《数量遗传》课件

《《数量遗传》课件》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、1山中冬至读易烧香自闭门，懒於世故苦纷纷。晓来静处参生意，春到梅花有几分。23鲍喜顺，蒙古族，1951年出生，内蒙古赤峰市人山东小伙张欢，身高2.38米42.42米的巨人张俊才在武汉巨人的手掌567891011第13章数量遗传第1节数量性状与多基因假说第2节群体的变异第3节遗传参数的估算及其应用第5节数量性状基因定位第6节近亲繁殖与杂种优势12第1节数量性状与多基因假说◆质量性状(qualitativecharacter)：表现不连续(discontinuous)变异的性状，如：豌豆花色、子叶颜色、籽粒饱满程度等等；◆数量性状(quantitativecharacter)：表

2、现是连续(continuous)变异的性状,如人的身高、植株生育期、果实大小、种子产量等。伊斯特(East,E.M.1910)对玉米穗长遗传的研究◆F1介于双亲之间，表现为不完全显性；◆不能按穗长对F2个体进行归类；◆F2平均值与F1接近但变异幅度更大。1314一、数量性状的特征性状表现为连续变异；易受环境条件的影响而发生变异；表现较复杂的基因型与环境的互作关系。玉米果穗长度遗传15二多基因假说(MultipleFactorHypothesis)1909年，尼尔逊·埃尔(Nilson-Ehle,H.)根据小麦种皮颜色的研究结果提出多基因假说；普通小麦籽粒色遗传：红色(R)，白

3、色(r)；16F1的籽粒颜色为中间色，不能区别显性和隐性；F2的籽粒颜色由红色到白色，表现有各种不同的类型。17两对基因的差异18三对基因差异红色基因表现为重叠作用，同时R基因表现累加效应；19普通小麦籽粒色的遗传当某性状由一对基因决定时，F1可以产生同等数目的雄配子(1/2R+1/2r)和雌配子(1/2R+1/2r),雌雄配子受精后，得F2的表现型频率为：(R/2+r/2)220◆当n=2时(R/2+r/2)2×2=1/16+4/16+6/16+4/16+1/164R3R2R1R0R◆当n=3时(R/2+r/2)2×3=1/64+6/64+15/64+20/64+15/64

4、+6/64+1/646R5R4R3R2R1R0R21当性状由n对独立基因决定时，则F2的表现型频率为：(R/2+r/2)2N22231.数量性状受许多彼此独立的基因共同控制，每个基因对性状表现的效果较微，但各对基因遗传方式仍然服从孟德尔遗传规律；多基因假说(Nilson-Ehle,H.1909)2.各基因的效应相等；3.各个等位基因表现为不完全显性或无显性，或表现为增效和减效作用；4.各基因的作用是累加的。24微效多基因与主效基因微效多基因(polygenes)或微效基因(minorgene)：◆控制数量性状遗传的一系列效应微小的基因；◆由于效应微小，难以根据表型将微效基因区

5、别开来；主效基因/主基因(majorgene)：◆控制质量性状遗传的一对或少数几对效应明显的基因；◆可以根据表型区分类别，并进行基因型推断。25◆近年来，借助于分子标记和数量性状基因位点(quantitativetraitloci，简称QTL)作图技术，已经可以在分子标记连锁图上标出单个基因位点的位置、并确定其基因效应。多基因假说的发展◆数量性状可以由少数效应较大的主基因控制，也可由数目较多、效应较小的微效基因(minorgene)所控制。26◆各个微效基因的遗传效应值不尽相等，效应的类型包括等位基因的加性效应、显性效应，以及非等位基因间的上位性效应，还包括这些基因主效应与环

6、境的互作效应。◆也有一些性状虽然主要由少数主基因控制，但另外还存在一些效应微小的修饰基因(modifyinggene)，这些基因的作用是增强或削弱其它主基因对表现型的作用。27超亲遗传(transgressiveinheritance)超亲遗传现象：植物杂交时，杂种后代的性状表现可能超出双亲表型的范围。例如：◆小麦籽粒颜色遗传；◆水稻熟期遗传。28MerryChristmas2930数量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，求出不同组之间的比例，所以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

7、以有效地分析数量性状的遗传规律。31第2节群体的变异◆个体的表现型值(phenotypicvalue,缩写P)是基因型值(genotypicvalue，缩写G)和非遗传的随机误差(randomerror，缩写e，简称机误)的总和：P=G+e◆其中，随机机误是个体生长发育过程所处的微环境(microenvironment)中的不可预测性的随机效应。32方差是刻画波动大小的一个重要的参数。常采用样本的波动大小去估计总体的波动大小，方差越小则波动越小，稳定性也越好。在数理统计分析中，通常采用方差(varian