中文摘要：

将关于时间（定量因素）的适当阶次的Legendre 多项式镶嵌在遗传模型的每个遗传效应中，以刻画QTL对动态性状变化过程的作用，创建动态性状基因定位的数学模型。按QTL为固定和随机效应两种情况，分别采用复合区间定位分析法和考虑微效多基因影响的随机回归模型分析法，同时检测影响动态性状的多个QTL；推导两种定位分析方法的模型参数似然估计和GIBBS抽样过程。在给定QTL的加性和显性效应大小或QTL的随机效应协方差矩阵、个体加性和永久环境效应随机回归系数协方差矩阵以及随机误差对角矩阵下，模拟一个F2家系或多个F2家系。分析群体大小、测定日频率、QTL遗传贡献率和标记密度等因素对动态性状QTL的检测效率影响。以动态性状的整个动态过程而不是特定动态点为研究对象，不仅能够充分利用动态过程的变化信息提高该类性状基因定位的效率，而且为系统地研究动态性状的遗传体系提供一个全新的理论框架。

结论摘要：

我们把随着生命时间和某些定量因素变化的生长发育和生产性能统称为动态性状。因该类性状广泛的存在和经济的重要性而备受动植物遗传和育种研究者的关注。为在分子水平揭示动态性状的遗传机制，研究者相继提出了基于动态点和动态过程的基因定位方法。本项目将关于时间（定量因素）的适当阶次的Legendre 多项式镶嵌在遗传模型的每个遗传效应中，以刻画QTL 对动态性状变化过程的作用，创建动态性状基因定位的数学模型。分别采用复合区间定位分析法和随机回归模型分析法，同时检测影响动态性状的多个QTL；推导两种定位分析方法的模型参数似然估计和GIBBS 抽样过程。在给定QTL 的加性和显性效应大小或QTL 的随机效应协方差矩阵、个体加性和永久环境效应随机回归系数协方差矩阵以及随机误差对角矩阵下，以F2设计群体为例，模拟分析了群体大小、测定日频率、QTL 遗传贡献率和标记密度等因素对动态性状QTL 的检测效率影响，并从中筛选出最优的实验方案。新的动态性状基因定位分析方法还被应用于分析两个实际群体的动态性状资料。模拟试验和实际数据分析结果都证实了新方法对控制动态性状QTL的检测效率显著地优于现存的方法。