数量遗传学的育种应用
遗传学数量性状的遗传分析
遗传学数量性状的遗传分析
目录
• 引言 • 数量性状遗传基础 • 数量性状遗传分析方法 • 数量性状基因定位 • 数量性状基因组关联分析 • 数量性状基因组编辑与优化
01
引言
研究背景
01
遗传学数量性状是生物体表型特 征中受多个基因和环境因素共同 影响的性状，如身高、体重等。
02
随着分子生物学和基因组学的发 展，遗传学数量性状的遗传分析 已成为遗传学研究的重要领域。
关联分析的软件工具
01
Plink
一款常用的关联分析软件，提供 多种统计分析和可视化工具，用 于处理和分析大规模遗传数据。
02
03
GAPIT
Tassel
基于R语言的关联分析工具包， 提供了丰富的统计方法和可视化 功能，适用于复杂数据分析。
主要用于基因组关联分析的软件， 支持多种数据格式和多种统计模 型，可进行大规模数据分析。
QTL定位的软件工具
QTL Cartographer
基于区间作图法的QTL定位软件，适用于大样本数据 集。
Tassel
综合关联分析和区间作图法的QTL定位软件，具有强 大的数据处理和分析能力。
R/qtl
基于R语言的QTL定位软件，提供了多种统计模型和 可视化工具。
05
数量性状基因组关联分析
关联分析的基本原理
广义遗传力
广义遗传力用于描述数量性状在遗传和环境变异中的贡献，计算公式为加性方差和显性方差占表型方差的比值。
狭义遗传力
狭义遗传力仅考虑基因型对表型变异的贡献，计算公式为加性方差占表型方差的比值。
遗传相关分析
遗传相关系数
用于描述两个数量性状之间的遗传关系，计算公式为两个数量性状的加性方差和显性方差之间的比值 。
徐云碧-从分子数量遗传学到分子植物育种
国际上最早的水稻QTL论文之一
博士论文的总结报告 Xu, Yun-Bi, Zong-Tan Shen, Ji-Chen Xu, Ying Chen and LiHuang Zhu. 1993. Mapping quantitative trait loci via restriction fragment length polymorphism markers in rice. Rice Genetics Newsletter 10:135-138.
1
Molecular Quantitative Genetics in China (1990-1994)
数量性状遗传改良的希望和曙光
Paterson, A. H., E. S. Lander, J. D. Hewitt, S. Peterson, S. E. Lincoln and S. D. Tanksley. 1988. Resolution of quantitative traits into Mendelian factors by using a complete linkage map of restriction fragment length polymorphisms. Nature 335:721-726. Received 8 July 1988 Accepted 9 September 1988 Google 被引用次数：1155 (8:25am, Aug 24, 2011) Lander, E. S. and D. Botstein. 1989. Mapping Mendelian factors underlying quantitative traits using RFLP linkage maps. Genetics 121:185-199. Manuscript received August 2, 1988 Accepted for publication October 6, 1988 Google被引用次数：3614 (8:28am, Aug 24, 2011)
数量遗传学与作物育种
3 遗传率
• 遗传率 也称为遗传力，是遗传方差占总方差的比率，遗传 学上解释为性状变异的遗传传递能力，它是遗传方差占总方 差的比例，故又称为遗传率。遗传率分为狭义遗传率和广义 遗传率。广义遗传率为群体遗传方差VA+VD占表型方差的比 率。狭义遗传率定义为加性遗传方差VA占总方差VP的比率。 • 狭义遗传率： VA 2
• Hardy和Weiberg(1908)研究群体的基因型频率发 现了随机交配群体的遗传平衡定律，为群体遗传 学的发展提供了基础，依此人们进一步研究群体 的遗传演变、进化和适应。 • Fisher（1918）提出了表型方差可以分解为遗传 方差（包括加性方差、显性方差、上位性方差） 和环境方差的经典数量遗传学思路，为变异的遗 传学解析提供了基础。 • 二十世纪七十年代以前，还出现了许多遗传试验 设计及其分析方法，例如NC设计、三重测交设计、 基因型与环境互作的设计与分析、双列杂交与配 合力分析等。
