导读:本文包含了数量性状分离分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数量性状,分离分析,软件,主基因+多基因混合遗传
数量性状分离分析论文文献综述
曹锡文[1]（2014）在《数量性状分离分析Windows软件包研制和印记QTL检测》一文中研究指出利用植物双亲分离群体数量性状表型观测值剖析数量性状的遗传基础对作物遗传和育种工作具有一定作用。本课题组研制的植物数量性状分离分析DOS版本软件已在国内外使用十余年,应用研究表明：其操作性、算法和功能模块等方面存在一定缺陷。因而,有必要研制功能全面的、Windows界面友好的数量性状分离分析(segregation analysis, SEA)软件包。SEA软件包在界面设计、功能模块和算法叁方面进行了改进。在界面设计方面,具有Windows界面和交互功能,可简单方便地进行数据导入、参数设置、运算操作和结果保存。在功能模块方面,包括：(1)增设了模型选择功能；(2)增设了一阶和二阶遗传参数的计算；(3)可计算分离群体植株或家系的主基因型Bayesian后验概率；(4)规范了结果输出格式,将所有结果合并在一个Excel表格中。在算法方面,利用ClapackV3.1.1线性算法包,求解约束条件方程组参数和一阶遗传参数；利用Boost V1.51.0计算似然函数、概率分布函数与均匀性检验概率；精确计算了Smirnov检验F2和Kolmogorov检验或的概率。研制了单个分离世代分离分析、多世代联合分离分析和分离世代个体后验概率分析(Gclasser)等软件包。单世代分离分析包括DH单世代分离分析(SEA-DH)和B1与B2世代分离分析(SEA-BC);多世代联合分离分析包括叁世代(P1、P2和DH)联合分离分析(SEA-G3DH),五世代(P1、P2、F1、B1和B2)联合分离分析(SEA-G5BC)、六世代(P1、P2、F1、B1、B2和F2)联合分离分析(SEA-G6)和六家系世代(P1、P2、F1、B1：2、B2：2和F2：3)联合分离分析(SEA-G6F)。Monte Carlo模拟研究验证明了新软件的可行性。印记基因表达具有亲本选择性,常常利用生物学途径进行研究。本文利用统计方法来鉴定这类基因,为生物学研究提供工作基础。在永久F2群体检测iQTL的区间作图基础上,发展了多QTL检测的经验Bayes方法。Monte Carlo模拟研究表明,新方法具有更高的功效和精度。(本文来源于《南京农业大学》期刊2014-06-01）
曹锡文,刘兵,章元明[2]（2013）在《植物数量性状分离分析Windows软件包SEA的研制》一文中研究指出近十几年来,利用双亲分离群体数量性状表型观测值来鉴定数量性状主基因+多基因混合遗传模式的研究时有报道,其结果可指导作物育种实践。然而,随着计算机技术的进步,本课题组研制的软件操作性、算法和功能模块等方面都存在一定缺陷。在Microsoft Visual Studio 2010操作平台下,利用C++语言研制了Windows界面友好的植物数量性状分离分析(segregation analysis,SEA)软件包,其中采用了线性算法包Clapack V3.1.1解线性方程组并估计一阶遗传参数,更精确地计算适合性检验的概率,增加了结果输出模块和计算分离群体植株或家系的主基因型后验概率。新软件包计算更稳定,结果更全面,界面更友好。(本文来源于《南京农业大学学报》期刊2013年06期）
