凡纳滨对虾（Litopenaeus vannamei）是世界范围内重要的海水养殖种类之一,其养殖产量占对虾海水养殖产量的80%以上,对其进行遗传改良是凡纳滨对虾产业发展的必然要求。自从20世纪末引入我国,经过近30多年的选育与改良,凡纳滨对虾在生长、繁殖、存活和抗性等多个经济性状上的选育已经取得阶段性的进展。然而,利用传统选择方法进行选育可能存在着选择准确性低,且育种周期长、费用高等问题。因此,采用新的方法和技术手段来准确衡量遗传参数,进而合理制定育种方案和育种目标,对于缩短选育周期、降低育种成本、提高选择准确性具有重要意义。本文分别基于微卫星分子标记和重测序SNPs对凡纳滨对虾重要经济性状的遗传参数进行评估,并采用全基因组关联分析的方法对重要经济性状进行关联分析,进一步从分子角度解析重要经济性状的遗传机制,以期为凡纳滨对虾的遗传改良提供重要技术支撑。本研究取得的主要结果如下:1.基于微卫星标记评估凡纳滨对虾重要经济性状的遗传参数利用8个微卫星位点对凡纳滨对虾69个家系的母本和子代进行基因分型,并利用分型信息进行系谱重构和分子亲缘关系相关度的计算,以重构系谱、分子亲缘关系度以及物理系谱分别构建加性遗传相关矩阵,进而对体长、体重和抗WSSV性状的遗传参数进行评估。最终通过交叉验证的方法,比较三者对遗传参数评估的预测能力以及准确性。分型结果显示,8个微卫星位点,共检测到166个等位基因,各位点等位基因数为12～45个,亲本和子代群体每个位点平均等位基因数目分别为9.50个和18.13个,平均观测杂合度分别为0.618和0.709,平均期望杂合度分别为0.749和0.775,平均多态信息含量分别为0.711和0.750,所有位点均表现高度多态性。遗传力分析结果显示,利用物理系谱、重构系谱以及分子亲缘相关度对体长的遗传力估计值分别为0.119±0.031、0.120±0.032、0.132±0.030,对体重的遗传力估计值分别为0.176±0.039、0.182±0.040、0.172±0.034,对抗WSSV性状的遗传力估计值分别为0.135±0.033、0.134±0.033、0.098±0.031,在体长、体重以及抗WSSV性状的遗传力中,以分子亲缘相关度评估的标准差小于重构系谱和物理系谱。通过交叉验证,三者对遗传参数评估的预测能力以及准确性从高到低分别为分子亲缘相关度、重构系谱、物理系谱。结果显示,利用微卫星分子标记评估凡纳滨对虾体长、体重以及抗WSSV性状遗传参数比利用物理系谱评估具有更高的准确性,但同样利用微卫星分子标记进行遗传评估,直接利用子代的亲缘相关度比重构系谱具有更好的效果。本研究为凡纳滨对虾利用分子标记进行遗传参数的评估提供了更为精确的方法,为进一步良种选育提供了参考资料。2.基于重测序SNPs评估凡纳滨对虾重要经济性状的遗传参数通过生长测试和人工感染WSSV测试,采集到体重、全长、体长、尾长和感染后存活时间5个性状表型值,通过全基因组重测序的方式,获得其中300尾个体基因型数据,结合表型值和基因型数据,分别建立p BLUP、GBLUP和ss GBLUP模型,对比分析不同方法对抗WSSV性状和生长性状遗传参数评估的影响。结果显示,与p BLUP模型相比,GBLUP模型对体重、全长、体长、尾长和感染后存活时间的预测准确性分别提高了4.77%、21.93%、19.73%、19.34%、63.44%,ss GBLUP模型的预测准确性则分别提高了10.07%、25.44%、25.72%、19.34%、122.58%,其中,抗WSSV性状在GBLUP和ss GBLUP方法中提高幅度最大,体尺性状如全长、体长和尾长性状其次,体重性状提升幅度最小,并且基于ss GBLUP模型的预测准确性均高于GBLUP模型。遗传相关和表型相关结果显示,模型对于遗传相关和表型相关的评估影响较小,不同模型评估的生长性状遗传相关为0.767～0.999,表型相关为0.548～0.991,为中高度正相关,生长和抗WSSV性状之间的遗传相关为（-0.198）～（-0.019）,表型相关为（-0.443）～（-0.115）,均为中低度负相关。综上所述,相比于传统的p BLUP模型,GBLUP模型和ss GBLUP模型均能提高凡纳滨对虾生长性状和抗WSSV性状遗传参数的预测准确性,降低预测偏差,其中ss GBLUP模型预测准确性更高,偏差更低。本文为凡纳滨对虾生长性状和抗WSSV性状的遗传参数评估提供了新的方法和思路,为进一步制定育种方案,培育新品种提供了实验基础。3.基于重测序对凡纳滨对虾重要经济性状进行全基因组关联分析利用全基因组重测序数据和体重、全长、体长、尾长以及抗WSSV性状表型值,结合GBLUP和ss GBLUP模型,对比分析在全基因组关联分析模型中加入显著性固定效应因子和H矩阵对关联分析的影响,并采用多性状混合线性模型对生长性状以及生长和抗WSSV性状进行关联分析,通过分析显著位点的分布、表型变异解释率以及相关基因的功能,进一步探讨生长性状之间以及生长和抗WSSV性状之间的相关性。不同模型评估结果显示,当在模型中分别加入显著性固定效应因子（模型II）和H矩阵（模型III）时,评估所得似然值对数、AIC值、BIC值,关联所得位点数目及P值均优于原始模型（模型I）。当分别以-log（）>7和8作为生生长性状和抗WSSV性状的显著性标准,生长性状共筛选到175个显著性位点,注释到156个基因,对表型变异的解释率在24.79%～54.43%;抗WSSV性状共筛选到90个显著性位点,注释到49个相关基因,对表型变异的解释率在56.20%～56.63%,表明生长性状和抗WSSV性状均由微效多基因控制。基因功能注释及多性状联合分析结果显示,生长性状相关基因表达产物为细胞核的重要组成,主要参与细胞分裂、蛋白结合等过程;而抗WSSV性状基因表达产物为细胞质线粒体的重要组成,主要参与糖酵解、糖异生等过程。生长性状和抗WSSV性状遗传相关在-0.003到-0.002之间,并且多性状联合分析显示,极显著位点在抗WSSV性状中的SNP效应均值为正,而体重、全长性状为负,结果表明生长性状和抗WSSV性状之间可能存在弱负相关或不相关。本文基于全基因组关联分析的方法,深入分析了生长和抗WSSV性状的遗传机制和相互关系,对指导育种中的多性状协同改良具有重要价值,为进一步培育新品种奠定了实验基础。