• 对动物、植物和人类的许多数量性状遗传研究表明，生物 群体所处的宏观环境对群体表现也具有环境效应E，基因 在不同环境中的表达也可能不尽相同，会存在基因型与环 境互作效应GE。因此．生物体在不同环境下的表现型值 可以细分为P=E＋G＋GE＋e，群体表现型变异也可作相 应的分解，VP=VE+VG+VGE+Ve。 • 对于加性—显性遗传体系，如果基因型效应可以分解为加 性效应和显性效应，GE互作效应也可相应地分解为加性 与环境互作效应AE和显性与环境互作效应DE，个体的表 现型值为P=E+A+D+AE+DE+e，表现型方差可分解为 VP=VE+VA+VD+VAE+VDE+Ve。 • 对于加性—显性—上位性遗传体系，个体表现型值为 P=E+A+D+I+AE+DE+IE+e，表现型方 差的分解为 VP=VE+VA+VD+VI+VAE+VDE+VIE+Ve，其中IE是上位性与 环境互作效应 ，VIE是上位性与环境互作方差。
分子数量遗传学和动物分子育种
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数量遗传学与种群遗传学
数量遗传学与种群遗传学遗传学是现代生物学中的一门基础学科，它主要研究基因的遗传规律、基因与环境的相互作用以及基因在种群遗传学中的作用等问题。
其中，数量遗传学和种群遗传学是两个重要方向，它们的研究对象分别是个体和种群。
一、数量遗传学数量遗传学是一门研究个体遗传变异及其遗传规律的学科。
它主要探讨遗传变异在种群内的分布与频率，以及在各代之间的遗传效应。
数量遗传学的一个重要概念是基因型与表型之间的关系，基因型是个体的遗传构成，表型是个体在某一环境条件下表现的形态和功能。
基因和环境的相互作用决定了表型的表现。
数量遗传学将个体遗传变异分解为基因频率变异和表型变异，前者引起了不同基因型的比例变化，后者体现为不同基因型在表型上的差异。
数量遗传学的核心思想是遗传变异不仅取决于基因的遗传规律，还取决于遗传变异的性质和环境条件。
数量遗传学的应用广泛，包括人类遗传病、动植物的育种和遗传改良、药物研究和环境污染等领域。
二、种群遗传学种群遗传学是一门研究遗传变异在自然种群中分布、变化、演化的学科。
它关注的是在自然环境下，种群内遗传构成和基因频率的变化、基因流入和基因流失以及随机漂变等因素对遗传结构的影响。
种群遗传学的一大特点是研究对象是整个种群，而不是个体。
研究方法包括遗传标记、群体遗传学和分子生态学等多种手段。
种群遗传学的基本原理是哈代-温德尔定理，它表明在自然选择、突变、基因漂变和基因互作等因素影响下，种群内基因频率的分布和变化过程可以用数学模型来描述。
种群遗传学的应用包括保护生物多样性、种群遗传学监测、种群退化和DNA指纹等各个领域。
例如，在保护物种方面，种群遗传学可以用来评估种群的遗传多样性和遗传结构，为物种保护制定科学依据；在遗传监测方面，种群遗传学可用于追踪潜在的基因流入和基因流失，以及估计种群大小和迎接潜在的环境变化等。
三、数量遗传学与种群遗传学的联系数量遗传学和种群遗传学有许多相通之处。
首先，它们都研究遗传变异及其遗传规律，探讨基因型和表型的关系，探究基因和环境的相互作用。
作物QTL分析的原理与方法
作物QTL定位方法与技术作物QTL定位的方法主要有传统连锁分析、基因芯片 技术和深度学习等。连锁分析通过群体遗传学手段，鉴定两个或多个基因位点 间的连锁关系，进而确定控制性状的QTL。基因芯片技术利用基因组wide的标 记分布，对大量基因位点进行同时检测，高效地定位QTL。深度学习则利用神 经网络等算法，自动化学习和识别数据中的特征，实现对QTL的精准定位。
四、自然群体
自然群体是指在没有人为干预下自然形成的群体，如野生种、地方品种、自然 变异群体等。这些群体通常具有丰富的遗传变异和复杂的遗传结构，对于研究 作物的适应性、抗逆性和产量等性状的遗传基础非常有用。此外，自然群体还 可以用于发现和克隆稀有或特殊的QTL。
五、基于基因组的作图群体
随着基因组学技术的发展，基于基因组的作图群体越来越受到重视。这种群体 可以通过重测序技术获得大量的SNP（单核苷酸多态性）标记，并利用这些标 记构建高密度的遗传图谱。这种图谱可以用于精细定位和克隆QTL，以及研究 基因组中的结构变异和非编码区基因组。
2、QTL分析的具体步骤
（1）数据采集：收集作物的基因型和表型数据。基因型数据可以通过高通量 测序技术获得，而表型数据则可以通过田间试验和室内分析等方法获得。
（2）作图：利用作图软件将基因型和表型数据组装成图，以展示它们之间的 关系。常用的作图软件包括QTL Cartographer、QTL IciMapping等。