刘兵[3]（2013）在《植物数量性状分离分析Windows软件包SEA的研制》一文中研究指出剖析植物数量性状遗传体系对作物遗传和育种工作具有重要意义。然而,原植物数量性状分离分析DOS版本计算软件的操作性、算法和功能模块等方面都存在一定缺陷。为此,在Microsoft Visual Studio2010操作平台下,利用C++语言研制Windows界面友好的植物数量性状分离分析软件包是十分必要的。植物数量性状分离分析软件Windows版本软件包简称SEA是源于分离segregation前两字母和分析analysis首字母。SEA软件包的主要研究内容包括：1)与DOS版本软件相比较,做了如下改进：增加了模型选择功能；利用ClapackV3.1.1求约束条件线性方程组的解和遗传参数的最小二乘估计；调用库Boost V1.51.0计算似然函数、概率和均匀性检验的概率；精确计算了Smirnov检验nW2和Kolmogorov检验Dn的概率；将所有结果合并在一个Excel表格中,变化了输出格式；根据个体或家系数量性状表型值确定其主基因基因型的Bayesian后验概率。通过与SAS计算比较表明：Clapack求线性方程的解和遗传参数的最小二乘估计,Boost计算似然函数、概率分布函数与均匀性检验概率,与SAS相应计算结果无差异。SEA软件包界面更友好,操作更简便,计算更稳定,结果更全面；2)SEA软件包主要有单世代分离分析软件、多世代联合分离分析软件和分离世代个体后验概率分析软件(GClasser)。单世代分离分析软件包括F2单世代分离分析软件(SEA-F2)、F2:3单世代分离分析软件(SEA-F3)、回交衍生家系B1：2和B2：2分离分析软件(SEA-BCF)和回交自交系BIL分离分析软件(SEA-BIL);多世代联合分离分析软件包括P1、P2、F1和F2四世代联合分离分析软件(SEA-G4F2)、P1、P2、F1和F2：3四世代联合分离分析软件(SEA-G4F3)、P1、P2、F1、B1:2和B2：2分离分析软件(SEA-G5BCF)和P1、P2、F1、F2和F2：3五世代联合分离分析(SEA-G5)。3) Monte Carlo模拟研究表明：SEA软件包计算分析的结果具有相对高的准确性。单世代分离分析的精确性没有多世代联合分离分析的精确性高。应当注意,群体成分分布方差、显性效应和主基因遗传率的估计精度虽然可以接受,但是相对要差一些。(本文来源于《南京农业大学》期刊2013-06-01）
朱捷[4]（2009）在《植物数量性状遗传分离分析法的拓展》一文中研究指出数量遗传学是根据遗传学原理,运用适宜的遗传模型及数理统计的理论和方法,探讨生物群体内个体间数量性状变异的遗传基础,研究数量性状遗传传递规律及其在生物改良中应用的一门理论与应用学科。而现代数量遗传学是从分子水平上揭示数量变异的遗传基础和遗传规律的科学。运用数理统计方法对分子标记和表型测量的数据组合进行分析。又称分子数量遗传学。不论从QTL定位还是新的统计工具对原有资料的重新分析来看,控制数量性状的基因在效应上存在很大的差异,效应比较大的基因表现出主基因特性,效应比较小的表现为微效多基因特性,而遗传模式是介于主基因和多基因遗传模式之间的一种类型。Gai et al根据混合分布理论、极大似然估计、EM算法及IECM算法建立了植物数量性状遗传体系,用于研究主基因+多基因混合遗传模型。本研究是植物数量性状遗传体系基础上的拓展。首先,将ECM算法的条件极大化部分进行改进,让环境方差稳定且仅由同质群体确定,实施局部迭代,形成局部迭代的ECM算法,这种方法称为JECM算法。其次,将单个分离世代与不分离世代联合,运用一步法、EM算法及JECM算法,将原有的1～2对主基因+多基因混合遗传模型拓展到3对具有连锁(包括两个主基因间的连锁和叁个主基因间两两连锁)的主基因+多基因混合遗传模型。所获得的主要结果是:1.遵从数量遗传学原理,将分离群体成分分布方差剖分为主基因方差组分、多基因方差组分和环境方差组分,运用Lagrange乘数法及JECM算法对混合分布中各成分分布参数进行估计。