不同田间试验设计的广义遗传力的计算见这里。

q )有谁能告诉我如何计算不同田间试验的广义遗传率吗？ 在线等，非常着急。

a :请不要着急。 GenStat软件可以计算广义的遗传率。 请看下面的教程。 很容易就能获取。 遗传率( heritability )，又称遗传力，是表示遗传因素和环境影响对数量性状相对重要的指标，用遗传方差和表现型方差的比率表示，用p表示。

可分为广义遗传率( broad sense heritability )、狭义遗传率( narrow sense heritability )、现实遗传率( realized heritability )。

利用一定的实验设计期望均值，分离和估计遗传方差、环境方差等方差组成成分，估计广义遗传率。

使用方差分析法推定遗传率的方法很多，有的方法不仅可以推定广义的遗传率，还可以推定狭义的遗传率(例如双列杂交设计等)。

本次主要介绍广义遗传率的计算方法，从随机区组试验、一年多点试验、多年多点试验几种试验类型进行介绍。

1 .随机区组试验1.1对象16个品种，处理3次重复随机区组试验，调查株高数据见表5-5，估算广义遗传率。

1.2方差分析模型

1.3 GenStat的实现方法

为了推算方差成分，上述公式是基于固定效应方差分析的结果计算的，因此在GenStat中，只要将品种和区群作为随机要素，就可以直接推算方差成分，模型如下。 1.4结果分析

2.1年多广义遗传率计算2.1处理对象19个品种，10个地点，每个地点重复4次，表型计算百粒重、百粒重的广义遗传率。

(农业试验设计与统计分析王福亭主编1991 331-342页) 2.2公式

这里，gl是基因和场所的相互作用，l是场所的个数，r是重复的个数。

2.3 GenStat的实现方法GenStat模型如下。

2.4结果分析H2=0.01904/[ ( 0.019040.0208/10.01939/)4*10 )=0.8813

3 .多年多点广义遗传率计算3.1处理对象数据为2年、2个地点、2个重复、143个马铃薯品种BRIX性状数据、数据源( 3358 articles.extension.org/pages/61006/estimal

其中var(g )为基因型方差组分，var ) GL )为基因位点相互作用的方差组分，var(g )为基因年相互作用的方差组分，var(g )为环境的方差组分，y为年数，l为位点数目

3.3 GenStat的实现方法GenStat模型如下。 由于数据中存在缺失值，这里采用线性混合模型

3.4结果分析

遗传率语义性状的表达(表型)是基因型与环境共同作用的结果，但对于某些具体性状来说，了解其遗传作用和环境影响在表达中所占的比重至关重要。

一般来说，遗传率高的性状容易选择，遗传率低的性状选择效果小。

遗传率高的性状，在杂种早期世代选择效果较好。

遗传率低的性状必须在杂种后期世代进行选择才能达到较好的效果。

相关选择也称为间接选择。

部分性状特别是产量等经济性状是典型的数量性状，遗传率较低，但如果这些性状与部分遗传率较高的简单性状密切相关，可以以这些简单性状为指标进行间接选择，以提高选择效果。

例如大豆产量遗传率低，粒重、开花期遗传率高，且与产量有较高的相关系数，可以通过选择粒重、开花期来达到产量的选择。

注意事项1、利用方差分析也可以计算方差成分，其中的操作均由对方的差分成分操作。

2、建议采用SAS的混合模型、r的lme4、GenStat、ASReml等混合线性模型进行相关分析。

Genstat软件Genstat作为VSNi公司的核心统计分析软件产品，始创于英国洛桑实验中心，是基于国际最新统计方法和技术开发的综合统计分析软件，是一种科学可靠的软件工具

除了描述性统计、实验设计和抽样调查、方差分析、协方差分析、一元回归和多元回归、主成分分析和因子分析、混合线性模型( REML )、多元分析、生存分析、判别分析、聚类分析、重复测量、元分析等一般功能外，其他一般农业分析功能Allpha-lattice等多环境数据分析( MET )一年多点，包括多年多点基因与环境的相互作用( Finlay Wilkinson，AMMI，GGE-biplot模型QTL分析)单性状多性状、单环境多环境QTL定位分析配合力