不同统计遗传模型QTL定位方法应用效果的模拟比较

分子遗传和数量遗传的结合,发展了QTL定位研究。随着定位方法与软件的建立和完善,QTL定位的研究越来越多。准确定位的QTL可用于分子标记辅助选择和图位克隆,而假阳性QTL将误导定位信息的应用。本文分析了迄今主要定位方法(软件)对于各种遗传模型数据的适用性。应用计算机模拟4类遗传模型不同的重组自交系群体(RIL),第一类只包含加性QTL;第二类包含加性和上位性互作QTL;第三类包含加性QTL和QTL与环境互作效应;第四类包含加性、上位性互作QTL和QTL与环境互作效应。每类按模拟QTL个数不同设两种情况,共分为8种数据模型(下称M-1～M-8)。选用WinQTLCart 2.5的复合区间作图(下称CIM)、多区间作图前进搜索(MIMF)、多区间作图回归前进选择(MIMR)、IciMapping 2.0的完备复合区间作图(ICIM)、MapQTL 5.0的多QTL模型(MQM)以及QTLnetwork 2.0的区间作图(MCIM)6种程序对8种不同遗传模型的RIL进行QTL检测。结果表明,不同程序适用的遗传模型范围不同。CIM和MQM只适于检测第一类模型;MIMR、MIMF和ICIM只适于检测第一类和第二类模型;只有MCIM适于检测所有4类遗传模型;因而不同遗传模型数据的最适合检测程序不同。由于未知实际数据的遗传模型,应采用在复杂模型程序,如QTLnetwork 2.0,扫描基础上的多模型QTL定位策略,对所获模型用相应模型软件进行验证。     

大豆籽粒硬实加性和上位性QTL定位

硬实是植物种子的普遍特性,是影响大豆种子发芽率、生存能力及储存期的重要数量性状,同时影响着大豆的加工品质。本实验通过对大豆籽粒硬实性状的加性和上位性互作QTL(quantitative trait locus)分析,明确控制大豆籽粒硬实的重要位点及效应,旨在为进一步解析硬实性状复杂的遗传机制提供理论依据。以冀豆12和地方品种黑豆(ZDD03651)杂交构建的包含186个家系的F_(6:8)和F_(6:9)重组自交系群体为材料,采用Win QTL Cartographer V.2.5的复合区间作图法(composite interval mapping,CIM)定位不同年份的籽粒硬实性状相关的加性QTL,同时采用Ici Mapping4.1软件中的完备区间作图法(inclusive composite interval mapping,ICIM)检测籽粒硬实性状的加性及上位性QTL。共检测到3个籽粒硬实性状相关的加性QTL,分别位于第2、第6和第14染色体,遗传贡献率范围为5.54%~12.94%。同时检测到4对上位性互作QTL,分别位于第2、第6、第9、第12和第14染色体,可解释的表型变异率为2.53%~3.47%。同时检测到籽粒硬实性状加性及上位性互作QTL,且上位性互作多发生在主效QTL间或主效QTL与非主效QTL间,表明上位性互作效应在大豆籽粒硬实性状的遗传基础中具有重要的作用。     

烤烟几种化学成分的QTL初步分析

以含137个株系的烤烟DH群体(G-28×NC2326)及其亲本为材料, 在以前作图数据的基础上, 新增23个标记。将这些标记数据合并起来构建了包括11个ISSR标记和158个RAPD标记、由27个连锁群组成的烤烟分子标记遗传连锁图, 覆盖长度2 094.6 cM, 相邻标记间的平均图距为15.95 cM。利用4个环境下的试验数据进行了总糖、烟碱、氧化钾3种烟叶化学成分的QTL初步分析, 共检测到7个加性效应QTL和9对加加上位性效应QTL, 其中3个加性QTL和3对上位性QTL存在QTL与环境互作效应(QE)。表明在烤烟总糖、烟碱、氧化钾的遗传控制中除加性效应外, 上位性效应也具有重要作用。对于烟碱、氧化钾检测到加性QTL与环境互作效应, 对于总糖、氧化钾检测到上位性QTL与环境互作效应, 利用这些与环境具有互作效应的QTL进行标记辅助选择时宜考虑特定的环境条件。     