原理
1、QTL的概念及定义
QTL是指作物基因组中控制数量性状的基因座位，它们可以通过影响表型变异 来影响作物的农艺性状。QTL通常分为两类：主效QTL和微效QTL。主效QTL是 指对表型变异起主要作用的QTL，而微效QTL则是指对表型变异起较小作用的 QTL。
实验十六数量性状的遗传学分析：人类指纹分析
稳定性
指纹在个体发育过程中相 对稳定，不会因外部环境 或生长发育而发生显著变 化。
指纹类型的遗传学解释
皮纹分类
根据指纹的形态特征，可以将人 类指纹分为斗形纹、箕形纹和弓 形纹三大类，每类又可细分为不 同的亚型。
遗传学分析
通过遗传学分析，可以确定不同 指纹类型之间的遗传关系，以及 不同特征之间的连锁关系。
准备显微镜、放大镜、记录本、相机等观察和记录工具，确保实验过程的顺利进 行。
指纹观察与记录
观察指纹特征
使用显微镜或放大镜仔细观察每个指 纹的特征，包括纹路走向、纹路密度、 纹路类型等。
记录数据
详细记录每个指纹的特征，并拍照或 扫描进行存档，确保数据的准确性和 可追溯性。
数据处理与分析
数据整理
将观察和记录的数据进行整理，建立数据库或数据表格， 便于后续的数据处理和分析。
作用。
数量性状在群体中呈连续变异， 受多个基因和环境因子影响，遗
传力较高。
数量性状遗传学在农业、医学和 生物多样性保护等领域具有广泛
应用。
人类指纹分析的意义
个体识别
指纹具有高度的个体特异性， 可用于身份识别和犯罪侦查。
遗传疾病研究
指纹与遗传疾病之间可能存在 关联，通过指纹分析有助于研 究遗传疾病的发病机制。
遗传学研究
指纹的遗传规律有助于理解人 类遗传学的基本原理，为多基 因遗传病的研究提供线索。
生物多样性保护
指纹分析在生物多样性保护领 域可用于物种鉴定和种群遗传
结构研究。
02 人类指纹的遗传基础
指纹的遗传特性
01
02
03
遗传性
指纹的形态和结构特征是 由基因决定的，具有明显 的遗传性。
遗传生物总结报告范文(3篇)
第1篇一、引言遗传学是研究生物遗传现象和遗传规律的科学，它是生物学的一个重要分支。
随着分子生物学和现代生物技术的飞速发展，遗传学的研究领域不断拓展，为我们揭示了生物遗传的奥秘。
本报告将对遗传生物学的起源、发展、研究内容以及应用等方面进行总结。
二、遗传生物学的起源与发展1. 遗传生物学的起源遗传生物学的研究起源于19世纪。
当时，科学家们通过观察生物的繁殖现象，开始探讨遗传规律。
1859年，英国生物学家达尔文发表了《物种起源》，提出了自然选择和遗传变异的观点，为遗传生物学的研究奠定了基础。
2. 遗传生物学的发展20世纪初，孟德尔发现了遗传规律，为遗传生物学的研究提供了重要依据。
20世纪50年代，DNA双螺旋结构的发现，使得遗传生物学进入了分子生物学时代。
此后，随着基因工程、蛋白质工程等技术的出现，遗传生物学的研究取得了举世瞩目的成果。
三、遗传生物学的研究内容1. 遗传物质的研究遗传物质的研究主要包括DNA、RNA和蛋白质等。
其中，DNA是生物体内携带遗传信息的分子，是遗传生物学研究的核心。
近年来，人类基因组计划的实施，使得我们对遗传物质有了更深入的了解。
2. 遗传规律的研究遗传规律的研究包括基因分离定律、基因自由组合定律、基因突变、基因重组等。
这些规律揭示了生物遗传的本质，为遗传育种、疾病诊断和治疗提供了理论依据。
3. 遗传多样性的研究遗传多样性的研究主要包括基因多样性、种群多样性和生态系统多样性。
研究遗传多样性有助于保护生物多样性，维护生态平衡。
4. 遗传疾病的研究遗传疾病的研究主要包括遗传病的分类、发病机制、诊断、治疗和预防等方面。
研究遗传疾病有助于提高人类健康水平，降低遗传疾病对社会的危害。
四、遗传生物学的研究方法1. 实验法实验法是遗传生物学研究的重要方法，包括杂交实验、自交实验、突变实验等。
通过实验，科学家们揭示了遗传规律，验证了遗传学理论。
2. 分子生物学技术分子生物学技术是遗传生物学研究的重要手段，包括PCR、DNA测序、基因克隆、基因编辑等。
分子数量遗传学及其在绵羊高繁殖力育种中的应用
为基 础 的标 记 辅 助 选 择 、 基 因 技 术 等 的分 子 育 种 ＿ 。本 文 就 转 ２ ］ 分 子 数 量 遗 传 学 研 究 中 基 因 图 谱 构 建 、 量 性 状 主 效 基 因 的 检 数 测 与 定 位 以及 分 子 数 量 遗 传 学 在 绵 羊 高 繁 殖 力 育 种 改 良 中的 应 用作一综述 。
一
