生物统计数量遗传或生统

如何使用GGE分析品种稳定性

2018-02-01  本文已影响4人  育种数据分析之放飞自我

GGE Biplot介绍

GGE(genotype main effects and genotype × environment interaction)双标图能够同时考虑G和GE,可以有效地评价品种、试点和划分生态区域,已广泛应用于不同作物品种,GenStat统计分析软件最早由洛桑试验站开发,历史悠久,并且不断的更新,始终活跃在生物统计学技术的最前沿。GGE biplot在Genstat中是基于菜单操作的,简单方便,因此在多环境试验中应用较多。R语言中的GGEBiplot包也可以做GGE分析,但是它不能分析缺失数据,而缺失数据在农业生成中经常遇到,因此GGE双标图更多的使用GenStat进行分析

双标图应用领域:

数据

本篇数据同上一篇《如何使用AMMI模型评价品种稳定性 》所使用数据一样,在后台回复“AMMI”下载数据链接。

现有18个品种(G1 ~ G9),9个地点(e1 ~ e9),观测值为每个品种在每个地点的BLUP值(或者平均值)。

image.png

模型选择

在模型中选择GGE Biplot对话框,在Y-variate中导入产量数据,在Genotype中导入品种数据,在Environments中导入地点数据。点击Run,运行模型。

image.png

结果解读

Which-Won-Where View,哪个品种哪个环境中是最好的

image.png

结果解读:
这张图主要是按照品种与环境的互作来说明各地点产量最高的品种,以及对地点的生态区划分。

Environmental Vector View,环境之间的关系

结果解读:

image.png

Discriminating Ability VS Representativeness View,区分力和代表性

理想的试验点应该具备两个条件:一是对参试品种有较强的区分能力(线段长),二是对目标生态区有较强的代表性

本图一个显著的特征是它增加了两条直线,其中带箭头的直线为平均环境轴(Average Environment Axis),通过平均环境(箭头前面的圆圈)和中心点的连线。
结果解读:

image.png

Mean vs Stability View,最优地点

结果解读:

image.png

Mean vs Stability View,最优品种

image.png

参考文献

严威凯. 双标图分析在农作物品种多点试验中的应用[J]. 作物学报, 2011,

关注我们

生物统计与数量遗传学公众号
上一篇下一篇

猜你喜欢

热点阅读