QTL作图的基本原理和完备区间作图方法.

以上所介绍的作图方法均建立在一个简单的遗传假 设上：数量性状的表现型变异只受遗传效应和残差 机误影响，且遗传效应为固定效应，仅残差机误为 随机效应。因而这些方法均不能直接分析更多的随 机效应（如环境效应和环境互作效应等） 基于混合线性模型的作图方法一方面可以把遗传效 应和残差机误作更深层次的分解，使模型项目不断 扩充；另一方面可在模型中包括多项随机效应，同 时分析固定效应和多项随机效应 因此该作图方法既可不断地深化对数量性状QTL效 应构成的了解，更能直接有效地分析环境及环境互 作等随机效应，具有广阔的应用前景
j j hj h hj h hj h
u
f
M fj
eM uME eME hj
f l lhj lh
where a and d additive and do min ant effect of QTL, fixed xA and xD coefficients of QTL effects
量eDE等 ) ，可采用BLUP、LUP或AUP等预测
随机效应的方法预测
也可采用Henderson 提出的方法同时估计QTL 主效应及预测QTL×环境互作效应
u 1 Байду номын сангаас 1 6 6
Ru matrix about correlation coefficient
四、基于混合线性模型的复合区间作图
2. 最大似然分析
L1 (b,V ) (2 ) n / 2 V
1/ 2
exp[ 1/ 2( y Xb)T V 1 ( y Xb)]
( X T V 1 X ) 1 X T V 1 y b Var ( b) ( X T V 1 X ) 1
四、基于混合线性模型的复合区间作图

3、市场分析方法
、营销人员必备知识
3、数量性状的遗传特征
1、市场营销基本概念 孟德尔性状遗传特征 2 、电信市场介绍 受单基因或寡基因控制 3、市场分析方法
不存在基因间的互作 基因表现不受环境影响而变异
复杂数量性状的遗传特征 1、市场营销基本概念
多基因的效应不是累加的，存在基因 2、电信市场介绍 间的上位性； 3、市场分析方法 基因的表现因环境而异，存在基因型 与环境的互作； 存在基因的多效性和异质性； 较低的外显率； 随机机误影响较大，统计功率较低。
二、营销人员必备知识
1、市场营销基本概念 染色体水平（细胞遗传学） 2 二、营销人员必备知识 1、电信市场介绍 、市场营销基本概念 RNA 水平（分子遗传学） 3 2、市场分析方法 、电信市场介绍 1 、市场营销基本概念 DNA 水平（分子数量遗传学—主要研究数量性状）。
二、营销人员必备知识
2、数量性状 3、市场分析方法
营销人员必备知识
四、QTL定位的原理及方法
1 、 QTL 定位的原理 营销人员必备知识
QTL 定位是通过分析整个染色体组的DNA标记和数量性状表 1、市场营销基本概念 型值的关系，将 2、电信市场介绍 QTL逐一定位到连锁群的相应位臵，并估计 营销人员必备知识 其遗传效应 ; 3、市场分析方法 QTL 定位就是采用类似单基因定位的方法将QTL定位在遗传 1、市场营销基本概念 图谱上，确定 QTL与遗传标记间的距离(以重组率表示)； 2、电信市场介绍 QTL 定位实质是分析分子标记与QTL之间的连锁关系，是基 3 1、市场分析方法 、市场营销基本概念 于一个特定模型的遗传假设，是统计学上的一个概念，与数 2、电信市场介绍 量性状基因有本质区别。 3、市场分析方法
(3) 性状-标记回归(trait-marker regression，TMR)

