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限制性两阶段多位点全基因组关联分析法在遗传育种中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
全基因组关联分析（genome-wide association studies,GWAS）通过建立全基因组高密度分子标记以检测基因型与表型间的关联性,已成为动植物数量性状遗传解析的主要方法。然而,以往GWAS方法只注重于个别主要QTL的检测,而且使用仅有2个等位变异的SNP标记不能检测自然群体中广泛存在的复等位变异,一定程度限制了GWAS的应用。限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法（RTM-GWAS）首先根据全基因组高密度SNP标记间的连锁不平衡程度,将多个相邻且紧密连锁的SNP标记组成为具有复等位变异（单倍型）的连锁不平衡区段（SNPLDB）标记。其次,RTM-GWAS使用由SNPLDB标记计算的遗传相似系数矩阵作为群体结构偏差的通用估计,并提取该矩阵的特征向量作为模型协变量以降低由群体结构偏差导致的假阳性。最后,利用具有复等位变异的SNPLDB标记与建立的多位点复等位变异模型,RTM-GWAS将性状遗传率作为QTL表型变异解释率的上限,通过两阶段分析策略高效地进行全基因组QTL及其复等位变异的检测,并最终构建多QTL遗传模型。该法还可以基于性状小区观测值,建立QTL与环境互作多位点模型,不仅能检测与环境有交互作用的主效应QTL,还能检测仅与环境有交互作用的无主效应QTL。RTM-GWAS不仅解决了以往GWAS不能估计复等位变异的问题,而且通过使用多位点模型拟合多个QTL提高了检测功效并能有效地控制假阳性的膨胀,为全面解析自然群体QTL及其复等变异提供了通道。该法能估计出等位基因的效应及其在群体内的相对频率,由其结果建立的QTL-allele矩阵代表了目标性状在群体中的全部遗传组成,不仅可用于候选基因发掘,还为群体内QTL及其复等位变异（基因及其复等位基因）的动态研究（群体遗传分化以及特有与新生等位变异）提供了新的工具。依据QTL-allele矩阵,还能进一步利用计算机模拟产生杂交组合后代基因型,并预测杂交组合后代纯合群体的表现,从而进行优化组合设计与分子设计育种。此外,RTM-GWAS还适用于双亲杂交后代重组自交系群体以及多亲杂交后代巢式关联作图群体,因避免了群体结构偏离的干扰,检测功效更高。本文归纳了RTM-GWAS的原理和方法,并综述了其在遗传育种研究中的应用。 相似文献
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将双侧标记基因型均值回归作图法的线性模型扩展,用以分离多环境试验下可能存在的环境效应和数量性状基因(QTL)与环境的互作效应,以提高QTL作图效率和准确性。对水稻组合Jasmine85/Lemont的110个F2无性系在1997、1998两年的抽穗期数据进行分析,结果发现在水稻第7染色体上的双侧标记RG30和RG477区间内检测到1个控制水稻抽穗期的主效QTL,该QTL与RG30相距0.4cM,可解释抽穗期总变异的21.8%,而且该QTL与年份存在极显著的互作效应;在该QTL的遗传效应总变异中,加性效应、显性效应、加性×环境互作以及显性×环境互作效应分别占91.26%、0 01%、8.37%和0.36%。 相似文献
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【目的】基于协方差估计的多因变量回归（multivariate regression with covariance estimation,MRCE）模型进行多性状QTL定位分析,为动植物数量性状基因定位提供理论参考。【方法】构建适用QTL定位的MRCE模型,设计3个模拟试验对模型进行检验,通过计算机生成基因型和2个相关性状的表型值,并用2组数据对模型进行实际应用,其中一组为水稻DH群体数据,选自qtlnetwork软件;另一组为水稻永久F2群体数据,由珍汕97×明恢63,含有210个株系的重组自交系（RIL）群体随机交配生成,分析MRCE模型在以上2组数据多性状QTL定位中的应用效果。【结果】用MRCE模型进行QTL定位的模拟试验结果表明,遗传变异所占方差比越大,相关系数绝对值越大,遗传率越大,则功效越好,估计值越接近效应值。MRCE的QTL定位应用结果显示,从水稻DH群体中识别出8个QTL与ph6性状有关,6个QTL与ph8性状有关;从1998年水稻永久F2群体数据中识别出3个QTL与穗粒数相关,10个QTL与粒质量相关;从1999年数据识别出3个QTL与穗粒数相关,6个QTL与粒质量相关。【结论】利用MRCE模型进行多性状QTL定位是可行的。 相似文献
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辛业芸 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2007,33(4):396-402
