基于最小二乘估计的多性关QTL复合区间定位法

本文给出了多性状数量性状基因座复合区间定位法（ＭＣＩＭ）的一种改进方法，它是基于多重多元间归模型的，因此可以用最小二乘法来配合模型，使得它在计算上要比原来基于最大似然法的ＭＣＩＭ简单快捷得多，给出了多重逐步回归的方法，可用来筛选能提供遗传信息的标记作为ＭＣＩＭ模型中的余因子，文中还建议用排列测验的方法估计的需的显著阈值，给出了一个实际例子。     

玉米雄穗性状主基因—多基因遗传的初步研究

以４７８×ＣＭＩ３１２和丹３４０ ×ＣＭＬ３２２等两个组合的 ６个世代（Ｐ_１,Ｐ_２, Ｆ_１,Ｆ_２, Ｂ_１, Ｂ_２）为材料,采用数量性状的主基因－多基因混合遗传模型,重新研究了玉米雄穗分枝数和雄穗长度的遗传．结果表明,玉米雄穗分枝数和雄穗长度在２个不同的组合中都表现为一对主基因加多基因遗传和多基因遗传等两种遗传模式．     

CIMMYT玉米种质群体主要农艺性状的遗传变异和光周期敏感性

研究了７个ＣＩＭＭＹＴ玉米种质群体在四川生态环境下主要农艺性状的遗传划和光周期敏感性。结果表明,在参试的７个ＣＩＭＭＹＴＲ玉米种质的主要农艺性状在群体间存在极显著的差异,在群体内存在极为丰富的遗传变异;墨白９６１、墨白９６２和墨白９６３属光敏感型种质。     

基于最小二乘估计的数量性状基因座的复合区间定位法

数量性状基因座（ＱＴＬ）的复合区间定位法是区间定位法的１种改进方法，它大大提高了ＱＴＬ定位的准确性，但计算上比较复杂和费时．由于其似然比统计量的联合分布未知，故准确的显著性测验临界值必须采用排列测验法或模拟抽样法进行估计，但其复杂费时的计算使得这些经验方法显得不实用．本文给出基于最小二乘估计的复合区间定位法，它保持了复合区间定位的基本性质，但在计算上要比基于最大似然估计的方法简单和快速得多．由于它对性状的分布无需特殊的要求，因而有更广的适用范围．通过消除模型中冗余的标记，可使数值计算速度进一步提高．这样，用经验方法估计显著临界值就变得可行了．另外，消除冗余标记还可提高ＱＴＬ定位的准确性，改进ＱＴＬ效应的估值．文中最后提出了复合区间定位的实用程序     

锥栗无性系多性状综合选择的研究

采用主成份回归分析对锥栗１６个无性系的丰产性，稳产性，速生性，抗性以及果实大小等性状，进行了定量的综合评价，对无性系各性状的观测数据作线性正交交换，使它们转变为一组互不相关性的特征性状，彼此独立地参入综合评价，提高了综合选择的准确性，筛选出了综合性状优秀的Ｉ类无性系Ｃ－０９，其平均单株产量达５．９０ｋｇ，选出了性状优良的Ⅱ类无性系Ｃ－０７，Ｃ－０６，Ｃ－１０，其平均单株产量４．７２ｋｇ，优选无性系     

二倍体种子和三倍体胚乳性状的遗传模型及其分析方法

本文根据Ｃｏｃｋｅｒｈａｍ的广义遗传模型的建模原理,分别推导了适用地农作物二倍体种子和三倍体胚乳数量的性状的加性－显性－上位性－母体效应的遗传模型,内容包括不同世代的遗传效应分量及其ＡＵＰ预测值;不同世代的表型方差及各遗传方差的ＭＩＮＵＥ（１）法估计值。在考虑基因型Ｘ环境互作效应的情形下,扩展用了上述遗传模型,并推导了相应的分析方法。     

基于载波序号调制的水禽监控网络接收机研究

多输入多输出（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ-ｉｎｐｕｔｍｕｌｔｉｐｌｅ-ｏｕｔｐｕｔ,ＭＩＭＯ）技术可以有效提高水禽监控网络节点间的数据传输速率和误比特性能．载波序号调制技术（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｉｖｉｓｉｏｎｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇｗｉｔｈｉｎｄｅｘｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ,ＯＦＤＭ-ＩＭ）是一种可以有效对抗由多径传输引起的频率选择性衰落并获得更优的频谱效率和误比特性能多载波传输新技术．通过将ＭＩＭＯ和载波序号调制技术相结合可以提高水禽监控网络节点间的数据传输速率和可靠性,提出一种基于树形搜索的序贯蒙特卡罗（ＳｅｑｕｅｎｔｉａｌＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ,ＳＭＣ）低复杂度接收机,通过对每个子载波抽取采样点,可以大幅降低接收机的计算法复杂度．仿真结果表明提出的ＳＭＣ接收机可以在线性计算复杂度下获得接近最优的最大似然（ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄ,ＭＬ）概率的接收机的误比特性能．     

