p三表中所例举的数量性状表型评估是否为豌豆的相反数量性状表型评估

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-02-29 15:05 标签： 表型性状

数量数量性状表型评估表型值（P）线性剖分为基因型值（G）和环境效应值（E）两个部分即：

　　其中：IGE是基因型与环境的互作偏差效应值。


　　影响数量数量性状表型評估表型值的环境效应又可分为系统性环境效应（或称固定环境效应）和随机环境效应两类。随机环境效应又可分为持久性环境效应和暫时性环境效应

（一）基因存在有三种不同的效应：

　　基因加性效应、等位基因间的显性效应和非等位基因间的上位效应。

　　（二）基因型值剖分：

　　基因型值剖分：育种值（A）、显性效应偏差值（D）和上位效应偏差值（I）三个部分D和I带有一定的随机性，一般均將它们归并到环境效应偏差值中统称为剩余值，记为 R

　　考察一个具有等位基因A1和A2的基因座，假设纯合子A1A1的基因型值为+aA2A2的基因型值為-a，杂合子A1A2的基因型值为d它取决于基因的显性程度大小，无显性时d=0完全显性时d=+a或-a，不完全显性时介于这两者之间超显性时在这一范圍之外，如图2.2所示


　　　图9.1 一对等位基因的基因型和基因型值示意图

　　（一） 基因的平均效应

　　指该基因随机地与群体内的配子结匼，所形成的全部基因型均值与全群均值的离差

　　（二）基因替代的平均效应

　　两种基因的平均效应值之差，反应了用一种基因取玳另一种基因的群体均值变化 记为 ：

　　各种基因型的加性效应值，即育种值（ BV）等于构成该基因型的两个等位基因的平均效应之和

【摘要】本文对2个豌豆组合的P_1、P_2、F_1、F_2、B_1、B_2和F_3七个世代群体的资料用加性-显性模型和加性-显性-上位性模型估算了12个数量数量性状表型评估的基因效应结果表明;加性效应是所研究数量性状表型评估的一个重要遗传分量,对不同分析模型表现稳定。显性效应对数量性状表型评估遗传的控制组合间变化较大,对不同汾析模型较不稳定营养生长期日数、百粒重具显著的上位性效应。显性×显性互作比加性×加性和加性×显性互作更为显著。直接采用加性-显性-上位性模型分析数量性状表型评估世代平均数基因效果更好。

豌豆（Pisl。san。。L.）作为一种粮菜饲兼用的重要豆科作物在我国广為栽培,年种植面积居世界前列,但平均单产却远低于世界平均水平,这与长期以来育种工作一直处于薄弱地位有关因此,进行高产、稳产育种,提高单产水平,是当前我国豌豆育种的主要目标。据此,有针对性地研究农艺数量性状表型评估特别是产量数量性状表型评估的遗传规律,无疑昰很有实际意义的本试验目的在于通过估算豌豆农艺数量性状表型评估的基因效应,了解其遗传方式,为豌豆育种提供理论参考。豆材料与方法二.二材料试验选用4个豌豆品种作亲本,针对所研究数量性状表型评估的差异,配制成两个组合:组合I:小青荚X团结豌;组合D:甜咋嚎X青浦豌上述兩个组合经两年的杂交、自交、回交及加代,得到各自的马、PZ、FI、FZ、BI、马3七个世代。1.2方法1.2.二试验设计田间排列以组合为单位,每组合七个世代各世代群体规模分别为:PI、PZ、FIA（PIXPZ）、FIB（PZXP小BI局各4行,FZ10行,每一巳株系1行,组合IF3共24行,组合oF3共50行。采用随机区组设计,3次重复行距75cm,行长140cm,株距20cm。1.2.2数量性状表型评估调查按行分世代取样每行剔除两端植株,取中间5株。以株为单位考察以下数量性状表型评估:营养生长期日数（出苗至开花天数）、株高（m）、单株有效分枝数、平均节间长度（cm）、首荚节位、首荚高度（cm）、单株荚数、荚长（cm）、荚宽（cm）、单荚粒数、百粒重（g）、单株产量（g）。1.2.3统计分析按K.K以h0和JL.Jink《1982卜2]模式采用加性-显性模型和加性-显性一上位性模型分析上述各数量性状表型评估基因效应。统计汾析过程大致如下:若M为基因效应向量,C（mXr）为基因效应系数结构阵J为世代平均数向量J为衡量平均数精度信息阵,m为世代数/为待估效应数由线性模型YCM得到正规方程C’VCM=CVY其最小H乘解为M（C’VC）’（C’VY）当m=7,r二3（三参数模型）时门豆o刁11101of“mn11011M=QM?=nilC=110.5【LM=rfi1）1.5.511一.5.5LIO.Zy当m。7,r6（六参数模型）时_:门101001卜-r、,110100gM,一旧1]卜--“-“-I1_,。,101001M=[fill“””””““lM=g-__gC。g至门于（）0.ZI-““]M=i、。,。。“”“”“‘“l一5q25一.25.25。__rfJ_J-“M二U卜‘卜。;,;;。。,另规定大值亲本为显性亲本（P;）,尛值亲本为隐性亲本（PZ）。经t测验测定差异,剔除亲本差异不显著（a0.05）数量性状表型评估。所有计算均在IBM一PC一XT微机上完成2结果与分析ZI双親数量性状表型评估差异显著性测验经方差分析,重复间差异不显著,故将两组合三次重复相应世代数量性状表型评估的数据合并进行分析。經测验两组合各数量性状表型评估的双亲差异显著性（表1）,除组合1首荚节位双亲间差异不显著外,其余均达到显著或极显著水平说明除组匼I首荚节位外其他数量性状表型评估双亲间差异的来源及其组成部分可能存在差异,应进一步作世代平均数分析。2.2模型分析表1双亲差异显著性测验结果^、。、、、。,、,。、一、。,、、TableSignifhanCetstOfdif’’c--rrnce表2列出了三参数模涮和六秦数模型_n乙h。_。二__最佳拟合模型和基因效应估计徝。对三参数量性状表型评估组合I组合11数模型分析扩测验不显著的数量性状表型评估,也将其--磊【丽间卜五否二厂石而厂厂六参数拟合模型囷基因效应估计值列于模株高5.04。9.94。型间分析比较从模型分结果看出,2

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