草莓品种生产力评估：重复性系数与最佳采收次数分析

来自巴西的研究人员针对草莓栽培中的表型选择效率问题，通过双生长周期试验，采用五种统计方法（包括主成分分析PCA）对9个品种的生产性状重复性系数进行测算。研究发现首周期数据对产量(yield)、单果重(fruit weight)和单株果数(fruit per plant)的表型选择最具可靠性，确定95%置信度下评估单果重需17次采收。该研究为草莓育种早期选择提供了关键方法论支撑。

　　

这项创新研究系统评估了九种草莓栽培品种在两轮生长周期中的生产性状重复性。通过五种统计学方法（包括方差分析ANOVA和主成分分析PCA）发现：无论是单独分析首轮周期、次轮周期还是联合数据，品种(cultivar)、采收批次(harvest)及其交互作用均显著影响单株结果数(fruit/plant)、产量(yield)和单果重量(fruit weight)。

首轮生长周期展现出最高的重复性系数和决定系数，其中主成分分析法(PCA)获得的重复性估计值最为突出。值得注意的是，基于表型数据对草莓品种进行早期可靠筛选时，首周期数据具有显著优势。方差分析显示，若要在首周期筛选最优品种，需优先考虑产量指标。而对于重复性最高的性状——单果重量，要达到95%置信水平(confidence index)则需要17次采收数据的累积。该成果为草莓育种实践提供了精准化的表型选择策略。