统计遗传学
姓名：胡超 专业：遗传学 学号：[1**********]8
一个学期的统计遗传学，让我感觉到自己数学基础实在是太差了，我感觉生物学就是一门神奇的学科，需要用数学，物理，化学三门学科来一起解释的学科。所以我对这门数学与生物学交叉的学科，也没有什么资格发表过多的看法，仅仅是觉得在遗传分析上，数学真的作用很大，在运用软件分析上，快捷，方便。
所以就这篇作业里面，把自己上次所讲的文章的概要叙述一遍。
文章主要运用的是AFLP的分子标记技术分析短蛸的遗传情况。
应用AFLP标记技术对我国北方近海短蛸的遗传多样性进行分析。
用6对AFLP引物组合对四个群体（大连，烟台，青岛，连云港）120个个体进行扩增，最后得到的数据用电脑软件分析得到Nei’s基因多样性指数，Shannon多样性指数，群体间的遗传距离等，用UPGMA方法构建的群体系统进化树显示，分析结果表明青岛和连云港群体聚到一起，大连和烟台群体聚到一起，显示群体间具有典型的地理特性，但是群体间存在遗传渗透。用AMOVA结果表明，短蛸群体的主要编译来自群体内部，少部分来自于群体间。
实验的材料来自于在我国南北沿海均有分布，黄海，渤海产量较大的短蛸。本实验选择了山东的青岛，烟台两个地区的短蛸群体，辽宁的大连群体，江苏连云港群体作为实验分析的材料。
实验的基本流程
1.本实验共采集了大连、烟台、青岛和连云港四个不同地理群体的短蛸样本。每个群体随机抽取了30 个个体作为研究对象。样品运回实验室后首先测量基本生物学性状, 然后解剖取样, 置−80℃中保存。
2.基因组DNA提取及检测
取冷冻样品约200mg，低温下研磨为糊状，采用CTAB法并稍加改进，提取总DNA。1%的琼脂糖凝胶电泳检测DNA，凝胶成像系统观察，照相，选择纯度较好的DNA稀释到100ng/ul,-20℃下保存用于AFLP实验。
实验流程中涉及的一些概念：
AFLP
AFLP（amplified fragment length polymorphism）技术是一项新的技术，是基于PCR技术扩增基因组DNA限制性片段，基因组DNA先用限制性内切酶切割，然后将双链接头连接到DNA片段的末端，接头序列和相邻的限制性位点序列，作为引物结合位点。限制性片段用二种酶切割产生，一种是罕见切割酶，一种是常用切割酶。它结合了RFLP和PCR技术特点，具有RFLP技术的可靠性和PCR技术的高效性。由于AFLP扩增可使某一品种出现特定的DNA谱带，而在另一品种中可能无此谱带产生，因此，这种通过引物诱导及DNA扩增后得到的DNA多态性可做为一种分子标记。
AFLP可在一次单个反应中检测到大量的片段。以说AFLP技术是一种新的而且有很大功能的DNA指纹技术。
实验结果的分析：
1.应用6 对选择性引物组合从4 个群体中扩增得到
303 个位点, 结果如表3 所示。每个引物组合扩增的
位点数在42—66 之间, 平均扩增位点50.5 个。其中
引物E00+ACA/M00+CTG 得到49 个, E00+AGT/
M00+CGT 得到51 个, E00+AGA/M00+CCT 得到48
个, E00+ATC/M00+CCT 得到66 个, E00+AAG/M00+
CGA 得到47 个, E00+AGA/M00+CCT 得到42 个, 总
的多态位点170 个, 平均每个引物组合扩增出多态性
位点数目为28.3 个。4 个群体的多态位点比例达到
86.08%。4 个群体内的多态位点比例为62.03%—
67.93%
2.2 群体遗传多样性及群体遗传分化分析
四个群体内的Nei’s 基因多样性指数和Shannon
多样性指数如下表所示, 在这四个群体中, 大连群
(DL)和连云港群体(LY)的多态位点比例最大, 分别
67.93%和64.56%, 其次是烟台群体(YT), 62.87%,
青岛群体(QD)多态位点比例最小, 为62.03%; 基
因多样性水平来看,大连群体(0.2617)最大, 其次是
连云港群体(0.2482), 再次为青岛群体(0.2389), 烟台群体的最小(0.2353)
