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Multi-Environment Evaluation and Genotype ×Environment Interaction Analysis of Sorghum [<i>Sorghum bicolor</i>(L.) Moench] Genotypes in Highland Areas of Ethiopia
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作者 Amare Seyoum Zigale Semahegn +12 位作者 Amare Nega Sewmehone Siraw Adane Gebereyhones Hailemariam Solomon Tokuma Legesse Kidanemaryam Wagaw Temesgene Terresa Solomon Mitiku Yirgalem Tsehaye Moges Mokonen Wakjira Chifra Habte Nida Alemu Tirfessa 《American Journal of Plant Sciences》 2020年第12期1899-1917,共19页
Sorghum [<i><span style="font-family:Verdana;">Sorghum bicolor</span></i><span style="font-family:Verdana;"> (L.) Moench] is a high-yielding, nutrient-use efficient, a... Sorghum [<i><span style="font-family:Verdana;">Sorghum bicolor</span></i><span style="font-family:Verdana;"> (L.) Moench] is a high-yielding, nutrient-use efficient, and drought tolerant crop that can be cultivated on over 80 per cent of the world’s agricultural land. However, a number of biotic and abiotic factors are limiting grain yield increase. Diseases (leaf and grain) are considered as one of the major biotic factors hindering sorghum productivity in the highland and intermediate altitude sorghum growing areas of Ethiopia. In addition, the yield performance of crop varieties is highly influenced by genotype × environment (G × E) interaction which is the major focus of researchers while generating improved varieties. In Ethiopia, high yielding and stable varieties that withstand biotic stress in the highland areas are limited. In line with this, the yield performance of 21 sorghum genotypes and one standard check were evaluated across 14 environments with the objectives of estimating magnitude G </span><span style="font-family:Verdana;">× E interaction for grain yield and to identify high yielder and stable genotypes across environments. The experiment was laid out using Randomized Complete Block Design with three replications in all environments. The combined analysis of variance across environments revealed highly significant differences among environments, genotypes and G × E interactions of grain yield suggesting further analysis of the G × E interaction. The results of the combined AMMI analysis of variance indicated that the total variation in grain yield was attributed to environments effects 71.21%, genotypes effects 4.52% and G × E interactions effects 