现代遗传学教程-从基因到表型的剖析（第4版）课件 第7章数量性状与多基因遗传

第七章数量性状与多基因遗传QuantitativeTraitsandPolygenicInheritance中山大学《遗传学》2025版授课老师：XXXXXX@从基因型到表型：环境对表型作用的影响02数量性状遗传的规律03分析数量遗传性状的基本统计学方法040105数量性状基因的定位遗传力的估算及其应用206杂种优势3学习要点概念掌握

数量性状质量性状表型可塑性表型模写外显率表现度遗传力(广义/狭义/现实)环境方差遗传方差（加性/显性/互作）育种值平均显性度QTLGWAS主效基因杂种优势理解规律表型是基因型与环境互相作用的结果数量性状遗传的规律和特点

表型、基因型、环境三者的关联关系用方差表示数据计算数量性状的基本统计量计算

各类遗传力和平均显性度的计算4数量性状与质量性状什么是数量性状和质量性状?人：身高，体重，眼睛颜色，性别，双眼皮，秃顶，耐力，肌肉比例，智商作物：株高，粒重，花期，花瓣颜色，花粉数量动物：…等等5质量性状质量性状(qualitativecharacter):其表型具有质的差别，差异大多是明显而不连续的性状。6数量性状数量性状(quantitativecharacter):变异呈连续的状态，没有明显界限来区分的性状，通常可以用数量来描述。农作物产量牛奶产量水果甜度从基因型到表型：环境对表型作用的影响01SECONE78基因能否决定一切？眼睛颜色，血型同卵双胞胎能否互相用指纹解锁手机？高血压？近视眼？9表型可塑性（phenotypicplasticity）同一生物在不同环境条件下表现出不同特征能力的现象称为表型可塑性表型可塑性特别关注环境在表型形成过程中的重要性，这里的环境不只是指个体生存的环境，也包括组织细胞所处的环境以及细胞染色体（基因）所处的环境（代谢）10光照效应光照黑暗玉米幼苗AAAaaa11温度效应暹罗猫的毛色月见草的花色12多种环境因素晏子：橘生淮南则为橘，橘生淮北则为枳。内因（基因）表型外因（环境）13表型模写(Phenocopy)因环境条件的改变所引起的表型改变类似于某基因型改变引起的表现型变化的现象比如：黑暗处理白化苗，高温培养果蝇14外显率(Penetrance)在一定环境条件下，群体中某一基因型显示其预期表型的比例。与基因是否表达密切相关完全外显与不完全外显比如：果蝇的间断翅脉；人类的多指症15表现度(Expressivity)个体间基因表达变化程度。导致表型效应会有各种变化比如：人类成骨不全症多发性骨折（骨骼发育不良、骨质疏松），蓝色巩膜（眼球壁后部最外面的一层纤维膜呈白色）和耳聋等16环境因素对外显率/表现度的影响危险：槟榔已被世界卫生组织列为一级致癌物诱发疾病的生活习惯（环境因素）数量性状遗传的规律02SECTWO1718数量性状遵循孟德尔定律吗？亲本F1F2数量性状质量性状1/43/4隐性显性隐性显性中间型数量性状遵循孟德尔定律吗？AaAAAAaaAaaa单基因控制，F1为AaAA：Aa：aa=1：2：1或者2A：1A：0A=1：2：1双基因控制，F1为A1a1A2a24A：3A：2A：1A：0A=1：4：6：4：1数量性状遵循孟德尔定律吗？三基因控制，F1为A1a1A2a2A3a30A1/81A3/82A3/83A1/80A1A2A3A0A0A1A2A3A1A1A2A3A4A2A2A3A4A5A3A3A4A5A6A6A：5A：4A：3A：2A：1A：0A=1：6：15：20：15：6：121小麦杂交实验H.Nilsson-Ehle1909，

