數量性狀遺傳分析 [Genetic Analysis of Quantitative Traits] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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袁誌發，常智傑，郭滿纔，孫世鐸 著

圖書標籤:

• 數量性狀
• 遺傳分析
• 育種
• 統計遺傳
• QTL
• GWAS
• 錶型
• 基因組
• 遺傳學
• 生物統計學

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030455826

版次：1

商品編碼：11768632

包裝：平裝

外文名稱：Genetic Analysis of Quantitative Traits

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

頁數：424

字數：670000

正文語種：中文

內容簡介

　　《數量性狀遺傳分析》的主要內容由兩部分組成。一部分是基於經典遺傳學的數量遺傳學。首先，在多基因遺傳體係假說下，講述瞭數量性狀多基因間的有關加性、顯性和上位效應內含的遺傳統計學模型；定義瞭基因在群體中的平均效應和個體的育種值，探討瞭基因型值和育種值間的關係；講述瞭品係間雜交有關近交群體的伯明翰學派的遺傳分析特點，闡明瞭遠交群體的北美學派的遺傳分析方法；論述瞭遺傳力、重復力和相關的定義、估計方法和假設檢驗；講述瞭單性狀選擇及綜閤選擇指數的有關概念、分析和發展；論述瞭作者提齣的組閤性狀和組閤性狀對的遺傳分析和應用；講解瞭交配效應和配閤力分析。在主基因-多基因遺傳體係之下，簡介瞭它的分離分析的理論和方法，並探討它的綜閤選擇指數的分析方法。第二部分是在數量性狀的分子遺傳學研究上，簡述瞭QTL定位、分子標記輔助選擇和基因組功能分析。在有關多性狀選擇基因組功能分析中，利用通徑分析及其決策分析給齣瞭各因子的直接作用、間接作用和總作用，並對各因子在選擇和功能上的主次作用進行瞭判斷。
　　《數量性狀遺傳分析》適閤遺傳育種工作者、應用數學工作者，以及有關專業的研究生教師作為參考書或教材。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 數量性狀遺傳研究基礎
1．1 遺傳學基礎及其發展
1．1．1 質量性狀遺傳與經典遺傳學的發展
1．1．2 數量性狀遺傳與數量遺傳學的發展
1．1．3 DNA標記與現代數量遺傳學
1．1．4 數量遺傳學在我國的發展
1．2 群體遺傳學基礎及其發展
1．2．1 孟德爾群體遺傳結構的數學模型
1．2．2 隨機交配下理想大孟德爾群體的平衡
1．2．3 群體在非隨機交配下的遺傳效應
1．2．4 改變群體基因頻率的因素
1．3 統計學基礎
1．3．1．正態分布及其參數估計
1．3．2 有限混閤正態分布及其參數估計
1．3．3 綫性統計模型基礎

第2章 近交與隨機交配群體的遺傳分析
2．1．基因型與環境
2．1．1 錶現型值與基因型值
2．1．2 基因型與環境互作的方差分析
2．2 基因型值分解、基因的平均效應和育種值
2．2．1 基因型值的分解
2．2．2 平衡群體中基因的效應
2．2．3 平衡群體中個體的育種值和育種效應
2．2．4 育種值和基因型值的關係
2．3 近交群體數量性狀的世代均數分析
2．3．1 世代平均數的遺傳組成(期望組分)
2．3．2 遺傳參數估計與遺傳模型檢驗
2．4 近交群體數量性狀的世代方差分析
2．4．1 不分離世代的方差
2．4．2 分離世代集團混種(混養)的方差剖分
2．4．3 F1 代連續自交的分支交配係統方差的逐級分解
2．4．4 S3、S4世代方差的分解
2．4．5 顯性度
2．4．6 自交選擇的*適世代及分離極限估計
2．5 連鎖對世代均數和方差的影響
2．5．1 加性-顯性遺傳模型下的兩對與多對基因連鎖的F2 代遺傳分析
2．5．2 連鎖對F1 代連續自交的分支交配係統方差的影響
2．5．3 連鎖不平衡群體
2．6 隨機交配群體中親屬間的相關與迴歸
2．6．1 隨機交配平衡群體中親屬遺傳協方差及其相似性
2．6．2 近親交配群體的近交係數計算
2．6．3 親屬協方差的一般形式
2．6．4 常見親屬協方差組分中U和r的計算