Position (cM) RIL1 RIL2 RIL3 RIL4 RIL5 RIL6 RIL7 RIL8 RIL9 RIL10
0.0 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1
3.5 1 2 2 1 1 1 1 2 1 1
8.5 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1
19.5 1 2 2 1 1 2 1 2 1 1
3个标记间的重组率
当
(即两个区间上的交换是独立的)时,有 或
当时 (即完全干涉,一个区间上的交换完 全阻止另外一个区间上的交换),有
作图函数
图距(Mapping distance)
图距的单位：摩尔根（M, Morgan）或厘 摩（cM，centi-Morgan）, 1M=100cM 图距m是交换率r的函数，即： 为作图函数(Mapping function)。 ，称f
DATASET OF QTL MAPPING Mapping population Linkage map Marker genotype Phenotypic data
QTL作图群体
F2群体 (张鲁燕专门讲解) 回交 (BC, backcross) 群体 加倍单倍体 (DH, doubled haploids) 群体 重组近交家系 (RIL, recombination inbred lines) 群体 导入系（染色体片断置换系） 自然群体
1 + 2r 1 − 2r
r=
−1 1e 2 em / 25 + 1
e m /+ 1 25
4m
三种作图函数的比较
不同物种的遗传图距和物理图距间的关系
物种 酵母（Yeast） Neurospora Arabidopsis Drosophila 西红柿（Tomato） 人类（Human） 小麦（Wheat） 水稻（Rice） 玉米（Corn） 单倍体基因组大小（kb） 遗传图谱的长度（cM） 碱基对（kb）/cM 2.2×10 4 4.2×10 4 7.0×10 5 2.0×10 5 7.2×10 6 3.0×10 7 1.6×10 5 4.4×10 6 3.0×10

i
*
QQ的频率 (1- rM Q )(1- rQM (1- rM Q ) rQM
i i 1 i 1
Qq的频率
i i 1
M i M i M i 1M i 1 n1 M i M i M i 1mi 1 M i mi M i 1M i 1 M i mi M i 1mi 1 n2 n3 n4
i
i 1
) / rM M
i
i 1
i 1
/ rM M
i
i 1
1- ) 1
（0） （ 1）
1- （0） 0
rM Q rQm
i
i 1
/(1- rM M
i
i 1
)0
(1- rM Q )(1- rQm ) /(1- rM M
i i 1 i
i 1
Mi Mi
rMiQ Q q
Mi+1 mi+1
第9讲 植物QTL作图的基本原理（2）
一、单标记分析Single marker analysis
二、区间作图Interval mapping
三、复合区间作图Composition interval mapping 四、基于混合线性模型的复合区间作图 Composition interval mapping based on mixed linear model
M1M1m2 m2
M1m1M2 M2
M1m1M2 m2
(1- ) 1-2 (1- )
(1 )2 2 (1 ) 1
2
0 0 0
2 rM 1M 2
1
1
2

(1- )
M1m1m2 m2
m1m1M2 M2
1

第七章数量性状基因座数量性状基因座•英文全名：Quantitative Trait Locus•英文缩写：QTL•概念：指控制数量性状的基因在染色体（或基因组）中所在的座位。

通过检测染色体上某个座位表现出对数量性状表现型的作用的大小，可以探知QTL的存在。

检测到的一个QTL既可能只包含一个数量性状基因，也可能包含若干个数量性状基因，与人们的检测能力有关。

数量性状的研究方法•经典数量遗传学方法原理：交配设计+遗传模型+统计分析⇒遗传规律 特点：将多基因系统作为一个整体进行分析局限：不能分析单个基因的位置和效应•分子数量遗传学方法原理：利用分子标记定位和分析单个QTL特点：将多基因系统分解成一个个孟德尔因子意义：使数量遗传研究深入到单个QTL水平常见的作图群体P 1AA ×aa P 2F 1Aa ×aa P 2F 21AA : 2Aa : 1aa BC 11Aa : 1aa单粒传⊗RI 1AA : 1aaDH 1AA : 1aa 花培（永久性）（永久性）•由一对等位基因差异造成的，能够明确区分，遗传传递过程可以明确跟踪的相对性状或生物特征。

如形态上的许多质量性状：花瓣颜色、种子颜色、叶片颜色、叶片性状、种子性状等。

孟德尔豌豆杂交试验所研究的七对性状就是典型的形态标记•PCR（polymerase chain reaction）是一种DNA体外扩增技术。

利用一种能够耐高温的特殊的DNA聚合酶（Teq 酶），以特定序列（或任意序列）的寡核苷酸链（通常长度为10 ~ 20b）为引物，通过30 ~ 40个“变性→复性→合成”的循环，特异地或随机地从模板DNA上大量（约230~ 240倍）扩增出成对引物结合位点之间的某一（些）片段（通常长度在1.5 kb以内）。

