全基因组关联分析在畜禽中的研究进展

全基因组关联分析（genome-wide association studies,GWAS）是近几年发展起来的一种复杂性状研究的新方法。在过去几年中,国内外不少研究者对畜禽的重要经济性状、遗传缺陷性疾病、复杂疾病的抗性、品种的某些特征等性状开展了GWAS。这些研究不仅大大丰富了畜禽标记辅助选择中可利用的分子标记,而且为这些性状分子机理的探索研究提供了重要线索。本文对国内外畜禽GWAS中所用的群体、主要分析方法和研究结果进行综述,并对GWAS的研究应用做一展望,以期为进一步利用GWAS进行畜禽各种性状遗传基础的研究提供参考。     

复杂性状遗传分析策略和方法研究进展

 复杂性状是指由多基因和非遗传因素共同作用的一类性状的总称,包括表型呈连续分布的经典数量性状,多基因控制但表型呈间断分布的二歧或多歧性状,以及难以准确度量的动物各种行为性状等。动植物的许多重要经济性状以及人类复杂疾病均属于复杂性状范畴。阐明复杂性状的遗传基础,对于动植物新品种的遗传改良具有十分重要的意义。本文在阐述复杂性状基本概念的基础上,综述了复杂性状的遗传分析策略以及近年来取得的主要研究进展。最后,对后基因组时代复杂性状基础研究面临的挑战提出了一些讨论,以供参考。     

全基因组关联分析在茶叶研究中的应用进展

全基因组关联分析（genome-wide association analysis,GWAS）是以高通量测序技术为基础,结合生物信息学和统计学方法,在全基因组水平上鉴定调控复杂性状的基因变异,是研究复杂农艺性状和遗传变异最有力和最有效的研究方法,其核心是研究遗传变异和目标性状之间的关联。GWAS研究检测到的关联位点一般很少,而且关联的位点仅能解释很少一部分性状变异。本文介绍了影响GWAS的主要因素,总结了GWAS在茶叶饮料消费、茶树重要农艺性状、茶叶品质和茶树群体结构研究中取得的一系列进展,提出了茶树GWAS研究中遇到的问题和未来的发展方向。     

数量性状全基因组关联分析中上位效应遗传位点检测方法研究进展

数量性状的表型变异受到大量效应微小的遗传位点和诸多环境因素的共同作用,但在数量性状的遗传研究领域,关于不同遗传位点之间加性效应与上位效应相对重要性的认识却存在着分歧。近年来,伴随着全基因组关联分析在人类及家养动物数量性状研究中的发展,在全基因组关联分析的框架内进行上位效应遗传位点的检测越发受到重视。文章以遗传力失踪问题为出发点,首先综述了标记-QTL连锁分析和GWAS框架下传统上位效应遗传位点的检测方法,然后对基于表型方差同质性检验和广义线性混合模型方法的上位效应统计推断以及混杂因素的处理方法进行了总结与梳理,旨在为数量性状全基因规模上位效应的相关研究提供理论参考。     

全基因组关联分析在5种农作物中的应用及展望

农作物是人类赖以生存的基础。然而,随着全球极端天气的增加、耕地的减少、人口数量的增多以及人民生活需求的提高,培育具备多个优良性状的聚合品种已成为解决粮食安全问题和现代农业分子设计育种的核心任务。全基因组关联分析(GWAS)是挖掘农作物优异基因的有效方法,已广泛应用于各类农作物中。这种分析方法成功揭示了控制农作物产量、品质以及抗逆性等关键育种性状的基因。本文系统总结了GWAS在5种代表性农作物中的最新研究进展,同时深入剖析了GWAS的局限性及未来发展趋势,期望为未来农作物的遗传改良提供有益参考。     

多位点关联分析方法学的研究进展

多位点关联分析在人和动植物遗传研究中的应用日益广泛.本文综述了以混合线性模型(mixed linear model,MLM)为框架下多位点关联分析的主要方法及重要软件平台,包括全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS)混合线性模型方法学的建立与发展,多位点模型方法的发展,多...     

