关联分析及其在植物遗传学研究中的应用

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遗传学研究中的全基因组关联分析

遗传学研究中的全基因组关联分析

遗传学研究中的全基因组关联分析遗传学研究一直是医学和生物学领域的热门话题之一。

DNA的解析和基因组测序技术的普及,使得研究人员能够更好地理解人类基因,从而找到各种疾病的解决方案。

其中,全基因组关联分析(GWAS)是最近广泛应用于遗传研究中的一种方法。

1. 什么是全基因组关联分析?全基因组关联分析(GWAS)是一种计算生物学方法,用于寻找人群中基因变异与疾病之间的关联。

这项技术通过大规模分析大量个体的基因序列和临床表现数据,鉴定那些与疾病或特定性状相关联的基因或基因变异位点。

基于统计学的方法,GWAS可以扫描所有已知基因组位点,以寻找这些位点与疾病之间的关联性。

目前,全基因组关联分析已经被广泛应用于寻找许多常见疾病的遗传因素,比如糖尿病、自闭症、多发性硬化症等。

2. 全基因组关联分析的应用全基因组关联分析的应用远不止于疾病遗传因素的研究,还包括寻找与其他性状的关联,如身高、体重、眼色、皮肤颜色等等。

这种方法通过探索遗传变异的关联性,有助于我们深入理解这些特征的遗传基础。

此外,全基因组关联分析还可以用于动物遗传学研究和农业遗传学研究中,以更好地了解养殖动物或农作物的遗传特性,进而实现遗传改良。

3. 全基因组关联分析的挑战虽然全基因组关联分析已经成为了遗传学研究中的重要方法,但是它也存在着一些挑战。

首先,由于个体之间存在大量的基因差异,这就需要收集大量的个体数据才能找到显著的遗传变异并生成可靠的统计模型。

其次,全基因组关联分析技术并不能获得关于基因表达或基因调控的直接信息,这对于理解一些更深层次的遗传机理而言有着重要的意义。

最后,由于测试的重复性和可重复性等问题,全基因组关联分析所发现的一些位点与疾病之间的关联很难被精确鉴定和验证。

因此,在全基因组关联分析中确保数据质量和测试的可靠性至关重要。

4. 全基因组关联分析的前景随着科技的迅速发展,全基因组关联分析在未来必将继续得到广泛应用。

新兴的技术,如深度基因组测序、单细胞测序和人群基因组学,将使我们更好地理解人类基因组,并扩展全基因组关联分析的应用领域。

植物表观遗传学研究植物表观遗传调控机制及其在植物生长发育中的作用的科学

植物表观遗传学研究植物表观遗传调控机制及其在植物生长发育中的作用的科学

植物表观遗传学研究植物表观遗传调控机制及其在植物生长发育中的作用的科学植物表观遗传学是近年来迅速发展的一个新兴领域,它研究的是植物基因组中不涉及DNA序列改变的遗传变异,主要包括DNA甲基化、组蛋白修饰以及非编码RNA等众多表观遗传调控因子。

通过这些表观遗传调控机制的变化,植物可以在不改变基因序列的情况下,对环境刺激做出快速和灵活的反应,从而调控自身的生长发育过程。

一、DNA甲基化在植物表观遗传调控中的作用DNA甲基化是最早也是最为广泛研究的表观遗传调控机制之一。

它主要指的是DNA分子上的甲基(CH3)基团与DNA链上的C位点(嘌呤核苷酸胞嘧啶的咪唑环上的第五位碳)共价结合的化学修饰。

DNA甲基化可以通过阻断转录因子结合位点,改变染色质结构等方式影响基因转录活性,从而调控基因表达水平。

二、组蛋白修饰对植物生长发育的影响组蛋白修饰主要指的是通过改变组蛋白(Histone)上的修饰基团(如乙酰化、甲基化、磷酸化等)来调控染色质结构和基因表达的方式。

