1、課程名稱(chēng):姓名:學(xué)院:系:專(zhuān)業(yè):學(xué)號(hào):指導(dǎo)教師:本科實(shí)驗(yàn)報(bào)告生物統(tǒng)計(jì)學(xué)與試驗(yàn)設(shè)計(jì)陳姝瑤農(nóng)業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院應(yīng)用生物科學(xué)系應(yīng)用生物科學(xué)3130100533徐海明2015年 11月30日浙江大學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告課程名稱(chēng)：生物統(tǒng)計(jì)與試驗(yàn)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)類(lèi)型:實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱(chēng)：協(xié)方差分析和混合線性模型分析學(xué)生姓名：陳姝瑤專(zhuān)業(yè):應(yīng)用生物科學(xué)學(xué)號(hào):3130100533同組學(xué)生姓名：指導(dǎo)老師：徐海明實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)：實(shí)驗(yàn)日期：2015年11月30日一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮鸵?掌握協(xié)方差分析和混合線性模型分析的方法。.了解協(xié)方差分析與二因素析因分析的差異。.比較SAS軟件和QTModel軟件的分析效益。.QTLNetwork軟件分析控制仿真群體表

2、現(xiàn)型值的QTL定位數(shù)據(jù)。.比較回歸分析、相關(guān)分析、方差分析、MCIM勺定位分析的優(yōu)缺點(diǎn)。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和原理.QTModel is user-friendly computer software which packaged with modules for microarray data analysis, diallele design analysis and mixed model analysis.Analysis of covariances a technique that combines features of analysis of variance and regressi

3、on.The mixed linear model: include the fixed effects and some groups of random variables. Correlations between or within factors are allowed. Can unbiasedly estimate parametersand their variances ,and predict values of random effects. Effectively analyze all kinds of complex genetic model or unbalan

4、ced data.三、主要儀器設(shè)備SASa件 QTModel 軟件 QTLNetwork 軟件四、操作方法與實(shí)驗(yàn)步驟.二因素協(xié)方差分析以2個(gè)品種2個(gè)水分水平的鮮花產(chǎn)量為依變量，重復(fù) 6次：(1)以小區(qū)面積為x變量，進(jìn)行二因素協(xié)方差分析，分析品種、水分對(duì)鮮花產(chǎn)量的影響，對(duì)顯著的效應(yīng)進(jìn)行適當(dāng)?shù)谋容^； (2)比較協(xié)方差分析與二因素析因分析結(jié)果之間的差異。SAS:data exp3;input v$w$y s ;datalines;LP Low 98 15 LP High 71 10LP Low 60 4 LP High 80 12LP Low 77 7 LP High 86 14LP Low 80

5、9 LP High 82 13LP Low 95 14 LP High 46 2LP Low 64 5 LP High 55 3WB Low 55 4 WB High 76 11WB Low 60 5 WB High 68 10WB Low 75 8 WB High 43 2WB Low 65 7 WB High 47 3WB Low 87 13 WB High 62 7WB Low 78 11 WB High 70 9 ;1)proc glm;class v w;model y=v w v*w;run;2)proc glm;class v w;model y= s v w v*w; run;

6、.水稻品種區(qū)域試驗(yàn)分析水稻五個(gè)品種在二年和三試點(diǎn)三個(gè)區(qū)組的品種區(qū)域試驗(yàn)數(shù)據(jù)(刪除了二個(gè)異常值)儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)文件(RiceTrial-2.txt) 中。(1)采用 SAS$C件的 Proc GLM, Proc Mixed 和 Proc VarCom分析該數(shù) 據(jù)，并對(duì)品種的表現(xiàn)作適宜的推斷；(2)采用QTMode軟件分析該數(shù)據(jù)，對(duì)品種的表現(xiàn)作適宜的推斷；(3)比較SAS次件和QTMode軟件的分析效益。SAS program：data exp3;Input Gen Year Loc Block Yield;Datalines;proc glm;class Gen Year Loc Block;mod

7、el Yield=Gen|Year|Loc Block(Year*Loc);random Year Loc Year*Loc Gen*Year Gen*Loc Gen*Year*LocBlock(Year*Loc)/test;means Gen/Tukey;run;proc mixed;class Gen Year Loc Block;model Yield=Gen;random Year Loc Year*Loc Gen*Year Gen*Loc Gen*Year*LocBlock(Year*Loc)/SOLUTION;LsMeans Gen/adjust=Tukey;run;proc va

