实验七数量性状的遗传分析
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 。
遗传学第七章 数量性状遗传分析课件
遗传学 第七章 数量性状遗传分析
遗传学 第七章 数量性状遗传分析
2、近交系数与亲缘系数
（1）近交系数是度量个体近交程度的遗传参数。 亲缘系数是度量两个个体亲缘程度的遗传参数。
第七章 数量性状遗传分析
一、数量性状及其特性 质量性状；数量性状。
（一）数量性状的特点
1、变异的连续性。 2、杂种一代的类型往往表现出两个亲本的
中间类型。 3、受环境变化的影响较大。 4、杂种后代中各种变异类型的个体数呈正态分布。 5、支配性状的基因数一般在10对以上。
遗传学 第七章 数量性状遗传分析
烟草花冠长度的遗传研究。
遗传学 第七章 数量性状遗传分析
2、多基因学说的要点 P219
（三） 阈性状及其特点
遗传学 第七章 数量性状遗传分析
二、数量性状遗传分析的基本方法 (一）统计学参数
1、平均数
n
(xi )
x i1 n
∑xi：样本中所有个体值的总和，n：样本数
遗传学 第七章 数量性状遗传分析
2、方差
遗传学 第七章 数量性状遗传分析
3、标准差
方差
2 s
n
( xi x )2
i1
n 1
标准差 s 方差 s 2
遗传学 第七章 数量性状遗传分析
（二） 遗传率
◆表型=基因型+环境， 遗传率（heritability）是基因型对表型
差异（Vp)的贡献的一种计量，即某一性状 在传递过程中受基因控制的程度, 由遗传方 差（VG）和环境方差（VE）表述。
数量性状的遗传分析
第七章数量性状的遗传分析以前所学性状如水稻的梗与糯，豌豆种子的圆与皱等。
相对性状差异明显，一般没有过渡类型，这种变异为不连续变异，呈不连续变异的性状叫质量性状。
通常把差异不明显的变异叫连续变异，呈连续变异的性状叫数量性状。
如作物的产量、成熟期，棉花的纤维长度等。
数量性状的遗传要比质量性状复杂得多，它是由多对基因控制的，而且它们的表现容易受环境的影响（则受遗传因素的影响较小），同一品种在不同环境条件下，数量性状的表现会有很大的差别。
因此，研究数量性状的遗传时，往往要分析多对基因的遗传表现，并要特别注意环境条件的影响。
第一节数量性状的遗传分析一数量性状的遗传特点艾默森（R.A Emerson）,伊斯特（R.A East）用短穗玉米P1和长穗玉米P2杂交，结果如下：1、特点：第一是连续变异，数字表示第二表型易受到环境影响P 1 P2、F1每个群体所有个体基因型都相同但个体有差异，如F19—15cm，F2群体个体基因型不同，变异是由基因型和环境共同作用结果。
2、数量性状的表型在统计学上的特征（1）两个纯合亲本杂交，F1往往表现为中间类型；（2）F1和F2的平均表现接近，但F2的变异程度大于F1；（3）数量性状的表型特征体现在群体而不是个体；（4）表型变化服从于正态分布。
二、数量性状遗传的多基因假说（一）小麦粒色杂交1909年尼尔森（Nilsson）实验：小麦子粒颜色硬质多为红粒，粉质多为白粒。
红粒×白粒红粒红粒（浅红，最浅红）：白=3：1红粒×白粒红粒红粒（深红，中红，浅红，最浅红）：白=15：1 红粒×白粒红粒红粒（最深红，暗红，深红，中红，浅红，最浅红）：白=63：1解释：用R1r1，R2r2，R3r3表示小麦红粒白粒。
假设R为控制红色素形成的基因，r为不能控制红色素形成的基因。
R1R2R3为非等位基因，其对红色素的合成效应相同，且为累加效应。
（1）红粒r1 r1r2r2R3R3×白粒r1r1r2r2r3r3红粒r1r1r2r2R3r32R 1R1r 2r浅红最浅红白（3种）（2）红粒r1 r1R2R2R3R3×白粒r1r1r2r2r3r3红粒r1r1R2r2R3r34R 3R1r 2R2r 1R3r 4r深红中红浅红最浅红白（5种）（3）红粒R1 R1R2R2R3R3×白粒r1r1r2r2r3r3红粒R1r1R2r2R3r36R 5R1r 4R2r 3R3r 2R4r 1R5r 6r最深红暗红深红中红浅红最浅红白（7种）F2表型的类型：2N＋1种，频率（1/2R+1/2r）2n展开后各项系数（二）多基因假说：（1）数量性状是由多对基因控制的，每个基因对表型的影响或作用微小，把这些控制数量性状作用微小的基因叫微效基因。
