不同遗传群体在数量性状基因定位分析中的应用概述.pdf
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1、不同遗传群体在数量性状基因定位分析中的应用概述汪夏超 栾悦 李春林 童晓玲 代方银 资源昆虫高效养殖与利用全国重点实验室(西南大学),重庆4 0 0 7 1 6摘 要 在农业动植物中,许多重要的经济性状都是数量性状或具有明显的数量性状特征。因此,解析数量性状的遗传基础,对基于现代生物技术的农业育种及遗传改良具有十分重要的意义。数量性状的遗传效应主要由单基因效应(包括加性效应和显性效应)、上位性、杂种优势及环境效应等共同组成。为了解析这些遗传效应的分子基础,研究人员构建了大量的遗传定位群体,并开发了相应的分析模型。特定的定位分析群体是解析数量性状遗传方式的基础,其应用推动了该研究领域的发展。本文
2、针对数量性状遗传定位群体的发展进行综述,并讨论今后的研究重点,以期能为该领域的研究及应用提供参考。关键词 农业动植物;数量性状;遗传效应;遗传定位群体 人口急速增长是当今世界面临的主要问题之一。根据联合国人口基金会2 0 1 3年的统计结果,每增加1 0亿人口所需的时间已经从1 9世纪的1 0 0年减少到仅需1 2年。联合国经济和社会事务部人口司2 0 1 5年发布的人口预测指出,到2 0 5 0年,全球人口将飙升至9 7.5亿。此外,随着气候危机不断加深,干旱和洪涝等自然灾害日益频发,农业生产的风险压力极大。如何应对气候环境危机,如何为急速增加的人口提供足够的食物等生活资料,是现代农业所面临
3、的最大挑战;同时,随着经济社会的发展,人们更加关注生活品质的提升。因此,培育出具有突破性高产、优质、抗逆的农牧新品种是遗传育种学家亟待解决的重大难题。农业动植物的经济性状大多属于数量性状,其最大的特点就是遗传基础复杂。目前普遍认为单基因效应(包括加性效应和显性效应)、上位性、杂种优势及环境效应等因素共同调控了数量性状的最终表现。近二三十年分子生物学技术发展迅速,现代农业育种逐渐青睐于分子标记辅助育种、转基因及基因编辑等先进育种技术,因此,精准定位控制数量性状的主效基因位点,解析多位点之间的互作机制(上位性)及杂种优势的分子基础是农业动植物育种的基石,对现代农牧业发展具有重要意义。自1 9 0
4、9年N I L S S ON-EHL E等1提出数量遗传是由多个不同的遗传因子所控制的理论以来,数量性状的研究已逾百年。该领域研究的核心问题是数量性状基因座(q u a n-t i t a t i v e t r a i t l o c u s,QT L)定位分析中的检出效率(p o w e r)和定位精度(p r e c i s i o n)2。而限制以上2项参数的因素主要有4种,即群体类型、标记密度、表型鉴定和分析模型。随着基因测序技术的快速发展以及计算机计算41蚕 学 通 讯N e w s l e t t e ro fS e r i c u l t u r a lS c i e n c
5、e 第4 3卷 第2期2 0 2 3年 6月资助项目 国家自然科学基金项目(3 1 8 3 0 0 9 4,3 1 9 0 2 2 1 1)。财政部和农业农村部:国家现代农业产业技术体系建设专项(C A R S-1 8)。作者简介 汪夏超(1 9 9 8-),硕士研究生,主要研究方向为家蚕数量性状遗传基础研究。E-m a i l:l g s d 0 5 1 9g m a i l.c o m通讯作者 代方银(1 9 6 9-),博士,教授,博士生导师,从事家蚕资源生物学、遗传育种及蚕桑产业技术研究。E-m a i l:f y d a i s w u.e d u.c n能力的指数式提升,标记密度与
6、分析模型已经不再是数量性状研究的主要限制因素,而群体类型以及表型鉴定的准确度已然成为影响QT L检出率尤其是定位精度的主要因素,且群体类型在许多情况下对表型鉴定的准确度也会产生影响。因此,开发和选择合适的遗传分析群体是数量性状遗传研究得以快速取得突破的重要推动力。遗传分析群体伴随着数量性状研究的始终,最早使用和最经典的分析群体是F2及回交群体,如1 9 9 3年番茄种内杂交超亲分离的遗传解析3、水稻D E P 1位点变异对产量的影响4以及大豆产量性状相关位点S a t t 5 1 1的定位5等研究中都采用了此类群体。许多经典的定位方法及模型,如复合区间作图、混合 分 组 分 析(B u l k