白色麦粒X红色麦粒白色红色亲本F1F21：6：15：20：15：6：1数量性状遵循孟德尔定律！22由许多基因控制的数量性状会呈现连续分布如果有n个基因（n>10），F2就很难区分颜色类型，呈现连续分布数量性状有时也被称为多基因性状（polygenictraits）白色红色亲本F1F223单个基因控制的数量性状会否呈现连续分布？1/42/41/4环境影响微小时环境产生一定影响时环境具有巨大影响时24数量性状遗传的一般特征F1表型一般为双亲的中间型，有可能倾向其中一种F2表型的平均值与F1相近，但变异程度超过F1可能出现超亲遗传（后代产生偏离亲本的数量性状）例如汉堡鸡与乌骨鸡杂交，F1代体重位于两种亲本之间，但F2代可存在比汉堡鸡体重大或比乌骨鸡体重小的个体25数量性状与质量性状的异同性状的分布和记录：连续VS不连续，度量VS描述改变观察层次或者样本：两者没有绝对的界限控制性状的基因数量：多VS少研究对象和方法：群体VS家系，统计VS概率计算环境影响程度：较为敏感VS较不敏感26约翰森菜豆实验基因与环境各自对数量性状的影响程度有多少？育种难题！WilhelmJohannsen1857~1927

27约翰森菜豆实验观察到的总体趋势：重量越大的亲本产生的子代重量也越大同一个亲本的不同子代重量变化幅度很大极端亲本（非常重非常轻的亲本）的大部分后代重量比他们的亲本重量更加靠近总体均值接下来该如何设计实验呢？28建立菜豆自交纯系建立纯系，可以让遗传物质保持不变，那么观测到的变异就可以由环境因素来解释为什么自交可以得到纯系？或者说需要自交多少代？29连续6年实验结果（同一个纯系）年份亲本平均重量（g）子代平均重量（g）轻重来自轻的来自重的第1年0.300.400.360.35第2年0.250.420.400.41第3年0.310.430.310.33第4年0.270.390.380.39第5年0.300.460.380.40第6年0.240.470.370.3730约翰森菜豆实验结果说明同一个纯系内，子代重量有连续变化，但平均值保持不变来自轻种子的子代和来自重种子的子代的平均重量一样推论：性状的连续变异是遗传变异与非遗传变异（环境）共同作用的结果。在纯系内，基因型一致，变异由环境引起，不可遗传，在纯系内进行选择育种是徒劳的表型是基因型与环境互相作用的结果31微效多基因学说基因可以是加性基因或非加性基因基因位点散布于基因组中，可产生加性作用数量性状主要由加性基因作用每个加性基因对数量性状的贡献是微小而均等的贡献给某一数量性状的所有可加性基因可产生一个显著的表型改变该学说有什么问题或好处？分析数量遗传性状的基本统计学方法03SECTHREE3233数量性状遗传分析需要引入统计学方法为什么需要统计学方法？数量性状本身就是量化的指标，且连续分布控制数量性状的基因数量多环境因素对数量性状具有较大影响34玉米短果穗与长果穗品系杂交实验用什么统计量来描述穗长这个性状呢？35平均数（mean）一组观察值的平均数值特点：平均数反映的是一群个体的平均表现，但是无法反映个体之间的差异程度36方差（variance）每个样本值与全体样本值平均数之差的平方值的平均数特点：反映个体之间的差异程度37标准差与标准误方差S2开平方，就是标准差SD(Standarddeviation)特点：SD的单位（量纲）与观测值一致一组平均数的标准差，就是这组平均数的标准误SE

(Standarderrorofmean)换算公式：SE=SD除以根号n实验数据本身的离散程度（SD）越小或者样本量（n）越大，得到的标准误就越小，估算出的平均数就越精确38标准差与标准误概念不同：标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差用途不同：标准差常用于表示变量值对均数波动的大小，与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。标准误常用于表示样本统计量(样本均数,样本率)对总体参数(总体均数,总体率)的波动情况，用于估计参数的可信区间，进行假设检验等与样本量的关系不同：当样本量n

