6期 章元明等：数量性状分离分析的精确度及其改善途名 789 组随机区组设计更能有效地减少试验误差。 通过近5年的工作，已从利用单株资料)发展到利用家系平均数资料[]：从利用单个分 离世代，发展到利用多个分离世代的联合.1o,1;从未设置重复的试验~1o.1]发展到设置 重复的试验，从1对主基因+多基因-1发展到了2对主基因+多基因~13]，从参数估 计的EM算法-1拓展到了迭代条件EM(IECM)算法2.1。以上这些发展均只是从一个方 面考虑的。本文一方面是对以前工作的总结，更重要的方面是同时结合上述提高数量性状分 离分析精度的三种途径而提出的一种适合低遗传力和误差较大性状的分析方法，以便提高其 分析精度。为此，本文提出利用P1、F1、P、B2、B2:和F2:家系重复试验的联合分离分析 花。 2利用P1、F、P2、B、B2,和E家系试验的联合分离分析 2.1试验设计 利用家系进行遗传试验一般采用随机区组设计。但当家系数较多时，随机区组的区组太 大控制误差的效果可能不佳，可考虑采用不完全区组设计，其中格子设计较好。但格子设计 安排的家系数受平方数限制且环境效应矫正较复杂，其应用也受限制。若供试家系数能被区 组容量整除且重复2一4次时，可采用简单广义格子设计方法口。近来一些研究者常采用重 复内分组随机区组设计。由于这种设计也属不完全区组设计，特别适用于供试样本为随机样 本的情形，这时假定分组后的每组家系均为总体代表性样本，组间应无显著差异，若存在显 著差异，应为环境误差，可予以剔除。设将家系群体供试家系随机分为α组，每组有b个家 系，每家系设置c个重复，按重复内分组随机区组设计，每一重复种b小区。若数据单位为 小区时，数量性状x的数学模型为： x=μ+a+Y十(a)十P,a十 其中，4为群体平均数；a,为第i组的效应，服从N(0,)；Y为重复效应，组与重复间的互 作效应(a)w~N(0,后)；B,为第i组内第j个家系的效应，服从N(0,):试验误差随机 变量e~N(0,2)。 若数据单位为小区内单株，其数学模型为： x出=4+a+Y+(a)a+月0+(3)a+⊙出 其中，()与以小区为数据单位的同义，可检测组内家系间的差异显著性：⊙m~ N(0,)为小区内株间差异。最后，仍以小区平均数为单位进行分析。误差方差通过方差分 析提供，以此估计二阶遗传参数。 若组间差异显著，则剔除组效应a:后进行以下分析。若家系间差异不显著，则分析到此 为止。 2.2基本假定与遗传模型 数量性状混合遗传分析基本假定参见文献.]。根据文献[6~的方法，可推导出1对主基 因(A)、2对主基因(B)、多基因(C)、1对主基因十多基因(D)和2对主基因+多基因(E)五 类24种遗传模型的迭代公式和遗传参数表达式。其推导方法与文献.们相似，但因群体成分 分布遗传构成的差异，致使迭代公式、约束条件数和约束条件方程组与其他供试群体和试验 设计的情误均有较大的不同。本文着眼点还在于从减少试验误差以提高遗传分析精度出发， 提出家系重复试验的数量性状混合遗传分析方法。为节省篇幅，只列出利用P、F1、P 组随机区组设计更能有效地减少试验误差! 通过近 "年的工作#已从利用单株资料$%&发展到利用家系平均数资料$’& (从利用单个分 离世代$%#’&发展到利用多个分离世代的联合$)#*+#*,& (从未设置重复的试验$%-*+#*,&发展到设置 重复的试验$**& #从 *对主基因.多基因$%-*+&发展到了 ,对主基因.多基因$**-*/& #从参数估 计的 01 算法$2-*+&拓展到了迭代条件 01340516算法$*,#*/& !以上这些发展均只是从一个方 面考虑的!本文一方面是对以前工作的总结#更重要的方面是同时结合上述提高数量性状分 离分析精度的三种途径而提出的一种适合低遗传力和误差较大性状的分析方法#以便提高其 分析精度!为此#本文提出利用 7*89*87,8:*;,8:,;,和 9,;/家系重复试验的联合分离分析 法! < 利用 =>8?>8=<8@>;<8@<;<和 ?<;A家系试验的联合分离分析 ,B* 试验设计 利用家系进行遗传试验一般采用随机区组设计!但当家系数较多时#随机区组的区组太 大控制误差的效果可能不佳#可考虑采用不完全区组设计#其中格子设计较好!但格子设计 安排的家系数受平方数限制且环境效应矫正较复杂#其应用也受限制!若供试家系数能被区 组容量整除且重复 ,-C次时#可采用简单广义格子设计方法$*C& !近来一些研究者常采用重 复内分组随机区组设计!由于这种设计也属不完全区组设计#特别适用于供试样本为随机样 本的情形#这时假定分组后的每组家系均为总体代表性样本#组间应无显著差异#若存在显 著差异#应为环境误差#可予以剔除!设将家系群体供试家系随机分为 D组#每组有 E个家 系#每家系设置 F个重复#按重复内分组随机区组设计#每一重复种 DE小区!若数据单位为 小区时#数量性状 GHIJ的数学模型为K GHIJL M. NH. OJ. 3NO6HJ. PI3H6. QHIJ 其中#M为群体平均数(NH为第 H组的效应#服从 R3+#S, N6(OJ为重复效应#组与重复间的互 作效应3NO6HJ- R3+#S, NO6(PI3H6为第 H组内第 I个家系的效应#服从 R3+#S, P6(试验误差随机 变量 QHIJ- R3+#S, 6! 若数据单位为小区内单株#其数学模型为K GHIJTL M. NH. OJ. 3NO6HJ. PI3H6. 3PO6IJ3H6. UHIJT 其中#3PO6IJ3H6与以小区为数据单位的 QHIJ同义#可检测组内家系间的差异显著性(UHIJT￾R3+#S, V6为小区内株间差异!最后#仍以小区平均数为单位进行分析!误差方差通过方差分 析提供#以此估计二阶遗传参数! 若组间差异显著#则剔除组效应 NH后进行以下分析!若家系间差异不显著#则分析到此 为止! <B< 基本假定与遗传模型 数量性状混合遗传分析基本假定参见文献$2#)& !根据文献$2-)&的方法#可推导出 *对主基 因 3W68,对主基因3:68多基因3568*对主基因.多基因3X6和 ,对主基因.多基因306五 类 ,C种遗传模型的迭代公式和遗传参数表达式!其推导方法与文献$%#)&相似#但因群体成分 分布遗传构成的差异#致使迭代公式8约束条件数和约束条件方程组与其他供试群体和试验 设计的情况均有较大的不同!本文着眼点还在于从减少试验误差以提高遗传分析精度出发# 提出家系重复试验的数量性状混合遗传分析方法!为节省篇幅#只列出利用 7*89*87,8 2期 章元明等K数量性状分离分析的精确度及其改善途径 %’) 万方数据