数量性状遗传分析
精选课件
13
③ 红色籽粒深浅程度的差异与所具有的决定“红
色”的基因数目有关，而与基因的种类无关。
现以B组实验为例，说明种皮颜色的深浅程度
与基因数目的关系。
精选课件
14
设：R1r1及R2r2为两对决定种皮颜
色的基因，大写字母表示“增加”
26
数量性状基因数的估计
4n = F2代个体总数/ F2代中极端个体数
例如：获得子二代22016个子代，其中极
端子代86个，计算所涉及的基因数。
4n = 22016/86
n=4
精选课件
27
9.1.3 阈性状及其特性
阈性状(threshold character/trait )：遗传基础是微
效多基因、表型是非连续变异的一类性状，是一类重
③ 利用生物统计学的方法，计算性状的表型参数：平均
数、方差、协方差、相关系数、回归系数等等。在此基
础上进而计算遗传参数：遗传率、遗传相关系数等。
精选课件
21
以假想的玉米穗长的遗传模式直观地说明这一假说：
（1）如果两亲本相差一对基因
P: aa（6cm） ×AA（18cm）
F1
Aa（12cm）
F2
1aa : 2Aa : 1AA
9.2 数量性状遗传分析的基本方法
9.3 近亲繁殖与杂种优势
精选课件
3Байду номын сангаас
9.1 数量性状及其特性
9.1.1 数量性状的概念
9.1.2 数量性状的多基因学说
9.1.3 阈性状及其特性
精选课件
4
9.1.1 数量性状的概念
第十章数量性状的遗传分析
环境条件的影响难以被考虑进去。
29
分析数量性状的统计学方法
平均数（mean） 方差(variance) 和标准差 (standard deviation) 相关 (correlation)和协方差（covariance）
32
10.2.2 方差(variance) 和标准差 (standard deviation)
方差也叫变量、均方和、离中数，是各 个观察值（变数）与平均数之差的平方 和除以观察个体数减1。
V=
(x - x)2 =
x2
-
(x)2 n
n -1
n-1
33
方差所表示的是各个观察数（变数）跟 平均数的偏差程度。偏差大即方差大， 表示变异范围大；偏差小即方差小，表 示变异范围小。
80
Pp（紫色）
28.3
41
pp（白色）
26.4
25
多基因假说
可见控制种子重量的多基因中，有一部分 与P和p基因连锁。
这一类试验证明，多基因也和其它基因一 样，是在染色体上的，它们的传递法则 （如分离、连锁等）也与一般基因大致一 样的。
26
多基因假说的要点：
数量性状受一系列微效多基因的支配，其遗 传符合Mendel规律。 每一对基因的作用是微小的。 多基因之间通常不存在显隐性关系，各基因 的效应相等，且彼此间的作用可以累加。 多基因对外界环境比较敏感。 多基因往往是多效的。 有些数量性状受一对或几对主基因支配，还 受到一些微效基因的修饰，使性状表现的程 度受到修饰。
5
数量性状的特征
数量性状可以度量； 数量性状的变异表现为连续的； 数量性状易受环境条件的影响； 控制数量性状的遗传基础是多基因系统。
数量性状遗传分析报告
总结: 红色素合成的深浅是基因剂量控制,即由R或C的
数目决定,每增加一个大写基因籽粒颜色更深一些.
R或C，红色增效基因(贡献等位基因) . R或C的效应可以累加. R的等位基因为r， r为减效基因(非贡献 等位基因).
红粒 × 白粒 ↓
F1 浅红粒 ↓
F2 红：白= 15：1
1/16深红；4/16大红；6/16中红；4/16淡红；(1/16 白)
深红 大红 中红 浅红 白色
表型比 1 : 4 : 6 : 4 : 1
R或C数目 4 3
210
• 实验结果的表型比例1:4:6:4:1和（a+b)4的 各项系数相同.