群体内的Shannon 多样性指数和Nei’s 基因多样性指数变化趋势相同, 大连群体最大(0.3863), 其次是连云港(0.3675), 再次是青岛(0.3530), 最小为烟台(0.3497)。大连群体无论在多态位点比例、Shannon 多样性指数还是Nei’s 基因多样性指数等参数上与其它群体相比都较大。
实验结果的分析：
应用分子方差分析（AMOVA）对四个群体的遗传变异来源进行分析。结果表明四个群体在6对AFLP引物位点的监测下，其群体间的遗传分化系数Fst=0.1172，即群体间的遗传变异占11.72%，而88.28%的变异来自于群体内，说明短蛸四个群体之间的变异较小，变异群体间有一定的交流，但短蛸四个群体之间已经有了一定程度的遗传分化。
2.3 遗传距离及聚类分析
短蛸四个居群间的遗传距离见表6(对角线之下)。下表中数据显示, 中国北部沿海短蛸四个居群间的遗传距离在0.0497—0.0851 之间, 大连和烟台两个地理位置最近的居群间的遗传距离最小。而大连和青岛两个居群间的遗传距离最大, 为0.0851, 这与地理位置的远近稍有差异。
根据6 对引物的扩增结果和群体间遗传距离矩阵, 用PHYLIP 3.62 软件以UPGMA 方法对四个群体进行聚类, 聚类结果(图1)可以看出, 连云港群体与青岛群体聚到一起, 大连群体与烟台群体聚到一起,显示各群体间具有典型的地理
特征。
讨论：
遗传多样性主要是指物种内的不同种群间以及种群内不同个体之间的遗传变异, 是生物进化的内在源泉, 与物种的繁衍或濒危灭绝有密切的关系。遗传多样性在一定程度上决定了物种的分布以及数量多样性。
由实验结果分析得出的结论是短蛸四个种群之间有了一定程度的分化。
认为这主要与短蛸生活习性有关, 短蛸属于浅海底栖种类, 栖息场所多为岩礁、珊瑚礁、藻场等, 活动范围相比洄游种类的水产动物要小, 因此, 在长期的进化中逐渐形成了遗传信息的地理隔离, 导致群体间出现了一定程度的遗传分化。
统计遗传学
姓名：胡超 专业：遗传学 学号：[1**********]8
一个学期的统计遗传学，让我感觉到自己数学基础实在是太差了，我感觉生物学就是一门神奇的学科，需要用数学，物理，化学三门学科来一起解释的学科。所以我对这门数学与生物学交叉的学科，也没有什么资格发表过多的看法，仅仅是觉得在遗传分析上，数学真的作用很大，在运用软件分析上，快捷，方便。
所以就这篇作业里面，把自己上次所讲的文章的概要叙述一遍。
文章主要运用的是AFLP的分子标记技术分析短蛸的遗传情况。
应用AFLP标记技术对我国北方近海短蛸的遗传多样性进行分析。
用6对AFLP引物组合对四个群体（大连，烟台，青岛，连云港）120个个体进行扩增，最后得到的数据用电脑软件分析得到Nei’s基因多样性指数，Shannon多样性指数，群体间的遗传距离等，用UPGMA方法构建的群体系统进化树显示，分析结果表明青岛和连云港群体聚到一起，大连和烟台群体聚到一起，显示群体间具有典型的地理特性，但是群体间存在遗传渗透。用AMOVA结果表明，短蛸群体的主要编译来自群体内部，少部分来自于群体间。
实验的材料来自于在我国南北沿海均有分布，黄海，渤海产量较大的短蛸。本实验选择了山东的青岛，烟台两个地区的短蛸群体，辽宁的大连群体，江苏连云港群体作为实验分析的材料。
实验的基本流程
1.本实验共采集了大连、烟台、青岛和连云港四个不同地理群体的短蛸样本。每个群体随机抽取了30 个个体作为研究对象。样品运回实验室后首先测量基本生物学性状, 然后解剖取样, 置−80℃中保存。
2.基因组DNA提取及检测
取冷冻样品约200mg，低温下研磨为糊状，采用CTAB法并稍加改进，提取总DNA。1%的琼脂糖凝胶电泳检测DNA，凝胶成像系统观察，照相，选择纯度较好的DNA稀释到100ng/ul,-20℃下保存用于AFLP实验。
实验流程中涉及的一些概念：
AFLP
