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Prediction of double crosses from single crosses
Authors:C Clark Cockerham
Institution:(1) Department of Experimental Statistics, North Carolina State University at Raleigh, USA
Abstract:Summary A unified theory, which takes into account both the genetic and experimental conditions, for predicting double cross hybrids from single cross hybrids is developed. The method is analogous to that for selection indices. Relationship of the prediction model to the genetic model is explored. Jenkins' (1934) three single cross predictors, a best single cross predictor, and selection on the basis of double cross estimates are compared empirically for an additive and dominance genetic model with varying proportions of experimental error variance and different numbers of hybrids. The differences between fixed and random genetic sample approaches to prediction are discussed.
Zusammenfassung Für die Voraussch?tzung von Doppelkreuzungsbastarden aus Einzelkreuzungshybriden wird eine einheitliche Theorie entwickelt, die sowohl genetische als auch experimentelle Bedingungen berücksichtigt. Die Methode ist der für die Berechnung von Selektionsindizes analog. Es wird die Beziehung des Vorhersagemodells zum genetischen Modell erl?utert. Jenkins' (1934) drei Einzelkreuzungs-Sch?tzwerte, der beste Einzelkreuzungs-Sch?tzwert und die Selektion auf der Grundlage der Doppelkreuzungs-Sch?tzungen werden für ein additives und Dominanz-Modell mit variierenden Verh?ltnissen der experimentellen Fehlervarianz und unterschiedlicher Anzahl von Bastarden empirisch miteinander verglichen. Der Unterschied zwischen fixierter und zuf?lliger genetischer Stichprobenmethode wird hinsichtlich der Vorhersage besprochen.


Dedicated to Dr. George F. Sprague on the occasion of his 65th birthday.

Contribution from the Department of Experimental Statistics, N. C. Agricultural Experiment Station, Raleigh, North Carolina. Published with the approval of the Director of Research as Paper No. 2330 of the Journal Series. This investigation was supported in part by Public Health Service Research Grant GM 11546 from the Division of General Medical Sciences.
Keywords:
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