性状由n对独立基因决定时
则F2的表现型频率为：
( ½ R+ ½ r)2n
n = 2时 ( ½ R+ ½ r)2×2 =1/16+4/16+6/16+4/16+1/16 4R 3R 2R 1R 0R
n = 3时 ( ½ R+ ½ r)2×3 =1/64+6/64+15/64+20/64+15/64+6/64+1/64 6R 5R 4R 3R 2R 1R 0R
所以, H2=（VF2－VE）/VF2×100% = ｛ VF2－1/3（VP1＋VP2＋VF1） ｝/VF2
例：玉米穗长遗传率 H2
• VF2=5.072 VF1=2.307 VP1=0.666 VP2=3.561 • VE=1/3(0.666＋3.561＋2.307)=2.088
=1/4×0.666＋2/4×2.307＋1/4×3.561=2.075 H2% =（VF2－VE）/VF2×
《数量性状遗传分析》课件
实例三：家禽产蛋性状的数量性状遗传分析
总结词
家禽产蛋性状的数量性状遗传分析有助于揭 示其遗传规律，提高产蛋量和品质。
详细描述
家禽产蛋性状是重要的经济性状之一，对其 数量性状遗传进行分析可以帮助育种者提高 产蛋量和品质。通过研究家禽产蛋性状的数 量性状遗传，可以发现一些与产蛋性状紧密 相关的基因和位点，进一步揭示其遗传机制 。这些研究成果有助于优化家禽育种方案， 提高经济效益和满足市场需求。
数量性状受遗传因素影响 的程度，范围从0到1。
遗传增益
通过选择获得的遗传改进 量。
数量性状遗传分析的重要性
农业育种
提高产量、抗性等数量性 状，提高品种的遗传品质 。
医学研究
研究人类生理、生化等数 量性状，了解疾病易感基 因。
生物多样性保护
评估物种数量性状的遗传 多样性，制定保护策略。
数量性状遗传分析的基本原理
学依据。
药物研发
通过分析药物反应相关的数量性状 基因，可以预测个体对药物的反应 差异，有助于个性化用药方案的制 定。
人类表型组研究
利用数量性状遗传分析方法，可以 对人类表型特征进行深入研究，揭 示表型与基因型之间的关联。
在人类遗传学研究中的应用
人类进化研究
通过分析不同人群的数量性状遗传变异，可以揭示人类进化的历 程和机制。
人类生物学特征研究
数量性状遗传分析有助于解释人类生物学特征的遗传基础，如身高 、体重、智力等。
人类疾病遗传学研究
利用数量性状遗传分析方法，可以研究人类复杂疾病的遗传机制， 为疾病预防和治疗提供科学依据。
04
数量性状遗传分析的挑战与展望
数据分析的复杂性
数据预处理
对原始数据进行清洗、整理和标 准化，确保数据质量。
数量性状遗传实验报告—SYSU 120
果蝇数量性状遗传生态学10生态班安伯伦10351017实验目的：1.以黑腹果蝇腹板上着生的小刚毛为研究对杨，了解数量性状遗传的特点和规律。
2.学习运用数理统计和数学分析的方法，掌握实现遗传率的计算。
实验原理：在生物中，有些性状可用某种尺度来测量并可用数字形式来描述，如果果蝇的身体大小，生长速度，小刚毛数量的多少等，这样的性状就是数量性状。
本次实验以黑腹果蝇腹板着生的小刚毛数为研究对象，了解数量性状遗传的特点与规律，并且运用数理统计和数学分析的方法，掌握实验遗传率的计算。
在生物中凡是可数、可度、可衡等并可用数字形式描述的形状，称数量性状。
数量性状大都由多基因控制。
一般，控制同一性状的基因数目很多，而每个基因的作用很小，并且很容易受环境影响。
群体的表型变量通常呈连续分布。
一个显示数量性状的个体，其表型是受到多个不同等位基因的作用，而每个基因对表型的贡献很小，单相关的基因数目很多，另外，其表型也受到环境因素的影响。
因此，数量性状的变异由遗传变异和非遗传变异组成。
因此，对于数量性状的分析，要运用数理统计的方法来操作。
统计遗传学原理用到的基本公式是：，具体的统计方法在数据处理中会详细解释。
