远交群体动态性状基因定位的似然分析Ⅰ.理论方法

受动物遗传育种中用来估计动态性状育种值的随机回归测定日模型思想的启发 ,将关于时间 (测定日期 )的Legendre多项式镶嵌在遗传模型的每个遗传效应中 ,以刻画QTL对动态性状变化过程的作用 ,从而建立起动态性状基因定位的数学模型。利用远交设计群体 ,阐述了动态性状基因定位的似然分析原理 ,推导了定位参数似然估计的EM法两步求解过程。结合动态性状遗传分析的特点和普通数量性状基因定位研究进展 ,还提出了有关动态性状基因定位进一步研究的设想     

远交群体动态性状基因定位的似然分析Ⅱ.模拟研究

以远交设计群体为例,在推导出动态性状基因定位的似然法分析过程的基础上,选择3阶Legendre多项式为子模型,采用Monte-Carlo方法模拟研究了不同个体数、测定日频数、标记密度和QTL遗传贡献率对两种分析方法检测QTL效率的影响。每个因素都取高、中和低3个水平,利用正交设计安排模拟因素试验组合。模拟试验结果表明：高QTL遗传贡献率要比低QTL遗传贡献率的QTL在检测时需要较少个体数和测定日抽样;但不论QTL遗传贡献率多大,300以上的群体大小和5％以上的测定日频数都可以保证足够高的检测效率。个体数和测定日频数对动态性状QTL的分析和检测具有几乎相同的作用,而且相同样本含量条件下两者呈现互补的关系。就某个动态点的QTL检测而言,模拟试验也同时证明：提出的这种以整个动态过程为定位目标的动态性状基因定位方法明显优于传统的逐个动态点的定位分析方法。     

互作基因定位方法的研究和计算机软件的开发

质量性状中存在6种可能的基因互作类型, 即互补、重叠、累加、显性上位、隐性上位和抑制。在遗传研究中, 有时会遇到互作基因定位的问题, 但至今未见有关互作基因定位方法和计算机软件的系统的研究报道。文章给出了基于极大似然估计的互作基因定位方法及相应的计算机软件(IGMapping 1.0)。计算机模拟表明, 此方法可以无偏地估计一个共显性标记与一个互作基因之间的重组率或连锁距离。     

多QTL定位的压缩估计方法

本文综述了多标记分析和多QTL定位的压缩估计方法。对于前者,Xu（Genetics,2003,163：789—801）首先提出了Bayesian压缩估计方法。其关键在于让每个效应有一个特定的方差参数,而该方差又服从一定的先验分布,以致能从资料中估计之。由此,能够同时估计大量分子标记基因座的遗传效应,即使大多数标记的效应是可忽略的。然而,对于上位性遗传模型,其运算时间还是过长。为此,笔者将上述思想嵌入极大似然法,提出了惩罚最大似然方法。模拟研究显示：该方法能处理变量个数大于样本容量10倍左右的线性遗传模型。对于后者,本文详细介绍了基于固定区间和可变区间的Bayesian压缩估计方法。固定区间方法可处理中等密度的分子标记资料;可变区间方法则可分析高密度分子标记资料,甚至是上位性遗传模型。对于上位性检测,已介绍的惩罚最大似然方法和可变区间Bayesian压缩估计方法可供利用。应当指出,压缩估计方法在今后的eQTL和QTN定位以及基因互作网络分析等研究中也是有应用价值的。     

数量性状基因座的动态定位策略

分子标记辅助数量性状基因（QTL）定位和效应分析技术为深入研究数量性状的遗传基础提供了一个有力手段．但目前的QTL定位策略是静态的,只估计各QTL在某观察时刻的累积效应,无法了解QTL的表达动态．本文提出一种新的QTL定位策略,称为“动态定位”,能够揭示QTI表达的动态过程,并能极大地提高QTL定位的统计功效.     

