Partially replicated (p-rep) designs 文献解析及实现方法参考文献 Moehring J, Williams E R, Piepho H P. Efficiency of augmented p-rep designs in multi-environmental trials[J]. Tag.theoretical & Applied Genetics.theoretische Und Angewandte Genetik, 2014, 127(5):1049-1060.
摘要这篇论文介绍了在多环境测试（MET）中效率较高的试验设计方案：部分重复设计（p-rep design），如果需要有一定的对照重复，可以使用增广p-rep试验（augmented p-pre）。 方法介绍增广alpha-lattice
在玉米、小麦和水稻早代测试中，增广设计使用比较普遍，它可以操作品种无重复而对照有重复的方案，在种子量有限的情况下，有限考虑多个地点而不是一个地点的多个重复，对照有重复可以估算区组的效应，进而矫正和比较品种之间的优劣。 增广P-rep
Cullis（J AgriBiol, 2006）提出使用一些品种（entries）的重复代替对照（check）的重复，这些部分重复的品种作为格子型（grid-plot）分布估算误差，这就构成了部分重复试验设计（P-reo design），Williams（Biom，2011）将增广P-rep予以应用。 增广alpha-lattice VS 增广P-rep
在多环境测试中（MET），两种试验的试验效率进行比较，结果表明P-rep试验设计效率更高，分析时更适合做随机因子预测BLUP值，对于品种有亲缘关系时优势更加明显。 增广alpha-lattice或间比法的缺点
十分依赖于对照，因为区组的误差和品种的校正值都依赖于对照的表型，如果对照表现变化比较大，就会影响品种的矫正结果。而且品种的排列过多会占用大量的资源，我们感兴趣的是对品种的评价。 试验设计方案设计软件：
Cycdesign 增广试验方案 
增广试验中，每12个plot为一个block，里面含有10 品种+2对照。试验设计方案里面，白色的是测试品种，褐色的为对照。 P-rep试验方案 
这里面没有对照，白色的为无重复品种，浅褐色的为重复一次的品种，深褐色的为重复两次的品种。 分析方法分析模型
L为地点，R为重复，B为区组，G为品种，因为区组镶嵌在重复中，重复镶嵌在地点中，所以模型写作为：L + L.R + L.R.B + G + G.L。
分析模型采用reml的混合线性方法，L + L.R + L.R.B作为固定因子，G和G.L作为随机因子。 模型按照空间分析的模型分为四种： 无结构 AR1 AR1 + nugget LV + nugget
模型的评价AIC指标：
讨论和建议文中其它有趣的讨论环境是作为固定因子，还是随机因子 为什么要使用不完全区组设计 重复数如何设置 空间分析注意事项
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