与数 学 相 结 合 形 成 了群 体 遗 传 学 ， 过 它 来 研 究 孟 德 尔 群 体 的 通 遗传 结 构 及 其 变化 ， 即群 体 基 因 频 率 和 基 因 型 频 率 的 组 成 和 变 化 。群 体 遗 传 学 使 孟 德 尔 遗 传 学 由 家 庭 水 平 发 展 到 了 群 体 水 平 ， 数 量 遗 传 学 则 是 群 体 遗 传 学 和 统 计 学 应 用 于 数 量 性 状 的 而 产物 ， 研 究 群 体 数 量 性 状 遗 传 与 变 异 规 律 的 科 学 。分 子 数 量 是
维普资讯
第 ２ 卷 第 ３期 ８源自专论 与综 述 分 子数 量遗传 学及 其在 绵羊 高繁 殖 力育种 中的应用
徐 业芬 ， 家强 胡 东利 ， 牛 ， 李瑜 鑫 强 巴央 宗 ， （． １ 西藏农牧学 院动 物科学 系 ， 林芝 ８０ ０ ；． ６００ ２ 南京农业大学动物科技学 院 ， 南京 ２０ ９） １０５
重 要 内容 。基 因 图谱 描 述 了 基 因 位 点 在 染 色 体 上 的线 性 排 列 顺 序 及 它 们 之 间 的相 对 距 离 。从 广 义 上 讲 ， 因 图 谱 包 括 物 理 图 基 谱 、 传 图 谱 、 达 图谱 及 转 录 图 谱 ； 狭 义 上 讲 ， 因 图 谱 指 物 遗 表 从 基 理 图谱 和 遗 传 图谱 两 种 。物 理 图 谱 （ ｈ ｓ ａ ｍａ ） 用 限 制 性 ｐ ｙｉ ｌ ｐ 是 ｃ 酶切 作 图 、 光 原 位 杂交 、 列 标 记 位 点 、 细 胞 杂 交 细 胞 和 或 Ｋｂ为 图 距 说 明 基 因之 间精 确 距 离 的 图 谱 ； 传 图 谱 （ ｅ ｅｉ ｍａ ） 叫 连 锁 图 遗 ｇ ｎ ｔ ｐ 也 ｃ
数量遗传学中的多倍体植物
数量遗传学中的多倍体植物从数学的角度来看，倍数是物种分类的一个重要指标。
在动物分类中，常常用体节数以及染色体数来分类。
但在植物分类中，由于植物细胞中的染色体数比较多，所以直接用染色体数来分类并不是很合适。
因此，植物分类中，人们通过计算细胞的倍数来进行分类。
一般情况下，植物细胞的倍数为单倍体，而在一些特殊情况下，植物细胞可以存在双倍体、三倍体，甚至是四倍体、六倍体或者八倍体等多倍体，这就是植物数量遗传学中的多倍体现象。
什么是多倍体植物？通常我们所了解的植物，都是由单倍体的配子（花粉和卵细胞）结合形成的双倍体生物个体。
然而，在一些特殊的情况下，双倍体甚至是单倍体细胞可以在某些生长条件下直接发育成为多倍体植物。
因此，多倍体植物的基因组可以由不同数量的核基因组构成，这种现象被称为多倍化。
多倍化的方式有三种，即无性繁殖、远缘杂交和染色体加倍。
无性繁殖：多数地植物能够用芽分裂、根茎生育、子嗣代理、植物器官发生和实生繁殖等多种方式进行无性繁殖。
这样便能直接获得双倍体或是多倍体植物。
比如常见的香蕉、芒果等均为多倍体植物，或者是某些蕨类植物，它们的细胞中含有相应倍数的染色体数。
远缘杂交：植物之间进行远缘杂交，能产生无性多倍体或雄性不育多倍体，例如经诱导体细胞融合系可将相近植物不育或育性品种与有关野生品种的染色体杂合形成多倍体。
如油橄榄Ps32、柚子、提子等均是用异或胞体杂交形成雄性不育的植物。
染色体加倍：除远缘杂交，荚状花科、蝴蝶兰科、菊花科等许多植物品种经内源性细胞分裂随机得到多倍体，便可快速扩大育种资源。
如多种耐盐碱、耐旱品种及构树、椰子、枸杞等都是通过染色体加倍得到。
多倍体植物的意义多倍体植物具有许多优点，能够提高农作物的产量和质量，并且提高抗病、抗性的能力。
多倍体植物在育种和种质资源收集方面也具有巨大潜力，因为通过多倍体植物的组合可以获得不同基因组互补，更容易产生新品种。
此外，多倍体植物还具有经济意义。
比如某些多倍体植物可以产生较大的花朵或更大的果实，从而能够更好的利用植物的特性。
第十二章 数量性状的遗传分析
第十二章数量性状的遗传分析畜禽的大多数经济性状属于数量性状。
掌握数量性状的遗传规律和遗传参数对种畜生产中种畜群的生产性能的保持、对地方品种经济性能的提高、对新品种新品系的培育等工作都是十分必要的。
数量性状的遗传是有规律所循的，虽然在不同群体、在不同条件下、因估计方法不同，得到的参数有所变化，但遗传参数反映的数量性状的基本遗传规律的趋势是一定的。
数量性状的遗传基础质量性状的变异一般遵从孟德尔遗传规律，但数量性状的遗传规律与质量性状的遗传规律有一定区别。
数量性状是由大量的、效应微小而类似的、可加的基因控制，呈现连续变异，数量性状的表现还受到大量复杂环境因素的影响。
Nilsson-Ehle假说及其发展生物的性状按照其表现和对其研究的方式，可大致分为质量性状、数量性状和阈性状。
质量性状的变异通常可以区分为几种明显不同的类型，遵从孟德尔遗传规律。
畜禽重要质量性状的遗传规律已经在上一章中进行了阐述。
