(一)、 性狀之統計分析
25 個芥藍種原之 7 項性狀調查資料以每種原三重複各別之均值，利用統計 套裝軟體[R] ver 3.1.1（R Development Core Team, 2008）進行變方分析（ANOVA）， 確認種原間存在顯著差異後（p＜0.05），再進行Fisher’s least significant difference test（LSD test）。另外，在套裝軟體[R]中，將 7 項田間性狀間兩兩繪製散佈圖，
以及計算其相互之皮爾森相關係數(Pearson's correlation coefficient)與顯著性檢定，
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並利用共變方矩陣進行主成分分析（principle component analysis, PCA）。主成分 分析之原則為利用資料點原實際偵測到的多個變數，將其變方或共變方關係綜合 轉變為少數線性組合，在盡量不失真的狀況下，將資料點以少數維度呈現，並在 二維或三維空間將資料點繪製散布圖。其中可解釋樣品間最大變異的兩個軸為第 一及第二軸，解釋變異量第三大者為第三軸。
(二)、 遺傳歧異度分析
在遺傳變異的討論中有兩個分析方向，即豐富度（richness）與均勻度
（evenness）的描述。所謂豐富度指族群內具差異的個體或基因型種類之多寡。
而均勻度與豐富度有關係，但指的是這些差異類型（例如不同對偶基因）的頻度 是否類似，或者說差異的頻度間變異的大小，若頻度間變異低則均勻度較高
（Brown, 2008）。
針對這兩個方向有許多遺傳參數因應而生，本試驗利用 PowerMarker ver.
3.25 軟體（Liu, 2005）將各種原 SSR 分子標誌之基因型資料進行分析，分子標 誌歧異度之分析參數包括平均對偶基因數目（mean allele per locus）、主要對偶基 因頻度（major allele frequency）、多型性訊息含量（polymorphic information content, PIC）。另藉由各種原擴增之對偶基因類別總數、基因歧異度及種原間族群分化指 數 Fst 進行各種原豐富度及均勻度之探討，而各種原基因型頻度資料可應用於種 原間遺傳距離之估算，先以軟體 PowerMarker ver. 3.25 計算歐氏距離（dE
= ），再轉換為 modfied Roger’s distance, dW =
）(Wrights, 1978)後，得到遺傳距離。並利用 modfied Roger’s distance 在統計套裝軟體[R] ver 3.1.1（R Development Core Team, 2008）
進行主座標分析（ principle coordinate analysis, PCoA），將圖像化呈現種原間之 歧異度。公式內代號所指為 m 個基因座中，第 i 個基因座具有 ni個對偶基因，其 中第 j 個對偶基因在兩樣品之頻度分別為 及 。
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多型性訊息含量（polymorphic information content, PIC ）
以分子標誌所偵測到的對偶基因數目及對偶基因頻度為基礎，用於評估分子 標誌多型性程度。當所偵測之對偶基因數越多及對偶基因頻度越平均時，多型性 訊息含量值越高。PIC＞0.5 時，分子標誌具有高度多型性；0.5＞PIC＞0.25 為中 度多型性分子標誌；PIC＜0.25 為低度多型性分子標誌（Botstein et al., 1980）。
其公式為：
其中 n 為第 n 對對偶基因，pi為第 i 種對偶基因頻度，pj為第 j 種對偶基因頻度。
基因歧異度（genetic diversity）
以實驗測得對偶基因之頻度估算族群內異結合之比例（expected
heterozygosity），即隨機從族群中抽取兩個對偶基因，兩者非同源之機率，可直 接描述族群豐富度和均勻度。由於芥藍為異交作物，且種原多為開放授粉之雜交 族群，因此直接以 D= （Weir, 1996）計算，其中 n 為單一基因座之 對偶基因數， pi為該基因座上第 i 種對偶基因頻率。
主座標分析 （principle coordinate analysis, PCoA）
主要概念為在維持兩兩樣品間相對距離關係的前提下，在低維度的空間中盡 可能不失真地呈現樣品的關係。數個樣品可在多個空間座標軸下被描述，但主座 標分析只取其中最重要的少數維度來呈現樣品間的關係。一般以二維或三維圖展 現，並以可解釋樣品間最大變異的兩個軸為第一及第二軸，解釋變異量第三大者 為第三軸（Gower, 1966）。由於兩樣本在多維度空間裡距離之建構概念以歐氏幾 何為基礎，本試驗採用 Modified Roger’s distance 以進行主座標分析運算並以統 計套裝軟體[R] ver. 3.1.1（R Development Core Team, 2008）繪製各種原三維空間 之散布情形。
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群集分析（clustering analysis）
以 Modified Roger’s distance, dW =
(Wrights, 1978)估算種原間遺傳距離並匯入 NTSYS 2.0 套裝軟體（Rohlf,1998）後，選取 Clustering/SHAN 選項，進行不加權平均重法（Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean, UPGMA）（Sneath and Sokal, 1973）演算及繪製親緣樹圖。不加 權平均重法(UPGMA) 基本為視每一樣品與 root 之距離相同之概念下，利用樣品 間相似度矩陣或遺傳距離矩陣，將矩陣中關係最近的兩樣品成對組合後，重新計 算組合與其他樣品間之關係遠近形成新矩陣，再一次將矩陣中關係最近的兩者組 合，反覆操作將所有樣品完全群集，並繪製成有根親緣樹圖（rooted tree）。
族群分化指數（Fst）
主要反應不同族群之間對偶基因頻率差異，為量化族群遺傳分化之指標。以 族群整體中有 n 個次族群，pi及 qi分別為第 i 個次族群中同一基因座之非同源對 偶基因之頻度。而該基因座平均各次族群之非同源對偶基因異結合頻度為 Hl， 在假設次族群內符合哈溫平衡（Hardy-Weinberg equilibrium）下，各次族群一對 非同源對偶基因異結合頻度期望值之平均為 Hs、而族群整體之一對非同源對偶 基因異結合之頻度期望值為 HT，其公式分別為（Hamilton, 2009）：
； ；
其中 為第 i 個族群中實際觀測之異結合率（observed heterozygosity），而 及 分 別為該基因座上，整體族群中各次族群之非同源對偶基因頻度之平均。可衍生之 遺傳參數為：
為次族群非同源對偶基因異結合率期望值之平均（ ）與實際觀測 值（ ）之差異程度，可表示族群內平均自交係數，主要分析次族 群內近交或自交情形。
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為次族群非同源對偶基因異結合率期望值之平均（ ）與族群整體 之非同源對偶基因異結合之頻度期望值（HT）之差異程度，可表示 因族群分化而導致異結合率減少之比例，可作為次族群間的平均自 交係數，分析族群差異。
為任一次族群中任意個體帶有之一對對偶基因為同源之機率，可視 為整個族群內之平均自交係數。
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