加性效应造句

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总体上，互作效应的效应值和贡献率超过了加性效应的效应值和贡献率，说明互作效应发挥着重要作用。
从加性效应、互作效应， qtlsrd连锁，环境的作用等诸方面来看，产量性状是由非常复杂的遗传体系控制的。
亚麻酸含量是以基因的加性效应和加性环境互作效应为主，棕榈酸含量、硬脂酸含量、油酸含量和亚油酸含量以基因的显性和显性环境互作效应为主。
Wang等( 1999 )的方法能够分析加性效应、加加上位性效应及共与环境的互作效应，但无法估计显性以及与显性有关的上位性效应。
分析红光和蓝光与kt在促进子叶扩大中的作用，发现光与kt独立地调节子叶扩大反应，二者主要表现为加性效应。
T测验的结果表明，鉴别出的qtl中，遗传主效应达到显著的不多，其中抽穗期的qtl以加加上位性效应和加性效应最为显著，千粒重以加性效应最为显著。
在不同环境分别进行分析下，检测到9个性状的38个次加性效应qtls ，分别位于16条染色体，单个qtls贡献率变化范围为5 . 08 19 . 89 ；检测到9个性状的52对次qtls互作效应，位于17条染色体，单个互作效应的贡献率变化范围为2李斯深：小麦产量性状qth的分子标记定位4
加性效应和互作效应联合起来，可以解释群体总小穗数和50cm行长穗数变异的50以上，结实小穗数、千粒重和穗长变异的40以上，株高的30以上，不孕小穗数的20以上，而只能解释50cm行长粒重和穗粒数变异的10以下。
构建了可以估汁加性效应、显性效应、加加、加显、显加、显显上位性效应以及预测这些效应与环境互作效应的qtl定位两维搜索遗传模型，提出了相应的分析方法。
结果表明：短季棉7个早熟相关性状的遗传均以加性效应为主，同时存在着显性效应，对于播种现蕾、播种开花和现蕾开花还存在着上位性效应；短季棉各早熟性状的遗传效应与环境互作显著。
用加性效应造句挺难的，這是一个万能造句的方法
14 。（ 4 ）通过对产量性状qtls作图，发现产量性状的遗传非常复杂，可以从4个方面说明：加性效应除不孕小穗数外，各性状均检测到了表现加性效应的qtls 。其中，在各环境联合分析下，检测到了10个千粒重qtls ，各qtls的加性效应值和对群体变异的贡献率也存在很大差异，说明不同的qtls不是等效的。
忽略上位性效应的一维搜索qtl分析对加性效应和显性效应的估计精度与包括上位性的两维搜索qtl分析对这两种效应的估计精度相差不大，上位性的存在可能会降低对这两种效应估计的精度；忽略qtl环境( qe )互作效应会导致对遗传主效应的有偏估计，而包括qe互作效应的多环境联合分析能够提高对遗传主效应的估计精度。
利用qtlmapperversion1 . 0作图软件进行了产量性状的qtls作图，主要结果如下：在各环境联合分析下，共检测到9个性状的39个加性效应qtls ，涉及14条染色体，各个性状的总贡献率变化范围为1 . 83 27 . 24 ，单个qtl贡献率变化范围为1 . 06 8 . 93 ；共检测到9个性状的41对qtls互作位点，涉及用于分析的全部18条染色体，各个性状的总贡献率变化范围为1 . 26 36 . 15 ，单今互作效应的贡献率变化范围为1 . 20 13 . 30 。
对新提出的qtl分析方法进行了montecarlo模拟研究，结果表明，广泛应用于混合线性模型的广义最小二乘法( gls )能够无偏估计加性效应，显性效应以及加加、加显、显加、显显上位性效应等各项遗传主效应；运用线性无偏预测法( lup )能够无偏预测上述各项遗传主效应与环境的互作效应；基于qtl效应的杂种优势预测也是无偏的。