步骤为:①根据各群体统计数选择分布参数初值,包括:分布平均数初值μ~((0))、环境方差初值σ~(2(0))和多基因方差初值σ_(j0)~(2(0));②为获得期望完全资料的对数似然函数L_C((?)),实施E步骤,获得后验概率ω_(jit);③CM_1步骤:固定σ_(j0)~(2(0))、σ~(2(0)),得到分布平均数的极大似然函数值μ~((1));CM_2步骤:固定μ~((1))、σ_(j0)~(2(0)),得到环境方差的极大似然函数值σ~(2(1));CM_3步骤:固定μ~((1))、σ~(2(1)),得到多基因方差的极大似然函数值σ_(j0)~(2(1)),④将③获得的分布参数估计值作为初值,重复③中CM_1步、CM_3步,直到相邻两次间的极大对数似然函数值相差很小为止。2.在1～2对主基因+多基因混合遗传模型的的基础上,对于F_2群体,建立了3对具有连锁(A、B、C中A、B连锁及A,B,C两两连锁)的12种主基因混合遗传模型,使遗传模型发展到七类34种,通过高粱恢复系591×560组合开花期数据的遗传分析证实,高粱开花期受3对连锁主基因(A、B、C中A,B连锁)控制,符合加性-显性-上位性模型,第一对、第二对主基因呈负向超显性,第叁对主基因呈部分显性,主基因遗传率为66.99%。对于P_1、F_1、P_2、B_1+B_2世代联合,建立了3对具有连锁(A、B、C中A、B连锁)的5种主基因+多基因混合遗传模型,使遗传模型发展到六类28种,通过油菜(宁油七号×农林41)组合BC_1F_1世代的开花期数据证实,油菜的开花期受3对连锁主基因(A,B连锁)控制,符合加性.显性模型,第一对主基因呈加性,第二对主基因呈完全显性,第叁对主基因呈负向完全显性。B_1群体的主基因遗传率为78.83%,B_2群体的主基因遗传率为85.25%。对于P_1、F_1、P_2、F_(2:3)世代联合,建立了3对具有连锁(A、B、C中A、B连锁)的6种主基因+多基因混合遗传模型,使遗传模型发展到六类28种;对于P_1、F_1、P_2、B_(1:2)+B_(2:2)世代联合,建立了3对具有连锁(A、B、C中A、B连锁)的5种主基因+多基因混合遗传模型,使遗传模型发展到六类26种。通过油菜HSTC14(P_1)×宁油7号(P_2)组合F_(2:3)家系世代的芥酸试验数据证实,油菜HSTC14×宁油7号组合的芥酸含量符合3对主基因(A、B、C中A,B连锁)的加性-显性-上位性模型,第一对主基因呈负向完全显性,第二对主基因呈部分显性,第叁对主基因呈负向超显性,主基因遗传率为56.55%。3.用构建的1～3对主基因遗传模型来配合个别分离群体,从中筛选出适合性最好的模型作为控制数量性状的主基因模型。由于家系平均数误差小于单株观测值误差、多个分离世代联合分离分析优于个别世代分离分析,利用同质群体(P_1、P_2和F_1)的加入,来鉴定多基因的存在,从而确定数量性状的遗传模型。从例证来看,利用单个分离世代与不分离世代的联合分析,可提高主基因加性与显性效应的估计精度,揭示出更多的遗传信息。4.通过20次重复的Monte Carlo模拟试验验证出JECM算法与IECM算法筛选最适遗传模型的一致性。5.利用MATLAB语言编写了以上所有模型的计算程序。本研究改进并简化了分离分析中的参数估计方法,丰富了植物数量性状遗传体系中的遗传模型,从而进一步完善了植物数量性状遗传体系。(本文来源于《东北林业大学》期刊2009-03-01）
王金社,盖钧镒[5]（2008）在《植物数量性状泛主基因+多基因分离分析方法体系的拓展》一文中研究指出大量研究和实践表明控制数量性状的基因数目有多有少,各对基因效应大小不同且容易受环境影响。本课题组提出数量性状泛主基因-多基因假说,发展了数量性状主基(本文来源于《江苏省遗传学会第七届二次代表大会暨学术研讨会论文摘要汇编》期刊2008-08-01）