这些组蛋白修饰可以促进染色质的松弛或紧缩,从而影响基因表达的可及性。

比如,乙酰化修饰可以使染色质结构松弛,增加基因的转录活性;而甲基化修饰则可能引发染色质的紧缩,抑制基因的转录活性。

三、非编码RNA在植物表观遗传调控中的作用非编码RNA指的是不能翻译成蛋白质的RNA分子。

近年来的研究表明,非编码RNA在植物生长发育过程中起着重要的调控作用。

它们可以通过与DNA、RNA和蛋白质相互作用,影响基因的表达和转录调控。

例如,某些小RNA可以与mRNA互补结合,引发mRNA的降解或抑制其转录水平,从而影响基因的表达。

植物表观遗传调控机制对植物生长发育的作用至关重要。

它们使得植物能够对环境刺激做出快速和准确的响应,从而适应不同的生长环境。

例如,一些植物在受到高盐胁迫时,会通过DNA甲基化和组蛋白修饰来调控一系列盐胁迫响应基因的表达,以增强自身的抗逆性能。

此外,植物表观遗传调控机制还与植物的生殖发育、细胞分化以及生物钟调控等多个生物学过程密切相关。

全基因组关联分析在遗传学研究中的应用

全基因组关联分析在遗传学研究中的应用

全基因组关联分析在遗传学研究中的应用遗传学在现代科学研究中扮演着至关重要的角色。

通过了解遗传因素和基因变异的影响,人们可以更好地理解不同种群之间的遗传差异,更好地理解影响人类健康和疾病的因素。

全基因组关联分析(GWAS)是一种常用的遗传学研究方法,其应用在遗传学研究中越来越广泛。

全基因组关联分析是一种高通量的遗传学研究方法,其旨在寻找与特定表型或疾病发生相关的基因变异。

在全基因组关联分析中,研究人员会对大量不同个体样本进行基因组DNA的测序,并对其进行比较。

通过分析众多样本的基因组数据,研究人员可以找到与每个表型或疾病发生相关的基因序列变异。

这种方法与传统的关联分析相比具有更高的效率和准确性。

全基因组关联分析的应用范围很广,包括但不限于以下几个方面:1. 遗传疾病研究全基因组关联分析是研究遗传疾病发生机制的有效工具。

比如,在研究乳腺癌的发病机制时,全基因组关联分析可以帮助寻找与乳腺癌发生相关的基因序列变异。

这些变异可以用于诊断、或者被认为是乳腺癌的新的治疗方法。

2. 人口基因组学全基因组关联分析还可以用于研究不同种群间的遗传差异。

通过比较不同种群基因组的数据,可以了解不同族群间的遗传分布差异,这有助于研究人类演化和迁移历史。

3. 精准医学精准医学是一种基于个体分子组成的治疗方法。

全基因组关联分析可以帮助识别个体的基因变异与疾病风险之间的联系,从而更好地预防、诊断和治疗疾病。

总的来说,全基因组关联分析为研究遗传学提供了一个强大的工具。

这种方法不仅可以帮助我们了解不同个体之间的遗传差异,而且可以帮助我们更好地理解疾病发生机制和治疗方法。

尽管还有许多挑战和限制,全基因组关联分析作为一种有前途的遗传学研究方法,在未来的发展中将继续发挥重要作用。

遗传学研究中的连锁分析方法综述

遗传学研究中的连锁分析方法综述

遗传学研究中的连锁分析方法综述遗传学是关于遗传物质遗传规律和分子机理的研究,是现代生物学科学体系中的重要组成部分。

而遗传学研究中的连锁分析方法则是其中一个关键技术,是研究基因遗传的重要工具。

本文将对连锁分析方法进行综述,介绍其原理、应用以及发展现状。

一、连锁分析方法的原理连锁分析方法由英国生物学家托马斯·亨特·摩尔根于1910年提出,也称为联锁分析法,是通过连锁基因的相对距离和复合度来估计物种中基因频率和遗传连锁率。

