Mapmaker3.0与winQTLCart2.0中文教程：基础操作与实例解析

"Mapmaker3.0_winQTLCart2.0简单中文教程和举例" 这篇教程主要介绍了Mapmaker3.0和winQTLCart2.0这两个软件的基础使用方法，适用于初学者，特别是农业遗传育种领域的研究人员。作者胡磊以通俗易懂的语言和截图辅助，帮助用户掌握软件操作。 Mapmaker3.0是一款用于处理遗传连锁图谱数据的软件，常用于作物遗传育种研究中，通过对田间调查和实验室数据分析，构建遗传图谱。在使用Mapmaker3.0之前，需要进行数据的前期准备。 1. 数据调查和采样：首先，需要在田间对群体中的材料进行调查，例如记录果枝始节的特性，并选取一定数量的植株进行采样。采样的叶片用于实验室的DNA提取和电泳分析。 2. 数据输入：将田间调查数据整理成Excel表格，计算平均值，确保材料编号的准确性。实验室数据主要包括电泳结果，对于共显性标记，分别用"B"、"A"和"H"表示母本、父本和杂合体的带型；对于显性标记，根据显性基因所在方确定"A"、"D"或"C"。读取的带型用数字1-5表示，缺失数据用"-"标记。 3. 数据处理：核对DNA数据和大田数据的编号一致性，不一致的数据用"-"替换，并调整位置。这一步确保了后续分析的准确性。 winQTLCart2.0则是一款用于QTL（Quantitative Trait Loci）定位的软件，它能帮助研究人员找出与数量性状关联的遗传位点。在Mapmaker3.0处理过的遗传图谱基础上，winQTLCart2.0可以进一步分析这些数据，识别影响性状的基因区域。 教程中并未详细展开winQTLCart2.0的具体操作，但可以推测，用户需要导入Mapmaker3.0生成的遗传图谱数据，然后进行QTL扫描，寻找与目标性状相关的遗传标记。该过程可能包括设置阈值、计算 LOD 分数和绘制QTL图。 这篇教程涵盖了从田间数据收集到实验室数据分析，再到遗传图谱构建和QTL定位的基本流程，为初学者提供了一个清晰的入门指南。然而，由于篇幅限制，具体的操作步骤和高级功能并未详尽介绍，建议用户在学习过程中结合软件的官方文档和实际操作来深化理解。