8、rcomp method=REML;class Gen Year Loc Block;model Yield=Gen|Year|Loc Block(Year*Loc)/fixed=1;run;QTModelinput Gcii Tear Lut Rup Ticld .irdile 、二/學(xué)習(xí)書(shū)業(yè)/生物組“K鼓/城二/Ricel工ialTJ工t.OTOC vlirc4 H1J4QUF1 AUH GLS : 七】也寫(xiě)m Gen Tear Lee Rep ;Yicld-GeD TtriirGeii*Lut Gen*ciii*Luc Rc(Year*Lcjc) / anuvii enjtijfralr

9、 ,rariduMi Year Long THaMLgGt?n*Loc Geri*Ti*ar*LtiC Rep(Ykmlf+Loc),nwnnfi (inn ;3、QTL定位分析采用QTLNetwork軟件分析控制仿真群體表現(xiàn)型值的QTL定位數(shù)據(jù)(DHSim.map口 DHSim.txt ).(1)估算QTL的位置和遺傳效應(yīng)，對(duì)群體的QTL位置和遺傳效應(yīng)作統(tǒng)計(jì)推斷；(2)把QTL定位結(jié)果和實(shí)驗(yàn)一的分析結(jié)果都與仿真的參數(shù)真值作比較，比較所采用的四種分析方法(回歸分析、相關(guān)分析、方差分析、MCIM勺定位分析)用于推斷群體基因定位的可靠性及統(tǒng)計(jì)方法的優(yōu)缺點(diǎn)?；貧w分析Data exp1;Input e

10、nv geno trait m1-m33;Datalines;數(shù)據(jù)Proc reg;Model trait=env m1-m33/selection=stepwise;Run;相關(guān)分析Data exp2;Input env geno trait m1-m33;Datalines;數(shù)據(jù)；Proc corr;Var trait;With m1-m33;Run;方差分析Data exp3;Input env geno trait m1-m33;Datalines;數(shù)據(jù)；Proc glm;Class env m1 env*m1;Model trait= env m1 env*m1;Run;Proc g

11、lm;Class env m2 env*m2;Model trait= env m2 env*m2;Run;五、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)記錄和處理.二因素協(xié)方差分析Type III SS Mean Sflutre F Vilue Pr FD486.0009000496.00000004 楣 JQWWQ4860000000.00000000.00000006 6 Q 3 sr o bib- 220Q.13991.0000Dependent Var iable： ySum erfSquares972.00000041M.MOOMSOOO.OODOOOMea.n Scware324.000000205.700000

12、F Value1/8Pr F0.2268Source而delErrorCorrected TotflilOF82023R-SquareCtwffVarRootUSEy M?an0.19111920.4SeS214.3422570,00000SourceOFType J SS幅81rl StMareF ValueFr Fr14刖川網(wǎng)川同0.0004000，汨0.1399vr14SG.OOOOOOD4SG.OOO0OODL3E0.1358Ww1O.OOOOOOCO.ODOOOOOa.OO1時(shí)The GLM ProccdureOF2)The ULM Procedure)eperctent Varia

13、ble: ySum ofSfiu七*DFSqtiaresM&ar, Suii reF ValuePr FModel44366.5188171241.629704197.45c.oaoiError18i in,蝴 iiH36.2即4那Corrected Totl29soet.040000R-SquareCoeffVarRootMSEy MeanO.S7C5CS丸5虻如75-50766570.加30StiurceDFType I SSMean Squei reF V&luoPr Fs14532.635779d532-635779720.73C.QUOIV183.40686698.40B6B814.

14、S50.0011*1324,433906324,43390651.59 F313934.5188173984.618617635,21.00011SG.G0102696.0182G15,361323.849473323.84947351,SO。0。1116.04224416.0422442.E50.1287.水稻品種區(qū)域試驗(yàn)分析(1)采用 SASC件的 Proc GLM, Proc Mixed 和 Proc VarCom分析該數(shù)據(jù)，并對(duì)品種的表現(xiàn)作適宜的推斷；GLM分析Fhe GLM ProcedureDeperdent Variable： YieldSum ofSourceDFSquares

15、Mean Square FValueFC FModal5521738.02139936.3276724.44 FCen4e77.71OE99ie9.4278E010.4540001Year161U,240333611140359377.12C00C1GsnYcar4拗77喀$1味/相M7E.580.0002Loe38E7e.rB7ltiO28的.網(wǎng)和舶175.36.0001GervtiLoc121433.394379124.9435827.71配叩wY”r吐心31452.343446404.11443229.8E.0001QenYear*Loc121459.244470121.1037067.

