本文针对畜禽QTL定位，当采用近交系或远交系杂交的试验设计时，资源群体往往很难满足设计要求；而直接对远交群进行分析，由于QTL和标记连锁状态的复杂性，统计效率显著下降，尤其对于阈性状的分析，由于表型数据的不连续特征和极低的表型方差，进一步加大了远交群QTL检测的难度。本研究通过MonteCarlo的试验方法，采用全同胞家系和全同胞-半同胞混合家系两种不同试验设计方案，结合IBD方差组分的随机模型和Bayesian-MCMC统计方法，分别对数量性状和阈性状进行QTL-标记连锁分析及相关参数估计。在分析过程中，对IBD概率矩阵推导的多点法进行了改进(同时考虑包括标记连锁群起止端点在内的所有标记信息)和扩展(由全同胞推断扩展到混合家系推断)，采用单MarkovChain抽样策略和3种抽样技术(GibbsSampling、Metropolis-HastingsAlgorithm和RJMCMC)产生所有未知目标参数的后验样本，对QTL位置的区间估计及置信概率、点估计采用QTL强度函数的方法，并在此基础上进行其它目标参数的Bayesian推断，并在不同条件下进行QTL检测和参数估计的模拟研究，旨在探讨Bayesian-MCMC方法应用于畜禽远交群QTL定位的可行性。 　　综上，通过对QTL定位的可能影响因素进行优化和筛选，Bayesian-MCMC方法在畜禽远交群QTL定位，尤其是阈性状QTL定位、多QTL定位中，表现出较好的检测效果。本研究中所采用的统计方法和编写的计算程序可直接应用于实际资料分析。