24.27% indicating the major sources of variation. Genotypes 2006AN7010 and 2006AN7011 were high yielder and they were stable across environments and one variety has been released for commercial production and can be used as parental lines for genetic improvement in the sorghum improvement program. In general, this research study revealed the importance of evaluating sorghum genotypes for their yield and stability across diverse highland areas of Ethiopia before releasing for commercial production.</span> 展开更多
关键词 g × e interaction Additive Main effect and Multiplicative interaction (ammi) genotype and genotype by environment (gge) genotypes & Stability
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基于AMMI模型的品种稳定性分析 被引量:216
2
作者 张泽 鲁成 向仲怀 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 1998年第3期304-309,共6页
AMMI模型发展了分析基因型与环境互作的统计方法,但缺乏度量品种稳定性的定量指标。本文提出一个度量品种稳定性的新参数D_i。实例分析表明,D_i与生态价方法和稳定性方差法的分析结果有很好的一致性。讨论了AMMI模型在分析品种稳定性方... AMMI模型发展了分析基因型与环境互作的统计方法,但缺乏度量品种稳定性的定量指标。本文提出一个度量品种稳定性的新参数D_i。实例分析表明,D_i与生态价方法和稳定性方差法的分析结果有很好的一致性。讨论了AMMI模型在分析品种稳定性方面的意义以及应用新参数时应注意的问题。 展开更多
关键词 ammi模型 基因型 环境 互作 稳定性 育种
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AMMI模型及其在作物区试数据分析中的应用 被引量:70
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作者 王磊 杨仕华 +1 位作者 谢芙贤 唐启义 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 1997年第1期39-46,共8页
作物品种区域化试验是品种繁育推广不可缺少的重要环节.区试中品种的基因型和环境交互作用的存在使区试数据的分析非常棘手.加性主效应和乘积交互作用模型(简称 AMMI 模型)是分析区试数据新的一类模型,与常规的方差分析模型和线性回归... 作物品种区域化试验是品种繁育推广不可缺少的重要环节.区试中品种的基因型和环境交互作用的存在使区试数据的分析非常棘手.加性主效应和乘积交互作用模型(简称 AMMI 模型)是分析区试数据新的一类模型,与常规的方差分析模型和线性回归模型相比,该模型应用范围更广而且更有效.本文将着重介绍和讨论 AMMI 模型和用于表达 AMMI 分析结果的图形工具双标图(bi-plot),然后对1995年的南方稻区早籼中熟组区试数据进行 AMMI 分析.实例分析显示 AMMI 模型不仅是分析区试数据非常有效的工具,而且可以帮助我们深入了解基因型和环境交互作用. 展开更多
关键词 区试 基因型和环境交互作用 特殊适应性 ammi 模型 双标图
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作物品种区试数据分析的主效可加互作可乘模型(AMMI)图形 被引量:48
4
作者 王磊 杨仕华 +1 位作者 沈希宏 谢芙贤 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1998年第2期18-23,共6页
对一些常用的主效可加互作可乘模型(AMMI)图形作了介绍,有助于利用AMMI模型对品种区试数据的分析。
关键词 品种区试 基因型 环境互作 ammi模型 ammi图形
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水稻品种区域试验的AMMI模型分析 被引量:25
5
作者 杨仕华 沈希宏 +1 位作者 王磊 谢芙贤 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 1998年第4期422-426,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 区域试验 ammi模型 水稻 基因型 环境
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用AMMI模型分析玫瑰品种产花量的稳定性 被引量:41
6
作者 李艳艳 丰震 赵兰勇 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1761-1766,共6页
