基于數(shù)據(jù)挖掘的紅色籽用西瓜經(jīng)濟(jì)性狀遺傳規(guī)律的研究.pdf

1、隨著數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展，人們獲取了大量的農(nóng)業(yè)種質(zhì)資源等數(shù)據(jù)，巨量的數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)涵著豐富的遺傳規(guī)律，但迄今為止卻沒有很好地挖掘這些數(shù)據(jù)背后隱藏的知識(shí)，愈來愈呈現(xiàn)出“數(shù)據(jù)爆炸而知識(shí)貧乏”的現(xiàn)象。如何從這海量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息，準(zhǔn)確掌握親本資源和自交系的遺傳特征，分析其親緣關(guān)系，預(yù)測發(fā)展趨勢，從而有效地進(jìn)行自交系的篩選和親本選配，指導(dǎo)作物遺傳育種及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理已成為育種者關(guān)注的問題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(Data Mining)為從海量數(shù)據(jù)中提取人們

2、感興趣的知識(shí)提供了一種有效的途徑。 本研究在安徽省自然科學(xué)基金“籽用西瓜種質(zhì)資源性狀遺傳規(guī)律及優(yōu)勢組合的研究”項(xiàng)目的支持下，通過大量田間試驗(yàn)與室內(nèi)分析，獲得了連續(xù)9代紅色籽用西瓜(Red Seed-using Watermelon)自交系主要經(jīng)濟(jì)性狀數(shù)據(jù)。以此數(shù)據(jù)集為處理對象，利用SPSS統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)Clementine中提供的算法模塊，探討了決策樹、聚類、粗糙集、典型相關(guān)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在紅色籽用西瓜數(shù)量遺傳育種

3、上的應(yīng)用，揭示了主要經(jīng)濟(jì)性狀間的相互關(guān)系及自交系的遺傳規(guī)律，為品種選育過程中自交系純化、親本選配和優(yōu)勢雜交組合培育提供理論依據(jù)。 本文研究的主要內(nèi)容及成果如下： 闡述了數(shù)據(jù)挖掘的理論、方法及發(fā)展現(xiàn)狀，論述了SPSS統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)Clementine的功能和特點(diǎn)；分析農(nóng)業(yè)種質(zhì)資源等數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性，探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在作物遺傳分析中應(yīng)用的可行性和重要性。 針對品種選育中經(jīng)濟(jì)性狀的相對重要性，基于通

4、徑分析技術(shù)，挖掘了紅色籽用西瓜主要經(jīng)濟(jì)性狀間的相互關(guān)系，進(jìn)一步闡明了單瓜種子重與千粒重、種子數(shù)、種子體積等性狀的直接關(guān)系和間接關(guān)系。 針對紅籽瓜經(jīng)濟(jì)性狀的分類和各因子間的關(guān)系問題，通過主成分與典型相關(guān)分析方法，將紅籽瓜經(jīng)濟(jì)性狀分為產(chǎn)量因子、粒重因子、生長因子、產(chǎn)籽因子和品質(zhì)因子。研究各因子內(nèi)部性狀指標(biāo)間的關(guān)系，表明性狀指標(biāo)間呈顯著或極顯著正相關(guān)。 基于決策樹算法，對紅籽瓜自交系主要經(jīng)濟(jì)性狀的數(shù)據(jù)集進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)，探索紅籽瓜

5、經(jīng)濟(jì)性狀之間的相互制約關(guān)系，建立了單瓜種子重決策樹模型，據(jù)此模型可對紅籽瓜自交系的各經(jīng)濟(jì)性狀進(jìn)行定量分析研究，為育種者進(jìn)行優(yōu)良自交系篩選和親本選配提供決策支持。 采用類平均聚類法 (UPGMA，Unweight Pair-group Methodusing the AverageApproach)對紅籽瓜各代自交系進(jìn)行遺傳分析，揭示了紅籽瓜各代自交系的平均遺傳距離變異呈下降趨勢，并且共表型相關(guān)系數(shù)達(dá)到顯著和極顯著水平，表明聚類結(jié)