SSR标记的检测分子标记的优点•数量丰富：DNA中存在的任何遗传多态性原则上都可以做为遗传标记，因此分子标记的数量可以说是无限的。

作物QTL定位方法与技术作物QTL定位的方法主要有传统连锁分析、基因芯片 技术和深度学习等。连锁分析通过群体遗传学手段，鉴定两个或多个基因位点 间的连锁关系，进而确定控制性状的QTL。基因芯片技术利用基因组wide的标 记分布，对大量基因位点进行同时检测，高效地定位QTL。深度学习则利用神 经网络等算法，自动化学习和识别数据中的特征，实现对QTL的精准定位。
四、自然群体
自然群体是指在没有人为干预下自然形成的群体，如野生种、地方品种、自然 变异群体等。这些群体通常具有丰富的遗传变异和复杂的遗传结构，对于研究 作物的适应性、抗逆性和产量等性状的遗传基础非常有用。此外，自然群体还 可以用于发现和克隆稀有或特殊的QTL。
五、基于基因组的作图群体
随着基因组学技术的发展，基于基因组的作图群体越来越受到重视。这种群体 可以通过重测序技术获得大量的SNP（单核苷酸多态性）标记，并利用这些标 记构建高密度的遗传图谱。这种图谱可以用于精细定位和克隆QTL，以及研究 基因组中的结构变异和非编码区基因组。
2、QTL分析的具体步骤
（1）数据采集：收集作物的基因型和表型数据。基因型数据可以通过高通量 测序技术获得，而表型数据则可以通过田间试验和室内分析等方法获得。
（2）作图：利用作图软件将基因型和表型数据组装成图，以展示它们之间的 关系。常用的作图软件包括QTL Cartographer、QTL IciMapping等。
原理
1、QTL的概念及定义
QTL是指作物基因组中控制数量性状的基因座位，它们可以通过影响表型变异 来影响作物的农艺性状。QTL通常分为两类：主效QTL和微效QTL。主效QTL是 指对表型变异起主要作用的QTL，而微效QTL则是指对表型变异起较小作用的 QTL。

图、多性状作图erval mapping, IM)
Lander 和Botstein( 1989) 等提出, 建立在个体数 量性状观测值与双侧标记基因型变量的线性模型的基础上, 利 用最大似然法对相邻标记构成的区间内任意一点可能存在的QTL 进行似然比检测, 进而获得其效应的极大似然估计。其遗传假 设是, 数量性状遗传变异只受一对基因控制,表型变异受遗传效 应( 固定效应) 和剩余误差( 随机效应) 控制, 不存在基因型 与环境的互作。区间作图法可以估算QTL 加性和显性效应值。 与单标记分析法相比, 区间作图法具有以下特点:能从支撑区间 推断QTL 的可能位置;可利用标记连锁图在全染色体组系统地搜 索QTL, 如果一条染色体上只有一个QTL, 则QTL 的位置和效应 估计趋于渐进无偏; QTL 检测所需的个体数大大减少。但IM也 存在不足: QTL 回归效应为固定效应;无法估算基因型与环境间 的互作( Q×E) , 无法检测复杂的遗传效应( 如上位效应等) ; 当相邻QTLs 相距较近时, 由于其作图精度不高, QTLs间相互干
对QTL的定位必须使用遗传标记 ，遗传标记是指生物体的某些性状或物质 , 它们能够稳定遗传且遗传方式简单, 可 以反映生物个体或群体的特征。现有的遗 传标记有形态标记、同工酶标记、RFLP标
记、RAPD标记、AFLP标记等。
人们通过寻找遗传标记和感兴趣 的数量性状之间的联系，将一个或多个QTL 定位到位于同一染色体的遗传标记旁，换句 话说，标记和QTL是连锁的。根据统计分析 方法的不同, 可分为方差与均值分析法、回 归及相关分析法、矩估计及最大似然法等。 根据标记区间数可分为零区间作图、单区间 作图和多区间作图。此外, 还有将不同方法 结合起来的综合分析方法, 如QTL 复合区间 作图( CIM) 多区间作图( MIM) 、多QTL 作

QTL 定位方法分子标记技术和数量遗传学的发展，使得分子遗传学与数量遗传学相互渗透和融合，从而形成了一个新的研究领域—分子数量遗传学（Molecular Quantitative Genetics）。

