基于遗传标记的亲缘关系估测方法及遗传参数估测软件研制

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在实际情况下存在动物谱系缺失或诸如野生群体根本没有系谱的情况,但亲缘关系对于动物遗传改良又必不可少,所以利用分子标记重构动物之间的亲缘关系成为解决这一实际需求的关键。本研究利用分子标记的同源相同(Identical by Descent,IBD)特性,通过对一个随机交配的大群体中任意两个个体在某个标记位点四个等位基因的比较,同时考虑样本含量、标记位点数目、等位基因数目及基因频率等因素,建立了估测群体中任意两个个体之间的亲缘关系的方法(记为Liu模型)。用蒙特卡罗模拟法(Monte Carlo Simulation,)对Liu模型进行比较研究。设定理论群体,样本含量(Sample Size,SS)、标记位点(Number of Loci,NL)、等位基因数目(Number of Alleles per Locus,NA)等三个指标均为10,模拟四种群体分别是非亲属(Nonrelatives,NR)、亲子(Parent Offspring,PO)、全同胞(Full Sibs,FS)和半同胞(Half Sibs,HS)群体来研究Liu模型的估测效果。计算结果如下:不相关群体的平均相关度为0.0654,方差为0.0043;亲子群体的平均相关度为0.5464,方差为0.0043;全同胞的平均相关度为0.5039,方差为0.0017;半同胞群体的平均相关度为0.2873,方差为0.0064。结果表明:在四种特定的亲缘关系下,Liu模型都能够较准确的估测个体之间的亲缘关系,其中以亲子群体和半同胞群体的估测效果最佳。分别改变样本含量、标记位点和等位基因数目三个因素,研究Liu模型在四种群体下的估测效果,结果表明Liu模型在三种因素改变的条件下,估测结果都比较稳定;用同样的数据集分别比较了Liu模型与LL模型、QG模型、R模型、LR模型、W模型在四种模拟群体下的估测效果,结果表明:从总体上而言,Liu模型较其它模型能更好的对相关度进行估测,是目前最好的估测模型。同时,集成开发了基于VB的软件系统,是一个较好的、人性化的、高扩展性的估测遗传参数的软件。主要功能包括采用单个或多个模型估测随机大群体中任意两个个体之间的相关度以和用蒙特卡罗模拟法模拟、计算、比较各个模型的估测效果。
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