內容簡介
《基因定位與育種設計》建立在作者十多年科研和教學的基礎之上,《基因定位與育種設計》可分為四部分.第1章為第1部分,介紹遺傳研究群體.主要包括常見群體類型、基因型數據的初步整理和分析、基因效應和遺傳方差的定義和計算、單環境和多環境錶型觀測值的方差分析,以及基因型值和遺傳力的估計等內容.第2章為第二部分,介紹連鎖分析和遺傳圖譜構建.主要包括世代轉移矩陣、兩個座位上基因型的理論頻率、兩個基因座位間重組率的估算、作圖函數和遺傳圖譜構建算法等內容.第3~第7章為第三部分,介紹數量性狀基因的作圖原理和方法.主要包括單標記分析,簡單區間作圖,完備區間作圖,上位型互作及與環境互作的QTL作圖,選擇群體、自然群體和多親本群體的基因定位,以及QTL作圖中常見問題解析等內容.第8~第10章為第四部分,介紹育種中的模擬、預測和設計.主要包括育種過程的建模和模擬,育種方法的模擬比較和優化,綫性預測模型及其育種應用,以及利用遺傳研究結果開展育種設計等內容.前三部分可看作基因定位的內容,第四部分可看作育種設計的內容.每章之後,附有練習題.書後附有參考文獻、中英文名詞對照和索引.
內頁插圖
目錄
第1章 遺傳研究群體§1.1 遺傳研究的常見群體類型§1.1.1 雙親群體§1.1.2 多親群體§1.1.3 創建遺傳群體的若乾注意事項§1.2 基因型數據的初步整理和分析§1.2.1 基因型數據的獲取§1.2.2 基因頻率和基因型頻率§1.2.3 基因型頻率的適閤性檢驗§1.3 基因效應和遺傳方差§1.3.1 群體均值和錶型方差的計算§1.3.2 單基因座位上的加顯性遺傳模型§1.3.3 單基因座位上的遺傳方差§1.4 單環境錶型觀測值的方差分析§1.4.1 錶型值的綫性分解§1.4.2 錶型離差平方和的分解§1.4.3 水稻粒長性狀的單環境方差分析§1.5 多環境錶型觀測值的方差分析§1.5.1 錶型值的綫性分解§1.5.2 錶型離差平方和的分解§1.5.3 水稻粒長的多環境方差分析§1.6 基因型值和遺傳力的估計§1.6.1 單環境基因型值和遺傳力的估計§1.6.2 多環境基因型值和遺傳力的估計§1.6.3 異質誤差方差下基因型值的估計練習題
第2章 連鎖分析和遺傳圖譜構建§2.1 世代轉移矩陣§2.1.1 世代轉移矩陣的定義§2.1.2 迴交世代轉移矩陣§2.1.3 自交世代轉移矩陣§2.1.4 加倍單倍體世代轉移矩陣§2.1.5 連續自交的世代轉移矩陣§2.1.6 基因型理論頻率的矩陣錶示§2.2 兩個座位上各種基因型的理論頻率§2.2.1 10種基因型的理論頻率§2.2.2 永久群體中4種純閤基因型的理論頻率§2.2.3 兩個共顯性標記在暫時群體中的基因型理論頻率§2.2.4 一個共顯性和一個顯性標記在暫時群體中的基因型理論頻率§2.2.5 一個共顯性和一個隱性標記在暫時群體中的基因型理論頻率§2.2.6 兩個顯性標記在暫時群體中的基因型理論頻率§2.2.7 一個顯性和一個隱性標記在暫時群體中的基因型理論頻率§2.2.8 兩個隱性標記在暫時群體中的基因型理論頻率§2.3 兩個標記/基因座位間重組率的估算§2.3.1 DH群體中重組率的極大似然估計§2.3.2 重組率極大似然估計的一般形式§2.3.3 F2群體中一個共顯性座位和一個顯性座位間的重組率估計§2.3.4 Newton迭代算法中初始值的選取§2.3.5 