林木遗传模型统计分析及R语言实现 童春发,施季森 9787030420701 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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童春发，施季森 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030420701

商品编码：29374687636

包装：平装

出版时间：2014-10-01

基本信息

书名：林木遗传模型统计分析及R语言实现

定价：98.00元

作者：童春发,施季森

出版社：科学出版社

出版日期：2014-10-01

ISBN：9787030420701

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《林木遗传模型统计分析及R语言实现》系统地阐述了多种林木遗传育种统计模型参数估计和假设检验的基本方法与应用。共分8章。章介绍固定效应模型和效应模型概念。第2章至第6章分别论述半同胞子代测定、巢式设计、因子设计、双列杂交设计和多地点多年份家系试验遗传模型分析方法。后两章介绍方差分量约束极大似然估计和育种值的佳线性无偏预测的混合模型方程方法。各章配有模拟试验数据和R语言计算程序。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《现代林木育种：遗传改良的理论与实践》 作者： [虚构作者姓名 1], [虚构作者姓名 2] 出版社： [虚构出版社名称] ISBN： [虚构ISBN] 内容简介： 本书系统阐述了现代林木育种的核心理论，聚焦于遗传改良的科学方法与实际应用。从林木种质资源的鉴定、评估与保护出发，深入剖析了林木遗传变异的来源、类型及其在育种过程中的重要作用。本书强调了利用现代生物技术与传统育种策略相结合的重要性，旨在为林木遗传改良提供一套全面、系统且具操作性的指导。 第一部分：林木遗传资源与变异 第一章：林木种质资源的意义与保护 1.1 林木种质资源的定义与内涵 详细阐述种质资源的构成要素，包括基因库、种群、品种、基因型以及与之相关的遗传信息。 区分不同层级的种质资源，例如物种、亚种、地方品系、栽培品种等。 强调种质资源作为育种基础和战略储备的关键作用，尤其是在应对环境变化和病虫害挑战时的不可替代性。 1.2 种质资源的调查、收集与鉴定 介绍系统化的野外调查方法，包括样地选择、调查指标（形态、生理、抗逆性等）的设定与记录。 阐述标本采集、保存与信息化的流程，强调数据准确性和完整性。 详细讲解种质资源鉴定技术，包括形态学鉴定、分子标记辅助鉴定（SSR、SNP、AFLP等）以及其在资源评估中的优势。 讨论鉴定结果的标准化与数据库建设。 1.3 林木种质资源的评估与评价 深入分析评估的维度：遗传多样性、基因频率、基因组结构、抗性性状、经济性状等。 介绍多样性指数（如 Shannon 指数、Nei 指数）的计算与解读。 阐述评价标准与方法的建立，例如利用综合评价模型（AHP、DEA等）对资源进行分级。 强调评价结果在育种目标选择和亲本组合设计中的指导意义。 1.4 林木种质资源的保护策略 系统介绍异地保护（种子库、圃地、基因库）与原地保护（保护区、监测点）的原理、技术与实践。 探讨濒危和特有物种的特殊保护措施。 分析保护计划的制定原则、实施步骤与成效评估。 强调国际合作与信息共享在种质资源保护中的作用。 第二章：林木遗传变异的来源与测度 2.1 遗传变异的生物学基础 详细讲解基因突变（点突变、染色体畸变）的类型、频率与影响。 阐述重组（减数分裂中的交叉互换）在产生新基因组合中的作用。 分析基因流（花粉、种子传播）在种群间遗传物质交换中的机制。 探讨染色体数目变异（多倍体、非整倍体）及其在林木进化和育种中的潜在价值。 2.2 显性与隐性遗传的表型表现 区分显性、不完全显性、共显性以及超显性现象。 利用孟德尔遗传规律的经典案例（如豌豆杂交）类比林木性状的遗传模式。 