【目的】研究玫瑰(Rosa rugosa Thunb.)不同品种单株产花量的年度稳定性问题。【方法】选用13个玫瑰品种,采用随机区组试验设计,4次重复,每小区10~12株,连续两年测定各品种的单株产花量,应用AMMI(additive main effects and multiplica... 【目的】研究玫瑰(Rosa rugosa Thunb.)不同品种单株产花量的年度稳定性问题。【方法】选用13个玫瑰品种,采用随机区组试验设计,4次重复,每小区10~12株,连续两年测定各品种的单株产花量,应用AMMI(additive main effects and multiplicative interaction,又称为主效可加互作可乘)模型对连续两年的单株产花量的基因型、环境和基因型与环境(G×E)互作进行了探讨。【结果】基因型、环境及G×E互作的平方和分别占总平方和的65.610%、12.352%、22.038%,均达极显著水平,而误差仅占2.75×10-17%,参试品种的单株产花量在500~1500g;AMMI双标和排序图表明,紫云、玉盘、唐紫、唐粉、紫枝玫瑰、朱龙游空与2006年的环境互作为正,而与2007年的环境互作为负;赛西子、唐红、西子、紫芙蓉、朱紫双辉、紫雁、香刺果与2007年的环境互作为正,与2006年的环境互作为负。AMMI品种适应性分析显示,朱龙游空、唐紫和赛西子具有最佳适应性。【结论】AMMI模型很好地解释了玫瑰品种产量性状的基因型效应、环境效应和G×E互作效应。根据分析结果可以得出以下结论,单株产花量高且稳定的品种有西子、紫芙蓉和赛西子(1200~1800g),相对稳定的品种有玉盘、唐粉、紫枝玫瑰、紫云、紫雁和朱紫双辉(800~1150g),高产但较不稳定的品种有唐紫和朱龙游空(1700~2600g),产量低也不稳定的品种是唐红和香刺果(500~600g)。 展开更多
关键词 玫瑰 稳定性 g×e互作 ammi模型
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AMMI模型在马铃薯品种区试中的适用性分析 被引量:12
7
作者 杨志平 何凤发 +2 位作者 王季春 唐道彬 吕长文 《西南农业大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第2期322-325,共4页
应用AMM I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,AMM I模型可解释基因型与环境之间的互作。通过AMM I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... 应用AMM I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,AMM I模型可解释基因型与环境之间的互作。通过AMM I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。 展开更多
关键词 ammi模型 基因型与环境互作 双标图 稳定性与适应性
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应用AMMI模型评价马铃薯品种的稳定性和适应性 被引量:17
8
作者 杨志平 何凤发 +2 位作者 王季春 唐道彬 吕长文 《中国马铃薯》 2006年第1期11-15,共5页
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。 展开更多
关键词 ammi模型 基因型与环境互作 双标图 稳定性与适应性
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应用AMMI模型分析云南保山烤烟物理性状的基因与环境互作 被引量:6
9
作者 宋淑芳 周冀衡 +4 位作者 张一扬 李强 程昌新 杨应明 沈晗 《江西农业学报》 CAS 2014年第12期1-6,共6页
目的:研究云南保山烤烟不同品种物理性状在不同环境条件下的适应性和稳定性。方法:将云南保山3个烤烟常栽品种种植在3个海拔高度的2种土壤上,采用完全随机设计,每个品种设3次重复,每小区50-60株,应用AMMI模型对烤烟物理性状的进行基... 目的:研究云南保山烤烟不同品种物理性状在不同环境条件下的适应性和稳定性。方法:将云南保山3个烤烟常栽品种种植在3个海拔高度的2种土壤上,采用完全随机设计,每个品种设3次重复,每小区50-60株,应用AMMI模型对烤烟物理性状的进行基因、环境和基因与环境(G×E)互作分析。结果:各因素对各物理性状指标都有极显著的影响,环境效应〉基因效应〉G×E互作效应。填充值、叶面密度主要受基因影响,叶长、叶宽、含梗率主要受环境效应影响。G×E互作对梗重、含梗率、综合得分的影响显著,其主成分因子IPCA1的F值均达极显著水平,分别解释了相应G×E互作变异总平方和的98.71%、95.72%、99.99%;叶面密度与海拔呈极显著的正相关,开片度、含梗率、填充值与海拔呈极显著的负相关。K326的烟叶物理可用性最高但稳定性最差,Y87可用性最低稳定性居中,Y99可用性居中但稳定性最好;箐桥对烟叶各品种物理性状的影响力最大,双河最小,公平居中。结论:在本试验范围区域内,烟叶物理性状受G×E互作效应影响极显著。从物理性状看,K326对环境条件最为敏感,适合在中等海拔区种植,Y87、Y99对环境条件的敏感性较弱,在高、低海拔区域均能种植并能获得物理可用性较高的烟叶。 展开更多
关键词 烤烟 物理性状 稳定性 g×e互作 ammi模型
