利用杂种F2世代鉴定数量性状主基因——多基因混合遗传模型并估计其遗…

大量实验数据和ＱＴＬ作图结果表明：控制数量性状的基因中既有遗传效应较大的主基因,又有遗传效应较小的多基因,其分离世代表现出多峰性,即出现多个分布混合的特征。本文利用混合模型理论的ＡＩＣ信息准则在Ｆ２世代中鉴定影响数量性状的主基因的存在,当主基因存在时通过分离分析估计主基因的遗传效庆以及主基因的遗传变异占总变异的分量;同时还提出利用Ｐ１、Ｐ２、Ｆ１和Ｆ２４个世代鉴定多基因存在的方法。以大豆开花期性状     

利用杂种F_2世代鉴定数量性状主基因-多基因混合遗传模型并估计其遗传效应

大量实验数据和OTL作图结果表明:控制数量性状的基因中既有遗传效应较大的主基因,又有遗传效应较小的多基因,其分离世代表现出多峰性,即出现多个分布混合的特征。本文利用混合模型理论的AIC信息准则在F_2世代中鉴定影响数量性状的主基因的存在,当主基因存在时通过分离分析估计主基因的遗传效应以及主基因的遗传变异占总变异的分量;同时还提出利用P_1、P_2、F_2和F_2 4个世代鉴定多基因存在的方法。以大豆开花期性状为例说明了该方法的应用,在所分析的骨绿豆×上海红芒早杂交组合的F_2世代数据中发现有主基因的存在,主基因表现出完全显性(晚开花),并且有多基因存在。     

植物数量性状遗传体系的分离分析方法研究

在传统的数量性状多基因遗传模型基础上提出主基因-多基因遗传模型具普遍性,纯主基因或纯多基因遗传模型只是其特例。由此初步建立了植物数量性状遗传体系分离分析方法。目前该方法可以检验2～3个主基因的个别遗传效应、多基因整体的遗传效应和两者的遗传率。本文介绍这种分离分析方法的研究经过、主要进展及应用效果,并以实例说明其分析步骤、方法和效果。     

利用回交B1和B2及F2群体鉴定数量性状两对主基因+多基因混合遗传模型

ＱＴＬ作图和主基因＋多基因混合遗传分析表明：拓展两对基基因＋多基因混合遗传模型十分必要。本文利用混合分布理论,ＡＩＣ准则在回交Ｂ１和Ｂ２群体或Ｆ２群体中鉴定两对主基因的存在,当主基因存在时估计其遗传参数;同时还改进了利用亲本,Ｆ１和回交Ｂ１和Ｂ２群体,或亲本,Ｆ１和Ｆ２群体鉴定多基因存在的方法,分布参数的估计采用ＩＥＣＭ算法,以水稻株高性状为例说明该方法的应用。     

黄瓜雄花性状的遗传分析

为了解黄瓜雄花花器的遗传特性,该研究以雄花器官较小的华南型黄瓜二早子为母本,花器较大的加工型黄瓜NC-76为父本,构建4世代遗传群体,并采用多世代联合分离分析方法,分析黄瓜雄花花器性状的遗传特性。结果表明:分离群体的雄花花梗和花冠长2个性状均表现为单峰分布,表明两性状为数量性状且有主基因控制;花梗长性状符合2对完全显性主基因+加性-显性多基因(E-5)模型,花冠长性状符合2对加性-显性-上位性主基因+加性-显性-上位性多基因(E-1)模型;控制花梗长性状的两对主基因的加性效应相等,为0.573,多基因的加性效应和显性效应值相差不大,且均为负向;控制花冠长度性状的2对主基因的加性效应均为0,显性效应分别为-0.226和-0.472,在上位性作用中以加性×加性和显性×显性互作为主,多基因以显性效应为主,正向显性效应值为0.613,大于负向的加性效应值。花梗和花冠长度两个性状在F2群体中主基因遗传率分别为61.04%和69.60%,多基因遗传率均为0。由此看出黄瓜雄花花器性状为数量遗传,遗传率相对较高。该研究结果显示在黄瓜杂交育种中对花器大小选择可以在较早世代选择。     

水稻单株有效穗数主基因＋多基因混合遗传分析

选择单株有效穗数差异大的3个亲本CB1（15.3）、CB4（6.4）和CB7（11.8）,配制CB1×CB4和CB7×CB4组合,建立了相应的P_1、F_1、P_2、B_1、B_2、F_2群体,将其分为中、晚两个生产季节种植,考察了有效穗数性状.利用主基因＋多基因混合遗传模型理论的Akaike信息准则（AIC）在B_1、B_2、F_2代中鉴定影响数量性状的主基因存在与否,主基因存在时通过分离分析估计主基因和微效基因的遗传效应及所占总变异的分量.结果表明该性状在所有B_1、B_2、F_2中均符合2对加性-显性-上位性主基因＋加性-显性-上位性多基因的遗传模式,主基因遗传率为30.64%-72.26%,多基因遗传率为3.41%-28.20%,总基因遗传率为45.96%-87.29%;相同组合种植季别主基因遗传率及一阶参数对比表明,杂交亲本的选择及种植季别对该性状遗传率影响较小,h_a、h_b、j_（ab）、j_（ba）值均为负值表明显性效应和加性显性互作对该性状表达具有抑制作用.     