在基因组中,遗传连锁表示某些基因之间的密切联系,其中可以说明的关键是相邻基因间的距离尺度。

当基因位于某条染色体上时,可以很容易地确定它们之间的距离,并依次记录它们之间出现的新组合,建立一个物种中的遗传图谱。

这个遗传图谱能够帮助我们了解基因之间的复合度和遗传频率,并且是遗传学研究的基础之一。

二、连锁分析方法的应用连锁分析方法的应用十分广泛。

它可以帮助研究者确认基因之间的相关性,如是确定在发病基因和疾病之间的联系,还是确认某个区域内的标记基因和疾病的相关性。

基于此,该方法在医学上的应用十分广泛。

例如,在研究人类遗传疾病方面,使用连锁分析方法可以快速找到基因和疾病之间的关联。

同时,它也可以帮助评估同源复制等现象,说明基因变异对疾病的贡献。

此外,连锁分析方法还可以帮助我们了解不同物种之间的遗传关系和演化历史。

三、连锁分析方法的发展现状连锁分析方法是连续变化中的技术,随着科技的不断进步,方法也在不断更新。

在研究中,已有许多先进的连锁分析方法被提出和应用。

例如,一种名为调节辅助聚类方法的连锁分析技术,可以帮助我们在数据量较大时,快速分析基因之间的连接和距离。

分子标志显微镜技术和基因芯片等工具则可以帮助我们更好地深入理解基因既有关系,又有变异的现象,从而更好地帮助我们预后和治疗人类遗传疾病。

在标记选择和基因组关联方面,也有许多发现。

例如,可以使用单倍体分析方法,帮助我们了解基因在个体中的分布和复制情况。

全基因组关联分析在作物育种研究中的应用

全基因组关联分析在作物育种研究中的应用
1508
文章编号: 1000-8551( 2019) 08-1508-11
核 农 学 报 2019,33( 8) : 1508 ~ 1518 Journal of Nuclear Agricultural Sciences
全基因组关联分析在作物育种研究中的应用

曹英杰 杨剑飞 王 宇*
( 东北林业大学生命科学学院,黑龙江 哈尔滨 150040)
作物的驯化及育种过程对作物的遗传多样性具有 重要的影响,了解作物表型变异的遗传基础能够帮助 人们有效地利用现有的遗传多样性资源提高育种效率 以及促进 作 物 产 量 和 品 质 的 改 良[1]。 但 重 要 的 农 艺 性状如作物产量、作物品质以及植物抗病性、抗逆性是 由多个基因共同控制决定的连续性状,其表型变异受 多种环境条件和内源遗传物质的影响,与单基因控制 的性状相比,其遗传基础更复杂。
收稿日期: 2018-05-08 接受日期: 2018-09-11 基金项目: 国家自然科学基金青年科学基金项目( 31401907) ,黑龙江省自然科学基金面上项目( C2015052) ,东北林业大学大学生创新创业训练
计划项目( 201710225104) 作者简介: 曹英杰,男,主要从事植物功能基因组学研究。E-mail: yingjiecao95@ gmail.com * 通讯作者: 王宇,男,讲师,主要从事植物功能基因组学研究。E-mail: wangyu@ nefu.edu.cn
品种改良提供依据。
1 GWAS 的研究策略及影响因素
目前 GWAS 设计类型主要采用两阶段或多阶段 方法,其操作过程为首先选择高通量的 SNP 芯片或利 用高通量测序手段获得待测样品的 SNPs、SSRs 等分 子标记信息,在群体结构分析的基础上进行关联分析, 筛选出显著的 SNP 位点; 然后利用特定作图群体进行 大样本的基因分型,最后结合多组学分析确定候选基 因[13-14]( 图 1) 。

植物基因定位和基因功能分析的方法研究

植物基因定位和基因功能分析的方法研究

植物基因定位和基因功能分析的方法研究随着现代生物学和遗传学的发展,人们对植物基因定位和基因功能分析的方法进行了深入研究,这不仅可以帮助人们更好地理解植物发育和生长的机理,还能为植物育种和生产提供有用的信息和工具。

