导读:本文包含了基因型环境互作论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:西北水地春小麦,基因型,环境互作,产量稳定性
基因型环境互作论文文献综述
王存忠[1]（2019）在《西北水地春小麦基因型与环境互作及其产量稳定性探讨》一文中研究指出对于水地春小麦在进行栽培过程中,小麦栽培环境以及植物基因型之间具有内在的关联性。西北地区具备适宜春小麦存活以及生长的独特区域环境,并且体现为多样的生态环境以及较大的小麦产能波动。在此前提下,对于西北地区栽植水地春小麦应当能够明确当地环境与春小麦基因型的联系,确保水地春小麦可以达到更为稳定的小麦产量状态。(本文来源于《农业开发与装备》期刊2019年08期）
林元震[2]（2019）在《林木基因型与环境互作的研究方法及其应用》一文中研究指出我国是全球第一大木材进口国和第二大木材消费国,木材对外依存度已连续多年超过50%。然而,我国每公顷森林年均生长量约为林业发达国家水平的一半,这说明我国林木育种水平与林业发达国家相比仍有较大差距。因此,加强林木的规模化试验与精准遗传评估,通过林木良种的精确选育与推广对提高我国人工林的生产力水平具有重要意义。基因型与环境互作是林木规模化试验与精准遗传评估的重要环节之一。基因型与环境互作(G×E)是指基因型的相对表现在不同环境下缺乏稳定性,表现为不同环境下基因型排序变化或基因型间差别不恒定。现有研究证实,林木G×E很普遍且通常很大,要找到具有广泛适应性的优良基因型往往较困难。由于G×E会减小遗传力和遗传增益,因此了解G×E效应及其驱动环境因子,对育种设计、良种选育和种苗配置至关重要。本文归纳了目前研究G×E的主流分析方法(包括因子分析法、BLUP-GGE联合分析法)和遗传力的估算方法,也比较了这些G×E分析方法(包括稳定性分析、B型遗传相关、AMMI分析、GGE双标法、因子分析法和BLUP-GGE联合分析法)的优缺点,其次综述了全球重要经济树种(湿地松、火炬松、欧洲云杉、巨桉、辐射松、花旗松,等)近年来在生长性状(胸径、树高、材积,等)、形质性状(通直度、分枝角度、分枝大小,等)和材性性状(木材密度、弹性模量,等)的G×E研究进展,进而讨论了林木G×E的环境驱动因子及其应对策略,最后针对林木G×E研究新方法开发、加强多性状的G×E分析以及将基因组选择融入G×E分析方面对未来研究方向提出建议:1)新的林木遗传分析模型与G×E分析的联合应用; 2)林木多环境、多性状的G×E的模式和幅度; 3)特定环境的林木基因组育种值的精准估计。(本文来源于《林业科学》期刊2019年05期）
陈朝阳,魏建伟,陈淑萍,彭海成,谢俊良[3]（2019）在《黄淮海夏玉米品种籽粒产量基因型与环境互作分析》一文中研究指出为客观准确评价多点鉴定试验中玉米新品种丰产性、稳产性和适应性以及试点辨别力和代表性,探明适合黄淮海夏玉米多点鉴定试验基因型与环境互作分析方法。本研究借助AMMI模型和GGE双标图分析方法对2017年黄淮海夏玉米新品种多点鉴定试验中10个不同基因型品种在15个不同生态环境下的品种丰产性和稳定性进行分析,并对试点环境辨别力和代表性进行综合评价。结果表明:基因型效应、环境效应和基因型与环境互作均达到了极显着差异,基因型与环境互作是产量变异的主要来源。‘衡玉1587’和‘衡玉321’综合表现较好,属于丰产性、稳定性和适应性均较好的品种。‘伟科702’稳定性较好但丰产性较差,‘浚单20’丰产性较好且具有较强的适应性,可以在适宜地区推广种植。河北深州和山东德州具有较强辨别力和代表性,‘衡玉1587’和山东德州分别是理想品种和理想试点。AMMI模型和GGE双标图分析结果基本一致,两种方法优势互补,可以用来作为分析基因型与环境互作的理想工具。(本文来源于《分子植物育种》期刊2019年08期）