多环境下水稻DH群体剑叶长度的QTL分析

种植由籼稻品种和粳稻品种杂交衍生的DH群体，连续4年测定剑叶长度，运用基于混合模型的复合区间作图法，定位其QTL及上位性互作，估算遗传主效应和环境互作效应。结果表明，全部18个QTL都参与了上位性的形成，其中3个没有自身的遗传效应，但参与了3对上位性互作，这是传统方法不能发现的。另外，一个QTL可与多个QTL发生互作，这可能预示着存在更高阶互作。QTL与上位性互作可以具有不受环境影响而稳定表达的效应，以及与环境的互作效应。有些QTL与环境的互作效应可以在多环境下被检测到，但却不具有主效应，这种QTL可能易受环境因子的影响。QTL与环境的互作效应为随机效应，一个QTL或一对上位性与环境的互作效应总和理论上应等于零，否则会影响对遗传效应的估算，因此多环境下估算的遗传效应更可靠。     

甘蓝型油菜产量及其构成因素的QTL定位与分析

产量性状是复杂的数量性状, 对种子的单株产量及其构成因素(全株总有效角果数、每角粒数、千粒重)进行QTL定位和上位性分析，确定其在染色体上的位置及其遗传效应,可以探讨油菜杂种优势产生原因，提高育种中对产量性状优良基因型选择的效率，达到提高油菜产量的目的。在双低油菜细胞质雄性不育保持系1141B和双高恢复系垦C₁构建的F₂作图群体中，运用SRAP、AFLP和SSR三种标记技术构建了一个甘蓝型油菜(Brassica napus L.)的分子标记遗传连锁图谱。共包含244个标记，分布于20个主要连锁群、1个三联体上，图谱总长度为2 769.5 cM。采用Windows QTL Cartographer Version 2.0统计软件及复合区间作图法，对油菜单株产量及其3大构成因素进行QTL定位，共检测到QTLs 16个分布在9个连锁群上，其中第6和13连锁群最多，均有3个。单个QTL解释性状表型变异的0.38%～73.34%。对于同一性状，等位基因的增效作用既来自母本，亦源自父本；采用双向方差分析法对位点间互作及其上位性进行分析，检测到26对影响产量构成性状的上位性互作效应QTL，说明油菜基因组中存在大量控制产量的互作位点，油菜产量性状的上位性存在着多效性，上位性互作包括QTL与非QTL位点，其中以非QTL位点较多。一般互作位点的独立效应值较小，而互作的效应值显著增大，且一般超过两位点独立效应值之和。反映了控制产量性状基因的复杂性。上位性是甘蓝型油菜产量性状杂种优势的重要遗传基础。     

玉米穗长上位效应和Q×E互作效应分析

以掖478×丹340的500个F2单株为作图群体,利用混合线性模型的复合区间作图法对397个F2∶3家系在5个生态环境下进行穗长的QTL定位分析。共检测到16个穗长QTL,单个QTL所解释的表型变异在0.15%~6.24%,累计贡献率为47.8%。在16个QTL中有10个与环境发生互作,占62.5%,贡献率在0.48%~3.78%之间。上位性互作检测到4对QTL,未检测到上位性QTL与环境互作。表明穗长受微效多基因的控制,易与环境发生互作,上位性互作在其遗传中起一定作用。     

