大菱鲆生长性状表型正交化混合模型关联分析

多变量线性混合模型是检验单个核苷酸多态性位点与多个相关表型之间是否存在关联的强有力工具。为提高该复杂关联分析的计算效率, 本研究对多个性状的表型协方差矩阵进行谱分解, 将这些相关的性状转换为相互独立的“超性状”, 利用单性状的混合模型关联分析方法计算每个超性状的检验统计量, 通过这些统计量之和推断控制多个相关表型的一因多效核苷酸遗传位点。运用这种表型正交化的多性状混合模型关联分析方法, 检测大菱鲆(Scophthalmus maximus)的体重-体长-尾柄宽 3 个性状一因多效核苷酸遗传位点, 结果表明, GEMMA 方法在 1、5、 6、8、12、16、20、2、22 号染色体上共检测到 11 个 QTNs, 而表型正交化方法则在 1、3、5、6、8、12、16、20、 21、22 号染色体上共检测到 14 个 QTNs, 其中 2 种方法共同检测到的 QTNs 有 9 个。与 GEMMA 相比, 表型正交化方法具有更高的多性状检测效率, 且运算时间也远低于 GEMMA, 可高效定位大菱鲆生长性状相关 QTNs, 这为其他水产动物的多性状 GWAS 研究以及遗传育种提供了一个便捷高效的方法。     

简单回归尺度转换实现半滑舌鳎性逆转基因的高效定位

在间断性状全基因组关联分析中,当基因组数据存在复杂群体分层时,广义线性模型需要同时考虑上百个协变量,其求解速度会大大下降而且还会产生异常解.本研究目的是把简单回归结果中显著位点的效应值和遗传力的尺度转化为可解释的广义线性回归结果.首先对亲缘关系矩阵进行谱分解,特征向量作为主成分(PC),矫正间断性状中的群体分层;再求解...