用闭合三角形杂交群体检测QTL等位位点差异

本文简述QTL定位和数量性状分子标记辅助选择的基本原理、基本方法,以及在实际应用中存在的一些问题。将12个不同作图群体构建的刚UP或SSR分子标记连锁图,根据其大多数分子标记所在的染色体节,再按每条染色体在各自连锁图中的相对长度整合在一起,然后将所定位的玉米株高QTL转换成整合图上的相对位置。结果发现,12个作图群体定位的75个玉米株高QTL位点遍布整个染色体组,QTL定位的重演性不高。分析认为,这是数量性状受众多微效多基因控制的必然现象。最后,提出用闭合三角形杂交群体进行QTL定位,检测QTL等位点的多重差异,并设想用这种方法验证或提高不同作图群体定位同一数量性状QTL的重演性。     

数量性状基因的完备区间作图方法

结合分子标记和表型数据的QTL作图已成为数量性状遗传分析的常规方法。复合区间作图是近10多年来广泛应用的一种QTL定位方法,但它在算法上有一些缺陷,致使QTL效应可能会被侧连标记区间之外的标记变量吸收,同时不同的背景标记选择方法对作图结果的影响较大,并且难以推广到上位型互作QTL的定位。针对这些问题,笔者提出完备区间作图方法。本文介绍了该方法的遗传和统计原理,并通过一个大麦加倍单倍体群体说明其在定位加性QTL和加性×加性互作QTL中的应用。完备区间作图包含两个步骤：首先利用所有标记的信息,通过逐步回归选择重要的标记变量并估计其效应;然后利用逐步回归得到的线性模型校正表型数据,通过一维扫描定位加(显)性效应QTL,通过二维扫描定位上位型互作QTL。这种作图策略简化了复合区间作图中控制背景遗传变异的过程,提高了对QTL的检测功效。     

QTL区间作图的统计理论和计算机软件及其应用

本文系统地描述了应用两个相邻共显性分子标记进行数量性状基因座位(QTL)区间作图的方法。编写了可在容量较小的微型机上运行,适合于F_2、DH,BC等群体QTL作图的通用计算机程序QTLMAP-I。并给出了将这一方法应用于水稻广亲和基因及与抽穗期和每穗粒数有关的QTL区间作图的实例,将广亲和基因S_5~n定位于色素原基因C和RG138之间68cM处,证实了采用质量基因定位方法所得的结果。     

作物QTL分析的原理与方法

作物的许多性状为数量性状,数量性状基因座（QTL）定位的理论依据是Morgan的连锁遗传规律;定位的群体有初级作图群体、次级作图群体和高级作图群体;分析的方法有零区间作图法、单区间作图法、复合区间作图法、混合线性模型;影响QTL定位精确性的因素有群体的大小、分析方法、QTL的分布及作用模式等。传统的作图群体和作图方法存在一些问题,因此有必要开发新的作图群体、研制新的作图方法,以缩短QTL分析与育种实际应用之间的距离。     

利用改进的复合区间作图法和F1代群体进行杉木的QTL作图

区间作图和复合区间作图最先是为近交群体而设计的QTL作图方法，现已得到了广泛的应用。本文将它们应用于林木的F1代群体的QTL作图，称为改进的区间作图和复合区间作图法。该方法考虑了林木F1代1：1分离位点的信息，不同于通常的“拟测交”作图法。采用该方法，本文利用两个杉木无性系句容0号杉和柔叶杉的AFLP分子标记遗传连锁图谱对杉木的13个数量性状进行了QTL定位。当似然比统计量的阀值取为13．82(对应于LOD为3．0)时，在两张杉木遗传连锁图谱上，共搜索到了25个QTL。在句容0号无性系遗传连锁图谱上，有5个QTL分布在4个连锁群上。在柔叶杉的遗传连锁图谱上，有20个QTL分布在3个连锁群上，其中第6连锁群上集中了高达13个QTL。这一新的QTL作图方法在作图精度上有了较大的提高。文中所有的计算都是使用Mathematica软件编程完成的。     

