最新分析数量性状的基本统计方法
数量性状
2、环境方差的估算： 1 （ 1 ） VE VP1 VP2 2 1 ( 2)VE VP1 VP2 VF1 3
表9-7 短穗玉米和长穗玉米的杂交及其后代的分布频率
方差成分的计算 项目 方差成分 方差的实验值 5.07
VF2
1 VP1 VP2 VF1 3
如果区分性状时，采用非红即白的办法，就表现为质量性状，如采用定 量的方法就表现为数量性状。
2、用于杂交的亲本间相差基因对数不同
性状本身由多基因对决定，应表现为数量性状，但如果用于交配的两亲本 就一性状而言，只有一对基因的差别，这样就表现为质量性状。 例如水稻的突变型“万年青”，植株很矮 与 普通水稻 品种杂交时，子二 代分离为3高1矮。
1 1 V A VD VE 2 4
VE
2.18
3.89
-
所以广义遗传率：
1 1 VA VD V V 5.07 2.18 E F2 2 2 4 hB 57% 1 1 VF2 5.07 VA VD VE 2 4
二、狭义遗传率的估算
要计算狭义遗传率，得先分别求出F1代回交两个 亲本后的得出的子代个体的遗传方差
实际实验结果与预期符合
数量性状
变 系 数
数量性状属于多基因性状，受控于两对或两对以上的基因，相对性状之间的 变异是连续的，差异不显著，呈正态分布。
数量性状的特征
• 变异呈连续性，杂交后代不能明确分组； • 易受环境影响而产生变异 • 存在基因与环境的互作
二、数量性状和质量性状的关系
1、区分性状的方法不同
F2代的遗传方差
VF2
1 2 1 2 a d 2 4
9.2 分析数量性状的基本的统计方法
9.2.3 标准误（standard error）
-------在统计学上，平均数的方差是个体观察数的方差的 1/n，代表平均数的方差，表示平均数的可能变异范围。
谢 谢 观 赏
9.2 分析数量性状的 基本的统计方法
第八组 李诗林 2017.4.7
为什么要用统计学方法分析数量性状？
在数量性状的遗传中，不同基因型间的 表型差异，受到环境的影响较大。环境 对性状的作用越大，表型分布和基因型 分布的对应关系越不可靠。因为有这些 复杂情况，利用质量性状的分析方法用 于数量性状的分析就会不太全面。针对 数量性状的特点，在分析数量性状的遗 传时，要应用统计学方法。
平均数
方差
标准差
9.2.1 平Байду номын сангаас数（mean）
------某一性状的几个观察数的平均。
9.2.2 方差（variance）
------变数（x）跟平均数（x）的偏差的平均平 方和；表示样本的变异程度（各观察数与平均 数的偏差程度）。
注： 1.方差一定是正的； 2.如观察数跟平均数的偏差大，方差就大；反之亦然。
实验九数量性状分析+
某些遗传病的皮纹变化
⑴21三体综合征：斗形纹减少，
箕形纹增多，TFRC较少；小指常是
单一指褶线；大约有一半患者出现 通贯手。 ⑵18三体综合征：弓形纹比例增高，80%患者有 7个以上手指为弓形纹（正常人仅约1%），故TFRC值
低，多为通贯手，约40%的患者小指上为单一指褶线。
一、种族不同，性别不同的个体间，总指嵴 数存在着差异。 二、指纹类型的分布也存在着名族差异和种 族差异。 统计全班参加实验人员的数据并填入下表， 完成统计结果，计算出平均总指嵴数和各 类型指纹在群体中出现的频率。
10
13
14
Number 1
Number 2
Number 3
指嵴纹数 =
Number 1+ Number 2 + Number 3
2
• • • • • • •
指嵴纹总数（TFRC）： 10个手指嵴纹计数的总和
XY（正常男性）为148.80； XX（正常女性）138.46； 另外TFRC有随着X染色体增多而递减的趋势 XXY（性染色体异常）为114； XXYY为106； XXXYY为93； XXXXY为49。
一、实验目的 • 1．掌握皮纹分析的基本知识和方法。 • 2．了解皮纹分析在遗传学中的应用。 • 3. 掌握典型的皮纹改变在某些遗传病的辅 助诊断中的应用
