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第五节 数量性状基因定位
作者:农学院    文章来源:浙江大学精品课程网    点击数:2343    更新时间:2007/7/5
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  经典数量遗传分析方法分析控制数量性状众多基因的总遗传效应,但无法鉴别基因的数目、单个基因在基因组的位置和遗传效应。
  现代分子生物学分子标记技术构建各种作物的分子标记连锁图谱。
  作物分子标记连锁图谱数量性状基因位点(quantitativetrait loci,简称QTL)定位分析方法估算数量性状基因位点数目、位置和遗传效应。
  常用QTL定位(QTL mapping)方法如下:
  QTL定位分析方法的类别:
  QTL定位的基础是分子标记连锁图谱。
  多态性分子标记不是基因,不存在遗传效应。
  如分子标记覆盖整个基因组,控制数量性状的基因(Qi)两侧会有相连锁的分子标记(Mi-和Mi+)表现遗传效应。
  分析表现遗传效应的分子标记推断与分子标记相连锁的数量性状基因位置和效应。
  按分子标记的方法将QTL定位分析方法划分为单标记分析法、区间作图法和复合区间作图法等。

  一、 单标记分析法:
  通过方差分析、回归分析或似然比检验,比较单个标记基因型(MM、Mmmm)数量性状均值的差异。
  如存在显著差异说明控制该数量性状的QTL与标记有连锁。
  单标记分析法假定,数量性状的表现型变异受分子标记的遗传效应(GM,固定效应)和残差机误(随机效应)控制,遗传模型是:
  单一标记分析法不需要完整的分子标记连锁图谱,故早期的QTL定位研究多采用这种方法。
  缺点:
  ⑴. 不能确定标记是与一个或多个QTL连锁;
  ⑵. 不能无偏估计QTL的位置和遗传效应;
  ⑶. 检测效率不高,所需的个体数较多。
  二、区间作图法(interval mapping,IM):

  Lander和Botslein(1989)发展了IM定位方法。
  IM假定:数量性状的表现型变异受一对基因的遗传效应(GQ,固定效应)和随机效应控制,遗传模型是:
          
  该模型中遗传效应是QTL的效应。
  方法:以正态混合分布最大似然函数和简单回归模型借助于完整的分子标记连锁图谱计算基因组的任一相邻标记(Mi-和Mi+)之间存在和不存在QTL(Qi)的似然函数比值的对数(LOD值)。
  根据整个染色体上各点LOD值可描绘出一QTL在该染色体上存在与否的似然图谱。

  当LOD值超过某一给定的临界值时,QTL的可能位置可用LOD支持区间表示。QTL的效应则由回归系数估计值推断。
  ⑴.优点:
   ①.如果一条染色体上只有一个QTL,可无偏估算QTL的位置和效应;
   ②.检测效率较高,可减少QTL检测所需的个体数。
  ⑵.问题:
   ①.如果一条染色体上有多个QTL,与检验区间连锁的QTL会影响检验结果,使估算的QTL位置和效应出现偏差:
   ②.每次检验仅用两个标记,未充分利用其它标记信息。

  三、复合区间作图法(composite interval mapping,CIM):

  Zeng(1993)提出了把多元线性回归与区间作图结合起来的CIM方法。
  要点:检测某一特定标记区间时,将与其它QTL连锁的标记也拟合在模型中以控制背景遗传效应。
  CIM法的遗传假定:数量性状的表现型变异受搜索的一对基因的遗传效应(GQ,固定效应)和与其它QTL连锁的分子标记遗传效应(GM,固定效应)以及随机效应控制。
  遗传模型是:
  其中遗传效应包括QTL效应和分子标记效应。
  采用类似于区间作图的方法可获得各参数的最大似然估计值计算似然比,绘制各染色体的似然图谱根据似然比统计量的显著性,推断QTL的位置。
  QTL效应则可由回归系数的最大似然估计值推断。
  ⑴.优点:
   ①.假如不存在上位性和QTL与环境互作,QTL的位置和效应的估计是渐近无偏的;
   ②.充分利用整个基因组的标记信息,背景遗传效应控制较好,作图精度度和效率提高。
  ⑵.问题:
   ①.不能分析上位性及QTL与环境互作等复杂的遗传效应;
   ②.需为检验的区间开辟一个窗口,但窗口大小不易确定。
   过小检验的效率会降低;
   过大会使QTL位置和效应的估计产生偏差。
   下图比较了区间作图法和复合区间作图法定位QTL的LOD值。

  定位分析的连锁群遗传图距为112cM,包含2个QTL(Q1的位置是32.7cM,加性效应为2.656;Q2的位置是48.7cM,加性效应为3.74)。
  区间作图法和复合区间作图法都能检测出2个QTL。
  与IM相比,CIM具有较高的LOD值以及较小的QTL位置和效应估计偏差。

  四、基于混合线性模型的复合区间作图法(mixed-model-based composite interval mapping,MCIM):

  朱军(1998,1999)提出可以分析包括上位性的各项遗传主效应及其与环境互作效应的QTL作图方法。
  MCIM法是基于混合线性模型的复合区间作图方法,把控制背景遗传变异的分子标记效应(GM)归为随机变量,使其不会影响对QTL位置和效应的无偏估算。
  模型包括环境效应及QTL与环境的互作效应:
      
  其中群体均值和QTL主效应是固定效应,其它效应设为随机效应。E是环境效应,GQE是QTL×环境互作效应,GM是分子标记主效应,GME分子标记×环境互作效应,e是机误效应。
  Wang等(1999)开发了可分析包括加性和上位性各项遗传效及其与环境互作效应的计算机软件(QTLMapper 版本1.0),适于分析加倍单倍体(doubled haploid,简称DH)群体和重组近交(recombined inbred,简称RI)群体。
  特点:
  ①.可避免所选标记对QTL效应分析的影响;
  ②.无偏分析QTL与环境的互作效应;
  ③.把标记效应作为随机效应,可以用BLUP法进行标记筛选。
  Cao等(2000)运用MCIM法分析水稻DH群体(IR64×Azucena)在4个环境中的实验资料,检测到控制株高性状的 22个QTL。
  表水稻DH群体检测的株高QTL位置列出了QTL的位置(分子标记和遗传距离),8个以斜体标出的QTL只有上位性效应。
  QTL的命名方法:性状代码(Fh)染色体代号-染色体上的QTL代号。
  表水稻DH群体株高QTL的加性主效应和加性×环境互作效应估计值列出了株高QTL的加性主效应和加性互作效应估计值。
  14个QTL检测到显著的加性效应,其中4个有加性主效应和加性互作效应,其它10个只有环境互作效应。
  位于第一条染色体的Fhl-2是主效QTL,其它则为微效QTL。
  表水稻DH群体株高QTL的上位性主效应和上位性×环境互作效应估计值,为株高21对QTL的上位性主效应和上位性×环境互作效应估计值,其中:
  10对QTL同时具有上位性主效应和上位性互作效应;
  3对QTL只有上位性主效应;
  8对QTL只有上位性互作效应。
  特点:
  ①.一些无加性效应的QTL参与了上位性的形成,这些位点通过修饰其它位点而起作用,属于修饰基因座;
  ②.多数QTLs既有加性效应、又有上位性效应;
  ③.QTL的环境互作效应比QTL的主效应更多地被检测到;
  ④.QTL可与多个QTLs发生互作,主效QTL也参与上位性互作;
  ⑤.上位性互作受环境影响的变异范围较大。

 

 

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