| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 主要缩略词 | 第11-13页 |
| 第一部分 文献综述 | 第13-30页 |
| 第一章 文献综述 | 第14-30页 |
| 1.1 数量性状 | 第14-15页 |
| 1.2 关联分析的研究进展 | 第15-20页 |
| 1.2.1 关联分析的概念 | 第15-16页 |
| 1.2.2 关联分析的线性模型方法 | 第16页 |
| 1.2.3 关联分析的混合线性模型方法 | 第16-18页 |
| 1.2.4 关联分析的快速算法 | 第18-19页 |
| 1.2.5 关联分析的多QTL方法 | 第19-20页 |
| 1.3 遗传交配设计的研究进展 | 第20-26页 |
| 1.3.1 遗传交配设计 | 第20-21页 |
| 1.3.2 遗传交配设计的种类 | 第21-22页 |
| 1.3.3 遗传交配设计的经典数量遗传学分析方法与作物育种 | 第22-25页 |
| 1.3.4 遗传交配设计的分子数量遗传学分析与作物育种 | 第25-26页 |
| 1.4 关联分析软件包研究进展 | 第26-28页 |
| 1.5 本研究的目的与内容 | 第28-30页 |
| 第二部分 研究报告 | 第30-62页 |
| 第二章 GAS NCII软件包的原理和方法 | 第32-40页 |
| 2.1 理论与方法 | 第32-36页 |
| 2.1.1 遗传模型 | 第32-33页 |
| 2.1.2 参数估计 | 第33-36页 |
| 2.1.2.1 经验Bayes | 第33-34页 |
| 2.1.2.2 EBLASSO | 第34-35页 |
| 2.1.2.3 海量效应的极端分组与卡方相结合方法 | 第35页 |
| 2.1.2.4 海量效应的参数估计 | 第35-36页 |
| 2.1.3 似然比检验 | 第36页 |
| 2.2 NCII遗传交配设计遗传分析的主要算法模块 | 第36-38页 |
| 2.2.1 极端分组的快速排序算法 | 第36-37页 |
| 2.2.2 EBLASSO中的交叉验证算法 | 第37-38页 |
| 2.3 GAS_NCII软件包的所需软硬件配置与运行环境 | 第38-40页 |
| 2.3.1 PC软硬件基本配置 | 第38页 |
| 2.3.2 GAS_NCII软件包运行环境 | 第38-40页 |
| 第三章 软件的设计目标 | 第40-46页 |
| 3.1 软件系统分析 | 第40页 |
| 3.2 软件系统设计 | 第40-46页 |
| 3.2.1 总体目标 | 第40页 |
| 3.2.2 计算流程图 | 第40页 |
| 3.2.3 开发的关键技术 | 第40-41页 |
| 3.2.4 支持数据文件格式 | 第41页 |
| 3.2.5 功能设计 | 第41-43页 |
| 3.2.6 主界面设计 | 第43-46页 |
| 第四章 软件的验证 | 第46-52页 |
| 4.1 海量效应估计模块的Monte Carlo模拟研究 | 第46页 |
| 4.2 经验Bayesian模块的验证 | 第46-47页 |
| 4.3 EBLASSO模块的验证 | 第47-52页 |
| 第五章 软件操作 | 第52-60页 |
| 5.1 经验Bayesian模块的使用操作 | 第52-56页 |
| 5.2 EBLASSO模块的使用操作 | 第56-58页 |
| 5.3 海量效应估计模块的使用操作 | 第58-60页 |
| 第六章 讨论 | 第60-62页 |
| 6.1 软件内部算法的意义 | 第60页 |
| 6.2 软件的稳健性 | 第60页 |
| 6.3 软件的应用范围、优点和限制 | 第60-61页 |
| 6.4 同类遗传分析比较 | 第61-62页 |
| 全文结论与创新点 | 第62-64页 |
| 全文结论 | 第62-63页 |
| 1.1 研制了NCII群体上位性QTL定位经验Bayesian方法软件模块 | 第62页 |
| 1.2 研制了NCII群体上位性QTL定位的EBLASSO方法软件模块 | 第62页 |
| 1.3 研制了NCII群体海量效应估计的软件模块 | 第62-63页 |
| 创新点 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 硕士期间已发表和待发表的相关论文 | 第72页 |
