数量遗传学在育种中的作用
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.
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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。
统计遗传学和数量遗传学
统计遗传学和数量遗传学统计遗传学（Statistical Genetics）是研究基因在群体中的分布和遗传变异的学科。
它利用统计学方法来分析基因与表型之间的关系，探索遗传和环境对个体表型变异的贡献。
统计遗传学主要关注以下内容：1.基因频率和基因型分布：通过对群体中基因频率和基因型分布进行统计分析，研究基因在群体中的分布规律和遗传动力学。
2.遗传连锁和基因关联：研究基因间的连锁关系和基因关联，了解遗传效应和基因相互作用对表型变异的影响。
3.遗传参数的估计：通过统计方法来估计遗传参数，如遗传方差、遗传相关性等，从而量化基因与表型之间的关系。
4.基因组关联分析：以全基因组信息为基础，通过对大规模基因型和表型数据的分析，寻找基因与复杂性状之间的关联，并揭示与疾病风险相关的基因位点。
数量遗传学（Quantitative Genetics）是研究连续性性状遗传规律的学科。
它通过量化表型变异，并将其归因于遗传和环境因素的相互作用，研究性状的遗传机制和遗传参数的估计。
数量遗传学主要关注以下内容：1.基因型与表型之间的关系：对连续性性状进行测量，并通过统计分析研究基因型和表型之间的关系。
2.遗传方差分析：利用统计模型和遗传方差分析方法，估计遗传和环境因素对性状变异的贡献。
3.遗传相关性和遗传进化：研究性状之间的遗传相关性和遗传进化，探讨性状演化和群体遗传结构的影响。
4.遗传参数的估计：通过统计方法和家族研究，估计遗传参数，如遗传方差、遗传相关性和遗传可塑性等。
统计遗传学和数量遗传学都是遗传学的分支领域，它们通过统计和数学方法来揭示基因与性状之间的关系，拓展了对遗传变异和遗传机制的理解。
这些研究对于人类和动植物的遗传性状研究、疾病遗传学以及选择育种等领域具有重要的意义。
林木育种名词解释
林木育种名词解释第一章绪论1、林木育种学：是研究林木群体的遗传结构、改良方法、优良品种（类型）的选育与繁殖的理论及技术的科学。
2、个体改良：以细胞学为基础，以改变个体的基因型，培育出优良个体为目的的育种方法。
3、群体改良：以群体遗传学、数量遗传学为基础，以改变群体的基因频率，使群体平均数得以提高，培育出一个优良群体为目的的育种手段。
第二章林木选育技术基础1、物种（species）：物种是由形态相似的个体组成，同种个体间可以自由交配，并能产生可育的后代，而不同种间杂交则不育。
（林奈-瑞典科学家）2、形态学种：指分类学家在物种分类时采用的方法，主要形态上相似，有一定的分布区域的群体称为一个种。
3、生物进化（evolution）：指生物在遗传、变异与自然选择作用下的演变发展、物种淘汰和物种产生的过程。
4、种群或居群（population)：由分布在一定地理范围内的个体组成的群体。
5、地理小种（geographic race)：由遗传性状相似的个体组成的种内分类单位，有共同的祖先，占有能够适应的特定地域。
6、生态型（ecotype)：同一物种内因适应不同生境而表现出具有一定结构或功能差异的不同类群。
7、地理（种源）变异：一个树种分布在广大地区，由于突变、环境的自然选择和隔离的作用，分化并产生了种内不同的地理生态种群，这就是地理（或种源）变异。
这种变异是可以遗传的变异。
8、立地间的变异：在一个种源区内，由于立地类型的差异而产生的一些变异。
9、林分间的变异：在相似的立地条件下不同林分间的差异。
10、个体间的变异：在同一林分中不同个体间的差异。
11、群体：指一群个体间可以进行随机交配的许多个体的总称。
12、群体的遗传结构：群体中各种基因的频率，以及由不同的交配机制所形成的各种基因型频率在数量上的分布特征。
13、基因型频率（genotype frequency）：在一个群体中，某一特定的基因型个体占个体总数的比率。
数量遗传学在家畜育种上的应用
数量遗传学在家畜育种上的应用数量遗传学是一种通过研究个体数量变异来了解遗传方面的科学方法。
它已经在家畜育种方面取得了巨大的应用和发展。
家畜育种是为了优化家禽、牛、猪等家畜的性状以及提高其生产性能的过程。
数量遗传学提供了一种精确评估基因效应和群体特征的工具，为家畜育种的决策制定提供了科学依据。
通过基于数量遗传学的方法，畜禽养殖者能够根据性状遗传参数，选择出具有优良基因的个体，进一步改进整个群体的性状。
数量遗传学的一个重要应用是确定和选择性状。
通过这个技术，我们可以量化各个性状对表型的贡献，并测定基因的遗传效应。