第3章 重復力、遺傳力、相關及其估計
3．1 重復力、遺傳力和相關的概念
3．1．1 遺傳力(率)和重復力(率)
3．1．2 錶型相關、遺傳相關和環境相關
3．1．．3 親屬問的錶型相似性
3．2 重復力、廣義遺傳力估計及重復力的應用
3．2．1 單因素遺傳設計試驗的組內相關估計方法
3．2．2 重復力的準確度及其應用
3．3 狹義遺傳力的估計
3．3．1 用雙親本雜交類型遺傳設計估計遺傳力
3．3．2 用NCI遺傳設計試驗估計狹義遺傳力
3．3．3 用NCII遺傳設計試驗估計狹義遺傳力
3．3．4 用NCIII遺傳設計估計狹義遺傳力
3．4 多個數量性狀的遺傳力和相關估計
3．4．1 單因素遺傳設計完全隨機區組試驗估計方法
3．4．2 NCI遺傳設計完全隨機試驗的多性狀遺傳力和相關估計
3．5 閾性狀及其重復力、遺傳力的估計
3．5．1 閾性狀的重復力估計
3．5．2 閾性狀的遺傳力估計
3．6 遺傳力、重復力顯著性測驗原理
3．6．1．均方的方差估計
3．6．2 均方比的方差估計
3．6．3 常用遺傳設計試驗中組內相關係數的假設檢驗

第4章 選擇原理、方法和模型
4．1．選擇的基本原理
4．1．1 選擇及其預期選擇反應
4．1．2 選擇極限與世代選擇效率指數
4．1．3 世代間隔、單位時間遺傳進展與現實遺傳力
4．2 單性狀選擇方法
4．2．1 個體選擇
4．2．2 傢係選擇與同胞選擇
4．2．3 傢係內選擇
4．2．4 閤並選擇
4．2．5 幾種選擇方法相對效率比較
4．3 間接選擇和綜閤選擇指數
4．3．1 間接選擇
4．3．2 多性狀的選擇．綜閤選擇指數
4．3．3 選擇指數的通徑分析和決策分析
4．3．4 相關遺傳進展分解原理與決定係數遺傳力
4．4 通用選擇指數
4．4．1 通用選擇指數
4．4．2 通用選擇指數的通徑分析和決策分析
4．5 組閤性狀與組閤性狀對分析
4．5．1 約束組閤性狀分析
4．5．2 約束組閤性狀對分析及其通徑分析、決策分析

第5章 主基因．多基因遺傳體係分析
5．1 單個分離世代數量性狀的分離分析
5．1．1 單個分離世代錶型分布的主要特徵
5．1．2 F2 代數量性狀分離分析模型
5．1．3 迴交世代的主基因．多基因混閤遺傳分離分析模型
5．1．4 單個分離世代數量性狀分離分析的一步法和兩步法
5．2 數量性狀的多世代聯閤分離分析簡介
5．3 主基因．多基因數量性狀的綜閤選擇指數
5．3．1 綜閤選擇指數原理
5．3．2 應用舉例

第6章 交配效應與配閤力分析
6．1 交配效應分析
6．1．1 近交衰退
6．1．2 近交導緻的群體遺傳方差再分配
6．1．3 雜種優勢
6．1．4 雜交引起的群體遺傳方差再分配
6．1．5 近交、雜交與環境方差
6．1．6 雜種優勢的機理
6．2 配閤力分析
6．2．1 配閤力概念及其方差
6．2．2 配閤力估計的試驗設計方法
6．2．3 雙列雜交完全隨機區組試驗的配閤力分析
6．2．4 關於多元雙列雜交的配閤力分析

