[发明专利]一种杉木优良个体的选择方法无效

专利信息
申请号: 201310058606.6 申请日: 2013-02-01
公开(公告)号: CN103229693A 公开(公告)日: 2013-08-07
发明(设计)人: 边黎明;郑仁华;施季森;陈金慧;杨立伟 申请(专利权)人: 南京林业大学
主分类号: A01G23/00 分类号: A01G23/00;A01G7/00
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 邱兴天
地址: 210037 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 杉木 优良 个体 选择 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及林木育种技术领域,特别涉及一种杉木优良个体的选择方法。

背景技术

目前,杉木优良单株常按表现型进行选择的,而表现型是基因型和环境相互作用的结果,良好的表现型取决于由环境引起的位置效应和遗传因素,它能不能传递到后代以及有多大的强度是未知的,因此单凭表现性的优劣来决定后代的好坏和建立高世代种子园是十分困难的。在杉木高世代育种中,目前主要以表型选择为主,不能真正选出遗传上优良的个体,最佳线性无偏预测的最重要优点是所有来源于多世代遗传测定的数据都能被整合到一个分析中,在所有世代中最佳线性无偏预测的育种值被调整后来解释在随后的育种循环中逐渐增加的遗传平均值,并且是在同一个水平上来进行预测,这样就可以不考虑候选个体的世代,在考虑亲缘关系的同时可只根据最佳线性无偏预测育种值来进行选择,即在第1个育种循环中通过表型选择表现优良的个体也可能包括在第2、3和4个育种循环的育种群体中,子代中表现优良的个体也可以被选择到育种群体中。在选择指数中,2个或2个以上具有很高正相关性状只要取其中的一个进行计算即可。因为对于一个性状的选择将对另外具有很高遗传相关的性状产生很强的间接增益,在这些性状上分配较高的权重系数在数学上没有任何意义,并且把2个或2个以上具有很高正相关性状计算得到的选择指数通常会产生很小的遗传价值的增益。根据育种值和选择指数得到的优良个体往往会集中在一些表现好的家系上,这使得遗传多样性大大减小。尤其对于遗传力介于0.1至0.2的这些性状,在决定遗传价值上来源于子代测定的家系表现是最有用的,因为遗传力低的性状由于个体树之间的变异受环境影响较大,个体树表现通常给予一个较小的权重来预测它的育种值。

发明内容

发明目的:针对现有技术中存在的不足,本发明的目的就是提供一种杉木优良个体的选择方法,为筛选生长量大、木材品质表现稳定和抗逆性强的杉木高世代种子园中的优良家系和子代个体,挖掘良种潜力提供可行的方法。

技术方案:为了实现上述发明目的,本发明采用的技术方案为:

一种杉木优良个体的选择方法,包括以下步骤:

(1)测定杉木经济性状;

(2)利用基于空间分析方法估计空间残差方差与空间自相关、限制性极大似然法估计遗传方差和最佳线性无偏预测杉木个体育种值的混合线性模型方法,分析杉木经济性状的遗传变异、遗传控制和性状间的遗传相关,预测杉木每个个体每个性状的育种值;

(3)根据杉木的多性状指数选择公式,选出杉木生长与材性在遗传上兼优的优良个体;多性状指数选择公式如下:

Ii=0.7a^i1+0.3a^i2]]>

式中,Ii是基因型i的选择指数值;0.7和0.3分别是杉木生长性状和材性性状的权重;和是基因型i每个性状的最佳线性无偏预测育种值。

步骤(1)中,所述的主要经济性状包括树高、胸径、木材基本密度、木材微纤丝角度、木材红心材率和偏心率。

步骤(2)中,具体过程如下:

(1)数据整理与标准化,使数据符合正态分布;

(2)空间分析;空间分析模型如下:

Y=Xb+Zf+ξ+η

其中,Y是数据向量,固定效应向量为均值向量,b和f是随机效应向量,X和Z是观测值与随机效应相对应的设计矩阵,ξ是空间随机误差自变量向量,η是随机残差向量;

(3)遗传参数估计,利用限制性极大似然法估计方差分量,并根据各方差组分计算遗传力、遗传相关;

(4)育种值计算,建立亲缘关系矩阵,根据计算得到的家系方差和环境方差计算育种值,公式为:

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