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QTL定位方法

作者:高考题库网
来源:https://www.bjmy2z.cn/gaokao
2021-02-11 05:05
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-

2021年2月11日发(作者:rough是什么意思)


QTL


定位就是采用类似单基因定位的方法将


QTL


定位在遗传图谱上


,


确定


Q


TL


与遗传标记间的距离


(


以重组率表示


)


。根据标记数目的不同


,


可分为单标


记、


双标记和多标记几种方法。


根据统 计分析方法的不同


,


可分为方差与均值分

析法、


回归及相关分析法、


矩估计及最大似然法等。


根据标记区间数可分为零区


间作图、


单区间作 图和多区间作图。


此外


,


还有将不同 方法结合起来的综合分析


方法


,



QTL


复合区间作图


( CIM)


多区间作图


( MIM)


、多


QTL


作图、多性状


作图


( MTM)


等。



1


区间作图法


( interval mapping, IM)



Lander



Botstein( 1989)


等提出


,


建立在个体数量性状观测值 与双侧标


记基因型变量的线性模型的基础上


,


利用最大似然法对相邻标记构成的区间内


任意一点可能存在的

< br>QTL


进行似然比检测


,


进 而获得其效应的极大似然估计。


其遗传假设是


,


数量性状遗传变异只受一对基因控制


,


表型变异受遗 传效应


(



定效应


)


和剩余误差


(


随机效应


)


控制


,


不存在基因型与环境的互作。


区间作图


法可以估算


QTL


加性和显性效应值。与单标记分析法相比


,

< br>区间作图法具有以


下特点


:


能从 支撑区间推断


QTL


的可能位置


;< /p>


可利用标记连锁图在全染色体组系


统地搜索


QTL,


如果一条染色体上只有一个


QTL,



QTL


的位置和效应估计趋于


渐进无偏


; QTL


检测所需的个体数大大减少。但


IM

< br>也存在不足


: QTL


回归效应


为固定效应


;


无法估算基因型与环境间的互作


( Q


×


E) ,


无法检测复杂的遗传效



(


如上位效应等


)


当相邻


QTLs


相距较近时


,


由于其作图精度不高


, QTLs


间相互干扰导致出现


Ghost QTL;


一次只应用两个标记进行检查


,


效率很低。



2


复合区间作图法


( composite interval mappig, CIM)



CIM



Zeng( 1994)


提出的结合了区间作图和多元回归特点的一种


QTL


作图


方法。


其遗传假定是


,


数量性状受多基因控制。


该方法中拟合了其他遗传标记< /p>


,


即在对某一特定标记区间进行检测时


,


将与其他


QTL


连锁的标记也拟合在 模型


中以控制背景遗传效应。


CIM


主 要优点是


:


由于仍采用


QTL


似然图来显示


QTL


的可能位置及显著程度


,


从而保证了


IM


作图法的优点


;


假如不存在上位性和


QT


L


与环境互作


, QTL


的位置和效应的估计是渐进无偏的


;


以所选择的多个标记


为条件


(


即进行的是区间检测


) ,


在较大程度上控制了背景遗传效应


,


从而提


高了作图的精度和效率。


存在的不足是

< br>:


由于将两侧标记用作区间作图


,


对相邻


标记区间的


QTL


估计会引起偏离


;



IM


一样


,


将回归效应视为固定效应


,


不能


分析基因型与环境的互作及复杂的遗传效应


(


如上位效应等


)


当标记密度过


大时


,


很难选择标记的条件因子。



3


基于混合线性模型的复合区间作图法



朱军


( 1998)


提出了用随机效 应的预测方法获得基因型效应及基因型与环境


互作效应


,


然后再用区间作图法或复合区间作图法进行遗传主效应及基因型与


环 境互作效应的


QTL


定位分析。该方法的遗传假定是数量性状受多基因控制


,


它将群体均值及


QTL


的各项遗传效应看作为固定效应


,


而将环境、


QTL


与环境、


分子标记等效应看作为随机效应。由于


MCIM


将效应值估计和定位分析相结合


,


既可无偏地分析


QTL


与环境的互作效应


,


又提高了作图的 精度和效率。此外该


模型可以扩展到分析具有加×加、


加×显、


显×显上位的各种遗传主效应及其与


环境互作效应的

< p>
QTL



利用这些效应值的估计

< br>,


可预测基于


QTL


主效应的普通杂


种优势和基于


QTL


与环境互作效应的互作杂种优势


,


因而其具有广阔的应用前


景。




几种作物的


QTL


定位



利用不同的实验设计、作图群体和作图方法


,


人们已对许多植物如棉花


( Sa


rangaetl, 2001)



大豆


( Venancioetal, 2001)



油菜


( Piletetal, 1998)



小麦


( Messmeretal, 2000)


、玉米


( Tuberosaetal, 2002)


、苹果


( Conneret


al,1998)


、松树


( Paivietal, 2000)


等植物的重要数量性状进行了


QTL


定位


研究


,


相比之下


,


模式植物水稻、拟南芥等研究得较多、较深


( Leonie, 2000;


Yamamotoetal, 2000;


邢永忠等


, 2001;Fukuoka and Okuno, 2001;


滕胜等


,20


02)


。进行


QTL


定位的主要农艺性状有


:


谷物产量、 生育期、株高、根的形态、


谷粒外观品质和食味品质、


稻瘟病部 分抗性、


纹枯病抗性


,


以及抗非生物 逆境等


复杂性状。如番茄的抗病性、抗虫性


( Yenchoetal, 2000;Davidand Sara, 200


1; Danieltal, 2002)



可溶性固形物含量、< /p>


水分利用率、


耐盐性等性状


,


玉米

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