F2群體中重組率估計的EM算法§2.3.6 奇異分離對重組率估計的影響§2.4 不同遺傳群體重組率估計的比較研究§2.4.1 不同遺傳群體中檢驗連鎖的LOD統計量§2.4.2 不同遺傳群體中重組率估計的準確度§2.4.3 不同遺傳群體檢測到顯著連鎖所需的樣本量§2.5 作圖函數和遺傳圖譜構建§2.5.1 遺傳乾涉和乾涉係數§2.5.2 作圖函數§2.5.3 標記分群算法§2.5.4 標記排序算法§2.6 隨機交配群體的連鎖分析§2.6.1 隨機交配與連鎖不平衡§2.6.2 基因型到配子的轉移矩陣§2.6.3 隨機交配若乾代的配子型和基因型頻率練習題
第3章 單標記分析和簡單區間作圖§3.1 單標記分析§3.1.1 單標記基因型均值的差異分析§3.1.2 兩種基因型群體中單標記分析的t檢驗§3.1.3 3種基因型群體中單標記分析的t檢驗§3.1.4 3種基因型群體中單標記方差分析§3.1.5 單標記分析的似然比測驗§3.1.6 單標記分析存在的問題§3.2 簡單區間作圖§3.2.1 區間標記型中QTL基因型的頻率§3.2.2 QTL基因型平均錶現的極大似然估計§3.2.3 QTL存在的檢驗§3.2.4 QTL遺傳效應和貢獻率的估計§3.2.5 區間作圖在一個DH和一個F2群體中的應用§3.2.6 簡單區間作圖中的幻影QTL現象§3.2.7 簡單區間作圖的其他問題§3.3 檢驗統計量LOD臨界值的選擇§3.3.1 顯著性水平和檢驗統計量的臨界值§3.3.2 不存在QTL的零假設條件下單個掃描位點LRT統計量的分布§3.3.3 單條染色體上最大LOD統計量分布的影響因素§3.3.4 全基因組有效檢驗次數與經驗LOD臨界值§3.3.5 排列檢驗與經驗LOD臨界值練習題
第4章 完備區間作圖方法§4.1 控製背景遺傳變異的重要性§4.2 DH群體完備區間作圖§4.2.1 單個QTL的加性遺傳模型§4.2.2 多個QTL的加性遺傳模型§4.2.3 定位加性QTL的一維掃描和假設檢驗§4.2.4 ICIM在一個大麥DH作圖群體中的應用§4.3 F2群體完備區間作圖§4.3.1 單QTL的加顯性遺傳模型§4.3.2 多QTL的加顯性遺傳模型§4.3.3 定位加顯性QTL的一維掃描和假設檢驗§4.3.4 ICIM在一個大豆F2作圖群體中的應用§4.4 假設檢驗的第二類錯誤與QTL檢測功效§4.4.1 第二類錯誤和假設檢驗的功效§4.4.2 第二類錯誤概率與適宜的樣本量§4.4.3 模擬試驗中QTL的分布和效應模型§4.4.4 QTL檢測功效和錯誤發現率的計算§4.5 完備區間與簡單區間兩種作圖方法的比較§4.5.1 簡單區間作圖的QTL檢測功效§4.5.2 完備區間作圖的QTL檢測功效§4.5.3 依標記區間的檢測功效§4.5.4 QTL作圖群體的大小§4.6 避免錶型對標記變量的過擬閤練習題
第5章 互作QTL作圖§5.1 DH群體中上位型互作QTL作圖§5.1.1 互作QTL作圖的綫性迴歸模型及其統計學性質§5.1.2 上位性QTL的二維區間作圖§5.1.3 連鎖和上位型互作存在時群體遺傳方差的計算§5.1.4 利用DH群體定位互作QTL的模擬研究§5.2 F2群體上位型互作QTL作圖§5.2.1 F2群體的上位型互作遺傳模型§5.2.2 F2群體的上位性QTL作圖§5.3 常見互作類型的遺傳分析和檢測功效§5.3.1 兩個互作座位間遺傳效應的計算§5.3.2 兩個基因座位間遺傳方差的分解§5.3.3 互作QTL檢測功效的模擬§5.3.4 互作QTL作圖應注意的一些問題§5.4 QTL與環境間的互作分析§5.4.1 加性QTL與環境的互作分析§5.4.2 加加上位性QTL與環境的互作分析§5.4.3 一個真實RIL群體的QTL和環境互作分析練習題
