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配合力試驗缺區數據分析思路2021/01/12

前段時間，有用戶咨詢過配合力試驗數據缺區怎么處理的問題，在此簡單梳理一下思路，備忘。上圖中是一個NCⅡ配合力試驗，父本5個，母本4個，區組3個，每區組1個觀測值。A1B1組合在區組3的觀測值缺失1個。缺區估計法、平均值填入法，都是“補齊”數據的策略，由于對后續數據分析有影響，因此不建議采用。線性混合模型用于配合力缺區分析，本質上跟本文給出的方法是一樣的，但是，由于矩陣求逆等計算的中間誤差或者迭代誤差，計算結果準確性會略差，甚至方程組無解。往白里說就是，一些平均數可以直接計算得出，而不是非要去解線

2020年審定品種數據分析報告（玉米、水稻、小麥）2020/09/02

2012年，北京中農博思科技發展有限公司先后推出了，藍玉米育種材料分析軟件、水稻育種材料分析軟件、小麥育種材料分析軟件三款軟件，隨著育種系譜數據逐年快速積累，系譜數據育種價值日益凸顯，近來發展迅猛的大數據應用技術，更是推動了育種材料分析軟件的進一步發展。基于品種和自交系的直接雜交引用分析，衍生雜交引用分析，系譜分析，以及針對玉米的SS-NSS分析應用等技術，構成了目前軟件的主要技術，但同時我們也深知，育種者眼中的育種系譜數據價值跟程序員會有不同，利用的思路也會不同。為了答謝軟件用戶，特制作了這份

植物科研育種材料條碼化管理2020/08/17

植物科研育種材料條碼化管理：將傳統的手寫材料編號轉換成標準的條碼（一、二維碼），從而實現育種試驗材料標記的條碼化，規范管理，提高田間數據采集效率，降低錯誤率。育種標簽+農博士條碼打印系統+采集設備=育種材料條碼化管理我們在國內*開發推廣育種掛簽，普及育種科研材料條碼化管理模式。目前已成功應用于玉米、水稻、小麥、棉花、油菜、甘蔗、向日葵、大豆、棉花、蔬菜、果樹等植物科研育種領域！植物科研條碼標簽樣式植物條碼標簽包含了作物育種、作物栽培、田間試驗鑒定、植物保護等科研領域環套掛簽、吊簽、不干膠標簽：玉

更懂育種家需求的田間育種數據采集系統2020/07/28

近日有農博士育種家軟件用戶向我們反饋：“我們進行材料的田間表觀性狀調查鑒定時，需要對材料拍很多的照片，但是傳統的拍照方式又很難還原我當時對拍攝照片的意圖，如果是直接將采集的數據和照片上傳到我電腦中的育種家軟件中是很容易進行管理的，但是我們因為工作需要照片還需要單獨存儲，你們有沒有更好的解決辦法？”農博士育種軟件研發團隊針對用戶的反饋，我們在進一步了解用戶的實際需求后，對農博士育種家軟件采集端進行了功能升級，育種人員使用升級后的系統進行田間材料照片的采集管理將更加的輕松，實時還原當時采集場景。農博

好消息！NBS種質資源庫信息管理系統正式發布2020/06/02

為滿足不同客戶使用需求，應農博士育種家軟件用戶使用反饋，現將農博士育種家軟件中種質資源管理模塊進行拆分，打造為一款獨立的種質資源管理軟件，便于用戶進行獨立的種質庫管理。一、軟件特點農博士種質資源庫信息管理系統主要主要為國內育種科研單位、種子公司等農作物種質材料的收集、保存、鑒定等提供統一、規范的管理。系統提供種質材料基礎信息登記查詢、種質材料條碼化管理、育種資源材料出入庫動態管理，同時支持種質材料繁殖更新的田間表觀性狀數據的電子化、標準化、條碼化采集匯總，系統支持PC端和移動端種質材料掃碼出入庫

水稻育種材料條碼化管理模式分享2020/05/21

植物科研育種中對于材料的標記，傳統的做法是人工手寫編號，這種方式的弊端是書寫不規范等會造成材料混亂，對于后期育種材料的數據采集、鑒定增加難度。育種材料條碼化管理是將傳統的手寫材料編號轉換成標準的條碼（一、二維碼），從而實現育種材料條碼化，規范管理，可以提高田間數據采集效率，降低錯誤率。該管理模式是我們博思公司（農博士軟件）近十年來一直推薦的管理方式，目前已成功應用于玉米、水稻、小麥、棉花、油菜、甘蔗、向日葵、大豆、棉花、蔬菜、果樹等植物科研育種領域。但由于不同植物的栽培種植過程不同，育種材料條碼