实验仪器、试剂盒材料:恒温培养箱，解剖镜，载玻片，培养瓶，麻醉瓶，白瓷板，尖头镶子，毛笔乙醛黑腹果蝇实验步骤：1.把两品系杂交所得分离世代作为亲代群体，适度麻醉，逐一在显微镜下观察腹部的小刚毛数。
记录之后装入已消毒过的小指管中，没管一只，贴上标签，并标明性别、小刚毛数；2.观察完毕后，再从中选小刚毛最多和次多的雌雄果蝇各儿只放入一培养瓶中交配，并贴上标签；3.把配对好的果蝇放在20~25C的培养箱中培养，使其交配，经7天左右，可见下一代幼虫出现，此时把亲本的成蝇倒干净并处死；4.下一代成虫羽化后，同亲代一样观察记录小刚毛数并记录全体的数据。
实验结果与分析：5 1.亲代黑腹果蝇刚毛数统计表：*注：1.黑色数据为本班测定数据，红色数据为周三下午班测定数据（之后表格均以此规则）；2.绿色下划线标示数据为L区选择杂交亲本的刚毛数，蓝色下划线标示数据为H 区杂交亲本的刚毛数。
实验七数量性状的遗传分析
实验七数量性状的遗传分析一、实验目的学习统计分析数量性状遗传分析的几种基本方法，通过估算其遗传率和杂种优势表现的程度,进一步了解数量性状遗传的特点。
二、实验原理生物界遗传性状的变异有连续的和不连续的两种。
表现不连续的变异，称为质量性状。
质量性状在杂种后代的分离群体中，对于各个体所具相对性的差异，可以采用经典遗传学的分析方法，通过对群体中各个体分组并求不同组间的比例，研究它们的遗传动态。
表现连续变异的性状，称为数量性状。
数量性状是生物界广泛存在的重要性状，例如，人的身高、牲畜的体重、植株的生育期、果实的大小，以及种子产量的多少等。
这类性状在自然群体或杂种后代群体内，很难对不同个体的性状进行明确的分组，不能采用质量性状的分析方法，通过对表现型变异的分析推断群体的遗传变异，借助于数理统计的分析方法，可以有效地分析数量性状的遗传规律。
数量性状受多基因控制，且各基因间的关系复杂，因此进行数量必状遗传分析时，往往从一对基因的遗传模型及其基因效应分析着手。
设一对基因（A,a）构成的三个基因型AA,Aa，aa。
d为纯合型AA、aa的加性效应值，一正一负，平均为0(即中亲值)。
h为杂合型Aa的显性效应值，是加性效应基础上偏离平均值的增量，其值可正可负也可等于0，主要依显性作用的大小，方向而定。
当无显性时，杂合型为加性效应（h=0），据此,可作出一对基因的模式如下。
aa 0 AA以此一对基因的模式为基础，提出若干假定，推广到多对基因。
多基因作用有二种：（1）加性效应（多基因作用累加起来的）；（2）非加性效应包括显性作用（等位基因间互作）及上位效应（非等位基因间的互作）。
多基因的作用形式仍可表达如下：纯合型(AA和aa),其加性效应值分别为d和-d 加性效应等位基因间无显性(h=0)部分显性(-d<h<d)杂合型(Aa) 完全显性(h=d或h=-d) 非加性效应超显性(h>d或h<-d)在对数量性状进行遗传分析时，一般常用方差（V）来度量群体内的变异程度。
数量性状的遗传
数量性状的遗传数量性状指的是一个生物体的某种性状具有连续性质，在一个种群中表现出一定的变异程度，且受多种基因和环境因素的影响。
例如人体身高、体重等就是数量性状。
数量性状由多个基因的作用所决定，被称为多基因性状。
与单基因性状不同的是，多基因性状不符合孟德尔遗传定律。
数量性状的遗传规律经过长时间的探究，现已初步得出。
从基因层面探究数量性状的遗传数量性状的基因型及其表现形式比较复杂，同一基因型的个体之间也会存在表现形式的差异。
基因由两条相同或不同的基因座构成，分别来自父母亲。
在数量性状的遗传中，每个基因座所对应的基因影响数量性状的大小和表现型。
同时，多个基因座共同作用于数量性状，这种作用关系被称为加性效应（additive effect）。
数量性状的遗传规律主要有：性状值=基因值+环境值，基因型对数量性状的影响呈现正态分布，且受到染色体上多个基因的影响。