分子数量遗传学研究的内容，就是借助分子标记，采用适当的统计分析方法明确QTL 在染色体上的位置及其效应。

而QTL 定位的原理是：利用适当的分离群体，构建较高密度的、分布较均匀的、覆盖全基因组的分子标记连锁图。

根据遗传连锁的基本遗传学原理，对分离群体中单株的标记基因型和性状的表型值进行一定的统计分析，将决定数量性状的QTL 定位在分子标记连锁图中。

目前，QTL 定位的方法主要有单标记分析法（Edwards et al, 1987），区间作图法（Lander and Botstein, 1989）和复合区间作图法（Zeng, 1994）等。

单标记法（Single marker analysis）是最简单的分析标记与性状关联的方法，包括以标记为基础的分析方法（Marker-based analysis, MBA）和以性状为基础的分析方法（Trait-based analysis, TBA，Lebowitz et al., 1987）。

前者利用每个标记位点不同基因型间的性状均值差异，以传统的单因素方差分析法测验被研究的数量性状在标记基因型间的差异显著性。

对于一个作图群体而言，任意标记位点具有三种基因型（F2群体）或两种基因型（回交群体、重组自交系、双单倍体系），分析每一基因型个体的数量性状均值的差异，并进行F 测验，当F 测验显著时，则表明该标记位点可能与一个或多个QTL 连锁。

利用这种方法进行的数量性状分析，既简单又符合QTL 定位的基本统计原理，且不需要完整的分子标记连锁图，是定位QTL 的最为有效方法。

但不足之处是不能准确估计QTL 的位置，且往往会低估其遗传效应。

以性状为基础的分析方法的原理是假定因选择而使数量性状的高表型个体中的QTL 增效等位基因和低表型个体中的QTL 减效等位基因的频率增加，当QTL 的等位基因与某一标记基因连锁时，会因相互关联而导致高、低表型个体间标记基因频率的差异。

• 利用永久群体，可以在不同年份（季节）、不同 地点下，开展有重复的数量性状表型鉴定试验。 因此能够比较准确地获得个体或家系的基因型值， 比较准确地定位QTL，并分析QTL表达的稳定性 及研究QTL和环境之间的互作效应。
自然群体与关联分析
• 对动物和人类的遗传研究来说，可供利用的只是自然条件 下的随机交配群体。利用自然群体中的剩余连锁不平衡开 展QTL作图研究，又称关联分析（association mapping）。
一个标记座位上2种标记型MM和 mm的性状分布
A
标记型MM
B 标记型mm
标记型MM
标记型mm
标记与性状基因存在连锁 标记与性状基因不存在连锁
标记和QTL两个座位上的基因型和频率
• 假定两个纯合亲本P1和P2的基因型分别为 MMQQ和mmqq。DH群体中，标记基因型 有MM和mm两种，QTL的基因型有QQ和 qq两种。
10个DH家系在1H染色体的14个标记型和平均粒重
亲本‘Harrington’用2编码，亲本‘TR306’用0编码，-1表 示缺失基因型。表型无缺失
分子标记 位置/cM
Act8A
0
OP06
10.9
aHor2
18.5
MWG943 78.2
ABG464 91.2
Dor3
111.2
iPgd2
114.7
cMWG733A 121.7
• 标记与QTL结合起来共有4种基因型，即 MMQQ、MMqq、mmQQ和mmqq。假定标 记与QTL间的重组率为r，4种基因型的频 率分别为 (1-r)/2、 r/2 、 r/2和(1-r)/2 。
QTL的基因型值
• 标记一般是中性DNA水平的多态性，标记本身并 不会产生任何表型效应。基因型MMQQ和mmQQ 的遗传效应是由QQ决定的；基因型MMqq和mmqq 的遗传效应是由qq决定的。因此，在加显性模型 下，4种基因型具有两种不同的均值：

19:27
完全连锁标记统计能力的计算
• 近交系杂交情形下的QTL定位检测能力计算基于 单标记的t-检验和F-检验。
19:27
• F2设计：
• BC设计：
tBC (a d)
4
2 e
n
n