7、 e ds e g r e g a n ta n a l y s i s,B S A)6等,均是以这2种群体为基础开发的,且目前仍是QT L定位研究中常用的群体类型。源于对检出率及定位精度的高要求,一系列新的分析群体相继被开发出来,如基于连锁不平衡(L D)的关联分析群体、重组近交系尤其是被称为第2代定位分析群体的多亲本重组近交系。这些新的遗传分析群体的开发及应用极大地促进了数量性状基因的研究,如玉米叶倾角和大小控制基因7、小鼠的血清胆固醇基因8和皮毛颜色基因9、水稻耐淹性和细菌疫病抗性基因1 0等大量的性状调控基因被鉴定出来。本文将以遗传分析群体为着眼点,综述其发展、特点及衍生方法,其中包括
8、对第2代定位分析群体 多亲本高级世代互交系(m u l t i-p a r e n t a d v a n c e d g e n e r a t i o n i n t e r-c r o s s,MAG I C)的详细介绍。1 F2代与回交(B C)及其衍生群体F2代及回交群体也称临时性群体,是最早应用于数量性状遗传研究的分析群体,该类群体是通过将目标性状表现差异较大的材料作为亲本进行杂交(F1),并将F1代个体自交或与亲本回交配制而成。其特点是配制简单,所需时间较短,基因型丰富,可对多数遗传效应进行评估,是数量性状遗传研究中最经典的作图群体,许多非常经典的定位模型或方法均是以该类材料为基
9、础设计发展起来的。以F2代或回交群体为基础发展的定位方法可基本分为2类,即依赖于性状的定位方法(T r a i tb a s e da n a l y s i s)和依赖于标记的定位方法(M a r k e rb a s e da n a l y s i s)。前者最代表性的分析方法是选择性基因分型的方法(S e l e c t i v eg e n o t y p i n g),或者可称为极端群体定位法,基本原理是将分离群体中目标性状表型极端的个体选出作为分析群体以筛选与目标表型连锁的QT L位点。但由于一些物种有雌或雄完全连锁的现象,所以极端群体定位法在一些物种领域有所改进,如针对家蚕为雌
10、完全连锁,本课题组L I等1 1为定位家蚕茧丝性状主效位点将极端群体定位与合理的群体选择(只采用雄性回交群体)相结合,从而有效规避了雌完全连锁对定位结果的干扰。后期有研究者将其进一步简化,发展出了分离群体混合分析(B S A)的方法,以进行QT L位点的快速鉴定,例 如AK I R A等1 2对水稻的农艺性状(浅绿叶和半矮生)的解析运用的就是该方法。2 0 1 3年,H I R O-K I等1 3在此基础上结合第2代测序的技术,开发了快速鉴定QT L位点的定位分析技术(QT L-S e q),目前该技术及其衍生方法已在部分物种的数量性状基因初定位分析(C o a r s em a p p i
11、n g)中得到应用。依赖于标记的定位方法是QT L定位中最经典的方法,它是众多QT L定位分析模型的基础,基于此开发出的许多定位模型,如复合区间作图(C o m p o s i t ei n t e r v a lm a p p i n g,C I M)1 4、包容复合区间作图法(I C I M)1 5、混合线性模型分析法(M I C I M)1 6等,时至今日仍是常用的QT L初 定 位 方 法。相 关 分 析 软 件 有QT L n e t w o r k(混合线性模型)以及运用于区间作图分析的软件W i n d o w sQT LC a r t o g r a-512期 汪夏超等:不同遗
12、传群体在数量性状基因定位分析中的应用概述p h e r、QT LE x p r e s s、M a p M a n a g e rQT X和R/q t l1 7等。由于F2代以及回交一代群体(B C1)在其配子形成过程中仅有一轮交换发生,所以不可避免地导致该群体的定位精度不够,进而限制了对候选基因的鉴定。为了增加定位精度,研究人员在F2代及B C1的基础上继续自交或回交产生其衍生的F3代、F4代或B C2、B C3等群体,进而在一定程度上增加交换频率以提高定位精度。WANG等1 8在定位控制水稻谷粒形状的基因时就运用了F2代、B C2F2和B C3F3群体。X I AO等1 91 9 9 5年