数量性状的遗传模式数量性状的遗传规律有三种模式：常染色体显性遗传、常染色体隐形遗传以及性联遗传。
常染色体显性遗传的表现形式是当一个自由基因突变，双等位基因后者扰动的时候，显性基因造成的表现现象。
例如，人体的眼睛颜色就是常染色体显性遗传的一种表现。
常染色体隐性遗传与常染色体显性遗传类似，不同的是表现基因是一种隐性基因。
这种遗传模式表现突变基因表现在两条染色体上都具有相同的表现现象。
例如，某些人患有系统性红狼疮就是常染色体隐性遗传的一种表现。
性联遗传指由X和Y染色体来遗传。
X染色体上的基因对于女性来说是双等位基因，由于女性有两个X染色体，所以会出现多种表现型。
而男性由于只有一个X 染色体，所以表型变化更加显著和恒定。
例如，红绿色盲就是一种典型的性连锁遗传疾病。
数量性状的计算分析数量性状的遗传变异分析可以通过基因型频度分析、亲权分析和遗传连锁分析来进行。
（1）基因型频度分析：由于每个基因座共有两个等位基因，因此可将一个种群中某一基因座的等位基因频率进行 PA+Pa=1，其中PA为某一基因座等位基因A 的频率，Pa为某一基因座等位基因a的频率。
(整理)数量性状的遗传分析
第七章数量性状的遗传分析以前所学性状如水稻的梗与糯，豌豆种子的圆与皱等。
相对性状差异明显，一般没有过渡类型，这种变异为不连续变异，呈不连续变异的性状叫质量性状。
通常把差异不明显的变异叫连续变异，呈连续变异的性状叫数量性状。
如作物的产量、成熟期，棉花的纤维长度等。
数量性状的遗传要比质量性状复杂得多，它是由多对基因控制的，而且它们的表现容易受环境的影响（则受遗传因素的影响较小），同一品种在不同环境条件下，数量性状的表现会有很大的差别。
因此，研究数量性状的遗传时，往往要分析多对基因的遗传表现，并要特别注意环境条件的影响。
第一节数量性状的遗传分析一数量性状的遗传特点艾默森（R.A Emerson）,伊斯特（R.A East）用短穗玉米P1和长穗玉米P2杂交，结果如下：1、特点：第一是连续变异，数字表示第二表型易受到环境影响P 1 P2、F1每个群体所有个体基因型都相同但个体有差异，如F19—15cm，F2群体个体基因型不同，变异是由基因型和环境共同作用结果。
2、数量性状的表型在统计学上的特征（1）两个纯合亲本杂交，F1往往表现为中间类型；（2）F1和F2的平均表现接近，但F2的变异程度大于F1；（3）数量性状的表型特征体现在群体而不是个体；（4）表型变化服从于正态分布。
二、数量性状遗传的多基因假说（一）小麦粒色杂交1909年尼尔森（Nilsson）实验：小麦子粒颜色硬质多为红粒，粉质多为白粒。
红粒×白粒红粒红粒（浅红，最浅红）：白=3：1红粒×白粒红粒红粒（深红，中红，浅红，最浅红）：白=15：1 红粒×白粒红粒红粒（最深红，暗红，深红，中红，浅红，最浅红）：白=63：1解释：用R1r1，R2r2，R3r3表示小麦红粒白粒。
假设R为控制红色素形成的基因，r为不能控制红色素形成的基因。
R1R2R3为非等位基因，其对红色素的合成效应相同，且为累加效应。
（1）红粒r1 r1r2r2R3R3×白粒r1r1r2r2r3r3红粒r1r1r2r2R3r32R 1R1r 2r浅红最浅红白（3种）（2）红粒r1 r1R2R2R3R3×白粒r1r1r2r2r3r3红粒r1r1R2r2R3r34R 3R1r 2R2r 1R3r 4r深红中红浅红最浅红白（5种）（3）红粒R1 R1R2R2R3R3×白粒r1r1r2r2r3r3红粒R1r1R2r2R3r36R 5R1r 4R2r 3R3r 2R4r 1R5r 6r最深红暗红深红中红浅红最浅红白（7种）F2表型的类型：2N＋1种，频率（1/2R+1/2r）2n展开后各项系数（二）多基因假说：（1）数量性状是由多对基因控制的，每个基因对表型的影响或作用微小，把这些控制数量性状作用微小的基因叫微效基因。