限制性两阶段多位点全基因组关联分析法在遗传育种中的应用

全基因组关联分析（genome-wide association studies,GWAS）通过建立全基因组高密度分子标记以检测基因型与表型间的关联性,已成为动植物数量性状遗传解析的主要方法。然而,以往GWAS方法只注重于个别主要QTL的检测,而且使用仅有2个等位变异的SNP标记不能检测自然群体中广泛存在的复等位变异,一定程度限制了GWAS的应用。限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法（RTM-GWAS）首先根据全基因组高密度SNP标记间的连锁不平衡程度,将多个相邻且紧密连锁的SNP标记组成为具有复等位变异（单倍型）的连锁不平衡区段（SNPLDB）标记。其次,RTM-GWAS使用由SNPLDB标记计算的遗传相似系数矩阵作为群体结构偏差的通用估计,并提取该矩阵的特征向量作为模型协变量以降低由群体结构偏差导致的假阳性。最后,利用具有复等位变异的SNPLDB标记与建立的多位点复等位变异模型,RTM-GWAS将性状遗传率作为QTL表型变异解释率的上限,通过两阶段分析策略高效地进行全基因组QTL及其复等位变异的检测,并最终构建多QTL遗传模型。该法还可以基于性状小区观测值,建立QTL与环境互作多位点模型,不仅能检测与环境有交互作用的主效应QTL,还能检测仅与环境有交互作用的无主效应QTL。RTM-GWAS不仅解决了以往GWAS不能估计复等位变异的问题,而且通过使用多位点模型拟合多个QTL提高了检测功效并能有效地控制假阳性的膨胀,为全面解析自然群体QTL及其复等变异提供了通道。该法能估计出等位基因的效应及其在群体内的相对频率,由其结果建立的QTL-allele矩阵代表了目标性状在群体中的全部遗传组成,不仅可用于候选基因发掘,还为群体内QTL及其复等位变异（基因及其复等位基因）的动态研究（群体遗传分化以及特有与新生等位变异）提供了新的工具。依据QTL-allele矩阵,还能进一步利用计算机模拟产生杂交组合后代基因型,并预测杂交组合后代纯合群体的表现,从而进行优化组合设计与分子设计育种。此外,RTM-GWAS还适用于双亲杂交后代重组自交系群体以及多亲杂交后代巢式关联作图群体,因避免了群体结构偏离的干扰,检测功效更高。本文归纳了RTM-GWAS的原理和方法,并综述了其在遗传育种研究中的应用。     

限制性两阶段多位点全基因组关联分析法在遗传育种中的应用

全基因组关联分析(genome-wide association studies,GWAS)通过建立全基因组高密度分子标记以检测基因型与表型间的关联性,已成为动植物数量性状遗传解析的主要方法。然而,以往GWAS方法只注重于个别主要QTL的检测,而且使用仅有2个等位变异的SNP标记不能检测自然群体中广泛存在的复等位变异,一定程度限制了GWAS的应用。限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法(RTM-GWAS)首先根据全基因组高密度SNP标记间的连锁不平衡程度,将多个相邻且紧密连锁的SNP标记组成为具有复等位变异(单倍型)的连锁不平衡区段(SNPLDB)标记。其次,RTM-GWAS使用由SNPLDB标记计算的遗传相似系数矩阵作为群体结构偏差的通用估计,并提取该矩阵的特征向量作为模型协变量以降低由群体结构偏差导致的假阳性。最后,利用具有复等位变异的SNPLDB标记与建立的多位点复等位变异模型,RTM-GWAS将性状遗传率作为QTL表型变异解释率的上限,通过两阶段分析策略高效地进行全基因组QTL及其复等位变异的检测,并最终构建多QTL遗传模型。该法还可以基于性状小区观测值,建立QTL与环境互作多位点模型,不仅能检测与环境有交互作用的主效应QTL,还能检测仅与环境有交互作用的无主效应QTL。RTM-GWAS不仅解决了以往GWAS不能估计复等位变异的问题,而且通过使用多位点模型拟合多个QTL提高了检测功效并能有效地控制假阳性的膨胀,为全面解析自然群体QTL及其复等变异提供了通道。该法能估计出等位基因的效应及其在群体内的相对频率,由其结果建立的QTL-allele矩阵代表了目标性状在群体中的全部遗传组成,不仅可用于候选基因发掘,还为群体内QTL及其复等位变异(基因及其复等位基因)的动态研究(群体遗传分化以及特有与新生等位变异)提供了新的工具。依据QTL-allele矩阵,还能进一步利用计算机模拟产生杂交组合后代基因型,并预测杂交组合后代纯合群体的表现,从而进行优化组合设计与分子设计育种。此外,RTM-GWAS还适用于双亲杂交后代重组自交系群体以及多亲杂交后代巢式关联作图群体,因避免了群体结构偏离的干扰,检测功效更高。本文归纳了RTM-GWAS的原理和方法,并综述了其在遗传育种研究中的应用。     