党照,张建平,王利民[4]（2018）在《基因型与环境及其互作效应对胡麻产量及品质的影响》一文中研究指出运用联合方差和AMMI模型对11个胡麻新品系在6个地点的产量、含油率、亚麻酸、亚油酸、油酸、棕榈酸和硬脂酸的表现及稳定性进行了研究。结果表明:环境及环境和基因型互作效应对胡麻产量及品质有显着影响且影响的大小不同。对产量影响的大小为环境>交互作用>基因型;含油率为:环境>基因型>交互作用;亚麻酸为:环境>基因型>交互作用;亚油酸为:环境>交互作用>基因型;油酸为:交互作用>环境>基因型;棕榈酸为:交互作用>环境>基因型;硬脂酸为:环境>交互作用>基因型。通过稳定性参数可以看出,99012-3产量、亚麻酸稳定性最好;200617-8的含油率稳定性最好;09162的棕榈酸、硬脂酸稳定性最好;988-1的油酸稳定性最好;9894-4的亚油酸稳定性最好。(本文来源于《中国作物学会油料作物专业委员会第八次会员代表大会暨学术年会综述与摘要集》期刊2018-11-19）
邢德,李琪,张景晓[5]（2019）在《壳白长牡蛎基因型与环境互作(G×E)效应分析》一文中研究指出为探索壳白长牡蛎品系的壳色性状和生长性状的基因型与环境互作(G×E)效应,利用巢氏设计构建全同胞家系,每个家系分成两组分别在乳山和荣成海域进行养殖。利用线性混合模型和REML法分析11月龄壳白长牡蛎生长性状和壳色性状的遗传力及G×E效应。采用最佳线性无偏预测法(BLUP法)估计壳高和L~*两个性状的育种值,并通过加权获得综合育种值来筛选优良家系。结果显示,乳山组和荣成组的壳白长牡蛎生长和壳色性状的遗传力不同,分别为(0.14±0.08)～(0.62±0.18)和(0.01±0.03)～(0.78±0.19),可能存在尺度效应。以不同环境为固定效应,综合两个环境计算出的生长和壳色性状的遗传力为(0.02±0.02)～(0.51±0.09),然而由于部分全同胞家系缺失和模型不收敛的原因,估计模型中未包括母本/共同环境效应和显性效应,上述遗传力估计值偏高。本研究中生长和壳色性状在两个环境间的遗传相关为(–0.47±0.40)～(0.75±0.18),均小于0.8,表明壳白长牡蛎品系的生长和壳色性状都具有明显的重排效应,壳白长牡蛎品系其选育需要针对不同的养殖环境培育不同适应性的选育家系。综合育种值排名前20的个体其家系来源比例表明,家系G1和G21对于乳山海域表现出特殊的适应性,而家系G4、G22和G5对荣成海域环境具有特适性,家系G2则对两个环境具有普适性。研究为壳白长牡蛎品系的良种选育提供了重要的参考依据。(本文来源于《水产学报》期刊2019年02期）
徐建平,王汉臣,胡殿明[6]（2018）在《基因型和环境互作在食用菌育种中的潜力和应用》一文中研究指出与动植物育种目标类似,食用菌育种的目标是利用菌株和种群的天然表型变异来繁育满足人们需求的优良栽培品种。要进行高效的食用菌育种,既需要了解菌株自然的基因型和表型的变异,也需要一套能够结合所需基因和性状的育种方法。笔者简要说明基因型和环境互作(genotype-environment interactions,GEI)是食用菌育种时应考虑的关键因素的理由,并阐述通过改进实验设计来准确评估GEI的方法。以香菇(Lentinula edodes)、金针菇(Flammulina velutipes)和双孢蘑菇(Agaricus bisporus)为例,探讨了有效利用GEI不仅可以得到新的基础生物学数据,而且可以培育出食用菌新品种。这些新知识和品种不仅可以满足特定地区的栽培需求,而且可减少食用菌菌株的退化。(本文来源于《食用菌学报》期刊2018年02期）
卢万鸿,齐杰,李鹏,罗建中[7]（2018）在《桉树无性系生长性状的基因型与环境互作初步研究》一文中研究指出针对桉树人工林造林树种单一以及华南地区台风和病虫害对桉树人工林产量影响严重等问题,开发测试并推出新无性系对解决这些问题尤为重要。本研究对15个桉树新无性系在5种立地条件下的生长表现进行了分析,并对生长性状的基因型与环境互作效应做了定性分析。测试无性系的生长表现显示,无性系1409在所有立地中的表现均优良且稳定,无性系1406和1407在多个试验点的表现优良。这3个无性系在不同的立地条件下表现出较为稳定的生长优势,其广泛的适应性表明其具有潜在的推广价值。来自5种立地条件的无性系生长性状的方差分析显示,测试无性系在无性系、立地及无性系与立地互作水平均存在显着的差异(P<0.01),主要原因在于这5种立地条件的温湿度、降雨量和土壤类型均存在较大差异。该结果也说明了进行无性系多立地条件测试的重要性,尤其是针对华南地区不同的立地类型。测试无性系胸径和树高的重复力都很高(0.972和0.964),表明其虽然在不同的环境条件下存在生长差异,但其生长表现还是具有很高的稳定性。本研究结果在一定程度上可为桉树无性系的选优、中试甚至推广决策的制定提供一些借鉴。(本文来源于《桉树科技》期刊2018年02期）
