谷物胚乳性状数量基因定位新方法

谷类作物胚乳性状的遗传表达, 可能同时受三倍体的胚乳基因型和二倍体的母体基因型控制. 然而, 迄今关于胚乳性状数量基因座(QTL)作图的统计方法均忽略了QTL可能存在的母体效应. 将二倍体母体性状的数量遗传模型与三倍体胚乳性状的数量遗传模型相结合, 提出一种新的包含母体效应的胚乳性状QTL区间作图方法. 该方法以分离群体中母株的DNA分子标记基因型以及母株上自交种子胚乳性状的单粒观察值为数据模式, 采用基于EM算法实现的极大似然分析方法进行胚乳性状QTL的区间作图. 由于该方法考虑到胚乳性状可能存在的母体QTL效应, 因此更加符合胚乳性状的遗传学本质, 并有助提高胚乳性状QTL作图精度. 其可行性通过计算机模拟研究得到了验证.     

作物QTL定位方法研究进展

论述了数量性状基因座(quantitative trait locus, QTL)定位方法的产生与发展; 重点介绍了近几年提出的一些QTL定位方法, 包括多QTL定位、QTL精细定位与动态性状的QTL定位等; 展望了QTL定位方法的可能发展方向, 包括育成品种群体新基因发掘的统计方法、表达数量性状基因座(expression quantitative trait locus, eQTL)定位方法、遗传交配设计的QTL定位方法以及生活力基因定位方法等. 目的在于引导植物遗传工作者在进行数量性状遗传分析和种质资源新基因挖掘等研究时选用适宜的统计方法, 以揭示出更多的潜在遗传信息.     

利用中国荷斯坦牛定位BTA6上影响产奶性状的QTLs

为了精细定位牛6号常染色体上55.7 cM范围内影响产奶量的QTL, 对26个父系半同胞的中国荷斯坦奶牛家系进行了14个微卫星标记的检测, 涉及到的女儿牛达2356头. 统计分析采用线性回归和方差组分分析两种方法, 包括单QTL和双QTL检测. 单QTL的线性回归分析发现, 作用产奶量、乳脂量、乳蛋白量和乳脂率的QTL均定位于标记BMS470附近, 而影响乳蛋白率的QTL则临近标记BMS2460. 方差组分法进一步验证了前者有关3个量性状的结论, 只是将影响乳脂量的QTL定到了标记BMS1242位置. 对于这些QTL置信区间的估计, 线性回归法的结果普遍偏大, 约在31~53 cM的长度范围内, 而方差组分法的只有4~5 cM. 进行双QTL检测时, 两种方法均揭示出分别有2个QTL同时存在并制约着3个量性状的表型变化, 不过估计出来的QTL位置有所不同.     

阈性状QTL定位的系谱传递不平衡检验

阈性状是具有一定生物学意义和经济价值的性状, 其表型分布不连续, 遗传基础与数量性状相同. 由于阈性状的特殊性, 传统的数量性状QTL定位方法不能有效地对其进行QTL定位. 在人类疾病定位方面广泛采用的是传递不平衡检验(TDT), 它以简便和高效得到了应用和扩展. 但TDT只能利用独立的核心家系, 对综合了父母、同胞及其他亲属信息的扩展系谱, TDT在使用时会损失大量信息, 故难以推广, 尤其在动物群体中难以应用. 针对此, Martin提出了PDT方法, 它能有效地对人类扩展系谱进行分析. 在此基础上, 将PDT方法移植到畜禽阈性状QTL定位中, 并针对畜禽的特点, 对PDT方法进行了适当修正, 提出了系谱传递不平衡检验(PTDT). 利用Monte Carlo方法, 模拟了多种参数组合下, PTDT的检验功效和Ⅰ型错误. 结果表明, PTDT是一个稳健、有效的阈性状QTL定位方法, 其Ⅰ型错误接近于显著性水平(P < 0.05), 大多数情况下, PTDT的检验功效接近于1.0. 在父母信息部分缺失的情况下, PTDT的Ⅰ型错误和检验功效与未缺失时基本相同. 在资料信息有限的情况下, PTDT的检验功效高于PDT, 且Ⅰ型错误低于PDT. 模拟结果同时表明在粗糙定位的基础上, PTDT可作为QTL精细定位的新策略.     