胡麻重组自交系脂肪酸含量的遗传分析北大核心CSCD

以油用品种陇亚8号和纤用品种阿里安为亲本构建的含有162个家系的胡麻重组自交系(Recombinant inbred lines,RIL)为研究材料,利用气相色谱法测定了该RIL群体的脂肪酸含量,对其遗传变异与分布特征进行了分析,并应用主基因+多基因混合遗传模型,对粗脂肪和5种脂肪酸含量进行了初步遗传分析,旨在为该RIL群体后续研究利用提供参考。结果表明,RIL群体的粗脂肪与脂肪酸含量存在广泛变异,表现超亲分离现象,其分布近似为正态分布,呈现数量性状连续变异的典型分布特征;运用主基因+多基因遗传模型分析结果表明,粗脂肪含量为3对等加性主基因遗传,主基因遗传率为85%;5种脂肪酸组成中,亚麻酸含量为2对重叠作用主基因遗传,主基因遗传率为36%;亚油酸含量为3对等加性主基因遗传,主基因遗传率为80%;油酸、棕榈酸和硬脂酸含量均表现为无主基因效应的多基因遗传;同时筛选出高油高亚油酸、高亚麻酸优良品系材料11份,为胡麻品质育种提供了新的材料。     

胡麻重组自交系脂肪酸含量的遗传分析

以油用品种陇亚8号和纤用品种阿里安为亲本构建的含有162个家系的胡麻重组自交系(Recombinant inbred lines,RIL)为研究材料,利用气相色谱法测定了该RIL群体的脂肪酸含量,对其遗传变异与分布特征进行了分析,并应用主基因+多基因混合遗传模型,对粗脂肪和5种脂肪酸含量进行了初步遗传分析,旨在为该RIL群体后续研究利用提供参考。结果表明,RIL群体的粗脂肪与脂肪酸含量存在广泛变异,表现超亲分离现象,其分布近似为正态分布,呈现数量性状连续变异的典型分布特征;运用主基因+多基因遗传模型分析结果表明,粗脂肪含量为3对等加性主基因遗传,主基因遗传率为85%;5种脂肪酸组成中,亚麻酸含量为2对重叠作用主基因遗传,主基因遗传率为36%;亚油酸含量为3对等加性主基因遗传,主基因遗传率为80%;油酸、棕榈酸和硬脂酸含量均表现为无主基因效应的多基因遗传;同时筛选出高油高亚油酸、高亚麻酸优良品系材料11份,为胡麻品质育种提供了新的材料。     

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。     

主基因-多基因混合遗传分析中的EM算法

大量试验数据和QTL作图结果表明：控制数量性状的基因中既有遗传效应较大的主基因,又有遗传效应较小的多基因,其分离世代表现出多峰性,即出现多个分布混合的特征．本文研究利用混合分布理论鉴定和分析主基因-多基因混合遗传模型的具体方法,推导了鉴定主基因存在和多基因存在的EM算法．以大豆开花期性状为例说明了该方法的应用,在所分析的两个杂交组合的F_2世代数据中均发现有主基因的存在、骨绿豆×泰兴黑豆杂交组合中主基因几乎不存在显性,骨绿豆×上海红芒早杂交组合中主基因（晚开花）表现出完全显性,并且有多基因存在.     

利用P1、P2和DH或RIL群体联合分离分析的拓展

QTL定位常报道主基因数多于3的情形.然而,利用基因型杂合的分离群体拓展3对主基因+多基因混合遗传模型非常困难,而DH或RIL群体是遗传分析的很好群体且拓展3对主基因+多基因模型相对容易些.在文献1～4的基础上,拓展利用亲本和DH或RIL群体的2对连锁主基因、2对连锁主基因+多基因、3对主基因和3对主基因+多基因4类遗传模型.通过大豆科丰1号×1138?2构成的RIL群体及其亲本研究了大豆开花期的遗传规律。 Abstract:More than three major genes controlling quantitative trait are often obtained in QTL mapping.However,it is very difficult to develop joint segregation analysis with three major genes but for DH or RIL population.There fore,an expansion of the inheritance model,such as linkage between two major genes,three major genes,three major genes plus polygenes,was developed in this paper.Finally,an example of the inheritance of flowering date of soybean for using P1,P2 and RIL populations derived from a cross between Keifeng 1 and Nannong 1138-2 was used to explain the procedures.     

