數(shù)量性狀基因定位的原理及方法.doc

數(shù)量性狀基因定位的原理及方法隨著現(xiàn)代分子生物學(xué)的發(fā)展和分子標(biāo)記技術(shù)的成熟,已經(jīng)可以構(gòu)建各種作物的分子標(biāo)記連鎖圖譜.基于作物的分子的標(biāo)記連鎖圖譜,采用近年來發(fā)展的數(shù)量性狀基因位點(QTL)的定位分析方法，可以估算數(shù)量性狀的基因位點樹目、位置和遺傳效應(yīng)。本文介紹了數(shù)量性狀基因定位的原理以及分析方法。每一種方法都有自己的優(yōu)點，但也存在相應(yīng)的缺陷。1 數(shù)量性狀基因定位的原理孟德爾遺傳學(xué)分析非等位基因間連鎖關(guān)系的基本方法是，首先根據(jù)個體表現(xiàn)型進行分組，然后根據(jù)各組間的比例，檢驗非等位基因間是否存在連鎖，并估計重組率。QTL定位實質(zhì)上就是分析分子標(biāo)記與QTL之間的連鎖關(guān)系，其基本原理仍然是對個體進行分組，但這種分組是不完全的。 2 數(shù)量性狀基因定位的方法自然界存在生物個體的性狀、品質(zhì)等多為數(shù)量性狀，它們受多基因的控制，也易受環(huán)境影響。多基因及環(huán)境的共同作用結(jié)果使得數(shù)量性狀表現(xiàn)為連續(xù)變異,基因型與表現(xiàn)型間的對應(yīng)關(guān)系也難以確定。因此,長期以來,科學(xué)工作者只是借助數(shù)理統(tǒng)計方法,將復(fù)雜的多基因系統(tǒng)作為一個整體,用平均值和方差來表示數(shù)量性狀的遺傳特征,而對單個基因的效應(yīng)及位置、 基因間的相互作用等無法深入了解, 從而限制了育種中數(shù)量性狀的遺傳操作能力。20 世紀80 年代以來發(fā)展的分子標(biāo)記技術(shù)為深入研究數(shù)量性狀的遺傳規(guī)律及其操作創(chuàng)造了條件, 提高了植物育種中目標(biāo)數(shù)量性狀優(yōu)良基因型選擇的可能性、準確性及預(yù)見性。下面主要介紹了幾種定位方法。2.1 QTL 定位方法連鎖是QTL定位的遺傳基礎(chǔ)。QTL 定位是通過數(shù)量性狀觀察值與標(biāo)記間的關(guān)聯(lián)分析,即當(dāng)標(biāo)記與特定性狀連鎖時,不同標(biāo)記基因型個體的表型值存在顯著差異,來確定各個數(shù)量性狀位點在染色體上的位置、 效應(yīng), 甚至各個QTL 間的相關(guān)作用。因此, QTL 定位實質(zhì)上也就是基于一個特定模型的遺傳假設(shè), 是統(tǒng)計學(xué)上的一個概念, 有可信度(如99% , 95%等) ,與數(shù)量性狀基因有本質(zhì)區(qū)別( 圖1)。本文就目前主要應(yīng)用的QTL 定位方法的特點進行分述。 數(shù)量性狀基因環(huán)境 表型特定模型 數(shù)量性狀位點圖1 QTL與數(shù)量性狀基因的關(guān)系2. 2 區(qū)間作圖法( interval mapping, IM)Lander和Botstein( 1989) 等提出,建立在個體數(shù)量性狀觀測值與雙側(cè)標(biāo)記基因型變量的線性模型的基礎(chǔ)上, 利用最大似然法對相鄰標(biāo)記構(gòu)成的區(qū)間內(nèi)任意一點可能存在的QTL 進行似然比檢測,進而獲得其效應(yīng)的極大似然估計。其遺傳假設(shè)是,數(shù)量性狀遺傳變異只受一對基因控制,表型變異受遺傳效應(yīng)( 固定效應(yīng))和剩余誤差( 隨機效應(yīng)) 控制,不存在基因型與環(huán)境的互作。區(qū)間作圖法可以估算QTL 加性和顯性效應(yīng)值。與單標(biāo)記分析法相比,區(qū)間作圖法具有以下特點:能從支撐區(qū)間推斷QTL 的可能位置;可利用標(biāo)記連鎖圖在全染色體組系統(tǒng)地搜索QTL,如果一條染色體上只有一個QTL,則QTL 的位置和效應(yīng)估計趨于漸進無偏; QTL檢測所需的個體數(shù)大大減少。但IM 也存在不足:回歸效應(yīng)為固定效應(yīng);無法估算基因型與環(huán)境間的互作(Q E) ,無法檢測復(fù)雜的遺傳效應(yīng)( 如上位效應(yīng)等) ;當(dāng)相鄰QTLs 相距較近時, 由于其作圖精度不高, QTLs 間相互干擾導(dǎo)致出現(xiàn)GhostQTL;一次只應(yīng)用兩個標(biāo)記進行檢查, 效率很低。