基于SNP標記的QTL組合定位方法研究.pdf

1、在動植物相關研究中，絕大部分與品質(zhì)及經(jīng)濟效應相關的性狀都是數(shù)量性狀，因而對數(shù)量性狀的遺傳機理進行學習研究，并運用到實際的生產(chǎn)實踐中，將對動植物育種等農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)活動產(chǎn)生十分重要的意義。
　　數(shù)量性狀基因座定位即QTL(quantitative trait locus)定位，是通過存在于染色體上的遺傳標記和觀測得到的數(shù)量性狀表型值信息，對影響數(shù)量性狀表型變異的基因進行研究，推測這些基因在染色體上的位置、對所研究性狀的影響。QTL定位研

2、究已經(jīng)在動植物育種、復雜性狀的遺傳分析、遺傳疾病的治療及預防等等領域廣泛應用。
　　QTL定位的實質(zhì)是通過利用標記和QTL之間的連鎖關系，將QTL定位到染色體上的標記附近，從而完成 QTL的定位工作。如何選擇合適的標記和合理高效的方法，準確找到與所研究性狀關聯(lián)顯著的標記，較為精確地推測QTL在染色體上的位置在QTL定位研究中十分重要。
　　為了取得更好的QTL定位效果，本文提出了利用全基因組上的遺傳標記即SNP標記，通過組合

3、方法進行QTL定位分析。主要研究內(nèi)容如下：
　?。?）SNP標記在基因組中分布密度高，穩(wěn)定性好，易于篩選并且富有代表性，包含大量遺傳信息，因此，本文選擇整個基因組上的SNP標記進行分析，為QTL定位提供豐富的遺傳信息。
　?。?）傳統(tǒng)的關聯(lián)分析雖然能夠得到大量與所研究數(shù)量性狀存在較強關聯(lián)的遺傳標記，但是存在較高的假陽性，在標記數(shù)目比較龐大時難以篩選出真正與QTL連鎖的標記。emBayesB方法有效地利用了EM算法處理缺失數(shù)據(jù)

4、的特點，結合BayesB方法，通過計算SNP標記與QTL存在連鎖關系的后驗概率，準確的篩選出關聯(lián)性較強的標記，在處理大數(shù)據(jù)量時具有明顯的優(yōu)勢。
　　（3）在得到與性狀存在較強關聯(lián)的顯著性SNP標記之后，固定區(qū)間判定和LD區(qū)間判定都只是在染色體上得到了一個包含 QTL的大致區(qū)間，不能精確的計算出QTL的具體位置，組合方法中希望通過性狀-標記區(qū)間檢測計算出較為精確的QTL的位置。同時考慮染色體上其他標記的背景遺傳信息對QTL定位的影響