西門塔爾肉牛全基因組關(guān)聯(lián)中的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法及其應(yīng)用研究.pdf

1、全基因組關(guān)聯(lián)分析(GWAS)，即從全基因組范圍內(nèi)篩選與性狀關(guān)聯(lián)的遺傳標(biāo)記，已成為檢測(cè)肉牛復(fù)雜性狀遺傳機(jī)制的重要工具。當(dāng)前，多個(gè)基于單標(biāo)記和多標(biāo)記的GWAS分析模型已被陸續(xù)開發(fā)。但是，在應(yīng)用過(guò)程中尤其是隨著標(biāo)記密度爆炸式增長(zhǎng)，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有GWAS模型存在下列問(wèn)題:一是當(dāng)前主流的混合線性模型GWAS分析中因假定標(biāo)記效應(yīng)是固定效應(yīng)，很難對(duì)無(wú)效的標(biāo)記效應(yīng)位點(diǎn)進(jìn)行有效的壓縮，常導(dǎo)致背景噪音太大而干擾真陽(yáng)性信號(hào)，從而增大假陽(yáng)性率。二是當(dāng)標(biāo)記密度過(guò)高時(shí)，

2、常規(guī)的bonferronir校正太嚴(yán)格而使統(tǒng)計(jì)效率降低，針對(duì)這些問(wèn)題，本研究將經(jīng)驗(yàn)貝葉斯模型全基因組關(guān)聯(lián)引入肉牛相關(guān)性狀分析中，上述情況能在一定程度上予以解決，經(jīng)驗(yàn)貝葉斯分析，即先驗(yàn)分布的超參數(shù)來(lái)自數(shù)據(jù)本身估計(jì)的一種貝葉斯統(tǒng)計(jì)分析方法。該方法不需要馬爾科夫蒙特卡洛(MCMC)迭代，大大節(jié)省了運(yùn)算時(shí)間。Xu等已將經(jīng)驗(yàn)貝葉斯分析應(yīng)用于連鎖分析(QTL mapping)分析中(Xu2007)，發(fā)現(xiàn)其能降低背景噪音并顯著提高QTL mappin

3、g的精度。本研究使用經(jīng)驗(yàn)貝葉斯和壓縮混合線性模型兩種算法對(duì)本課題組內(nèi)蒙古烏拉蓋管理區(qū)的1217頭西門塔爾牛的骨重、體重性狀做了全基因組關(guān)聯(lián)分析。結(jié)果表明，與流行的混合模型全基因組關(guān)聯(lián)分析算法比較，經(jīng)驗(yàn)貝葉斯全基因組關(guān)聯(lián)分析算法顯著提高運(yùn)算速度，并且在提高運(yùn)算速度的基礎(chǔ)上，檢測(cè)效率得到進(jìn)一步強(qiáng)化。本項(xiàng)研究通過(guò)基于經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法和壓縮混合線性模型兩種算法的全基因組關(guān)聯(lián)分析，找到相同的基因LCORL、SLIT2、LAP3與西門塔爾肉牛的骨重顯