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第 26 卷 第 6 期 作　物　学　报 V o l. 26, N o. 6
2000 年 11 月 A CTA A GRONOM ICA S IN ICA N ov. , 2000
基于AMM I模型的 NC˚ 交配设计试验的配合力分析X
蒋开锋　郑家奎　赵甘霖　朱永川　万先齐
(四川省农业科学院水稻高梁研究所, 四川泸州, 646100)
提　要　AMM I模型是基因型与环境互作效应分析的有效工具, 而特殊配合力实际上也是父母本间的
互作效应。本文用该模型对N C ˚ 交配设计试验的配合力进行分析, 结果表明可提高特殊配合力估值
的准确性。实例分析结果表明, AMM I模型估计的特殊配合力效应值与传统分析方法的结果在大小上
有程度的差异, 但方向相同; 特殊配合力方差D 2 与 K2 大小在不育系中的排序一致, 而在恢复系中的
排序有差异。讨论了 IPCA 值在特殊配合力育种中运用的可能性。
关键词　AMM I模型; N C˚ 交配设计; 配合力
Ana lys is of Com bin ing Abil ity Ba sed on AMM IM odel
J IAN G Kai2Feng　ZH EN G J ia2Ku i　ZHAO Gan2L ing　ZHU Yong2Chuan　W AN X ian2Q i
(R ice and S org hum Inst, S ichuan A cad emy of A g ric S ci, L uz hou, 646100)
Abstract 　AMM I m odel is a very effect ive too l fo r ana lyzing the in teract ion betw een
geno type and environm en t. In fact, the specia l com b in ing ab ility ( Sca ) fo r hyb rid
com b ina t ion is a k ind of in teract ion, too. T he data from N C˚ m ating design w ere ana lysed
by AMM I m odel in th is paper. T he resu lts show ed tha t th is m ethod cou ld p rovide m o re
accu ra te est im ates of Sca effects. T he resu lts of an app lied exam p le show ed tha t betw een the
est im ates of Sca effects u sing AMM I m odel and classic w ay had on ly sm aller d ifference.
A cco rd ing to est im ates of Sca variance D 2 and K2 (com ing from AMM I m odel and classic
w ay, espect ively) , there w as sam e o rder fo r CM S lines, bu t the o rder fo r resto rer lines had
larger d ifference. T he po ssib ility w as a lso d iscu ssed fo r app lica t ion of the sco res of
sign if ican t IPCA ax ises in b reed ing fo r Sca.
Key words　AMM Im odel; N C˚ m ating design; Com b in ing ab ility
杂交育种和杂种优势利用是许多重要作物育种的主要方法和途径, 其实质是配合力育
种[ 1 ]。亲本材料的选育可称为一般配合力育种, 杂交组合的选配可称为特殊配合力育种。高
产强优势组合的选育不仅要求亲本要有高的一般配合力水平, 而且要求两亲本之间要有较高
的特殊配合力。由于一般配合力主要是由基因加性效应控制, 可由亲本传递给子代, 所以无
论用杂交育种途径选择制恢或制保的亲本材料, 还是用不育系和恢复系测配组合, 育种者都
非常重视一般配合力的评价; 而特殊配合力是由基因显性、上位性效应的综合结果, 遗传机
制复杂, 且不能固定遗传, 但这也是产生杂种优势的内在遗传机制。因此, 一般配合力和特
X 该研究是四川省水稻育种攻关和四川省农业科学院资助项目的部分内容。
谢辞: 承蒙中国水稻研究所计算机系王磊博士惠赠BSTA T 软件; 在本文修改过程中得到王磊博士和四川农业大学
职教院明道绪教授的帮助; 本文引用了 1998 年省攻关南充点的N C˚ 交配设计试验资料, 对参加试验和提供材料的
有关单位和人员在此一并致谢!
