植物育種實用知識點

1、植物育種用育種值

不少人在用配合力，配合力和育種值的區別是應該認真思考的一個問題，如何在植物育種中使用育種值，來自動物育種的成功應用，更來自數量遺傳學知識本身。在某種程度上，育種值是一般配合力的更科學更牢靠應用，博思公司提供的《配合力分析與BLUP育種值分析的結果比較.pdf》，可以很清楚的看到這一點。

如果您從事植物育種，沒有聽說過“植物育種用育種值”，建議了解；如果您在用一般配合力育種，建議嘗試育種值。

BLUP育種值模型（線性混合模型）采用了育種值構建而不是一般配合力+特殊配合力，是值得思考的一個問題。

提倡“植物育種用育種值”不是否定配合力，是提升配合力的使用。

2、方差分析缺區問題

缺區問題很復雜，不同的試驗設計都會遇到這個問題，認為用線性混合模型就可以解決問題的想法不可靠，客觀上存在缺區到什么程度，不能進行方差分析的臨界問題，從品種試驗來說，品種不種出來，誰都不知道它會長成啥樣，這不是線性混合模型能解決的問題，也是估計法要注意的，缺區導致模型中相關效應平均數無法計算，可以作為是否能進行方差分析的一個考察條件，該考察條件得到了SAS9.1 ANOVA過程的驗證。

3、品種穩定性適宜性問題

品種布點試驗區域試驗，花錢多，解決的問題，主要是品種穩定性和適宜性問題。在比較了多種穩定性方法后，我們推薦相對平均偏差RSD這個基本統計量。該方法簡單到甚至都不好意思說是一種數據分析方法，但是RSD可以準確地衡量品種布點試驗中，品種間的穩定性優劣，如果你擔心RSD比較的科學性，盡可以跟任何一種穩定性分析方法的結果去對比。

品種適宜性問題，從我們比較的結果來看，立足試驗中的地點效應去衡量品種適宜性，這樣的分析思想更可靠，比如環境指數。穩定性分析方法不牢靠，各種圖示沒有意義。

4、遺傳力問題

遺傳力，這個概念是錯誤的，應該是遺傳率。從遺傳率公式可以準確理解其實質。構建在錯誤概念“遺傳力”基礎上的各種方法公式都應慎重考慮其育種實用性和育種價值。

5、一次重復的多點試驗如何進行方差分析

一次重復，其實并沒有重復，所以無法計算得到試驗隨機誤差,將地點當成區組，把多點試驗縮為單因素隨機完全區組進行統計分析。

6、沒有重復的多點試驗如何進行方差分析

n個材料安排在v個不同地點，進行產量試驗，沒有設置重復，使用單因素隨機區組（增廣設計）進行數據分析，用試驗中的對照來充當考察品種，估計試驗誤差。這樣安排多點品種試驗，省錢、高效、又可以保證高的試驗質量，多年數據還可以考察穩定性、適宜性，是個不錯的經營策略，會是個趨勢。

7、BLUP混合線性模型不是萬能的

BLUP僅是一套數據分析的方法，甚至可以說成就是解了個方程組，線性混合模型的應用要點不在于算法的更科學更復雜，而在于構建的模型是不是更符合要解決問題的內在規律。主張植物育種值采用BULP育種值模型（BS模型），一來是因為動物育種已經用育種實際成效驗證了其有效性，二來，就是基于基因加性效應選擇的育種值線性模型，目前來看更符合育種選擇規律。

在動植物育種領域，不利用系譜的BLUP混合線性模型，沒有價值。