水稻许多重要的性状是由多基因控制的数量性状.分子生物技术的迅速发展和QTL定位方法的日趋完善,为水稻数量性状基因(QTL)的研究提供了基础.综述了数量性状基因座QTL(quantitative trait locus)定位的原理、定位群体和常用方法及分子标记在水稻产量性状基因定位中的研究现状,并对目前水稻产量性状QTL定位存在的问题和发展前景进行了探讨. 相似文献
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把表型值随着时间(生命时期、年龄、胎次等)或其他可以量化的因素(生理状态、生产水平、代谢率和环境条件等)变化的性状称为动态性状。受动物遗传育种中用来估计动态性状育种值的随机回归测定日模型思想的启发,将关于时间(测定日期)的Legendre多项式镶嵌在遗传模型的每个遗传效应中,以刻画QTL对动态性状变化过程的作用,从而建立起动态性状基因定位的数学模型。以F2遗传设计群体为例,论述了动态性状基因定位分析的基本原理,推导了QTL效应大小和位置的极大似然法估计过程。选择3次Legendre多项式为子模型,采用MonteCarlo方法模拟F2设计群体,研究抽样群体大小和测定日密度对不同遗传力QTL检测效力的影响。利用正交设计安排因素试验组合,分析模拟试验结果表明:高遗传力的要比低遗传力的QTL在检测时需要较少个体数和测定日抽样;但不论QTL的遗传力多大,300以上的群体大小和5%以上的测定日密度都可以保证足够高的检测效力。 相似文献
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《中国农业科学》2020,(9)
全基因组关联分析(genome-wide association studies,GWAS)通过建立全基因组高密度分子标记以检测基因型与表型间的关联性,已成为动植物数量性状遗传解析的主要方法。然而,以往GWAS方法只注重于个别主要QTL的检测,而且使用仅有2个等位变异的SNP标记不能检测自然群体中广泛存在的复等位变异,一定程度限制了GWAS的应用。限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法(RTM-GWAS)首先根据全基因组高密度SNP标记间的连锁不平衡程度,将多个相邻且紧密连锁的SNP标记组成为具有复等位变异(单倍型)的连锁不平衡区段(SNPLDB)标记。其次,RTM-GWAS使用由SNPLDB标记计算的遗传相似系数矩阵作为群体结构偏差的通用估计,并提取该矩阵的特征向量作为模型协变量以降低由群体结构偏差导致的假阳性。最后,利用具有复等位变异的SNPLDB标记与建立的多位点复等位变异模型,RTM-GWAS将性状遗传率作为QTL表型变异解释率的上限,通过两阶段分析策略高效地进行全基因组QTL及其复等位变异的检测,并最终构建多QTL遗传模型。该法还可以基于性状小区观测值,建立QTL与环境互作多位点模型,不仅能检测与环境有交互作用的主效应QTL,还能检测仅与环境有交互作用的无主效应QTL。RTM-GWAS不仅解决了以往GWAS不能估计复等位变异的问题,而且通过使用多位点模型拟合多个QTL提高了检测功效并能有效地控制假阳性的膨胀,为全面解析自然群体QTL及其复等变异提供了通道。该法能估计出等位基因的效应及其在群体内的相对频率,由其结果建立的QTL-allele矩阵代表了目标性状在群体中的全部遗传组成,不仅可用于候选基因发掘,还为群体内QTL及其复等位变异(基因及其复等位基因)的动态研究(群体遗传分化以及特有与新生等位变异)提供了新的工具。依据QTL-allele矩阵,还能进一步利用计算机模拟产生杂交组合后代基因型,并预测杂交组合后代纯合群体的表现,从而进行优化组合设计与分子设计育种。此外,RTM-GWAS还适用于双亲杂交后代重组自交系群体以及多亲杂交后代巢式关联作图群体,因避免了群体结构偏离的干扰,检测功效更高。本文归纳了RTM-GWAS的原理和方法,并综述了其在遗传育种研究中的应用。 相似文献
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理想水稻株型的选育与高产育种密切相关,而剑叶角度则是构成水稻理想株型的重要指标之一,同时也是影响水稻产量的重要因素.合理开发利用水稻中控制剑叶角度及产量相关的数量性状基因座位(QTL),并结合分子育种技术,可更好地为高产制繁种目标服务.通过应用由244个株系组成的珍汕97B/密阳46重组自交系(RIL)群体,构建含256个分子标记的连锁图谱,采用QTL区间作图法对剑叶角度及主穗产量等5个性状进行定位分析,共检测到17个QTL,分布于染色体1、2、3、5、6、9、10、11.这些QTL对相应性状的贡献率介于3.46～25.64%之间.在第1染色体上检测到控制5个性状的QTL,其中控制剑叶角度的两个QTL;在第2、3、9、10、11染色体上分别检测到各一个QTL;第5染色体上检测到控制剑叶、每穗总粒数和每穗实粒数的3个QTL;1个每穗实粒数和2个每穗实粒重的OTL分布于第6染色体上.多个区间表现出对两个性状的显著作用,其中第1染色体2个,第6染色体1个.相关性分析表明,较小的剑叶角度可通过提高结实率进而显著增加产量. 相似文献