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AMMI模型在油菜品种区域试验中的应用 被引量:12
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作者 张体刚 李芝凡 +1 位作者 胥岚 蒙大庆 《四川农业大学学报》 CSCD 1999年第2期172-175,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 油菜 区域试验 AMII模型 品种
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基于AMMI模型的区域试验玉米新品种的稳定性和适应性评价 被引量:10
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作者 陈浪 覃成 +2 位作者 罗希榕 英敏 杨恩琼 《农技服务》 2011年第4期411-413,424,共4页
以2009年贵州省玉米新品种区域试验C组各承试点的产量为资料,应用AMMI(additive main effects and multiplicative interaction,又称为主效可加互作可乘)模型对小区产量的基因型、环境和基因型与环境(G×E)互作进行了探讨。结果表明... 以2009年贵州省玉米新品种区域试验C组各承试点的产量为资料,应用AMMI(additive main effects and multiplicative interaction,又称为主效可加互作可乘)模型对小区产量的基因型、环境和基因型与环境(G×E)互作进行了探讨。结果表明:AMMI模型很好地解释了玉米新品种产量性状的基因型效应、环境效应和G×E互作效应。根据AMMI双标图和分析结果可以得出以下结论:小区产量高且稳定的品种有C2、C6和C8(10.689~11.433kg),相对稳定的品种有C7、C10和CK(10.071~10.594kg),高产但较不稳定的品种有C3和C4(10.571~11.055kg),产量低也不稳定的品种是C1、C5和C9(9.543~10.157kg);试点E1、E5和E2的分辨力较强,E6、E7和E3的分辨力较弱。 展开更多
关键词 玉米 稳定性 适应性 g×e互作 ammi模型 分辨力
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基于AMMI模型分析凡纳滨对虾选育家系基因型与环境互作效应
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作者 钱佳慧 胡志国 刘建勇 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期44-51,共8页
为选育出具有广适性和适应某一特定环境的凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)家系,实验采用巢式交配设计建立了凡纳滨对虾选育家系,并从中选出7个体质量性状优良的家系进行主效可加互作可乘模型(AMMI)分析,得出7个凡纳滨对虾选育家系体... 为选育出具有广适性和适应某一特定环境的凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)家系,实验采用巢式交配设计建立了凡纳滨对虾选育家系,并从中选出7个体质量性状优良的家系进行主效可加互作可乘模型(AMMI)分析,得出7个凡纳滨对虾选育家系体质量基因型与环境互作效应。结果表明,凡纳滨对虾7个家系的基因型与环境互作效应(G×E)达极显著水平(P<0.01);G×E效应平方和占总平方和的20.608%,家系效应平方和占总平方和的12.814%,环境效应平方和占总平方和的64.289%,说明家系体质量差异受环境效应影响显著,此外环境与基因型互作效应对体质量也存在影响,且影响力大于家系效应;基于双标图AMMI模型分析和稳定性参数分析,家系G2产量较高,为12.90g,但G2对环境的选择能力以及依赖性较强,不适合广泛推广;G6产量为9.00g,与G2相比虽然产量稍低,但其家系稳定性较高,对环境选择能力以及依赖性较弱,适合在多种类型环境下养殖,因此G6为中产、稳定、广适应性的家系,其基因型适合新品系的选育及推广;通过AMMI模型双标图功能形态分析,G11在E1环境中体质量最高产,适合与在E1环境下推广;G2在E2环境中最高产,适合在E2环境下推广;G5在E3环境中体质量最高产,适于在E3环境下推广。 展开更多
关键词 凡纳滨对虾 ammi模型 基因型 环境 互作效应
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水稻品种区域试验的品种×环境互作及其与气候因子的关系 被引量:38
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作者 沈希宏 杨仕华 +1 位作者 谢芙贤 王磊 《中国水稻科学》 CAS CSCD 北大核心 2000年第1期31-36,共6页
利用 AMMI模型分析了 1 997年南方水稻区试华南早籼组的数据 ,并着重探讨了 G×E互作与气候的相互关系 ,解释气候对 G×E互作的影响 ,以鉴别并利用具有有利 G×E互作的品种。分析结果表明 ,气候因子中主要是秧田期的日照和... 利用 AMMI模型分析了 1 997年南方水稻区试华南早籼组的数据 ,并着重探讨了 G×E互作与气候的相互关系 ,解释气候对 G×E互作的影响 ,以鉴别并利用具有有利 G×E互作的品种。分析结果表明 ,气候因子中主要是秧田期的日照和抽穗灌浆期的降雨影响参试地点的产量水平 ;而影响 G×E互作的主要气候因子是气温 ,其次是 展开更多
