Вычисление индекса отбора
Страница 1

Материалы » Селекционная работа » Вычисление индекса отбора

При одновременном отборе по нескольким признакам помимо более простых и менее эффективных критериев селекции используют индекс отбора, который позволяет на основе математической оптимизации получить наиболее выгодные сочетания признаков у будущего сорта.

Для вычисления индекса отбора, как правило, необходимы следующие показатели:

фенотипическая варианта для каждого признака, на который ведется отбор (Vpir)',

фенотипическая коварианса для каждой пары признаков (Covph);

генотипическая вариаиса для каждого признака

генотипическая коварианса пар признаков

факторы экономического значения признаков, определяемые селекционером на основе цели селекции (этот критерий часто заменяют показателем ожидаемого сдвига при отборе).

Индекс отбора может быть представлен в следующей общей форме:

/ = Ь\ХХ + Ь2х2 + . + Ьпхп ,(12.24)

где xi, X2, ., xh — фенотипические значения признаков, на которые ведется отбор; Ь[, Ъъ •■-, Ъп — коэффициенты признаков.

Фенотипические значения Х\ . хп измеряются при проведении отбора, а коэффициенты Ь\ . Ъп следует вычислить математическим путем, в чем и заключается задача определения индекса отбора. Для вычисления коэффициента каждого признака составляют систему независимых друг от друга нормальных уравнений, в которой столько членов, сколько признаков, учитываемых одновременно при отборе.

В приводимом ниже примере описан ход вычисления индекса отбора, проводимого по двум признакам. При проведении отбора по трем и более признакам одновременно ход вычисления принципиально не отличается. Однако в этом случае предпочтительнее решать систему уравнений матричным способом.

Одновременный отбор должен проводиться на признаки х\, *2- Это могут быть: урожай зеленой массы и число початков кукурузы или урожай хлопка-сырца и длина волокна хлопчатника. В данном случае система нормальных уравнений принимает следующий вид:

V ., \b{+Cov ,( \b2 = V' , \а, + Cov.I \a2 (уравнение I);

ph (xi) 'ph \xKx2) lA \x{] 'A \xKx2) l

Cov ,i \b, +V,( \b2 = Cova ( \a\ + У л ( \а2 (уравнение II).

ph {x2xi) > ph [x2) lA \x2x{] l Л (x2j l

В представленных выше уравнениях приняты следующие обозначения: Vph i \ — фенотипическая варианса /-го признака;

УА(Х/\ — аддитивная варианса /-го признака; Covphixx\ нотипическая ко варианса /-го и у-го признаков; Cov.

Л аддитивная коварианса; а,- — фактор экономического значения /-го признака; Ъ\ — искомый коэффициент /-го признака.

В таблице 17 приведены параметры признаков, по которым ведется отбор, предварительно определенные в исходной популяции.

1-й шаг расчета.

Составляют нормальные уравнения I и II:

2003,680/?! + 12,34662 = 981,730 (10) + 3,208 (3);(I)

12,346/?! + 178,730£2 = 3,208 (10) + 108,120 (3).(И)

17. Параметры признаков для вычисления индекса отбора

Признак

vph

Уа

Со»рк[хххг)

C0VA{xlX2)

х{

Х2

2003,68 178,73

981,73 108,12

12,346

3,208

Примечание. Для показателя aj (желательный сдвиг) выбрано значение 10, для иг — 3.

2-й шаг расчета.

Решают правую сторону уравнений:

2003,680/?! + 12,346*2 = 9826,926; 12,346/?! + 178,730^ = 356,440.

Страницы: 1 2


Интересное на сайте:

Пили и фимбрии
На клеточной стенке некоторых грамотрицательных бактерий видны тонкие выросты (палочковидные белковые выступы), которые называются пили или фимбрии. Они короче и тоньше жгутиков и служат для прикрепления клеток друг к другу или к какой-ни ...

Структура сна
Сон — особое состояние сознания человека и животных, включающее в себя ряд стадий, закономерно повторяющихся в течение ночи. Появление этих стадий обусловлено активностью различных структур мозга. Изучение торможения показало, что оно не ...

Нейроны
Среди большого количества нейронов человеческого мозга обнаружено множество непохожих друг на друга клеток, однако в их строении можно найти общие отличительные признаки (рис. 1). У каждого нейрона есть тело (другие названия этой части не ...