AFLP（amplified fragment length polymorphism）技术是一项新的技术，是基于PCR技术扩增基因组DNA限制性片段，基因组DNA先用限制性内切酶切割，然后将双链接头连接到DNA片段的末端，接头序列和相邻的限制性位点序列，作为引物结合位点。限制性片段用二种酶切割产生，一种是罕见切割酶，一种是常用切割酶。它结合了RFLP和PCR技术特点，具有RFLP技术的可靠性和PCR技术的高效性。由于AFLP扩增可使某一品种出现特定的DNA谱带，而在另一品种中可能无此谱带产生，因此，这种通过引物诱导及DNA扩增后得到的DNA多态性可做为一种分子标记。
AFLP可在一次单个反应中检测到大量的片段。以说AFLP技术是一种新的而且有很大功能的DNA指纹技术。
实验结果的分析：
1.应用6 对选择性引物组合从4 个群体中扩增得到
303 个位点, 结果如表3 所示。每个引物组合扩增的
位点数在42—66 之间, 平均扩增位点50.5 个。其中
引物E00+ACA/M00+CTG 得到49 个, E00+AGT/
M00+CGT 得到51 个, E00+AGA/M00+CCT 得到48
个, E00+ATC/M00+CCT 得到66 个, E00+AAG/M00+
CGA 得到47 个, E00+AGA/M00+CCT 得到42 个, 总
的多态位点170 个, 平均每个引物组合扩增出多态性
位点数目为28.3 个。4 个群体的多态位点比例达到
86.08%。4 个群体内的多态位点比例为62.03%—
67.93%
2.2 群体遗传多样性及群体遗传分化分析
四个群体内的Nei’s 基因多样性指数和Shannon
多样性指数如下表所示, 在这四个群体中, 大连群
(DL)和连云港群体(LY)的多态位点比例最大, 分别
67.93%和64.56%, 其次是烟台群体(YT), 62.87%,
青岛群体(QD)多态位点比例最小, 为62.03%; 基
因多样性水平来看,大连群体(0.2617)最大, 其次是
连云港群体(0.2482), 再次为青岛群体(0.2389), 烟台群体的最小(0.2353)
群体内的Shannon 多样性指数和Nei’s 基因多样性指数变化趋势相同, 大连群体最大(0.3863), 其次是连云港(0.3675), 再次是青岛(0.3530), 最小为烟台(0.3497)。大连群体无论在多态位点比例、Shannon 多样性指数还是Nei’s 基因多样性指数等参数上与其它群体相比都较大。
实验结果的分析：
应用分子方差分析（AMOVA）对四个群体的遗传变异来源进行分析。结果表明四个群体在6对AFLP引物位点的监测下，其群体间的遗传分化系数Fst=0.1172，即群体间的遗传变异占11.72%，而88.28%的变异来自于群体内，说明短蛸四个群体之间的变异较小，变异群体间有一定的交流，但短蛸四个群体之间已经有了一定程度的遗传分化。
2.3 遗传距离及聚类分析
短蛸四个居群间的遗传距离见表6(对角线之下)。下表中数据显示, 中国北部沿海短蛸四个居群间的遗传距离在0.0497—0.0851 之间, 大连和烟台两个地理位置最近的居群间的遗传距离最小。而大连和青岛两个居群间的遗传距离最大, 为0.0851, 这与地理位置的远近稍有差异。
根据6 对引物的扩增结果和群体间遗传距离矩阵, 用PHYLIP 3.62 软件以UPGMA 方法对四个群体进行聚类, 聚类结果(图1)可以看出, 连云港群体与青岛群体聚到一起, 大连群体与烟台群体聚到一起,显示各群体间具有典型的地理
特征。
讨论：
遗传多样性主要是指物种内的不同种群间以及种群内不同个体之间的遗传变异, 是生物进化的内在源泉, 与物种的繁衍或濒危灭绝有密切的关系。遗传多样性在一定程度上决定了物种的分布以及数量多样性。
由实验结果分析得出的结论是短蛸四个种群之间有了一定程度的分化。
认为这主要与短蛸生活习性有关, 短蛸属于浅海底栖种类, 栖息场所多为岩礁、珊瑚礁、藻场等, 活动范围相比洄游种类的水产动物要小, 因此, 在长期的进化中逐渐形成了遗传信息的地理隔离, 导致群体间出现了一定程度的遗传分化。