在动物生产中所关注的绝大多数经济性状呈连续性变异，其在个体间表现的差异只能用数量来区分，这类性状称为数量性状，如奶牛的产奶量、鸡的产蛋量、肉用家畜的日增重、饲料转化率、羊的产毛量等。
与质量性状相比较，数量性状主要有以下特点：①性状变异程度可以用度量衡度量；②性状表现为连续性分布；③性状的表现易受到环境的影响；④控制性状的遗传基础为多基因系统。
遗传基础为多基因控制，而表现为非连续性变异的性状称为阈性状。
如羊的产羔数、肉质的分类、对疾病抗性的有无等。
严格说来，鸡的产蛋数、猪的窝产仔数等也属于这一类性状，但其表型状态过多，作为阈性状分析过于复杂，通常近似的将其作为数量性状来看待。
数量性状在畜牧生产中占有非常重要的地位。
但是，到目前为止，对数量性状的遗传基础的解释主要还是基于Yule（1902，1906）首次提出、由Nilsson-Ehle（1908）总结完善、并由Johannsen（1909）和East（1910）等补充发展的多因子假说，也称为多基因假说或Nilsson-Ehle假说。
动物育种学-第二章-数量遗传学基础
1 4
亲子（父系） 1 0
1 2
0
1 2
2 A
1 4
2 AA
1 2
祖孙（父系）
1 2
0
1 1
4
0
1 4
2 A
1 16
2 AA
1 4
叔侄（父系） 1
2
0
41 4
0
1 4
2 A
1 16
2 AA
1 4
一般情况
Φ Φ '
2 A
2 D
2
2 AA
2
VG
p2 ()2
2 pq(d )2
q2 ()2
2
2 pq[
d(q
p)]2
(2 pqd)2
VA
VD
(2.7)
若定义A1和A2基因的平均效应值分别为 1
和，2 则有：
12
p qd [ ( p[ d (q
p p)]
(q
p)
A(A2A2 ) 22 2 p[ d (q p)] 2 p
第三节 亲属间相关分析
亲属相关，有两类概念：一是亲属间的遗传相关 二是亲属间的表型相关。
亲属间的遗传相关 是从整体而言的，用亲属
个体的基因来自共同祖先的概率计算，描述亲属间 整体上的亲缘相关程度，与具体的性状没有关系。
数量性状基因座（QTL)
对数量性状有较大影响的基因座称为 数量性状基因座（quantitative trait locus，QTL)，它是影响数量性状的一个 染色体片段，而不一定是一个单基因座。
数量遗传学的发展与动物育种应用(续完)
Ｑ Ｌ ｕｎａ ｖ ａｓｏｉ即数量性状基 因座 ） Ｔ （ ａ ｔｉｅｒ ｔｌ ， ｑ ｔ ｔ ｉ ｃ 泛指影响数量 度 的基 因 ， 常认 为 主效 基 因 的效应 应 在一 个 标准 差 以上 。 通 性状 的基因， 以是单个基因座 ， 可 也可是一个基因簇 。 经典的数量 遗传学是假设数量性状ｆ 阈性状） 或 是由微效多基因共 同决定的 ， Ｑ 啶 位的重要用途是用于标 记辅助选择，具体到每一个『状 ， Ｔ 生 效
国 牧一 禽 鑫 学 蛄占
一ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ８一
冯 政 刘贵生 ， 华 ， 孙 武华玉 ， 李良华， 书 梅 棋
（ 湖北省农科院动物胚胎工程及分子育种湖北省重点 实验室， 湖北 武汉 ４ ０ ６） ３０４
上期介绍 ： 上期从 “ 正确地 估计动 物群体 的遗传 参数 和个体 育种值 ” 以混合模 型 方程 组理论 和方 法为核心 的育种值 和遗 和“
音。 通过研究这些标记从亲代到子代 的 传递以及它们与某个数量 Ｑ Ｌ Ｔ 数目会变小。 例如当Ｑ Ｌ Ｔ 效应呈几何级数变化时，Ｔ ￣ Ｈ大幅 Ｑ ＬＪ （
性状表现之间的关 系 ， 就可以对影响该 性状 的Ｑ Ｌ 尤其是效应 度减少。一般认为只有Ｑ Ｉ Ｔ， Ｔ 效应ａ ０ Ｓ 时才值得进行定位研究。 ＞．Ｄ ５ 较 大的Ｏ Ｌ Ｔ 进行检测和定位。Ｑ Ｌ Ｔ 检测 和定 位的方法主要有两 ２ ２ 仅 据表 型检 测主 基 因 的方 法 ． ４ 类， 一是标记Ｑ Ｌ￣锁分析法（ Ｔｊ ＿ 也称基 因组扫描）它是用标记连锁 ， 直到现在大多数Ｑ Ｌ Ｔ 的检测都很 困难 ， 仅根据表型资料只能 图谱来检测与标记相连锁的Ｑ Ｌ 由此检测 出的Ｑ Ｌ￣ Ｔ， Ｔ ｆ被称为标 检测巨效基 因， 离分析法被证 明是最有效 的方法 ， 分 对表型数据
《数量性状遗传》课件
遗传模型构建方法
遗传力模型
通过构建遗传力模型，分 析数量性状的遗传变异程 度，并估计遗传力和相关 参数。
遗传相关模型
通过构建遗传相关模型， 分析不同数量性状之间的 遗传相关控制的群体遗传现象， 通过混合模型进行基因型 和环境交互作用的分析。
数量性状遗传在自然界中广泛存在，如人的身高、 体重、智力等都属于数量性状。
数量性状遗传的特点
数量性状遗传具有连续变异的 特点，即在一个群体中，个体 的表现型值可以连续变化。