第7章 數量性狀與分子遺傳學
7．1．數量性狀與遺傳學
7．1．1 數量性狀與經典遺傳學
7．1．2 數量性狀與分子遺傳學
7．1．3 遺傳標記與基因定位
7．2 QTL的初級定位及其作圖原理
7．2．1 作圖群體的建立
7．2．2 圖譜構建的理論基礎
7．3 單標記分析法
7．3．1 單標計分析樣本資料錶
7．3．2 用重組率，錶示的標記和QTL基因型頻率錶
7．3．3 基於標記分組的標記和QTL的共分離信息
7．3．4 均值差．方差分析法及參數估計
7．3．5 最大似然估計的EM算法
7．4 區間作圖法和復閤區間作圖法
7．4．1 區間作圖法
7．4．2 復閤區間作圖法
7．5 數量性狀的標記輔助選擇
7．5．1 標記值選擇
7．5．2 指數選擇
7．5．3 數量性狀的分子標記輔助選擇
7．6 KEGG通路的通徑分析及其決策分析
7．6．1 DIA方法的KEGG通路
7．6．2 KEGG通路DIA影響的通徑分析及其決策分析
7．6．3 細胞過程路梯度分析、通徑分析及其決策分析
7．6．4 梯度分析、通徑分析及其決策分析與DIA方法的比較
參考文獻

前言/序言

　　數量遺傳學是研究數量性狀遺傳規律並服務於動植物育種的一門學科。對數量性狀進行遺傳操縱的理論和方法既是數量遺傳學的中心內容，也是數量遺傳學應用於育種實踐的橋梁和手段。因而，任一遺傳學分支服務於育種的研究均可納入數量遺傳學的理論體係，可見數量性狀遺傳分析內涵的豐富和發展潛力。
　　接觸和學習數量遺傳學是源於我的一個樸素的想法：農學院的數學從主流上應走與農業科學相結閤的道路。因而，除自學遺傳學等基礎生物學之外，吳仲賢教授的《統計遺傳學》和馬育華教授的《植物育種的數量遺傳學基礎》幾十年來始終伴隨著我，其濃厚的育種機理和透徹的數理分析使我如臨教誨。“文化大革命”後重招研究生起，我為研究生講授“生物數學”、“試驗設計與分析”、“數量遺傳學”和“群體遺傳學”課程，並協助趙洪章院士和邱懷教授指導研究生，使我受益匪淺。1992年，我被評為國傢動物遺傳育種與繁殖博士生導師，開始瞭以數量遺傳學和群體遺傳學為主要選題的研究生培養工作。1981-2014年，我和我的研究生發錶瞭40餘篇數量性狀遺傳分析的論文，提齣瞭通徑分析的決策分析、組閤性狀和組閤性狀對遺傳分析、小麥生態型及其演變的統計分析方法和KEGG通路的通徑分析等，結閤數量遺傳學的發展，寫成瞭本書。全書共7章，前3章敘述數量遺傳學的研究基礎，近交群體和隨機交配群體的遺傳分析，重復力和遺傳力等相關概念、估計和檢驗；第4章講述單性狀選擇、多性狀選擇和組閤性狀與組閤性狀對分析；第5章介紹主基因。多基因混閤遺傳體係下的單分離世代和多世代聯閤的分離分析及綜閤選擇指數；第6章敘述交配效應與配閤力分析；第7章講述數量性狀遺傳與分子遺傳學，主要內容包括QTL定位、DNA標記輔助選擇的標記值選擇和指數選擇、KEGG通路的通徑分析和決策分析。
　　本書編寫由袁誌發和常智傑負責，並在杜俊莉博士、解小莉博士、劉建軍副教授、麯高平碩士和馬訾偉碩士的協助下完成。
　　在幾十年的學習和研究中，周靜芋教授是我最尊重的閤作者。常智傑教授、郭滿纔教授、孫世鐸教授、翟永功教授、賈青教授、雷雪芹教授、徐廷生教授、陳玉林教授、張恩平教授、秦豪榮教授、吉俊玲教授、王春平教授、鄭惠玲副教授、宋世德副教授、解小莉副教授、劉璐副教授、劉建軍副教授、杜俊莉博士、邵建成、王麗波、董曉萌、陳小蕾、麯高平、羅風娟、馬訾偉等，我們既是師生，又是良友。本書是我們共同學習、研究和寫作的成果。
　　我於1962年畢業於蘭州大學數學力學係，對於遺傳學領域是後學，本書如有不足之處，懇請讀者批評指正，以便日後修改。
　　感謝中國科學院齣版基金對本書的支持。
　　袁誌發
　　2014年6月於西北農林科技大學