第6章 其他類型群體的基因定位§6.1 選擇基因型分析和混閤分離分析§6.1.1 選擇基因型分析的統計學原理§6.1.2 選擇基因型分析中檢驗QTL的LOD統計量§6.1.3 混閤分離分析§6.1.4 選擇基因型分析和混閤分離分析存在的問題§6.2 染色體片段置換係群體的QTL作圖§6.2.1 染色體片段置換係群體的特點§6.2.2 染色體片段置換係群體的QTL定位方法§6.2.3 水稻染色體片段置換係群體中粒長性狀的QTL作圖§6.3 多親本與一個共同親本雜交衍生遺傳群體的QTL作圖§6.3.1 廣義綫性迴歸和模型選擇§6.3.2 JICIM的參數估計和假設檢驗§6.3.3 一個擬南芥NAM群體中開花期性狀的QTL定位§6.4 自然群體的關聯分析方法§6.4.1 連鎖與連鎖不平衡§6.4.2 隨機交配與連鎖不平衡§6.4.3 群體結構與連鎖不平衡§6.4.4 連鎖分析和關聯分析兩種基因定位方法的比較§6.5 數量性狀基因的孟德爾化§6.5.1 重組近交傢係群體中粒寬QTL的初步定位§6.5.2 染色體片段置換係群體中粒寬QTL的驗證§6.5.3 一個穩定遺傳粒寬QTL的孟德爾化§6.5.4 一個穩定遺傳粒寬QTL的精細定位練習題
第7章 QTL作圖中的其他常見問題§7.1 QTL遺傳方差和貢獻率的計算§7.1.1 單個QTL的遺傳方差和貢獻率§7.1.2 連鎖QTL的遺傳方差和貢獻率§7.1.3 QTL貢獻率與QTL檢測功效的提高§7.2 復閤性狀的QTL作圖§7.2.1 復閤性狀及其在遺傳研究和育種中的應用§7.2.2 一個玉米RIL群體中構成性狀和復閤性狀的QTL作圖§7.2.3 復閤性狀的基因效應和遺傳方差§7.2.4 復閤性狀QTL作圖的功效分析§7.2.5 復閤性狀的遺傳力§7.3 加密標記對QTL檢測功效的影響§7.3.1 加密標記對單個QTL檢測的影響§7.3.2 加密標記對連鎖QTL檢測的影響§7.4 缺失標記的填補及缺失標記對QTL作圖的影響§7.4.1 缺失標記的填補§7.4.2 一個水稻F2群體中的株高QTL§7.4.3 缺失標記對QTL檢測功效的影響§7.5 奇異分離對遺傳研究的影響§7.5.1 一個水稻F2群體中的奇異分離標記§7.5.2 奇異分離在3種基因型群體中對QTL作圖的影響§7.5.3 奇異分離影響的距離§7.5.4 奇異分離在兩種基因型群體中對QTL作圖的影響§7.6 數量性狀錶型分布的非正態性§7.6.1 數量性狀的錶型模型與錶型分布§7.6.2 非正態錶型分布的QTL作圖練習題
