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位点遗传策略和软件开发与其运用要求

收藏本文 2024-01-23 点赞:16649 浏览:71874 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:大多数农艺性状都是数量性状,受多个基因位点共同影响和制约。这些基因位点不仅可能产生单独影响,还可能产生上位性互作效应。基因位点产生的效应大多数对环境敏感,有着基因与环境互作。传统的遗传探讨策略通常用于浅析较小的试验群体数据,分子标记密度较稀疏,并且仅对单个数量性状浅析。然而数量性状的复杂性在生物体中的不同层次都有体现,如DNA水平,RNA水平,蛋白质水平,代谢水平,体现型水平等。为了进一步探讨农作物遗传机理,探讨者通常采取自然群体或者复杂的试验设计,收集一系列相互关联的农艺性状。此外,随着生物技术的快速进展,收集和获取高通量数据越来越容易和自动化,先进的技术手段被运用于农作物探讨中。例如,在DNA水平中,由于快速测序和测序成本逐渐降低,SNP标记开始代替传统分子标记用于农业作物探讨和运用中;在RNA水平中,探讨者把基因芯片数据与其他实验数据结合一起深入探讨作物遗传结构。这些给遗传统计浅析策略带来巨大机遇和挑战。本论文就目前农业复杂性状遗传浅析中遇到的若干不足为出发点,提出了一些相应的统计浅析策略,并通过蒙特卡洛模拟和实例浅析验证这些策略的有效性和可靠性。全文共分为四章,主要内容概括如下:第一章首先简单介绍目前农业复杂性状遗传浅析中遇到的若干不足以及相关的统计遗传学浅析策略。由于本论文涉及到统计检验和效应值估算等统计浅析策略及其原理,因而简要地介绍了这些相关的统计策略。第二章针对传统QTL连锁定位策略遇到的不足,我们进一步拓展了浅析策略。本章共分为两个个小节,1.第一节介绍三位点上位性互作的搜索策略和对策。位点之间的上位性是影响复杂性状体现型变异的重要理由,许多文献证实了上位性的有着。此外,上位性被认为是遗传率缺失的重要因素,准确估计上位性有助于提升个体基因型预测值,对作物育种、疾病预防都有重要价值。然而目前主要的QTL定位策略尚无法定位三位点上位性互作。鉴于此,我们提出三位点高维互作的定位策略和对策,并通过一系列蒙特卡洛模拟验证该定位策略的有效性和准确性。2.第二节介绍多个数量性状联合QTL定位策略。农业探讨领域中,一个复杂性状往往与其他多个性状具有不同程度的相关性。传统的基因定位策略仅局限于浅析单个性状,忽略了性状之间的相关信息。这会带来一些不足,如不能很好制约一类错误。因而我们提出了多性状联合基因定位策略,采取Wilks'Lambda统计量检验单位点和二互作上位性,并用置换检验制约整个基因组的检测阳性发生率。随机模拟验证了该策略的可行性和有效性,并且在水稻和小鼠的实例浅析中我们搜索到多个显著位点。第三章我们提出针对高通量数据的全基因组关联浅析策略(GWAS)。本章也分为两小节,1.第一节介绍基于SNP标记的提出了数量性状SNP(QTS)关联浅析策略。由于高通量生物技术不断进展成熟,SNP标记被广泛利用,关联浅析策略也随之成为常用的浅析工具。我们就目前常用的统计浅析策略中有着的不足,提出了基于混合线性回归模型的QTS关联浅析策略,把上位性检验以及位点与环境互作检测整合在一个模型中,采取F测验检验位点显著性,运用置换检验策略制约检测阳性发生率。蒙特卡洛随机模拟和小鼠实例数据验证了策略的可行性和有效性。2.第二节介绍可对数量性状转录座(QTT)、数量性状蛋白座(QTP)和数量性状代谢座(QTM)作关联浅析的策略。基因芯片是探讨生物复杂性状的重要工具。已被广泛运用于疾病诊断,药物筛选,农作物育种等诸多领域。与传统的聚类浅析和eQTL、pQTL定位不同,我们提出的QTT/P/M关联浅析策略基于连续型性状变异,搜索与其显著相关的转录座、蛋白座和代谢座位点,包括单个显著位点和成对位点之间的上位性互作。蒙特卡洛随机模拟验证了该关联浅析策略的可靠性与有效应。并且在小鼠的实例探讨中,我们不仅找到了显著的转录座位点,并把结果与QTS关联浅析以及QTL连锁浅析定位结果结合,更进一步了解基因作用方式。第四章介绍QTXNetwork定位浅析软件QTXNetwork是一个遗传浅析软件,基于C++语言开发,具有可视化界面。其适用性广,包括QTL连锁定位浅析,SNP关联浅析和转录座关联浅析。QTXNetwork目前版本具有以下几部分功能:1.搜索候选数量性状基因座(QTL)、数量性状SNP(QTS)、数量性状转录座(QTT)、数量性状蛋白座(QTP)和数量性状代谢座(QTM)包括显著关联的单位点,上位性位点;2.估算显著位点的遗传效应值和遗传率,包括主效应,与环境互作效应,以及相对应的遗传贡献率;3.最佳基因组合和相应遗传效应预测,根据各个显著位点和相应的遗传效应估计值,预测在每个环境中的最佳基因位点组合和相应的遗传效应;4.样本个体的遗传效应值预测,根据各个显著位点和相应的遗传效应估计值,预测每个样本个体的遗传效应值,并列出效应值最大和最小的一些个体。此外,QTXNetwork的利用简单,操作方便。关键词:复杂性状论文关联浅析论文连锁浅析论文混合线性回归模型论文单位点论文上位性论文位点与环境互作论文蒙特卡洛模拟论文

    致谢6-7

    摘要7-9

    Abstract9-12

    目录12-14

    1 绪论14-25

    1.1 复杂性状的连锁定位浅析15-17

    1.1.1 三位点高维互作定位16

    1.1.2 多个数量性状遗传联合QTL定位16-17

    1.2 高通量数据的关联浅析策略17-20

    1.2.1 SNP标记的关联浅析策略18-19

    1.2.2 转录组、蛋白组和代谢组的关联浅析策略19-20

    1.3 混合线性回归模型中的统计推断策略20-22

    1.3.1 单变量模型中的统计检验策略21

    1.3.2 多变量模型的统计检验策略21-22

    1.4 本论文的基本框架22-25

    2 复杂性状连锁浅析策略25-57

    2.1 三位点互作上位性的连锁浅析25-36

    2.1.1 引言25-26

    2.1.2 策略介绍26-30

    2.1.3 结果浅析30-33

    2.1.4 讨论33-36

    2.2 多性状联合QTL定位连锁浅析36-57

    2.2.1 引言36-37

    2.2.2 策略介绍37-43

    2.2.3 结果浅析43-54

    2.2.4 讨论54-57

    3 全基因组关联浅析策略57-80

    3.1 数量性状SNP标记(QTS)的关联浅析策略57-72

    3.1.1 引言57-58

    3.1.2 策略介绍58-61

    3.1.3 结果浅析61-69

    3.1.4 讨论69-72

    3.2 数量性状转录座、蛋白座和代谢座的关联浅析策略72-80

    3.2.1 引言72-73

    3.2.2 策略介绍73-75

    3.2.3 结果浅析75-79

    3.2.4 讨论79-80

    4 QTXNetwork:定位浅析软件80-88

    4.1 引言80-81

    4.2 浅析策略81-82

    4.3 利用策略简要说明82-87

    4.4 结论87-88

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