小麦胚芽鞘长、幼苗根长的QTL定位

小麦品种花培3号和豫麦57构建的DH群体的168个株系及亲本为材料,在正常发芽和20%PEG-6000模拟水分胁迫处理条件下测定小麦幼苗的胚芽鞘长、根长。利用完备区间作图法分析幼苗胚芽鞘长、幼根长的QTL。两种处理条件下共定位了8个控制胚芽鞘长加性QTL,其中位于染色体2A、4B和4D上的QCl2A、QCl4B和QCl4D在两种处理条件下均被检测到,可解释6.10%～16.31%的表型变异。两种条件下共定位了10个控制幼根长加性QTL,其中位于染色体6A上Xgwm82和Xwmc553区间的QRl6A在两种处理下均被检测到,可分别解释8.26%和9.74%的表型变异。在检测到的18对控制胚芽鞘长、根长的上位性互作位点中,大多数互作属于非等位QTL间的非加性QTL位点之间互作。因此在小麦材料的早期抗旱性筛选、分子育种时要同时考虑加性QTL和非加性QTL位点间的上位性互作。     

玉米穗长上位效应和Q×E互作效应分析

以掖478×丹340的500个F2单株为作图群体,利用混合线性模型的复合区间作图法对397个F2： 3家系在5个生态环境下进行穗长的QTL定位分析.共检测到16个穗长QTL,单个QTL所解释的表型变异在0.15%～6.24%,累计贡献率为47.8%.在16个QTL中有10个与环境发生互作,占62.5%,贡献率在0.48%～3.78%之间.上位性互作检测到4对QTL,未检测到上位性QTL与环境互作.表明穗长受微效多基因的控制,易与环境发生互作,上位性互作在其遗传中起一定作用.     

数量性状基因定位研究中若干常见问题的分析与解答

QTL作图是基因精细定位、克隆以及有效开展分子育种的基础,在利用QTL作图开展数量性状基因定位研究的过程中经常会碰到一些问题,与统计方法有关的一些问题包括LOD的统计学意义是什么?检测QTL的可信度和LOD临界值的关系是什么?如何评价不同的QTL作图方法?提高QTL检测效率的途径有哪些?与遗传参数估计有关的一些问题包括QTL的贡献率是如何计算出来的?如何确定QTL有利等位基因的来源?选择基因型分析的有效性如何?复合性状是否适宜于QTL作图?与作图群体及遗传图谱有关的一些问题包括QTL作图群体中表型数据是否要求服从正态分布?加密标记是否可以显著提高QTL检测功效?缺失分子标记对QTL作图有什么影响?奇异分离标记对QTL作图有什么影响?文章试图结合笔者多年研究工作对这12个有共性的常见问题做出分析和解答,以供科研工作者参考。     

栽培种花生含油量QTL定位与上位性互作分析

为揭示栽培种花生含油量遗传机制,以高产抗逆品种花育36号和高油品系6-13为亲本,构建了181个重组自交系(RIL,Recombinant inbred line),以F_(2∶7)-F_(2∶8)重组自交系为试验材料,测定在3个环境下(E1、E2、E3)的籽仁含油量,进行QTL定位和上位效应分析。结果表明,群体含油量存在超亲遗传,且符合正态分布,广义遗传率为0.55。基于复合区间作图模型共检测到5个QTL,分别位于第6,8,15,17染色体,表型变异贡献率为7.39%～17.67%。在环境E1下检测到2个QTL,qOC6和qOC8.1,表型贡献率为17.67%,9.17%;在环境E2共检测到3个位点,qOC8.2、qOC15和qOC17,表型贡献率分别为8.83%,16.53%,7.39%;在环境E3共检测到1个位点qOC15,表型贡献率为17.39%。其中仅主效位点qOC15可在2个环境下被重复检测,覆盖约2.8 Mb基因组区间,增效等位基因来自6-13。基于完备区间作图法共检测到21对上位性QTL,分别位于第1,3,5,7,8,9,10,12,13,14,15,16,17,18,19,20染色体,上位性效应对互作的表型贡献率为1.24%～3.54%,上位性QTL与环境互作的表型贡献率为0～1.67%。对主效位点qOC15进行基因功能预测,共有97个功能注释基因,主要参与细胞内相关催化反应和代谢途径,其中包括4个可能参与脂质合成、代谢和转运的候选基因。本研究定位到的5个QTL和21对上位QTL,为后续花生品质改良和相关基因克隆提供理论基础。     