Power of the joint segregation analysis method for testing mixed major-gene and polygene inheritance models of quantitative traits

Understanding the genetic architecture of quantitative traits can greatly assist the design of strategies for their manipulation in plant-breeding programs. For a number of traits, genetic variation can be the result of segregation of a few major genes and many polygenes (minor genes). The joint segregation analysis (JSA) is a maximum-likelihood approach for fitting segregation models through the simultaneous use of phenotypic information from multiple generations. Our objective in this paper was to use computer simulation to quantify the power of the JSA method for testing the mixed-inheritance model for quantitative traits when it was applied to the six basic generations: both parents (P₁ and P₂), F₁, F₂, and both backcross generations (B₁ and B₂) derived from crossing the F₁ to each parent. A total of 1968 genetic model-experiment scenarios were considered in the simulation study to quantify the power of the method. Factors that interacted to influence the power of the JSA method to correctly detect genetic models were: (1) whether there were one or two major genes in combination with polygenes, (2) the heritability of the major genes and polygenes, (3) the level of dispersion of the major genes and polygenes between the two parents, and (4) the number of individuals examined in each generation (population size). The greatest levels of power were observed for the genetic models defined with simple inheritance; e.g., the power was greater than 90% for the one major gene model, regardless of the population size and major-gene heritability. Lower levels of power were observed for the genetic models with complex inheritance (major genes and polygenes), low heritability, small population sizes and a large dispersion of favourable genes among the two parents; e.g., the power was less than 5% for the two major-gene model with a heritability value of 0.3 and population sizes of 100 individuals. The JSA methodology was then applied to a previously studied sorghum data-set to investigate the genetic control of the putative drought resistance-trait osmotic adjustment in three crosses. The previous study concluded that there were two major genes segregating for osmotic adjustment in the three crosses. Application of the JSA method resulted in a change in the proposed genetic model. The presence of the two major genes was confirmed with the addition of an unspecified number of polygenes. Received: 18 August 2000 / Accepted: 9 March 2001     

水稻种子抗老化遗传分析

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结球甘蓝植株相关主要农艺性状 的遗传及相关性分析

利用主要农艺性状上具有显著差异的结球甘蓝高代纯合自交系01-88和02-12杂交获得F1,通过游离小孢子培养获得含有189个基因型的DH群体为试验材料,采用主基因+多基因混合遗传模型对结球甘蓝外叶数、开展度、株高、外叶颜色、外叶长和外叶宽6个与植株相关的主要农艺性状进行遗传和相关性分析。结果表明,在DH分离群体中6个主要农艺性状呈连续的、单峰、偏态分布,说明这些性状为多基因控制的数量性状。除外叶宽和外叶颜色性状受多基因控制外,其余4个农艺性状均受2对主基因+多基因控制。主基因遗传率大小顺序为株高(59.16%)>外叶长(56.56%)>外叶数(55.67%)>开展度(19.56%)。株高、外叶长和外叶数性状具有较高的主基因遗传率,早代选择效果较好。这6个农艺性状间存在一定的相关性,其中外叶数与开展度、外叶长与外叶宽等成对性状呈极显著正相关;外叶数与外叶宽成对性状呈极显著负相关,在育种实践中可利用其相关性实行间接选择。     

水稻籼粳交DH群体籽粒充实度的遗传分析

籽粒充实度差是限制亚种间杂交稻产量潜力发挥的重要因素。作者对籼粳交（圭630／02428）DH群体的籽粒充实度进行了研究,结果表明,籽粒充实度是受多基因控制的数量性状,在该DH群体中发生分离的基因估计数为5－6对。通过估测三级（偏度）和四级（峰度）统计量,检测到控制籽粒充实度的多基因间存在重叠作用。DH群体中籽粒充实度表现出明显的超亲分离,表明基因重组可实现控制籽粒充实度的增效基因的聚合。籽粒充实度与单穗产量、穗均实粒数和干物质／总库容之比呈显著或极显著正相关,与千粒重、穗均颖花数和穗均总库容相关不显著。     

利用P1、F1、P2、F2和F2:3家系五世代联合分离分析的拓展

在王建康等[3]的基础上拓展了利用P1、F1、P2、F2和F2：3家系5群体的2对主基因（B）和2对主基因 多基因（E）2类模型,为使拓展模型成为可能并提高分布参数估计值的精度,用IECM算法估计样本似然函数分布参数,通过重新分析3个大豆杂交组合抗豆秆黑潜蝇主茎虫量遗传资料证实了通过孟德尔氏遗传分析法所获得的结果,并得到存在多基因的统计学依据。