型（1966）就7个橡胶无性系在巴西圣保罗州5个不同植胶环境中的茎围生长和干胶产量的基因型×环境互作及稳定性进行了分析。 试验中茎围生长及干胶产量分别测定了10个和4个年份。研究结果显示, 年份×地点及地点为基因型×环境互作的主要变异来源。稳定性分析结果表明, GT1和IAN873分别为茎围生长和干胶产量稳定性最高的无性系, 其回归系数均接近1（β=1）, 并且都具有最低的离回归均方（S2di）。 不仅如此, 二者的决定系数（R2）分别高达89.5 %和89.8 %, 也印证其稳定性非常之高。相比之下, 无性系PB235、PB261和RRIM701在茎围生长, 以及GT1在干胶产量上的回归系数β均显著大于1, 故在该2个性状上这些无性系各自都易受环境变化的影响。关键词 巴西橡胶树, 茎围生长, 干胶产量, 基因型×环境互作, 稳定性     

几个橡胶无性系茎围生长的表型稳定性及遗传增益分析

重点就7个橡胶无性系在巴西圣保罗高原地区5个不同植胶环境中茎围生长的表型稳定性进行了分析评估。试验采用随机区组设计,重复3次。茎围长度为植株定植后第6年的测定值。5个试验点的联合方差分析结果显示,无性系在该性状上存在极显著的基因型×环境互作效应,而且变异成分中地点(线性)及无性系×地点(线性)效应均达极显著或显著水平,这表明各植胶环境中无性系在该性状上的表现具有明显的可预测性。稳定性分析结果显示,无性系GT1在该性状上稳定性高,适应性强,在各种不同环境下都具有较好表现。无性系PB235及IAN873在该性状上尽管均具有明显的线性预测效果,但前者适宜在有利条件下生长,后者则可适应较差环境。此外,若按选择强度0.82对参试无性系进行选择,则预期的遗传增益为5.55 cm,较之无性系总平均值提高15.26%。     

几个橡胶无性系茎围生长的表型稳定性及遗传增益分析

重点就7个橡胶无性系在巴西圣保罗高原地区5个不同植胶环境中茎围生长的表型稳定性进行了分析评估。试验采用随机区组设计,重复3次。茎围长度为植株定植后第6年的测定值。5个试验点的联合方差分析结果显示,无性系在该性状上存在极显著的基因型×环境互作效应,而且变异成分中地点(线性)及无性系×地点(线性)效应均达极显著或显著水平,这表明各植胶环境中无性系在该性状上的表现具有明显的可预测性。稳定性分析结果显示,无性系GT1在该性状上稳定性高,适应性强,在各种不同环境下都具有较好表现。无性系PB235及IAN873在该性状上尽管均具有明显的线性预测效果,但前者适宜在有利条件下生长,后者则可适应较差环境。此外,若按选择强度0.82对参试无性系进行选择,则预期的遗传增益为5.55 cm,较之无性系总平均值提高15.26%。     

绿茶品种东种西引的适应性

一、引种的遗传与环境 茶树单株无性系品种是母株营养器官的延续扩展,基因表现型一致。所谓基因表现型是指遗传型在特定的环境下个体性状的平均值。原种地无性系环境相对恒定,环境值视为0,那么一致的基因表现型则等于该品种基因型值,构成品种的典型性。 一般而言无性系遗传稳定,在没有新的种质结合下不存在数量遗传变异。母株与无性系数量性状的差异,可能由于管理(环境)、繁     

玉米穗位高遗传效应及其与环境互作效应分析

采用基因型×环境互作效应的加性-显性-母体遗传模型(ADM模型)分析方法,研究玉米穗位高性状遗传主效应及其与环境互作遗传效应。结果表明：玉米穗位高主要受显性效应控制,其次是受加性效应控制,同时还受显性×环境互作效应、母体×环境互作效应不同遗传控制体系基因型×环境互作效应显著影响。对穗位高性状的选择效果受环境影响较大,宜在较晚世代进行选择。育种中根据亲本穗位高在不同环境中遗传效应预测值组配杂交组合,提高玉米穗位高性状的选择效率。     