第8章 育種過程的建模和模擬§8.1 植物育種模擬的重要性、原理和工具§8.1.1 育種模擬的重要性§8.1.2 育種模擬原理和工具§8.2 定義基因和環境係統及育種起始群體§8.2.1 基因和環境係統的一些基本信息§8.2.2 環境和性狀信息§8.2.3 基因信息§8.2.4 標記信息§8.2.5 上位型互作網絡信息§8.2.6 起始群體信息§8.3 在QuLine中定義育種方法§8.3.1 育種過程的詳細描述§8.3.2 育種模擬試驗的若乾基本信息§8.3.3 簡化修飾係譜育種方法的數字化定義§8.3.4 簡化選擇混閤育種方法的數字化定義§8.4 模擬試驗設計和結果分析§8.4.1 模擬試驗設計§8.4.2 模擬結果分析:不同育種策略的遺傳進度§8.4.3 模擬結果分析:成本與收益分析§8.4.4 育種模擬與科學化育種練習題
第9章 育種方法的模擬和比較§9.1 比較育種方法和利用基因信息選配親本§9.1.1 修飾係譜和選擇混閤兩種育種方法的模擬和比較§9.1.2 育種模擬在利用已知基因信息選配親本中的應用§9.2 迴交育種的模擬和比較§9.2.1 模擬試驗的基本信息§9.2.2 墨西哥國際玉米小麥改良中心小麥育種的親本材料§9.2.3 簡單迴交與選擇混閤育種策略的結閤§9.2.4 模擬試驗設計§9.2.5 模擬結果分析§9.2.6 迴交育種及簡單迴交育種策略的廣泛應用§9.3 加倍單倍體與小麥常規育種的模擬比較§9.3.1 基因和環境係統§9.3.2 兩種DH育種和常規育種方法§9.3.3 3種育種方法的年份和成本分析§9.3.4 DH和常規育種的遺傳進度§9.4 標記輔助育種的模擬和比較§9.4.1 目標基因型存在的最小群體§9.4.2 聚閤多個有利等位基因的群體遺傳學§9.4.3 育種親本和基因信息§9.4.4 復雜遺傳模型下預測選擇結果§9.4.5 頂交試驗中聚閤9個有利基因的最優策略§9.5 實現育種目標的成功概率估計§9.5.1 HarvestPlus挑戰計劃的育種目標§9.5.2 遺傳模型和育種親本材料§9.5.3 育種目標設置和育種策略模擬§9.5.4 不同育種策略間成功概率比較練習題
第10章 育種中的預測和設計§10.1 綫性模型及其參數估計§10.1.1 綫性迴歸模型§10.1.2 迴歸係數和誤差方差的估計§10.1.3 廣義綫性模型§10.1.4 最優綫性無偏估計和最優綫性無偏預測§10.1.5 混閤效應模型§10.2 育種值的預測§10.2.1 動物模型§10.2.2 配子模型§10.2.3 動物係譜共祖先係數的計算§10.2.4 植物自交係共祖先係數的計算§10.3 玉米雜交種錶現的預測§10.3.1 一個玉米雜交種衍生的遺傳研究群體§10.3.2 預測模型§10.3.3 預測模型的有效性和未測試雜交種的錶現預測§10.3.4 預測方法有效性與性狀遺傳結構的關係§10.4 遺傳研究到育種設計§10.4.1 研究育種目標性狀的基因或QTL§10.4.2 結閤育種目標設計目標基因型§10.4.3 達到目標基因型的途徑分析§10.4.4 全基因組選擇方法§10.4.5 遺傳研究與植物育種方法練習題參考文獻中英文名詞對照和索引圖版
前言/序言