本文将重点介绍当前主要的植物基因定位和基因功能分析方法。

一、植物基因定位方法1.遗传连锁图谱遗传连锁图谱是一种利用遗传标记来分析不同基因之间遗传联系的方法。

通过对多个遗传标记在植物基因组中的位置进行测定和分析,可以建立起一张遗传图谱,用于揭示不同基因之间的距离和相对位置。

这种方法通常使用分子标记进行,如限制性片段长度多态性(RFLP)、简单重复序列(SSR)、随机扩增多态性(RAPD)等等。

2.基因组关联分析基因组关联分析是一种利用大规模基因组数据来解析复杂性状遗传基础的方法。

这种方法可以在典型生境群体中寻找有影响的变异位点,并确定它们与复杂性状之间的关系。

这种方法使用的主要技术是基因芯片和全基因组二代测序等高通量技术。

3.定位克隆定位克隆是一种在表型、遗传连锁图谱和基因组关联分析的基础上,利用分子遗传学的技术从候选区域中精确定位基因的方法。

这种方法最初是通过描述多态性突变体的表型特征并与别的单基因遗传性神经病的解决方案进行议会比较,通过遗传性状继承模式的推断、基因组DNA库筛选和分子标记标示等技术逐渐细化到定位至遗传连锁图谱中的一个小区域或物理图谱上的一小段碎片。

目前随着技术不断升级,整个过程已经极度自动化,能够对基因进行深准碎片定位和氨基酸序列注释,进一步明确植物基因的功能和作用机制。

二、基因功能分析方法1.反相留出反向遗传(反相留出)是一种采用RNA干扰技术降低或抑制嘌呤和非嘌呤物种基因表达的途径。

这种技术利用RNAi的调控机制,特异性破坏mRNA分子,并通过RNA的剪切或配对等方式,实现对靶基因的抑制。

这种技术能够有效地研究基因在发育、生长、代谢等过程中的功能,并探究不同基因之间的互相作用。

植物遗传学的进展及其在育种中的应用

植物遗传学的进展及其在育种中的应用

植物遗传学的进展及其在育种中的应用植物遗传学是研究植物遗传变异及其遗传规律的学科。

随着科学技术的不断进步,植物遗传学在育种中的应用也取得了可观的进展。

本文将探讨植物遗传学的发展以及它在育种中的应用。

一、植物遗传学的发展植物遗传学是对植物基因组、基因传递和基因表达的研究。

随着分子生物学、生物信息学和基因工程等领域的迅速发展,植物遗传学在过去几十年里取得了重大的突破。

1.1 分子标记技术的应用。

分子标记技术是植物遗传学中一项重要的技术手段,主要包括随机扩增多态性DNA (RAPD)、限制性片段长度多态性(RFLP)、序列相关的序列标记(SSR)和单核苷酸多态性(SNP)等。

