Skip to main content

A new mixed analytical method for genetic analysis of diallel data

Buy Article:

$50.00 plus tax (Refund Policy)

Abstract:

Diallel is a popular mating design used for crop and tree breeding programs, but its unique feature of a single observation with two levels of the same main effect, general combining ability (GCA), makes it difficult to analyze with standard statistical programs. A new approach using the SAS PROC MIXED is developed in this study for analyzing genetic data from diallel mating. Dummy variables for GCA effects were first constructed with SAS PROC IML, then PROC MIXED procedure was used to estimate variance components and to obtain BLUE (best linear unbiased estimators) of fixed effects and BLUP (best linear unbiased predictors) of random genetic effects (GCA and specific combining ability (SCA) effects) simultaneously. The new method can also be used for predicting individual breeding values with BLUP methodology, applying SAS IML to the outputs provided by PROC MIXED to calculate breeding value for each individual in the progeny test, adjusted for the fixed effects such as test location. The accurate BLUP prediction, the ability to estimate individual breeding values, and the ease of use would make this new method especially attractive for analyzing tree breeding data.

Le croisement en diallèle est un plan de croisement populaire en amélioration génétique des arbres et des végétaux. Cependant, sa caractéristique particulière de comporter une seule observation avec deux niveaux du même effet principal, l'aptitude générale à la combinaison (AGC), rend difficile son analyse avec les programmes statistiques standards. Les auteurs présentent une nouvelle approche ayant recours à la procédure SAS PROC MIXED pour analyser les données génétiques découlant de croisements en diallèle. Des variables fictives pour les effets d'AGC ont été créées à l'aide de la procédure SAS PROC IML. Par la suite, la procédure PROC MIXED a été utilisée pour estimer les composantes de la variance et obtenir les meilleurs estimés linéaires non biaisés (BLUE) des effets fixes et les meilleurs prédicteurs linéaires non biaisés (BLUP) des effets génétiques aléatoires (effets d'AGC et de l'aptitude specifique à la combinaison (ASC)) simultanément. La nouvelle méthode peut également être utilisée pour prédire les valeurs en croisement individuelles à l'aide de la méthodologie BLUP, en appliquant la procédure SAS IML aux résultats de la procédure PROC MIXED afin de calculer la valeur en croisement pour chaque individu du test de descendances, ajustée pour les effets fixes comme le site d'étude. La prédiction précise BLUP, la capacité à estimer les valeurs individuelles en croisement et la simplicité d'utilisation rendent cette nouvelle méthode attrayante, spécialement pour l'analyse des données en amélioration des arbres.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: December 1, 2001

More about this publication?
  • Published since 1971, this monthly journal features articles, reviews, notes and commentaries on all aspects of forest science, including biometrics and mensuration, conservation, disturbance, ecology, economics, entomology, fire, genetics, management, operations, pathology, physiology, policy, remote sensing, social science, soil, silviculture, wildlife and wood science, contributed by internationally respected scientists. It also publishes special issues dedicated to a topic of current interest.
  • Information for Authors
  • Submit a Paper
  • Subscribe to this Title
  • Terms & Conditions
  • Sample Issue
  • Reprints & Permissions
  • Ingenta Connect is not responsible for the content or availability of external websites

Access Key

Free Content
Free content
New Content
New content
Open Access Content
Open access content
Partial Open Access Content
Partial Open access content
Subscribed Content
Subscribed content
Free Trial Content
Free trial content
Cookie Policy
X
Cookie Policy
Ingenta Connect website makes use of cookies so as to keep track of data that you have filled in. I am Happy with this Find out more