1、近些年來，許多科研工作者采用候選基因法研究數(shù)量性狀的候選基因。然而，我們發(fā)現(xiàn)候選基因分析無論是在統(tǒng)計(jì)方法方面還是在其應(yīng)用方面都存在著大量問題：一個候選基因往往存在多個多態(tài)位點(diǎn)，因?yàn)椴煌耐蛔儗蚬δ苡绊懙某潭炔煌?，運(yùn)用不同的多態(tài)位點(diǎn)進(jìn)行分析常得到不同的結(jié)論，而且單個位點(diǎn)常常效應(yīng)微小，很難檢測。另外，人們進(jìn)行候選基因分析的最終目的在于將候選基因的基因型作為保種或選擇等的依據(jù)。然而，如何運(yùn)用候選基因輔助保種或選種，一直是一個未被徹底解決的

2、問題。這里分為兩種情況：一是假設(shè)只有一個候選基因，則其效應(yīng)即使大得足可稱為主基因，其效應(yīng)仍是較小的，因此單獨(dú)依其進(jìn)行保種或選種將有失偏頗，即使用以輔助，其輔助作用也將極其有限。二是單獨(dú)分析候選基因的多個多態(tài)位點(diǎn)，常常得劍一個個體在同一基因上的不同位點(diǎn)的基因型優(yōu)劣可能不一致，而使得一方面根本不存在最優(yōu)秀的個體，一方面對實(shí)際存在的個體的優(yōu)劣難以判斷。 目前，在人類基因組研究中，單體型分析已被運(yùn)用到SNP位點(diǎn)與復(fù)雜疾病間的關(guān)聯(lián)分析中。

3、單體型，即位于一條染色體上或某一區(qū)域內(nèi)的一組相關(guān)聯(lián)的SNP位點(diǎn)。很多證據(jù)顯示，在單個基因的順式何置(例如在相同的單體型中)中的多個突變位點(diǎn)能夠相互互作組成一個超級等位基因，且對表型起到一個很大的作用。顯然，對單體型進(jìn)行分析為運(yùn)用SNP信息探究遺傳性狀尤其是復(fù)雜動物數(shù)量性狀的遺傳機(jī)制提供了一條更加便捷、更加有效的途徑。 本論文的研究工作主要包括以下內(nèi)容： 1.基于一般動物模型的單體型分析： 本論文基于當(dāng)前候選基因方

4、法研究的不足，把單體型的統(tǒng)計(jì)優(yōu)勢和傳統(tǒng)的動物模型結(jié)合起來，建立了單體型動物模型，用于動物數(shù)量性狀候選基因的篩選。針對在實(shí)際的分析中，待估參數(shù)相對較多時(shí)，常規(guī)的約束極大釋然法很難求解的問題，本文用Gibbs抽樣法對單體型的固定效應(yīng)和其它隨機(jī)效應(yīng)的方差組分進(jìn)行了估計(jì)，并詳細(xì)介紹了其參數(shù)推導(dǎo)過程。用打分統(tǒng)計(jì)對全局和單體型特異的零假設(shè)進(jìn)行了假設(shè)檢驗(yàn)，并通過模擬研究其類型Ⅰ錯誤率和檢出效能。單體型和性狀值的產(chǎn)生根據(jù)單體型標(biāo)簽SNP的頻率、單體型的

5、多樣性和有無其它系統(tǒng)環(huán)境效應(yīng)等因素生成模擬數(shù)據(jù)。模擬研究顯示，單體型多樣性和單體型標(biāo)簽SNP的頻率對模型全局零假設(shè)的類型Ⅰ錯誤率影響不大，模擬的結(jié)果都非常接近表中的正常的類型Ⅰ錯誤率α值，不論是否考慮其它固定效應(yīng)，用我們提出的單體型動物模型分析方法都得到了較好的擬合效果，可見模型有較好的穩(wěn)定性。全局檢驗(yàn)的檢出效能模擬結(jié)果顯示，不論是否考慮含有其它固定效應(yīng)時(shí)，我們提出的單體型動物模型的檢出效能都較高，但中、低等單體型多樣性的檢出效能比高的

6、單體型多樣性的檢出效能略高。單體型特異檢驗(yàn)類型Ⅰ錯誤率顯示，但當(dāng)單體型多樣性較高時(shí)，且所研究的單體型頻率較小時(shí)，類型Ⅰ錯誤率偏離正常水平，這同全局零假設(shè)的檢驗(yàn)結(jié)果不一致，說明當(dāng)單體型多樣性較高時(shí)，我們應(yīng)該先求標(biāo)簽SNP或利用其它方法把單體型降維后，再用我們的模型來求解效應(yīng)值。單體型特異檢驗(yàn)的檢出效能模擬結(jié)果顯示，不同的單體型的頻率對檢出效能的影響不大，都有穩(wěn)定較高的檢出效能。當(dāng)單體型多樣性較高時(shí)，而特異性單體型頻率較低(q=0.1)時(shí)，

