TY -的A2吴Chin-Chia盟——熊,中西卡非盟-王,孟盟——邹,君非盟-孟,金陵盟——刘Yanyan PY - 2020 DA - 2020/08/14 TI -提高预测精度的两阶段方法复杂特征融合基因环境交互芸苔属植物显著SP - 7959508 VL - 2020 AB -提高一个复杂性状的预测精度是作物育种中执行基因组选择(GS)的关键。对于在多个环境中测量的复杂性状，本文提出了一种两阶段方法来求解联合建模遗传效应和基因型×环境交互作用的线性模型( G× E)的影响。第一阶段采用LASSO惩罚法进行数量性状位点鉴定。第二阶段采用普通最小二乘(OLS)方法重新估计QTL效应。将该方法应用于水稻开花时间(FT)、含油量(OC)和单株种子产量(SY)的预测中，提高了预测精度 芸苔属植物显著（ 显著)．结果表明 G× E效应显著降低了均方误差(MSE)。大量QTL具有环境特异性，且效应较小。平均而言，两阶段OLS后lasso方法的预测精度最高(FT、OC和SY的相关性分别为0.8789、0.9045和0.5507)。其次是标记与环境的交互作用( 米× E)基因组最佳线性无偏预测(GBLUP)模型(相关性是0.8347,0.8205,和0.4005英尺,OC, SY,分别),套索方法(相关性是0.7583,0.7755,和0.2718英尺,OC, SY,分别),和分层GBLUP模型(相关性是0.6789,0.6361,和0.2860英尺,OC, SY,分别)。两阶段法在预测精度上有明显提高，本研究将为改良育种的GS提供方法和参考。SN - 1026-0226 UR - https://doi.org/10.1155/2020/7959508 DO - 10.1155/2020/7959508 JF -自然和社会中的离散动力学