关键词 g×e互作 ammi模型 区域试验 水稻 气候因子
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优质油菜新品种(系)的稳定性和适应性分析 被引量:12
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作者 王瑞 李加纳 +2 位作者 唐章林 张学昆 谌利 《西南农业大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2003年第1期45-47,共3页
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... 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。 展开更多
关键词 油菜 新品种 稳定性 适应性 产量 ammi模型 基因型 环境互作 双标图
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基因型和环境及其互作对我国冬小麦部分品质性状的影响 被引量:31
15
作者 郭世华 王洪刚 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期45-51,共7页
为了解基因型、环境及其互作对我国冬小麦品质性状的影响,选择北方冬播麦区有代表性的65个小麦品种(系),分别在6个省份的11个地点种植,对其部分品质性状进行了分析。结果表明,品质指标在不同小麦品种(系)以及不同地点之间存在极显著差异... 为了解基因型、环境及其互作对我国冬小麦品质性状的影响,选择北方冬播麦区有代表性的65个小麦品种(系),分别在6个省份的11个地点种植,对其部分品质性状进行了分析。结果表明,品质指标在不同小麦品种(系)以及不同地点之间存在极显著差异;品质性状间相比,基因型(G)对籽粒硬度、环境(E)对千粒重、G×E互作对SDS沉淀值的影响较大。用AMM I模型(主效可加互作可乘)对基因型和环境互作的影响进行分析,G×E互作程度比较大的试点有北京、济南和徐州,比较小的为临汾试点,其中籽粒硬度和SDS沉淀值G×E互作程度较大的为北京和泰安试点,籽粒蛋白质G×E互作程度较大的为济南、烟台和徐州试点,千粒重G×E互作程度较大的为北京和徐州试点。不同品种的不同品质指标有不同的适宜地区,对于籽粒硬度,品种95(6)161、烟475在北京有较好的适宜性,原冬971在泰安有较好的适宜性;HS97-1、秦麦11的籽粒蛋白质含量在烟台、徐州有较好的适宜性;对于千粒重,农大3308、临旱917在北京,晋农218在济南,HS97-1在运城,中梁88303在烟台,豫农95027在徐州有好的适宜性;对于SDS沉淀值来说,中梁93646、中梁88303在北京,99G 46、中91162在石家庄,L 2-503、99G 66在泰安,农大3383在运城,郑SP 2027、临汾125在周口、徐州有好的适宜性。 展开更多
关键词 冬小麦 品质 基因型与环境互作 ammi模型
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利用主效可加互作可乘模型对我国冬播麦区小麦蛋白质含量基因型与环境互作的分析 被引量:4
16
作者 张艳 何中虎 +1 位作者 王磊 周桂英 《华北农学报》 CSCD 北大核心 2000年第z1期31-35,共5页
利用主效可加互作可乘模型对全国冬播麦区 4 8个小麦主栽品种和优良品系在 15个地区于 1995~ 1996年度种植的多点试验数据蛋白质含量进行分析 ,结果表明 ,AMMI模型解释G×E互作明显优于线性回归模型。通过AMMI1模型双标图可以看出... 利用主效可加互作可乘模型对全国冬播麦区 4 8个小麦主栽品种和优良品系在 15个地区于 1995~ 1996年度种植的多点试验数据蛋白质含量进行分析 ,结果表明 ,AMMI模型解释G×E互作明显优于线性回归模型。通过AMMI1模型双标图可以看出蛋白质含量在品种和地点间的变异程度 ,找出稳定性较好的品种。在AMMI2模型双标图上对每一地点很容易找出蛋白质含量互作最大的品种。通过计算地点的IPCA值与环境因子的相关系数 。 展开更多
关键词 ammi模型 蛋白质含量 g×e互作 双标图 环境因子
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利用双标图分析作物区试数据 被引量:27
17
作者 王磊 MclarenCG 杨仕华 《生物数学学报》 CSCD 1997年第S1期557-563,共7页
品种区试中品种的基因型和环境存在着交互作用(G×E),使区试数据的分析比较棘手.主效可加和互作可乘模型(简称AMMI模型)是分析区试数据的一新类模型,与常规的方差分析模型和线性回归模型相比,这一方法应用范围广而且更有效... 品种区试中品种的基因型和环境存在着交互作用(G×E),使区试数据的分析比较棘手.主效可加和互作可乘模型(简称AMMI模型)是分析区试数据的一新类模型,与常规的方差分析模型和线性回归模型相比,这一方法应用范围广而且更有效.而双标图(biplot)不仅是解释AMMI分析结果的直观有效的工具,而且可以帮助我们选择分析数据的合适模型.本文以95年南方水稻区试单季晚粳组数据为例,对AMMI模型及双标图作一扼要介绍,给出双标图的一些新的性质和用途,和一种可用于产量预测的双标图. 展开更多
关键词 区试 基因型和环境交互作用 特殊适应性 ammi模型 双标图.
