本项目研究中，我们利用SNP芯片继续解析黄华占整个系谱的所有99份育种材料的基因组结构，揭示形成黄华占优良品质过程中的关键基因区段和人工选育的分子机制理论，并由此总结出一套系统性研究人工选择规律的方法，并将这套方法进行计算机建模，形成分子设计育种模型应用于实际的水稻育种中，并将通过该模型获得的育种材料参加各级常规的优质水稻筛选品比试验，以验证该育种模型的有效性和通用性，为研究进一步推广使用该系统奠定良好的基础。 我们将人工选育的模型分为四个模块： 1.用Hardy-Weinberg平衡算法从无限种群中确定一个起始群体规模；2. 计算每个QTL位点在每一个世代的效应值及其对应的基因型；3.在每一个世代的选育过程中根据表型的效应值选择农艺性状最好的群体；4.根据上面选择出的最适群体进行加代繁殖，以确定材料的遗传力及突变率。用计算机随机重复100次模拟迭代后最终输出相应的平均值。用PVE的值来评估QTL效应。计算机模拟的模块4的加代并没有考虑实际育种家再每个世代的选择，因此，最终修正的突变率是自然突变率和选择概率的乘积。育种过程中对表型影响具有较大效应的QTL如果受到选择将会有较大的概率被选中。 因此，我们设置了“S”型曲线来量化被选择概率与PVE之间的关系，其中曲线的两个拐点的PVE值分别为10％和25％。紧接着我们评估了群体大小，遗传力和自然突变率对人工选育的影响。就群体规模而言，PVE值的大小与群体规模成反比，即较大PVE值的QTL位点的选择需要较小的群体规模，当待选QTL性状的PVE值为40％时，群体规模为500株就已经足够，当待选QTL性状的PVE为10％或更低时，群体规模扩大到5000株仍然不足。此外群体大小间接与饱和繁殖所需的世代相关， 较大的群体可以减少达到饱和繁殖所需的世代数。 通过研究我们发现，要对某一具体农艺性状选育有效，当群体规模为500株时该性状QTL的最低PVE值为25％，当群体规模为5000株时最低PVE值为13％。对于遗传力的评估，当遗传力为100%时，选择线降低到饱和水平，当遗传力降至20％时，选择线几乎没有增加趋势。在育种实践中自然突变也是不可避免的，研究结果表明对于突变率<1e-4，PVE值为25%的农艺性状，1000株的群体在100代内都无法保证能选到合适的单株。