数量性状基因作图精度的主要影响因子

采用计算机模拟数据和数量性状基因作图的双侧标记基因型均值回归方法，研究了分子标记密度、性状遗传力和样本容量3因素对F2群体数量性状基因图谱构建的影响。结果表明：（1）在QTL被发现的能力上，适当大(标记间距15cM)的标记密度较有利于QTL的检测，过大或过小均不利；随着遗传力提高和样本容量变大发现QTL的能力提高，但     

QTL作图中零假设检验统计量分布特征及LOD临界值估计方法研究

研究QTL作图的零假设检验统计量分布特征, 可以帮助我们选取合适的LOD临界值, 以控制全基因组第一类错误的概率。本文利用模拟方法, 研究了QTL作图中单个扫描位点的似然比检验(LRT)统计量在零假设下的分布特征、影响最大LOD统计量累积分布的因素以及不同群体在不同标记密度下有效独立检验次数与染色体长度的关系。结果表明, 在定位加显性效应QTL的一维扫描和定位上位性互作QTL的二维扫描中, 单个扫描位置上的LRT统计量均服从卡方分布, 其自由度等于检测QTL遗传参数的个数; 染色体个数、群体大小和表型测量误差对零假设下检验统计量的分布没有影响, 即不影响LOD临界值的选取, 而群体类型、标记密度和染色体长度有明显影响, BC₁、RIL和F₂三种类型的群体中, BC₁群体的临界值最小, F₂群体的临界值最大, 标记越密、染色体越长, 对应的LOD临界值越大; QTL一维扫描中有效独立检验次数与染色体长度呈正比, 二维扫描中有效独立检验次数与染色体长度呈二次幂关系。借助Bonferroni矫正, 给出了全基因组显著性水平与单个扫描位点显著性水平间的关系, 因此, 研究者可根据作图群体的群体类型、标记密度和基因组长度, 很方便地确定特定全局显著性概率水平下的LOD临界值。     

烤烟6个农艺性状的QTL定位

由于烟草的分子标记开发和遗传图谱构建十分困难,迄今烟草中有关数量性状基因座(QTL)的定位研究仍非常有限。本研究利用一个由207个株系组成的烤烟DH群体及基于该群体所构建的含有24个连锁群、611个SSR标记,总长为1 882.1 cM的遗传图谱,采用复合区间作图方法,对株高(PH)、茎围(SG)、节距(IL)、叶片数(LN)、最大腰叶长(LWL)和最大腰叶宽(WWL) 6个与叶片产量有关的农艺性状进行QTL定位分析。共检测到69个QTL,大部分QTL的效应值较小,仅有4个具有较大的效应值,可解释大约15%~20%的表型变异。6个性状之间大多彼此相关。与此相符,在基因组中发现存在许多小区域,每个区域包含两个或两个以上紧密连锁的不同性状的QTL。     

基于AFLP分子图谱的蝴蝶兰3个叶片性状QTL分析

本研究以一个蝴蝶兰杂交组合Phal.462×Phal.20后代为材料,测定其后代群体中88个单株的叶长、叶宽和株幅,并基于已构建的AFLP分子连锁图谱,应用区间作图法对调控这3个性状的基因进行了QTL分析。统计分析结果表明,3个性状在群体中呈连续分布,具有数量性状的典型特征,叶长与株幅之间存在极显著正相关。QTL分析结果表明,在父本中共检测到QTL60个,分布于8个连锁群上,包括控制叶长性状的QTL20个,控制叶宽性状19个,控制株幅性状21个;各QTL的LOD值在3.05～14.78之间,可解释44.1%～89.4%的表型变异。在母本中共检测到QTL28个,分布于五个连锁群上,包括控制叶长性状10个,控制叶宽性状8个,控制株幅性状10个;各QTL的LOD值在3.1~9.24之间,可解释57.7%~76.3%的表型变异。这是蝴蝶兰上首个QTL分析研究,可为今后蝴蝶兰的基因克隆与分子标记辅助育种等提供基础。     