7、有無其它固定效應(yīng)的檢出效能都有所降低，且無其它固定效應(yīng)的檢出效能比有其它固定效應(yīng)的檢出效能略高。 2.基于隨機(jī)回歸模型的單體型分析： 鑒于畜禽重要生產(chǎn)性狀，如產(chǎn)奶量，產(chǎn)仔數(shù)，產(chǎn)蛋率等多屬于有多次測定數(shù)據(jù)的縱向數(shù)據(jù)性狀，探索這類性狀的候選基因單體型分析方法，對豐富數(shù)量性狀候選基因研究理論，加快其遺傳改良速度具有重要的理論和實(shí)際意義。本研究在一般隨機(jī)回歸模型的基礎(chǔ)上，建立了帶有系譜信息的縱向數(shù)據(jù)性狀的單體型隨機(jī)回歸模型。用G

8、ibbs抽樣法對單體型效應(yīng)的固定回歸系數(shù)、隨機(jī)效應(yīng)的隨機(jī)回歸系數(shù)及其方差組分進(jìn)行了估計(jì)，并詳細(xì)論述了其參數(shù)推導(dǎo)過程。并通過模擬研究模擬全局和單體型特異零假設(shè)假設(shè)檢驗(yàn)的類型Ⅰ錯誤率和檢出效能。模擬結(jié)果顯示，對于全局零假設(shè)的類型Ⅰ錯誤率，不論是α=0.05或0.01，表中的數(shù)據(jù)都非常接近正常的α值。不論是等間隔取樣還是非等間隔抽樣，用我們提出的單體型隨機(jī)回歸分析模型都得到了較好的擬合效果。不同的單體型多樣性和單體型標(biāo)簽SNP的頻率對模型的類

9、型Ⅰ錯誤率影響不人可見模型的穩(wěn)定性和普適性。全局檢驗(yàn)的檢出效能模擬結(jié)果顯示，我們提出的單體型隨機(jī)回歸分析模型的檢出效能都接近于1，但等間隔取樣比非等間隔取樣的檢出效能略高，提示研究者在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)，盡量要等間隔取樣，再用我們的模型進(jìn)行分析。單體型特異檢驗(yàn)的類型Ⅰ錯誤率模擬研究結(jié)果顯示，等間隔取樣時(shí)，不論是α=0.05或0.01，表中的數(shù)據(jù)都非常接近止常的α值。在非等間隔抽樣時(shí)，當(dāng)單體型多樣性較高時(shí)，而特異性單體型頻率較低(q=0.1)時(shí)，

10、類型Ⅰ錯誤率略微偏離正常水平。單體型特異檢驗(yàn)的檢出效能顯示，等間隔取樣和非等間隔取樣的檢出效能在各個檢驗(yàn)水平上都沒有顯著的差異，但當(dāng)單體型多樣性較高時(shí)，而特異性單體型頻率較低(q=0.1)時(shí)，等間隔取樣和非等間隔取樣的檢出效能都有所降低。 3.梅山豬ESR基因的單體型分析： 梅山豬是我國優(yōu)秀的保種資源，以繁殖力高聞名于世。為了提高養(yǎng)豬業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益、確保養(yǎng)豬業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，保存進(jìn)而利用好這一寶貴的遺傳資源.勢在必行。

11、 有鑒于此，本文以梅山豬保種群為特定研究對象，將建立的單體型隨機(jī)回歸模型應(yīng)用到梅山豬繁殖性狀候選基因研究中去，指導(dǎo)豬廠進(jìn)行單體型輔助選擇和輔助保種，以期加快其遺傳改良速度。本研究針對ESR基因的PvuⅡ、AvaⅠ和MspAlⅠ三個多態(tài)位點(diǎn)組成的單體型進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，單體型ABB對各胎產(chǎn)仔數(shù)性狀影響顯著，單體型ABB對產(chǎn)仔數(shù)的效應(yīng)值為一個平滑的曲線，且第1胎和11胎12胎為負(fù)效應(yīng)，而第4到第7胎的單體型效應(yīng)值較大。為便于遺傳評估，將

12、求出的單體型效應(yīng)、剩余微效多基因的EBV值進(jìn)行排序。由排序結(jié)果得知，1至12胎育種值之和排序同ABB單體型效應(yīng)值排序的順序是不一致的，單獨(dú)按照某個指標(biāo)篩選可能使優(yōu)秀的個體被錯誤的篩選掉了，本研究采用綜合排序結(jié)果充分考慮了顯著影響產(chǎn)仔數(shù)的單體型ABB的效應(yīng)和剩余微效多基因的育種值效應(yīng)，按照綜合育種值排序可以制定相對較合理的選種和選配方案。 4.單體型關(guān)聯(lián)分析軟件系統(tǒng)開發(fā)： 我們在提出的單體型動物模型和單體型隨機(jī)回歸模型的基

13、礎(chǔ)上，開發(fā)了界面友好，功能強(qiáng)大的單體型關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用軟件系統(tǒng)，獲得軟件著作權(quán)兩項(xiàng)，為近一步的推廣應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。單體型關(guān)聯(lián)分析軟件系統(tǒng)按照功能分成幾個模塊，各模塊均能獨(dú)立完成系統(tǒng)指定的任務(wù)，又能相互協(xié)調(diào)，完成模擬到統(tǒng)計(jì)分析等一系列的分析功能。其中包括基因型時(shí)間協(xié)變量等數(shù)據(jù)管理和預(yù)處理模塊，模擬表型數(shù)據(jù)產(chǎn)生模塊，單體型和標(biāo)簽SNP求解模塊，模型判斷選擇模塊，單體型動物模型統(tǒng)計(jì)分析模塊和單體型隨機(jī)回歸模型統(tǒng)計(jì)分析等模塊等。 綜上所述，