讓育種家的經驗可傳遞可繼承2020/04/15

經常有育種老師在咨詢農博士育種家軟件功能時向我們反映，隨著育種年限和育種規模的不斷增長，手頭的育種材料從初的幾份、幾十份慢慢增加到成百上千份……，如何快速準確的找出適合做母本的材料和適合做父本的材料，人工進行這樣的工作太有挑戰性了。實際育種中我們育種家的經驗是*的，但是面對海量的種質材料篩選評價工作，育種家的精力又是有限的，如何將骨干/資深育種家的經驗在團隊內復制，從而實現規模化的精準育種決策，是育種軟件需要具備的功能。博思軟件團隊在2004年完成農博士育種家軟件的田間移動數據采集、匯總、育種材

AMMI模型學習理解和品種布點試驗分析及效應解讀思路2020/03/25

1、AMMI模型學習和思考為了系統學習AMMI模型，買來了《產量區域試驗統計分析---因子設計的AMMI分析》這本書（影印版）。記錄一下，自己的學習心得，同時也方便跟群友交流。模型的構成在下圖中很清楚列出。AMMI模型中，試驗數據減去總平均數后的效應，分成了兩部分，方差分析（ANOVA）部分和主成分（PCA）分析部分。對應植物育種，方差分析（ANOVA）部分效應包含了品種效應，地點效應，主成分（PCA）分析部分效應就是環境和品種間的“互作”。方差分析模型屬于線性模型，效應可加，可以簡單形象的理解

BLUP AB群育種（GCA）是個什么東東？2019/10/09

博思公司的農博士育種家軟件（NBSbreeding）一直在開發完善更實用更有價值的軟件功能，服務眾多軟件用戶。繼自主成功開發BLUP育種值（breedingvalue）線性混合模型分析方法后，前段時間又進一步推出了REML方差組分估計功能，剛剛過去的70周年國慶，博思公司技術人員一直在工作崗位加班加點，不負眾望，（BLUPAB群育種）（GCA）功能開發成功。農博士育種家軟件（NBSbreeding）不斷完善自身功能，我們寫文章建議植物育種領域要重視育種值應用，用育種值提升一般配合力分析水平，是考

BLUP育種值的計算本質2019/08/14

自博思公司在植物育種領域，倡導使用育種值（Breedingvalue）輔助育種選擇工作后，農博士育種家軟件（NBSbreeding）陸續發布升級了BLUP育種值計算分析功能應用，希望我們的不懈堅持和努力，能為植物育種者的育種工作，有一些幫助。BLUP線性混合模型技術用于育種值分析，本質上是真實育種值和表型觀測值回歸系數的大值。育種中的BLUP（佳線性無偏預測）的佳，指的是，真實育種值與預測育種值之間的相關大，或者預測的誤差方差小。從育種角度理解，是借助材料間的加性遺傳相關矩陣A，對觀測值進行校正

試驗點試驗質量評價探討（一年多點）2019/07/16

近期，有客戶向我司提出，希望育種家軟件能夠提供一年多點試驗，評價試驗點試驗質量高低的統計分析方法。為此，思考了一個對策，寫出來，與大家分享，也是拋磚引玉，希望大家共同探討，解決生產中的實際問題。由于品種與地點間互作，同一品種在不同地點的生長表現會有差異，而試驗誤差變異系數CV的計算，并沒有排除互作影響，因此，用該CV來評價試驗點的試驗質量，方法本身有問題，有存在誤判的可能。計算試驗地點內的區組變異系數，并將該指標合理性校正，可以更好地反應試驗地點的試驗質量。因為，一個地點內的重復區組間，如果存在

關于用育種值提升一般配合力分析水平的研究2019/06/30

《關于用育種值提升一般配合力分析水平的研究》原文發表于《種子科技》2019年第01期，以下是摘錄的部分內容，供育種者參考。動物育種中育種值（Breedingvalue）廣泛使用，甚至是動物育種學重要的教學內容之一，而植物育種尤其玉米育種，多采用配合力理論指導實際育種工作，育種值和配合力都在育種實踐中取得了很好的育種結果。無論植物育種還是動物育種，都是對基因的選擇，在解決多年多點配合力分析問題時，筆者發現一般配合力和育種值在模型構建上一致，進而提出了適用于植物育種使用的植物育種值模型來提升一般配合

育種知識點2019/05/09

將博思公司陸續發布的育種實用性系列文章要點整理縮編為幾點，力求精煉，便于了解，分享給各位育種朋友，觀點對錯，敬請自思量。1、植物育種用育種值不少人在用配合力，配合力和育種值的區別是應該認真思考的一個問題，如何在植物育種中使用育種值，來自動物育種的成功應用，更來自數量遺傳學知識本身。在某種程度上，育種值是一般配合力的更科學更牢靠應用，博思公司提供的《配合力分析與BLUP育種值分析的結果比較.pdf》，可以很清楚的看到這一點。如果您從事植物育種，沒有聽說過“植物育種用育種值”，建議了解；如果您在用一

