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公开(公告)号：CN112331263B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011135436.3
申请日：2020-10-22
Applicant: 华南农业大学
IPC: G16B20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于个体遗传竞争与环境空间分析的林木基因组选择方法及其应用。该方法步骤如下：收集试验林所有个体的行列号，形成空间定位数据；测定试验林所有个体的表型形状，形成表型数据；采用全基因组重测序对试验林所有个体和待检测的个体进行SNP基因分型，将基因分型数据记录为0、1、2的SNP标记矩阵，根据SNP标记矩阵构建全部个体的基因组关系矩阵G；构建模型和数据分析。本发明的方法不仅能捕获林木个体间的遗传竞争关系，还能捕获种植环境的空间变异特性，充分考虑遗传材料和种植环境的背景差异，显著提高林木基因组选择的准确性；无树种、试验林和测试性状类型的具体限制，应用前景广泛。
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公开(公告)号：CN106803026A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201611245837.8
申请日：2016-12-29
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种利用SSR标记信息提高林木遗传评估精确度的方法。该方法采用SSR标记构建的G矩阵进行林木遗传评估，首先测定待检测无性系苗所有个体的地径形成表型数据，并提取所有无性系的DNA，用134对SSR标记进行扩增，将扩增结果记录为0/1的SSR标记数据，然后计算无性系间的遗传一致性，计算其逆矩阵作为无性系的G矩阵；对表型数据进行分析，结合S4构建的G矩阵，估算环境误差和遗传方差，根据重复力公式计算求得重复力估计值。本发明的方法可精确提高林木遗传评估的效果，且无需依赖传统谱系的信息，不受遗传材料谱系信息的限制，试验材料无树种和试验林类型的限制，应用前景好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105528533A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201610020995.7
申请日：2016-01-12
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种提高林木遗传评估精确度的方法，采用空间和竞争联合模型进行林木遗传评估，具有以下优点：1)能够图示具体的试验数据和残差，让遗传分析更为直观形象；2)遗传评估精确度能够显著提高。本发明对于试验材料并无树种和试验林类型的具体限制，因此其他树种以及种源试验林、子代测定林和无性系试验林都不受限于此，通过本发明的空间和竞争联合模型即可精确提高林木遗传评估的效果。
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公开(公告)号：CN112331263A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011135436.3
申请日：2020-10-22
Applicant: 华南农业大学
IPC: G16B20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于个体遗传竞争与环境空间分析的林木基因组选择方法及其应用。该方法步骤如下：收集试验林所有个体的行列号，形成空间定位数据；测定试验林所有个体的表型形状，形成表型数据；采用全基因组重测序对试验林所有个体和待检测的个体进行SNP基因分型，将基因分型数据记录为0、1、2的SNP标记矩阵，根据SNP标记矩阵构建全部个体的基因组关系矩阵G；构建模型和数据分析。本发明的方法不仅能捕获林木个体间的遗传竞争关系，还能捕获种植环境的空间变异特性，充分考虑遗传材料和种植环境的背景差异，显著提高林木基因组选择的准确性；无树种、试验林和测试性状类型的具体限制，应用前景广泛。
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公开(公告)号：CN106803026B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201611245837.8
申请日：2016-12-29
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种利用SSR标记信息提高林木遗传评估精确度的方法。该方法采用SSR标记构建的G矩阵进行林木遗传评估，首先测定待检测无性系苗所有个体的地径形成表型数据，并提取所有无性系的DNA，用134对SSR标记进行扩增，将扩增结果记录为0/1的SSR标记数据，然后计算无性系间的遗传一致性，计算其逆矩阵作为无性系的G矩阵；对表型数据进行分析，结合S4构建的G矩阵，估算环境误差和遗传方差，根据重复力公式计算求得重复力估计值。本发明的方法可精确提高林木遗传评估的效果，且无需依赖传统谱系的信息，不受遗传材料谱系信息的限制，试验材料无树种和试验林类型的限制，应用前景好。
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公开(公告)号：CN106755441A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611247628.7
申请日：2016-12-29
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多性状的基因组选择进行林木多性状聚合育种的方法。所述方法依次包括：无性系个体表型数据采集；无性系谱系信息及A矩阵构建，或SNP标记分型数据及G矩阵构建；多性状模型建立和数据分析。本发明的方法可减少林木性状表型测定的工作量，且不受性状与标记关联程度的限制，与常规的传统子代测定技术相比，可实现多性状的定向、精确育种，获得的杂交后代具有可靠的生产力和遗传背景，显著缩短了林木多性状聚合育种周期，且对树种和试验林类型无具体限制，可快速达到林木多性状聚合育种的目的，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN106755441B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201611247628.7
申请日：2016-12-29
Applicant: 华南农业大学
IPC: C12Q1/6895 , G16B25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多性状的基因组选择进行林木多性状聚合育种的方法。所述方法依次包括：无性系个体表型数据采集；无性系谱系信息及A矩阵构建，或SNP标记分型数据及G矩阵构建；多性状模型建立和数据分析。本发明的方法可减少林木性状表型测定的工作量，且不受性状与标记关联程度的限制，与常规的传统子代测定技术相比，可实现多性状的定向、精确育种，获得的杂交后代具有可靠的生产力和遗传背景，显著缩短了林木多性状聚合育种周期，且对树种和试验林类型无具体限制，可快速达到林木多性状聚合育种的目的，具有广泛的应用前景。
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