16、47 FGen4766 JSS76Z181.28484011.800001Tear1隔 59,325*9555s. 928Hg942.09，。叩1GenHiYea r4S28.429038192.1072B03.15.0001Lg30723.3357262307.7775179.35 0001整口*Loe：I?1445.2732G3120.4394397.42.0001VearJ*Loc31292.044126430.6813762S.56. 0001金 rVear牝oC121676.947614181.92浦四9.10.0001BlodcCTearaLoc）161595.54575093.7

17、216096.15屋嶼131.3298. U0177.1312Be-00QRap(Tu*r*Luc)1615WL EE99.713山150降7. 590Sv 008Rsflldual62a g.2116. 2131VaT-i Alice corapuriRnt sst i ma I ii rm ：Critical P valusadjijiGtod byFER at 0, 05;0, 055/j 123451 .Q,57382gOL 479916(1, 18265U0, 27321b20.573829n0,2056940,05934450. 1009B30,4799160.205694.配 5

18、2A6010.fiRSlSft40. 18255。0. 0593M50.53S601.0. 3180150. 2732460. 10098Q.6E51560.831801.di fffiURnt 1els nf Gfh：ccTKpan sons awnngVen5 ofLovolcHeancS.E.PvaluoGfellkl36. 1833fl. G17065.39974 OOEGm2a. 6170. 000123376Gm?38.573.617l.S3717e-005Get440,/, 6175, 77343e-006Gen530. 97B. 6441.OlTle-OOSPai rwi sp

19、ri3. QTL定位分析采用QTLNetwork軟件分析結(jié)果.電 1 iTr4ii：IdMk El*B fW-dB： 1 白v（a）/v（riMQfNMmV(r1/T(P)%n”in M71四*V (ACt IE MWF jU(H-AE/V(f tB-13/3j ng ,IM7HL心Mlnr-Me454F010tEI4融i”SE1 3IHai MK4M. II工九事-WVMIe. 14/3I.IIWUIM4.4IM. HMIJM1 ER4L2MbMIvt.n此 I口-*.WJC.ttFTV.DMDDta ,hokfl.riFH*” 必f OfI.VI7BJ-4mrpt-mrv5?a Bi7.

20、A“UC. 1BJ5 B mm-3.4i?Ufl.TSfl* mmj.imi.rsfiIIIdu1-3），空0.151f.isti?-*h m*2B.0Vi* MW3 *缸鰭l*aQtpi-5t4515 jEFFtIL_ipcnitibH_ljWliL_gitEPV*Lj mnIK_jFH建P-%”MH7*3 MB*乩H*嚙mgQi nifM.e f九1$,4fM1-3HKMC4&. n”口jmn.itn田 R4:F1-rHK7-ltte. ii*7.-S* 居-K2*42I_Q19.D-ZE.Idiaia.iEc.Bi力IT1, MMnrM4IL”事A.HiMMi-2-mhVWPt.mt1.

21、117V1-13-3 W22丸WT2.9* n.iypu曾EntryGG+GE1KiMEJ!PIA.TU13祐“p守r.”iTH/KMSupprlar in(+)l/. 3力1Q.新始Ht.3186號(hào).班Inr Lln1 7T*_M*-2T-3*2“ipEfir qrqntrnrqo日川t日m5L + ”皿力理53H-J1af-jEi-iqq.Qgr q*q*聃,購(gòu)a-*gq*Qt441-tqqiCHW1-fq1收iM,3-1屬釁Q*.TLbp KfiPdi B.liSit回歸分析SourceSum ofMeanDFSquaresSquareF Value Pr F：7.33.000 1Ari

22、a lysis of VarianceModeltrrorCorrected Total9 3. 8no HI29483朋囂,1563。3 叫 8178JS91654115VariableIntercept env m3 45 ml 6 由 29 29ParanieterEst I Bate119.B7771-6.08174-9.987622.297215.532482.96497-7.55517-4.216902.18866StandardErrorType II SS1.603958944520.685933036.132360.8郵517886,431741.41409206.S5030

23、L41G241187.470S71.74682226.069632.15201967.16052LC37GI52O.IG6011.07527324.50751460J66033 4 no oo 5 ftD 2- s 3 Ou UI * Qu -H. o ?- rnu 2 2 -uu 4.240 1 1Pr F.0001.D0D1.00010.1053 0.00010.09040.C0O5 0.01040.0427iimiiftry of Stepwise Sellect ionVariableVariableHumberPartialModelEniarodRoiscvodVoro InR-S

24、quaroR-CuftroC(p)F Value1mJ0,16940.1E94190.6032mB20.06570.2451123.8060用3O.IIO&O0.3499BB.05154en?40.0G720,411113.935?550.00550.4T311,272163260J0B60.4245S.7344i70.00470.4232745277相關(guān)分析8 2 o o 2 1 4061652 5 5 C5 54.4.37 4 5 4.ODQ1 .0001 .C001 .0001 0.(3260.0342 0.0788叱球&口口相關(guān)系機(jī)H - 400當(dāng) HO； Rto=0 時(shí) Pnb ?