玉米产量及构成因子主效和上位性QTL的全基因组扫描分析

在此前构建的含174个分子标记的连锁图基础上, 新增31个分子标记, 并利用统计分析的方法对基因型数据进行检测, 剔除基因型明显有误的数据, 构建了共包含205个分子标记, 平均间距为11.2 cM, 覆盖玉米全基因组10条染色体的分子标记连锁图. 基于统计学的基因型数据检测, 能显著提高连锁图构建的准确性. 结合一年两点6个重复的田间实验, 利用软件R/qtl进行主效和上位性QTL分析, 同时利用多区间作图法(MIM)验证主效QTL和主效QTL互作的真实性和位置. 通过MIM方法, 检测到控制产量、行粒数、行数和百粒重的主效QTL分别为5, 5, 7和5个, 分别能解释35.3%, 37.4%(含1个互作QTL), 61.5%和39.7%的遗传变异; 除行粒数的2个QTL之间存在显著性互作之外, 其他性状的主效QTL之间都没有检测到显著性互作存在. 同时, 还检测到24个上位性互作QTL, 这些QTL涉及的位点几乎分布于所有10条染色体. 这些互作QTL以主效QTL与无显著效应基因座之间的互作居多, 对所有4个性状而言比例接近三分之二. 这也说明主效QTL除了单独起作用之外还可以通过与其他没有显著效应的基因座之间互作来影响性状表达. 结果表明, 上位性QTL在玉米产量性状的遗传中可能与主效QTL一样也起着重要的作用.     

回交、DH和RIL偏分离群体遗传图谱的重新构建

分子标记偏离孟德尔分离比例(称偏分离)是一种普遍的生物学现象. 虽然偏分离可能会影响标记间遗传距离的估计值和数量性状基因座(quantitative trait locus, QTL)定位结果, 但在遗传连锁图构建和QTL定位中偏分离的影响常常被忽视. 在分子标记存在偏分离、显性和缺失情况下, 根据隐马尔可夫模型, 我们已发展了一种新的多点方法来重新构建F2群体分子标记连锁图, 以解决偏分离对标记连锁图构建的影响. 本文简化了上述方法以适用于回交、加倍单倍体和重组自交系群体. 模拟研究表明: (ⅰ) 两连锁偏分离基因座(segregation distortion locus, SDL)影响标记间遗传距离的程度随SDL遗传率和标记间遗传距离的增加而增加, 但受样本容量的影响较小; (ⅱ) 两连锁SDL一般会低估标记间遗传距离, 但是, 加性模型下两个SDL加性效应符号相反时会高估之, 上位性模型下两SDL加性×加性效应为负时却不影响其估计; (ⅲ) 用本文的方法均能矫正遗传距离估计值的偏差. 将新发展的方法应用于已构建的一个存在严重偏分离的水稻(Oryza sativa L.)籼粳杂交组合IR28×大关稻的F7代重组自交系群体, 重新构建了分子标记遗传图谱, 并用Bootstrap法获得了遗传距离的95%置信区间. 这些结果进一步印证了本文发展的新方法. 这为数量性状和生活力性状的遗传分析提供了基础. 为实际数据分析研制的DistortedMap计算机软件可供利用.     

动态性状基因座的复合区间定位

动态性状因其广泛性和重要性而备受动植物遗传育种研究者关注. 用分子遗传学方法探索该类性状的遗传机制已成为一个极富挑战性的研究课题. 将关于时间(测定日期)的Legendre多项式镶嵌在遗传模型的每个遗传效应中, 以刻画QTL和协同因子对动态性状变化过程的作用, 从而建立动态性状基因复合区间定位分析的数学模型. 利用复合区间定位策略的优势, 提高对控制动态性状多个QTL的检测效力. 以F₂设计群体为例, 阐述了动态性状基因复合区间定位的似然分析原理, 推导了参数似然估计的EM法两步求解过程. 模拟实验证明, 相同设计条件下, 复合区间定位对分布在同一连锁群上多个影响动态性状QTL的检测效果明显好于区间定位; 随着协同因子数目的增加, 复合区间定位不但能检测出更多的甚至所有的QTL, 而且对每个QTL分辨得更加清楚. 在实际应用过程中, 应针对动态性状的变化规律, 并考虑计算成本恰当地选择协同因子数目.     

玉米抗纹枯病QTL分子标记定位

用抗玉米纹枯病自交系CML270和感病自交系478的(CML270×478)×CML270 BC_1∶2群体共322个株系为作图和定位群体, 构建了125个SSR标记位点的遗传连锁图谱, 覆盖玉米基因组1939.0 cM, 平均图距15.5 cM. 采用复合区间定位分析, 检测到玉米纹枯病抗病指数主效QTL位点3个, 2个位于第1染色体, 1个位于第7染色体上, 它们分别能解释表型变异的18%~20%; 控制株高的QTL位点7个, 分别位于第3~6染色体上, 控制“穗位高”的QTL位点5个, 分别位于第3, 4, 6染色体上. 自交系CML270玉米纹枯病抗性主效QTL真实存在, 抗性与植株高度遗传上不存在连锁关系, 为玉米纹枯病分子标记辅助选择(MAS)和抗性基因分离与克隆提供了技术和材料支撑.     