利用小麦关联RIL群体定位产量相关性状QTL

为定位控制小麦产量相关性状的QTL位点,获得与重要位点连锁的分子标记和染色体区段,以分别含有229和485个家系的关联重组自交系(RIL)群体WY和WJ为材料,在4个环境中,用完备区间作图法(ICIM)对产量相关性状进行了QTL定位分析。结果表明,产量相关性状QTL分布在小麦21条染色体上。在WY群体中检测到每穗小穗数、主茎穗粒数、单株穗数、千粒重和单株产量的QTL分别有9、9、4、7和5个,其中16个(55.2%)解释大于10%的表型变异;在WJ群体中检测到这5个性状的QTL分别有20、16、11、14和9个,其中只有3个(6.7%)在单个环境中解释超过10%的表型变异。在WY群体中有5个QTL在2个环境中被重复检测到;在WJ群体中,有11个QTL在2个或2个以上环境中被重复检测到。在2个群体中均检测到产量相关性状的QTL在染色体上形成了含有一因多效或紧密连锁QTL的染色体区段,并在2个群体检测到可能相同的9对QTL和2个染色体区段。     

水稻闭颖授粉QTL的初步定位分析

水稻闭颖授粉遗传位点的发掘旨在研究其闭颖授粉机制。本研究利用闭颖水稻品系RV2429为母本,开颖授粉水稻品系Koshihikari为父本杂交得到F1代,F1自交得到F2,以双亲本及F2为研究材料,对双亲本的粒型及花器官结构进行比较,推测出浆片体积增加较小是RV2429闭颖授粉的原因。统计F2群体的开花表型和基因型,通过QTL IciMapping 4.1软件分析,初步定位到4个与闭颖授粉相关的QTLs,qCL4.1(4.75%),LOD值为2.559 3、qCL6.1 (5.12%),LOD值为2.999 1、qCL11.1 (5.06%),LOD值为2.799 6和qCL12.1(4.77%),LOD值为3.052 1,分别在4、6、11、12染色体上。本研究结果明确了控制水稻闭颖授粉的新基因位置,为以后的精细定位提供了实验依据,为加快闭颖授粉的育种进程提供帮助,对抑制基因漂流具有重要意义。     

YM型小麦温敏雄性不育系不育基因的QTL定位

YM型小麦温敏雄性不育系的不育基因被定位在1Bs染色体片段上, 但已发现的相邻分子标记与该基因的遗传距离较大, 达10 cM以上。为寻找与该基因连锁更紧密的分子标记, 以YM型温敏雄性不育系ATM3314与恢复系中国春杂交的F₂代200株为作图群体, 从1Bs的22个SSR引物中筛选出5个在亲本和F₂代中分离的SSR引物, 构建了1个包含5个标记的1Bs局部遗传连锁图谱。结合F₂代个体的育性调查, 采用复合区间作图法在YM型温敏雄性不育系的1Bs染色体上检测到不育基因的1个主效QTLrfv1-1和1个微效QTLrfv1-2。rfv1-1位于SSR标记Xgwm18和Xwmc406之间, 与两标记的遗传距离分别为6.0 cM和4.6 cM, LOD值为8.80, 加性效应23.87, 显性效应10.44, 可解释表型变异的23.91%; rfv1-2位于Xwmc406和Xbarc8之间, 与两标记的遗传距离分别为4.0 cM和3.4 cM, LOD值为3.10, 加性效应17.59, 显性效应5.99, 可解释表型变异的7.78%。本研究初步定位了YM型小麦温敏雄性不育系1Bs染色体片段上不育基因的QTL, 为进一步准确定位该基因奠定了基础。     