这些信息可以用于选择性状，以便在繁殖中保留更优良的个体。
例如，在肉类家禽的育种中，我们可以使用数量遗传学来确定肉深度、腿部肌肉质量和脂肪含量等性状的遗传效应，并选择那些有利于生产和市场需求的个体进行繁殖。
另一个重要的应用是估计遗传参数。
此过程可以提供关于性状遗传背景的详细信息，包括遗传力、遗传相关性和遗传环境交互作用等。
通过了解性状的遗传背景，我们可以更好地预测其遗传进展并优化育种策略。
例如，通过估计基因的遗传力，我们可以预测出一只公牛的后代在肉质上的改进潜力，并相应地调整繁殖计划。
数量遗传学还广泛应用于家畜遗传改良中的选择模型。
选择模型是根据个体表现和亲缘关系等信息，用以预测个体遗传值的数学模型。
基于选择模型，我们可以使用家族兄弟姐妹的表现数据来推测个体的遗传值。
这有助于决定哪些个体应该成为育种的父母，以便更有效地遗传有利的性状。
例如，在奶牛育种中，我们可以使用选择模型来预测母牛的乳蛋白产量，并选择那些具有较高预测产量的母牛用于繁殖。
尽管数量遗传学在家畜育种中的应用已经取得了显著的成功，但仍然面临挑战。
首先，样本数量和质量对于准确估计遗传参数至关重要。
其次，基因组选择和分子育种等新技术的引入增加了研究的复杂性，需要与数量遗传学相结合来获得更全面的信息。
综上所述，数量遗传学在家畜育种上发挥了至关重要的作用。
遗传学简答题
四、简答题答案1、有丝分裂的等数分裂和减数分裂在遗传学上各有什么意义？？1、答：等数分裂使得生物体各个部分具有相同等数量和质量的染色体，而具有相同的遗传物质基础，从而使得每一个物种在个体发育中保持遗传的稳定性。
植物细胞的全能型，植物进行无性繁殖能保持与母体相同的遗传性状，原因都在此。
而减数分裂产生的雌雄配子都是单倍性的，雌雄配子结合后恢复双倍性，从而使各物种保持了世代间遗传的相对稳定，同时，减数分裂是遗传三大规律的细胞学基础。
2、具有一对相对性状差异的个体杂交，后代产生3：1的条件是什么？2、答：具有一对相对性状差异的个体杂交，后代产生3：1的条件是：双亲都必须是同质结合的双倍体；所研究的相对性状是受一对等位基因控制的；等位基因之间具有完全的显隐性关系，而且不受其他基因的影响；F1产生的配子都发育很好，并可严格控制花粉来源；F2的个体都处于相似的环境下，所调查统计的F2群体较大。
3、分离规律在育种上有什么意义？3、答：分离规律在育种上有以下重要意义：必须严格选用纯合体作为试验材料或杂交亲本，否则F1就发生分离，F2及以后各代的分离杂乱无章，无规律可循，无法正确分析试验资料；在育种过程中通过自交进行基因型分析，避免被一些表面现象所迷惑，从而提高选择的正确性，提高育种成效；配制杂交种时，为提高杂种优势，必须选用高度纯合的亲本，同时生产上只用杂交一代进行生产；良种繁育时，必须注意防杂得纯。
4、独立分配规律的实质何在？4、答：减数分裂时，等位基因随着同源染色体的分开而分离，异位基因随着非同源染色体的自由组合而随机分配，这就是独立分配规律的实质。
5、番茄的红果对黄果为显性，二室对多室为显性，今有一株红果多室的番茄，怎样分析其基因型？5、答：可用自交法或测交法来分析那株红果多室番茄的基因型。
如用测交法，红果多室ⅹ黄果多室，①假如后代全是红果多室，则被测验的红果多室的基因型是YYmm，②假如后代有一半红果多室和一半黄果多室，则被测验的红果多室的基因型是Yymm.6、为什么说独立分配规律是杂交育种的重要理论基础6、答：因为①独立分配律揭示了异位基因之间的重新组合是生物发生变异的主要来源之一，生物有了丰富的变异类型，就可以广泛适应各种不同的自然条件，有利于生物的进化；②由独立分配定律可知，用于杂交育种的双亲必是纯合体，并能互补，同时可知目标个体在后代的概率，借以确定育种规模，第三可知杂交二代是杂交育种选择的关键世代；③杂种优势利用时，独立分配规律告诉我们：杂种的双亲必须是纯合体；④良种繁育时，它告诉我们必须防杂保纯。
分子数量遗传学和动物分子育种
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数量遗传学方法在优质育种中的应用
数量遗传学方法在优质育种中的应用随着人类生存环境的变化，粮食安全问题日趋严峻。
因此，如何高效地进行作物育种已成为全球粮食安全的重要问题之一。
数量遗传学是一种统计学及数学方法，被广泛应用于作物育种领域，并展现出强大的优势。
本文将介绍数量遗传学方法在优质育种中的应用以及其中的一些具体案例。
1. 数量遗传学方法简介数量遗传学研究的是影响数量特征（如身高、产量等）的基因遗传以及受到环境因素的影响程度。
具体来说，数量遗传学方法用于描述多基因遗传和基因与环境之间的复杂互动，为进一步研究繁殖系统和选择良种提供了理论支持。
2. 数量遗传学方法在作物育种中的应用数量遗传学方法已成为现代作物育种中不可或缺的一部分。
其中，最常用的方法是平衡选择法和群体遗传学方法。