基于智能项圈系统荷斯坦牛发情相关指标的遗传参数估计及全基因组关联分析

【目的】探究基于奶牛智能项圈系统产生的发情指数和活动峰值指标的群体规律及其影响因素,对其进行遗传参数估计,并利用全基因组关联分析（genome-wide association study, GWAS）挖掘与奶牛发情相关指标的遗传标记,以期为从遗传育种角度制定选育策略提高奶牛繁殖力提供有用信息。【方法】试验以北京市某规模化牧场健康的泌乳期荷斯坦牛为研究对象,收集了该牧场2017年7月至2020年5月2 074头泌乳牛的发情记录,包括发情指数和活动峰值,同时收集了试验牛的产犊记录;采用SAS 9.4中MIXED过程,分析了非遗传因素对发情指数和活动峰值的影响;基于DMU软件DMUAI模块,使用双性状动物模型估计了发情指数与活动峰值的遗传力及遗传相关,并计算了发情指数与常规繁殖性状的近似遗传相关;以逆回归育种值为关联分析的表型,利用Farm CPU软件分别对发情指数和活动峰值进行了GWAS。【结果】荷斯坦牛发情指数为（71.77±19.13）au,活动峰值为（105.94±30.73）au/2h。发情指数遗传力为0.04±0.01,活动峰值遗传力为0.19±0.04,均为低遗传力性状;发情...     

我国畜牧专家发现鸡肉品质相关新基因

<正>近日,中国农业科学院北京畜牧兽医研究所文杰科研团队在鸡肉品质候选基因挖掘研究上取得新进展。据介绍,肉品质是肉鸡最为重要的经济性状之一,针对其遗传机理的解析一直是世界性的难题。而研究团队在这一领域率先应用高通量单核苷酸多态性(SNP)芯片,利用全基因关联分析(GWAS)和     

基因组和DNA甲基化组联合分析筛选猪肉质性状关键基因

【背景】猪的肉质性状是重要的经济性状。研究影响各类肉质性状的分子机制,发掘关键基因,从而指导猪的遗传改良,对改善猪肉品质具有重要意义。当前肉质相关的机制研究主要是基于DNA的基因组研究,而对肉质性状的DNA甲基化研究以及结合基因组和甲基化组的综合分析却鲜有报道。【目的】通过基因组和DNA甲基化组联合分析,筛选、鉴定了影响猪肉质的潜在关键基因。为猪肉品质的遗传改良研究提供借鉴。【方法】检测了140头大白猪背最长肌的28个肉质性状,通过表观基因组关联分析(EWAS)与全基因组关联分析(GWAS)筛选了各性状显著关联的CpG和SNP位点。随后以SNP为协变量对GWAS和EWAS重叠的显著关联位点进行条件关联分析,进一步筛选具有独立效应的CpG位点。然后以CpG位点的甲基化水平为因变量,以SNP为自变量进行关联分析从而鉴定甲基化数量性状位点(meQTL)。最后使用顺式甲基化数量性状位点(cis-meQTL)作为工具变量进行孟德尔随机化分析,从而推断cis-meQTL与表型之间的因果关系,同时对位点进行注释,鉴定潜在的关键基因。【结果】(1)在屠宰45 min黄度值(b_45min     

葡萄果粒质量相关性状全基因组关联分析

【目的】果粒大小是葡萄外观和产量的重要构成因子之一,为受多基因调控的复杂数量性状,挖掘葡萄果粒大小相关性状的关键遗传调控位点和基因,将有助于葡萄产量的提高。【方法】本研究以150份葡萄品种资源为材料,分别于2019年和2020年对葡萄果实单粒重、种子数目和种子质量等进行测定,并结合重测序获得的高密度基因型数据进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）,挖掘调控各性状的遗传位点和基因。【结果】各性状在关联群体中呈现广泛的连续变异,变异系数为39.55%—68.89%;在不同年份均服从正态分布,符合数量性状遗传特征;相关性分析表明葡萄果实单粒重、种子数目和种子质量呈显著正相关。全基因组关联分析共检测到150个与果实单粒重显著关联的SNP,在2019年检测到99个SNP,解释表型变异的14.48%—25.59%;在2020年检测到73个SNP,解释表型变异的16.08%—26.83%;其中24个SNP位点在两个年份均检测到,主要位于1号、5号、11号和16号染色体。相较于果实单粒重,检测到的与种子数目显著关联的SNP较少,2019年检测到1个...     

