ANALYSIS OF HETEROSIS AND COMBINING ABILITY IN BREAD WHEAT

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出版者:VDM Verlag
作者:Habtamu Seboka Tura
出品人:
页数:80
译者:
出版时间:2009-08-23
价格:USD 70.00
装帧:Paperback
isbn号码:9783639191820
丛书系列:
图书标签:
  • wheat
  • heterosis
  • combining ability
  • breeding
  • genetics
  • agronomy
  • quantitative genetics
  • plant breeding
  • tritium aestivum
  • crop science
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具体描述

《遗传改良策略:小麦育种中的杂种优势与配合力解析》 本书深入探讨了小麦育种领域至关重要的两个概念:杂种优势(heterosis)与配合力(combining ability)。作为一名小麦育种者、遗传学家或对作物改良感兴趣的专业人士,您将在此书中找到系统性的理论框架和详实的实践指导,以期在纷繁复杂的遗传背景中寻觅最佳的育种材料,并制定出更为高效的育种策略。 杂种优势:提升产量与品质的潜在引擎 杂种优势,即杂交后代在多个性状上表现优于其亲本的现象,是作物育种中最令人兴奋且最具潜力的现象之一。本书将首先为您剖析杂种优势产生的多维度机制,从分子遗传学层面揭示基因组互作、表观遗传调控以及杂种二倍体效应等可能因素。我们将详细阐述不同类型的杂种优势,包括大规模杂种优势(或称杂种优势效应)、均一性杂种优势以及特定性状的杂种优势,并结合实际育种案例,说明如何识别和利用这些优势来显著提升小麦的产量、品质以及抗逆性。 配合力:洞悉亲本杂交潜力的关键 配合力分析是预测杂交组合表现、指导亲本选配的核心工具。本书将详细介绍不同类型的配合力,包括一般配合力(General Combining Ability, GCA)和特定配合力(Specific Combining Ability, SCA)。一般配合力反映了亲本作为父本或母本与群体中大多数亲本杂交的平均表现,是衡量亲本整体育种价值的重要指标。特定配合力则揭示了特定亲本组合产生的超越亲本平均表现的独特优势。 我们将系统阐述评估配合力的统计学方法,例如ANOVA(方差分析)模型在 diallel cross(全同胞测交)和topcross(顶部测交)设计中的应用。通过详尽的统计模型解析,您将学会如何准确计算和解释GCA与SCA效应,并理解这些效应如何与育种目标(如产量、穗数、粒重、抗病性等)相关联。本书还将深入探讨影响配合力的遗传基础,以及如何通过不同育种策略(如回交育种、群体育种等)来改善和利用亲本的配合力。 育种实践中的融合应用 本书的核心价值在于将理论知识与实际育种操作紧密结合。我们将引导您理解如何设计合理的育种方案,包括选择合适的杂交设计(如 diallel crosses, partial diallel, topcrosses, incomplete block designs等)来最大化地收集配合力信息。同时,本书还将提供数据分析的实用技巧,帮助您从大量的试验数据中提取有价值的育种信息,并进行科学的亲本筛选和杂交组合推荐。 亲本选配策略: 基于配合力分析的结果,本书将为您提供一系列科学的亲本选配策略。如何利用高 GCA 值的亲本作为亲本骨架?如何识别并利用高 SCA 值的组合以获得突破性进展?本书将逐一为您解答。 育种材料的遗传改良: 通过深入理解杂种优势和配合力,您可以更有针对性地对亲本群体进行遗传改良,提高其 GCA 值,从而为后续的杂交育种奠定坚实基础。 抗逆性与品质的协同提升: 小麦育种不仅追求产量,更关注抗病性、抗逆性以及面筋品质等关键性状。本书将解析在这些重要性状上,杂种优势和配合力是如何作用的,并提供相应的分析和利用方法。 前沿技术与未来展望: 随着基因组学、分子标记辅助选择(MAS)以及基因编辑等前沿技术的不断发展,配合力分析和杂种优势的利用也呈现出新的趋势。本书将在最后部分,对这些前沿技术如何赋能小麦育种,以及未来杂种优势与配合力研究的发展方向进行展望。 本书特色: 理论与实践并重: 既有严谨的遗传学理论阐述,又有详实的育种实践指导。 丰富的统计模型与案例: 包含多种常用的配合力分析模型,并辅以具体的小麦育种案例说明。 面向科研与生产: 既可作为高等院校遗传学、作物育种学等专业教材,也是科研人员和育种工作者案头的必备参考。 清晰的逻辑结构: 层层递进,从杂种优势的基础机制到配合力的精确评估,再到实际育种应用,条理清晰。 无论您是希望优化现有小麦品种,还是寻求突破性的新品种培育,本书都将为您提供不可或缺的知识和工具,助力您在小麦育种的道路上取得更大的成功。

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