基因定位（Gene Mapping）是遺傳學的核心方法學，從 Sturtevant（1913）的第一張果蠅遺傳圖到現代 SNP 密度圖譜和 GWAS，其原理和技術不斷革新。
經典遺傳定位原理
Sturtevant 的核心假設是重組頻率（RF）與基因間物理距離在短距離內呈線性關係。隨著距離增加，雙互換和多重互換使 RF 趨近 50% 上限，RF 不再線性反映真實距離。Haldane（1919）提出圖函數：d = -½ ln(1 - 2RF)，假設互換事件為 Poisson 分布且無干擾。Kosambi（1944）修正為考慮正干擾的函數：d = ¼ ln[(1+2RF)/(1-2RF)]，在實務中更為準確。
三點測交的系統分析
三點測交是經典遺傳定位的黃金標準。其分析流程：(1) 鑑定八類表現型——最多的兩類為親本型（P），最少的兩類為雙互換型（DCO）；(2) 比較 P 和 DCO 的等位基因組合以確定中間基因；(3) 計算區間 I 和 II 的 RF：RF_I = (SCO_I + DCO) / Total；RF_II = (SCO_II + DCO) / Total；(4) 計算 C.O.C. = 觀察 DCO / 預期 DCO（= RF_I × RF_II × Total）；Interference = 1 - C.O.C.。
從遺傳圖譜到物理圖譜
遺傳圖譜（genetic map, cM）基於重組頻率；物理圖譜（physical map, bp/kb/Mb）基於 DNA 序列。兩者對應受多因素影響：(1) 重組熱點使局部重組率達基因組平均的 10-100 倍；(2) 女性整體遺傳圖譜約 4400 cM，男性約 2700 cM；(3) 著絲粒近端重組受抑制，端粒近端偶有升高。人類基因組平均 1 cM ≈ 1 Mb，但局部變異極大（0.1-10 Mb/cM）。
現代分子定位技術
分子標記的演進：RFLP → SSR（microsatellite）→ SNP。SNP array 和 WGS 提供前所未有的標記密度（百萬級），使高解析度定位成為可能。
QTL Mapping：數量性狀基因座定位結合分子標記和統計方法。Lander & Botstein（1989）的 interval mapping 使用最大概似法掃描整個基因組。Zeng（1994）的 composite interval mapping 加入背景標記控制以提高統計功效。LOD score 閾值通常透過 permutation test（Churchill & Doerge, 1994）確定。
GWAS：全基因組關聯分析利用群體層級的 LD 結構，以數十萬到數百萬 SNP 掃描全基因組。顯著性閾值 p < 5×10⁻⁸ 校正了約百萬個獨立測試。GWAS hit 通常定位到 LD block 而非具體基因，需要 fine-mapping（條件分析、統計 colocalization、功能註釋整合、Bayesian credible sets）縮小候選區間。Visscher et al.（2017, AJHG）回顧了 GWAS 十年成果，強調 missing heritability 和 polygenicity 的挑戰。
功能性基因組篩選：CRISPR knockout/activation/inhibition screens 提供正向遺傳學的現代版本，可直接鑑定功能性基因而非僅定位基因組區域，補足了統計關聯分析的因果推斷缺口。