重复即强调！
BSA：一对具有相对性状的亲本杂交，在其分离世代中，根据极端表型差异选取一定数量个体，等量混合其DNA，分析两混池中等位基因频率差异位点。
其分析的基本假设——近等基因池即a、两个混池间只存在一种性状差异；b、两混池间只存在一个或几个差异位点；c、由于连锁效应的存在，目标位点附近其他的位点趋向于与目标位点非随机地成簇出现！！
性状定位流程如下图：
促膝长谈中。。。
一
BSA的检测精度有限，不适宜数量性状中的微效基因检测，如果主效基因效应值不大，则检测结果也不理想。
数量性状
质量性状
受多对基因控制
单基因或寡基因控制
表型连续变异，杂交分离世代难以明确分组，个体在数量和程度上的差异只有通过度量才能具体化，度量值药用统计方法处理
表型变化不连续，杂交分离世代可以明确分组，可通过对不同类别个体计数，计算分离比，确定基因的数目和作用方式
表型易受环境条件的影响
不同环境中表现一般比较稳定
二
混池样本数确定
在表型鉴定准确可靠的前提下，混池样本数越多，定位精度越高，结合实际和目前小美的项目经验，推荐混池样本数30即可有效定位候选区间。
三
子代池中你想计算谁的频率？
1、SNP-index算法原理：
SNP-index=P(隐性)/(P(显性)+P(隐性))
ΔSNP-index=SNP-index(隐性)-SNP-index(显性)
如果与性状无关，隐性等位基因频率在两个混池中无差异！！
对于F2群体：
目标位点其他无关位点显性池(AA、2Aa)，隐性池(aa)显性池(AA、2Aa，aa)，隐性池(AA、2Aa，aa)SNP-index(显性池)=1/3SNP-index(显性池)=1/2SNP-index(隐性池)=1SNP-index(隐性池)=1/2ΔSNP-index=2/3≈0.ΔSNP-index=02、最好不要直接统计非参考基因型样本的频率：巧妇难为无米之炊！
计算SNP-index时，理论上是统计突变型亲本的基因型频率，不是统计非参考基因组基因型的频率。
举个例子：
重要的原则：样本信息越全，分析成功率越高！
悄悄告诉你
各种噪音或者误差导致基因型频率差异的原因：
(a)取样的准确性：错误的表型鉴定影响很大——数量性状极端表型选择占群体的5%-10%
(b)取样的随机性：除目标表型外，两池中不存在其他明显差异的区分，此外，中性基因型频率的偏离，会随着样本数的增加而忽略不计（类似：抛硬币5次，出现4个正面，正面的概率是80%，随着抛的次数增加，则会接近50%）。
(c)测序的随机波动：深度不足时对标记的准确性判断影响较大——亲本20X；混池30X
没错，我就是广告！
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黄龙：简介：具有10年产品研发经验，担纲过SLAF和遗传进化、简化基因组开发等众多研发项目，协助客户发表60多篇文献，基因定位相关文章多次发表在NatureCommunication，PlantJournal，ScienceReport等相关杂志上，影响因子+，具有3项发明专利。承担公司对内对外培训40+次，累计+人次，客户反馈良好。负责上机操作，主讲《Linux及Windows系统下图谱构建和QTL分析》
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