这些分子标记技术使得科学家能够准确、快速地进行遗传信息的分析和遗传图谱的构建,有助于揭示植物基因的组成和功能。

1.2 基因编辑技术的突破。

CRISPR-Cas9 基因编辑技术的发展为植物遗传学研究带来了革命性的突破。

通过利用 CRISPR-Cas9 系统,研究人员可以精确地修饰植物基因组中的目标基因,实现高效的基因突变和基因功能研究。

这一技术的应用为植物育种提供了新的途径和手段。

1.3 基因组学的发展。

随着基因组测序技术的迅猛发展,植物遗传学研究进入了基因组时代。

很多植物基因组的测序工作已经完成,这为研究植物种质资源、基因家族和基因功能等提供了便利。

同时,全基因组关联分析(GWAS)等方法的应用也加速了植物遗传学的发展。

二、植物遗传学在育种中的应用植物遗传学在育种中的应用已经取得了显著的进展。

通过遗传改良,培育出具有优良经济性状的新品种,提高了农作物的产量和质量,为农业发展做出了巨大贡献。

2.1 高产优质品种的培育。

利用遗传学的手段,通过选择或者育种创新,培育高产、抗病虫害及逆境胁迫的新品种,可以为解决粮食安全和农业可持续发展提供重要支撑。

比如,通过综合利用遗传标记、遗传制图和分子标记辅助选择等技术手段,可以加快选育速度,提高育种效率。

关联分析及其在植物中的研究进展

关联分析及其在植物中的研究进展

以在具有某种性状的群体与不具备这种性状的对照 群体中进行对 比研究 , 从而确定其相邻基因与该性
状 的关联 . 从严 格意 义上讲 , 基 因组关 联 分析 需要 全
成 千上 万个 S P或 S R标 记 以及 尽 可 能 多 的无 亲 N S
群体为材料 , 无需构建专 门的作图群体. 只要某种标 记如果在抗性个体中分布十分 明显 , 么就可 以认 那 为该标记与抗性表型相关联. 2 广度大 , 以同时 () 可
1 引言
关联分析主要是研究群体中分子变异与表型变 异 之 间的相关 关 系¨ , 发 现 、 位 基 因 , J是 定 及对 基 因 进 行功 能性 分 析 的基 本 工具 J单 核 苷 酸 多态 性 是 .
近 年来 发展起 来 的一 种 高效 便 捷 的分 子 标 记 , 因其 各方 面的优 点 , 已经 成 为 关 联 分 析 领 域研 究 的重 它
正 是通 过统 计分 析在 基 因水 平 上将 那些 对 目标 性状 有 正 向贡献 的等 位基 因从 种 质 资 源 中挖 掘 出来 . 目 前 作物 多基 因控 制 的抗病及 抗逆 等 性状 基 因 的研 究 并 没有 取得 象单 基 因控 制 性 状那 样 快 的进 展 , 这 但
方 面 的研 究 因为 候选 基 因关联 分析 的提 出而出现 新
检 测 同一座位 的 多个 等 位基 因. 3 材 料 广度 大 , () 不
缘关系的个体. 但是 由于进行全基 因组关联 分析耗 资 巨大 , 目前仍无 法 完成 . 随着 各个 主要 物 种全基 因 组 测序 的完 成 ,N S P标记 的大 量开 发 , 全基 因组 关联 分 析将 成为 研究 植物 数量 性状 的强 有力工 具 . ]
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植物学报 Chinese Bulletin of Botany 2011, 46 (1): 108–118, doi: 10.3724/SP.J.1259.2011.00108
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关联分析及其在植物遗传学研究中的应用谭贤杰1, 2, 吴子恺1,程伟东2, 王天宇3, 黎裕3*
有些基因对表型有决定性的影响, 这种基因则是 主效基因或质量性状基因。有时主效基因单个碱基的 差异亦可决定表型。因此, 对可能影响表型性状的基 因组部分区段进行关联分析, 不需要过多的基因型分 析工作即可定位目的基因, 这种策略称为基于候选基 因的关联分析。应用全基因组扫描方式研究LD衰减速 度快的物种时, 标记与QTL处于LD状态的概率较低, 定位到目标基因的几率很小, 因此, 采用候选基因法 对这类物种进行研究更为有效。此外, 利用候选基因 关联分析法可鉴定到位于该区段中影响表型的多态 性, 并可估计其效应, 因此应用候选基因关联分析可 对特定基因的等位变异是否控制目标性状进行验证, 进 而 挖 掘 出 优 异 的 等 位 基 因 (Flint-Garcia et al., 2003)。候选基因法所需标记数量较少且成本较低, 并可对目的基因进行功能鉴定, 因而在植物遗传学研 究中较为常用。为了提高候选基因关联分析的目的性 和效率, 选择候选基因(特别是关键生理生化途径中 的重要功能基因、前期QTL研究定位区域所含的基因