数量性状遗传分析
数量性状遗传分析随着我们对基因和遗传学的了解越来越深入，数量性状遗传分析成为了一个重要的研究领域。
数量性状是指我们可以用数字来衡量的特征，比如身高、体重、血压等等。
这些性状都是由多基因遗传影响的，因此研究数量性状的遗传规律对于人类健康和生产的改良都具有非常重要的意义。
遗传模型在研究数量性状的遗传规律时，我们需要先了解一些基本的遗传模型。
加性模型加性模型认为，每个基因的影响是独立的，而且相加起来形成一个总和。
这个总和的大小就是这个性状的表现值。
因此，如果一个基因对一个性状有影响，那么它就会对表现值产生一个贡献量，这个贡献量可以是正的也可以是负的。
基因互作模型基因互作模型认为，不同基因之间会相互作用，产生一些新的性状表现值。
这种模型比较复杂，不过它可以更好地解释一些数量性状的表现。
前向选择模型前向选择模型是一种机器学习算法，用于确定哪些基因对数量性状有影响。
这种模型可以对一个巨大的基因集合进行筛选，找出其中对数量性状有影响的基因。
不过，这种方法通常只适用于样本较小的情况。
数量性状遗传分析方法我们可以使用多种方法来研究数量性状的遗传规律。
关联分析关联分析是使用最常见的方法之一。
这种方法主要是通过比较不同基因型的表现值来研究基因和数量性状之间的关系。
这种方法需要大量的样本和分辨率高的基因芯片来进行。
串联分析串联分析则是通过将数量性状的表现值作为输入，来预测下一代后代的表现值。
这种方法可以将不同基因之间的互作效应考虑进去，因此通常是比关联分析更准确的。
基因表达分析基因表达分析是通过测量基因的表达水平来研究基因和数量性状之间的关系。
这种方法需要大量的基因芯片或RNA测序数据，并且需要一定的生物统计学知识来进行数据分析。
数量性状的应用数量性状遗传分析已经被广泛应用于许多领域，包括：农业农业领域的数量性状研究可以帮助我们提高作物产量和品质，比如通过选择具有更高产量和更好口感的玉米品种。
医学在医学领域，数量性状遗传分析可以帮助我们理解一些疾病的发病机制，并且提高疾病的诊断和治疗效果。
数量性状遗传分析
A组——一对基因单独分离； B组——两对基因分离；
C组——三对基因同时分离
②F2中籽粒颜色可细分：
A组——1/4红；1/4中红；(1/4 白)；
B组——1/16深红；4/16次深红；6/16中红；4/16淡红；(1/16 白) C组——1/64极深红；6/64深红；15/64；20/64；15/64；6/64； （1/64 白）
群体发 病率 阈值
第二节 数量性状遗传分析的统计学基础
一、平均数（average）： 1.算术平均数 n xi 表示观察样本的集中程度： x i 1 n 公式： X, μ 2.加权平均数 利用样本中随机变量的分布频率表示平均数： 公式：
二、方差（variance）与标准差（standard eviation）: 表示偏离平均数的变异程度. 1.方差： 样本方差: S2 总体方差: σ2
r1r2 R1r1R2r2 R1r1r2r2 r1r1R2r2 r1r1r2r2
返回
表型比：1R(4): 4R(3): 6R(2): 4R(1): 1R(0) 深红： 次深红：中红： 浅红： 白色
基因型相同时变异由环境决定
归纳上述实验结果：
符合二项展开式(杨辉三角) A组——(1/2R+1/2r)2, 一对基因控制 B组——(1/2R+1/2r)4, 两对基因控制 C组——(1/2R+1/2r)6, 三对基因控制
2.标准差： s σ
方差 s 2 n 2 ( xi x ) i 1 n 1 方差 s2
标准差 s
例题：57个玉米穗
长度(cm， x ) 5 6 7 观察数(个 ) 4 21 24 平均数 5x4+6x21+7x24+8x8 57 =6.63 8 8
遗传学-数量性状的遗传分析