数量性状遗传受多个基因位点 的影响，这些基因位点通常具 有微效作用，即每个基因位点 对表现型的影响较小。
数量性状遗传还受到环境因素 的影响，环境因素可以影响个 体表现型值的变异范围和分布 。
数量性状遗传在动物育种中的应用
生长速度
通过研究动物生长速度的数量性 状遗传，育种家可以培育出生长 快速的动物品种，提高养殖效益
。
繁殖性能
通过选育具有优良繁殖性能的数 量性状基因，可以提高动物的繁
殖效率，加速品种改良进程。
抗病性
通过研究动物抗病性的数量性状 遗传，育种家可以培育出具有较 强抗病能力的动物品种，降低养
利用新一代测序技术和遗传资源发掘，精细定位和克隆控制数量性状的基因或基因组区域 。
解析数量性状基因的互作网络
研究基因之间的相互作用关系，解析数量性状形成的复杂网络调控机制。
探索表观遗传修饰对数量性状的影响
研究DNA甲基化、组蛋白修饰等表观遗传修饰对数量性状表达的调控作用。
加强数量性状遗传与其他学科的交叉研究
03
数量性状遗传分析方法
统计分析方法
01
02
03
方差分析
通过比较不同群体或处理 组之间的变异程度，确定 数量性状是否受遗传控制 。
动物育种中数量遗传学与分子遗传学的相互作用
效 。例 如 ： 鱼 体 内 引 人 生 长 激 素 基 因 ， 鱼 的 生 长 量 增 加 在 使 了 ｌ 倍 ； 霉 素 原 始 品系 经 Ｘ 射 线 和 紫 外 线 的 照 射 ， 因 突 １ 青 基 变 ， 生 优 良品 系 ， 霉 素 效 价 成 百 倍 提 高 。 产 青
３ 数 量 遗 传 学 及 分 子 遗 传 学 相 互 渗 透
研 究 内 容 是 要 解 决 育 种 的 实 际 问题 ： 何 选 种 、 何 选 配 。 如 如
通 过 统 计 方 法 对 整 理 过 的数 据 进 行 分 析 ， 计 出遗 传 参 数 、 估 配合力 ， 而确定选种 、 配方案 。 进 选 数量遗传学 自 １ 世纪 ９ ９ Ｏ年 代 形 成 以来 ， 今 已 近 一 个 距 世 纪 了 。 １ ０年 来 ， 线 性 模 型 为 基 础 的 数 量 遗 传 学 逐 渐 完 ０ 以
首 先 ， 随 着 我 们 要 解 决 的 问题 的多 样 性 ， 量 遗 传 学 伴 数
是 在 不 断发 展 的 ， 估 计 各 种 参 数 的 准 确 性 也 越 来 越 高 ， 其 以
分 子 遗 传 学 准 确 。 因 此 ， 动 物 育 种 方 面 ， 些 人 只 关 注 分 在 这
子 遗 传 学 手 段 的 改 进 与 应 用 ， 忽 略 了 数 量 遗 传 学 。在 此 ， 而 笔 者 提 出 了 自 己 的 观 点 ： 现 阶 段 ， 量 遗 传 学 和 分 子 遗 传 在 数
生物统计学方法对群体的某种数量性状进 行随机抽样测 量 ， 计 算 出 平 均 数 、 差 等 ， 在 此 基 础 上 进 行 数 学 分 析 。 它 的 方 并
我 们 应 当注 意 ， 数量 遗传 学 的 理 论 是 建 立 在 Ｐ —Ｇ＋ Ｅ —
生物信息学在数量遗传学中的应用
XX
小无名 DOCS
生物信息学在数量遗传学中的应用
01
生物信息学的基本概念及其重要性
生物信息学的起源与发展历程
生物信息学的起源
• 20世纪50年代，DNA结构的发现为生物信息学的发展奠定了基础
• 20世纪70年代，基因测序技术的发展推动了生物信息学的诞生
• 20世纪80年代，生物信息学逐渐成为一门独立的学科
Ensembl等
生物信息学在生命科学领域的重要性
• 生物信息学在基因研究中的应用
• 基因定位：确定基因在染色体上的位置
• 基因克隆：分离和复制目标基因
• 基因功能研究：研究基因的表达和调控机制
• 生物信息学在蛋白质研究中的应用
• 蛋白质结构预测：预测蛋白质的三维结构
• 蛋白质功能研究：研究蛋白质的相互作用和功能
• 生物信息学与育种学的交叉：利用生物信息学技术进行品种改良和选育
• 生物信息学与医学的交叉：利用生物信息学技术进行疾病诊断和治疗
XX
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
小无名 DOCS
• 育种研究：利用基因编辑技术进行品种改良和选育
辑
04
生物信息学在数量遗传学中的未来发展趋势
大数据时代下的数量遗传学研究
大数据时代的挑战和机遇
• 数据量的爆炸式增长：基因组、蛋白质组和表型数据的大量积累
• 数据类型的多样化：基因序列、蛋白质结构、基因表达数据等
• 数据处理和分析的挑战：利用大数据技术进行数据整合、挖掘和分析
生物信息学的发展历程
• 20世纪90年代，生物信息学数据库和软件的出现，如GenBank、BLAST等