25、IrltraitM -0,2533S.0301暄-0.34?72JDD1晴T”陽(yáng)24.0001M-0.33F23JDD1晡-0.28632,0001晡-0.252130001m7Tg 肥0.0001-0.21840C000 1曬-0.23GC1 |r|Lr& i L*31相方茅宿N = 400當(dāng) HO：而口二。07- Prob r|trailm150J5307,0001MlSOJOb2,0001ml?0,20559 |r|treii t數(shù)， 系時(shí) 俁U 目尸 NhQ rlR r arHo F-p當(dāng)成？ 0.1翻450.D28C位？-0.097940.0503位4-0 J15610.0204m2

26、9-fl.31620.0001位b-o.152010.0023m30-0.25983.OflOl-0.167480.0006m91刃,用24 DOOOkirt27-0.23066.0001m32-0.09847O.OB18戒B-0.32286 FModel3呢州.4耶卻3073.4351327.11 Fenv1M楠.19出皎SeSS.1fl23G2找.09.0001ml13474J03Q512474,60305130,65,0001env*ml12107.6929902107.69299010.59 Fenv13964.3619063964.36150634.37id13i|J4-E03051

27、3474.S03051Sll.GS FNodal3iseaa.eioii4564*4933744.72K.0001Error33640411.44706102.07446Corrected Total33954114.es?16R-SquareCoeffYarRootMSE trait 版 ar0.25304110.0264310.10819100.7650SourceDFlirpc I SSMean Square F Value-Pr Ferw1SE88.182 3B23688 J8Z3S285.4.0001臉16542.81齪旺64.101000113612 J990533512.1990

28、5394U1 FCITY135B6.6905243566.63052434.94.oaoim216642.S18B898542.81869964.10F 0.1267 ,不顯著，因此可以 對(duì)主效應(yīng)進(jìn)行判斷。品種PrF 0.0009 ,因此品種對(duì)鮮花產(chǎn)量的影響極顯著。 水分PrF 0.0001 ,因此水分對(duì)鮮花產(chǎn)量的影響極顯著。同時(shí)，又因?yàn)槠贩N F Value (v) =15.36 F =0.2268 ,并未達(dá)到5%顯著水平。所以，不能科學(xué)分析品種、水分 對(duì)鮮花產(chǎn)量的影響。同時(shí)，品種與水分兩個(gè)因素對(duì)鮮花產(chǎn)量影響 R-square=0.19 , 遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于1。二因素析因分析方法不合適協(xié)方差分析結(jié)果：

29、該模型PrF F 0.0001,表明面積s作為協(xié)變量存在是合理的。因此，協(xié)方差分析適合分析此題數(shù)據(jù)。.水稻品種區(qū)域試驗(yàn)分析(1)GLM模塊分析結(jié)果：Gen*Year*Loc顯著，表明某品種在某年份某地點(diǎn)顯著；同時(shí)， Year*LocGen*Year Gen*Loc都是不顯著的；主效應(yīng)中，只有 Year達(dá)到了 5%顯著水 平。品種1-4 2-4 1-5 2-5 2-3 存在5%差異。Mixed模塊分析結(jié)果：Gen*Year*Loc, Year*Loc Gen*Year Gen*Loc 主效應(yīng) Year Loc 都是不顯著 的，均未達(dá)到5%顯著水平。VarCom模塊分析結(jié)果：由第一張表可以得到，各

30、個(gè)主效應(yīng)和交互作用的方差估計(jì)值，由第二張表可 以得到各個(gè)主效應(yīng)和交互作用之間的協(xié)方差估計(jì)值?？偨Y(jié)：品種主效應(yīng)不顯著。(2) QTModel軟件分析結(jié)果：該模型 P-Value:1.28989e-005 ，極顯著。ANOVAable 中，Gen Year、Loc、Year*Loc、Gen*Year、Gen*Loc、Gen*Year*Loc 土勻達(dá)至U 5%顯著水平。Gen的5個(gè)水平P-Value者B0.001 ,達(dá)到極顯著水平，表明結(jié)果可信。Pairwised comparisons among different levels of Gen結(jié)果顯示，均未達(dá)到5%顯著水平，表明品種之間是無(wú)顯著差異的。(3)比較SAS次件和QTModel軟件的分析效益：SASft件的 Proc GLM, Proc Mixed 和 Proc VarCom分析該數(shù)據(jù)，Gen、Year、 Loc、Year*Loc、Gen*Year、Gen*Loc、Gen*