二、实验原理 在人的手、脚掌面具有特定的纹理表现， 简称皮纹。皮纹是由真皮乳头向表皮突出 形成许多排列整齐、平行的乳头线——嵴 纹（ridge）和嵴纹之间的凹陷——皮沟 （dermal furrow）组成的。皮纹包括指纹、 掌纹和褶纹等。在胚胎发育的第14~19周皮 纹开始形成，第19周左右已经形成，并保 持众生不变。（先看一下褶纹）
食用菌数量性状分析方法--
同一数量性状由多对彼此独立的基因控制，基因的遗 传符合孟德尔定律。
②
每对基因对性状的作用微小，而且大致相等，称为微 效基因。
各微效基因的作用是累加的。 等位基因间无明显的显隐性关系，只有有效基因和无 效基因之分。 有效基因对环境条件的影响表现敏感，可使表型出现 一定幅度的变异。
③ ④
⑤
数量性状遗传基础的研究发展：
基因对数 2对 3对 .. N对 F2 总个体数 42=16 43=64 .. 4n 极端个体数与总个体数之比 1/42=1/16 1/43=1/64 .. 1/4n
1/4n = F2中极端类型个体数/ F2总个体数 n为微效基因对数
二、研究数量性状的基本统计方法
1.
平均数(Mean)
2.
3.
方差(Variance)
标准误(Standard error)
4.
变异系数(Coefficient of Variation, CV)
1、平均数
平均数：表示一组资料的集中性，是某一性状全部观察数
(表现型值)的平均。 xi 表示资料中每一个观察 数，n 表示观察的总个数
ˆ x
xi
n
f i xi
i 1
k
(其中：f
食用菌数量性状分析方法
林范学
2010年6月
内容提要
一、数量性状及其遗传基础
二、数量性状基本统计方法
三、数量性状常用分析方法
一、数量性状及其遗传基础
1. 数量性状与质量性状
2. 数量性状的特点
3. 数量性状遗传基础
1. 数量性状与质量性状
质量性状（qualitative traits ）：
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。
数量性状的微效多基因假说第二节生物性状基本统计
该模型能够解释连续的表型变异和复 杂的遗传现象，同时能够识别特定基 因及其效应。
04
数量性状遗传分析方法
遗传方差分析法
总结词
通过分析数量性状的遗传方差，可以确定不同遗传成分对数量性状变异的贡献，有助于理解数量性状的遗传机制。
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数量性状的微效多基 因假说第二节生物性 状基本统计
目录
• 数量性状遗传基础 • 生物性状基本统计 • 数量性状遗传模型 • 数量性状遗传分析方法 • 数量性状与进化
01
数量性状遗传基础
数量性状的概念
数量性状
是指一种性状在群体内呈连续变异的 特征，其变异是连续的，而非离散的 。
微效多基因
数量性状是由多个基因共同作用的结 果，每个基因的作用较小，称为微效 基因。这些微效基因的共同作用决定 了数量性状的表型变异。
意义
用于评估遗传因素和环境因素对 性状变异的贡献程度，帮助理解
性状的遗传机制。
03
数量性状遗传模型
单基因模型
单基因模型假设数量性状由单一基因控制，每个基因有显性和隐性两种等位基因。 该模型适用于解释单一突变导致的极端变异，但在解释复杂数量性状时存在局限性。
单基因模型无法解释连续的表型变异和复杂的遗传现象。
详细描述
主基因分析法是一种寻找控制数量性状的主效基因的方法。通过将数量性状变异 与基因组标记进行关联分析，可以定位控制数量性状的主效基因。这种方法有助 于深入了解数量性状的遗传机制，并为育种提供重要的基因资源。
微卫星标记分析法
总结词
微卫星标记分析法是一种利用微卫星标记进行数量性状遗传分析的方法，具有高多态性和遗传稳定性 ，能够提供丰富的遗传信息。
遗传学 第六章 数量性状遗传
第四节 遗传力及其估算
一、表型值及其方差的分量
1. 表现型值：
某性状表现型（度量或观察到）的数值，用P表示；