足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于039协方差（covariance）协方差衡量两个变量的总体误差如果两个变量的变化趋势一致，则Cov>0如果两个变量的变化趋势相反，则Cov<0如果两个变量各自独立，没有关联，则Cov=0将协方差标准化后为相关系数r（取值范围：从-1到1）r=Cov/SxSy

思考：关联关系是否为因果关系？遗传力的估算及其应用04SECFOUR4041表型变异的组成表型变异=遗传变异+环境变异VP=VG+VE+VGxE遗传方差，环境方差，基因型与环境相互作用方差42数量遗传学基础分析基于三个假设微效多基因假设：数量性状受许多基因的影响，每个基因对数量性状的影响都是微小的，而且这些基因是独立且等效的，即不存在主效应和交互效应遗传平衡假设：假设基因型的频率在各个世代中保持不变，即不发生漂变、选择、迁移等因素的干扰环境同质性假设：假设样本群体生活在同质环境下，即不存在环境因素对数量性状的影响，或者环境因素对所有个体的影响是等效的43遗传力(heritability)某一特定性状在一定时间和某一群体中由于基因的作用所造成的表型变异百分率，即亲代传递其遗传特性的能力用遗传率表示，即遗传变异占表型总变异的百分数性状遗传率性状遗传率性状遗传率身高81理科天赋34幽门狭窄75体重78文史天赋45抑郁症45口才68哮喘80早发糖尿35智商68先心病35迟发糖尿70拼写能力53胃溃疡37高血压62数学天赋12唇裂76冠状动脉6544广义遗传力(broad-senseheritability)遗传变异占表型总变异的百分数，用H2表示H2=VG/VP×100%=VG/(VG+VE)

×100%VE大，则H2小45环境方差VE的估算利用纯合基因型群体（亲本）估算环境方差：VE=(VP1+VP2)/2利用基因型一致的F1群体估算环境方差：VE=VF1利用两个亲本和F1的表型方差来估算：VE=(VP1+VP2+VF1)/346遗传方差VG的估算因VF2=VG+VE，且VE=VF1VG=VF2-VE=VF2–VF1或者带入VE=？可得广义遗传力

H2=VG/VP×100%=(VF2–VF1)/VF2×100%47广义遗传力的三个组分加性遗传组分（additivegeneticcomponent）显性遗传组分（dominantgeneticcomponent）基因相互作用组分（geneinteractioncomponent）VG=VA+VD+VI48加性遗传方差VA加性效应引起的变异量；又称为育种值（breedingvalue）基因之间无显隐性，只和基因有关，与基因型无关1：6：15：20：15：6：12个加性基因4A：3A：2A：1A：0A=1：4：6：4：13个加性基因49非加性遗传方差显性遗传方差VD，等位基因内部存在显隐性互作遗传方差VI，又称为上位方差（复杂，常被省略）非加性效应易在选择中丢失非加性效应的表现依赖于等位基因间杂合状态或非等位基因间的特定组合形式，不能在自交过程中保持隐性等位基因在子代中的表达依赖于从另一亲本也传来隐性等位基因，这个变异在亲代和子代中的联系并不如显性基因密切在互作遗传效应中，亲代的组合在配子发生时被打破，新的组合在子代中重新形成，其相互作用从亲代传给子代后可能发生改变50狭义遗传力(narrow-senseheritability)加性遗传变异占表型总变异的百分数，用h2表示h2=VA/VP×100%=VA/(VD+VA+VE)×100%为什么要引入狭义遗传力的概念？

