數(shù)量性狀分離分析Windows軟件包研制和印記QTL檢測.pdf

1、利用植物雙親分離群體數(shù)量性狀表型觀測值剖析數(shù)量性狀的遺傳基礎對作物遺傳和育種工作具有一定作用。
　　本課題組研制的植物數(shù)量性狀分離分析DOS版本軟件已在國內(nèi)外使用十余年，應用研究表明:其操作性、算法和功能模塊等方面存在一定缺陷。因而，有必要研制功能全面的、Windows界面友好的數(shù)量性狀分離分析(segregation analysis，SEA)軟件包。SEA軟件包在界面設計、功能模塊和算法三方面進行了改進。在界面設計方面，具有W

2、indows界面和交互功能，可簡單方便地進行數(shù)據(jù)導入、參數(shù)設置、運算操作和結(jié)果保存。在功能模塊方面，包括:(1)增設了模型選擇功能;(2)增設了一階和二階遺傳參數(shù)的計算;(3)可計算分離群體植株或家系的主基因型Bayesian后驗概率;(4)規(guī)范了結(jié)果輸出格式，將所有結(jié)果合并在一個Excel表格中。在算法方面，利用ClapackV3.1.1線性算法包，求解約束條件方程組參數(shù)和一階遺傳參數(shù);利用Boost V1.51.0計算似然函數(shù)、概率

3、分布函數(shù)與均勻性檢驗概率;精確計算了Smirnov檢驗nW2和Kolmogorov檢驗Dn的概率。
　　研制了單個分離世代分離分析、多世代聯(lián)合分離分析和分離世代個體后驗概率分析(Gclasser)等軟件包。單世代分離分析包括DH單世代分離分析(SEA-DH)和B1與B2世代分離分析(SEA-BC);多世代聯(lián)合分離分析包括三世代（P1、P2和DH）聯(lián)合分離分析(SEA-G3DH)、五世代（P1、P2、F1、B1和B2）聯(lián)合分離分析(

4、SEA-G5BC)、六世代（P1、P2、F1、B1、B2和F2）聯(lián)合分離分析(SEA-G6)和六家系世代(P1、P2、F1、B1∶2、B2∶2和F2∶3)聯(lián)合分離分析(SEA-G6F)。Monte Carlo模擬研究驗證明了新軟件的可行性。
　　印記基因表達具有親本選擇性，常常利用生物學途徑進行研究。本文利用統(tǒng)計方法來鑒定這類基因，為生物學研究提供工作基礎。在永久F2群體檢測iQTL的區(qū)間作圖基礎上，發(fā)展了多QTL檢測的經(jīng)驗Bay