质量—数量性状的遗传参数估计Ⅲ：利用杂种F2或回交世代

采用混合分布模型和极大似然法,提出了杂种早期世代Ｆ_２与回交群体中两个位点之 基因控制的质量－数量性状的遗传分析方法,据此可以进行主基因及其作用方式的测验、主基因 和微基因效应的估计等．探讨了利用回交群体进行质量－数量性状遗传分析与检测的适用范围和 有效范围等．     

遗传标记及其在家禽遗传育种中应用的研究进展

概述了现代分子生物学所发展的各类遗传标记的发展和现状及其在家禽遗传育种中的应用,同时也探讨了数量与质量性状基因定位在动物遗传育种中的应用。     

自交法基因定位的新方法

基因定位就是确定基因在染色体上的排列顺序及相对距离。这对探索生物体内基因之间、基因与性状之间、性状与性状之间的关系非常重要,在遗传育种工作中更具有重大的指导意义。它可增强育种工作的予见性,从而提高育种工作的效率。传统的对位于同一染色体上各连锁基因进行定位的方法是:通过两点测验或三点测验,     

家畜抗性等级性状的QTL定位方法

在广义线性模型的框架内模拟研究了家畜抗性等级性状的QTL定位方法,QTL参数的估计采用最大似然方法,比较了阈模型方法与一般线性方法的QTL定位效率,并对影响等级性状QTL定位效率的主要因素（QTL效应、性状的遗传力）进行了模拟研究,实验设计为多个家系的女儿设计,资源群体大小为500头。研究结果表明：在QTL位置参数估计及检验功效方面,阈模型方法具有一定的优势,对抗性等级性状QTL定位的功效也高于线性方法。另外,性状遗传力和QTL效应的大小对QTL定位的准确度也有直接的影响,随着性状遗传力QTL效应的     

葫芦科瓜类作物分子标记辅助育种研究进展

综述了几种常用分子标记在葫芦科瓜类作物遗传图谱构建、重要性状基因定位、遗传多样性及亲缘关系分析、分子标记辅助选择及在葫芦科遗传育种中的应用,对目前葫芦科遗传育种中应用分子标记技术存在的问题和解决方案进行了探讨,并对葫芦科分子标记辅助育种的前景做了展望。     

黄瓜分子标记辅助育种研究进展

本文综述了不同分子标记技术在黄瓜遗传连锁图谱构建、重要性状相关基因的定位、种质资源遗传多样性分析和亲缘关系鉴定、分子标记辅助选择、种子纯度与活力鉴定及其在黄瓜遗传育种等方面的应用,讨论了目前黄瓜遗传育种中应用分子标记技术存在的问题和今后育种工作的重点,并对黄瓜分子标记辅助育种的前景作了展望。     

赤拟合盗模拟种公畜选择—常规与改进方法的比较

本实验用实验昆虫赤拟谷盗两个世代各３０个家系的８５９和７２６只桶的２３日龄蛹长和肾宽作为选择性状模拟种公畜选择,对常规方法和改进方法进行比较。以Ｈｅｎｄｅｒｓｏｎ方法ＩＩＩ和综合指数作为常规方法,用约束最大似然法和ＢＬＵＰ估计方差组分和育种值为改进方法。结果表明,常规法估计遗传参数在两世代中不稳定,而改进方法弥补此缺点,对两世代个体和家系育种值排队,结果表明两种方法在前几名无差别,说明在选择强度大     

植物QTL分析的理论研究进展

数量性状的表型是由数量性状基因座 ( Quantitative trait locus,QTL)和环境效应共同作用的结果。传统的数量遗传学采用统计学的方法由一级统计量和二级统计量描述处理 QTL的复合作用 ,估计各种遗传参数 (例如遗传力、遗传相关、遗传进度、有效因子数等 ) ,用于指导遗传育种实践。然而 ,在传统的数量遗传学分析中 ,往往假设数量性状受微效多基因控制 ,这些基因具有相同的并且是较微小的效应 ,所估计的遗传参数反映的是数量性状多基因系统的整体特征 ,其理论方法不能用于追踪研究和描述单个数量性状基因的作用。近年来 ,由于分子生物学技…     

QTL形态标记定位的一种数学方法

根据家蚕中位于Z染色体上的伴性遗传的双形态标记和假定与其有连锁关系的一个具有一对主基因差异的数量性状在测交世代中,所作的理论分布,本文建立了QTL形态标记定位的数学方法,即频数分布面积法,并给出了相应的检测一对主基因在测交世代中的同分离比例及其与形态标记是否有连锁关系的X2统计量．这种定位方法亦适应于非伴性遗传方式的QTL形态标记定位．与单标记定位的极大似然方法相比,我们的方法所作的双标记定位能显示QTL与形态标记发生重组的交叉干步作用,并且定位结果不受作用于数量性状的环境效应所影响．     

