全基因組關(guān)聯(lián)分析（genome-wide association studies,GWAS）方法最初被提出于人類遺傳研究,它利用自然群體的連鎖不平衡（linkagedisequilibrium,LD）,通過全基因組標(biāo)記與表型間的相關(guān)性測驗(yàn)來推斷和解析復(fù)雜疾病的遺傳基礎(chǔ),目前已成為動植物數(shù)量性狀遺傳基礎(chǔ)解析的重要方法,在遺傳育種研究中發(fā)揮了重要作用。但對于近交（inbreeding）作物,由于較高的自交率,近交作物自然群體通常具有廣泛的LD程度,全基因組上的LD衰減距離通常遠(yuǎn)大于異交群體,從而導(dǎo)致GWAS中距離目標(biāo)遺傳位點(diǎn)較遠(yuǎn)的標(biāo)記也可能被檢測為顯著關(guān)聯(lián),因此進(jìn)一步將這種遠(yuǎn)距離顯著關(guān)聯(lián)的標(biāo)記應(yīng)用于遺傳育種時,將可能導(dǎo)致選擇失效甚至出現(xiàn)偏差。另外,近交作物常規(guī)育種需要利用目標(biāo)性狀全基因組遺傳信息進(jìn)行親本和后代的分子標(biāo)記輔助選擇（marker-assisted selection,MAS）,雖然 基于種質(zhì)資源 群體的 GWAS 為育種性狀遺傳基礎(chǔ)解析提供了方法,但是目前GWAS主要用于主效基因的發(fā)掘,為了盡可能避免假陽性以及提高試驗(yàn)的可重復(fù)性,通常采用非常嚴(yán)格的顯著水平和群體結(jié)構(gòu)控制方法,這... 

【文章來源】：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：122 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－３全基因組選擇過程示意圖??Ｆｉｇｕｒｅ?１－３?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｇｅｎｏｍｉｃ?ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ?ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ??

Ｆｉｇｕｒｅ?３－２?Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ?ｏｆ?１００－ｓｅｅｄ?ｗｅｉｇｈｔ?ｉｎ?Ｃｈｉｎｅｓｅ?ｓｏｙｂｅａｎ?ｇｅｒｍｐｌａｓｍ??我們首先使用ＥｉｇｅｎｆｆｉＳ方法對所有３６９５２個ＳＮＰＬＤＢ標(biāo)記進(jìn)行了單位點(diǎn)分析??（圖３－３），其中有５９４個標(biāo)記的Ｐ值達(dá)到了?Ｂｏｎｆｅｒｏｎｉ矯正的０．０５顯著水平，從Ｑ－Ｑ??圖也可以看出Ｐ值偏離理論值較大，嚴(yán)重膨脹，因此本例中ＥｉｇｅｎＩＢＳ結(jié)果假陽性可??能較高。另外，基于ＬＭＭ方法的結(jié)果如圖３－４，看以看出ＬＭＭ方法僅檢測到２個位??點(diǎn)，雖然ＬＭＭ方法具有較低的假陽性，但是該方法功效過低，也說明了?ＬＭＭ方法??在主效基因檢測中具有較高的功效，但是不利于全面了解數(shù)量性狀的遺傳基礎(chǔ)，解析??全基因組上的遺傳位點(diǎn)。??？?？?參參??Ｓ?－?？?？?０．?？？??Ｑ．?？?－２?，??Ｉ?２?＇＇?ｊ；?？?Ｘｒ：ｌ－?？?＾?２?ｆ??ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉｉ．?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??＾－ｃＭｃｏ＾－ｉｏｔＤｒ＇ＯＯＯＪＯ＾ｗｃｏ＾ｉｏｏ＾ｃｏ?ｏ?ｑ?１?２?３?４?５??Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ?Ｅｘｐｅｃｔｅｄ?－ｌｏｇ１０?Ｐ??圖３－３基于ＥｉｇｅｎＩＢＳ方法百粒重關(guān)聯(lián)分析的Ｍａｎｈａｔｔａｎ圖和Ｑ－Ｑ圖??Ｆｉｇｕｒｅ?３－３?Ｍａｎｈ

０?５?１０?１５?２０?２５?３０?３５??１００－ｓｅｅｄ?ｗｅｉｇｈｔ?（ｇ）??圖３－２中國大豆種質(zhì)資源百粒重次數(shù)分布??Ｆｉｇｕｒｅ?３－２?Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ?ｏｆ?１００－ｓｅｅｄ?ｗｅｉｇｈｔ?ｉｎ?Ｃｈｉｎｅｓｅ?ｓｏｙｂｅａｎ?ｇｅｒｍｐｌａｓｍ??我們首先使用ＥｉｇｅｎｆｆｉＳ方法對所有３６９５２個ＳＮＰＬＤＢ標(biāo)記進(jìn)行了單位點(diǎn)分析??（圖３－３），其中有５９４個標(biāo)記的Ｐ值達(dá)到了?Ｂｏｎｆｅｒｏｎｉ矯正的０．０５顯著水平，從Ｑ－Ｑ??圖也可以看出Ｐ值偏離理論值較大，嚴(yán)重膨脹，因此本例中ＥｉｇｅｎＩＢＳ結(jié)果假陽性可??能較高。另外，基于ＬＭＭ方法的結(jié)果如圖３－４，看以看出ＬＭＭ方法僅檢測到２個位??點(diǎn)，雖然ＬＭＭ方法具有較低的假陽性，但是該方法功效過低，也說明了?ＬＭＭ方法??在主效基因檢測中具有較高的功效，但是不利于全面了解數(shù)量性狀的遺傳基礎(chǔ)，解析??全基因組上的遺傳位點(diǎn)。??？?？?參參??Ｓ?－?？?？?０．?？？??Ｑ．?？?－２?，??Ｉ?２?＇＇?ｊ；?？?Ｘｒ：ｌ－?？?＾?２?ｆ??ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉｉ．?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??＾－ｃ


本文編號：3413750