收稿日期: 1998212228, 接受日期: 1999212210

殊配合力方差是评价杂交亲本的两个重要的参数[ 2 ]。
AMM I模型是主效可加、互作可乘模型的简称, 是目前分析品种与环境互作效应和遗传
稳定性的一种有效方法[ 3～ 8 ]。它是将方差分析与主成分分析综合运用的一个模型, 即首先用
方差分析法检验主效应及互作效应的显著性; 当互作效应显著时, 把互作效应剖分为各基因
型和各环境的多个可乘的主成分分量; 最后根据基因型的主成分分量计算稳定性参数[ 3 ]。而
特殊配合力的实质是父母本间的互作效应。基于此, 本文拟应用AMM I模型对N C ˚ 交配设
计试验的配合力 (主要是特殊配合力)进行分析。
1　数学模型
在N C˚ 交配设计试验 (不涉及反交效应)中, 某一组合平均产量用AMM I数学模型可表
示为:
Y ij = L + g i + g j + K1U i1V j1 + K2U i2V j2 + ⋯ + KmU imV jm + Dij + Eij (1)
　　模型中 Y ij 为某一试验组合的平均产量; L为试验总平均数, g i 和 g j 分别为第 i 不育系和
第 j 恢复系的一般配合力效应; K1、K2, ⋯, Km 是观测值矩阵的顺序奇异值, 即K1 ≥K2 ≥⋯≥
Km; K0. 5m U im 和 K0. 5m V jm 分别称为不育系和恢复系在交互作用主成分轴 ( IPCA ) 的得分; Dij 为残
差; Eij 为试验误差。
2　统计分析
2. 1　按照一般的配合力方差分析, 检验父、母本一般配合力和二者的特殊配合力是否显著。
2. 2　特殊配合力效应显著时, 用父母本双向表进行AMM I方差分析。
2. 3　失拟性检验。用 Go llob (1968)提出的近似 F 测验[ 9 ]:
F i = M S IPCA i ö M S e (2)
不显著的 IPCA 的均方即作为失拟均方, 其估计的特殊配合力效应为残差 Dij。用显著的
IPCA 轴估算特殊配合力。
2. 4　计算出不包括残差的特殊配合力的效应值。
S ca = 2
P
m = 1
KmU imV jm (3)
其中 P 为显著的 IPCA 个数。
2. 5　特殊配合力方差计算。由于稳定性参数D 值[ 3 ]的大小实际上表示了某一亲本与其它亲
本配组后的特殊配合力间变异程度的大小, 所以可用各亲本材料在显著的 IPCA 上得分的平
方和 (即D 2)来代表特殊配合力方差。
本文用BSTA T 汉化软件进行计算。
3　应用举例
采用 1998 年四川省水稻育种攻关N C˚ 交配设计试验南充点的结果。试验由 8 个恢复系
和 5 个不育系配成的 40 个组合作试材, 随机区组排列, 三次重复, 以小区产量为单位进行分
析。
表 1 方差分析结果表明: 组合间差异达极显著水平; 不育系、恢复系的一般配合力及二
者的特殊配合力效应均达极显著水平。AMM I方差分析表明, IPCA 4 不显著, 而 IPCA 1～ 3
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表 1　　基于AMM I模型的配合力方差分析
Table 1　　ANOVA of combin ing abil ity based on AMM Imodel for 40
combination s com ing from 5 CM S lines and 8 restorer l ines
变异来源
Source of variance
自由度
D F
SS M S F
组合 Com bination 39 28. 8632 0. 7401 24. 50663 3
不育系一般配合力
Gca of CM S lines
4 10. 1266 2. 5316 83. 82783 3
恢复系一般配合力
Gca of resto rer lines
7 9. 8822 1. 4117 46. 74503 3
特殊配合力
Sca of CM S and resto rer lines
28 8. 8544 0. 3162 10. 47023 3
IPCA 1 10 5. 2731 0. 5273 17. 46033 3
IPCA 2 8 2. 7627 0. 3453 11. 43383 3
IPCA 3 6 0. 6153 0. 1025 3. 39403
IPCA 4 4 0. 2033 0. 0508 1. 6821
误差 E rro r 78 2. 3575 0. 0302
均达显著或极显著水平, 因此可
把 IPCA 4 估算的特殊配合力作
为残差, 各亲本在 IPCA 1～ 3 的