水稻QTL定位研究进展

水稻的许多重要农艺性状均属于数量性状,研究水稻数量性状遗传对水稻育种具有十分重要的意义.近年来大量的研究揭示了水稻QTL的基本特征,剖析了重要农艺性状的遗传基础,给水稻遗传改良带来了新策略,不断深入的研究已经完成了水稻特定数量基因的精细定位和克隆,到目前为止已经有一万多个水稻QTL进行了定位,其中有19个进行了克隆,这对水稻育种具有十分重要的意义.本文主要综述了QTL定位的理论基础,水稻QTL定位的研究进展,并对水稻QTL研究的趋势进行了展望.     

与偏分离位点连锁的QTL作图的统计方法

提出了一种统计方法,可以估计与偏分离位点连锁的QTL的位置和效应。该方法利用回交群体中呈现偏分离的分子标记,首先用最大似然法对偏分离位点与标记位点之间的重组率和配子存活率进行估计,然后用区间作图法估计加性-显性模型下QTL的位置和效应参数。该方法可用于对常规作图研究中表现偏分离的标记进行分析,以帮助我们发现新的偏分离基因（或不育基因）和数量性状位点。     

茄子基因遗传定位和遗传图谱构建的研究进展

基因定位有助于了解基因的功能,而遗传图谱构建不仅可以对多种性状进行遗传分析,同时也是开展基因定位、分子标记辅助选择育种以及图位克隆的基础。该文就近几年茄子基因遗传定位和遗传图谱构建进行了总结,并讨论了所发现的问题,结合当今分子生物学的前沿技术,对今后我国茄子分子生物技术辅助育种的前景进行了展望。     

基于分离亚群体QTL定位的模拟研究

在数量性状QTL的精细定位中, 通过数量性状目标QTL的近等基因系可构建分离群体。在目标QTL效应较大的情况下, 数量性状表型值可反映目标QTL的基因型。若目标QTL附近的标记密度大时, 大样本才能定位该QTL。但是, 这增加了试验费用。为节约试验经费, 若只利用QTL纯合隐性基因型植株的分子标记信息, 也可比较准确地定位该QTL。利用极大似然法, 分别推导出F2、BC、DH以及RIL群体中重组率及其标准误的估计公式。Monte Carlo模拟研究表明, 基于定位群体中全部数据或隐性纯合基因型数据所获得的重组率估计值是一致的, 且在相同样本容量条件下, 二者精度相当。     

利用DH或RIL群体检测QTL体系并估计其遗传效应

利用ＤＨ和ＲＩＫＬ群体并结合重复内分组随机区组设计对和物产量等遗传率较低的数量性状进行分离分析可提高遗传分析的精度。根据混合分布理论菜了利用ＤＨ或ＲＩＬ群体重复实验数据鉴定数量性状混合遗传模型的分离分析法,特别是２对链锁主基因＋多基因模型。该方法可鉴定数量性状的遗传模型和主基因的作用方式,估计主基因、多基因的遗传疚和遗传方差,在两主基因存在连锁可可估计其重组率。下面通过应用举例说明该方法。     

广义岭回归在家禽育种值估计中的应用

讨论了岭回归方法应用于混合线性模型方程组中估计家禽育种值的方法,其实质是将传统的混合线性模型方程组理解为一种广义岭回归估计,为确定遗传参数的估计提供了一种途径;同时,以番鸭为例,考虑了一个性状和两个固定效应,采用广义岭回归法对公番鸭育种值进行了估计,并与最佳线性无偏预测法(BLUP 法)进行了比较,结果表明,广义岭回归方法和BLUP 法估计的育种值及其排序非常接近,其相关系数和秩相关系数分别达到了0.998~(**)和0.986~(**),且采用广义岭回归法预测的误差率低(在±10%以内);表明在混合线性模型方程组中使用广义岭回归估计动物育种值的方法具有可行性,并可省去估计遗传参数的过程,使BLUP 法在动物选育中的应用更具实用性.