动植物育种和人类健康保障是遗传学在实际生产生活中关注的两个重要领域。动植物育种工作中的重要遗传学问题有：复杂性状遗传成分的解析、核心种质的采集,及影响复杂性状的染色体区段的定位等。而在人类遗传学的研究中,除了复杂性状遗传成分的解析外,遗传学家们还面临着更多的难题。由于人类具有庞大的基因组,因此在人类全基因组中找出和表型变异相关联的位点也变得十分困难。针对以上问题,本文开发了遗传分析软件QGAStation2.0和GMDR-GPU。 QGAStation2.0主要面向动植物育种工作者及少数人类遗传学家,其包含五大功能模块,可分析双列杂交、区域试验、核心种质资源、QTL定位和基因表达微阵列这五大类数据。除了第四大功能模块外,QGAStation2.0中的统计模型都是基于混合线性模型。GMDR-GPU则主要用于人类遗传学中的全基因组关联性分析。它对原有的GMDR基因互作分析算法作了细微的改进,并利用GPU众核大规模并行计算技术对GMDR算法进行了并行化,使其可用于全基因组关联性分析。我们用GMDR-GPU对英国威康信托基金会病例控制协会(WTCCC)向全世界研究者公开的一份二型糖尿病数据进行了关联性分析,并检测到了可能和二型糖尿病相关联的24个核心SNP和6个基因。