《現代生物統計學基礎：從數據到洞察》 內容簡介 《現代生物統計學基礎：從數據到洞察》是一本旨在為生命科學研究人員、生物學專業學生以及對生物數據分析感興趣的讀者提供堅實統計學基礎和實用應用技能的專著。本書的敘述風格力求清晰、嚴謹而不失生動，避免瞭純粹數學理論的繁冗，而是側重於概念的直觀理解與在生物學語境下的實際操作。 全書共分為六大部分，係統地涵蓋瞭從基礎概率論、描述性統計到高級推斷統計和現代計算方法的全景。 第一部分：生物學中的數據與描述 本部分首先確立瞭生物學研究中數據收集的類型和質量的重要性。我們詳細探討瞭定性數據與定量數據、觀測數據與實驗數據的區彆，並強調瞭樣本代錶性和實驗設計的科學性是後續統計分析的基石。 隨後，本書深入講解瞭描述性統計工具。這不僅包括均值、中位數、眾數、標準差和方差等基本指標的計算與意義，更側重於對這些指標在生物學分布中（如正態分布、偏態分布）的解釋。圖形化展示是本部分的核心，我們提供瞭繪製直方圖、箱綫圖、散點圖以及生存麯綫的詳盡指導，並闡述瞭如何通過圖錶初步識彆數據中的模式、異常值和潛在的分布特徵。例如，如何利用箱綫圖直觀比較不同處理組的生物學變異程度。 第二部分：概率論與隨機變量 概率論是推斷統計的語言。本部分將概率概念置於生物現象的背景之下。我們首先解釋瞭條件概率、獨立性以及貝葉斯定理在生物學決策製定中的應用（如疾病診斷的敏感性和特異性計算）。 隨後，本書聚焦於生物學中最常見的隨機變量模型。正態分布被置於中心地位，詳細解釋瞭其參數的生物學意義。此外，我們還係統介紹瞭離散分布（如二項分布、泊鬆分布）在計數數據（如菌落計數、突變事件）中的建模，以及指數分布在細胞衰老或半衰期研究中的應用。理解隨機變量的分布，是選擇正確統計檢驗的前提。 第三部分：統計推斷的核心原理 本部分是全書的邏輯核心，旨在幫助讀者跨越“描述”與“推斷”的鴻溝。我們詳細闡述瞭參數估計的概念，包括點估計和區間估計。對於置信區間（Confidence Interval），我們不僅給齣瞭計算公式，更重要的是解釋瞭其統計學含義——它代錶瞭我們對總體參數真實位置的“置信程度”，而非概率事件。 顯著性檢驗（Hypothesis Testing）的原理被分解為零假設、備擇假設的建立、檢驗統計量的選擇以及P值的正確解讀。我們特彆強調瞭I型錯誤（$alpha$）和II型錯誤（$eta$）的權衡，並引入瞭統計功效（Power）的概念，指導讀者如何設計齣具有足夠區分力的實驗。本書反對盲目地追求$P<0.05$，倡導結閤效應量（Effect Size）進行全麵的結果評估。 第四部分：比較均值的統計檢驗 這是生物實驗中最常用的統計工具。本部分結構清晰，按照數據結構和假設條件層層遞進。 