得分 (见表 2) 来计算特殊配合力
和特殊配合力方差。
表 3 可以看出: 各亲本一般
配合力, 恢复系中以明恢 63 最
高, 847、蜀恢 160、R 40 和 94219
与明恢 63 属同一水平, 725、
H 411 和 94109255 显著低于明恢
63; 不育系中, K18A 最高, 1021A
亦高于汕A , 但与汕A 差异不显
著, D 18A 比汕 A 低但不显著,
117A 显著低于其它不育系。
表 2　　亲本在显著交互效应主成分轴上的得分
Table 2　　The scores of sign if ican t IPCA ax ises for paren ts　
基因型 Geno type
IPCA
IPCA 1 IPCA 2 IPCA 3
R 40 - 0. 0367 0. 3366 - 0. 1179
蜀恢 160 Shuhui 160 0. 4763 0. 0749 0. 0897
847 0. 2635 - 0. 5565 - 0. 0939
94109255 - 0. 5710 - 0. 5086 - 0. 1961
H 411 0. 3339 - 0. 1784 0. 4417
725 - 0. 3484 0. 3370 0. 1293
94219 - 0. 5397 0. 2070 0. 1352
明恢 63 M inghui 63 0. 4220 0. 2880 - 0. 3881
117A - 0. 2840 0. 2444 0. 0386
1021A - 0. 0239 - 0. 3105 - 0. 5572
D 18A 0. 8980 - 0. 2823 0. 2180
K18A 0. 0585 0. 7495 - 0. 0003
汕A Shan A - 0. 6585 - 0. 4011 0. 3008
用AMM I 模型估算出的特殊配合力
效应值列于表 3, 可以看出, 以汕 A ö
94109255 的0. 5210最高, D 18A ö 94219 的
- 0. 5136最低。与莫惠栋的配合力分析方
法[ 2 ]的结果 (见表 4) 相比, 本试验中, 除
117A ö R 40 的效应值差异较大外, 其余差
异极小, 且各组合效应的方向均相同。
用AMM I 模型估算出的特殊配合力
方差 (表 3)D 2 的相对大小看, 不育系中,
D 18A > 汕A > K18A > 1021A > 117A ; 恢
复系中, 94109255> 明恢 63> 847> 94219
> H 411> 725> 蜀恢 160> R 40。与莫惠栋
的配合力分析方法的结果 (见表 3) 相比,
不育系的排序完全一致; 而恢复系的排序
却有较大差异 (见表 4) , 其顺序为 94109255> 94219> 847> 明恢 63> 725> 蜀恢 160> H 411
> R 40。
4　结论与讨论
4. 1　AMM I 模型估算特殊配合力效应时, 由于不包括残差, 排除了未考虑的因素对试验结
果的影响, 因此特殊配合力及其方差估值具有更高的准确性。
4. 2　AMM I 模型将特殊配合力剖分成分别来自于母本和父本的两组可乘分量, 能更清楚地
理解特殊配合力产生的实质。由于所分析的目标性状 (如产量) 往往是多个有关性状 (如有效
穗、穗粒数、结实率和千粒重等)综合作用的最终结果, 因此可用各材料的相关性状值与抽提
出的显著 IPCA 上的得分进行相关分析, 以赋予 IPCA 值的生物学意义, 揭示其中的隐蔽信
息; 同时, 可根据父、母本的 IPCA 值进行目标性状的预测和筛选, 寻求具有最大目标性状的
1696 期　　　　　　　　　　蒋开锋等: 基于AMM I模型的N C ˚ 交配设计试验的配合力分析　　　　　　　

组合, 并根据相关分析结果进行杂交组合的亲本选择, 有望提高特殊配合力育种的效率。
表 3　　一般配合力和基于AMM I3 的特殊配合力的效应值和D 2 值
Table 3　　Gca effects for paren ts and Sca effects and D 2 value for combination s based on AMM I3
恢复系
Resto rer lines
不育系 CM S lines
117A 1021A D 18A K18A 汕A Shan A D
2 Gca
R 40 0. 0881 - 0. 0379 - 0. 1537 0. 2498 - 0. 1463 0. 1286 0. 1487ab
蜀恢 160 Shuhui 160 - 0. 1135 - 0. 0847 0. 4262 0. 0888 - 0. 3167 0. 2406 0. 1788ab
