摘要：分子群体遗传学研究的特点是取样量大——存在于群体样本中的遗传变异必须要充分代表该群体和该物种的遗传变异量及分析的位点数多——位点样本必须恰当代表基因组。大样本的群体取样和位点取样产生大量的原始数据,使原始数据人工处理非常困难甚至不可能,从而迫切需要原始数据处理的自动化。目前一些大公司提供的凝胶图像收集仪器和配套的软件已经使原始数据的获取基本上自动化或半自动化。获得DNA片段分子量数据后,必须把这些分子量数据转变成可反映操作单位(样本)之间关系的数据矩阵,原来用于计算分子量的那些软件已不实用或派不上用场。目前,除了用于fAFLP的Binthere弥补了部分不足外,还没有此类软件。Binthere存在固定栏宽(Bin)的缺陷,也就是将分子量最大值与最小值之间等分的方法来归纳不同操作单位(OUT)之间的异同,使得分子量绝对值差很小的数据可能被归入不同的栏,导致结果不正确。为了解决这类问题,我们设计编写了一个新的软件,取名为Matrix Generator(MG)。与同类软件相比,MG具有两个主要优点:(1)采用动态栏宽和智能归并算法,克服了固定栏宽可能造成的错误;(2)可用于非荧光标记的分子标记技术。MG的基本思路是:分子量差异越小的片段,越可能是同缘片段,越应该处于相同的栏内。为此。