QTL analyses of complex traits with cross validation, bootstrapping and other biometric methods

With the development of molecular markers, dissection of complex quantitative traits by mapping the underlying genetic factors has become a major research area in plant breeding. Here, we report results from a vast QTL mapping experiment in maize with testcrosses of N= 976 F_4:5 lines evaluated in E= 16 environments. Although the number of detected QTL confirmed the infinitesimal model of quantitative genetics (e.g., 30 QTL detected with LOD ≥ 2.5 for plant height, explaining p= 61% of the genetic variance), cross validation (CV) still revealed an upward bias of about 10% in p. With smaller values of N (122, 244, 488) and E (2, 4), the number of detected QTL decreased, but the estimates of p remained almost the same due to a tremendous increase in the bias. This illustrates that QTL effects obtained from smaller sample sizes are usually highly inflated, leading to an overly optimistic assessment of the prospects of MAS. Moreover, inferences about the genetic architecture (number of QTL and their effects) of complex traits cannot be achieved reliably with smaller sample sizes. Based on simulations, we conclude that CV and one method of bootstrapping (BS) performed well with regard to yielding realistic estimates of p. In addition, we briefly review progress in new biometric methods and approaches to QTL mapping in plants including Bayesian methods that show great promise to overcome the present limitations of QTL mapping. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

Combined linkage maps and QTLs in sugar beet (Beta vulgaris L.) from different populations

The construction of genetic maps is an expensive and time-consuming process. The breeder is therefore interested in using maps developed from other mapping populations but this is only possible if the genetic structure is similar for the chromosomal regions of interest. In this paper, maps of three populations of sugar beet (Beta vulgaris L.) with common polymorphic marker loci are compared. Maps were constructed with MAPMAKER 3.0 and JOINMAP 2.0. Both mapping programs gave, in general, the same order for common markers. However, the number of common markers was too low to construct a combined map for all chromosomes. For one population, in contrast to the other two, the map constructed with MAPMAKER 3.0 was much longer than that constructed with JOINMAP 2.0. For two of these populations yield traits were also available from different environments. For quantitative trait loci (QTL) analysis of the yield data, the packages MAPMAKER/QTL 1.1 and PLABQTL were used. No QTL common for the two populations could be detected. The program and the version used strongly influenced the estimated positions of QTLs. There was also a strong interaction with environments.     

IBD-based QTL detection in inbred pedigrees: A case study of cereal breeding programs

Mapping quantitative trait loci in plants is usually conducted using a population derived from a cross between two lines. The power of such QTL detection and mapping strategies and the estimation of the effects highly depend on the choice of the two parental lines. Thus, the QTL detected in such populations only represent a small part of the genetic architecture of the trait. Besides, the effects of only two alleles are characterized, which is of limited interest to the breeder. On the other hand, common pedigree breeding material remains unexploited for QTL mapping. From a pre-breeding perspective, the utilization of the good quality phenotypic data generated by breeders can be improved through the search and manipulation of QTL. The development of statistical techniques suitable for QTL mapping in general conventional breeding populations is thus challenging. In this study, we extend QTL mapping methodology to a generalized framework, based on a two-step IBD variance component approach, applicable to any type of breeding population coming from inbred parents. The proposed developments attempt to make full use of any inferable relatedness information between the parents. The power and accuracy of this method were assessed on simulated data mimicking conventional breeding programs in cereals, in an effort to reproduce actual conditions of marker and gene allelic frequencies across the parental lines. A wide range of breeding scenarios and of genetic architectures was explored. We demonstrated that taking into account the estimable relatedness between the parents significantly improved the power and accuracy of the QTL parameter estimations. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