四种不同QTL作图方法的比较研究

应用区间作图法(IM)、复合区间作图法(CIM)、基于混合线性模型的复合区间作图法(MCIM)和多重区间作图法(MIM)对水稻杂交组合（培矮64S×日本晴）F₂群体株高性状进行了QTL作图分析。结果表明，（1）在同一显著水平下(α=0.0023)，4种方法共发现10个QTLs，其中IM法7个，CIM法10个，MCIM法3个，MIM法1个。CIM法的发现能力最强。（2）CIM法发现了IM法发现的全部QTLs，和左端标记的距离也基本一致。（3）4种方法检测到了同一QTL，且共同检测到QTL的贡献率最大。（4）4种方法估计的QTL的平均加性效应ā和显性效应 无显著性差异，同一QTL在显性效应的方向上表现一致。（5）建议使用多种作图方法共同作图，并优先标定共同发现的QTL。     

甜玉米果皮厚度QTL的定位及上位性互作

果皮厚度是影响甜玉米口感的一个重要因素。发掘果皮厚度的基因资源、了解玉米果皮厚度的遗传机制,是指导其育种的基础。本研究以日超-1(薄果皮,56.57μm)×1021(厚果皮,100.23μm)的190个BC1F2家系为作图群体,分别采用2种遗传模型检测QTL。基于复合区间作图(CIM)共检测到3个影响果皮厚度的QTL,位于3.01、6.01、8.05区段,分别解释8.6%、16.0%和7.2%的表型变异,其中3.01和8.05处QTL以加性效应为主;基于混合线性CIM模型(MCIM)共检测到5个影响果皮厚度的QTL,其中除8.05处QTL为加性QTL外,另有2对加×加上位性互作QTL,1对是2.01和6.05处QTL之间的互作,另1对则是5.06和6.01处QTL间的互作。这2对互作QTL分别解释了6.63%和12.48%的表型变异率。本结果表明,加性效应和上位性互作效应等都在果皮厚度的形成和遗传中起重要作用。能够检测QTL上位互作的MCIM模型更适用于果皮厚度QTL定位。本研究还在其中4个QTL的区域内分别检索到胚乳中色素合成以及细胞转变的相关候选基因,这些基因的表达是否与果皮厚度的变异有关值得进一步研究。     

用3种方法定位玉米萌发期和苗期的耐盐和耐碱相关性状QTL

以耐盐碱郑58和盐碱敏感昌7-2为亲本,构建包含151份F2:5重组自交系(RILs)群体。基于3K芯片对郑58、昌7-2及其F2:5家系进行基因型分析,构建了包含1407个SNP分子标记的高密度遗传连锁图谱。该图谱的各染色体标记数在84～191之间,标记间的平均距离为0.81 cM。胁迫液为200 mmol L–1 NaCl和100 mmol L–1 Na2CO3,对照液为蒸馏水或霍格兰营养液,对盐、碱胁迫和自然条件下玉米的发芽率(GP)、株高(PH)、植株干、鲜重(FW、DW)、幼苗组织含水量(TWS)、植株地上部分钠含量(SNC)、钾含量(SKC)、钠/钾含量比(NKR)、苗期耐盐率(STR)、耐碱率(ATR)10项指标,采用3种不同的作图方法同时定位研究,对加性QTL定位采用复合区间作图法(CIM)和完备区间作图法(ICIM),对加性QTL与环境互作联合分析采用混合线性模型的复合区间作图法(MCIM)。结果表明,(1)与对照条件下各性状表型值相比,耐碱相关性状的降低较耐盐相关性状明显,说明玉米对碱胁迫更加敏感和碱胁迫对玉米的伤害更严重。碱与盐胁迫下SKC相当而SNC差异较大,表明Na+、K+的吸收和运输是相互独立的两个过程,玉米盐、碱胁迫可能是两种性质不同的胁迫。(2)在自然、盐和碱胁迫条件下,运用CIM分别检测到27、28、40个加性QTL;运用ICIM分别检测到28、23、17个加性QTL;运用MCIM共检测到11个耐盐加性QTL、4个环境互作QTL以及11个耐碱加性QTL、3个环境互作QTL。(3)盐胁迫条件下的qPH-9、qSTR-8、qNKR-6、qNKR-7和碱胁迫条件下的qPH-9、qATR-3能被3种作图方法重复检测到。与前人结果比较, qPH-9、qSTR-8、qNKR-6、q-ATR-3定位在相同或邻近区域,qNKR-7尚未见报道。本研究结果为精细定位玉米耐盐碱主效基因、挖掘候选基因和开发用于标记辅助选择的实用功能标记奠定基础。     