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【目的】水稻粒型是与产量直接相关的重要农艺性状,影响稻米的外观品质和商品价值。挖掘新的水稻粒型相关基因,对揭示水稻粒型调控的遗传机理研究有重要意义,同时可为水稻粒型分子育种提供新的基因资源。【方法】以极端粒型差异的粳稻TD70和籼稻Kasalath,以及杂交构建的186个家系的重组自交系群体为研究材料,利用高通量测序技术对亲本和RIL株系进行深度测序。统计186个RIL基因型数据,利用滑动窗法（SNP/InDel数目为15）,将窗口内SNP/InDel信息转换成窗口的基因型,预测染色体上的重组断点构建RIL群体的BinMap遗传图谱,结合2年的粒长、粒宽、粒厚和千粒重的表型数据,运用QTL IciMapping软件,采用复合区间作图法对RIL群体的4个性状进行QTL定位。【结果】构建了一张包含12 328个Bin标记的高密度遗传图谱,该图谱各染色体Bin标记数为763—1 367个,标记间平均物理距离为30.26 kb。粒长、粒宽、粒厚和千粒重4个性状在RIL群体中呈近正态连续分布,且2年间的变化趋势相似,符合QTL作图要求。2018年对粒长、粒宽、粒厚及千粒重进行QTL分析,共检测到40个粒型QTL,其中,粒长12个,粒宽9个,粒厚8个,千粒重11个,2019年对粒长、粒宽、粒厚及千粒重进行QTL分析,检测到56个籽粒相关的QTL,粒长15个,粒宽11个,粒厚13个,千粒重17个。分析定位到的96个粒型QTL位点,连续2年都能检测到的QTL位点有11个,其中7个为已克隆的粒型基因位点,4个为未知的新位点,分别分布于第1、3、4、5染色体上,分别为粒长qGL-1-2和qGL5-2、粒厚qGT-3-2、粒宽qGW-4-1。【结论】构建了一张包含12 328个Bin标记的分子遗传连锁图谱,解析大粒粳稻资源的粒型基因,获得了qGW-4-1、qGL5-2、qGT-3-2、qGL-1-2等4个新的粒型QTL,可用于后续粒型调控基因的精细定位及克隆研究。 相似文献
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随机效应模型下标记-QTL连锁分析方法 总被引：4，自引：0，他引：4
在QTL随机模型的框架内，通过对QTL方差组分的最大似然估计，进行家畜一般系谱群体的QTL-标记连锁分析，研究中同时考虑了性状遗传力和QTL效应的不同水平对QTL定位效果的影响。结果表明，采用QTL随机效应模型可以有效地进行标记-QTL间的连锁分析并可获得较高的检验功效，QTL位置与效应参数的估计均在合理的范围内；同时，性状遗传力和QTL方差贡献对QTL定位准确度和功效均有较大的影响，随着性状遗传力和QTL方差贡献的增大，参数估计的准确性和检验功效提高。固定性状遗传力的情况下（h^20=0．1），QTL效应由0．1→0．5时，相应的检验功效由17％提高到49％；当遗传力和QTL效应均提高到0．5时，QTL检验功效最高达到88％。 相似文献
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此篇文章中,应用一种基于LASSO的算法去同时定位多个数量性状位点(QTL)。在QTL定位方法中,迭代加权最小二乘法(IRLS)和极大似然法(ML)在参数估计准确性和检测效率方面效果几乎一致。但是在参数估计的稳健性和计算速度方面,迭代加权最小二乘法又明显优于极大似然估计。结合参数的先验分布信息,基于贝叶斯理论的极大似然估计能够分析多QTL模型。然而迭代加权最小二乘估计不能很好的检测多QTL。目前贝叶斯分析已经成为一个多QTL定位的重要的途径,但它主要缺点是计算时间过长,并缺乏简单有效的显著性检验。通过循环坐标下降的LASSO方法可将全模型的系数同时压缩并使之趋进于零,因此该方法能应用于快速同时估计整个基因组的非零遗传效应位点。在这个研究中,应用基于LASSO的算法去同时定位多QTL。模拟证明LASSO方法比迭代加权最小二乘法具有更高的估计精度和检测效率。 相似文献
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将胚乳性状的遗传特点与迭代重新加权最小平方QTL作图法相结合,提出了一种可直接对受三倍体遗传控制的胚乳数量性状进行QTL作图的统计方法,通过模拟试验验证了其有效性。此方法可扩展到更为复杂的遗传模型,如同时受三倍体胚乳基因型和二倍体母体基因型控制的胚乳性状的QTL作图。 相似文献
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贝叶斯回归分析方法及其在QTL作图中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
