数量遗传课题组

——中国农业科学院作物科学研究所

2017-4-27
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2015年秋季研究生学位课程《数量遗传学(植物)》

第一讲(918日)

引言:数量遗传学发展简史、数量遗传学的研究内容和方法、数量遗传学的育种应用、数量遗传学发展方向、CIMMYT小麦育种简介、观看纪录片《The Norman Borlaug Story

[课件1-1课件1-2[课外作业1]

 

第二讲(自学

附录:线性代数和概率统计基础:矩阵和矩阵运算,随机变量(离散和连续),随机变量的概率密度函数和概率分布函数,随机变量的数学期望和方差,样本和样本统计量,参数估计的常用方法

[课件2] [课外作业2]

 

第三讲(9月25日)

第一章:育种群体的遗传组成:基因和基因型频率,改变基因和基因型频率的因素,自交和回交群体中基因和基因型频率的变化,随机交配群体中基因和基因型频率的变化,Hardy-Weinberg平衡定律和平衡的检验

第二章:影响群体遗传平衡的因素:迁移和突变,选择,随机漂变

[课件3-第一章课件3-第二章] [课外作业3]

 

第四讲(10月9日)

第三章:有效群体大小,群体遗传学在遗传资源保护中的应用;亲本关联和近交;亲本系数和近交系数的估算

[课件4-第三章] [课外作业4]

 

第五讲(10月16日)

第四章:双亲杂交后代的世代平均数和方差分析:数量遗传学的发展、基本内容与研究方法,基因作用的类型,加性显性遗传模型,尺度检验,非等位基因的互作(上位型互作),模型配合

实习1 借助相关计算机软件进一步认识群体遗传学:(1)随机交配群体中基因频率的变化;(2)遗传资源搜集、保存和再生过程中的统计模型与模拟

[课件5] [课外作业5] [实习1材料]

 

第六讲(10月23日)

第五章:随机交配群体中遗传效应的分解:基因平均效应,基因替代效应,育种值,显性离差,两个等位基因间的互作,上位性离差,等位基因的测交效应,单交组合中遗传效应的分解;随机交配群体中遗传方差的分解

实习2 六家系世代的平均数与方差分析:利用一套六家系世代数据(真实的或模拟的)估计遗传参数,并利用计算机模拟估计模型配合的统计功效

[课件6] [课外作业6] [实习2材料]

  第七讲(10月30日)

第六章:遗传交配设计与遗传参数的估计:双亲本杂交设计,NCNorth CarolinaIIIIII设计,TTCtriple test cross)设计,双列杂交设计,一般配合力和特殊配合力分析

[课件7] [课外作业7] [实习3材料][方差分析和线性模型]

 

第八讲(11月6日)

第七章:基因型和环境互作:基因型和环境互作的类型,互作方差的估计,品种稳定性分析,AMMIadditive main effects and multiplicative interaction

实习3 利用遗传交配设计估算遗传方差和遗传力:利用NCINCIINCIII遗传交配设计估计遗传参数(利用田间数据或模拟数据,利用SAS软件)

[课件8] [课外作业8] [课堂练习材料]

 

第九讲(11月13日)

第八章:选择响应的预测与提高遗传进度的途径:选择的类型,遗传力和选择响应,相关性状的间接选择和多性状的同时选择:遗传相关和相关选择,选择指数

[课件9] [课外作业9] [课堂练习材料]

 

第十讲(自学

第九章:混合遗传模型:混合分布理论,极大似然估计,EM算法,一对和两对主基因的主基因遗传模型,多基因遗传模型,一对主基因和多基因的混合遗传,混合遗传模型计算机软件的使用

实习4 混合遗传模型分析方法的使用:对一组田间数据或模拟数据,利用混合遗传模型的分析方法确定其遗传模式

[课件10] [实习4材料]

 

第十一讲(1120日)

QTL做图(I):两个基因座位间重组率的估计(两点分析),三点分析,遗传干涉和做图函数,连锁图构建算法

实习5 QTL作图(I):QTL IciMapping软件的使用连锁图谱的构建(MAP),图谱的整合(CMP),冗余标记处理(BIN

[课件11] [课外作业10] [实习5材料QTL IciMapping软件] [netFramework] [EM算法练习]

 

第十二讲(1127

QTL做图(II):基本原理,单点作图,简单区间作图

实习5 QTL作图(II):QTL IciMapping软件的使用双亲群体QTL作图(BIP

[课件12] [课外作业11-15]