何小红,盖钧镒[6]（2006）在《回交自交系群体数量性状遗传体系的分离分析方法》一文中研究指出将植物数量性状的主基因-多基因遗传体系检测的分离分析方法拓展到回交自交系群体。建立了包括无遗传控制、只有多基因控制、1~3对主基因控制和1~3对主基因+多基因控制遗传模型下的混合分布函数,并由ML和ECM算法估计分布参数,以最大熵(最小AIC)准则和适合性测验选择最优最适遗传模型,进而利用所估计的分布参数估算遗传参数。在方法推演基础上通过1个模拟数据例题说明其应用。(本文来源于《作物学报》期刊2006年02期）
盖钧镒[7]（2005）在《植物数量性状遗传体系的分离分析方法研究》一文中研究指出在传统的数量性状多基因遗传模型基础上提出主基因 多基因遗传模型具普遍性,纯主基因或纯多基因遗传模型只是其特例。由此初步建立了植物数量性状遗传体系分离分析方法。目前该方法可以检验2～3个主基因的个别遗传效应、多基因整体的遗传效应和两者的遗传率。介绍这种分离分析方法的研究经过、主要进展及应用效果,并以实例说明其分析步骤、方法和效果。(本文来源于《遗传》期刊2005年01期）
盖钧镒[8]（2003）在《植物数量性状遗传研究——主基因-多基因遗传体系分离分析方法》一文中研究指出一、研究经过 植物育种目标性状,包括产量、品质、生育期、抗病虫性、耐逆性等大部分是数量性状。数量性状的遗传研究对植物育种的理论、方法和策略至关重要。1993年国内开始报道了“质量-数量性状”的遗传分析(莫惠栋1993),显然这是指性状的遗传基础为主基因和多基因共同控制的一类数量性状,因为性状本身不可能同时用属性描述和数量描述。这类研究结果推动了作者在他们的基础上做进一步探索。当时决定由博士生王建康来探究主基因一多基因混合遗传模型的理论和应用的问题,希望他按孟德(本文来源于《科学中国人》期刊2003年11期）
李玉梅[9]（2003）在《中国人群中体重指数的分离分析及数量性状位点的哈迪—温伯格不平衡定位》一文中研究指出复杂分离分析是在家系内评估性状传递，检测复杂性状的主基因的一般方法。它通过检测一般模型的不同状态，决定是否孟德尔位点对性状发挥大的效应，以及估计性状变异的遗传大小。这一信息有利于进一步所做的连锁分析。因为性状存在孟德尔遗传是连锁分析的潜在条件。数量性状的复杂分离分析的A回归模型假定同胞与同胞之间的关联相等且完全由父母与子代的关联决定，D回归模型假定同胞与同胞之间的关联相等但并不仅仅由共同的父母决定。体重指数(定义为体重／身高~2)是肥胖的一个重要指标(体重指数＞30为肥胖)。以前的分离分析曾报道在一些群体中体重指数的主基因分离，而对中国人群中体重指数的遗传状况还从未有过研究。本文通过对中国人群中体重指数的家系关联分析和复杂分离分析(D回归模型)来决定中国人群中体重指数的遗传率以及遗传模式。样本由401个核心家庭共1，260个个体组成。所有的家庭随机取自上海市，每个个体都属于汉族。在分析之前，我们调查体重指数与年龄和性别的依赖关系。由于体重指数与年龄显着相关，首先用年龄调整体重指数。分离分析的结果表明，(1)体重指数不存在主基因分离，不同于在其他非中国人群中检测的结果，说明存在种群差异性；(2)一般模型提供了最合适模型，环境模型是次之的严格模型，可能由于体重指数遗传模式的复杂性所致；(3)中国人群中体重指数具有适中的遗传率(h~2=0.313)，低于其他人群中的结果，这是由于体重指数除了受遗传因素影响外还受环境因素影响及样本中低比例的肥胖个体(4.1％的个体BMI＞30)的原因。考虑到潜在的性别与特定基因型及年龄与特定基因型的交互作用可能对体重指数的影响，我们将年龄效应直接融入模型，再次进行分离分析。结果仍然表明体重指数没有主基因分离，一般模型提供了最合适模型，但共显性模型是次之的严格模型。因为没有明显的证据表明BMI具有主基因分离，在中国人群中鉴定BMI的潜在基因，至少在相同的样本，将是一个重大的挑战。 另外，数量性状位点的精细定位可以通过检测一列紧密相邻的标记位点偏离哈迪-温伯格平衡来完成。