浙大(参考)生统实验报告3(2)

RUN;

procvarcompmethod=REML; Class Gen Year Loc Block;

MODEL Yield = Gen Year Loc Year*Loc Gen*Year Gen*Loc Gen*Loc*Year Block(Year*Loc)/fixed=1; RUN;

（1） Proc GLM模块分析：

模型的Pr>F值<0.0001且 R-Square=0.955918，故模型显著。

yield与Gen、Year、Loc、Year*Loc、Gen*Year Gen*Loc、Gen*Loc*Year、Block(Year*Loc)存在显著的线性关系，且各因素主效应、互做效应均显著。

由上图可知，各效应中只有主效应year（年份效应）、Block（区组效应）和互作效应gen*year*loc（品种*年份*地点）三互作显著，对Y（产量）有显著性影响，其余各效应均不显著。

由上述结果知，Alpha=0.05时，只有4 -1、4-2、5-1、5-2、3-2五组中，两个品种间差异显著，其余各品种间差异不显著。 （2）Proc Mixed模块分析：

Mixed分析结果表中列出了模型中变量的协方差参数估计，但没有给出相应的标准误和对应的P value，故无法直接判断各因素的显著性情况。

由上表知，固定效应Gen的第三类估计方法得到的P value=0.3552>0.05，表明品种效应 对产量的影响并不显著。对于固定效应品种（Gen），在其他条件相同时，Gen5的产量最高。

由上表知，Pr>|t|均大于0.05，故虽然不同品种的产量不同，但是各品种间无显著性差异。 （3）Proc VarComp模块分析：

VarComp列出了模型中变量的方差参数估计，但未给出显著性检验，故无法直接判断各因素的显著性情况。 2、QTModel

QTModel程序：

input Gen Year Loc Block Yield ;

infile \proc mixed \\ MINQUE1 AUP GLS ; class Gen Year Loc Block ; model Yield = Gen Year Loc Year*Loc Gen*Year Gen*Loc Gen*Loc*Year Block(Year*Loc) / anova estimate;

random Year Loc Year*Loc Gen*Year Gen*Loc Gen*Loc*Year Block(Year*Loc)/predict jacknife=1; means gen;

运行结果：

上表可知，Henderson方法III方差分析得到，Gen、Year、Loc、Year*Loc、Gen*Year、Gen*Loc、Gen*Year*Loc、Block(Year*Loc)的P value均小于0.05，因此，Gen、Year、Loc、Year*Loc、Gen*Year、Gen*Loc、Gen*Year*Loc、Block(Year*Loc)对水稻产量的影响是显著的。

由上表可知各品种均值均与零存在显著性差异。

由上表可知，各品种间差异均不显著。

（三）QTL定位分析：

分析结果：