以实例详述了运用贝叶斯统计进行线性回归分析的原理和方法,并将其推广应用于F2群体的QTL作图。该方法可同时实对QTL基因型、位置、效应及模型剩余方差等参数的贝叶斯估计,其可行性和有效性通过计算机模拟数据进行了分析验证。结果表明：尽管随着遗传力的提高,QTL位置和效应估计值的准确度随之提高,但在设定的3种遗传力(5％、10％和20％)下相差不大,均很准确;而估计值的精确度则随着遗传力的提高而明显提高。因此,在QTL遗传力较低时,为了提高QTL位置和效应估计的准确度与精确度,适当的样本容量是必要的。 相似文献
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大多数现存的检测数量性状位点的统计方法,不适于去分析带有偏态分布和删失机制的生存性状。因此,将生存分析中参数和半参数模型镶嵌到数量性状区间定位的框架内,去定位生存性状。在生存性状分析领域里,加速失效时间模型被认为是用于分析数据的一个非常重要模型。基于加速失效时间模型,提出定位生存性状的参数模型,采用EM算法获得参数的极大似然估计。同时,视贝叶斯信息标准为模型选择标准。通过选取带有极大似然和寡参数的指定误差分布,构建了优化模型。为了证明方法的有效性,分析了一个实际数据集,结果表明,在生存分布的五个常用分布函数,对数Logistic分布是控制小鼠高氧性急性肺损伤的最优分布函数。 相似文献
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利用BC_3F_1群体定位和分析甘蓝型油菜A7-含油量QTL 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】通过构建BC3F1群体对第7连锁群上一个影响油菜籽油分含量的主效QTL(A7-QTL)进行定位确认。【方法】在用SG-DH群体初定位基础上以欧洲品种Sollux为轮回亲本、目标区段含中国亲本Gaoyou等位基因片段的DH系为供体构建近等基因系。用1700个BC3F1单株基因型和其种子(BC3F2)表现型,采用WinQTLCartographer2.5和SPSS11.5软件对A7-QTL进行精细定位以及标记和性状的关联分析。【结果】含油量QTL的置信区间在标记ZAAS849s-R131之间,范围在21.7cM左右,其LOD峰值为9.71,距离两侧最近标记RPSaA3和ZAAS839分别为0.9和2.1cM,QTL的加性效应值是0.75;QTL区段内的单标记方差分析表明:目标区段内4个标记各3种基因型的含油量之间存在极显著差异,标记ZAAS839处的差异最显著(P=1.2×10-10);通过比较含油量和4个标记之间的对应关系,进一步推断QTL最可能位于标记RPSaA3和ZAAS839之间或临近。【结论】用BC3F1群体定位的QTL区间与DH群体分析结果相重叠,但置信区间明显缩小;定位结果进一步确认了A7连锁群上存在油分QTL的真实性,增加了在该区域存有参与控制油菜含油量基因的可靠性;QTL可能存在于标记RPSaA3和ZAAS839临近区域,两标记间距约3cM。 相似文献
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QTL作图主要统计方法及主要作图群体 总被引：6，自引：0，他引：6
系统而简要的介绍了数量性状基因位点作图（QTL作图）及其主要方法、计算机软件及相应作图群体等。QTL作图的主要统计分析方法有采用t-检验、方差分析、回归分析等方法的单标记分析方法,基于两个侧连标记的区间作图法和复合区间作图法,以及近几年由KAO 和ZENG利用Cockerham模型发展起来的多重区间作图法等。分别介绍了QTL作图的主要作图群体如回交,F2,DH,RIL等,并对这几种作图群体进行了比较。 相似文献
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以F2设计为资源群体，以区间定位分析为QTL定位的方法，通过计算机模拟，系统地比较了不同资源群体规模和性状遗传力下QTL检测效率,QTL位置和效应估计的准确性和精确性，以期揭示出两个因素对QTL定位效果影响的一般性规律。结果表明：适当扩大资源群体的规模，不仅有助于提高QTL的检测效率，而且还可提高QTL位置和效应估计的可靠性；当对高遗传力性状的QTL实施定位时，QTL的检测效率以及QTL位置估计的准确性和精确性相对较高，但QTL效应估计的可靠性则会有所降低。 相似文献
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陈定庚 《湖南农业大学学报(自然科学版)》1989,16(1)
本文讨论广义线性模型的均值向量的最小二乘估计和最佳线性无偏估计的关系,得到了它们相等的充要条件以及它们的偏差关系和偏差范数估计;并在欧氏范数下,进一步讨论了这种偏差估计。 相似文献