1.3 关联分析的特性
与基于连锁分析的QTL相比, 关联分析具有以下优 势。(1) 关联分析利用的是自然群体, 构建群体不需 要控制材料的交配方式。构建常规QTL作图群体时需 要控制实验群体的交配方式, 通常需要2年时间或更 长, 特别是构建精细定位的次级群体可能会耗时数 年。(2) 关联分析所用群体有更为广泛的遗传基础, 可同时对同一基因座的多个等位基因进行分析, 而绝 大部分常规QTL作图所用群体通常为两亲本杂交重 组后代, 其基因座一般只涉及2个等位基因。(3) 关联 分析作图定位更为精确, 可以达到单基因水平。关联 分析利用的是自然群体在长期进化过程中所累积的 重组信息, 因此具有更高的分辨率, 可实现对QTL的 精细定位, 甚至可直接定位到基因本身; 常规QTL作 图则受重组发生率的影响, 一般分辨率较低, 通常初 级群体能够将基因定位到10–30 cM的基因组区间内, 次级群体可将基因定位到1 cM区段内(Doerge, 2002; Holland, 2007)。
1广西大学农学院, 南宁 530005; 2广西农业科学院玉米研究所, 南宁 530227 3中国农业科学院作物科学研究所, 北京 100081
摘要 植物的很多重要经济性状均属于复杂性状。基于连锁分析的QTL作图是研究复杂性状的有效手段, 但其尚存在一定 的局限性。随着现代生物学的发展, 一种基于连锁不平衡的新剖分复杂性状方法——关联分析法, 开始应用于植物遗传学 研究。与QTL作图法相比, 应用关联分析法具有不需要构建特殊的群体, 可同时对多个等位基因进行分析, 定位QTL精度可 达到单基因水平等优势。该文介绍了关联分析方法学的基础和特性, 简述了其在植物遗传学研究中的进展情况, 并对其未 来发展和在植物遗传学研究中的应用进行了展望。
关键词 关联分析, 单倍型, 连锁不平衡, QTL 谭贤杰, 吴子恺, 程伟东, 王天宇, 黎裕 (2011). 关联分析及其在植物遗传学研究中的应用. 植物学报 46, 108–118.
自 20 世 纪 80 年 代 以 后 , 随 着 RFLP(restriction fragment length polymorphism)和SSR(simple sequence repeat)等分子标记技术在植物遗传学研究中 的 广 泛 应 用 , 利 用 数 量 性 状 位 点 (quantitative trait locus, QTL)定位目标基因并对其进行图位克隆成为 植物遗传学研究的一项重大突破。从QTL定位到基因 克隆一般包括初步定位、精细定位、染色体步移和候 选基因功能鉴定等步骤。利用QTL-图位克隆法, 现已 克隆并阐释了一些重要基因, 如番茄(Lycopersicon esculentum) 的 fw2.2(Frary et al., 2000) 和 Lin5 (Briggs et al., 2007)、玉米(Zea mays)的tga1(Wang et al., 2005) 和 Vgt1(Salvi et al., 2007) 以 及 水 稻 (Oryza sativa) 的 hd1(Yano et al., 2000) 和 GN1a (Ashikari et al., 2005)等。但是, 在应用QTL-图位克 隆研究中发现该方法存在一定的局限性: (1) 杂交不 亲和物种或难于进行杂交操作的物种很难获得所需 的杂交组合或后代; (2) QTL研究群体只能是少数的 性状和等位基因(一般为2个); (3) 构建相关群体常常 需要多年时间, 构建达到基因克隆水平的次级群体往 往需耗时5–10年(Doerge, 2002; Holland, 2007); (4) 连锁分析的QTL定位精确度低。初级群体对QTL定位 一般可达到10–30 cM水平, 次级群体可达近1 cM,
和LD水平。物种基因组大小相同时, LD衰减速度慢的 物种所需标记少, 但由于标记与目标基因在物理距离 较远的情况下亦可出现高的LD, 故其定位精度比衰 减速度快的物种低。鉴于物种的基因组碱基序列通常 数以千万计甚至更多, 全基因组扫描所需检测标记数 量极为庞大。据估计, 若保证对绝大部分重要的基因 均实现作图, 人类约需要检测70 000个标记, 玉米地 方品种群体则需750 000个, 优良玉米自交系群体的 LD衰减速度慢, 约需50 000个, 基因组较小且LD衰 减速度较慢的拟南芥约需2 000个标记(Flint-Garcia et al., 2003)。因此, 目前全基因组扫描方法仅应用于 基因组信息丰度较高且标记易于获得的物种。