• 21世纪初，基因组学和蛋白质组学的研究为生物信息学提供了丰富的数据资源
blup 数量遗传学逆矩阵例子
blup 数量遗传学逆矩阵例子BLUP（Best Linear Unbiased Prediction）是一种在数量遗传学中广泛使用的统计方法，用于估计未知的遗传参数，如遗传力、育种值等。
BLUP 使用了广义线性模型（GLM）的概念，并假设遗传参数具有正态分布。
下面是一个简单的BLUP逆矩阵计算的例子。
假设我们有一个包含10个基因型数据点的数据集，并且我们想要使用BLUP来估计每个基因型的育种值。
首先，我们需要创建一个设计矩阵 \(X\)，其中包含每个基因型的固定效应（例如，品种、环境等）。
在这个例子中，我们假设有3个固定效应，因此\(X\) 是一个 \(10 \times 3\) 的矩阵。
接下来，我们需要创建一个变异矩阵 \(Z\)，其中包含每个基因型的随机效应（例如，遗传变异）。
在这个例子中，我们假设有1个随机效应，因此\(Z\) 是一个 \(10 \times 1\) 的矩阵。
然后，我们可以使用以下公式来计算BLUP的逆矩阵：\(W = Z (X^T V^{-1} X + G^{-1})^{-1} X^T V^{-1}\)其中 \(V\) 是一个 \(10 \times 10\) 的协方差矩阵，表示基因型之间的遗传相关性。
在这个例子中，我们假设 \(V\) 是对角矩阵，其中对角线上的元素是每个基因型变异的标准差。
最后，我们可以使用 \(W\) 来计算每个基因型的 BLUP 育种值。
注意：在实际应用中，\(V\) 的估计通常需要使用更复杂的统计方法，例如混合模型分析（MMA）。
此外，BLUP 也可以用于估计其他类型的遗传参数，例如基因型和环境之间的交互效应。
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AxB F1 F2
Cd. Obregon
F3
Toluca
F4
Cd. Obregon
F5
Toluca
F6
Cd. Obregon
F7
Toluca and El Batan (Bulk of whole plot) Cd. Obregon (Bulk of whole plot)
F8 small plot evaluation (Reserve seed ) F9 small plot evaluation F10 leaf rust screening International screening nursery and yield trial
S2
自交世代
S3
S4
17
早期世代的选择
早期世代选择 (Early generation selection)
St代单株衍生的Sg家系 (St:g) 的方差为
VSt:g (1 Ft )[VA
(1 Fg ) (1 Ft )
2
2
VD ]
从上式可见，VA 的系数只受共同亲本所在世代
VA h2 VP
b(i j ), Pij
狭义遗传力的平方根等于育种值和表型值间
的相关系数 r ( ij), P ij
VA h V A VP
21
遗传力和遗传进度
选择效应 R bOP S 遗传进度和选择差的关系 R h 2 S 选择差和选择响应如下图：
24
不同选择比例下的选择强度
选择比例 p X Z 选择强度kp
0.5 0.0000 0.3989 0.7979 0.4 0.2533 0.3863 0.9659 0.3 0.5244 0.3477 1.1590 0.2 0.8416 0.2800 1.3998 0.1 1.2816 0.1755 1.7550 0.05 1.6449 0.1031 2.0627 0.01 2.3263 0.0267 2.6652 0.001 3.0902 0.0034 3.3671 0.0001 3.7190 0.0004 3.9585
VA 基础群体的遗传力 h VA VX
家系间选择相对于家系内选择的效率
RE
h
2 S g ( Among )
2 hS g ( Within )
16
不同自交世代和遗传力下家系间 选择相对于家系内选择的效率
25 遗传力=0.2 20 遗传力=0.5 遗传力=0.8
相对效率
15 10 5 0 S1
μ0
Distribution of randomlymated offspring
μ1
Response to selection: R or ΔG = μ1 - μ0, where μ1 is the mean performance of randomly-mated offspring. Actually, R is the breeding value of selected parents!
