388 作物学报 26卷 ③分23步对Lc(y旧求条件极值，用迭代方法得到分布平均数、多基因方差组分和 环境方差的估计(CM步骤)。以模型D、E为例，迭代CM,步骤是在固定多基因方差组分和 环境方差的条件下用迭代方法求分布平均数的条件极大似然估计，迭代CM:步骤是在固定 环境方差和迭代CM,步骤所获得的分布平均数条件下用迭代方法求多基因方差组分的条件 极大似然估计，迭代CM,步骤是在固定迭代CM,和CM,步骤所获得的两组估计值条件下用 迭代方法求环境方差的条件极大似然估计。模型A、B、C比较简单，只分两步进行。 ④将得到的估计值作为初始值重复进行②和③步骤，直到达到预定的精度为止。 为从A~E5类共24种模型中找出最适合于所得试验数据的模型，要按上述方法分别估 计出这5类共24种模型的成分分布参数。 13遗传模型的判定及其相应遗传参数的估计 从5类24种模型中判定最佳遗传模型的方法按Gai and W ang(1998)的方法分两步进 行。第一步根据最大熵准则，从最小41C值找出最佳的1个或几个模型第二步对初选模型 进行适合性检验，以找出最适模型。A1C值的计算、判定方法以及入选模型的适合性检验包 括Ui、U经、U、Sm irnov的2和Komogorov的D,统计量检验方法均同Gai and W ang (1998)。选定最佳遗传模型后，使用该模型下的各成分分布参数估计值估算相应的遗传参 数。以E-6模型为例说明分布平均数与一阶遗传参数的关系 =m+dt[d=m++[hku=m-d-【dua=m+2d+(1/2)[d]+(1/2)[h μ1=m+2d-(1/2)[d]+(1/2)[h5 u52=m-(1/2)[d]+(1/2)[h] 4=m-2d-(1/2)[d]+(1/2)[h 61=m+2d+(1/2)[h] μ@=m+(1/2)[h: u6=m-2d+(12)[h1 由此，采用最小二乘法可估计出m、d、[d]和[h。其它模型同理可得相应遗传参数估计值。 各世代表型方差由试验数据直接算得：极大似然估计得到的心为环境方差云、店和 店分别为B、B:和F:各成分分布方差，由多基因方差组分和环境方差构成群体的多基因 方差。=.店正，主基因方差店分别按下列公式求得 dn=d.-ha2+d-h2+u-o2+-2+ (1-02+-a)2+m-02+U加-02]+4(d。-h) (2a) (1+j-j加-0+4(d6-h)(i-j+j-0 正，=(d+h)2+(d+h)2++j)2++j加2+ (i-02+0bj)2+0+02+Um+02]+4(d.+h)(2b) (i+ja-j+)+(ds+ho)(i-j+jw+1) Gg=4[d+d6+2+(d。+j)2+(d+ja)2+(h。+)2+ (hs+02+1] (2c) 主基因遗传率h品，=G,/G和多基因遗传率品=，/。D下D-4和E-E-6模型还能把 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/www.cnkine③ 分 2～ 3 步对L C (Y ûΗ) 求条件极值, 用迭代方法得到分布平均数、多基因方差组分和 环境方差的估计(CM 步骤)。以模型D、E 为例, 迭代 CM 1 步骤是在固定多基因方差组分和 环境方差的条件下用迭代方法求分布平均数的条件极大似然估计; 迭代CM 2 步骤是在固定 环境方差和迭代CM 1 步骤所获得的分布平均数条件下用迭代方法求多基因方差组分的条件 极大似然估计; 迭代CM 3 步骤是在固定迭代CM 1 和CM 2 步骤所获得的两组估计值条件下用 迭代方法求环境方差的条件极大似然估计。模型A 、B、C 比较简单, 只分两步进行。 ④ 将得到的估计值作为初始值重复进行②和③步骤, 直到达到预定的精度为止。 为从A～ E 5 类共 24 种模型中找出最适合于所得试验数据的模型, 要按上述方法分别估 计出这 5 类共 24 种模型的成分分布参数。 1. 3 遗传模型的判定及其相应遗传参数的估计 从 5 类 24 种模型中判定最佳遗传模型的方法按 Gai and W ang (1998) [9 ]的方法分两步进 行。第一步根据最大熵准则, 从最小A IC 值找出最佳的 1 个或几个模型; 第二步对初选模型 进行适合性检验, 以找出最适模型。A IC 值的计算、判定方法以及入选模型的适合性检验包 括 U 2 1、U 2 2、U 2 3、Sm irnov 的 nW 2 和 Kolmogorov 的 D n 统计量检验方法均同 Gai and W ang (1998) [9 ]。选定最佳遗传模型后, 使用该模型下的各成分分布参数估计值估算相应的遗传参 数。以 E 26 模型为例说明分布平均数与一阶遗传参数的关系: Λ1= m + d + [d ]; Λ2= m + h+ [h ]; Λ3= m - d - [d ]; Λ4= m + 2d + (1ö2) [d ]+ (1ö2) [h ] Λ51= m + 2d - (1ö2) [d ]+ (1ö2) [ h ]; Λ52= m - (1ö2) [d ]+ (1ö2) [h ] Λ53= m - 2d - (1ö2) [d ]+ (1ö2) [ h ]; Λ61= m + 2d + (1ö2) [h ] Λ62= m + (1ö2) [h ]; Λ63= m - 2d + (1ö2) [h ] 由此, 采用最小二乘法可估计出m、d、[d ]和[h ]。其它模型同理可得相应遗传参数估计值。 各世代表型方差 Ρ 2 P 由试验数据直接算得; 极大似然估计得到的 Ρ 2 为环境方差; Ρ 2 4、Ρ 2 5 和 Ρ 2 6 分别为B1、B2 和 F2 各成分分布方差, 由多基因方差组分和环境方差构成; 群体的多基因 方差 Ρ 2 p g= Ρ 2 P - Ρ 2 mg- Ρ 2 e , 主基因方差 Ρ 2 mg分别按下列公式求得: Ρ 2 m g (B 1 ) = 1 4 (d a - ha) 2 + 1 4 (d b - hb) 2 + 1 16 [ (i - j ab) 2 + (i - j ba) 2 + (i - l) 2 + (j ab - j ba) 2 + (j ab - l) 2 + (j ba - l) 2 ] + 1 4 (d a - ha) (i + j ab - j ba - l) + 1 4 (d b - hb) (i - j ab + j ba - l) (2a) Ρ 2 m g (B 2 ) = 1 4 (d a + ha) 2 + 1 4 (d b + hb) 2 + 1 16 [ (i + j ab) 2 + (i + j ba) 2 + (i - l) 2 + (j ab - j ba) 2 + (j ab + l) 2 + (j ba + l) 2 ] + 1 4 (d a + ha) (- i + j ab - j ba + l) + 1 4 (d b + hb) (- i - j ab + j ba + l) (2b) Ρ 2 m g (F2 ) = 1 4 [d 2 a + d 2 b + i 2 + (d a + j ab) 2 + (d b + j ba) 2 + (ha + 1 2 l) 2 + (hb + 1 2 l) 2 + 1 4 l 2 ] (2c) 主基因遗传率 h 2 m g= Ρ 2 m göΡ 2 P 和多基因遗传率 h 2 p g= Ρ 2 p göΡ 2 P。D 21～D 24 和 E 21～ E 26 模型还能把 388 作 物 学 报 26 卷