| 中文摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 缩略语表 | 第12-14页 |
| 第1章 文献综述 | 第14-26页 |
| 1.1 基因组选择研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 分子标记 | 第15页 |
| 1.3 基因效应与方差 | 第15-18页 |
| 1.4 基因组选择研究进展 | 第18-26页 |
| 1.4.1 基因组选择的基本方法 | 第18-21页 |
| 1.4.2 一步法 | 第21-22页 |
| 1.4.3 基因组选择中的非加性效应 | 第22页 |
| 1.4.4 多变量基因组选择方法 | 第22-24页 |
| 1.4.5 影响基因组选择准确性的主要因素 | 第24-26页 |
| 第2章 基因组选择方法的比较研究 | 第26-41页 |
| 2.0 前言 | 第27-28页 |
| 2.1 材料和方法 | 第28-30页 |
| 2.1.1 数据 | 第28页 |
| 2.1.2 统计方法 | 第28-29页 |
| 2.1.3 模拟 | 第29页 |
| 2.1.4 研究设计 | 第29-30页 |
| 2.2 结果与分析 | 第30-35页 |
| 2.2.1 不同数目QTL下的预测精度和预测能力对比 | 第30-33页 |
| 2.2.2 不同遗传率下6种方法预测精度和预测能力的对比 | 第33-34页 |
| 2.2.3 不同方法预测小麦产量的结果对比 | 第34-35页 |
| 2.3 讨论 | 第35-41页 |
| 2.3.1 遗传率对预测精度和预测能力的影响 | 第35-36页 |
| 2.3.2 QTL数目对预测精度和预测能力的影响 | 第36-38页 |
| 2.3.3 训练集大小对预测的影响 | 第38-39页 |
| 2.3.4 RR-BLUP和GBLUP的关系 | 第39-40页 |
| 2.3.5 影响预测的其它因素 | 第40-41页 |
| 第3章 基于GBLUP模型的NCII设计水稻杂交种表型预测研究 | 第41-62页 |
| 3.0 前言 | 第42-44页 |
| 3.1 材科与方法 | 第44-49页 |
| 3.1.1 材料收集 | 第44-45页 |
| 3.1.2 方法 | 第45-48页 |
| 3.1.3 技术路线 | 第48-49页 |
| 3.2 结果与分析 | 第49-59页 |
| 3.2.1 杂交种表型预测结果 | 第49-53页 |
| 3.2.2 配合力预测结果 | 第53页 |
| 3.2.3 水稻潜在杂交群体表型预测结果 | 第53-54页 |
| 3.2.4 基于R语言的软件包开发 | 第54-56页 |
| 3.2.5 Java程序的开发 | 第56-59页 |
| 3.3 讨论 | 第59-62页 |
| 3.3.1 显性方差对预测的贡献 | 第59-60页 |
| 3.3.2 标记密度对预测的影响 | 第60页 |
| 3.3.3 NCII训练集的价值与标记的匹配 | 第60-62页 |
| 第4章 多变量GBLUP模型研究 | 第62-73页 |
| 4.0 前言 | 第63页 |
| 4.1 材料与方法 | 第63-65页 |
| 4.1.1 数据 | 第63页 |
| 4.1.2 预测方法 | 第63-65页 |
| 4.1.3 交叉验证 | 第65页 |
| 4.2 结果与分析 | 第65-70页 |
| 4.2.1 多性状预测结果 | 第65-69页 |
| 4.2.2 多环境预测结果 | 第69-70页 |
| 4.3 讨论 | 第70-73页 |
| 4.3.1 多变量模型对多性状预测的影响 | 第70-71页 |
| 4.3.2 多变量模型对多环境预测的影响 | 第71-73页 |
| 第5章 基于选择指数的基因组选择方法研究 | 第73-89页 |
| 5.0 前言 | 第74-75页 |
| 5.1 数据与方法 | 第75-78页 |
| 5.1.1 数据 | 第75页 |
| 5.1.2 方法 | 第75-77页 |
| 5.1.3 模拟设计 | 第77-78页 |
| 5.2 结果与分析 | 第78-85页 |
| 5.2.1 目标性状选择指数的构建 | 第78-81页 |
| 5.2.2 选择指数直接预测目标性状 | 第81-82页 |
| 5.2.3 选择指数辅助预测目标性状 | 第82-85页 |
| 5.3 讨论 | 第85-89页 |
| 参考文献 | 第89-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 附表 | 第98-108页 |
| 攻读博士学位期间发表的研究论文 | 第108-109页 |
