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时间:2018-11-12
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1、利用AMMI模型评价湖北省水稻区试品种的适应性 作物品种区域试验一般采用多试点对作物品种的稳定性、适应性进行综合评价来决定其是否推广应用[1,2]。显然,区试品种的产量表现会随试点的不同而不断变化,表明品种的内在基因型与外在环境间存在互作效应[2]。用于研究品种与环境互作效应的数学方法及模型很多,但考虑到品种环境互作效应中线性和非线性作用同时存在,而且非线性的互作常常占更大比例[3],AMMI模型逐渐引起了许多育种家的兴趣并得到广泛应用[2-7],如在我国水稻、小麦、玉米、棉花等农作物国家区域试验中
2、均采用该模型进行区试品种适应性的评价[1,2,4-7]。3、。与常规的方差分析模型[10]和线性回归模型[11]相比,AMMI模型能够更透彻地解释品种内在基因型与外在环境间的互作关系[12,13]。另外,通过AMMI模型双标图可以直观地解释基因型与环境之间互作效应的大小,应用稳定性参数D可以直观地描述品种的稳定性和环境的鉴别力大小[3-6],现已被广泛应用到水稻、小麦、玉米、棉花、大豆等作物品种的产量、品质等性状稳定性及其适应性研究中[2-7]。本研究利用AMMI模型对2013年湖北省水稻区域试验产量数据进行分析,以便对参试品种的稳定性及各环境试点的鉴别力进行4、客观评价。5、ont-family:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;u;+αi+βj+Σλnγinδjn+θij+εijk[2,8,14]。式中,yijk是第i个品种或基因型在第j个环境中的第k次重复的观测值,μ为总平均值,αi为第i个品6、种的主效应,βj为第j个环境的主效应,倍加性参数λn为第n个主成分分析的特征值,γin是第n个主成分的基因型主成分得分,δjn是第n个主成分的环境主成分得分,n是模型主成分分析中主成分因子轴的总个数,θij为提取p个主成分后余下的残差,εijk为试验误差。AMMI模型分析方法具体参照文献[2,14]进行。对品种与环境的互作作用模式采用AMMI1和AMMI2双标图直观地表示:AMMI1双标图,X轴表示基因型与环境的平均值(本研究7、具体是指各个品种、地点的平均产量),Y轴表示品种和地点的IPCA1值;AMMI2双标图,X轴表示品种和地点的IPCA1值,Y轴表示品种和地点相应的IPCA2值[3-6,14-15]。对于各品种的稳定性和各环境试点的鉴别力分别采用参数Dg、De进行评判,该参数表示特定基因型或环境在IPCA空间中离坐标原点的欧式距离[2-3,6,13-17];基因型的D值越小表明品种越稳定,环境的D值越大表明环境对品种的鉴别力越强。数据分析采用唐启义等[18]的DPS数据处理系统进行计算。8、rgb(51,51,51);font-family:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily
3、。与常规的方差分析模型[10]和线性回归模型[11]相比,AMMI模型能够更透彻地解释品种内在基因型与外在环境间的互作关系[12,13]。另外,通过AMMI模型双标图可以直观地解释基因型与环境之间互作效应的大小,应用稳定性参数D可以直观地描述品种的稳定性和环境的鉴别力大小[3-6],现已被广泛应用到水稻、小麦、玉米、棉花、大豆等作物品种的产量、品质等性状稳定性及其适应性研究中[2-7]。本研究利用AMMI模型对2013年湖北省水稻区域试验产量数据进行分析,以便对参试品种的稳定性及各环境试点的鉴别力进行
4、客观评价。5、ont-family:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;u;+αi+βj+Σλnγinδjn+θij+εijk[2,8,14]。式中,yijk是第i个品种或基因型在第j个环境中的第k次重复的观测值,μ为总平均值,αi为第i个品6、种的主效应,βj为第j个环境的主效应,倍加性参数λn为第n个主成分分析的特征值,γin是第n个主成分的基因型主成分得分,δjn是第n个主成分的环境主成分得分,n是模型主成分分析中主成分因子轴的总个数,θij为提取p个主成分后余下的残差,εijk为试验误差。AMMI模型分析方法具体参照文献[2,14]进行。对品种与环境的互作作用模式采用AMMI1和AMMI2双标图直观地表示:AMMI1双标图,X轴表示基因型与环境的平均值(本研究7、具体是指各个品种、地点的平均产量),Y轴表示品种和地点的IPCA1值;AMMI2双标图,X轴表示品种和地点的IPCA1值,Y轴表示品种和地点相应的IPCA2值[3-6,14-15]。对于各品种的稳定性和各环境试点的鉴别力分别采用参数Dg、De进行评判,该参数表示特定基因型或环境在IPCA空间中离坐标原点的欧式距离[2-3,6,13-17];基因型的D值越小表明品种越稳定,环境的D值越大表明环境对品种的鉴别力越强。数据分析采用唐启义等[18]的DPS数据处理系统进行计算。8、rgb(51,51,51);font-family:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily
5、ont-family:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;u;+αi+βj+Σλnγinδjn+θij+εijk[2,8,14]。式中,yijk是第i个品种或基因型在第j个环境中的第k次重复的观测值,μ为总平均值,αi为第i个品
6、种的主效应,βj为第j个环境的主效应,倍加性参数λn为第n个主成分分析的特征值,γin是第n个主成分的基因型主成分得分,δjn是第n个主成分的环境主成分得分,n是模型主成分分析中主成分因子轴的总个数,θij为提取p个主成分后余下的残差,εijk为试验误差。AMMI模型分析方法具体参照文献[2,14]进行。对品种与环境的互作作用模式采用AMMI1和AMMI2双标图直观地表示:AMMI1双标图,X轴表示基因型与环境的平均值(本研究
7、具体是指各个品种、地点的平均产量),Y轴表示品种和地点的IPCA1值;AMMI2双标图,X轴表示品种和地点的IPCA1值,Y轴表示品种和地点相应的IPCA2值[3-6,14-15]。对于各品种的稳定性和各环境试点的鉴别力分别采用参数Dg、De进行评判,该参数表示特定基因型或环境在IPCA空间中离坐标原点的欧式距离[2-3,6,13-17];基因型的D值越小表明品种越稳定,环境的D值越大表明环境对品种的鉴别力越强。数据分析采用唐启义等[18]的DPS数据处理系统进行计算。8、rgb(51,51,51);font-family:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily
8、rgb(51,51,51);font-family:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily
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