胡尊红,王沛琦,杨谨,郭丽芬,吴郁青[8]（2018）在《利用AMMI模型分析红花花瓣产量性状的基因型与环境互作》一文中研究指出基因型与环境的互作效应(G·E)决定作物在多生态环境中产量性状的稳定性,研究红花G·E互作效应对花瓣产量稳定性的影响有重要意义。采用随机区组试验设计,选用7个红花品种,4个试验点,3次重复,测定各品种花瓣产量,运用AMMI模型对红花品种的基因型、环境及G·E互作效应进行了分析。基因型、环境及G·E互作效应均达到极显着水平,基因型占总变异的15.94%、环境效应占16.29%,G·E互作效应占47.64%,表明G·E互作效应对产量变化的影响远大于基因型和环境。互作效应主成分计算出基因型稳定性参数(Dg),顺序为‘YN1805’>‘YN2057’>‘YN512’>‘YN495’>‘YN1959’>‘YN2527’>‘弥渡红花’(CK)。运用AMMI模型有效地解释了红花品种产量性状的基因型、环境和G·E互作效应。根据产量、稳定性参数及AMMI模型分析结果,高产而又稳定的品种有‘YN1805’和‘YN2057’,高产而又不稳定的品种有‘YN512’和‘YN1959’,不高产也不稳产的品种有‘YN495’、‘YN2527’和‘弥渡红花’(CK)。在红花生产中,应选用产量高、适应性强的品种。(本文来源于《分子植物育种》期刊2018年09期）
段强,田静,曹纬楠,武禹安,李杰[9]（2018）在《菲律宾蛤仔生长性状基因型与环境互作研究》一文中研究指出为研究菲律宾蛤仔Ruditapes philippinarum基因型和环境的相作效应,采用双列杂交方法构建了AA、AB、BB、BA 4个基因型家系遗传材料,分别在不同温度、盐度和养殖环境条件下养殖30~45 d,以壳长生长为指标分析基因型与环境互作遗传效应。结果表明:基因型与温度互作遗传效应中,温度对基因型存在显着影响(P<0.05),在20、24、28℃水温下,壳长生长由大到小分别为BB>BA>AB>AA,BA>AB>AA>BB,AA>BA>AB>BB,但温度与基因型互作效应不显着(P>0.05);基因型与盐度互作遗传效应中,盐度对基因型存在显着影响(P<0.05),在20、25、30盐度下,AA家系生长均显着快于BA、AB和BB家系(P<0.05),各盐度下壳长生长均依次为AA>AB>BA>BB,但盐度与基因型互作效应不显着(P>0.05);在室外土池、室内循环水槽、室内水桶3种养殖环境下,环境对壳长生长存在显着影响(P<0.05),各家系生长速度均为室外土池>室内循环水>室内水桶,环境对基因型也存在显着影响(P<0.05),各环境条件下BA、AA、AB家系生长速度均显着快于BB家系(P<0.05),壳长生长由大到小依次为AA>AB>BA>BB,且养殖环境和基因型的交互作用也存在显着影响(P<0.05),采用线性回归法对蛤仔4个基因型与养殖环境互作进行数据分析,得出了不同基因型的壳长增长率对环境的响应方法,回归系数所确定的各基因型对环境变化反应的灵敏程度顺序为BB>AB>BA>AA。本研究结果为蛤仔遗传育种工作提供了参考依据。(本文来源于《大连海洋大学学报》期刊2018年02期）