4
t2 2
e BC
(a d)2
19:27
• 对于合理的样本大小和小的QTL效应，要求的 t 值 为:
• 将标记信息综合到遗传评估中，辅助人工选择程序，主要 方式有MAS和MAI；
• 能进行基因的位置克隆，允许对当前存在的数量变异进行 分子机制的研究，并通过直接的分子干预，进一步增加增 效等位基因频率。
19:27
QTL定位的基本原则
• QTL定位的基本原则是关联度量的遗传变异和表 型变异；
• 群体的选择、用于度量表型个体选择和基因型判 型个体的选择是所有QTL定位设计要重点考虑的 因素；
来自近交系的回交群体的标记和 QTL概率
• 标记基因型之间的表型值平均差异：
19:27
单标记分析的缺点
• 单标记使用标记平均值，不能获得QTL效应单独 的估计值和QTL与标记的重组频率；因此，不能 区分是一个大的QTL效应松散地与标记连锁，或 是小效应紧密地与标记连锁。
19:27
区间定位
• Lander and Botstein (1989)提出使用所有连续的 标记进行QTL定位的方法；
19:27
重组近交系（Recombinant inbred lines RIL）
• 重组近交系来源于F2群体的近交；
• RIL只需要被判型一次，却能很好地度量多个性状
（clonal Lines）；
• RIL关键的特性是比F2发生更多的重组，数量性 状通过使用系平均值能被准确度量；

QTL定位方法之区间分析摘要：随着分子生物学技术与数量遗传学的发展，在动植物上进行QTL定位成为现代生物科学研究的重要领域。

QTL 定位就是采用类似单基因定位的方法将QTL 定位在遗传图谱上, 确定QTL 与遗传标记间的距离( 以重组率表示) 。

定位过程中，一系列的定位方法得到研究与应用，根据标记区间数可分为零区间作图、单区间作图和多区间作图。

此外, 还有将不同方法结合起来的综合分析方法, 如QTL 复合区间作图( CIM) 多区间作图( MIM) 、多QTL 作图、多性状作图( MTM) 等。

本文就QTL定位方法的区间分析进行了综述。

关键词:QTL定位方法；区间分析；区间作图1 区间作图法(Interval Mapping,IM)20世纪80年代以来，随着分子遗传标记的增多，许多物种构建了精细的分子遗传标记图谱，为在整个基因组范围内检测QTLs提供了可能。

Lander 和Botstein( 1989)[1]等提出, 建立在个体数量性状观测值与双侧标记基因型变量的线性模型的基础上, 利用最大似然法对相邻标记构成的区间内任意一点可能存在的QTL 进行似然比检测, 进而获得其效应的极大似然估计。

其遗传假设是, 数量性状遗传变异只受一对基因控制,表型变异受遗传效应( 固定效应) 和剩余误差( 随机效应) 控制, 不存在基因型与环境的互作。

区间作图法可以估算QTL 加性和显性效应值。

与单标记分析法相比, 区间作图法具有以下特点:能从支撑区间推断QTL 的可能位置;可利用标记连锁图在全染色体组系统地搜索QTL, 如果一条染色体上只有一个QTL, 则QTL 的位置和效应估计趋于渐进偏; QTL 检测所需的个体数大大减少。

但IM也存在不足: QTL 回归效应为固定效应;无法估算基因型与环境间的互作( Q×E) , 无法检测复杂的遗传效应( 如上位效应等) 当相邻QTLs 相距较近时, 由于其作图精度不高, QTLs间相互干扰导致出现Ghost QTL;一次只应用两个标记进行检查, 效率很低。

In ter va l m a pp i n g m ethod of QTL f or e igh t- wa y cr oss design
AO Yan , HU Zh i- q iu, W ANG Xue- feng, XU Chen - wu
(K ey L ab of C rop G en a nd P h y sio of J ia ng su P rov, Yang zh ou U n iv, Yangzhou 225009, C hina) ABSTRAC T: In this paper a quan tita tive gene tic model of e ight 2 w ay cro ss design w a s p roposed, then the two 2locus probabilities t ran sit ion m a trix of th is design w as educed and a new app roach of Q TL interva lm app ing w as deve loped. In the study, the condit iona l p robabilitie s of Q TL geno type s a t a pu ta tive po sit ion w ere f ir st ca lcula ted by using a ll of m a rke r genotypes a long the ch romo som e; a nd then a m axim um like lihood m ethod i m plem ented via EM a lgo rithm w as deve loped ba sed on the theory of m ixture distribu tion. V a lidity of the m e thodw a s dem onst ra ted using sim ulation st ra tegy. The results show ed that: T he accuracy and precision of Q TL positions and effects estim ates, excep t tha t the po sition esti m ates of f ive Q TL s, w ere very accurate, the e stim a te s of othe r param e te rs perform ed that: the accuracy and p recision of Q TL est i m a te s w ere inc rea sed w ith the enhancem ent of sam ple size and Q TL her itability, the re sults w ere imp roved satisfac tority. The sta tistical pow ers of the Q TL w ith incom plete inform at ion w e re not significantly decrea sed. In addition, m a rke r segrega tion d isto rtion w as not found to obviously reduce the statistical pow er of Q TL de tec tion, the accuracy and p rec ision of Q TL param e te r e stim a te s . KEY W O RDS: eight 2 way cro ss de sign; Q TL m app ing; m ax i m um likelihood est i m a tion; EM algo rithm