水、旱稻根系性状与抗旱性相关分析及其QTL定位

以粳型旱稻品种IRAT109和粳型水稻品种越富杂交产生的包含116个DH株系的群体为材料, 构建了一个含165个标记(94个RFLP标记和71个SSR标记)的水稻分子连锁图. 在根管培养条件下, 考查了分蘖期DH群体及其亲本的根数、根基粗、最长根长、根鲜重、根干重、根茎鲜重比及根茎干重比等性状. 在旱田、水田条件下考查了DH群体的单株产量, 计算抗旱系数(旱田单株产量/水田单株产量). 相关分析结果表明, 根基粗、最长根长与抗旱系数呈显著正相关, 根数与抗旱系数呈极显著负相关. 抗旱性强的材料在根系性状上主要表现为根粗较粗、根系较长和根数较少等特点. 利用QTLMAPPER version1.0定位了控制根系性状的QTL, 并进行了QTL与环境互作分析. 共检测到控制7个根系性状的18个加性QTL和18对上位性QTL. 发现了一些贡献率较高、无环境互作的QTL. 控制最长根长的1对上位性QTL mrl3和mrl8对表型变异的贡献(简称贡献率)为21.51%, 控制根基粗的1对上位性QTL brt3和brt11a贡献率为13.03%, 控制根鲜重和根干重的1个加性和1对上位性QTL贡献率分别为13.50%和25.64%. 共检测到9个加性QTL和2对上位性QTL存在环境互作. 其中根基粗、最长根长没检测到环境互作QTL. 此外, 根据QTL的贡献率大小、与环境互作大小和与抗旱系数的连锁关系等, 分析了一些重要QTL应用于稻作抗旱分子育种的可行性.     

基于玉米综合QTL图谱的比较分析及株高QTL的统合分析

以高密度遗传图IBM2 Neighbors整合公开发表的、控制68个性状的1201个玉米QTL, 构建了用于分子标记发掘、QTL定位、基因克隆及分子标记辅助选择的综合图谱, 并将结果融入本地化数据库CMap软件. 利用CMap比较玉米QTL综合图和水稻QTL图谱发现, 玉米和水稻QTL成簇分布具有普遍性; 22个玉米株高QTL与64个水稻株高QTL位于标记水平上的共线性区域, 43个玉米产量QTL与7个水稻QTL位于标记水平上的共线性区域. 以控制玉米株高的QTL为例, 利用overview的分析方法对127个QTL进行优化, 定位了40个“真实”QTL, 提高了QTL定位的准确性和有效性, 发现了玉米和水稻株高相关QTG (quantitative trait gene)的候选基因. 本研究为大量玉米QTL信息的有效利用搭建了重要的生物信息学平台.     

后裔测定青年公牛的标记辅助BLUP选择

假定在一个奶牛群体中已经检测出了一个影响产奶性状的QTL，并准确地知道它与遗传标记间的遗传距离。利用Monte Carlo方法，研究了当该QTL在基础群中仅有2个等位基因或有任意多个等位基因，QTL有利等位基因频率（当仅有2个等位基因）为0．1或0．5，标记间距为5cM或20cM,QTL方差占遗传方差的10％，25％或50％等各种情况下，利用标记辅助BLUP（MBLUP）对参加后裔测定的青年公牛进行选择相对于常规选择方法（随机选择）在5个世代中的相对优势。结果表明，多数情况下，标记间距为5cM比20cM时MBLUP有更大的相对优势；QTL效应越大，MBLUP的相对优势越小；当QTL只有2个等位基因且在基础群中优势等位基因的频率较低时，MBLUP的相对优势率较高。在各种情况下，MBLUP的相对优势均随着世代的增加而下降，标记密度和QTL效应越大，MBLUP的相对优势下降越快。     