基因定位與育種設計 “十二五”國傢重點圖書齣版規劃項目·生命科學前沿 圖書簡介 本書是一部立足於生命科學前沿,深度剖析基因定位與育種設計理論與實踐的專著。全書內容緊密圍繞當前生物育種領域的核心技術和發展趨勢,旨在為讀者構建一個係統、全麵、深入的知識體係,使其能夠理解並掌握利用基因信息指導作物和傢畜改良的關鍵路徑。本書不僅強調理論的高度,更注重實踐的可操作性,力求在科研工作者、育種專傢、研究生以及相關領域愛好者之間搭建一座堅實的知識橋梁。 第一篇:基因定位的理論基石與技術革新 本篇將深入淺齣地介紹基因定位的核心概念、發展曆程以及當前最前沿的技術手段。 第一章:基因組學的革命與育種的新時代 基因組學的起源與演進: 迴溯基因組學研究從DNA雙螺鏇結構的發現到全基因組測序技術的突破,重點闡述基因組學研究如何從宏觀到微觀,為理解生命本質提供瞭前所未有的視角。 高通量測序技術(NGS)的顛覆性影響: 詳細介紹新一代測序技術的原理、優勢及其在基因組學研究中的應用,例如如何實現快速、低成本的基因組測序,從而極大地推動瞭基因組信息的積纍。 基因組學與生物育種的融閤: 探討基因組學信息如何從根本上改變傳統的育種模式,從依賴錶型選擇轉嚮分子標記輔助選擇,再到基因組選擇,實現育種效率的飛躍。 “十二五”期間生物育種的戰略地位: 結閤國傢“十二五”規劃中對生物育種産業的戰略部署,闡述基因組學研究在保障國傢糧食安全、提升畜牧業生産效率、發展綠色農業中的關鍵作用。 第二章:基因定位的理論框架與方法學 遺傳學基本原理迴顧: 簡要迴顧孟德爾遺傳定律、連鎖與重組等基本遺傳學概念,為理解基因定位奠定基礎。 數量性狀基因定位(QTL Mapping)原理: 詳細闡述QTL定位的基本原理,包括遺傳群體(RILs, NILs, DHs等)的構建、分子標記的選擇與檢測、統計學模型的應用(如單點掃描、區間掃描、復閤區間掃描、多環境分析等)。 全基因組關聯分析(GWAS)的興起與發展: 介紹GWAS的原理,即利用大規模的單核苷酸多態性(SNPs)數據,通過統計學方法在全基因組範圍內尋找與特定性狀顯著相關的位點。重點討論GWAS的優勢(無需構建係譜群體)、挑戰(群體結構、連鎖不平衡等)及其在大規模群體中的應用。 其他基因定位方法: 簡述圖譜定位、連鎖分析等經典方法,以及結閤錶觀遺傳學、代謝組學等信息進行基因定位的最新進展。 第三章:現代基因定位技術及其應用 分子標記技術: 詳細介紹各類分子標記,如SSR、SNP、InDel等,闡述其原理、優缺點及在基因定位中的選擇策略。重點介紹SNP芯片技術在大規模基因分型中的應用。 高密度遺傳圖譜的構建: 介紹如何利用高密度SNP標記構建高分辨率的遺傳圖譜,以及圖譜的質量對基因定位精度的影響。 全基因組選擇(Genomic Selection, GS): 闡述GS的理論基礎,即利用全基因組的標記信息來預測個體的育種值,從而實現對優良個體的早期、高效篩選,尤其適用於對復雜性狀或在早期階段難以精確測量的性狀。 基因編輯技術與基因功能驗證: 介紹CRISPR/Cas9等基因編輯技術如何與基因定位相結閤,實現對目標基因的精確修飾和功能驗證,加速育種進程。 實例分析: 結閤具體作物(如水稻、小麥、玉米)和傢畜(如豬、牛、雞)的基因定位案例,展示不同定位方法的應用效果和取得的突破。 第二篇:育種設計的戰略規劃與實踐 本篇將聚焦於如何將基因定位的成果轉化為實際的育種策略和方案,實現高效、精準的生物育種。 第四章:分子標記輔助育種(MAS)的設計與實施 MAS的原理與優勢: 解釋MAS如何利用已定位的與目標性狀緊密關聯的分子標記,在早期階段對種子或幼苗進行篩選,從而提高育種效率,縮短育種周期。 MAS的設計流程: 從性狀的遺傳分析、目標基因的定位、標記的開發與驗證,到MAS流程的設計(如苗期選擇、親本選擇等),進行詳細的步驟解析。 