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基于遗传标记的亲缘关系估测方法的建立
引用本文:刘贵阳,孙晓燕,刘桂琼,陈锋剑,姜勋平. 基于遗传标记的亲缘关系估测方法的建立[J]. 中国农业科学, 2009, 42(7): 2531-2538. DOI: 10.3864/j.issn.0578-1752.2009.07.034
作者姓名:刘贵阳  孙晓燕  刘桂琼  陈锋剑  姜勋平
作者单位:1. 华中农业大学动物科技学院,武汉,430070;湖南唐人神集团猪遗传育种中心,湖南株洲,412000
2. 华中农业大学动物科技学院,武汉,430070
3. 扬州大学动物科技学院,江苏扬州,225009
基金项目:现代肉羊产业技术体系建设项目 
摘    要: 【目的】利用分子标记重构动物之间的亲缘关系。【方法】利用分子标记的同源相同特性,通过对一个随机交配的大群体中任意两个个体在某个标记位点4个等位基因的比较,建立估测群体中任意两个个体之间的亲缘关系的方法(记为Liu模型)。【结果】用蒙特卡罗模拟法(Monte Carlo Simulation)随机模拟4种特殊亲缘关系的群体对Liu模型进行了研究,在4种特定的亲缘关系下,与其它几种模型相比较,Liu模型对个体之间亲缘关系的估测最接近模拟群体的真实值,且估测结果稳定。【结论】建立了估测两个个体之间亲缘关系的Liu模型,通过比较分析证明了Liu模型是目前估测效果最好的模型。

关 键 词:  Verdana"  >亲缘关系  分子标记  个体相关度  蒙特卡罗模拟
收稿时间:2009-04-01;

Estimation of Pairwise Relationship Using Molecular Marker
LIU Gui-yang,SUN Xiao-yan,LIU Gui-qiong,CHEN Feng-jian,JIANG Xun-ping. Estimation of Pairwise Relationship Using Molecular Marker[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2009, 42(7): 2531-2538. DOI: 10.3864/j.issn.0578-1752.2009.07.034
Authors:LIU Gui-yang  SUN Xiao-yan  LIU Gui-qiong  CHEN Feng-jian  JIANG Xun-ping
Affiliation:(Department of Animal Science, Huazhong Agricultural University)
Abstract:【Objective】 Using molecular marker to rebuild the relationship to make effective mating plans and estimate the genetic parameters. 【Method】 The research proposed a novel model (Liu Model) for estimating pairwise relationship from randomly mating population with genetic markers, comparing the four alleles from two loci in two individuals. In order to evaluate Liu model, the research also set up Monte Carlo which can simulate the ideal population of four actual relationships. 【Result】 The result indicates that Liu model is well behaved, and comparing with the previous, the new one also has stable property and is generally much more advantageous than the others. 【Conclusion】 Totally, a novel estimation of pairwise relationship using molecular marker was proposed, and comparing with the previous, Liu model is the best one of all.
Keywords:pedigree relationship  molecular marker  pairwise relatedness  monte carlo simulation
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