党照,张建平,赵利,王利民[10]（2017）在《基因型与环境及其互作效应对胡麻主要农艺性状的影响》一文中研究指出运用联合方差和AMMI模型对11个胡麻新品系在6个地点的产量、株高、工艺长度、分枝数、单株果数、每果粒数、千粒质量和单株生产力的表现及稳定性进行研究。结果表明:环境及环境和基因型互作效应对胡麻主要农艺性状有显着影响且对各农艺性状影响的大小不同。对产量影响的大小为环境>交互作用>基因型;对株高的影响:环境>基因型>交互作用;对工艺长度的影响:环境>基因型>交互作用;对分枝数的影响:环境>交互作用>基因型;对单株果数的影响:交互作用>环境>基因型;对每果粒数的影响:交互作用>环境>基因型;对千粒质量的影响:环境>交互作用>基因型;对单株生产力的影响:环境>交互作用>基因型。通过稳定性参数可以看出,‘0569-14’产量稳定性最好;‘2004M1-15-1-1-1’的株高和工艺长度稳定性最好;‘0559-15’的分枝数、单株果数和单株生产力稳定性最好;‘1S×外6’的每果粒数稳定性最好;‘113×81A350’的千粒质量稳定性最好。(本文来源于《西北农业学报》期刊2017年09期）
基因型环境互作论文开题报告
（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：
我国是全球第一大木材进口国和第二大木材消费国,木材对外依存度已连续多年超过50%。然而,我国每公顷森林年均生长量约为林业发达国家水平的一半,这说明我国林木育种水平与林业发达国家相比仍有较大差距。因此,加强林木的规模化试验与精准遗传评估,通过林木良种的精确选育与推广对提高我国人工林的生产力水平具有重要意义。基因型与环境互作是林木规模化试验与精准遗传评估的重要环节之一。基因型与环境互作(G×E)是指基因型的相对表现在不同环境下缺乏稳定性,表现为不同环境下基因型排序变化或基因型间差别不恒定。现有研究证实,林木G×E很普遍且通常很大,要找到具有广泛适应性的优良基因型往往较困难。由于G×E会减小遗传力和遗传增益,因此了解G×E效应及其驱动环境因子,对育种设计、良种选育和种苗配置至关重要。本文归纳了目前研究G×E的主流分析方法(包括因子分析法、BLUP-GGE联合分析法)和遗传力的估算方法,也比较了这些G×E分析方法(包括稳定性分析、B型遗传相关、AMMI分析、GGE双标法、因子分析法和BLUP-GGE联合分析法)的优缺点,其次综述了全球重要经济树种(湿地松、火炬松、欧洲云杉、巨桉、辐射松、花旗松,等)近年来在生长性状(胸径、树高、材积,等)、形质性状(通直度、分枝角度、分枝大小,等)和材性性状(木材密度、弹性模量,等)的G×E研究进展,进而讨论了林木G×E的环境驱动因子及其应对策略,最后针对林木G×E研究新方法开发、加强多性状的G×E分析以及将基因组选择融入G×E分析方面对未来研究方向提出建议:1)新的林木遗传分析模型与G×E分析的联合应用; 2)林木多环境、多性状的G×E的模式和幅度; 3)特定环境的林木基因组育种值的精准估计。
（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。
基因型环境互作论文参考文献
[1].王存忠.西北水地春小麦基因型与环境互作及其产量稳定性探讨[J].农业开发与装备.2019
[2].林元震.林木基因型与环境互作的研究方法及其应用[J].林业科学.2019
[3].陈朝阳,魏建伟,陈淑萍,彭海成,谢俊良.黄淮海夏玉米品种籽粒产量基因型与环境互作分析[J].分子植物育种.2019
[4].党照,张建平,王利民.基因型与环境及其互作效应对胡麻产量及品质的影响[C].中国作物学会油料作物专业委员会第八次会员代表大会暨学术年会综述与摘要集.2018
[5].邢德,李琪,张景晓.壳白长牡蛎基因型与环境互作(G×E)效应分析[J].水产学报.2019
[6].徐建平,王汉臣,胡殿明.基因型和环境互作在食用菌育种中的潜力和应用[J].食用菌学报.2018
[7].卢万鸿,齐杰,李鹏,罗建中.桉树无性系生长性状的基因型与环境互作初步研究[J].桉树科技.2018
[8].胡尊红,王沛琦,杨谨,郭丽芬,吴郁青.利用AMMI模型分析红花花瓣产量性状的基因型与环境互作[J].分子植物育种.2018
[9].段强,田静,曹纬楠,武禹安,李杰.菲律宾蛤仔生长性状基因型与环境互作研究[J].大连海洋大学学报.2018
[10].党照,张建平,赵利,王利民.基因型与环境及其互作效应对胡麻主要农艺性状的影响[J].西北农业学报.2017