MAS在不同育種目標中的應用: 討論MAS在抗病育種、産量育種、品質改良、抗逆性狀等方麵的具體應用策略。 MAS的挑戰與優化: 分析MAS在實際應用中可能遇到的問題,如標記的連鎖不平衡、性狀的遺傳基礎復雜性等,並提齣優化方案。 第五章:基因組選擇(GS)的設計與優化 GS的理論模型: 深入講解GS的統計學模型,如BLUP(Best Linear Unbiased Prediction)等,以及它們在預測個體育種值中的作用。 GS群體構建與管理: 討論如何構建和管理高質量的訓練群體(training population)和預測群體(prediction population),以及群體結構對GS效果的影響。 標記信息在GS中的作用: 分析不同類型和密度的標記信息對GS準確性的影響,以及標記選擇策略。 GS在商業育種中的應用: 闡述GS如何被集成到實際的育種項目中,以加速育種進程,提高育種效益,並討論GS與其他育種技術的結閤。 第六章:基因組輔助的精準育種策略 基因組育種的演進: 從MAS到GS,再到更高級的基因組輔助育種策略,梳理其發展脈絡。 利用基因組信息進行新品種(係)的創製: 探討如何利用GWAS、GS等技術,結閤基因編輯、閤成生物學等前沿技術,設計和創造具有特定優良基因組閤的新品種。 目標性狀的基因組設計: 針對特定目標性狀(如産量、抗性、營養價值等),如何基於已有的基因組信息和通路知識,設計育種方嚮和目標。 育種軟件與數據庫的應用: 介紹目前常用的育種信息管理係統、統計分析軟件以及基因組數據庫,它們在育種設計和數據分析中的重要作用。 第七章:育種設計中的倫理、法規與社會影響 轉基因技術與基因編輯技術的倫理考量: 探討在育種過程中應用這些技術可能引發的倫理爭議,以及如何進行負責任的研發。 品種保護與知識産權: 分析新品種權、專利等在生物育種領域的法律保護問題。 公眾認知與接受度: 討論如何加強公眾對現代生物育種技術的科學普及,消除誤解,促進公眾的理解和接受。 生物安全與環境影響評估: 強調新品種在推廣應用前,必須經過嚴格的生物安全評估和環境影響評估,確保其安全可靠。 “十二五”時期生物育種的國際閤作與競爭: 探討中國在生物育種領域的國際地位,以及如何在全球閤作與競爭中發展自身。 第八章:展望未來:基因組學驅動的生物育種新藍圖 單細胞基因組學與個體化育種: 展望單細胞基因組學技術在育種中的潛在應用,實現對個體基因組的精確分析,為更精細的育種策略提供可能。 錶觀遺傳學與育種: 探討錶觀遺傳修飾對性狀錶達的影響,以及如何將其納入育種設計,實現更穩定、更持久的遺傳改良。 閤成生物學與精準設計: 展望閤成生物學如何與基因組學相結閤,實現對生物體功能的精準設計和構建,為育種開闢全新的途徑。 大數據與人工智能在育種中的應用: 預測大數據分析和人工智能技術將如何進一步優化育種決策,提高育種效率,降低育種成本。 可持續農業與綠色育種: 強調未來育種將更加注重對環境友好的特性,如資源高效利用、抗逆性增強、減少農藥化肥使用等,以實現農業的可持續發展。 本書的撰寫力求嚴謹、科學,語言通俗易懂,圖文並茂,旨在成為生物育種領域一部重要的參考著作。通過對基因定位和育種設計的深入闡述,本書希望能夠激勵和賦能更多的研究者和從業者,共同推動中國乃至全球生物育種事業邁嚮新的輝煌。