Qwt是一个基于LGPL版权协议的开源项目，其目标是提供一组2D的窗体库显示技术领域的数据，数据源以浮点数组或范围的方式提供，输出方式可以是Curves（曲线），Slider （滚动条），Dials（圆盘），compasses（仪表盘）等等。

该工具库基于Qt开发，所以也继承了Qt的跨平台特性，据原作者文档所说，该项目在Qt-win/Qt-x11/Qt-embedded （qvfb环境）上都测试过，运行正常。

项目的主页在：/在网上搜了一下，发现关于qwt的中文资料实在很少，基本上只有关于编译和安装的文章。

实际上经过笔者实践，Qwt的编译和运行实在乏善可陈，qmake;make就可以搞定，没什么可memo的东西，所以这篇文章将以扫盲为主，介绍Qwt的feature。

当然按照正常的顺序，我们还是从编译安装开始。

从svn服务器上下载最新代码：svnco https:///svnroot/qwt/trunk/qwt进入qwt目录，运行你电脑上qt4对应的qmake，再运行make编译。

如笔者环境中是$ cd qwt$ export PATH=/usr/local/Trolltech/Qt-4.5.1/bin/:$PATH$ qmake$ make编译要花个几分钟的时间。

成功后在lib下会生成libqwt.so*文件，并且examples也参与编译，生成的binary在examples/bin下，我们可以运行这些例子初步查看qwt的功能。

$export LD_LIBRARY_PATH=$PWD/lib$cd examples/bin$ ./simplesimple是qwt自带的例子中最简单的一个，一共只有一百来行的代码，实现了数学中的正弦函数(sin())和余弦函数(cos())曲线。

如下图：这个例子里用到的核心类有四个（以下内容是笔者的理解，有可能有不对的地方，请酌情阅读）：QwtPlot类似一个2D绘图的容器，里面可以放其他的QwtPlotItem派生类对象，比如本例子中使用的QwtPlotMarker等。

小麦等作物不同遗传群体的数量性状基因定位及原理分析作者：刘源来源：《科学导报·学术》2019年第37期摘要：数量性状基因的定位又叫QTL定位，QTL 定位就是采用类似单基因定位的方法将QTL 定位在遗传图谱上，确定QTL 与遗传标记间的距离。

QTL定位的基本原则是关联度量的遗传变异和表型变异。

群体的选择、用于度量表型个体选择和基因型判型个体的选择是所有QTL定位设计要重点考虑的因素。

本文介绍了小麦等作物不同作图群体的优缺点以及QTL定位的原理和方法，从而对遗传群体的选择以及QTL定位技术的使用提供依据。

1、QTL 作图群体的选择QTL是quantitative trait locus的缩写，中文可以翻译成数量性状座位或者数量性状基因座，它指的是控制数量性状的基因在基因组中的位置。

