數(shù)量性狀分離分析Windows軟件包研制和印記QTL檢測(cè).pdf

1、利用植物雙親分離群體數(shù)量性狀表型觀測(cè)值剖析數(shù)量性狀的遺傳基礎(chǔ)對(duì)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(guó)內(nèi)外使用十余年，應(yīng)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(shè)計(jì)、功能模塊和算法三方面進(jìn)行了改進(jìn)。在界面設(shè)計(jì)方面，具有W

2、indows界面和交互功能，可簡(jiǎn)單方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入、參數(shù)設(shè)置、運(yùn)算操作和結(jié)果保存。在功能模塊方面，包括:(1)增設(shè)了模型選擇功能;(2)增設(shè)了一階和二階遺傳參數(shù)的計(jì)算;(3)可計(jì)算分離群體植株或家系的主基因型Bayesian后驗(yàn)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(gè)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(jì)算似然函數(shù)、概率

3、分布函數(shù)與均勻性檢驗(yàn)概率;精確計(jì)算了Smirnov檢驗(yàn)nW2和Kolmogorov檢驗(yàn)Dn的概率。
　　研制了單個(gè)分離世代分離分析、多世代聯(lián)合分離分析和分離世代個(gè)體后驗(yàn)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(yàn)證明了新軟件的可行性。
　　印記基因表達(dá)具有親本選擇性，常常利用生物學(xué)途徑進(jìn)行研究。本文利用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)鑒定這類基因，為生物學(xué)研究提供工作基礎(chǔ)。在永久F2群體檢測(cè)iQTL的區(qū)間作圖基礎(chǔ)上，發(fā)展了多QTL檢測(cè)的經(jīng)驗(yàn)Bay