第七章数量遗传学基础 2021/2/21
2021/2/21 1 第七章 数量遗传学基础
第一节数量性状的遗传特征 2021/2/21
2021/2/21 2 第一节 数量性状的遗传特征
动物性状的分类 质量性状:可心明确区分为若干类。如毛色, 角的有无 ■数量性状:变异是连续的,无法用形容词描 述,只能通过度量。如产奶量,生长速度, 体重,羊毛的粗细等。 多基因:控制某个数量性状一组基因的一个 基因。 ■多基因性状:由许多基因相互作用控制的性 状,其表型变异为连续数量。 2021/2/21
2021/2/21 3 动物性状的分类 ◼ 质量性状：可心明确区分为若干类 。如毛色， 角的有无 ◼ 数量性状：变异是连续的，无法用形容词描 述，只能通过度量。如产奶量，生长速度， 体重，羊毛的粗细等。 ◼ 多基因：控制某个数量性状一组基因的一个 基因。 ◼ 多基因性状：由许多基因相互作用控制的性 状，其表型变异为连续数量
shu1908) 玉米:纯系的变异比远交群小得多。利用今 天的遗传学解释: 普通玉米的基因型很复杂,自交可以产生纯合 基因型个体,因此,近交系的变异很低 2021/2/21
2021/2/21 4 Shull(1908) ◼ 玉米：纯系的变异比远交群小得多。利用今 天的遗传学解释： 普通玉米的基因型很复杂，自交可以产生纯合 基因型个体，因此，近交系的变异很低
Nilsson-Ehle(1909) 研究谷类作物 F2 1.多数性状符合3:1 2.个别641, Aabbcc,(12)=1/64 结论: 1.有性繁殖可以产生大量的基因型。10个座位可 以产生310≈60,000种基因型 2.新的类型不是新的突变,而是由于稀少基因分 离造成的(返祖)。 2021/2/21
2021/2/21 5 Nilsson-Ehle(1909) ◼ 研究谷类作物 F2 1. 多数性状符合3:1 2. 个别64:1，AaBbCc, (1/2)6=1/64 结论： 1. 有性繁殖可以产生大量的基因型。10个座位可 以产生3 1060,000种基因型 2. 新的类型不是新的突变，而是由于稀少基因分 离造成的（返祖）
Johannsen和 Payne Johannsen(19031909),纯系的变异不可 遗传 环境因素可引起数量性状的变异 提出基因型和表型的概念 Payne(1918):果蝇刚毛数可以超过基础群 最极端的表型 许多动物和植物也有这样的现象 选择可以使有利等位基因频率提高 2021/2/21
2021/2/21 6 Johannsen 和 Payne ◼ Johannsen(1903,1909)，纯系的变异不可 遗传 环境因素可引起数量性状的变异 提出基因型和表型的概念 ◼ Payne(1918)：果蝇刚毛数可以超过基础群 最极端的表型 许多动物和植物也有这样的现象 选择可以使有利等位基因频率提高
数量性状的多基因假说 假定数量性状是由许多( effectively infinite)效应无限小( infinitesimal sma 的基因(多基因 multiple genes or polygenes)控制,这些基因每个在不同的 染色体上,每个基因产生一个单独的作用。 2021/2/21
2021/2/21 7 数量性状的多基因假说 ◼ 假定数量性状是由许多（effectively infinite）效应无限小（infinitesimal small） 的基因（多基因multiple genes or polygenes）控制，这些基因每个在不同的 染色体上，每个基因产生一个单独的作用
数量性状表型值的剖分 P=G+E,∑E=0 →P=G P=A+D++E R=D+H+E,P=A+R→P=A 2021/2/21
2021/2/21 8 数量性状表型值的剖分 ◼ P=G+E，E=0 ◼ P=A+D+I+E ◼ R=D+I+E，P=A+R P = G P = A
第二节通径分析 Path Analysis Wright(1921 2021/2/21
2021/2/21 9 第二节 通径分析 Path Analysis Wright(1921)
通径分析 利用两者之间的原因,分析两种变量相互关 系的方法。 起初只是应用于分析影响小型哺乳动物骨骼变 异的一般因素和特定生长因子。后来推广到许 多方面:遗传学,农业经济学,生理学,生态 学等。动物育种主要用来估计相关程度和计算 近交系数。 目的:变量之间相互因果关系确定下来后,就 可以估计引起方差协方差来源(原因)的相对 大小。 2021/2/21
2021/2/21 10 通径分析 ◼ 利用两者之间的原因，分析两种变量相互关 系的方法。 起初只是应用于分析影响小型哺乳动物骨骼变 异的一般因素和特定生长因子。后来推广到许 多方面：遗传学，农业经济学，生理学，生态 学等。动物育种主要用来估计相关程度和计算 近交系数。 目的：变量之间 相互因果关系确定下来后，就 可以估计引起方差协方差来源（原因）的相对 大小