多重比較（缺區）應對策略2019/03/09

方差分析缺區的情況下，試驗中的受影響的效應、自由度、SS等需要調整，多重比較也應該進行相應的調整，以LSD為例，如果試驗沒有缺區，如果有缺區，MSE是試驗誤差。為了看的更清楚，分別給出農博士育種家軟件（農博士數據采集匯總工具軟件具同樣功能）不缺區和缺1區（品種1，地點1，區組1，缺失1小區數據）的情況下分析對比切圖：一年多點試驗不缺區時方差分析表缺1區方差分析表不缺區時LSD值和Duncan值缺1區（品種1，地點1，區組1，缺失數據）LSD值和Duncan值示例：上圖中，品種5和品種6比較，LS

植物育種中的育種值價值2019/01/18

育種值（breedingvalue）在數量遺傳學中是占有重要位置的，其在動物育種實踐中已被廣泛采用，發掘育種值在植物育種中的價值，對植物育種有重要意義。（一）育種值定義表現型值=基因型值+環境效應+隨機誤差P=G+E+eG=M+A表現型值：對表現型的測量值稱為該個體的表現型值。以P表示。基因型值：由個體的基因型所決定的數值稱為該個體的基因型值。以G表示。基因的平均效應：群體內接受了某個基因的所有個體的平均基因型值距群體平均的離差稱為該基因的平均效應。育種值理論定義：一個個體的育種值，就是它所攜帶

品種穩定性分析采用什么方法？RSD!2019/01/08

異地布點，需要分析品種的穩定性，這個問題說復雜也復雜，說簡單也簡單，又有不少育種者對品種穩定性分析陷入云里霧里，品種穩定性分析首先是個生物統計類問題，而不是一個單一的數據分析問題，數據分析沒有分析明白，再漂亮的圖形又有何意義。傳統意義的品種穩定性分析其實可以區分為兩個內容，一個是品種的穩定性，一個是品種的適宜性。穩定性，衡量的是不同品種在相同的多個地點，品種的穩定性排名；適宜性衡量的是，每個品種在哪個地點更適應該品種去推廣。相對平均偏差（RSD）做為一個基本的統計量，可以用于衡量品種穩定性，有不

一般配合力育種應用要注意的問題2018/12/13

1942年，Sprague和Tatum在玉米雜交育種中，提出了配合力概念及方法。今天，配合力在植物育種中，已經發揮了重要作用。玉米育種用的多，小麥育種用的也不少，水稻育種用的少。依據一般配合力選擇玉米自交系的結果，表現為自交系產量的穩步上升，美國和中國現在來看，都是這樣的情況及趨勢。配合力計算不是很復雜，但是在育種工作使用中，一般配合力的使用需要注意：一般配合力計算遵循Σ效應=0數量遺傳學基于效應的分析計算，很常見的一個約束條件。一個配合力試驗，試驗中每個材料的一般配合力效應累加和=0。這就決定

育種軟件應具備的功能2018/11/21

一、什么是育種軟件育種軟件又稱育種數據管理或育種信息化管理，是運用現代信息技術與先進的育種理念和管理理念相融合實現育種試驗設計、數據采集、數據存儲、數據分析等各個育種過程的標準化、程序化、數字化管理，從而構建有價值的育種數據庫，提高育種選擇效率效果，為育種工作服務。二、對育種軟件理解育種軟件不是簡單的MIS系統，更不是統計分析軟件。據筆者多年和用戶接觸了解，有不少單位之前自主或者委托第三方做過相關的育種軟件系統開發，但終大都未達到預期的效果甚至中途就放棄了，個別單位因前期投入較大，處于比較尷尬的

一般配合力育種思考之測驗種2018/11/13

配合力試驗設計，常用到的是1948年由Comstock和Robinson提出的NC設計（NorthCarolinadesign）。配合力試驗，即便設計參數不同，也大致都是一組母本和另一組父本雜交，有的試驗設計含有正反交，測量后代F1的產量（或其他性狀），用后代表現來評價親本育種價值，選擇親本。在一般配合力Σ效應=0的條件約束下，一個配合力試驗中獲得的效應值，只相對于該配合力試驗群體才有意義。從另一角度來說，假設有兩個獨立的配合力試驗，母本都采用相同的一組材料（M群體），采用不同的兩組材料做父本（

育種單位應如何實現育種信息化管理2018/11/12

育種信息化管理：運用現代信息技術與先進的育種理念和管理理念相融合，實現商業化育種全過程的程序化、標準化、數字化管理，從而構建有價值的育種數據庫，提高育種選擇效率效果，為育種工作服務。育種單位實現育種信息化管理的方式有兩種，一種是自主開發（委托開發），另一種是選擇第三方商業化育種軟件。種方式：自主開發（委托開發）這種方式對于育種單位來說，做出的軟件可以更加貼合本單位育種實際情況。但前提條件是單位或者委托方要有復合型的育種人才，并能保證持續的信息化投入。育種軟件不同于OA（辦公自動化系統）、MIS（