不同发育时期玉米株高QTL的动态分析

玉米株高不仅是一个重要的农艺性状, 而且是发育生物学研究中较理想的模式性状之一. 以优良玉米杂交组合综3×87-1的266个F_2∶3家系为材料, 利用覆盖玉米10条染色体的分子标记连锁图, 采用复合区间作图法并结合条件分析法, 在不同发育时期, 研究玉米株高QTL的动态变化. 通过一年两点(武汉和襄樊)的随机区组的田间实验, 考察了5个不同时期的株高. 根据不同时期的实际数据进行QTL分析, 在5条染色体的不同区段定位了8个QTL(LOD≥2.5), 但在检测的时期和效应值上有一定的差异, 有3个QTL在5个时期都检测到, 不同的测定时期, 单个QTL所解释的表型变异为3.8%~17.1%之间, 表明控制株高的QTL在不同时期的表达是不一样的. 根据不同时期的净增长量数据, 共检测到7个控制株高的条件QTL, 几乎在各个时期都检测到条件QTL, 其中Ph1-1, Ph1-2, Ph3, Ph5-2和Ph9在2个点均同时被检测到. 单个条件QTL所解释的表型变异为3.8%~12.3%之间. 这些结果表明, 控制玉米株高的QTL以一定的时空方式表达, 因此, 在对株高等数量性状进行分子标记辅助选择时, 应对不同发育时期的QTL进行选择才可能达到理想效果.     

基于玉米导入系群体7个农艺性状的QTL定位

对玉米导入系群体7个农艺性状进行QTL定位,从分子水平研究不同环境条件下控制玉米产量性状的遗传基础,为玉米育种工作提供了理论基础.选用玉米自交系PHB1M为轮回亲本,性状互补的四-287自交系为供体亲本,通过杂交、四代回交及二代自交,并结合分子标记辅助选择方法构建了208个导入系为作图群体;利用70对SSR引物和64对SRAP引物进行多态性扩增,获得了793个多态性位点;采用JoinMap4.0软件进行连锁图谱构建,得到了长度为1917.2 cM、涵盖10个连锁群的连锁图谱,分别在和林县与呼和浩特市两个环境下进行株高、穗位高、叶片数、穗长、穗粗、穗行数及百粒重7个农艺性状的表型鉴定;利用Map QTL4.0软件中MQM作图法对试验群体的7个农艺性状进行QTL定位,两地共检测到100个QTL位点, 23个株高、16个穗位高、22个叶片数、10个穗长、16个穗粗、4个穗行数和9个百粒重QTL.其中,控制5个性状的8个QTL在两个环境中同时被检测到,特别是株高和穗位高的3个QTL表达稳定性较高,为基因克隆以及标记辅助育种提供理论支撑.     

数量性状基因型选择与基因型值选择潜力的比较

根据选择依据的不同，数量性状标记辅助选择的方法可分为基因型选择和基因型值选择两种，用计算机模拟的方法，对两种选择方法的潜力进行了比较，结果显示，两种方法的基本规律相似，除了在QTL数目很多且效应相等的情况下基因型选择表现较优之外，在其他情况下，两种方法的效果差不多，从应用的角度看，基因型选择与基因型值选择相结合是今后的发展方向。     

标记与QTL不完全连锁下标记辅助选择的相对效率

模拟研究了闭锁核心群继代选育中标记辅助选择方法的两个实施方案－－标记辅助BLUP（MBLUP）和两阶段选择方案，相对于以常规BLUP方法的选择效率，前者同时利用标记信息和表型信息来选择种畜，后者则在两个选择阶段分别利用标记信息和表型信息进行选择。模拟中考虑了不同的遗传力和QTL效应水平。QTL通过侧翼标记识别，且与标记为不完全连锁。研究结果表明，标记辅助选择的两个方案加快了QTL的遗传进展，但降低了多基因效应的进展。当遗传力较低或者QTL效应较大时，MBLUP的遗传进展优于常规BLUP，其优越性可达5％。两阶段选择由于提高了QTL有利基因的频率而大大加快了QTL进展，但总的遗传进展却并无 优势。标记辅助选择的相对选择反应与选择世代数密切相关。标记辅助选择的优势或劣势在选择早期较明显，而在随后选择世代中则变小或消失。     

玉米RFLP遗传图谱的构建及矮生基因定位

以 792 2× 5 0 0 3的杂交F2 作为构图群体 ,构建了具 85个RFLP标记的玉米遗传图 ,覆盖玉米基因组的 1 82 7.8cM ,标记间平均间距为 2 4.4cM .田间采用 1 0× 1 1简单矩形格子设计考察了 1 0 6个F2∶3 家系的株高 ,利用区间作图法分析了影响株高的数量性状基因座位 (QTL) ,可将自交系 5 0 0 3的致矮作用剖分为 5个QTL ,其中 2个为主效QTL ,1个是具增效作用的ph1 ,位于第 2染色体上 ,可解释表型变异的 5 1 .8% ;另 1个是具致矮作用的ph3,位于第 5染色体上 ,与矮生突变基因bv1的图位相同或相近 ,可解释表型变异的 38.6 % .     