地区级结核病的监测防治管理信息系统的研究

本文基于对ＭＩＳＲＴ．Ｂ．ＳＰ的研究与开发，首先讨论了该系统的总体设计思想和应用信息模型技术，建立了结核病监测防治管理系统的信息模型，给出系统功能设计。然后讨论了系统的软件结构和基本实现方法及技术手段。     

地区级结核病的监测防治管理信息系统的研究

本文基于对ＭＩＳＲＴ．Ｂ．ＳＰ的研究与开发，首先讨论了该系统的总体设计思想和应用信息模型技术，建立了结核病监测防治管理系统的信息模型，给出系统功能设计。然后讨论了系统的软件结构和基本实现方法及技术手段。     

基于最小二乘估计的数量性状基因座的复合区间定位法

数量性状基因座（ＱＬＴ）的复合区间定位法是区间定位法的１种改进方法，它大大提高了ＱＬＴ定位的准确性，但计算上比较复杂和费时，由于其似然比统计量的联合分布未知，故准确的显著性测验临界值必须采用排列测验法或模拟抽样法进行估计，但其复杂费时的计算使得这些经验方法显得不实用。本文给出基于最小二乘估计的复合区间定位法，它保持了复合区间定位的基本性质，但在计算上要比基于最大似然估计的方法简单和快速得多。由于它     

分类性状基因定位的多性状似然分析法

简单线性模型统计方法是业已被证明的与GLM法具有相近参数估计准确度和检测效率的一种二歧性状基因定位分析的简化方法。将适于二歧性状的一元线性模型推广到多类别分类性状基因定位分析中,文中提出采用多元线性模型对多类别分类性状进行基因定位分析。该方法首先将分类性状的各个类别转化为不同的二歧性状,并把每个二维数据看作是连续的,然后采用似然分析法,根据多性状联合定位的统计准则判断QTL的位置和估计QTL效应。模拟结果表明：新方法在大样本和中等遗传力条件下,能够以很高的计算效率相当准确地估计分类性状隐含变量给定的QTL位置和效应。     

谷物胚乳性状数量基因图的构建方法

 将三倍体胚乳性状的数量遗传模型和二倍体数量性状基因（QTL）图构建方法相结合，导出双侧标记基因型下有关胚乳性状QTL的遗传组成、平均数和遗传方差分量，据之提出以某一区间双侧标记基因型胚乳性状的平均值为依变数，以该区间内任一点假定存在的QTL的加性效应d、显性效应h1和/或h2的系数为自变数，进行有重复观察值的多元线性回归分析，根据多元线性回归的显著性测验该点是否存在QTL，并估计出QTL的遗传效应。给定区间内任一点，皆可以此进行分析，从而可在整条染色体上作图，并以之确定QTL的数目和最可能位置。同时，在检测某一区间时，利用多元线性回归方法将该区间外可能存在的QTL的干扰进行统计控制，以提高QTL检测的精度。文中还讨论了如何将之推广应用于其他类型的DNA不对应资料以及具复杂遗传模型的胚乳性状资料。     

基于性状-标记多元回归的QTL定位方法

基于性状—标记多元回归分析,提出在各条染色体上进行的QTL定位方法,采用“伪似然比”统计量进行显著性测验,并应用多元逐步回归对所检测到的QTL进行进一步地筛选,这不仅简化计算,而且明显提高统计功效。同时给出模拟例子,说明该方法的可行性。     