阐述多基因遗传（定量的性状）的特点，如连续变异、正态分布等，并解释其在林木性状（如材积、生长速率）中的普遍性。 讨论基因与环境互作在表型形成中的复杂性。 2.3 群体遗传学原理在林木中的应用 介绍 Hardy-Weinberg 遗传平衡定律及其在检测群体遗传结构变化中的应用。 深入分析群体遗传漂变（随机漂变）的影响，特别是在小群体或孤立群体中的作用。 讨论选择（自然选择与人工选择）对基因频率改变的驱动机制。 阐述基因流与群体分化的关系，以及其对物种适应性和多样性的影响。 2.4 分子标记技术的遗传变异测度 详细介绍各种分子标记技术（SSR、SNP、ISSR、TRAP、SRAP等）的原理、技术流程和信息获取方式。 阐述如何利用这些标记评估种群内的遗传多样性（杂合度、等位基因数、有效群体大小）。 介绍群体间的遗传分化指数（Fst）的计算与解读，以及其揭示基因流受阻和分化的意义。 讨论分子标记在亲缘关系鉴定、遗传图谱构建以及基因定位等方面的应用。 第二部分：林木遗传改良的理论与方法 第三章：林木育种目标与育种策略 3.1 明确的育种目标设定 根据林业生产需求，系统分析不同的育种目标：速生性、抗逆性（抗病虫、抗旱、抗风）、优良材性（强度、密度、纹理）、特殊用途（芳香、药用）、适应性（广谱性、特定环境适应性）等。 讨论短期目标与长期目标，以及单个性状育种与综合性状育种的权衡。 强调对育种目标的可行性、经济性和环境影响的全面评估。 3.2 传统育种方法的原理与应用 选择育种： 详细阐述单株选择、家系选择、杂种优势选择等方法。 单株选择：基于表型性状的鉴定与评估，以及其在快速改良中的作用。 家系选择：分析家系内部和家系间的变异，利用遗传相关性提高选择效率。 杂种优势（杂种优势）：阐述杂种优势的类型（超优势、均等优势）及其在林木育种中的利用，特别是异交作物。 杂交育种： 深入解析杂交育种的步骤，包括亲本选择、杂交组合设计、杂种后代选育（F1、F2、回交）与鉴定。 讨论杂交育种在创优势、扩大遗传变异和获得新组合上的关键作用。 介绍不同类型的杂交：远缘杂交、种间杂交、亚种间杂交等。 诱变育种： 阐述物理诱变（X射线、γ射线、紫外线）与化学诱变（EMS、秋水仙素）的原理、诱变剂选择、剂量控制及诱变群体管理。 多倍体育种： 探讨秋水仙素处理诱导多倍体的技术，以及多倍体在改变性状（如叶片大小、果实产量）和育种途径上的可能性。 3.3 现代生物技术在林木育种中的整合 分子标记辅助选择（MAS）： 详细介绍如何利用与目标性状紧密连锁的分子标记，在早期阶段识别优良基因型，提高选择效率，缩短育种周期。 强调 MAS 在隐性基因、低遗传力性状和难以表型的性状选育中的优势。 介绍 MAS 的具体实施流程：标记筛选、连锁分析、标记辅助育种。 基因组选择（GS）： 阐述 GS 的原理，即利用全基因组的标记信息预测个体的育种值。 详细介绍 GS 的关键步骤：训练群体构建、标记密度要求、预测模型（BLUP、GBLUP）。 分析 GS 在加速多基因控制性状改良，以及在长周期、低世代更新的林木育种中的革命性意义。 基因工程与转基因育种： 介绍基因枪法、农杆菌介导法等基因转化技术。 讨论转基因育种在引入特定抗性（如抗虫、抗除草剂）、改良生长速率或改变特定代谢产物等方面的潜力。 分析转基因育种在伦理、安全和法规方面的考量。 基因编辑技术（CRISPR/Cas9）： 阐述基因编辑的原理，实现对目标基因的精确修饰（敲除、敲入、替换）。 探讨基因编辑在快速创性状、修复有害突变、加速育种进程方面的应用前景。 分析基因编辑育种的优势（精确性、高效性）与挑战（脱靶效应、监管）。 第四章：林木育种的遗传效应评估与新品种选育 4.1 遗传参数的估算 详细介绍狭义遗传力（h²）和广义遗传力（H²）的计算方法及其在指导选择强度上的意义。 阐述遗传相关（rg）的定义与测算，分析不同性状间的遗传联系，预测联合选择的效应。 解释加性效应、显性效应和上位效应等不同遗传效应的构成及其在育种策略制定中的重要性。 介绍 BLUP（最佳线性无偏预测）等高级统计方法在群体育种和育种值精确评估中的应用。 4.2 育种值与选择指数的构建 阐述育种值的概念及其在预测个体后代遗传贡献中的核心作用。 