基于单粒观察值的胚乳性状QTL图的构建方法

谷物胚乳性状是决定谷物品质的一类重要性状。由于胚乳是由雌性的两个极核和雄性的一个精核受精发育而形成的三倍体组织,因此胚乳性状的遗传基础要比通常的二倍体农艺性状复杂得多。本文根据三倍体胚乳性状的数量遗传模型,提出利用分布于染色体上的所有分子标记对胚乳性状数量基因座位（QTL）进行区间作图的极大似然估计方     

谷物胚乳性状QTL区间作图的贝叶斯方法

将贝叶斯统计原理和胚乳性状的数量遗传模型相结合,以分离群体中各植株的分子标记基因型以及植株上若干粒种子胚乳性状的单粒观测值为数据模式,提出胚乳性状QTL区间作图的贝叶斯方法.该方法通过Gibbs以及Metropolis-Hastings抽样实现的马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法获得QTL效应和位置的估计.方法的有效性用染色体水平和基因组水平2套模拟方案进行验证,结果表明:贝叶斯方法能够准确地估计胚乳性状QTL的位置和效应,并同时区分2种显性效应.     

一些小麦品种主要株型指标的初步分析

对25个小麦品种(系)的11个株型指标进行了测定，并对测定结果进行了初步分析。结果表明：①根据11个株型指标可将25个品种(系)分为4类，第1类表现为秆高、穗下节间长、剑叶角和剑叶披垂度大，但有效小穗数和总小穗数最低；第4类表现为剑叶角和剑叶披垂度较小，有效分蘖数、总小穗数和有效小穗数均最高；另外两类的大多数性状介于第1类和第4类之间。②仅根据4个穗部性状，也可将25个品种(系)分为4类，但分类结果与根据11个株型指标的结果有所不同。③穗下节间长度与株高、有效小穗数与剑叶宽、剑叶披垂度与剑叶长和叶基角均呈极显著正相关。     

八向杂交设计的QTL区间作图方法

用8个纯系亲本杂交衍生的八向杂交设计分离群体进行QTL作图的新方法,先建立八向杂交设计的数量遗传模型及其基因型的两点概率转移矩阵,以此计算基因组任一假定座位QTL基因型的条件概率;然后根据混合分布理论建立基于EM(Expectation-maximization)算法实现的QTL区间作图的极大似然估计方法。方法的有效性通过计算机模拟分析加以验证,结果表明:对于信息完全的QTL位置和效应估计的准确度和精确度,除5个QTL位置的估计均很准确外,其余均表现为样本容量越大、QTL遗传力越高,其准确度和精确度越高,表现出令人满意的结果。对于信息不完全的QTL,其统计功效未因信息不完全而受影响。此外,在该模拟设置下,标记偏分离未使QTL的统计功效、位置和效应估计的准确度和精确度显著降低。     

双亲本杂交衍生的多个相关群体QTL图的联合构建方法

为了研究双亲杂交衍生的多个群体QTL作图分析的方法,对两个亲本通过任意杂交设计衍生的任意多个相关群体联合分析的方法进行了探讨.其要点是:首先利用染色体上所有标记基因型联合计算该染色体上任一假定位置QTL的条件概率,然后根据混合分布理论建立基于EM算法实现的QTL作图的极大似然估计方法.以双亲杂交衍生的F2和BC群体联合分析为例,用计算机模拟数据研究了QTL遗传力和样本容量两个因素对方法的影响.结果表明,在染色体水平模拟时,相同的遗传力下,F2和BC群体联合分析的统计功效明显高于这两个群体单独分析的统计功效.此外,即使两个群体联合分析时的样本容量与两个群体单独分析时的样本容量相等,联合分析的统计功效亦明显高于单独分析的统计功效.且随着遗传力和样本容量的提高,本方法的统计功效逐步提高.在参数估计的准确度和精确度上,相同的遗传力下,F2和BC群体联合分析普遍高于这2个群体的单独分析,尤其是在低遗传力(5%)和较少样本容量下(50),这种优势更为明显.且随着遗传力和样本容量的提高,各参数估计的准确度和精确度亦逐步提高.为了验证本方法的效用,在全基因组水平进行了模拟分析,同样得到了预期的结果.     

多性状综合评定的秩和测验方法及其应用

 【目的】秩和比较作为一种非参数方法,虽在作物品种评价方面得到一定的应用,但对多品种多性状的综合评定仍缺乏必要的统计测验基础。【方法】利用“H0：各品种在各性状上的秩次随机分布”假设。【结果】导出了多品种多性状秩和的理论分布;并据之给出了进行品种间多性状综合评价秩和测验的临界值。通过定义任意长度整数C++运算律,解决了当品种数和性状数较多时,因常用软件内置数据类型有效位数不足所导致的计算误差问题。最后,以糯玉米12个品种5个淀粉粘度性状为例演示了分析程序。【结论】该方法操作简便,评定结果具有一定参考意义。     

一种基于似然极大的动态聚类方法及其应用

将传统的动态聚类分析和判别分析相结合,引出一种基于似然极大的动态聚类方法,该方法以EM算法实现的极大似然估计进行类参数估计,以相应的贝叶斯后验概率判别个体的归类。模拟研究表明,该方法通常既可无偏估计类参数,又可判别最佳分类个数。与重心法动态聚类和最小组内平方和法动态聚类相比,稳健性较高。同时通过提高判别标准,可以降低误判率。用Fisher的Iris试验数据验证了方法的可行性,并将之成功应用于一个水稻F₂群体的个体的主基因基因型鉴别。     

基于株平均值的胚乳性状QTL作图的极大似然方法

根据三倍体胚乳性状的数量遗传模型,发展出一种新的专用于胚乳性状数量基因座位（QTL）区间作图的统计方法。该方法以分离群体中各植株的分子标记基因型以及植株上若干粒种子胚乳性状的平均值为数据模式,采用基于平均值混合分布理论的极大似然方法进行QTL分析。QTL效应估计通过EM算法实现。由于该方法利用标记基因型内QTL基因型的混合分布特性,因此,它比同样基于株平均值的最小平方QTL分析方法以及迭代重新加权最小平方QTL分析方法具有更高的统计功效和精确度。方法的可行性和有效性通过计算机模拟数据分析得到了进一步验证。     

多个相关数量性状主基因的联合分析方法

 根据多个相关数量性状的主基因+多基因遗传模型，首次提出利用多个相关数量性状进行主基因检测、主基因效应与变异估计的联合分离分析方法。该方法以EM算法实现的极大似然估计方法进行主基因的效应估计，以似然比统计量进行主基因的各种遗传假设检验。大量的计算机模拟研究表明，多性状联合分析不仅可以提高主基因的被发现能力，而且可以增加主基因效应估计值的准确度和精确度。以水稻杂交组合多蘖矮×中花11的F2群体597个植株株高和分蘖数为例演示了分析程序。结果表明该组合的株高和分蘖数受同一主基因控制。该主基因对株高的加性和显性效应分别为-21.3 cm和40.6 cm，表现为超显性；对分蘖数的加性和显性效应则分别为22.7和-25.3，表现为接近完全显性。     

谷类作物胚乳品质性状的QTL分析方法

将胚乳性状的遗传特点与迭代重新加权最小平方QTL作图法相结合,提出了一种可直接对受三倍体遗传控制的胚乳数量性状进行QTL作图的统计方法,通过模拟试验验证了其有效性。此方法可扩展到更为复杂的遗传模型,如同时受三倍体胚乳基因型和二倍体母体基因型控制的胚乳性状的QTL作图。