导读:本文包含了互作效应模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:凡纳滨对虾,AMMI模型,基因型,环境
互作效应模型论文文献综述
钱佳慧,胡志国,刘建勇[1]（2016）在《基于AMMI模型分析凡纳滨对虾选育家系基因型与环境互作效应》一文中研究指出为选育出具有广适性和适应某一特定环境的凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)家系,实验采用巢式交配设计建立了凡纳滨对虾选育家系,并从中选出7个体质量性状优良的家系进行主效可加互作可乘模型(AMMI)分析,得出7个凡纳滨对虾选育家系体质量基因型与环境互作效应。结果表明,凡纳滨对虾7个家系的基因型与环境互作效应(G×E)达极显着水平(P<0.01);G×E效应平方和占总平方和的20.608%,家系效应平方和占总平方和的12.814%,环境效应平方和占总平方和的64.289%,说明家系体质量差异受环境效应影响显着,此外环境与基因型互作效应对体质量也存在影响,且影响力大于家系效应;基于双标图AMMI模型分析和稳定性参数分析,家系G2产量较高,为12.90g,但G2对环境的选择能力以及依赖性较强,不适合广泛推广;G6产量为9.00g,与G2相比虽然产量稍低,但其家系稳定性较高,对环境选择能力以及依赖性较弱,适合在多种类型环境下养殖,因此G6为中产、稳定、广适应性的家系,其基因型适合新品系的选育及推广;通过AMMI模型双标图功能形态分析,G11在E1环境中体质量最高产,适合与在E1环境下推广;G2在E2环境中最高产,适合在E2环境下推广;G5在E3环境中体质量最高产,适于在E3环境下推广。(本文来源于《海洋学报》期刊2016年08期）
温娜,王景安,刘仲齐[2]（2015）在《利用AMMI模型分析稻米镉含量的基因型与环境互作效应》一文中研究指出以湖南推广种植的10个早稻和8个晚稻品种为基因型材料,在安全区、轻微度和轻度污染区选择4个试验点进行试验,通过AMMI模型研究基因型与环境互作效应对稻米Cd积累量及其稳定性的影响。结果表明:土壤Cd污染程度和生长季节对稻米的Cd积累量均有显着影响,污染区晚稻品种的稻米Cd超标率明显高于早稻;基因型对早稻稻米的Cd含量具有极显着影响,因而可通过选择种植稻米含量低且遗传稳定性好的低积累品种来降低稻米的Cd积累量;环境对晚稻稻米Cd积累量的影响占主导效应,可通过分析品种地点的互作效应来确定低积累品种的适宜推广区域。稳定性参数Di值的计算明晰了稻米Cd积累量的稳定性,对于正确指导低积累品种的推广应用具有重要意义。(本文来源于《农业环境科学学报》期刊2015年05期）
马爱军,王新安[3]（2012）在《基于AMMI模型分析大菱鲆选育家系基因型与环境互作效应》一文中研究指出为选育具有普适性的优良家系和适于某一特定环境的优良大菱鲆家系,实验以大菱鲆选育F2的10个优良家系为材料,利用随机区组设计,将其推广到5个不同的实验点进行养殖实验,采用主效可加互作可乘模型(AMMI)分析方法,分析大菱鲆选育家系基因型与环境互作效应。结果显示,家系和环境互作效应(G×E)的平方和占总平方和的10.82%,达到极显着水平(P<0.01),其对产量差异的影响大于家系基因型间对产量差异的影响,为家系效应的1.44倍;综合双标图AMMI模型分析和稳定性参数分析,家系G5和G8的产量较高,分别为844.796和868.888 g,稳定性参数也最小,分别为1.154 975和2.668 016,属于高产、稳产、广适应性较好的家系,其基因型适于新品系(或新品种)选育;通过双标图分析,5个实验点可被分为3组,E3为一组,E5为一组,E1、E2和E4为一组。家系G6的产量为851.768 g,在环境E3条件下最高产,适于在E3条件下推广;家系G10的产量为911.664 g,在环境E5条件下最高产,适于在E5条件下推广;而G2的产量为784.764 g,在环境E1、E2和E4条件下最高产,适于在环境E1、E2和E4条件下推广。(本文来源于《水产学报》期刊2012年11期）