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利用双标图分析基因型和环境交互作用 被引量:32
18
作者 王磊 C.G.Mclaren 杨仕华 《科技通报》 1997年第5期281-286,共6页
在作物的品种区域化试验中,品种的基因型和环境(G×E)交互作用越来越受到重视.一种新的非常有效的分析G×E交互作用模型是加性主效应和乘积交互作用模型(简称AMMI模型),而双标图(biplot)是解释AMMI... 在作物的品种区域化试验中,品种的基因型和环境(G×E)交互作用越来越受到重视.一种新的非常有效的分析G×E交互作用模型是加性主效应和乘积交互作用模型(简称AMMI模型),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.本文对AMMI模型及双标图作一扼要介绍,并选用1995年南方水稻区试单季晚粳组数据作为实例,给出了两种新的双标图,以帮助我们更深入地了解G×E交互作用. 展开更多
关键词 基因型 环境 交互作用 作物 双标图 品种试验
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家蚕品种最适环境片区的划分 被引量:2
19
作者 张泽 鲁成 向仲怀 《蚕业科学》 CAS CSCD 1998年第3期175-179,共5页
对家蚕品种最适环境片区划分进行了研究,初步得到如下结果:参试的8个地区可以划分为两个环境片区。第一个环境片区包括四川、重庆和浙江;第二个环境片区包括陕西、山东、安徽、湖北和镇江;第一个环境片区的最适基因型是品种B;第二... 对家蚕品种最适环境片区划分进行了研究,初步得到如下结果:参试的8个地区可以划分为两个环境片区。第一个环境片区包括四川、重庆和浙江;第二个环境片区包括陕西、山东、安徽、湖北和镇江;第一个环境片区的最适基因型是品种B;第二个环境片区的最适基因型是品种C。如果在各环境片区推广相应最适基因型比在所有地区只推广品种C,则全区平均万蚕收茧量可提高2.1%。 展开更多
关键词 家蚕 品种 基因型 环境 ammi模型 环境片区分析
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双交组合农艺性状的ADAA模型及其分析方法 被引量:4
20
作者 许自成 朱军 《Acta Genetica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2000年第3期247-256,共10页
根据双交组合方式的交配设计,运用Cockerhaln广义遗传模型的建模原理,提出了适用于分析作物农艺性状的加性-显性-上位性模型(ADAA模型),推导了不同世代群体的遗传效应分量。采用不同世代对双交组合ADAA模型及... 根据双交组合方式的交配设计,运用Cockerhaln广义遗传模型的建模原理,提出了适用于分析作物农艺性状的加性-显性-上位性模型(ADAA模型),推导了不同世代群体的遗传效应分量。采用不同世代对双交组合ADAA模型及其缩减的AD模型进行蒙特卡罗模拟比较,结果表明:采用 MINQUE( 1)法可以无偏估计各遗传方差分量,采用 AUP法能够有效地预测各遗传效应值。分析ADAA模型的世代数以不少于3个(亲本、单交F和双交F1)为宜,分析缩减的AD模型则只需2个世代(亲本和双交F1)即可。在考虑上位性效应的情形下,根据亲本及其杂交组合遗传效应的无偏预测值,提出了预测双文组合农艺性状杂种优势的新方法。最后对基因型×环境互作和杂种优势互作离差等有关问题进行了讨论。 展开更多
关键词 双交设计 农艺性状 杂种优势预测 ADAA模型
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