Johnson 1998数据处理方法

1. Johnson GR, King JN. Analysis of half diallel mating designs: I - A practical analysis procedure for ANOVA approximation. Silvae Genet. 1998;47:74–9.

双列交配设计被广泛应用于许多树种的遗传改良项目（YEH和HEAMAN，1987; SNYDER和NAMKOONG，1978; TALBERT，1979）。双列交配设计除了能同时提供用于选择的具有谱系的育种群体及亲本的子代测定之外，也是用于估计遗传参数的极为有用的交配设计。遗传变异和其他群体参数的估计为育种策略的发展提供了必要的信息。双列交配设计之所以令人感兴趣，是因为方差分析使用一般配合力（GCA）和特殊配合力（SCA）的概念来区分交配中亲本（GCA）的平均表现和单个交配与亲本平均表现的偏差（SCA）。在利用对一般配合力（GCA）轮回选择的群体改良策略中，育种人员自然希望知道由加性基因效应（GCA）引起的遗传变异的相对量以及非加性基因作用是否重要。
双列交配设计的一个缺点是分析相对复杂。因为遗传效应不容易分离，所以利用标准统计包中线性模型过程的单次执行中并不容易分析。在平衡（GRIFFING，1956）和不平衡数据（例如，GARRETSEN和KEULS，1977：KEULS和GARRETSEN，1978：BARADAT和DESPREZ-LOUSTAU，1997）的文献中已经推导出了适当的平方和和期望均方的计算。HUBER等人1992.证实了GCA和SCA效应的估计。因为标准统计包不能处理diallel分析，育种者必须编写程序或使用特殊包，如SCHAFFER和USANIS（1969）的DIALL程序。这些专业程序缺乏与大型数据处理包相关的方便性和容易性，并且限制数据分析中的选项。这些限制涉及软件包可以处理的数据量（即地点和/或重复的数量）、将效应指定为固定或随机的能力，以及用于估计方差分量的方法的选择。
在本文中，我们使用​​标准统计包展示一个简单实用的估计方差分量的方法，用SAS证实了程序（SAS研究所，1990年），并用来自新西兰辐射松育种合作组一系列试验的不平衡不连续双列交配后代测定数据说明其可用性。当数据平衡时该方法给出无偏估计，数据不平衡时给出合理的近似值。