由于亲本是纯合体，遗传型一致，∴遗传变异 方差等于0，即VG=0。∴亲本P1P2的表型方差完 全来自环境变异，即与环境方差一致。 VP1=VG1+VE VG1=0。 VG2=0。 VP2=VG2+VE ∴VE=1/2(VP1+VP2)
(2)
=6.63
2.方差和标准差
(a)方差是正值。 (b)方差表示变异的程度，表示样本中个体观察 数与平均数差异的程度，偏离程度大，方差大。 (c)方差大，说明群体不整齐，变异程度大；反 之，群体整齐，变异程度小。 标准差不仅能反映群体内的变异幅度，还能 反映群体内平均数的代表性大小 。即标准差小， 群体内变异幅度小，整齐度高，平均数代表性 大；反之，标准差大，群体内变异幅度大，整 齐度低，平均数的代表性小。
变异系数CV
S CV 100% x
例:某大学助教进修班和硕士研究生班同时学习英语课,期末考 试平均成绩如下： S x 班级 人数 助教进修班 硕士研究生 18 71 5.68
27
78
6.00
试问这两个班学习整齐度是否相同？
CV助
CV研
S 6.00 100% 7.69% 78 x
小麦抽穗日期数和表型方差数
狭义遗传率 h2N=1/2VA/1/2VA+1/4VD+VE
二、数量性状的遗传
1909年Nilson-Ehle提出多基因假说： （ 1） 数量性状受许多彼此独立的基因作用，每个基 因作用微小， 但仍符合孟德尔遗传. （ 2 ）各基因的表型效应微小，效应相等，作 用是累加性的，呈剂量效应。 （ 3 ）各个等位基因表现为不完全显性或无显 性，或增效和减效作用 （4）数量性状易受环境条件的影响。
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• 电子计算器
五、实验步骤 分析数量性状遗传重点常常通过考查基
因的显性程度、控制该数量性状的最小基因
数以及遗传率等指标来描述。
• 1、基本参数的计算
• （1）计算各世代的平均数（ x ）、方差
（V）及标准差（S） • （2）计算环境方差（VE）
1 VE3(VP1VP2VF1)（水稻自花授粉作物 ）
• 假定基因型与环境之间没有相关和互作，则： • VP VGVE • 因为基因型方差是由加性方差（Vd），显性
方差（Vh）和非等位基因间的上位性方差(Vi) 所组成，故上式可进一步列为：
V PV dV hV iV E
根据F2、B1（F1×P1）、B2（F1×P2）
群体的方差组成分析为：
VF2 12D14HVE
X 理论值
fx
fx2
AA
1/4
d
1/4d 1/4d2
Aa
1/2
h
1/2h 1/2h2
aa
1/4
-d
-1/4d 1/4d2
合计
n=1
V F 2
f2 x ( f)x 2/n1d 2 1h 2
n
24
如这性状受K对基因控制，并假定它们的 作用相等，累加的，无连锁、互作，那末F2 的遗传方差为：
VF2
• 三、实验材料
• 水稻不同穗长品种间杂交组合的亲本P1与P2， F1，F2回交子代B1和（F1×P1）和B2（F1×P2） 的试验考种资料（数据附后）（水稻穗长 这性状是由多基因控制数量性状。分析数 量性状的遗传点常常通过考查基因的显性 程度，控制该数量性状的最小基因数以及 遗传率等指标来描述。
(1)
VB1VB212D12H2VE (2)
2×(1)-(2)得：
F2的基因加性方差为：
Vd12D2VF2(VB1VB2)
• 式中, Dd2 是各基因加性效应
方差的总和； Hh2 是各基因显性
偏差方差的总和。
• 根据上述群体方差的组成分析，要统计分 析数量性状遗传试验的数据，并按公式分 别估算遗传率、杂种优势、优势指数、势 能比值、平均显性度及控制所测性状的最 少基因对数。
VB2
1(d22dhh2) 4
V B 1 V B 2 1 4 (d h )2 1 4 (d h )2 1 2 (d 2 h 2 )
则回交一代的表现型总方差：
11 VB1VB22D2H2VE