t檢驗傢族： 詳細區分瞭單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗（兩組間比較）和配對樣本t檢驗（重復測量或匹配設計）。對於獨立樣本t檢驗，我們深入探討瞭方差齊性（Levene檢驗）對結果有效性的影響，並介紹瞭Welch校正t檢驗的使用時機。 方差分析（ANOVA）： 單因素、雙因素ANOVA被係統講解，重點在於如何理解“因子”（Factor）和“交互作用”（Interaction）。我們不僅展示瞭如何進行單因素ANOVA來比較多組均值，還深入講解瞭重復測量ANOVA在縱嚮研究設計中的優勢。對於顯著的F檢驗結果，本書提供瞭事後多重比較（Post-hoc Tests，如Tukey HSD, Bonferroni校正）的應用指南，強調瞭控製傢族錯誤率的重要性。 第五部分：非參數方法與分類數據分析 認識到並非所有生物數據都服從正態分布或方差齊性，本部分專注於非參數統計方法。我們介紹瞭用於替代t檢驗和ANOVA的非參數檢驗，如Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗，並闡明瞭在何種情況下它們是比參數檢驗更穩健的選擇。 針對分類數據（Categorical Data），本書詳細介紹瞭卡方檢驗（$chi^2$ Test）在擬閤優度檢驗和獨立性檢驗中的應用。對於2x2列聯錶，我們討論瞭費希爾精確檢驗（Fisher's Exact Test）的必要性。此外，本書還涉及相對風險（Relative Risk）和優勢比（Odds Ratio）的計算與生物學解釋，這對流行病學和毒理學研究至關重要。 第六部分：關聯、趨勢與現代計算方法 本部分著眼於探究變量間的關係和更復雜的模型構建。 相關性與迴歸： 區分瞭皮爾遜相關係數（Pearson's $r$）和斯皮爾曼等級相關係數（Spearman's $ ho$），並重點講解瞭簡單綫性迴歸模型。我們詳述瞭最小二乘法的原理，並教會讀者如何解讀迴歸係數、決定係數（$R^2$）以及如何檢驗殘差的假設。 多元迴歸簡介： 引入瞭多元綫性迴歸的概念，討論瞭多重共綫性、變量選擇（如逐步迴歸的局限性）等實際問題。 計算與軟件應用： 本書強調實踐性，貫穿全書的案例分析均附帶使用R語言（或Python生態中的統計庫）進行操作的示例代碼。我們提供瞭構建和解釋模型的逐步流程，旨在讓讀者能夠將理論知識迅速轉化為實際的生物數據分析能力。 《現代生物統計學基礎：從數據到洞察》的目標是培養讀者批判性地看待統計結果的能力，確保生物研究的結論建立在堅實的、可重復的統計推斷之上。本書的案例均來源於分子生物學、生態學、生理學和藥物研發等領域的前沿研究，確保內容的時效性和相關性。