介绍基于 BLUP 或其他方法的育种值计算模型。 系统讲解选择指数的构建原理，即综合多个性状的遗传效应，为个体排序提供依据。 详细说明构建选择指数所需的各项参数（遗传力、遗传相关、经济价值系数）的确定方法。 4.3 品种（品系）的鉴定与区域试验 介绍林木新品种（品系）鉴定的标准与流程，包括性状测定、遗传稳定性分析。 深入讲解区域试验的设计原则：随机区组、拉丁方等。 分析区域试验的地点选择、重复次数、小区设计、管理措施。 详细阐述试验数据的统计分析方法（方差分析、多重比较），以及对试验结果进行综合评价，确定适宜推广的品种（品系）。 4.4 新品种的审定与推广 介绍林木新品种审定委员会的组成、审定标准与流程。 阐述新品种权和知识产权保护的重要性。 分析新品种推广的策略与模式：示范推广、合作推广、市场化推广。 强调新品种推广过程中的技术培训、质量监控和效益评估。 第三部分：林木遗传改良的实践与展望 第五章：常见林木种类的遗传改良实践 5.1 针叶树种的遗传改良： 以杨树、松树、杉木等为代表。 介绍速生丰产林、抗病虫品种、特种用途（如纸浆、硬木）的改良重点。 分析不同树种在遗传特性（如杂交潜力、遗传变异丰富度）上的差异，以及对应的育种策略。 列举国内外成功的育种案例和商业化品种。 5.2 阔叶树种的遗传改良： 以栎树、枫树、桉树等为代表。 关注材性改良、抗逆性提升、观赏性状优化等。 探讨其在生态修复、景观绿化等领域的应用前景。 分析其育种上的难点（如世代周期长、早期选择困难）。 5.3 特用经济林木的遗传改良： 以油茶、橡胶、竹类、花卉等为代表。 聚焦产量、品质、抗病虫、适应性等关键经济性状的改良。 探讨其在生物能源、食品、医药、材料等产业中的重要作用。 分析其育种过程中面临的特殊挑战（如对特定环境条件的高度依赖）。 5.4 针对特定生态环境的改良： 如耐旱、耐盐碱、抗瘠薄、耐寒品种的选育。 强调生态适应性作为林木可持续发展的重要支撑。 介绍环境胁迫下的性状鉴定与选育方法。 讨论林木在退化生态系统修复中的育种潜力。 第六章：林木遗传改良的未来发展趋势 6.1 精准育种技术的发展： 基因组选择、基因编辑在育种中的深度应用。 展望基因组学、转录组学、蛋白质组学等“多组学”技术与育种的融合。 强调大数据分析与人工智能在育种决策中的重要作用。 6.2 生态功能与生物多样性育种： 兼顾经济效益与生态效益。 讨论如何通过育种提升林木的固碳能力、水源涵养能力、生物多样性支持能力。 强调选育适应不同生态系统、能够维持和恢复生态平衡的优良品种。 6.3 适应气候变化挑战的育种： 提高林木的适应性与抗逆性。 针对极端天气事件（干旱、高温、病虫害爆发）的预测与应对。 开发具有广谱适应性、能够稳定发挥效益的新品种。 6.4 育种体系的优化与国际合作： 构建高效、协同的育种技术与管理体系。 加强国际间的种质资源共享、技术交流与联合攻关。 促进育种成果的转化与应用，服务于全球林业可持续发展。 本书内容详实，涵盖了林木遗传改良的各个环节，从理论基础到实践应用，再到前沿展望，为从事林木育种、林业生产、生态修复以及相关科研的专业人士提供了一部全面而深入的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我最近读过的最让我惊喜的一本。我一直对林木遗传这个领域充满好奇，但总觉得它听起来有点高深莫测，充满了复杂的数学公式和统计模型，让我望而却步。然而，《林木遗传模型统计分析及R语言实现》这本书彻底改变了我的看法。作者们用一种非常易于理解的方式，将那些抽象的概念娓娓道来，仿佛一位经验丰富的老师，循循善诱地引导我一步步走进这个迷人的世界。 从书中我了解到，原来林木遗传不仅仅是简单的观察和分类，背后隐藏着精妙的统计模型和严谨的分析方法。我特别喜欢书中对各种统计方法的讲解，比如线性混合模型、贝叶斯统计等，作者不仅解释了这些方法的原理，还非常细致地阐述了它们在林木遗传学中的具体应用。最令我印象深刻的是，书中还提供了大量的R语言代码示例，这对我这个R语言的初学者来说简直是福音！