王军,郭二虎,袁峰,杨慧卿,王青水[4]（2010）在《基于AMMI模型分析谷子基因型与环境互作效应》一文中研究指出利用AMM I模型及双标图,对2007年西北春谷区谷子早熟及中晚熟组区域试验各品种基因型与环境互作效应进行探讨,并对参试品种的稳定性和试验地点的判别力进行了评价。结果表明:g7(02-567)、g8(06-218)、G1(太选3号)和G3(长农38号)属高产稳产型品种;宁夏西吉县种子公司(e3)和山西省农业科学院高寒作物研究所(e4)对早熟谷子品种判别力较强,辽宁省水土保持研究所(E3)和山西省农业科学院谷子研究所(E6)对中晚熟谷子品种判别力较强,这些地点是鉴定谷子品种稳定性比较理想的地方。(本文来源于《河北农业科学》期刊2010年11期）
李武,谢德意,段峥峥,赵元明[5]（2010）在《基于AMMI模型分析棉花基因型与环境互作效应》一文中研究指出应用AMM I模型,对2008年河南省春棉区域试验9个试验点共13个品种的基因型与环境间的互作进行了探讨。结果表明:鲁棉21和济隆棉6号2个品种的稳定性比较较好;西华试验点具有较强的棉花品种判别力,是鉴定棉花品种稳定性比较理想的地方。(本文来源于《河北农业科学》期刊2010年04期）
杨贵春,刘海龙,刘淑莲,王世发,张宇航[6]（2008）在《基于AMMI模型的糖甜菜基因型和环境互作效应的分析》一文中研究指出运用AMMI模型,分析了2003年全国甜菜品种区试18个试验点8个品种(基因型)的稳定性和环境的判别力,结果表明:(1)ZD302、ZD209具有较好的品种稳定性;(2)新疆的和静与塔城试点具有较强的糖甜菜品种判别力,是鉴定甜菜品种(基因型)稳定性较为理想的地区。(本文来源于《中国糖料》期刊2008年03期）
陈新红,刘凯,王志琴,杨建昌[7]（2006）在《水稻水氮互作效应与产量模型研究》一文中研究指出以武育粳3号和汕优63为材料,采用盆栽试验研究了不同生育时期土壤水分与氮素营养的互作效应,并建立了土壤水分和施氮量互作与产量关系的模型。结果表明,土壤水分和氮素营养对水稻生长有明显的互作效应,其效应的大小因土壤水分胁迫程度、施氮量、水稻生育时期不同而有较大差异;全生育期、抽穗前土壤水分胁迫条件下水稻产量呈下降趋势,在一定氮肥水平(M N、HN)下轻度土壤水分胁迫(Ψso il≥-20 kPa),对产量的影响无显着差异;结实期进行适当的土壤水分胁迫(Ψso il≥-25 kPa)与氮肥(M N、HN)处理,可达到节水而不减产的目的;严重土壤水分胁迫(Ψso il≤-50 kPa)不论在何种氮肥水平下,均使水稻产量降低,高氮水平下影响更显着;在全生育期,抽穗前和结实期进行土壤水分处理,最适施氮量均表现为随土壤水分胁迫程度的加重而减少的趋势。(本文来源于《西北农林科技大学学报(自然科学版)》期刊2006年09期）
