数量性状基因座(QTL)定位的原理及研究进展PPT格式课件下载.ppt

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由于这些标记数量太少以及技术上的局限性，对数量性状基因位点的深入研究进展不大；

分子标记技术与数量遗传学的结合产生了分子数量遗传学，不仅使植物育种中对目标数量性状优良基因型选择的可能性、准确性及预见性得到极大提高，而且在植物QTL定位的研究方法上也取得了巨大的进展。

二、QTL定位的群体,1、分离群体由于QTL定位的精度在一定程度上取决于分离群体的重组信息量，因此分离群体是目前QTL定位研究的主要群体。

按保存时间的长短，分离群体分为两类。

（1）临时性群体,包括回交群体、F2及其衍生的F3、F4家系等；

特点是群体内个体间基因型不同，各个体的基因型杂合；

这类群体的优点是不但可提供丰富的遗传信息，而且可以用来估算加性效应及显性效应，这在杂种优势机理研究中是其他群体不可替代的。

由于个体间存在分离，因此，这类群体的缺点是难以进行多年、多点试验和消除环境的干扰;

最早用于QTL定位研究的主要分离群体是F2和回交群体由于形成F2个体的2个配子都含有重组事件的信息，因此其信息量是回交群体的2倍，而且F2群体包含亲本任意一个位点的所有基因型（如AA，Aa和aa），因此，与回交群体比较，F2更适合于估算基因效应和检测不同类型的互作。

（2）永久性分离群体,包括回交近交系、双单倍体群体、近等基因系和重组近交系;

特点是基因型是一致的、染色体大部分区段完全相同，可以重复进行试验和消除其他背景的干扰以增加QTL检测的准确性，因此这类群体QTL定位效率较高;

在植物中，重组近交系和双单倍体群体分别用单粒传和F1花药培养的方法来建立，优点是一般由纯合株系组成的，因而一旦建成便是永久性的，不但能长期保存、反复使用，而且可进行多重复、多年、多点实验。

这样不仅能够降低试验误差和提高QTL定位的准确性，而且还能用来研究QTL与环境间的相互作用。

由于群体内基因型的一致性，因而这类群体的具有以下缺点:

不能估算显性效应；

在群体数量有限的情况下，它们提供的信息不如F2等临时群体；

由于在染色体加倍过程中可能存在基因型丢失。

对于异花授粉植物，由于存在严重的自交衰退现象，这类植物构建近等基因系意义不大。

2自然群体,自然群体指具有很长的世代间隔，很高的遗传杂合性和遗传负荷的群体。

主要为林木。

缺点近交系、高世代材料和纯系等遗传材料很难获得；

人工杂交比较困难，难以获得足够大的家系;

自然群体在QTL定位研究上存在较大的困难。

研究的必要性由于自然群体此在交配设计上会不可避免产生不平衡，从而使其获得的遗传参数准确性往往不高，这反而使自然群体的QTL定位显得格外实用、有效和必要。

三、QTL定位必要条件,1、要有高密度的连锁图，标记间平均距离小于1520cM2、相应的统计分析方法3、选择亲本时尽可能地选择性状表现差异大和亲缘关系较远的材料4、选择的群体中目标性状分离明显，符合正态分布,四、QTL定位的原理及方法,1、QTL定位的原理QTL定位是通过分析整个染色体组的DNA标记和数量性状表型值的关系，将QTL逐一定位到连锁群的相应位置，并估计其遗传效应;

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QTL与遗传标记间的距离（以重组率表示）；

QTL定位实质是分析分子标记与QTL之间的连锁关系，是基于一个特定模型的遗传假设，是统计学上的一个概念，与数量性状基因有本质区别。

2、QTL定位的基本步骤,检测、筛选亲本并构建遗传群体；

检测群体的分子标记基因型并构建分子标记连锁图谱；

应用根据相应的统计模型和方法编写的计算机软件处理分析实验数据，确定分子标记与QTL的连锁关系及QTL在染色体上的区域。

3、QTL定位方法,根据采用的统计分析方法的不同分为：

方差与均值分析法、回归及相关分析法、最大似然法等；

根据标记区间数分为：

零区间作图、单区间作图和多区间作图。

将不同方法结合起来的综合分析方法：

QTL复合区间作图、多区间作图、多QTL作图、多性状作图等。

（1）均值比较（meancomparison，MC）,原理同一标记座位上不同基因型间数量性状的均值存在差异。

通过方差分析、回归分析或似然比检验，比较不同标记基因型数量性状均值的差异。

如存在显著若差异显著，则表明有QTL与该标记连锁。

优点简单缺点不能确定标记是与一个QTL连锁还是与几个QTL连锁；

无法确切估计QTL的可能位置；

由于遗传效应与重组率混合在一起，导致低估了QTL的遗传效应；

容易出现假阳性；

检测效率不高，所需的个体数较多；

目前MC法仅用于对数据的初步分析。

（2）联合定位法（jointmapping，JM）原理针对MC无法对多个QTL定位的缺点，一种改进方法是将同一条染色体上各标记的t测验或方差分析联合于一个回归分析之中，即JM法。

优点JM法可同时估计多个QTL的位置和效应，适用范围广（与性状分布无关），计算简单。

缺点使用矩量（均值）而非原始观察数据，因而要求有较大的实验群体。

（3）性状-标记回归（trait-markerregression，TMR）,原理即将个体的数量性状表型值对单个标记或多个标记的基因型进行回归分析，从而根据各标记回归系数的显著性，判断出可能存在QTL的染色体区域。