我迫不及待地跟着书中的例子，在自己的电脑上动手实践，看着那些代码运行起来，生成我想要的分析结果，那种成就感是难以言喻的。这本书让我觉得，统计分析并没有那么遥不可及，只要掌握了正确的方法和工具，每个人都可以成为林木遗传学的“侦探”，去揭示隐藏在遗传数据背后的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我脑洞大开的书。我一直以为林木遗传就是关于树木的生长、繁殖，和一些疾病抵抗力的研究，但读完这本书，我才意识到它的深度和广度远超我的想象。书中探讨的模型和分析方法，让我看到了林木遗传学如何与现代生物技术、大数据分析相结合，为森林资源的优化配置、珍贵树种的保护和遗传改良提供科学依据。 作者在讲解统计模型时，并没有停留在理论层面，而是深入浅出地分析了模型在实际问题中的应用。例如，在讲到育种价值评估时，书中详细介绍了如何利用遗传参数估计，为选育优良品种提供科学的指导。我尤其对书中关于基因组选择的部分感到兴奋，它预示着林木育种效率的巨大提升。这本书让我深刻体会到，科学研究的魅力在于它能够不断地突破认知边界，解决实际问题，而《林木遗传模型统计分析及R语言实现》正是这样一本连接理论与实践的桥梁，它不仅提供了方法，更激发了探索的欲望。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对统计学和编程都略知一二的读者来说，《林木遗传模型统计分析及R语言实现》这本书无疑是一份宝贵的财富。它系统地梳理了林木遗传领域常用的统计模型，并且用我熟悉的R语言作为载体，这使得学习过程变得更加直观和高效。 书中对每一个模型都进行了详尽的解释，从数学原理到实际应用场景，都讲解得非常到位。我特别欣赏作者在介绍模型时，会清晰地列出模型的假设条件、参数的含义以及如何解读分析结果，这对于避免我们在实际操作中产生误解至关重要。更难得的是，书中提供的R语言代码不仅能够直接运行，而且结构清晰，注释详细，非常适合我们这些需要将理论知识转化为实际操作的人。我尝试着将书中的代码应用到我工作中遇到的一个实际问题上，结果非常令人满意，大大提高了我的工作效率，也让我对林木遗传分析有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我而言，更像是一次思维的启蒙。我一直认为林木遗传是一个非常传统的学科，充其量就是一些基础的遗传学知识加上简单的统计学描述。然而，《林木遗传模型统计分析及R语言实现》这本书完全颠覆了我的认知。它将前沿的统计学思想和强大的R语言工具深度融合，展现了林木遗传研究的无限可能。 书中对统计模型的讲解，让我看到了量化分析的强大力量。我开始理解，仅仅停留在观察和描述是远远不够的，必须通过严谨的数学模型和统计方法，才能真正揭示林木遗传的内在规律。作者在阐述模型时，并没有回避复杂性，而是用一种非常有条理的方式，引导读者逐步理解。我尤其被书中关于模型选择和模型诊断的讨论所吸引，这让我明白，在科学研究中，选择合适的模型并对其进行有效的检验是多么重要。这本书让我意识到，林木遗传学不再是一个孤立的学科，而是可以与计算机科学、统计学等多个领域交叉融合，形成更强大的研究体系。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我从“为什么”到“怎么做”都豁然开朗的书。我之前对林木遗传研究中的统计分析总是有些模糊不清的感觉，总觉得它们离我比较遥远。但这本书的出现，像一盏明灯，照亮了我前行的道路。 我特别喜欢作者在讲解统计模型时，总是会联系实际的林木遗传问题。比如，在讲解方差分量估计时，作者会清晰地说明这对于理解遗传力、实现选育目标有什么直接的帮助。这种“理论联系实际”的讲解方式，让我能够更好地理解模型背后的逻辑，以及它们在解决实际问题中的价值。而且，书中提供了非常详尽的R语言实现，这对我这样的实践型学习者来说，简直是太重要了。我可以直接复制粘贴，然后稍作修改，就能应用到自己的数据上，这大大降低了学习门槛，让我能够更专注于理解分析结果和研究问题本身。这本书让我觉得，统计分析不再是冰冷的公式，而是解决林木遗传实际问题的有力武器。