陈小玲,陈代文,张克英,余冰[8]（2004）在《酶制剂对不同饲料原料营养价值的互作效应模型研究》一文中研究指出试验进行4个代谢试验,分别研究NSP酶对小麦、玉米、麦麸、豆粕养分利用率的影响。每个代谢试验均采用3因素2次回归正交组合设计,3个因素分别为小麦中添加的木聚糖酶、β-葡聚糖酶和纤维素酶;豆粕中添加的纤维素酶、果胶酶和甘露聚糖酶;玉米中添加的木聚糖酶、纤维素酶和β-葡聚糖酶;麦麸中添加的纤维素酶、木聚糖酶和β-葡聚糖酶。各NSP酶设5个添加水平,木聚糖酶:0、835、3200、5565、6 400 U/kg(1U的定义为在50℃、pH5.3条件下,1min水解木聚糖产生1μmol木糖所需(本文来源于《中国畜牧兽医学会动物营养学分会——第九届学术研讨会论文集》期刊2004-08-01）
陈小玲[9]（2004）在《酶制剂对不同饲料原料营养价值的互作效应模型研究》一文中研究指出本试验采用Sibbald代谢能测定方法，进行四个代谢试验，分别研究NSP酶对小麦，玉米，麦麸，豆粕养分利用率的影响。每个代谢试验均采用叁因素二次回归正交组合设计，叁个因素为各饲料中叁种主要NSP相应的分解酶。小麦中NSP主要为木聚糖，β-葡聚糖和纤维素，添加的酶种为木聚糖酶，β-葡聚糖酶和纤维素酶：豆粕中NSP主要为纤维素，果胶和甘露聚糖，添加的酶种为纤维素酶，果胶酶和甘露聚糖酶；玉米中NSP主要为木聚糖，纤维素和β-葡聚糖，添加的酶种为木聚糖酶，纤维素酶和β-葡聚糖酶；麦麸中NSP主要为纤维素，木聚糖和β-葡聚糖，添加的酶种为纤维素酶，木聚糖酶和(β-葡聚糖酶。各NSP酶设5个添加水平(木聚糖酶：0，835，3200，5565，6400U／kg；β-葡聚糖酶：0，21，80，139，160U／kg；纤维素酶：0，209，800，1392，1600U／kg；果胶酶：0，313，1200，2087，2400u／kg；甘露聚糖酶：0，522，2000，3478，4000U／kg)。每一个代谢试验选用102只健康的成年艾维茵肉公鸡，随机分为18个处理，其中一个处理采用饥饿法测定内源养分的排泄量。除零水平组设4个重复外，其余各处理组设6个重复，每个重复1只鸡。结果显示： (1) 添加NSP酶可以改善饲料养分利用率和能值。在NSP酶组合最适添加水平时，小麦、豆粕、玉米、麦麸饲料原料的干物质，粗蛋白质真利用率以及能值均有不同程度地提高。小麦加酶分别提高蛋白质和干物质的真利用率为35.56％和8.23％；AME、AME_n、TME、TME_n分别提高21.02％、17.46％、17.98％、23.38％；豆粕加酶分别提高蛋白质和干物质的真利用率为2.63％和4.20％；AME、AME_n、TME、TME_n分别提高17.68％、13.75％、12.55％、13.52％；玉米加酶分别提高干物质的真利用率为4.74％；AME、AME_n、TME、TME_n，分别提高2.28％、4.01％、2.18％、3.88％；麦麸加酶分别提高蛋白质和干物质的真利用率为64.88％和10.60％；提高AME、AME_n、TME、TME_n分别为9.48％、5.34％、8.46％、6.46％。 (2) 各饲料原料养分利用率随NSP单酶制剂添加水平的改变呈二次曲线变化，回归分析表明，不同饲料种类及同一饲料不同考察指标，NSP酶最适组合和添加水平存在差异。如对于小麦TMEn，每kg小麦添加木聚糖酶、纤维素酶、β-葡聚糖酶分别为1998U、1422U、112U；对于麦麸TMEn，每kg麦麸添加木聚糖酶、纤维素酶、β-葡聚糖酶分别为4596U、1039U、62U；对于玉米TMEn，每kg玉米添加木聚糖酶、纤维素酶、β-葡聚糖酶分别为3850U、748U、44U；对于豆粕TMEn，每kg豆粕添加纤维素酶、果胶酶、甘露聚糖酶分别为171U、2189U、3778U。 (3) 酶制剂的营养价值随饲料种类与酶的添加水平变化呈动态关系。对小麦、麦麸、豆粕和玉米饲料，在相应的单酶最适组合和添加水平条件下，酶的表观能值分别为1946.90 MJ／T、689.78 MJ／T、1491.79 MJ／T、291.76MJ／T。