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针对动物遗传设计群体的特征，本研究利用线性混合模型（Linear Mixed Model，LMM）来描述数量性状位点（Quantitative Trait Loci，QTL）与基于多个家系系谱信息的微效多基因对数量性状的遗传决定作用。为了求解这个主效应数目远远大于群体大小的混合模型，首先忽略模型中的微效多基因，采用LASSO压缩技术快速估计QTL的非零主效应；然后将这些非零的主效应作为混合模型的固定效应，采用约束极大似然法（Restricted maximum likelihood，REML）求解这个线性混合模型；最后根据非零主效应的显著性推断QTL。这种基因定位方法被称为LASSO-LMM法。根据动物生长性状在遗传育种实践中两种常见的度量方式：绝对生长和相对生长，这种基因定位分析方法在动物生长性状遗传结构的解析中得到了充分的模拟证明和有效的实践验证。 一方面，对于绝对生长的定位分析，LASSO-LMM方法不仅很好地继承了单独 LASSO法的极高计算效率的优势，而且还具有比单独LMM法更好的遗传参数估计稳健性。模拟和实际数据分析结果表明，相比于单独LASSO法和单独LMM法，LASSO-LMM法在QTL遗传参数估计和统计效力上总体表现出更高的估计精确度和检测效率。另一方面，对于相对生长的定位分析，代替简单的异速生长模型，联合异速生长模型被用来同时考虑多个体成分相对体重的异速生长。将联合异速生长模型镶嵌到定位体重绝对生长混合模型的各个遗传效应中，构建用来定位多个体成分或组织器官异速生长位点的随机回归模型，采用LASSO-LMM法统计推断模型的参数，从而高效率地检测相关QTL。该定位分析方法的可靠性和有效性也由计算机模拟和实际数据分析所证实。 我们将所提出的基因定位分析方法应用于两个 F2肉鸡品系（BROILER-LEGHORN和BROILER-FAYOUMI）遗传设计群体生长和代谢性状的基因定位。两个连锁图谱的标记密度（平均标记距离）都在20cM以内，分析性状包括体重性状、8个体成分性状和9个代谢性状，这些性状的绝对生长一共检测到了180个 QTLs，其中BROILER-LEGHORN数据集的体重代谢性状检测到的QTL最多，有18个。通过对体成分性状相对体重异速生长的定位，鉴定了32个QTLs；对代谢性状相对体重异速生长的定位，鉴定了30个QTLs。此外，没有发现同时控制相同性状绝对生长和相对生长的QTL。这些调节体成分和代谢性状异速生长的QTLs可用于遗传改良肉鸡肉质性状的标记辅助选择中，为进一步证实和解释这些检测位点的生物学功能和分子遗传机制提供了一定的技术保障。