 

第十三讲(12月4

QTL做图(III):完备区间作图,F2群体的作图以及其他QTL作图方法

实习5 QTL作图(III):QTL IciMapping软件的使用--CSSL群体的QTL作图(CSL)、QTL和环境互作(MET)、NAM群体(NAM)、奇异分离(SDL

[课件13

 

第十四讲(1211日)

QTL做图(IV):CSSL群体的作图,选择性基因型分析(selective genotyping),混合分离分析(bulk segregation analysis),关联分析(association mapping)
实习5 QTL作图(IV):QTL IciMapping软件的使用--CSSL群体的QTL作图(CSL)、QTL和环境互作(MET)、NAM群体(NAM)、奇异分离(SDL)
 

第十五讲(12月19日)

QTL做图(V):QTL检测功效的模拟和检测方法的比较

实习5 QTL作图(V):QTL IciMapping软件的使用QTL检测功效的模拟和检测方法的比较

[课件15]

 

第十六讲(1225日)

QTL做图(VI):QTL做图研究中存在的问题和对策

实习5 QTL作图(VI):QTL IciMapping软件的使用所有功能

[课件16]

 

育种模拟(与“育种专题”合并进行)

第十二章:育种模拟IQuLine育种模拟程序的应用实例,基因和环境系统的建立,内容包括育种目标环境TPEtarget population of environments),复等位基因,加性-显性-上位性基因效应,一因多效等;育种模拟II:育种方法的定义,内容包括选育近(自)交系育种程序中自杂交到终试各个阶段的世代递进方法(系谱或混合),所选择性状(一个或多个),选择比例,选择类型(高值、中间值、低值或随机)等

实习6 与选育自交系相关的育种方法的模拟与比较:利用QuLine育种模拟软件定义遗传模型和选择方案,比较不同选择方案间的差异

[课件育种模拟] [实习6育种模拟软件]  [课外作业-育种模拟]

 

期末测试(2015年1月8日)

  

课程成绩评定:

平时作业和实习报告(6个中任选1个)占50分,期末测验占50分。

实习报告从6个中任选1个,内容包括实习目的、所用数据和材料的简单描述、结果分析和讨论,结果最好用图形或表格的形式表述出来。

 

6个供选择的实习题目如下:

 

实习1 借助相关计算机软件进一步认识群体遗传学:1)随机交配群体中基因频率的变化;(2)遗传资源搜集、保存和再生过程中的统计模型与模拟。

 

实习2 六家系世代的平均数与方差分析:利用一套六家系世代数据(真实的或模拟的)估计遗传参数,并利用计算机模拟估计模型配合的统计功效。

 

实习3 利用遗传交配设计估算遗传方差和遗传力:利用NCINCIINCIII遗传交配设计估计遗传参数(利用田间数据或模拟数据,利用SAS软件)。

 

实习4 混合遗传模型分析方法的使用:对一组田间数据或模拟数据,利用混合遗传模型的分析方法确定其遗传模式。

 

实习5 QTL作图:利用QTL IciMapping软件了解连锁图谱的构建、QTL做图的一般过程、做图结果分析。

 

实习6 与选育自交系相关的育种方法的模拟与比较:利用QuLine育种模拟软件定义遗传模型和选择方案,比较不同选择方案间的差异。

 

 
主要参考书
1 翟虎渠和王建康编著,2007。应用数量遗传(第二版),中国农业科技出版社,北京
2 王建康,李慧慧,张鲁燕著,2014。基因定位和育种设计。科学出版社,北京
3 Falconer, D.S., and T.F.C. Mackay. 1996. Introduction to quantitative genetics. 4th edition. Longman, Essenx, England
4 Kearsey, M.J., and H.S. Pooni. 1996. The genetical analysis of quantitative traits. Chapman & Hall
5 Bernardo, R. 2010. Breeding for quantitative traits in plants (second edition). Stemma Press, Woodbury, Minnesota
6 Lynch, M., and B. Walsh. 1998. Genetics and analysis of quantitative traits. Sinauer Associates, Inc., Sunderland, Massachusetts
7 Hallauer, A.R., Carena M.J., and J.B. Miranda Filho. 1988. Quantitative genetics in maize breeding (second edition). Springer, New York.
8 Weir, B.S. 1996. Genetic data analysis II. Methods for discrete population genetic data. Sinauer Associates, Inc., Sunderland, Massachusetts.

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