LD较高 的物种或群体, 应用较少的标记即可实现全基因组扫 描。自花授粉的物种, 经历瓶颈效应和强烈人工选择 的群体仅包含所有群体中少部分的等位基因, 故可利 于 用 全 基 因 组 扫 描 法 进 行 分 析 (Hastbacka et al., 1992; Rafalski, 2002; Rostoks et al., 2006)。在植物 研究中, 亦可采取此法对F2代分离群体进行全基因组 扫描。由于F2代分离群体亲缘关系极高且LD水平很 高, 因此, 应用少量标记即可实现对群体的全基因组 扫描。另外, 鉴于每个位点只有2个等位基因, 统计分 析等位基因的效应和等位基因之间的上位性比采用 自然群体功效更高(Flint-Garcia et al., 2003)。
(Meuwissen and Goddard, 2000; Palaisa et al., 2003)。 鉴于关联分析本身存在的优势, 目前关联分 析已广泛应用于多种植物的研究, 如玉米的花期 (Thornsberry et al., 2001)、籽粒的淀粉含量(Wilson et al., 2004)和维生素A原(Harjes et al., 2008); 小麦 (Triticum aestivum)的籽粒大小和研磨品质(Breseghello and Sorrells, 2006); 拟南芥(Arabidopsis thaliana)的开花期(Olsen et al., 2004)和抗病性(Aranzana et al., 2005)等。目前关联分析已成为植物遗传 学研究的热点。
但其区段所包含的核苷酸碱基往往也将近百万对(莫 惠栋和顾世梁, 2000)。因此, 通过连锁分析克隆基因 不仅操作繁琐, 而且耗时耗力。鉴于此, 科学家们开 始探讨新的研究方法以克服这些障碍, 其中一个新方 法就是基于连锁不平衡的关联分析方法。关联分析, 亦称关联作图, 其分析不需要构建特殊的群体且可同 时对多个性状进行分析, 对QTL定位的精度可达到单 基因水平。关联分析除了能够定位QTL, 还可用于鉴 定不同等位基因引起的表型变异和开发功能标记
突变和重组是影响LD最重要的因素。突变是LD 形成的原因, 新突变的产生可打破原有LD, 形成新 的LD。多态位点间的重组也可打破LD, 无连锁和自 由交配的重组使位点间等位基因处于连锁平衡状态。 群体中的LD是突变、重组和其它因素影响累积的结 果。此外, 物种交配方式、染色体位置、群体大小、 自然与人工选择、遗传漂变和基因转换等也是影响LD 的因素(Gupta et al., 2005; Oraguzie et al., 2007)。
1.4 关联分析的研究策略
关联分析是利用标记与QTL等位基因间的LD来定位 QTL, 当选取的标记数量多到足以覆盖全基因组片段 时, 即可定位到所有影响表型的QTL, 此种定位QTL 的策略称为基于全基因组扫描的关联分析。全基因组 扫描方法所需标记的数目取决于物种的基因组大小
110 植物学报 46(1) 2011
单倍型的大小取决于LD的衰减水平。LD的衰减水平 越高, 则形成的单倍型越小。根据单倍型可把群体内 个体区分为不同类型或亚群。由于存在引起表型变异 的等位基因, 使得不同的单倍型群体具有表型上的差 异, 分析不同单倍型群体与表型变异的协变性(关联), 就可把引起表型变异的位点定位到相对应的单倍型 上。因此, 分析标记与引起表型变异位点(QTL)的关 联性, 根据分子标记的信息即可定位QTL在染色体上 的位置。如果所分析的分子标记恰为引起表型变异的 位点, 这种关联称之为直接关联; 如果通过标记与 QTL形成单倍型定位QTL, 则称之为间接关联。间接 关联定位QTL的精度与物种中的LD衰减大小密切相 关, LD衰减速度慢则定位粗略, LD衰减速度快则定位 精细。与常规QTL定位相比, 在玉米中利用关联分析 定位精度可提高5 000倍(Remington et al., 2001)。
1.2 连锁不平衡与关联分析
在群体中, 个体等位基因差异是表型差异的根本原 因。连锁分析是利用标记位点与引起表型差异的位点 (QTL)之间的重组来定位QTL。关联分析则是利用引 起表型差异的位点与标记之间的连锁不平衡来定位 QTL: 在自然群体的基因组中存在数目庞大的多态 性, 由于连锁的存在及群体形成过程中突变、重组和 选择等因素的影响, 多态位点的等位基因间存在广泛 的非随机关联, 亦即连锁不平衡状态。多个基因座的 等位基因间的LD形成了一系列的单倍型(haplotype),
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