全基因组关联分析中混合模型的原理、优化与应用

全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）是定位基因组中与性状显著关联的变异位点的有效方法。随着表型记录的完善、高通量基因型分型技术的发展,以及统计方法的改进,全基因组关联分析在人类疾病、动物植物遗传等领域得到了广泛的应用。假阳性是影响全基因组关联分析结果可靠性的重要因素之一。为了控制假阳性,除了校正P值,GWAS模型从最简单的方差分析（或用于质量性状的卡方检验）到加入固定效应协变量的普通线性模型（general linear model,GLM）,再到加入随机效应的混合线性模型（mixed linear model,MLM）持续改进,控制了多种混杂因素导致的假阳性。将个体的遗传效应拟合为由基因组亲缘关系矩阵（genomic relationships matrix,GRM）定义的随机效应是目前常用的方法。由于MLM的参数估计大量消耗计算资源,研究人员不断尝试模型求解优化和GRM的构建优化（GRM的构建优化同时也提高了计算效率）,最终将基于MLM计算的时间复杂度由O(MN3)逐步改进到O(MN),实现了计算速度与统计功效的飞跃。针对质量性状...     

大豆遗传育种中全基因组关联分析的应用进展

目前我国缺少高产优质的大豆品种,需加大研发力度.全基因组关联分析(GWAS)具有高通量、高精度和费时少等显著优点.为促进GWAS在大豆遗传和育种过程中的应用,本文在介绍GWAS方法的基础上,总结其在大豆各主要农艺特性的遗传改良和育种工作中的应用进展,并对GWAS的优缺点和其发展趋势等问题进行讨论,并提出解决方法.     

奶牛育种中的长寿性状

长寿性状是奶牛育种中最重要的功能性状之一,除产量性状之外,长寿性状具有最大的经济价值。由于遗传力低、数据分布特殊和性状表现晚等特点,长寿性状也是选育难度最大的性状之一。自上世纪50年代起,长寿性状就进入了各国奶牛育种家的视野,针对长寿性状的研究持续进行;上世纪90年代后,各奶业发达国家陆续将长寿性状纳入其奶牛综合选择指数。目前,我国奶牛综合选择指数（CPI）中尚不包含长寿性状,对长寿性状的研究也处于起步阶段。文章通过整理分析奶牛长寿性状的有关研究,从性状定义、遗传评估方法、与其他性状的关系、遗传标记、性状选育策略等方面系统介绍了长寿性状的研究和选育情况。通过汇总有关长寿性状与其他性状遗传相关的研究,阐述了长寿性状与其他性状之间的复杂关系;通过收集各国奶牛选育方案中的相关信息,重点介绍了各主要奶业发达国家对长寿性状的选育策略。此外,本文还通过收集在我国奶牛群体中针对长寿性状开展的研究,概述了奶牛长寿性状在我国的研究现状。长寿性状有许多不同的定义,可使用不同的模型对其进行遗传评估,包括线性模型、阈模型、生存分析模型和随机回归模型等。长寿性状与产量、体型、繁殖、健康和管理类性状等存在低到中等的遗传相关,线性体型性状中,与泌乳系统有关的体型性状与长寿性状的遗传相关较高;繁殖和健康性状表现更好的奶牛,其长寿性状通常表现更好;长寿性状与其他性状之间的遗传关系受牛群选育方向的影响较大,在不同群体中,长寿性状与同一性状的遗传相关不尽相同。奶业发达国家的奶牛综合选择指数中均包含长寿性状,这些国家除了使用直接长寿进行选择之外,部分国家还同时采用间接选择的方法对长寿性状进行选育,常用于间接选择长寿性的其他性状主要包括泌乳系统、腰强度、尻角度、肢蹄和乳房炎抗性等。在不同群体中,均发现了大量与长寿性状相关的遗传标记,其中大多数标记都定位在已报道的与繁殖、疾病和体型等性状相关的遗传区域内。文章还提出了从数据收集、遗传参数估计、遗传标记挖掘、评估模型和选择策略探讨等方面针对我国奶牛群体进行长寿性状研究的必要性。     

