| 致谢 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 摘要 | 第9-13页 |
| 1 Introduction | 第13-27页 |
| 1.1 Linkage Analysis | 第13-17页 |
| 1.1.1 Experimental Design | 第13-14页 |
| 1.1.2 QTL Mapping Methods | 第14-16页 |
| 1.1.3 Seed Traits Mapping Methods | 第16-17页 |
| 1.2 Genome Wide Association Analysis and Its Challenges | 第17-21页 |
| 1.2.1 Single-locus Association Analysis | 第17-18页 |
| 1.2.2 Multi-locus Association Analysis | 第18-19页 |
| 1.2.3 Challenges and Other Concern Issues | 第19-21页 |
| 1.3 Hypothesis Test and Parameter Estimation for Mixed Linear Model | 第21-26页 |
| 1.3.1 Mixed Model Equations | 第21-23页 |
| 1.3.2 Estimation of Variance Components and Genetic Effects | 第23-25页 |
| 1.3.3 Significance Test of Parameters | 第25-26页 |
| 1.4 The Basic Framework of This Dissertation | 第26-27页 |
| 2 Mixed Linear Model Approach for Mapping Quantitative Trait Loci UnderlyingCrop Seed Traits | 第27-59页 |
| 2.1 Introduction | 第27-30页 |
| 2.2 Methods | 第30-41页 |
| 2.2.1 Genetic Model | 第30-33页 |
| 2.2.2 Mating Designs | 第33-38页 |
| 2.2.3 Mapping Strategy | 第38-41页 |
| 2.3 Results | 第41-54页 |
| 2.3.1 Monte Carlo Simulation | 第41-52页 |
| 2.3.2 Analysis of Cottonseed Data | 第52-54页 |
| 2.4 Discussion | 第54-59页 |
| 3 Genome Wide Association Analysis for Multiple Traits Based on Mixed LinearModel | 第59-83页 |
| 3.1 Introduction | 第59-62页 |
| 3.2 Methods | 第62-67页 |
| 3.2.1 Statistical Model | 第62-65页 |
| 3.2.2 Mapping Strategy | 第65-67页 |
| 3.3 Results | 第67-80页 |
| 3.3.1 Monte Carlo Simulation | 第67-72页 |
| 3.3.2 Application in Rice Data | 第72-80页 |
| 3.4 Discussion | 第80-83页 |
| References | 第83-92页 |