夏大豆重组自交系群体遗传图谱构建及开花期QTL分析

【背景】开花期是大豆重要的生育期性状,不仅决定了大豆品种的适种范围,而且对大豆的产量和品质有重要影响。江淮地区是中国重要的大豆产区,目前对该地区夏大豆开花期性状遗传基础研究相对较少。【目的】利用2个夏大豆材料杂交衍生的重组自交系群体对开花期进行QTL定位,为分子标记辅助选择育种和基因克隆提供依据。【方法】以科丰35（KF35）和南农1138-2（NN1138-2）为亲本,构建了含91个家系（F_2:8）的重组自交系群体（NJK3N-RIL）,在6个环境下调查开花期性状数据。利用限制位点相关DNA测序（restriction-site associated DNA sequencing,RAD-seq）技术对群体亲本及家系材料进行SNP标记分型,并利用窗口滑动法进行bin标记划分。利用bin标记构建该群体的遗传图谱,结合多年多点的表型数据,使用QTL Network 2.2软件中的基于混合线性模型的复合区间作图法（mixed-model based composite interval mapping,MCIM）和Windows QTL Cartographer V2.5_011软件中的复合区间作图法（composite interval mapping,CIM）对开花期性状进行QTL分析。【结果】在大豆全基因组范围内共获得36 778个高质量SNP标记,被划分为1 733个bin标记。利用1 733个bin标记构建了一张覆盖大豆20条染色体遗传图谱,图谱长度为2 362.4 cM,标记间平均遗传距离为1.4 cM。利用MCIM法共检测到9个控制开花期的加性QTL、2对上位性QTL和1个环境互作QTL,3种效应累积贡献率分别为63.9%、4.6%和2.1%。利用CIM法共检测到10个控制开花期的QTL,其中qFT-8-1、qFT-11-1、qFT-15-1、qFT-16-1能在3个及以上环境检测到。综合2种分析方法,共检测到12个开花期QTL,其中qFT-8-1、qFT-11-1、qFT-15-1、qFT-16-1、qFT-16-2、qFT-20-1和qFT-20-2等能够被2种方法检测到。同时qFT-5-1、qFT-8-1、qFT-8-2、qFT-13-1、qFT-15-1和qFT-20-2等是本研究新检测到的开花期QTL。【结论】夏大豆开花期遗传构成复杂,但加性QTL效应占绝对优势,上位性互作及环境互作效应对开花期影响较小。qFT-8-1、qFT-11-1、qFT-15-1、qFT-16-1能够被2种方法在多个环境中检测到,是NJK3N-RIL群体中控制开花期的重要位点。     

绒山羊体尺、绒毛性状与经济性状的多元统计分析

应用多元统计方法,分析了绒山羊体尺、绒毛性状与经济性状间的相关关系。结果表明,体长(x2)、胸围(x3)、管围(x4)、毛长(x6)与体重(y1)之间呈极显著正相关(P<0.01),最优回归方程为y1=-46.306+0.327x2+0.587x3+0.780x4+0.288x6,回归方程的复相关系数为0.901(P<0.01),用其估测绒山羊体重有95%以上的可靠性。胸围对体重的影响最大,而体长、管围、毛长通过胸围间接影响体重;绒长对产绒量影响最大,但是单就体高、体长、胸围、管围、毛长、绒长与产绒量之间并不能找到最优回归方程。     

中国西南地区甘薯主要育种亲本的遗传多样性及群体结构分析

【目的】探究中国西南地区主要甘薯育种亲本材料的遗传多样性和群体结构,为甘薯亲本材料的保存和利用、甘薯分子标记辅助选择提供参考依据。【方法】利用61个SSR分子标记、13个农艺性状和6个品质性状,对82份中国西南地区主要甘薯育种亲本材料进行遗传多样性分析。利用NTSYS-pc 2.10数据处理软件,分别根据SSR分子标记数据、品质性状、农艺性状计算82份亲本材料的Nei72遗传距离矩阵。利用Mega 6.06数据处理软件,计算82份材料基于SSR分子标记、品质性状、农艺性状的平均遗传距离。利用NTSYS-pc 2.10软件,对供试材料基于SSR标记、品质性状和农艺性状的遗传距离矩阵进行相关性分析。根据遗传距离矩阵,利用Mega6.06软件分别,对82份亲本材料进行基于品质性状的类平均法（unweighted pair group method with arithmetic mean,UPGMA）聚类分析、基于SSR分子标记的邻接法（Neighbor-Joining,NJ）聚类分析和基于农艺性状的类平均法（UPGMA）聚类分析。根据SSR分子标记数据,利用STRUCTURE 2.4对82份供试材料进行群体结构分析。【结果】61对SSR引物共检测出405条多态性谱带,其中,每对引物获得1-17条多态性谱带,平均每对引物检测出6.64条多态性谱带。82份亲本材料基于SSR分子标记、品质性状、农艺性状的Nei平均遗传距离分别为0.3499、0.2210和0.0270。基于SSR分子标记的邻接法（NJ）聚类分析将82份材料聚为7个类群。基于农艺性状、品质性状的类平均法（UPGMA）聚类分析均可将82份材料划分为一个较大的类群和三个较小的类群,但基于农艺性状和品质性状的聚类分析结果差异较大。基于SSR分子标记、品质性状和农艺性状的聚类分析均能将供试材料中来自不同地区的材料聚为同一类群,表明不同地理来源的供试材料间没有明显的遗传差异。遗传距离矩阵之间的相关性分析表明,基于SSR标记、品质和农艺性状的遗传距离矩阵间的相关性很小（r=0.0158）,品质性状与农艺性状间呈负相关（r=-0.0411）。群体结构分析表明,当K等于3时,ΔK说明82份材料可以划分为3个亚群。取得最大值,值其中53份（64.63%）供试材料的Q值大于或等于0.6,分属于3个亚群。29份材料（35.37%）划分为混合亚群。群体结构分析的亚群划分结果与SSR聚类分析结果有一定相似性。【结论】供试亲本材料基因组水平的遗传多样性较为丰富,品质性状有一定差异,农艺性状差异较小。单独利用某一种标记或性状对亲本材料进行衡量都不全面,建议结合分子标记和多种表型性状,进行深入的遗传多样性和群体结构分析。     