陆地棉中G6主要性状主效和上位性QTL分析

利用基于混合线性模犁的复合区间作图法对重组近交系(recombinant inbreed line,RIL)"中G6"进行QTL定位,生育期性状共定位了主效QTL位点5个,上位性QTL位点4对,纤维品质性状定位了主效QTL位点1个,上位性QTL位点6对,产量性状定位了主效QTL位点3个,上位性QTL位点5对.其中定位的果枝始节、吐絮期、上半部平均长度、衣分的主效QTL位点均距离最近标记1 cM以下,这有利于在育种实践中主效QTL跟踪检测.定位的霜前花率主效QTL位点具有较高的加性效应和遗传贡献率,应进行QTL精细定位、图位克隆,将会对早熟性育种工作有一定的推动意义.定位的马克隆值、衣分和予指总的遗传贡献率均在30%以上,对性状特征均影响显著.对主效及上位性QTL位点进行遗传效应分析,验证了前人有关数量性状遗传符合主基因与多基因混合遗传的论断,认为此模型是研究数量性状遗传的有效途经;对主效及上位性QTL位点进行A、D亚基因组定位,并对主效及上位性QTL位点在A、D亚基因组上的分布及互作方式进行了详细的分析.全文认为上位性QTL位点和主效QTL位点一样在物种遗传变异和聚合育种中起着重要作用.     

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。     

QTL mapping of resistance in lentil (Lens culinaris ssp. culinaris) to ascochyta blight (Ascochyta lentis)

Quantitative trait locus (QTL) analysis of ascochyta blight resistance in lentil was conducted using genomic maps developed from two F₂ populations, viz. ILL5588/ILL7537 and ILL7537/ILL6002. Five QTLs for ascochyta blight resistance were identified by composite interval mapping (CIM) across four linkage groups (LG) in population ILL5588/ILL7537. Three QTLs were identified by CIM in population ILL7537/ILL6002 (two in close proximity on LGI and one on LGII). Two of these coincided with regions identified using multiple interval mapping (MIM) and were shown to be conditioned by dominant and partial dominant gene action. Together, they accounted for approximately 50% of the phenotypic variance of disease severity. Comparison between the two populations revealed a potentially common QTL and several common regions that contained markers significantly associated with resistance. This study demonstrated the transferability of QTLs among populations and identified markers closely linked to the major QTL that may be useful for future marker‐assisted selection for disease resistance.     

爆裂玉米3个膨爆特性的非条件和条件QTL分析

膨化倍数(PF)、膨化体积(PV)和爆花率(PR)是爆裂玉米的主要品质指标。本研究以普通玉米自交系丹232和爆裂玉米自交系N04杂交构建的259个F2:3家系为定位群体,采用完全随机区组设计在郑州夏播条件下测定了3个膨爆特性指标。利用覆盖玉米10条染色体的183对多态性分子标记构建连锁图,采用复合区间作图(CIM)方法对各性状进行非条件QTL定位分析,采用条件遗传统计软件对PF进行条件QTL分析。3个膨爆特性指标非条件QTL定位共检测出31个QTL,单个QTL的贡献率为3.09%￣12.46%,累计贡献率为51.90%、77.37%和61.45%。在8个标记区间(占42.11%)同时检测到控制2￣3个性状的QTL。加性和部分显性在膨爆特性的遗传中起主要作用,同时存在显性和超显性基因效应。条件QTL定位结果表明,PV和PR以不同方式显著影响PF的QTL表达,PV比PR更重要。