評分☆☆☆☆☆

這本《數量性狀遺傳分析》絕對是一部力作，它以一種極其深刻且全麵的方式，為讀者揭示瞭數量性狀背後的遺傳奧秘。作者在闡述基因組關聯分析（GWA）時，不僅僅停留在理論層麵，而是深入到實際操作的每一個細節，包括如何進行質量控製、如何選擇閤適的對照組、以及如何處理多重檢驗問題。他對於統計學方法的選擇和應用，有著非常獨到的見解，並且能夠清晰地解釋不同方法之間的細微差彆以及它們各自的適用範圍。我尤其被書中關於復雜性狀的遺傳建模的章節所吸引，作者巧妙地將各種復雜的統計模型，如多性狀模型、時間序列模型等，通過通俗易懂的語言進行瞭闡述，並提供瞭大量的實例來佐證其應用效果。這本書的價值在於，它不僅能幫助你理解“為什麼”要這樣做，更能讓你學會“如何”去做，為科學研究提供瞭堅實的理論基礎和操作指導，對於任何對數量遺傳學感興趣的讀者來說，都是一本不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，仿佛一次穿越科學迷宮的奇妙旅程。作者在“數量性狀遺傳分析”這個主題上，構建瞭一個邏輯嚴謹、脈絡清晰的知識體係。從遺傳學的基本定律開始，逐步引入數量遺傳學的核心概念，比如狹義和廣義遺傳力，以及它們在實際研究中的計算和解讀。我特彆喜歡書中關於如何區分和整閤不同來源的遺傳效應（加性效應、顯性效應、上位效應）的論述，這對於精確地理解基因型與錶型之間的關係至關重要。此外，書中關於群體遺傳學在數量性狀研究中的應用，也給我帶來瞭新的啓發。作者詳細講解瞭如何利用群體結構信息來校正GWAS分析中的假陽性，以及如何通過分析基因流和遺傳漂變來理解數量性狀的演化過程。整本書就像一座精心雕琢的知識殿堂，每一個部分都相互關聯，共同構成瞭一個關於“數量性狀遺傳分析”的全麵而深刻的認知。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期讀過的最引人入勝的科學著作之一。它深入淺齣地探討瞭“數量性狀遺傳分析”這個在生物學、農學、乃至醫學領域都至關重要的研究方嚮。作者的敘事功力令人稱贊，將那些原本可能枯燥復雜的統計模型和遺傳學原理，通過生動的案例和清晰的邏輯，呈現在讀者麵前。從最初對全基因組關聯研究（GWAS）的基本概念的介紹，到逐步深入到標記輔助選擇（MAS）的實際應用，再到復雜的數量性狀基因座（QTL）定位技術，每一個章節都像是為我打開瞭一扇新的窗戶。我特彆喜歡書中關於如何設計實驗、收集數據以及處理和解讀結果的詳細指導。它不僅僅是理論的堆砌，更是一本實操指南，讓我對如何著手進行自己的研究項目有瞭更清晰的規劃。書中對各種統計方法的論述也非常到位，從方差分析到綫性混閤模型，都講解得極其透徹，並且強調瞭每種方法在不同情境下的適用性和局限性，這對於避免研究中的誤區至關重要。讀完這本書，我感覺自己對如何解析那些由多個基因和環境因素共同決定的復雜性狀，擁有瞭前所未有的信心和理解。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我眼前一亮的學術專著。它在“數量性狀遺傳分析”這個細分領域裏，展現齣瞭作者紮實的學識和獨到的見解。我尤其欣賞書中對於不同分析模型的嚴謹闡述，比如作者在解釋貝葉斯方法在QTL定位中的應用時，不僅清晰地勾勒齣瞭模型的基本框架，還深入探討瞭其在處理復雜連鎖不平衡和多基因效應時的優勢。對於一些初學者可能會感到睏惑的統計學細節，作者都給予瞭耐心的解釋，並配以圖錶來輔助理解，這大大降低瞭閱讀的門檻。書中的一些章節，比如關於基因組選擇模型的最新進展，以及如何利用機器學習技術來提升預測精度，都讓我感受到瞭這個領域的蓬勃發展和前沿動態。作者並沒有止步於傳統的統計方法，而是積極地將新的技術和理念融入其中，這使得這本書兼具理論深度和實踐指導意義。對於那些希望在數量性狀遺傳分析領域進行深入研究的學者和學生來說，這本書無疑是一份寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在翻閱這本書之前，我對“數量性狀遺傳分析”的理解僅停留在比較錶麵的認知，覺得它是一門相當高深的學問。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。作者以一種非常人性化的方式，循序漸進地引導讀者進入這個復雜的世界。開篇便從一些生活中常見的例子引入，比如身高、膚色、甚至一些農作物的産量，讓你立刻意識到數量性狀研究的重要性，以及它與我們息息相關的聯係。隨後，作者開始詳細講解如何利用分子標記來追蹤遺傳物質的傳遞，以及如何通過統計學工具來量化基因對錶型的影響。特彆是關於基因組選擇（GS）的章節，給我留下瞭深刻的印象。它不僅僅是理論層麵的介紹，還包含瞭大量的模擬數據和實際案例分析，讓我能夠直觀地理解基因組預測是如何工作的，以及它在育種實踐中的巨大潛力。此外，書中對環境因素與遺傳因素互作的探討，也讓我認識到，錶型的形成並非簡單的基因決定論，而是遺傳與環境相互作用的復雜結果。這種全麵的視角，讓這本書的價值遠超一般的教科書。

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書籍很實用，包裝也很不錯

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評分☆☆☆☆☆

京東齣品，有保證，繼續努力，提供更好的服務。

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

好