2. 基因型值：
性状表达中由基因型所决定的数值， 用G表示；
3. 环境型值：
表现型值与基因型值之差，用E表示
三者关系： P=G+E
表型是基因型和环境相互作用的结果
方差可以用来测量变异的程度，各种变异可以用方差 表示 表型方差 = 遗传（基因型）方差 + 环境方差
第六章 数量性状遗传
第一节 数量性状遗传的基本特征 第二节 数量性状遗传的多基因假说 第三节 数量性状遗传的统计分析方法 第四节 遗传力及其估算 第五节 近亲繁殖与杂种优势
第一节 数量性状遗传的基本特征
一、数量性状的概念
1. 质量性状与数量性状
质量性状（qualitative character）：不易受环境条件影响，
三、质量性状和数量性状的划分不是绝对
同一性状在不同亲本的杂交组合中可能表现不同。
举例：植株的高度是一个数量性状，但在有些 杂交组合中，高株和矮株却表现为简单的质量性状 遗传。
数量性状与质量性状区别 质量性状
1.变异 F1 F2 2. 对环境 的效应 3. 控制性状 的基因及 效应 4. 研究方法 非连续性 显性 相对性状分离 不敏感 基因少,效应明显 存在显隐性 群体小, 世代数少 用分组描述
表型之间截然不同，具有质的差别，可以用文字描述的性状。表 现不连续变异的性状。如红花、白花、水稻的糯与粳，豌豆的饱
满与皱褶等性状。
数量性状
表
频 长
玉米穗长的遗传
世 率f 度 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 N X S V 代 短穗亲本 4 21 24 8 57 6.632 0.816 0.666 (N0.60) 长穗亲本 3 11 12 15 26 15 10 7 2 101 163802 1.887 3.561 (No.54) F1 1 12 12 14 17 9 4 69 12.116 1.519 2.307 F2 1 10 19 26 47 73 68 68 25 15 9 1 401 12.888 2.252 5.072
数量性状基因定位的原理及方法
数量性状基因定位的原理及方法随着现代分子生物学的发展和分子标记技术的成熟,已经可以构建各种作物的分子标记连锁图谱.基于作物的分子的标记连锁图谱,采用近年来发展的数量性状基因位点(QTL)的定位分析方法，可以估算数量性状的基因位点树目、位置和遗传效应。
本文介绍了数量性状基因定位的原理以及分析方法。
每一种方法都有自己的优点，但也存在相应的缺陷。
1 数量性状基因定位的原理孟德尔遗传学分析非等位基因间连锁关系的基本方法是，首先根据个体表现型进行分组，然后根据各组间的比例，检验非等位基因间是否存在连锁，并估计重组率。
QTL定位实质上就是分析分子标记与QTL之间的连锁关系，其基本原理仍然是对个体进行分组，但这种分组是不完全的。
2 数量性状基因定位的方法自然界存在生物个体的性状、品质等多为数量性状，它们受多基因的控制，也易受环境影响。
多基因及环境的共同作用结果使得数量性状表现为连续变异,基因型与表现型间的对应关系也难以确定。
因此,长期以来,科学工作者只是借助数理统计方法,将复杂的多基因系统作为一个整体,用平均值和方差来表示数量性状的遗传特征,而对单个基因的效应及位置、基因间的相互作用等无法深入了解, 从而限制了育种中数量性状的遗传操作能力。
20 世纪80 年代以来发展的分子标记技术为深入研究数量性状的遗传规律及其操作创造了条件, 提高了植物育种中目标数量性状优良基因型选择的可能性、准确性及预见性。
下面主要介绍了几种定位方法。
2.1 QTL 定位方法连锁是QTL定位的遗传基础。
QTL 定位是通过数量性状观察值与标记间的关联分析,即当标记与特定性状连锁时,不同标记基因型个体的表型值存在显著差异,来确定各个数量性状位点在染色体上的位置、效应, 甚至各个QTL 间的相关作用。
因此, QTL 定位实质上也就是基于一个特定模型的遗传假设, 是统计学上的一个概念, 有可信度(如99% , 95%等) ,与数量性状基因有本质区别( 图1)。