应用多元多项式回归估测猪胴体瘦肉率的研究

应用多元多项式回归分析研究了102头“大长北”三品种杂种猪的六个胴体性状与瘦肉率之间的关系,结果表明,①与猪胴体瘦肉率关系最密切的六项因素依次为:膘厚二次幂、膘厚一次幂、腿肉率一次幂、膘厚三次幂、后腿比一次幂和腿肉率二次幂;②瘦肉率与膘厚和腿肉率呈曲线关系;③各性状间的互作对瘦肉率的影响不可忽视;④各性状的三次幂多数对瘦肉率的作用较小,为了便于生产上的应用,采用逐步回归建立了一组估测胴体瘦肉率的简易多项式回归方程,它们的复桐关系数多在0.83以上,p<0.005,比用线性回归方程估计的决定系数(R~2)提高12％左右。     

大豆重组自交系群体异黄酮含量QTL连锁定位与关联定位的比较研究

【目的】异黄酮是大豆等豆类植物中富含的一类次生代谢产物,对食品和保健产业有重要作用。大豆籽粒可分离出12种异黄酮组分,可归为三大类：大豆苷类异黄酮、染料木苷类异黄酮和黄豆苷类异黄酮。通过鉴定大豆籽粒异黄酮总含量及3个组分含量性状的加性及上位性QTL,进而全面解析其复杂的遗传构成。【方法】利用先进2号和赶泰2-2双亲衍生的大豆重组自交系群体NJRSXG,在5个环境下测定4个异黄酮含量性状：异黄酮总含量（total isoflavone content,SIFC）、大豆苷类异黄酮总含量（total daidzin group content,TDC）、染料木苷类异黄酮总含量（total genistin group content,TGC）和黄豆苷类异黄酮总含量（total glycitin group content,TGLC）。选用混合模型复合区间作图法（mixed-model-based composite interval mapping,MCIM）和限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法（restricted two-stage multi-locus genome-wide association analysis,RTM-GWAS）进行异黄酮含量QTL检测。【结果】2个亲本在4个异黄酮含量性状上均存在较大差异,重组自交系群体异黄酮含量在高值、低值2个方向上均出现超亲分离,低值方向分离趋势强于高值方向。利用连锁定位MCIM方法共检测到4个异黄酮含量性状的19个加性QTL和16对上位性QTL,分布于15条染色体上。第14染色体重要标记区间GNE186b—Sat020内检测到3个新加性QTL：qSifc-14-1、qTdc-14-2和qTgc-14-1,且表型变异解释率最高。利用关联定位RTM-GWAS方法分别检测到4个异黄酮含量性状的51、66、42和36个关联标记位点,表型变异解释率为39.7%—52.5%,检测到的位点中覆盖了MCIM方法检测的19个加性QTL中的11个以及11个上位性QTL。候选基因分析分别在加性QTL区域和上位性QTL区域检测到93和100个候选基因,富集分析显示在第14染色体重要标记区间GNE186b—Satt020内,Glyma14g33227、Glyma14g33244和Glyma14g33715的功能与异黄酮代谢有关。【结论】连锁定位和关联定位2种方法结合能相对全面地检测异黄酮含量QTL。与连锁定位方法MCIM相比,关联定位方法RTM-GWAS检测的QTL更多,总遗传贡献率更高,但尚不能检测上位性QTL,2种方法定位结果可相互验证补充,大豆籽粒异黄酮含量由大量QTL/基因控制。     

白桦长纤维性状ISSR和SCAR标记的分析

通过对天然白桦群体583株个体的纤维长度进行测定,选取其中有代表性的100株个体,利用简单重复序列间区标记技术(Inter-simple sequence repeat,ISSR)进行基因组差异分析,通过扩增条带与性状表现间的多元回归分析,筛选出与白桦纤维长度显著相关的分子标记。经过20个ISSR引物筛选,有4个引物的4条片段与纤维长度呈极显著相关,其中片段"BFLI-3"与纤维长度的回归系数为-0.331,显著性达到1%水平。对此片段进行克隆、测序后,成功转化成与长纤维性状相关的序列特征化扩增区域(Sequence characterized amplified region,SCAR)标记,此标记对短纤维白桦的鉴定效率达76%。