QTL 定位的第一步是选择合适的亲本构建作图群体。

亲本选择要本着性状差异大和亲缘关系远的原则，以便发生较多的重组事件和表型变异，利于定位研究的进行。

目前，小麦 QTL 定位常用的作图群体按照保存时间的长短，分为两类：临时性分离群体和永久性分离作图群体。

前者包括 F2及其衍生的 F3、F4家系，以及回交产生的BC 群体等。

后者包括 DH、RIL、IF2和 NIL 群体等。

不同的群体具有各自的特性。

临时性群体的主要特点是群体内各个体间基因型不同，杂合基因型占很大比例。

它们包含的遗传信息丰富，可以同时估算加性、显性效应。

缺点是个体间基因型存在杂合型，后代发生分离，群体结构发生改变，不能进行多年、多点试验。

而永久性群体系内基因型一致，系间基因型不同，因此可以进行多重复、多年、多点试验，增加QTL 定位准确性。

缺点是永久性群体由于系间基因型一致，不能估算显性效应;若群体量不够大，则提供的遗传信息不如临时性群体丰富。

尤其是 DH 群体，染色体加倍时可能存在基因型的丢失，通常不适于构建分子标记连锁图。

对于异花授粉作物，由于存在自交衰退现象，构建 RIL 意义不大。

本研究由国家自然科学基金项目 (30771351), 国家高技术研究发展计划 (863 计划 )项目 (2006AA10Z1B1)资助。 作者联系方式 : E-mail: wangjk@; jkwang@; Tel: 010-62133890 Received(收稿日期 ): 2008-06-19; Accepted(接受日期): 2008-10-04.
作物学报
ACTA AGRONOMICA SINICA 2009, 35(2): 239−245 ISSN 0496-3490; CODEN TSHPA9
/zwxb/ E-mail: xbzw@
DOI: 10.3724/SP.J.1006.2009.00239
Abstract: Rapid increase in the availability of fine-scale genetic marker maps has led to the intensive use of QTL mapping in the genetic study of quantitative traits. Composite interval mapping (CIM) is one of the most commonly used methods for QTL mapping with populations derived from biparental crosses. However, the algorithm used in CIM cannot completely ensure that the effect of QTL at current testing interval is not absorbed by the background marker variables, and may result in biased estimation of QTL effect. We proposed a statistical method for QTL mapping, which was called inclusive composite interval mapping (ICIM). Two steps were included in ICIM. In the first step, stepwise regression was applied to identify the most significant regression variables. In the second step, a one-dimensional scanning or interval mapping was conducted for detecting additive (and dominance) QTL and a two-dimensional scanning was conducted for detecting digenic epistasis. ICIM provides intuitive statistics for testing additive, dominance and epistasis, and can be used for most experimental populations derived from two inbred parental lines. The EM algorithm used in ICIM has a fast convergence speed and is therefore less computing intensive. ICIM retains all advantages of CIM over interval mapping, and avoids the possible increase of sampling variance and the complicated background marker selection process in CIM. A doubled haploid (DH) population in barley was used to demonstrate the application of ICIM in mapping additive QTL and additive by additive interacting QTL. Keywords: Quantitative trait; QTL mapping; Inclusive composite interval mapping; Additive and dominance effects; Epistatic interaction

QTL mapping
QTL概念
数量性状基因位点，是位于染色体上影响数量性状的一些区域，其位 置可以通过数量性状与遗传标记的连锁分析来确定。
QTL作图概念
一个数量性状往往受多个QTL影响，这些QTL分布于整个基因组的不同 位置。利用特定的遗传标记可以确定影响某一性状的QTL在染色体上 的数目、位置及其遗传效应，这就是QTL作图，也称作QTL定位。
• 需要注意的是QTL作图中的连锁分析与质量性状不同，不能直接计算 遗传标记和QTL之间的重组率，而是采用统计上的方法计算它们之间 连锁的可能性，依据这种可能性是否达到某个阈值来判断遗传标记和 QTL是否连锁，并进而确定其位置和效应。
单标记分析
单标记分析就是检测一个标记与性状是否连锁，并估计两者重组率， 分析其遗传效应。 • 若分子标记与性状完全连锁或部分连锁就意味着标记本身就是QTL或 在标记附近存在QTL。在这种情况下，分离群体中不同标记基因型的 个体携有某种QTL基因型的概率就不相等，因此不同标记基因型个体 的性状值就会有差异，按标记基因型分组去比较组间性状值差异是否
2．方差分析

按标记基因型将个体分组，进行单向分组的方差分析测验表明组间差 异显著．说明该标记与QTL连锁。
3．回归或相关分析

对个体的性状值和标记基因型值进行回归或相关分析，若性状值对标 记基因型值回归(相关)显著，说明标记与QTL连锁。若标记与QTL连锁 。可利用标记基因型性状平均值及各组内方差估计重组率和QTL的效应 ，也可采用短阵估计和最大似然法等方法计算重组率和QTL的效应。
显著即可判断连锁是否存在。
单标记原理
已知的标记
未知的QTL
MM
MM Mm mm Mm
无 连 锁