本论文分为两个部分:基因组选择数据模拟简化方法的研究和贝类遗传育种评估与分析系统的开发。目前用于全基因组选择分析计算的模拟数据通常是通过模拟程序模拟整个基因组的信息来获得的。这种方法在模拟信息含量巨大的复杂基因组时速度非常慢,多对染色体的信息拼接工作也随着染色体数目的增多而变得非常复杂。虽然可以利用较高配置的计算机运行模拟程序,提高模拟速度,但是成本付出与时间节省的比例改善并不明显。为了改善上述问题,本文讨论了一种简化的全基因组信息模拟方法,即单染色体基因组信息替代法。理论上讲,用单染色体的信息可以推断出一个完整基因组的情况:模拟一对遗传力为0.03的染色体,相当于模拟10对遗传力为0.3的染色体并进行信息拼接的情况。本文试验通过模拟程序一次只模拟一对染色体,通过多次模拟并使用拼接程序将多对染色体的信息整合,以此拼接结果作为模拟多对染色体的情况。试验在给定的不同的染色体数、标记密度、QTL密度和遗传力等参数互相组合的情况下进行数据模拟,对模拟数据使用GWBLUP和Bayes-C算法进行全基因组选择分析,从而比较分析估计育种值与真实育种值的相关系数,讨论单染色体基因组信息推断法与传统的全基因组信息模拟法所产生的数据在使用上的效果差异。研究结果表明:标记记录越多、待估计效应的QTL越少、遗传力越高时,估计育种值越准确。只模拟一对染色体遗传信息的单染色体基因组信息替代法与传统的全基因组信息数据模拟方法相比,前者在大量节省运算所需时间和内存储存空间的同时,运算结果仅丢失部分准确性,不失为一种为测试计算方法而模拟数据的优选策略。扇贝养殖是我国海水养殖业的主导产业之一,我国扇贝养殖规模占世界首位。但是随着海水养殖业的快速发展,制约养殖扇贝产业发展的问题日益严重,良种缺乏、病害频发、养殖个体小型化已成为扇贝养殖业亟待解决的问题。因此优良品种的培育已成为实现水产养殖业持续发展的关键因素之一。随着贝类育种的发展,分子标记信息和表型信息积累,有计划的家系培育、个体标记的实现为发展扇贝BLUP育种提供了充分的条件。本研究通过与中国海洋大学海洋生命学院贝类分子遗传学与育种技术研究室合作,开发了一套基于网络的贝类遗传育种评估与分析系统,实现数据记录、方差组分估计等功能,并能利用动物模型BLUP方法估计育种值指导选种选育工作。