奶牛育种中的长寿性状

长寿性状是奶牛育种中最重要的功能性状之一,除产量性状之外,长寿性状具有最大的经济价值。由于遗传力低、数据分布特殊和性状表现晚等特点,长寿性状也是选育难度最大的性状之一。自上世纪50年代起,长寿性状就进入了各国奶牛育种家的视野,针对长寿性状的研究持续进行;上世纪90年代后,各奶业发达国家陆续将长寿性状纳入其奶牛综合选择指数。目前,我国奶牛综合选择指数(CPI)中尚不包含长寿性状,对长寿性状的研究也处于起步阶段。文章通过整理分析奶牛长寿性状的有关研究,从性状定义、遗传评估方法、与其他性状的关系、遗传标记、性状选育策略等方面系统介绍了长寿性状的研究和选育情况。通过汇总有关长寿性状与其他性状遗传相关的研究,阐述了长寿性状与其他性状之间的复杂关系;通过收集各国奶牛选育方案中的相关信息,重点介绍了各主要奶业发达国家对长寿性状的选育策略。此外,本文还通过收集在我国奶牛群体中针对长寿性状开展的研究,概述了奶牛长寿性状在我国的研究现状。长寿性状有许多不同的定义,可使用不同的模型对其进行遗传评估,包括线性模型、阈模型、生存分析模型和随机回归模型等。长寿性状与产量、体型、繁殖、健康和管理类性状等存在低到中等的遗传相关,线性体型性状中,与泌乳系统有关的体型性状与长寿性状的遗传相关较高;繁殖和健康性状表现更好的奶牛,其长寿性状通常表现更好;长寿性状与其他性状之间的遗传关系受牛群选育方向的影响较大,在不同群体中,长寿性状与同一性状的遗传相关不尽相同。奶业发达国家的奶牛综合选择指数中均包含长寿性状,这些国家除了使用直接长寿进行选择之外,部分国家还同时采用间接选择的方法对长寿性状进行选育,常用于间接选择长寿性的其他性状主要包括泌乳系统、腰强度、尻角度、肢蹄和乳房炎抗性等。在不同群体中,均发现了大量与长寿性状相关的遗传标记,其中大多数标记都定位在已报道的与繁殖、疾病和体型等性状相关的遗传区域内。文章还提出了从数据收集、遗传参数估计、遗传标记挖掘、评估模型和选择策略探讨等方面针对我国奶牛群体进行长寿性状研究的必要性。     

246份番茄种质资源表型性状的遗传多样性

为研究番茄种质资源的遗传多样性和亲缘关系,科学评价种质,以246份番茄种质资源为试验材料,对其25个质量性状和8个数量性状进行遗传多样性、相关性及主成分分析.结果表明:供试材料的表型性状具有丰富的遗传多样性,质量性状中叶片着生状态的多样性指数最高的是2.46;单果质量的变异系数最大,为57.86％,8个表型性状的F值都达到了极显著的水平,各性状间存在复杂的相互关系;主成分分析中提取的9个主成分累计贡献率为66.18％,包含了全部指标的大部分信息.基于表型性状,采用系统聚类组间聚合的方法在遗传距离为10处将供试的246份资源主要以单果质量划分为4个组群.明确番茄表型变异的丰富程度及不同种质间的遗传关系,为番茄种质资源的进一步研究及番茄育种提供理论依据和工作基础.     

47份大果番茄种质资源表型性状的遗传多样性

为研究番茄种质资源的遗传多样性和亲缘关系,以47份大果番茄为试验材料,对其20个主要表型性状进行遗传多样性分析。结果表明,20个表型性状中,花柱长度的变异系数最大为44.14%,叶片长的变异系数最小为8.15%;质量性状的多样性指数平均值为0.64,数量性状的多样性指数平均值为1.92;遗传相关分析结果表明,各性状间存在复杂的相互关系,其中果实硬度和叶片宽的相关系数最大,为0.957;根据非加权组平均法(unweighted pairgroup method with arithmetic means,简称UPGMA),以欧氏距离0.38为阈值,将供试材料分为4类,每一类在性状上都比较特殊,说明供试材料番茄种质资源表型性状遗传多样性丰富,亲缘关系远,可丰富、拓宽番茄种质资源的遗传多样性。     

芝麻的主要性状遗传和相关分析

<正> 我国芝麻育种起步较晚,对其主要数量性状的遗传基础理论研究也较少。在当前,芝麻育种中对后代的选择,多是按照性状的表现型进行,由于表现型效应中包含不能遗传部份,环境效应又直接影响选择效果,因此,选择有一定盲目性。为了克服这种弊病,提高研究水平,对芝麻数量性状的遗传行为与遗传规律,进行一些较为深入的研究和探讨确有必要。本文从芝麻的几个主要性状着手,估算了各性状的遗传力、遗传相关和遗传进度,为芝麻育种提供理论依据。     

本刊外聘编委 黎志康研究员

中国农业科学院农作物基因资源与基因改良国家重大科学工程首席科学家、国际水稻研究所驻中国代表科学家和全球水稻分子育种协作网协调科学家。专业特长:植物分子遗传学(基因定位、数量性状遗传作图、植物分子标记辅助育种、功能等位基因发掘和复杂农艺性状的功能基因组研究)及其在水稻育种、遗传和进化中的应用。国际动植物基因组年会植物分子