上位性和基因型×环境互作存在的普遍性利它们在植物遗传、进化和杂朴优势中的重要作用已为大量研究所证实。然而，现行QTL作图方法大多不能同时分析上位性及其与环境的互作效应。Wang等（1999）的方法能够分析加性效应、加加上位性效应及共与环境的互作效应，但无法估计显性以及与显性有关的上位性效应。考虑到常用作图群体的特点，根据朱军（1998）及Zhu和Weir（1998）提出的基于混合线性模型的复合区间作图原理，本研究提出了一套全新的QTL定位策略，适于分析F₂群体特别是永久F₂群体，并提出了基于QTL效应的杂种优势预测新途径。用Monte Carlo模拟对新方法的可靠性逆行了系统的比较研究，采用本研究开发的计算机应用程序软件分析了1999年和2000年搜集的水稻永久F₂群体试验数据。主要的研究内容和结论如下： 1．构建了可以估汁加性效应、显性效应、加加、加显、显加、显显上位性效应以及预测这些效应与环境互作效应的QTL定位两维搜索遗传模型，提出了相应的分析方法。推导了基于QTL效应的单交后代普通杂种优势和互作杂种优势预测公式。 2．对新提出的QTL分析方法进行了Monte Carlo模拟研究，结果表明，广泛应用于混合线性模型的广义最小二乘法（GLS）能够无偏估计加性效应，显性效应以及加加、加显、显加、显显上位性效应等各项遗传主效应；运用线性无偏预测法（LUP）能够无偏预测上述各项遗传主效应与环境的互作效应；基于QTL效应的杂种优势预测也是无偏的。 3．忽略上位性效应的一维搜索QTL分析对加性效应和显性效应的估计精度与包括上位性的两维搜索QTL分析对这两种效应的估计精度相差不大，上位性的存在可能会降低对这两种效应估计的精度；忽略QTL×环境（QE）互作效应会导致对遗传主效应的有偏估计，而包括QE互作效应的多环境联合分析能够提高对遗传主效应的估计精度。 4．利用源于（珍汕97B×明恢63）的水稻重组近交系（RIL），进行系间随机交配，获得永久F₂群体。本研究重点考察和分析了该群体的抽穗期和千粒重两个性状。 5．对抽穗期和千粒重的QTL定位分析，分别发现了21个和17个QTL。t测验的结果表明，鉴别出的QTL中，遗传主效应达到显著的不多，其中抽穗期的QTL以加加上位性效应和加性效应最为显著，千粒重以加性效应最为显著。从效应值的方向可以看出，这些QTL,在珍汕97B和明恢63中是呈相斥相分布的。用Jackknife对QE互作效应进行了预测和兄划卜＄验，只发观少救儿个达到九关nQ厂厂／’效应。 6)E于Q川。效应的＜叶11优奸颅测纪果Z引u，抽砌归ZfN了负向肾1中亲优抖和负向苫通超亲优势，千粒逗表现了上向普尬中朵优抑和负向普通超亲优抑。两个性状的投泅中泉优势和普通超亲优势总休来说部是逐代降低的，然而，抽德朋厂代的普通中亲优势和普血超亲优势超过了巳代。两个性状的互作中亲优钓和斤作超亲优抖在两个环境（年O卜中均为一正一负。倏据遗传主效应沾计值的显性度，巳性和超显性对抽概沏的杂种忧分有同等的作用，对千粒逗的杂种优势来说，定性效应似乎工为重要，而【还发皿了有I帕0显显卜位性效应。 7．本研究讨论了以下儿个方而的问题：。1）斗述了确定厂几定位Q著性域值的力法，经过权衡，建议用 Orenstein－Uhlenbeck扩敝原理未确定显著性域值（Lander和 Boste；n，1989：Lallder和 i。侣lyak，1995）：（）分析了限据位置认定 QTL的困难以及标记筛选效丰对QTL作图功效的影响；门)分析了叮LA传主效应估计和Q厂互作效应顽测中存在的问题，讨论了这些效应的遗传学意义：…)评还了贡献率汁算中存在的问题，探讨了贞献忘的应＊价值；（5）分析了抽穗期和千粒重杂种优势产生的遗传机理，比较了传统的显性假说和超显性假说与 QTL效应的【别与联系，探。＋了杂种优势预测误差产生的原回； 6)讨沦了 QTL定位成渠对遗传爵种实践的指导意义及其应用前景：门)探讨了传统的坦传效应定义的缺陷，给出了基于＊。eke巾。m（1％O）广义遗传模型的叮L效应定义并分折了利弊，对基回表达和相互作用的可能方式也进行了初步探时。 8．用C／C＋＋语言编写了适于分析DH群体、RIL群体、F。群体和水久F；群体的Q”fi。作图软件QTLMapper 20，能够提供对各项遗传主效应的无偏估汁和／或对口厂I作效应的无偏预测，还能基于 F；群体或水久 F。群体估汁y］ QTL遗传主效应和／或 Q厂互作效应预测单交后代杂种优抖。