[发明专利]显性分子标记群体遗传多样性和遗传分化参数估算优化方法

摘要

获得显性分子标记群体遗传多样性和遗传分化参数优化估算的方法：根据输入的显性分子遗传标记，采用Zhivotovsky提出的基于Bayesian统计理论新的估算哑等位基因频率的方法和多种统计方法对多种群体遗传统计量进行群体遗传多样性和遗传分化遗传参数进行优化估算，运用本项方法，可以对动植物以及微生物的显性分子遗传标记数据进行群体遗传多样性和遗传分化等遗传参数进行优化估算，可以降低通过平方根法估算哑等位基因频率来估算群体遗传多样性和遗传分化参数所带来的统计误差。通过本发明计算机程序可以实现上述全部遗传参数的自动分析，大大降低了计算工作量并避免了因手工计算可能带来的计算错误。

主权项

1、获得显性分子标记群体遗传多样性和遗传分化参数优化估算的方法：根据输入的显性分子遗传标记，采用Zhivotovsky提出的基于Bayesian统计理论新的估算哑等位基因频率的方法和多种统计方法对多种群体遗传统计量进行群体遗传多样性和遗传分化遗传参数进行优化估算，其特征是估算哑等位基因频率的方法是：对各位点分别先计算无带总数加“1”的Gamma函数的自然对数加上有带和无带总和加“1.5”的Gamma函数的自然对数，减去无带总数加“0.5”的Gamma函数的自然对数，再减去有带和无带总和加“2”的Gamma函数的自然对数，这个结果的指数即是哑等位基因频率；分别用Nei’sH统计量和ShannonH统计量计算群体内遗传多样性；再经算术、加权和全局三种平均方法计算整个群体的平均哑等位基因频率，再计算整个群体的总的遗传多样性，最后根据Nei’sG统计量计算出各位点的Gst和整个群体平均遗传分化系数Gst；另外用Bayesian法计算出来的哑等位基因频率计算群体间基因频率方差，根据Wright’sF统计量估算出各位点的Fst和所有标记位点的平均Fst。