以前的哈迪-温伯格不平衡移测量由于依赖于标记中文摘要 基因频率在精细定位时可能产生偏差。我们发展了四个与标记基因频率无关的赊遨濡虑潜不平衡指数(气1。。，乙CD，鱿回，和LCD‘)，两个(几}。:，，乙娜用于群体的标记基因频率已知的情形，两个(赚I，>。和LCD’)用于群体的标记基因频率未知的情形。新的指数是标记位点和数量性状位点之间的距离的函数，它不依赖于标记基因频率。计算机模拟表明，当各标记基因频率不同时，用以前的HWD指数精细定位会产生偏差，新的指数可以有效的进行精细定位，使用y>U和y<T的样本的LCD的功效普遍比仅仅使用y>U的样本的气回，的功效高。(本文来源于《湖南师范大学》期刊2003-04-01）
章元明,盖钧镒,戚存扣[10]（2001）在《数量性状分离分析的精确度及其改善途径》一文中研究指出在分析提高数量性状分离分析精度的叁种途径基础上 ,对遗传率较低或试验误差较大的数量性状分离分析 ,综合上述叁方法提出了利用 P1、 F1、 P2 、 B1∶ 2 、 B2∶ 2 和 F2∶ 3家系重复试验的联合分离分析法。其基本理论是将分离群体看作由多基因和环境修饰的主基因型正态分布的混合分布。通过油菜初花期的遗传分析表明 :分析家系重复试验的家系平均数资料获得的 AIC值比分析单一重复资料获得的 AIC值更低 ;P1、F1和 P2 的加入可增加一阶遗传参数的估计精度 ;通过方差分析联合估计提供的误差方差可增加二阶遗传参数的估计精度(本文来源于《作物学报》期刊2001年06期）
数量性状分离分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
近十几年来,利用双亲分离群体数量性状表型观测值来鉴定数量性状主基因+多基因混合遗传模式的研究时有报道,其结果可指导作物育种实践。然而,随着计算机技术的进步,本课题组研制的软件操作性、算法和功能模块等方面都存在一定缺陷。在Microsoft Visual Studio 2010操作平台下,利用C++语言研制了Windows界面友好的植物数量性状分离分析(segregation analysis,SEA)软件包,其中采用了线性算法包Clapack V3.1.1解线性方程组并估计一阶遗传参数,更精确地计算适合性检验的概率,增加了结果输出模块和计算分离群体植株或家系的主基因型后验概率。新软件包计算更稳定,结果更全面,界面更友好。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数量性状分离分析论文参考文献
[1].曹锡文.数量性状分离分析Windows软件包研制和印记QTL检测[D].南京农业大学.2014
[2].曹锡文,刘兵,章元明.植物数量性状分离分析Windows软件包SEA的研制[J].南京农业大学学报.2013
[3].刘兵.植物数量性状分离分析Windows软件包SEA的研制[D].南京农业大学.2013
[4].朱捷.植物数量性状遗传分离分析法的拓展[D].东北林业大学.2009
[5].王金社,盖钧镒.植物数量性状泛主基因+多基因分离分析方法体系的拓展[C].江苏省遗传学会第七届二次代表大会暨学术研讨会论文摘要汇编.2008
[6].何小红,盖钧镒.回交自交系群体数量性状遗传体系的分离分析方法[J].作物学报.2006
[7].盖钧镒.植物数量性状遗传体系的分离分析方法研究[J].遗传.2005
[8].盖钧镒.植物数量性状遗传研究——主基因-多基因遗传体系分离分析方法[J].科学中国人.2003
[9].李玉梅.中国人群中体重指数的分离分析及数量性状位点的哈迪—温伯格不平衡定位[D].湖南师范大学.2003
[10].章元明,盖钧镒,戚存扣.数量性状分离分析的精确度及其改善途径[J].作物学报.2001
标签：数量性状; 分离分析; 软件; 主基因+多基因混合遗传;