加性效应是可以遗传的，所以根据狭义遗传力进行选择比广义遗传力更有效51狭义遗传力的计算方法h2=VA/(VD+VA+VE)考虑排除掉VD的影响52显性遗传的特征引入两个描述显性的量a和d-aadaaAaAAO三个基因型的平均效应：aa：-aAa：dAA：a假设aa，Aa，AA的表型值是10，17，20，计算a和d53单基因显性遗传下F2遗传方差的计算均值：

d/2方差：

a2/2+d2/4多个基因的情况？54多个显性遗传基因下F2的方差计算均值：

Σd/2方差：

Σa2/2+Σd2/4VA+VD

表型方差：VF2=Σa2/2+Σd2/4+VE然后怎么办？55增加回交实验数据回交一代的遗传方差：B1：(a-d)2/4B2：(a+d)2/4

56使用杂交二代和回交数据计算狭义遗传方差回交一代的平均表型方差：VB=(VB1+VB2)/2=Σa2/4+Σd2/4+VE则VF2-VB=Σa2/4狭义遗传方差：h2=VA/VF2=Σa2/2/

VF257平均显性度（meandegreeofdominance）衡量显性效应大小的参数|d/a|或根号下（2VD/VA)

假设两个亲本的表型值是13，27.6，F1的表型值18.5计算a，d，平均显性度58遗传力与育种遗传力高的性状，可以更快地选育出优良品种现实遗传力(realizedheritability)：从选择后的结果反过来所求得的遗传力现实遗传力=选择响应R/选择差S

H2=(X2-X1)/(P-X1)mean=X1mean=Pmean=X2选育59遗传力与人类数量性状分析孪生子研究(Bouchardetal.1990Science)MZA,monozygotictwinsapartMZT,monozygotictwinstogetherr(MZA)=0.69，r(MZT)=0.88r(MZA)/r(MZT)=78%60防止错误理解遗传力遗传力不是针对个体，它研究的是一个群体的总变异不可以用遗传力来描述某个体的性状是来自于遗传的比例性状可能随着时间和环境改变遗传力的计算会受到采样范围的影响伦理学问题：如何防止针对遗传信息的滥用数量基因性状的定位05SECFIVE6162数量性状基因的数目与位置基因数量小时，可用极端类型的频率估算连锁是数量性状定位的遗传基础利用杂交和统计分析定位数量性状基因63微效多基因学说基因可以是加性基因或非加性基因基因位点散布于基因组中，可产生加性作用数量性状主要由加性基因作用每个加性基因对数量性状的贡献是微小而均等的贡献给某一数量性状的所有可加性基因可产生一个显著的表型改变该学说有什么问题或好处？64数量性状基因座与主效基因数量性状基因座(quantitativeloci,QTL)：特定的染色体片段，对某一数量性状有一定决定作用的单个基因或多个基因簇主效基因(majorgene)：对某一数量性状存在较大效应的基因65QTL定位的方法原理基于性状的分析方法(trait-basedanalysis，TBA)：利用分离群体的两极端表型个体，分析控制该性状的基因与QTL的连锁关系，进而定位基于标记的分析方法(marker-basedanalysis，MBA)：假定某标记与QTL连锁，该标记与QTL在一定程度上共分离，则不同标记基因型的表型值存在差异，分析这种差异，即可推测标记与QTL的连锁关系现代基于高密度分子标记物种的回交或互交的遗传作图策略基因组测序技术的发展，现在广泛使用GWAS。可以省去杂交实验的时间精力，直接以经过自然选择分化的自然群体为数据来源，并可同时对多组表型进行分析66全基因组关联研究（genomewideassociationstudy）利用大量的基因组数据和统计学方法，分析不同表型的个体之间遗传变异来确定基因型与表型（特别是数量性状）的关联，确定基因组上控制相关表型的QTL位置。简称GWAS从一组个体收集DNA和表型信息基因组测序对每个个体进行基因分型质量控制和数据整理，如识别消除基因分型的错误，将性别、年龄、群体结构等作为协变量校正表型数据统计学关联分析，GWAS的核心步骤。主要采用线性回归等统计学模型对大量个体的不同表型数据和单核苷酸多态性数据分析，推断可能的QTL位点重复数据验证后续分析，包括芯片精细定位、多基因风险预测等，可通过基因编辑等方法进行基因功能验证杂种优势06SECSIX6768杂种优势（hybridvigororheterosis）杂种