越冬栽培稻产量性状相关QTL定位

越冬栽培稻是一类能越过自然冷冬季节并在第2年春季萌芽、正常开花结实、收获稻谷的水稻品种。本文通过对越冬栽培稻产量性状QTL分析,明确产量相关性状的遗传规律,旨在进一步解析越冬栽培稻产量性状的遗传机制,为育种创新利用提供理论依据。以3份越冬栽培稻构建的3个半同胞F2群体为材料。各考察15个产量相关性状,利用Excel 2003、GraphPad Prism 5.0和QTL IciMapping 4.10软件分析数据、绘制遗传图谱、定位QTL和联合分析。结果表明,产量性状表型值在3群体中呈连续正态分布,表现为数量性状遗传。共检测到37个QTL和26对上位性QTL,贡献率分别介于2.32%～36.31%和1.04%～2.05%;检测到9个同时影响2个及以上产量性状(一因多效)QTL标记区间;以联合分析检测到13个产量性状相关QTL,其中4个QTL区间与单群体检测QTL区间重叠;越冬栽培稻产量相关性状QTL以加–显性效应遗传为主、上位性遗传效应为辅。本研究将为越冬栽培稻产量相关基因挖掘及育种创新利用奠定基础。     

玉米籽粒中花色苷和黑色素含量的QTL分析

花色苷和黑色素是黑玉米籽粒中重要而有益的化学成分,深入开展其QTL定位研究,对于色素相关基因的克隆与转化和分子标记辅助育种,具有重要的理论意义和应用价值。本文利用一个黑玉米自交系SDM为共同父本,分别与白玉米自交系木6和黄玉米自交系Mo17杂交,构建2个相关F_2:3群体(分别缩写为WD和YD),对玉米籽粒中花色苷含量(ACK)和黑色素含量(MCK)进行QTL分析。结果表明,黑玉米SDM籽粒中的花色苷和黑色素含量均极显著高于木6和Mo17,2种色素含量间呈极显著正相关。2个群体中共检测到17个色素相关的QTL,其中与花色苷含量相关的QTL在2个群体中各4个,分布在第4、第6、第7和第10染色体上,与黑色素含量相关的QTL在WD和YD群体中分别为4个和5个,分布在第1、第2、第6、第7和第10染色体上。2个群体检测到QTL的数量、分布和对表型的贡献率均高度一致,而且解释花色苷含量和黑色素含量变异大的QTL在2个群体中均有成簇分布的现象,主要表现在bin 6.04处的标记区间umc1796~mmc2006内和bin 10.04处的标记区间umc2043~bnlg1028内,分别解释表型变异的12.7%~21.3%和8.6%~21.3%。它们可能是一因多效的同一QTL或者是在该区段内紧密连锁的不同QTL。上位性分析表明,2个群体中检测到的上位性QTL的数量、位置和对表型的贡献率差别均较大,WD群体的上位性效应明显大于YD群体,说明上位性效应对遗传背景更加敏感,需要进一步深入研究贡献率大的上位性QTL及其利用。     

四向杂交设计QTL分析的极大似然方法

四向杂交（four-way cross）设计是指4个纯系亲本参与杂交衍生分离群体的一种交配设计。尽管国际上已经提出基于四向杂交设计的迭代重新加权最小平方（iteratively reweighed least squares，IRWLS）QTL作图方法，但该方法忽略了双侧标记基因型内QTL基因型的混合分布特性，当QTL位置和标记的位置不重合时作图精度较低。本文根据四向杂交设计的数量遗传模型，发展出基于四向杂交设计和混合分布理论的QTL作图的极大似然估计方法。首先利用染色体上所有标记基因型联合计算该染色体上任一假定位置QTL的条件概率，然后根据混合分布理论建立基于EM算法实现的QTL作图的极大似然估计方法。以计算机模拟数据研究了QTL遗传力、样本容量和分子标记信息含量3个因素对方法的影响，结果表明,（1）在QTL的被发现能力上，标记信息不完全的四向杂交设计仅略低于信息完全时的四向杂交设计；（2）随着QTL遗传力、样本容量和标记信息含量的增大，QTL位置以及效应估计值的准确度和精确度逐步提高。