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在植物和动物育种中，遗传竞争会干扰对选择候选者真实价值的判断。研究人员开展了关于利用 R 包 gencomp 简化（空间 - ）遗传竞争模型在作物和树木育种中应用的研究。结果显示，gencomp 能有效处理相关模型，有助于植物育种决策。
遗传竞争可能会掩盖选择候选者的真实价值，导致基因型排名改变，预期和实际遗传增益出现差异。尽管植物和动物育种领域有大量关于遗传竞争的文献，但在线性混合模型中，将遗传值分离为直接遗传效应（DGE，与基因型的价值相关）和间接遗传效应（IGE，与基因型的等位基因对其相邻个体表型的影响相关）这一做法常被忽视，这可能是由于其涉及的复杂性。
为解决该问题，推出了 gencomp 这一全新的 R 包，旨在简化（空间 - ）遗传竞争模型在作物和树木育种常规流程中的应用。gencomp 包含构建遗传竞争矩阵的函数，通过方差组分法拟合（空间 - ）遗传竞争模型，以及提取关键结果（如方差组分、遗传力、竞争类别和总遗传值）的函数。对于树木育种，gencomp 还能利用选择候选者的估计 DGE 和 IGE 计算不同克隆混合物的价值。
在本文中，首先介绍了该软件包所实施方法的理论基础。接着，利用两个数据集展示了 gencomp 的使用：一个是来自桉树（Eucalyptus spp.）试验的模拟数据集，另一个是真实的马铃薯数据集。利用这两个数据集展示了遗传竞争对方差组分估计、遗传力和选择的影响。尽管依赖付费资源 ASReml - R，但 gencomp 是一款用户友好的工具，能够推广遗传竞争模型，为植物育种中更明智的决策提供助力。