优点可根据各标记回归系数的显著性，能够判断出可能存在QTL的染色体区域；

可用于育种中的标记辅助选择（marker-assistedselection，MAS），即利用连锁标记对目标QTL的跟踪选择。

缺点能确定标记是与一个QTL连锁还是与几个QTL连锁；

由于遗传效应与重组率混合在一起，导致低估了QTL的遗传效应等。

（4）性状-QTL回归（trait-QTLregression，TQR）,原理即将个体的数量性状表型值对被检QTL的基因型进行回归分析。

QTL的基因型需根据其相邻的单侧标记或双侧标记的基因型加以推断。

若回归关系显著，则表明该QTL存在，并能估计出该QTL的位置和效应。

根据运用标记的数目，TOR法可分成以下几类：

区间作图（intervalmappingIM）,原理利用染色体上1个QTL两侧的各1对标记，建立个体数量性状观察值对双侧标记基因型指示变量的线性回归关系，以分离检验统计量中重组率和QTL效应;

其统计原理是对基因组上两邻近分子标记间，按一定遗传距离的片段逐一分析。

优点能从支撑区间推断QTL的可能位置；

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，则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。

缺点回归效应为固定效应；

无法估算基因型与环境间的互作（），无法检测复杂的遗传效应（如上位效应等）；

当相邻QTL相距较近时，由于其作图精度不高，QTL间相互干扰导致出现GhostQTL；

一次只应用两个标记进行检查，效率很低；

定位的QTL区间往往太宽，而一个性状在同一染色体上有多个QTL时常常会标错QTL的位置，致使QTL定位不准确甚至出错误。

复合区间作图法（CIM）,原理它是结合了区间作图和多元回归特点的一种QTL复合区间定位法，即“复合区间作图法”，实现了同时利用多个遗传标记的信息对基因组的多个区间进行多个QTL的同步检验，以提高多个连锁QTL的辨别能力及其相应位置和效应估计的准确性;

其实质是将IM与多标记TMR相结合，用被检区间以外的部分或所有剩余标记来消除其它QTL对被检区间的影响。

优点将多维检测问题简化为一维检测问题，单个QTL的效应和位置的估计是渐进无偏的；

以连锁标记为检验条件，极大地提高了QTL作图的精度；

利用了所有信息，比其它QTL作图方法更为有效；

可利用QTL似然图谱来表示整个基因组上每一点上QTL的证据强度，从而保留了区间作图的特征。

因此，它是目前普遍认为同时标定多个QTL更有效、更精确的方法。

缺点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；

同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。

基于混合线性模型的复合区间作图法（MCIM）,原理将群体均值、QTL的各项遗传主效应（包括加性效应、显性效应和上位性效应）作为固定效应，而把环境效应、QTL与环境互作效应、分子标记效应及其与环境的互作效应以及残差作为随机效应，将效应估计和定位分析结合起来，进行多环境下的联合QTL定位分析。

此方法是包括加性效应、显性效应及其与环境互作效应的混合线性模型复合区间作图方法，即多性状复合区间定位法（MCIM）。

它能克服以上的几种QTL定位法均无法对基因型与环境的互作及各种遗传效应做出正确分析。

优点该方法与基于多元回归分析的复合区间作图方法相比，用混合线性模型方法进行QTL定位，能无偏地分析QTL与环境的互作效应；

具有很大的灵活性，可以扩展到分析具有加加、加显、显显上位性的各项遗传主效应及其与环境互作效应的QTL；

利用MCIM法得到以上各种效应估计值，可用于预测基于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，并可直接估算个体的育种值，从而选择出优良个体，能提高遗传改良效率；

可以用来鉴别QTL的紧密连锁和多效性，也可用来分析多年多点试验数据，由此可以检测QTL与环境间的相互作用。

4、QTL定位策略

（1）选择基因型分析,原理如果某个标记与某个（些）QTL连锁，那么在杂交后代中，该标记与QTL间就会发生一定程度的共分离，于是该标记的不同基因型在数量性状的分布、均值和方差上将存在差异，检验这些差异，就能推知该标记是否与QTL连锁。

这种方法也称为基于标记的分析法（marker-basedanalysis，MBA）。

优点据估计，对群体中50%的个体（群体中两尾个体各占25%）作基因型分析，可获得分析全部群体的90%的信息量；

可以节省分析分子标记基因型的时间和费用。

缺点如由于只有极端性状值的个体参与分析，因而只能检测主效QTL，而且QTL的效应被偏高估计。

因此，这种分析策略早期只是对QTL进行初步的分析；

一个性状极端表型的往往不能代表另一性状的极端表型，这种方法不适合于对多个性状的定位分析；

早期的MBA法主要是针对单标记分析（每次只分析一个标记）的，但随着高密度分子标记图谱的出现，为了充分地利用饱和分子标记图谱所提供的遗传信息，选择基因型分析的QTL定位策略也向多标记分析（同时用多个标记进行分析）的方向发展。

（2）分离群体分组分析,原理在一个分离群体中，选择高低两种极端表型的个体分成两组，若某个标记与QTL有连锁，则它的基因型分离比例在两组中都会偏