一粒传 (Single seed descend)
修饰系谱和混和方法 (Modified pedigree and bulk method)
6
不同平均数和方差的育种群体
0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 5 8 10 13 15 A. 平均数不同、方差相等的分布 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 5 8 10 13 15 B. 平均数相等、 方差不同的分布
VA h V A VP
育种值和表型值间的相关系数
r( i j ), Pij
15
近交过程中的选择
Sg世代的家系间和家系内的遗传力分别为：
h
2 S g ( Among)
2 FgVA 2 FgV A VX
2
h
2 S g ( Within)
(1 Fg )VA (1 Fg )VA VX
VSg ( Among) Cov( g 1) gg (1 Fg 1 )[VA
(1 Fg ) 2 1 Fg 1
VD ]
2FgVA Fg (1 Fg )VD
Sg家系内方差 VSg ( Within) (1 Fg )(VA VD )
14
遗传力的估计
回交群体衍生的重组近交家系的平均数
3 3 1 1 1 RIL(AB)A m [( 3 p p ) ( q q )] a 4 A 4 B 4 A 4 B 4 A 4 B
自交系的遗传型值越高，其后代的平均数也越高 此外，对于育种来说，还有考虑群体的遗传方差！
27
常用的轮回选择方法
轮回选择方法 群体 内改 良 混合选择，花粉控制 混合选择，无花粉控制 半同胞家系选择 修饰穗行选择 半同胞家系/S1选择 全同胞家系选择 自交家系选择 群体 间改 良 交互轮回选择 交互全同胞选择 测交选择 测试后代类型 单个植株 单个植株 半同胞家系 半同胞家系 半同胞家系 全同胞家系 S1或S2家系 半同胞家系 全同胞家系 测交组合 重组后代类型 单个植株 开发授粉种子 半同胞家系 开发授粉种子 S1家系 全同胞家系 S1或S2家系 S1家系 S1家系 S1家系
第八章
数量遗传学的育种应用
1
植物繁殖方式与育种目标
无性繁殖：香蕉、土豆、甘蔗、木薯等 有性繁殖: 自花授粉和异花授粉 育种目标
无性系品种
纯系品种（近交家系品种） 杂种品种
群体品种
2
纯系品种(自交系)选育的 一般过程
3
Toluca Cd. Obregon Toluca
(1000 crosses made from 200 parents) (Each selected F1 harvested in bulk) (30-80 plants harvested individually for MODPED) (30-80 plants harvested in bulk for SELBLK) (Bulk of 10 spikes for MODPED) (Bulk of 30 spikes for SELBLK) (Bulk of 10 spikes for MODPED) (Bulk of 30 spikes for SELBLK) (Bulk of 10 spikes for MODPED) (Bulk of 30 spikes for SELBLK) (10 plants harvested individually for MODPED) (40 plants harvested individually for SELBLK) (Bulk of whole plot) F8 field tests (Reserve seed ) F8 yield trial F9 field tests F9 yield trial F10 stripe rust screening
(P1×P2) × P1 [(P1×P2) × P1] × P1
顶交又称三交 (Top cross or three-way cross)：(P1×P2)×P3 双交 (Double cross)：(P1×P2 )×(P3×P4)
5
常用的选择方法
系谱法 (Pedigree method) 混和法 (Bulk population selection)
25
选择强度和遗传进度
选择响应估计
R h S k ph
2
2
VP
R k p h VA
R
k pV A VP
26
轮回选择
轮回选择 (Recurrent selection) 定义
互交、重组、选择
轮回选择特点：
通过周期性的选择不断提高群体中有利基 因的频率；
是通过重组保持群体的遗传变异，以保证 下一轮选择的遗传进度。
Covtgg' (1 Ft )[V A
(1 Fg )(1 Fg ' ) 1 Ft
VD ]
Fn 1 ( )
1 n 2
13
自交世代的方差
Sg世代个体间方差
VSg Covggg (1 Fg )VA (1 Fg )(1 Fg )VD
Sg家系间的协方差
广义遗传力
VG H VP
h2
狭义遗传力
VA VP
育种值对表型值的回归系数
b(i j ), Pij
Cov[( i j ), ( i j ij ij ( k ) )] V A 2 h VP V ( i j ij ij ( k ) )
8
有利基因的固定
对一个无显性的位点来说，3种基因型 A1A1、A1A2和A2A2的相对适合度可表示 1 1 s 为 1 1 、 1 和 2 s ，即选择系数为两个同 2 型合子间适合度的差异。
A2A2
A1A1 被选择 的个体
9
2a
有利基因的固定
截尾选择 (Truncation selection)
后代 R
S
亲本
22
选择强度的定义
影响选择差大小的因素：
选择比例的大小 群体方差或标准差的大小
选择强度 (Intensity of selection)
kp
S VP
S k p VP
23
选择强度kp 和选择比例p 的关系