当酶添加水平和组合发生改变时，酶的表观能值发生改变。 本试验表明，添加NSP酶能不同程度地改善饲料养分利用率和能值，其作用效果取决于NSP酶的添加水平和种类，各饲料原料养分利用率随NSP单酶制剂添加水平的改变呈二次曲线变化。饲料种类不同，考察指标不同，所需NSP酶的添加量和种类也不同。酶制剂的营养价值随饲料种类与酶的添加水平变化呈动态变化，饲料种类及酶的添加水平不同，酶的表观能值就不同。(本文来源于《四川农业大学》期刊2004-06-01）
阿布德拉芒,朱军[10]（2002）在《加性-显性-母体效应及GE互作效应遗传模型的模拟比较(英文)》一文中研究指出运用蒙特卡罗方法比较了8个亲本正反交的加性-显性-母体效应的全模型及缩减模型.当σM2和σME2存在时,检测各项遗传方差分量的功效高达97%以上.如果存在σM2和σME2而缩减模型未包括这两项效应时,除显性效应以外的各项方差分量都被高估.对于加性-显性模型,如果忽略了基因型与环境互作,σε2和σA2将被高估.当母体效应和基因型与环境互作被忽略时,将显着地增加遗传效应预测值的方差.(本文来源于《生物数学学报》期刊2002年02期）
互作效应模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以湖南推广种植的10个早稻和8个晚稻品种为基因型材料,在安全区、轻微度和轻度污染区选择4个试验点进行试验,通过AMMI模型研究基因型与环境互作效应对稻米Cd积累量及其稳定性的影响。结果表明:土壤Cd污染程度和生长季节对稻米的Cd积累量均有显着影响,污染区晚稻品种的稻米Cd超标率明显高于早稻;基因型对早稻稻米的Cd含量具有极显着影响,因而可通过选择种植稻米含量低且遗传稳定性好的低积累品种来降低稻米的Cd积累量;环境对晚稻稻米Cd积累量的影响占主导效应,可通过分析品种地点的互作效应来确定低积累品种的适宜推广区域。稳定性参数Di值的计算明晰了稻米Cd积累量的稳定性,对于正确指导低积累品种的推广应用具有重要意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
互作效应模型论文参考文献
[1].钱佳慧,胡志国,刘建勇.基于AMMI模型分析凡纳滨对虾选育家系基因型与环境互作效应[J].海洋学报.2016
[2].温娜,王景安,刘仲齐.利用AMMI模型分析稻米镉含量的基因型与环境互作效应[J].农业环境科学学报.2015
[3].马爱军,王新安.基于AMMI模型分析大菱鲆选育家系基因型与环境互作效应[J].水产学报.2012
[4].王军,郭二虎,袁峰,杨慧卿,王青水.基于AMMI模型分析谷子基因型与环境互作效应[J].河北农业科学.2010
[5].李武,谢德意,段峥峥,赵元明.基于AMMI模型分析棉花基因型与环境互作效应[J].河北农业科学.2010
[6].杨贵春,刘海龙,刘淑莲,王世发,张宇航.基于AMMI模型的糖甜菜基因型和环境互作效应的分析[J].中国糖料.2008
[7].陈新红,刘凯,王志琴,杨建昌.水稻水氮互作效应与产量模型研究[J].西北农林科技大学学报(自然科学版).2006
[8].陈小玲,陈代文,张克英,余冰.酶制剂对不同饲料原料营养价值的互作效应模型研究[C].中国畜牧兽医学会动物营养学分会——第九届学术研讨会论文集.2004
[9].陈小玲.酶制剂对不同饲料原料营养价值的互作效应模型研究[D].四川农业大学.2004
[10].阿布德拉芒,朱军.加性-显性-母体效应及GE互作效应遗传模型的模拟比较(英文)[J].生物数学学报.2002