R在QTL定位中的應用及其與其他QTL定位軟件的比較.pdf

1、揚卅I大學碩士論文R在QTL定位中的應用及其與其他QTL定位軟件的比較中文摘要摘要：QTL定位研究一直是遺傳學領域中一個重要的研究課題。QTL定位工具的選擇是QTL定位研究中需要考慮的重要問題之一。R是一門免費的編程語言，它的兩個包剛qtl、R／qtlbim可以用于F2群體的QTL定位分析。本研究采用了R／qtl、R／qttbim對玉米自交系JB和Y53雜交衍生的F2群體的12個性狀進行QTL定位分析，并將其與現(xiàn)在使用較多的幾個定位軟件

2、QTLCartograph、QTLnetwork、ICIMapping的分析結果進行比較。結果如下：(1)QTL發(fā)現(xiàn)能力最強的是QTLCartograph的CIM方法，在12個性狀中一共發(fā)現(xiàn)了161個QTL，但是在研究過程中發(fā)現(xiàn)，QTLCartograph的CIM方法會發(fā)現(xiàn)許多位置非?？拷腝TL，這表明存在著大量的幻影QTL。發(fā)現(xiàn)能力最弱的是R／qtlbim的多QTL擬合方法，在12個性狀中一共發(fā)現(xiàn)了18個QTL，只有QTLCarto

3、graphCIM方法發(fā)現(xiàn)QTL數(shù)目的1／9，也從另一個側面表明R／qtlbim的多QTL擬合可能漏找了許多QTL。(2)從本研究的的結果來看，無論是同一種軟件的不同方法還是不同軟件的同一種方法結果的重復率都不是特別高。剛qn的4種方法發(fā)現(xiàn)的QTL分別為56、67、38和41個，重復的QTL為16個。R／qtlbirn兩種方法發(fā)現(xiàn)的QTL為22和18個，共同發(fā)現(xiàn)的為5個。3種工具R／qfl、QTLCartograph、ICIMapping

4、的標記分析方法分別發(fā)現(xiàn)了57、84和116個QTL，重復發(fā)現(xiàn)的QTL只有17個。QTLCartograph所有方法共同發(fā)現(xiàn)的QTL有9個。ICIMapping所有方法一共發(fā)現(xiàn)個266個QTL，共同發(fā)現(xiàn)的QTL有10個。QTLnetwork所有方法一共發(fā)現(xiàn)112個QTL，共同發(fā)現(xiàn)的QTL有18個。5種工具R／qtl、R／qflbim、QTLCartograph、ICIMapping和QTLnetwork的IM方法分別發(fā)現(xiàn)了68、23、92

5、、51和101個QTL，重復發(fā)現(xiàn)的QTL只有1個。三種工具R／qtl、QTLCartograph和CIMapping的CIM方法分別發(fā)現(xiàn)了38、161和35個QTL，重復發(fā)現(xiàn)的QTL只有2個。上位性QTL的定位結果，除了R／qtl和R／qtlbim有一個相同的上位對之外，其他的結果均不相同。(3)在分析效率上。所有軟件一維掃描的速度都很快。如果需要進行排列測驗，所有的工具都非常耗時。如果對QTL的結果要求不非常嚴格，建議使用直接的LOD

6、值作為閡值。揚州大學碩士論文TheApplicationofRinQTLMappingandComparisonwith碭eOtherQTLMappingSoftwaresABSTRACTAbstract：QTLmappingresearchhasbeenaprominentstudyinthefieldofquantitativegeneticsThechoiceoftoolsforQTLmappingplaysasignifican

7、troleinthestudyofQTLmappingAsafreeprogramminglanguage，thetwopackagesR／qtlandPUqtlbimofRlanguagecallbeusedfortheQTLmappinganalysisofF2populmionInthisstudy，R／qtlandR／qtlbimwereusedfortheQTLmappingof12traitsoftheF2populmion

8、derivedfrommaizeinbredlinesJBandY53，andtheresultswerecomparedwiththoseoftheseveralcommonlyusedmappingsoftwaresQTLCartograph，QTLnetworkandICIMappingTheresultswereasfollows(1)TheCIMmethodofQTLCartographsoftwareownedthemost

9、powerfulcapabilitytofindQTL，whichmapped161QTLsunderlyingthe12traitsHowever，lotsofQTLsfoundbytheCIMofQTLCartographlocatednearby，whichsuggestedtheexistenceofalotofghostQTLsTheweakestcapabilitytofindQTLwasthemulti—QTLfittin

10、gmethodofR／qtlbim，whichjustmapped18QTLsfor12traitsThissuggestedthatthemulti—QTLfittingmethodofR／qtlbimmightmisslotsofQTLs(2)Accordingtotheanalysisresults，bothdifferentmethodsofthesamesottwareandthesamemethodofdifferentso

11、ftwareswerenotidenticalinQTLmappingThefourmethodsofR／qtlmapped56，67，38and41QTLs，respectivelyButonly16QTLsamongwhichwerealldetectedbydifferentmethodsinthesanlesofewareThetwomethodsofR／qtlbimmapped24and18QTLsrespectively，a

12、mongwhichrepeatdetectedQTLsjusthad5ThemakeranalysismethodofRJqfl，QTLCartographandICIMappingseparatelymapped57，84and116QTL，amongwhichrepeatdetectedQTLswereonly17TheIMmethodofthefivetoolsR／qtl，R／qflbim，QTLCartograph，ICIMap

13、pingandQTLnetworkseparatelymapped68，23，92，51and101QTLsrespectively，butonlyoneQTLwasrepeatdetected，TheCIMmethodofthethreetoolsR／qtl，QTLCartographandICIMappingseparatelymapped38，161and35QTLs，andonly2QTLswererepeatfoundInep