2. 3 復(fù)合區(qū)間作圖法( composite interval mapping, CIM)CIM 是Zeng( 1994)提出的結(jié)合了區(qū)間作圖和多元回歸特點的一種QTL作圖方法。其遺傳假定是,數(shù)量性狀受多基因控制。該方法中擬合了其他遺傳標(biāo)記,即在對某一特定標(biāo)記區(qū)間進行檢測時, 將與其他QTL 連鎖的標(biāo)記也擬合在模型中以控制背景遺傳效應(yīng)。CIM 主要優(yōu)點是:由于仍采用QTL 似然圖來顯示QTL 的可能位置及顯著程度, 從而保證了IM 作圖法的優(yōu)點;假如不存在上位性和QTL 與環(huán)境互作, QTL 的位置和效應(yīng)的估計是漸進無偏的;以所選擇的多個標(biāo)記為條件(即進行的是區(qū)間檢測) ,在較大程度上控制了背景遺傳效應(yīng),從而提高了作圖的精度和效率。存在的不足是:由于將兩側(cè)標(biāo)記用作區(qū)間作圖,對相鄰標(biāo)記區(qū)間的QTL 估計會引起偏離;同IM 一樣, 將回歸效應(yīng)視為固定效應(yīng), 不能分析基因型與環(huán)境的互作及復(fù)雜的遺傳效應(yīng)(如上位效應(yīng)等) ;當(dāng)標(biāo)記密度過大時,很難選擇標(biāo)記的條件因子。2.4 基于混合線性模型的復(fù)合區(qū)間作圖法(mixed composite interval mapping,MCIM)朱軍( 1998)提出了用隨機效應(yīng)的預(yù)測方法獲得基因型效應(yīng)及基因型與環(huán)境互作效應(yīng),然后再用區(qū)間作圖法或復(fù)合區(qū)間作圖法進行遺傳主效應(yīng)及基因型與環(huán)境互作效應(yīng)的QTL定位分析。該方法的遺傳假定是數(shù)量性狀受多基因控制,它將群體均值及QTL 的各項遺傳效應(yīng)看作為固定效應(yīng), 而將環(huán)境、 QTL 與環(huán)境、 分子標(biāo)記等效應(yīng)看為隨機效應(yīng)。由于MCIM 將效應(yīng)值估計和定位分析相結(jié)合,既可無偏地分析QTL與環(huán)境的互作效應(yīng),又提高了作圖的精度和效率。此外該模型可以擴展到分析具有加加、 加 顯、 顯顯上位的各種遺傳主效應(yīng)及其與環(huán)境互作效應(yīng)的 QTL。利用這些效應(yīng)值的估計, 可預(yù)測基于QTL 主效應(yīng)的普通雜種優(yōu)勢和基于QTL與環(huán)境互作效應(yīng)的互作雜種優(yōu)勢,因其具有廣闊的應(yīng)用前景。2. 5 其他 QTL定位方法主要有Bayesian 作圖法、 雙側(cè)標(biāo)記回歸法( flanking marker regression analysis, FMRA) 、輪回選擇回交定位法( recurrent selection and backcrossing, RSB)、 多親本作圖法等。Bayesian作圖法( Satagopan et al , 1996)亦是基于線性模型作圖方法,其過程是先推測QTL 個數(shù),再依據(jù)Bayes因子決定最可能的QTL 個數(shù)。它不僅可以用于普通數(shù)量性狀的QTL 定位,亦可定位復(fù)雜的二元性狀( binary trai t) (Yi and Xu, 2000)。FMRA( Haley and Knott, 1992)是應(yīng)用回歸方法,搜索在全染色體組上任何兩個標(biāo)記間是否存在QTL 并確定其最可能的位置和效應(yīng)。這一方法最大的優(yōu)點是計算簡單,所得結(jié)果與IM 法的結(jié)果基本相同。輪回選擇在植物遺傳改良中具有十分重要的作用。RSB 定位法就是利用輪回選擇構(gòu)建群體,充分發(fā)揮高密度分子標(biāo)記連鎖圖及QTL 與其附近標(biāo)記不斷重組的優(yōu)勢, 分解復(fù)的數(shù)量性狀遺傳結(jié)構(gòu),將QTL定位在1 cM 之內(nèi)。因此, 其QTL 定位效率及精度比 IM 及其衍生方法更高( Luo et al , 2002) 。多親本作圖法( Xu, 1998)是IM 法在多親本雜交群體中Q