在数量性状遗传研究的发展过程中,早在1889年,Galton创造了回归和相关研究的方法,用以研究人类身高的遗传,发现了子代与亲代间的遗传规律,发表了"Natural inheritance",这是数量性状研究中比较有意义的开端。随着分子遗传学和数量遗传学这两门遗传学分支的发展及结合,1980年,Botstein首次提出了限制性片段长度多态性(Restriction fragment length polymorphism, RFLP)标记,此后又发现了多类分子标记。大大地提高构建连锁图谱的效率。1989年,以分子标记为手段的QTL (Quantitative Trait Locus)区间作图方法的问世和应用,极大地推进了数量性状的研究。进入20世纪90年代,数量性状的复合区间作图、全区间作图以及标记辅助选择的理论和方法进一步得到了扩展和完善。随着不同作图群体、定位软件及定位方法的出现,QTL定位的数量越来越多,到目前为止,各个作物都定位了大量的QTL,包括大豆已定位了至少2000个以上QTL。准确性高的、确实存在的QTL可以用来做分子标记辅助选择,可以进一步做图位克隆,而假阳性QTL是无意义的。可见对于QTL定位准确性的研究意义重大。QTL定位准确性除决定于表型数据准确性外,还有三个决定性因素。一是定位实验群体与理论群体的相符性程度。二是定位方法,QTL定位是一种统计概率的判断,不同方法所能检测的遗传模型、算法和效果不同,适用的对象也不同,不适当的方法可能导致错判或假阳性。三是遗传图谱的准确性。本研究在假定已存在准确的高密度遗传图谱基础上,围绕QTL准确定位的技术和策略展开实验,研究目的：(1)探讨“单粒传法”和“混合法”在构建重组自交系群体(RIL)过程中哪种方法更好；确定能代表理论群体的家系最小容量；(2)探讨QTL定位方法对QTL定位准确性的影响,在现有QTL定位的方法的基础上,提出一套提高QTL定位准确性的QTL定位策略,并用实例证明该策略的有效性；(3)利用初次级群体相结合进行准确性较低QTL的验证及精细定位。本研究获得的主要结果如下：1.重组自交系群体构建技术研究以菏95-1为母本,晋大53为父本,杂交获得F1种子,F1自交获得F2单株,将F2单株收获种子分成两份,分别用“单粒传法”和“混合法”构建了两个F8代的大豆重组自交系群体NJRIHJ (S)和NJRIHJ (M)。从以下两个角度比较两群体差异(1)数量性状分离：考察群体家系内单株间开花期差异、不同生育期时段株高差异(2)基因型分离：考察花色、荚色及10对随机分布在10个连锁群上的SSR标记差异。结果表明单粒传法和混合法构建的RIL群体分布无明显差别。应用计算机模拟,模拟了家系容量分别为50、100、150、200、250、300、350、400、450、500和1000的11类群体,各重复100次,分析100次重复中家系偏分离率标准差(SD)等参数分布,结果表明群体家系容量约在300-400之间某处,SD曲线波动变小,趋于平衡。以NJRIHJ (S)和NJRIHJ (M)合并群体NJRIHJ (C)为母群体,重复随机抽样产生家系容量分别为50、100、150、200、250、300、350及400的8类抽样子群体,抽样50次。结果是群体家系容约在350-400之间某处,SD曲线波动变小,趋于平衡。综上,能代表理论RIL群体的最小家系容量约为350-400之间某处。在做QTL定位时,群体越大,作图和定位的效果越好。当需要权衡定位效果和花费之间关系的时候,群体的家系容量最少应保证400家系。2.QTL定位方法(软件)和实验数据间的适配性分析应用计算机模拟了4类遗传效应不同的重组自交系群体,按模拟QTL个数不同共分为8种(下称Model-1～Model-8).第一类模型只包含简单加性QTL；第二类包含简单加性QTL和上位性互作；第三类包含简单加性QTL和QTL与环境互作效应；第四类包含简单加性QTL、上位性互作及QTL与环境互作效应。选用WinQTLCart2.5的复合区间作图(下称CIM)、多区间作图前进搜索(MIMF)、多区间作图回归前进选择(MIMR), IciMapping2.0的改进复合区间作图(ICIM), MapQTL5.0的多QTL模型(MQM)以及QTLnetwork2.0的区间作图(NWIM)等6种程序对8类不同遗传模型的RIL进行QTL检测。结果表明：(1)不同程序适应不同遗传模型。CIM和MQM只适合检测第一类模型；MIMR、MIMF和ICIM只适合检测第一类和第二类模型；只有NWIM适合检测所有四类遗传模型。(2)不同遗传模型的最适检测程序不同。(3)实际QTL定位过程中应采用多模型QTL定位策略。在实际QTL定位过程中,无法预知目标群体的遗传模型,也无法确定该群体的最适合检测程序,建议以复杂模型QTLnetwork2.0为主QTL定位软件,再用简单模型的QTL定位软件进行验证。3.用剩余杂合群体进行大豆开花期QTL Flwdt7的验证和精细定位研究应用多模型QTL初扫描基础上的目标区段剩余杂合系精细定位策略,对EssexlZDD2315的BC1F3家系的开花期表型数据采用WinQTLCart2.5、IciMapping2.0、MapQTL5.0以及QTLnetwork2.0共4种软件的6种遗传统计模型检测到9个控制开花期的QTL。6个能被至少两种模型检测到；3个只被一种模型检测到,其中Flwdt7定位在C2连锁群的Satt643和Sat-213之间,置信距33.8 cM,贡献率11.0%。为验证,从BC1F5家系中选择该区间附近标记杂合单株,经自交建立5个剩余杂合系(RHL),分别在7个位点上有分离。按分离位点相同的合并,采用JoinMap(?)3.0构建该区段子图谱。用QTLnetwork2.0 NWIM将Flwdt7定位在邻区间Satt277-Satt489,离两侧标记1.40和0.45cM,置信距缩短为2.7 cM,贡献率上升为36.8%。再用RHL标记等位变异分组差异显著性分析、目标区间近等基因系分析和目标区间重组率分析验证了该结果。可见,多种模型全基因组QTL初扫描定位策略可有效的避免主效QTL遗漏。初次级群体相结合QTL定位策略可进行QTL验证和精细定位。