" Example REML-1: Incomplete block analysis (from Cochran & Cox, Table 10.3, p. 406) " "Analysis of incomplete block design with the following models:" VCOMPONENTS [FIXED=Treats] RANDOM=Reps/Blocks CALCULATE Log = LOG(Yield) REML [PRINT=components,effects,means,stratum,v cov,monitor; PSE=diff; \ PTERMS=Reps/Blocks; METHOD=Fisher; MAXCYCLE=2] Yield,Log; SAVE=Syield,Slog
LSD least significant difference
多点的分析
One-step analysis 用单点试验的原始数据 可以假设每个点的误差相同或不同 Two-step analysis 用单点试验矫正过的数据 使用每个点估计的误差 得到每个待测材料的平均表现和稳定性 均值 GxE Stability index
合分析， 可以进行简单的方差分析
大规模大田试验的设计
国外育种的常用设计 完全区组或不完全区组试验 低级试验 – 不完全区组试验 (lattice, alpha design)

多点 每点一次重复 2-4行区 多点 每点2-4次重复 4行区
高级试验 - 完全区组试验 (RCBD)
大规模大田试验的设计
国内目前的常用设计 间比法 （每隔一定的小区放置一个或多个对照） 低级试验

多点 每点一次重复 2-4行区 多点 每点2-4次重复 4行区
高级试验

地点 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海
" Example S-C-301: Randomized Block Design" " Two treatment factors, and replications forming blocks. FACTOR Sample - sample size (0.25g or 1.00g) FACTOR Permanga - inclusion or not of the permanganate-peroxide clarification step (With or Without B)." TREATMENTS Sample*Permanga BLOCKS Block "Analysis of Variance" ANOVA [FPROB=yes] Concn
GID H1313687 H1313692 H1313680 H1313685 H1313682 H1313679 H1313681 CK1 H1313675 H1313686 H1313677 H1313676 H1313683 H1313690 H1313684 H1313678 H1313691 H1313688 H1313689 CK2
Donghui Ma VSNi Ltd. May 2014 CAAS Training
从一个简单的试验开始
Danish geneticist Wilhelm Johannsen
Johannsen studied common beans in 1903.
从一个简单的试验开始
从一个简单的试验开始
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
小区粒重（ 含水量 kg) % 3.88 14.1 4.75 17.8 5.5 19.3 5.76 18.8 4.58 17.9 4.89 15.9 3.42 16.9 8.4 17 4.94 17.8 4.79 23.1 5.28 18.5 4.71 17.9 4.9 16.5 4.59 17.4 6.18 19.2 6.13 18.6 7.19 20 5.76 19.4 5.11 21.5 6.97 19.2
从一个简单的试验开始
遗传力的定义
一般的试验在两种极端情况之间 Phenotype (P) = Genotype (G) + Environment (E) + Error. Var(P) = Var(G) + Var(E) + 2 Cov(G,E) + Var(Error)
遗传力（broad-sense heritability）的定义：
2
2 2 3ห้องสมุดไป่ตู้3 3 3
Without B
With B With B Without B Without B With B With B
1.00g
0.25g 1.00g 0.25g 1.00g 0.25g 1.00g
39.5
23.2 24.2 45.2 33 24.8 22.2
不完全区组的试验分析
组合 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
排
小区
重复
25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20



带有缺失值的试验数据分析
Mixed Models
Block! 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 Permanga! Without B Without B With B With B Without B Without B With B With B Without B Without B With B With B Sample! 0.25g 1.00g 0.25g 1.00g 0.25g 1.00g 0.25g 1.00g 0.25g 1.00g 0.25g 1.00g 23.2 24.2 45.2 33 24.8 22.2 38.6 27.2 24.6 43.1 Concn
间比法试验的分析方法
在同一行比较待测品种的性状与对照（或多个对照的均值）
的差异
没有统计上的显著性分析， 绝对差异的大小决定了选择的
品种
CV 只能粗略的用sd/mean 来估计， 国内的试验CV一般在
10-20 (对比国外同类试验，CV可以控制在5以内）
多点的试验分析采用待测材料相对对照的相对均值进行综
Blocks! 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 Reps! 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Treats! 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 1 6 11 16 21 2 7 12 17 22 3 8 13 18 23 4 9 14 19 24 5 10 15 20 25 Log 1.791759 1.94591 1.609438 2.079442 1.791759 2.772589 2.484907 2.484907 2.564949 2.079442 2.833213 1.94591 1.94591 2.197225 2.639057 2.890372 2.772589 2.564949 2.564949 2.639057 2.639057 2.70805 2.397895 2.639057 2.639057 3.178054 2.564949 3.178054 2.397895 2.079442 3.044522 2.397895 2.639057 2.397895 3.135494 2.772589 1.386294 2.484907 2.484907 2.484907 2.833213 2.302585 3.401197 2.197225 3.135494 2.70805 2.70805 3.091042 2.772589 2.944439 Yield 6 7 5 8 6 16 12 12 13 8 17 7 7 9 14 18 16 13 13 14 14 15 11 14 14 24 13 24 11 8 21 11 14 11 23 16 4 12 12 12 17 10 30 9 23 15 15 22 16 19
BLUEs and BLUPs
Fixed effect的估计是BLUEs random effects 的预测是BLUPs
KPIs
CVs
Heritability
Design Efficiencies Variance component of genetics
Variance components of Experiment Error

完全区组试验分析
ANOVA
Block! 1 1 1 1 2 Permanga! Without B Without B With B With B Without B Sample! 0.25g 1.00g 0.25g 1.00g 0.25g Concn 39.5 38.6 27.2 24.6 43.1
选择育种
西方育种团队中每个成员需要处 理的小区数目变化