平衡选择法用于确定对产量或其它作物特征的选择所需的理论增益，而群体遗传学方法则用于研究基因变异和群体遗传流动。
3. 优质育种是指以产品品质为重点的作物育种方法。
在作物育种中，产品品质可以包括味道和营养价值等要素。
由于产品品质的评估通常比较主观，因此需要一些特殊的方法支持。
3.1. 品质分析与品质评价品质分析可以根据不同的物理、化学和生物学属性来分析作物质量特征。
品质评价则是对品质分析结果进行评价和分级。
数量遗传学方法可以在品质分析中对相关性和差异进行建模，同时还可以帮助确定影响特定品质特征的基因。
3.2. 品质皮尔逊相关分析品质皮尔逊相关分析是一种基于相关性的分析。
它可以用于评估不同基因间以及基因与环境之间的关联关系。
这种方法可以帮助育种家们更好地理解和细化品质特征的关联关系，并针对不同品质进行更加精准的选择。
4. 数量遗传学方法在稻米育种中的应用稻米因其高度的食用价值而广受欢迎，也成为了许多地区的主食。
稻米品质对于消费者的健康至关重要，也因此被广泛研究。
下面将介绍数量遗传学方法在稻米育种中的应用。
4.1. 大孔率大孔率是影响稻米品质的一个非常重要的指标。
大孔率表示了米粒内部的空洞数量，这些空洞可能会影响稻米的口感和质量。
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" Example REML-1: Incomplete block analysis (from Cochran & Cox, Table 10.3, p. 406) " "Analysis of incomplete block design with the following models:" VCOMPONENTS [FIXED=Treats] RANDOM=Reps/Blocks CALCULATE Log = LOG(Yield) REML [PRINT=components,effects,means,stratum,v cov,monitor; PSE=diff; \ PTERMS=Reps/Blocks; METHOD=Fisher; MAXCYCLE=2] Yield,Log; SAVE=Syield,Slog
LSD least significant difference
多点的分析
One-step analysis 用单点试验的原始数据 可以假设每个点的误差相同或不同 Two-step analysis 用单点试验矫正过的数据 使用每个点估计的误差 得到每个待测材料的平均表现和稳定性 均值 GxE Stability index
合分析， 可以进行简单的方差分析
大规模大田试验的设计
国外育种的常用设计 完全区组或不完全区组试验 低级试验 – 不完全区组试验 (lattice, alpha design)
多点 每点一次重复 2-4行区 多点 每点2-4次重复 4行区
高级试验 - 完全区组试验 (RCBD)
大规模大田试验的设计
国内目前的常用设计 间比法 （每隔一定的小区放置一个或多个对照） 低级试验
多点 每点一次重复 2-4行区 多点 每点2-4次重复 4行区
高级试验
地点 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海
" Example S-C-301: Randomized Block Design" " Two treatment factors, and replications forming blocks. FACTOR Sample - sample size (0.25g or 1.00g) FACTOR Permanga - inclusion or not of the permanganate-peroxide clarification step (With or Without B)." TREATMENTS Sample*Permanga BLOCKS Block "Analysis of Variance" ANOVA [FPROB=yes] Concn
GID H1313687 H1313692 H1313680 H1313685 H1313682 H1313679 H1313681 CK1 H1313675 H1313686 H1313677 H1313676 H1313683 H1313690 H1313684 H1313678 H1313691 H1313688 H1313689 CK2
Donghui Ma VSNi Ltd. May 2014 CAAS Training
从一个简单的试验开始
Danish geneticist Wilhelm Johannsen
Johannsen studied common beans in 1903.