植物育种中对基因型和环境进行聚类的新方法——HASS聚类分析法

在许多与数量性状(如产量)改良有关的育种方案中,育种家必须考虑基因型和环境的互作问题.减少互作影响的办法之一是把基因型或环境分成若干类,以最大限度地减小各类内的互作.为了实现这一目标,人们已经提出了几种方法.Horner和Frey在1957年凭经验检验了各种环境中品种和地区的互作均方,选出     

大豆百粒重QTL的上位效应和基因型×环境互作效应分析

本研究中基于Charleston×东农594重组自交系群体,采用完备区间作图和混合线性模型对2006-2010年连续5年的百粒重QTL进行定位,并进行基因×环境互作及上位性分析。本研究定位了16个与大豆百粒重性状相关的QTL,其中有5个QTL分别与环境发生互作,互作贡献率在0.11%~0.52%之间;定位了8对上位互作位点,贡献率在1.15%~2.59%之间。     

我国北方片区大粒花生品种基因环境互作的综合分析

以2017年国家北方片区11个大粒花生品种18个试点的数据为材料,利用基因型效应(G)与基因环境互作(GE)即GGE双标图对荚果产量和百果质量进行了系统分析,为优异花生品种的选育和推广提供有力支撑.结果显示,花生荚果产量受环境、基因型和基因环境互作的影响显著;基因环境互作的影响是基因型的2.91倍;商花29号和徐060...     

几个花生品种产量稳定性分析

农业生产对品种的要求是既要丰产、又要稳产。同品种在不同环境条件下产量差异的主要原因在于品种的基因型与环境条件的相互作用。这种互作要完全避免是不可能的,只有程度上的不同。 本文根据花生品种区域试验材料,用回归方法分析我区几个新育成花生品种的产量稳定性。     

大豆百粒重QTL的上位效应和基因型×环境互作效应

基于Charleston×东农594重组自交系群体,采用完备区间作图和混合线性模型对2006-2010年连续5年的百粒重QTL进行定位,并进行基因×环境互作及上位性分析。结果定位了16个与大豆百粒重性状相关的QTL,其中有5个QTL分别与环境发生互作,互作贡献率在0.11%～0.52%之间;定位了8对上位互作位点,贡献率在1.15%～2.59%之间。     

用两种方法评价玉米产量稳定性的比较

选择和改良基因型的进展,受复杂的基因型与环境互作的影响。人们业已认识到描述不同环境中基因型稳定性互作的困难。比较广泛使用的检测稳定基因型的方法是回归法(Yates等,1938;Finlay等,1963;Eberhar等,1966),然而许多研究者均指出     

砧木-接穗互作对巴西橡胶树产量及茎围生长的影响

迄今为止,巴西橡胶树[Hevea brasiliensis (Willd. ex Adr. de Juss.) Muell.-Arg.]仍以人工芽接繁殖的无性系作为主要种植材料。然而,即使是同一无性系,由于所用砧木材料不同,其生势及产量往往也会表现出很大的差异。本研究通过双列分析就砧木-接穗互作对橡胶无性系生势及产量的影响进行了分析研究。试验采用裂区设计,重复4次,试验材料包括按6×6部分双列组配模式所得到的36个不同砧穗组合的芽接无性系。各种砧木和接穗一般及特殊配合力的分析结果显示,砧木PB 235及IAN 873不但产量性能高,而且一般配合力也相对较强。由于采用未经选择的实生苗作砧木时无性系的干胶产量及一般配合力均很低,故该材料不宜用作无性系砧木。就生势而言,几种参试砧木的表现基本相似,并无显著差异。     