847 - 0. 2145 0. 2188 0. 3733 - 0. 3991 0. 0215 0. 3879 0. 2688ab
94109255 0. 0303 0. 2809 - 0. 4119 - 0. 4204 0. 5210 0. 6232 - 0. 5846d
H 411 - 0. 1214 - 0. 1987 0. 4465 - 0. 1108 - 0. 0155 0. 3384 - 0. 2746cd
725 0. 1863 - 0. 1683 - 0. 3798 0. 2287 0. 1331 0. 2517 - 0. 1446bc
94219 0. 2091 - 0. 1267 - 0. 5136 0. 1182 0. 3130 0. 3524 0. 1254abc
明恢 63 M inghui 63 - 0. 0645 0. 1167 0. 2131 0. 2448 - 0. 5101 0. 4117 0. 2821a
D 2 0. 1429 0. 4074 0. 9335 0. 5664 0. 6849
Gca - 0. 5533b 0. 1904a - 0. 0242a 0. 2425a 0. 1446a
　　注: a, b, c, d 中无相同字母者表示达 0. 05 显著水平。
　　N o te: T he effects fo r general com bin ing ability (Gca) no t fo llow ed by the sam e letter a, b, c and d w ere differen t at 0.
05 sign ifican t level.
表 4　　按莫惠栋的方法计算出的特殊配合力效应值及特殊配合力方差 (K2)
Table 4　　The effects and var iance of Sca based on the method in troduced by M o Huidong
恢复系
Resto rer lines
不育系 CM S lines
117A 1021A D 18A K18A 汕A Shan A K
2 Gca
R 40 0. 2536 - 0. 0562 - 0. 1425 0. 1578 - 0. 2113 0. 0307
蜀恢 160 Shuhui 160 - 0. 0935 - 0. 0872 0. 4274 0. 0777 - 0. 3244 0. 0689
847 - 0. 2495 0. 2228 0. 3714 - 0. 3793 0. 0356 0. 0901
94109255 0. 0699 0. 2762 - 0. 4092 - 0. 4419 0. 5060 0. 1664
H 411 - 0. 1061 - 0. 1998 0. 4478 - 0. 1189 - 0. 0210 0. 0579
725 0. 1469 - 0. 3298 - 0. 3822 0. 2511 0. 1490 0. 0818
94219 0. 1269 - 0. 1168 - 0. 5192 0. 1641 0. 3460 0. 1029
明恢 63 M inghui 63 - 0. 1468 0. 1265 0. 2081 0. 2911 - 0. 4777 0. 0898
K2 0. 0220 0. 0369 0. 1588 0. 0718 0. 1031
参　考　文　献
1　马育华. 植物育种的数量遗传学基础, 南京: 江苏科学技术出版社, 1980, 376～ 380
2　莫惠栋. 江苏农学院学报, 1982, 3 (3) : 51～ 57
3　张　泽, 鲁　成, 向仲怀. 作物学报, 1998, 24 (3) : 304～ 309
4　王　磊, 曾列先, 余汉勇等. 中国水稻科学, 1997, 11 (4) : 198～ 204
5　王　磊, C G M claren, 杨仕华. 科技通报, 1997, 13 (5) : 281～ 286
6　蒋开锋, 曾德初, 郑家奎等. 西南农业学报, 1998, 11 (1) : 12～ 19
7　蒋开锋, 郑家奎, 曾德初等. 中国水稻科学, 1998, 12 (3) : 133～ 138
8　蒋开锋, 郑家奎, 张长伟等. 生物数学学报, 1999, 14 (2) : 241～ 246
9　Go llob H F. P sy chom etrika, 1968, 33: 73～ 115
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