谢谢
IH
F1
1 2
( P1
P2
)
(8)
• （3）势能比值：F1离中亲值的差数与其 两亲本差数平均的比值，用下式估算：
势能比(值 Hp)
h d
F112(P1P2) 12(P1P2)
(9)
• 实际应用上，令hp=±0.05 无显性
• hp=±0.06—±0.95 正向(负向)部分显 性
• hp=±0.96—±1.05 正向(负向)完全显 性
传率
• 代入⑥⑦⑧⑨式中分别求出平均优势、超 亲优势、优势指数、势能比值
• 代入⑩求平均显性度 • 代入⑾求控制水稻果穗长度的这一性状的
最少基因对数。
六、实验作业
• 根据实验统计分析结果写成报告，说明 水稻穗长这一性状的遗传特点及各世代 的表型特点。
F2的基因型理论值及遗传方差的估算
基因型
F频率
（2）狭义遗传率 hN 22VF2V (V FB 21VB2)10% 0(5)
3、杂种优势和显性程度的估算
杂种优势:指杂种一代（F1)在产量、生活力、生 长势、抗逆性及适应性等方面优于双亲的现象。
一般用杂种优势率（RH)，即平均优势、超亲 优势或杂种优势指数（IH)进行度量。并可用势 能比值和平均显性度表示杂种一代与亲本数量性 状之间的相互关系。
• hp＞+1.05时或＜-1.05时 正向(或负向) 超亲优势
• (4)平均显性度
• 平均显性度就是对显性度的直接估算, 公式如下:
式中
平均显性 d h度 2 2
H D
H4(VB1VB2VF2VE)
（10）
D4VF22(VB1VB2)
若平均显性度=0,为无显性，若＞0 或＜1,为部分显性 若=1为完全显性， 若＞1为超显性
2011
• 以此一对基因的模式为基础，提出若干假定， 推广到多对基因。
• 多基因作用有二种： • （1）加性效应（多基因作用累加起来的）； • （2）非加性效应包括显性作用（等位基因间
互作）及上位效应（非等位基因间的互作）。
• 在对数量性状进行遗传分析时，一般常用方 差（V）来度量群体内的变异程度。由于性状 的发育不仅由基因型决定，同时也受到环境 条件的影响，故群体表型方差（Vp）应为基 因型方差（Vg）和环境方差（Ve）所组成。
• 2、遗传率的估算
• 遗传率是指一个群体内某数量性状由于 遗传原因引起的变异在表现型变异中所
占 型的方比差值占。表广现义 型遗 方传 差率 的（ 比值h B2；）狭指义基遗因传
率（h
2 N
）指加性方差表现型方差的比
值。
（1）广义遗传率
hB 2 VF213(VP V1F2VP2VF1)10% 0
(4)
• 4、最少基因数目的估算
• 控制某一数量性状的最少基因数目（k）可
用下式估算 ：
k
1 2
(P1
P2
)
2
(11)
D
式 D 中 4 V F 2 2 ( ： V B 1 V B 2 )
五、资料分析
• 1）二人为一组，统计计算所给资料各世代 的穗长平均数，表现型方差，环境方差
• 2)将所求得的有关各值 • 代入④⑤式分别求出广义遗传率、狭义遗
• (1)优势率(RH)
• 平均优势：F1平均值同双亲的平均值比较, 用百分比表示 ：
F1
1
( P1
P2
)
平均优势 2
100 % (6)
1
(
P1
P2
)
2
• 超亲优势：F1平均值同较好的一个亲本 (HP)平均值比较,用百分比表示：
超亲优 F1势 HP 10% 0(7) HP
• （2）优势指数（IH） F1平均值与双亲 平均值之比为优势指数，用下式估算：
1 2
d2 1 4
h2
令D d 2 H h2
另外还应考虑环境影响的方差（V E )
则：VF 2
1 2
D
1 4
H
VE
B1的基因型理论值及遗传方差的估算
基因型
F频率
X 理论值
fx
fx2
AA Aa 合计
1/2
d
1/2
h
n=1
1/2d 1/2d2 1/2h 1/2h2
B1的遗传方差为： 同理，
VB114(d22dhh2)