从一个简单的试验开始
从一个简单的试验开始
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
小区粒重（ 含水量 kg) % 3.88 14.1 4.75 17.8 5.5 19.3 5.76 18.8 4.58 17.9 4.89 15.9 3.42 16.9 8.4 17 4.94 17.8 4.79 23.1 5.28 18.5 4.71 17.9 4.9 16.5 4.59 17.4 6.18 19.2 6.13 18.6 7.19 20 5.76 19.4 5.11 21.5 6.97 19.2
从一个简单的试验开始
遗传力的定义
一般的试验在两种极端情况之间 Phenotype (P) = Genotype (G) + Environment (E) + Error. Var(P) = Var(G) + Var(E) + 2 Cov(G,E) + Var(Error)
遗传力（broad-sense heritability）的定义：
2
2 2 3ห้องสมุดไป่ตู้3 3 3
Without B
With B With B Without B Without B With B With B
1.00g
0.25g 1.00g 0.25g 1.00g 0.25g 1.00g
39.5
23.2 24.2 45.2 33 24.8 22.2
不完全区组的试验分析
组合 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
排
小区
重复
25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
带有缺失值的试验数据分析
Mixed Models
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间比法试验的分析方法
在同一行比较待测品种的性状与对照（或多个对照的均值）
的差异
没有统计上的显著性分析， 绝对差异的大小决定了选择的
品种
CV 只能粗略的用sd/mean 来估计， 国内的试验CV一般在
10-20 (对比国外同类试验，CV可以控制在5以内）
多点的试验分析采用待测材料相对对照的相对均值进行综
Blocks! 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 Reps! 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Treats! 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 1 6 11 16 21 2 7 12 17 22 3 8 13 18 23 4 9 14 19 24 5 10 15 20 25 Log 1.791759 1.94591 1.609438 2.079442 1.791759 2.772589 2.484907 2.484907 2.564949 2.079442 2.833213 1.94591 1.94591 2.197225 2.639057 2.890372 2.772589 2.564949 2.564949 2.639057 2.639057 2.70805 2.397895 2.639057 2.639057 3.178054 2.564949 3.178054 2.397895 2.079442 3.044522 2.397895 2.639057 2.397895 3.135494 2.772589 1.386294 2.484907 2.484907 2.484907 2.833213 2.302585 3.401197 2.197225 3.135494 2.70805 2.70805 3.091042 2.772589 2.944439 Yield 6 7 5 8 6 16 12 12 13 8 17 7 7 9 14 18 16 13 13 14 14 15 11 14 14 24 13 24 11 8 21 11 14 11 23 16 4 12 12 12 17 10 30 9 23 15 15 22 16 19
BLUEs and BLUPs
Fixed effect的估计是BLUEs random effects 的预测是BLUPs
KPIs
CVs
Heritability
Design Efficiencies Variance component of genetics
Variance components of Experiment Error
完全区组试验分析
ANOVA
Block! 1 1 1 1 2 Permanga! Without B Without B With B With B Without B Sample! 0.25g 1.00g 0.25g 1.00g 0.25g Concn 39.5 38.6 27.2 24.6 43.1
选择育种
西方育种团队中每个成员需要处 理的小区数目变化