水稻5个形态性状显著相关性的分子基础剖析

为了加深理解水稻性状相关的遗传基础,用一个以HR5和珍汕97杂交构建的重组自交系群体(F6和F7)检测控制主效QTL和上位性QTL.两年中,5个形态性状,即抽穗期(HD)、株高(PH)、穗长(PL)、剑叶长(FLL)和剑叶宽(FLW)呈现高度的正相关.每个性状检测到4～8个主效QTL.剑叶长、抽穗期、剑叶宽和穗长分别检测到1,4,4和5个双位点互作QTL(E-QTL).除了E-QFll1,每个E-QTL解释性状变异低于3%.对QTL定位结果进行了比对以便剖析性状相关的遗传基础,发现具有多效性的主效QTL和紧密连锁的QTL簇是性状相关的主要遗传基础.没有检测到上位性互作QTL(E-QTL)具有多效性.尽管上位性互作QTL也在单个性状的遗传基础中起重要作用,但对性状相关贡献不大.     

利用CSSL群体研究水稻籼粳亚种间产量性状的杂种优势

利用以粳稻品种Asominori为背景, 籼稻品种IR24为供体的染色体片段置换系群体的63个株系, 构建了一套以广亲和粳稻品种02428为父本的杂种群体, 研究了IR24全基因组的染色体片段与02428基因组相应染色体片段间的产量及产量构成性状的杂种优势效应. 结果表明, 产量和产量构成性状的亚种间杂种优势水平在染色体片段上存在显著的差异, 图示基因型分析发现, 有14个独立的染色体区段在产量上存在显著的亚种间杂种优势, 分布在除Chr.8和 Chr.10外的其余10条染色体上, 其中在Chr.2, Chr.3, Chr.4, Chr.11和 Chr.12上的6个染色体区段的杂种优势显著水平达0.005以上, 分别位于X132~G1340~R459, X48~C393A, R288~R1854, R2918~X52, X257~C1350和R367~X189-2~X24-2的标记区间, 单片段置换后, 其CSSLs×02428组合F1单株产量比对照组合“Asominori×02428”增加35%以上. 大多数染色体片段在产量及主要产量构成性状上没有显著的杂合效应. 在Chr.6上发现一个杂种劣势片段, 与标记R2171连锁, 使杂种产量下降27%. 本文还探讨了应用染色体片段置换系研究作物杂种优势的优点, 并提出了利用水稻籼粳亚种间部分杂种优势和全基因组杂种优势的分子育种途径.     

人类复杂遗传疾病高解析度基因定位的理论策略*

复杂遗传疾病基因的定位克隆,要求首先获得疾病基因位点与遗传标记位点间的高分辨率连锁图谱,近年的研究表明,这一目标可通过建立和筛选适当的候选标记位点与目标性状位点间的连锁不平衡的理论分析而实现,但是,这些模型的适用范围是位点基因型可以通过实验而准确分型。本文以人类复杂遗传性状基因的定位克隆或候选基因的分离识别为目标,分析人类家系遗传连锁基因定位的局限性,并且着重报道近年来本实验室在基因型不可测的复杂     

水稻茸毛基因GL6的遗传学分析与精细定位

叶片表面茸毛是水稻形态学特征上的一个重要农艺性状,对水稻的生长及生理特性有着重要的影响.应用叶片具有茸毛特征的水稻品种75-1-127,无茸毛水稻品种明恢63,光身稻品种Lemont,9311分别杂交产生F1及F1自交产生的F2群体对水稻茸毛基因进行遗传学分析,结果表明,水稻茸毛性状为一对细胞核基因控制的显性性状.应用75-1-127/明恢63的F2隐性分离群体,结合分离群体分析法(BSA)和隐性群体分析法(RCA),并通过Mapmaker3.0/MapDraw软件分析,将水稻茸毛基因GL6初步定位在水稻第6号染色体上,位于SSR标记RM20491和RM20547之间,且两标记与该茸毛基因的相对遗传距离分别为7.2和2.2cM.进一步构建大的F2分离群体并同时挖掘新的SSR标记及插入缺失InDel标记用于茸毛基因GL6的精细定位,将茸毛基因GL6精细定位在插入缺失标记InDel-106和InDel-115之间,且两标记与该茸毛基因的相对遗传距离分别为0.3和0.1cM,结合GeneBank数据库分析,在该精细定位区域内,对应粳稻日本晴和籼稻9311的物理距离分别为79和116.82kb,分别注释有7个和8个预测基因,为进一步的基因克隆和功能研究奠定了基础.