基因型与环境效应对西藏春青稞β-葡聚糖和食用纤维含量的影响

为了解基因型、环境及互作效应对西藏春青稞β-葡聚糖和食用纤维含量的影响,选择西藏不同地区春青稞8个品种(品系),分别在四个地区种植,对其β-葡聚糖和食用纤维含量进行了分析.通过方差分析表明:不同春青稞品种(品系)的β-葡聚糖含量在四个地区间存在差异,而食用纤维含量没有差异;地区间的青稞品种食用纤维含量存在差异,β-葡聚糖含量则不存在差异;从基因型、环境以及基因型与环境互作对二者含量的影响分析得出:在本试验条件下青稞β-葡聚糖含量的变异主要来自供试品种和环境的互作效应作用,其次是品种间差异,环境作用相对较小;而对食用纤维含量的变异主要来自环境效应作用,其次是品种和环境的互作效应,而品种间的差异相对较小.用AMMI模型对β-葡聚糖与食用纤维基因型和环境互作的影响进行分析可以看出: 990852在各区域的β-葡聚糖平均含量相对较高,PCA1值较小,对环境的反应比较稳定,是β-葡聚糖含量较理想的品种;品种990625、山青24和喜马拉雅19的食用纤维含量相对较低,但其PCA1值很小,即与环境的互作效应很小,是食用纤维含量较理想的品种.     

应用AMMI模型评价马铃薯品种的稳定性和适应性

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。     

黄淮地区小麦品种需要什么样的适应性？

突破小麦产量潜力屏障、应对气候和非生物逆境胁迫是确保当前和未来粮食安全的重要研究内容.本文从光周期敏感性与小麦适应性的关系入手,阐述了发育进程与环境条件的协调互作是小麦适应性的生理基础,提出在黄淮麦区品种选育过程中应注重研究一些重要发育节点与环境的互作关系,并利用这种关系来改良适应性.     

甘蓝型油菜产量性状的遗传分析

探索甘蓝型油菜亲本及杂种在不同生态区的遗传效应,为品种选育提供理论基础。本研究利用加性—显性及其与环境互作的遗传模型,分析在不同生态区域亲本和杂交组合的产量性状遗传规律,估算亲本产量性状的加性遗传效应值、亲本在杂交组合中的显性遗传效应方差值、各项方差分量的比率及对F1和F2基因型与环境效应值的预测。结果表明,产量性状受到加性和显性遗传效应的影响;在遗传效应与环境互作中,单株产量、角果数和千粒重的各遗传效应都与环境互作达到了显著性,而角粒数的遗传稳定与环境互作没有显著性。不同环境下甘蓝型油菜产量性状在F1和F2世代差异较大,总体表现为大荔试验点基因型与环境的效应值高于张掖试验点基因型与环境的效应值,但千粒重却与之相反,环境条件对千粒重的后代表型影响较大。     

联合回归分析评价甘薯基因型表现

在品种选育项目和遗传研究中,一定范围环境种植的一系列基因型存在着基因型×环境(G×E)互作,这对比较各种环境下基因型的表现和通过选择降低遗传进展的效率提出了严肃的问题。而且,还观察到基因型×环境互作的数量是环境效应的线性函数(Perkins等,1968)。当在不同环境中鉴定品种时,虽然常规变量分析能查出基因型×环境互作,但是关于单个基因型对每一环境的不同反应,常规的变量     

玉米子粒容重的遗传分析

采用包括基因型×环境互作效应的种子性状遗传模型,对玉米子粒容重的遗传进行了研究.结果表明:玉米子粒容重遗传表达主要受胚乳基因效应(VAe+VDe)、胚基因效应(VAo+VDo)所控制,其中三倍体胚乳基因效应占重要地位.基因型×环境互作表现为胚显性×环境(VDoE)、胚乳加性×环境(VAeE)和胚乳显性×环境(VDeE)互作.在普通遗传率中,以胚乳遗传率h2Ge为主,其余为零.在互作遗传率中,以胚乳互作遗传率h2GeE为主。