13、构建水稻F7代、F8代群体和B C1F7群体并设计实验证明杂种优势的遗传基础是优势互补。不过,这些群体的定位精度仍显不足,往往需要很大的群体规模才能满足筛选候选基因的需要。除此之外,由于其个体的杂合属性,使得该群体不能保存,因而具有临时性的特点,故而限制了其在多年多点研究中的应用。同时,F2代及B C群体的QT L定位依赖于群体中每个个体的基因型与表型的对应,如在家蚕对病原的抗性研究中,由于抗性表型无法明确量化,导致表型无法和基因型准确对应,从而使F2代和B C群体在此类研究中的应用受到限制。2 重组近交系由于以上临时性群体存在不足,研究人员有针对性地设计并发展了一些新的分析群体。如针对临时性
14、群体不可保存传代的特点,人们开发了加倍单倍体群体(DH),这一群体来源于植物F1代配子的单倍体基因组加倍,其个体均为纯合个体,使得其适合于多年多点的研究,在许多作物中得到应用2 0-2 1。因此,这类群体也被称为永久性分离群体。但由于其来源于F1代,定位精度欠佳仍是其不足之一。此外,D H群体不能对显性效应进行评估以及单倍体基因组加倍的处理措施仅适用于部分植物等特点,也进一步限制了其更广泛的应用。再如染色体片段置换系(c h r o-m o s o m e s e g m e n ts u b s t i t u t i o nl i n e s,C S S L s)和近等基因系(n e a
15、r i s o g e n i c l i n e s,N I L s)2 2-2 4也是研究人员开发出的永久性分离群体,但由于其构建过程复杂,耗时较长且依赖于群体规模,而逐渐无法满足研究精度的需要。此外,重组近交系(r e c o m b i n a n t i n b r e ds t r a i n s,R I L s)是应用较广且比较成功的永久性群体。R I L s是将F2代或B C1的个体持续性自交或近交N代,产生的一系列背景纯合的品系。因此,该群体同样可以传代保存且适用于多年多点 的研究。除此之外,在R I L s的配制过程中,积累了大量的重组事件,这使得该群体对QT L的定位精度
16、相比于F2代等临时性群体大大增加。R I L s群体的发展已经促进了许多物种中重要性状的QT L定位及候选基因筛选进程,如S Y E D等2 5在对拟南芥的研究中,采用R I L s对拟南芥的1 6个性状进行定位分析,其中每个性状含超过10 0 0个交换,以解析拟南芥中产生的杂种优势。R I L s在水稻研究中也由于可得到高分辨率图谱而在经济性状研究中得到广泛应用。W A N G等2 6建立了3组R I L s对水稻中大量的d eN o v o基因组变异进行解析。L I等2 7也在针对水稻超显性上位位点对水稻产量的解析中采用R I L s作为分析群体。但是,与F2及B C群体一样,R I L
17、s同样是由表型差异显著的双亲配制而成,这使得该群体只能分析双亲中存在的表型变异及其调控位点,而不能综合分析其他材料中QT L的位点。此外,因在许多动物中近交多代无法实现而使其应用受到限制。3 关联分析群体与临时性群体及重组近交系等利用连锁分析(L i n k a g e a n a l y s i s)进行Q T L定位不同的是,关联分析(A s s o c i a t i o na n a l y s i s)则是利用群体中的连锁不平衡(L i n k a g ed i s e q u i l i b r i u m,L D)来进行Q T L位点或关联位点的定位2 8。61蚕 学 通 讯 4
18、 3卷关联分析同样需要依托于特定的群体;在农牧业物种及模式生物的数量性状关联分析中,常用到的群体主要是自然群体。自然群体往往由一系列不同的品种或品系组成,它们是根据特定的性状或基于特定的系谱关系选择而来。这些品种或品系可以是自然环境中目标表型存在差异的野生品系或是经人工简单处理的品系,以果蝇为例,D I NG等2 9利用2个野生型果蝇品系D r o-s o p h i l as i m u l a n s和D r o s o p h i l am a u r i t i a n a定位到一个s l o w p o k e位点,进而用以解析果蝇求偶的遗传机制。在其他很多物种中也有报道,如F RU
19、 C I ANO等3 0在对火山口湖丽鱼科鱼类进化的遗传研究中,发现了关于体型和咽颌形态的多个QT L s。同时,在可以长期人工保存的种质资源中,这一类型的群体 在 农 作 物 中 的 应 用 居 多,如 应 用 于 大豆3 1、小麦3 2和油菜籽3 3的重要经济性状研究等。自然群体在形成过程中经历了多轮重组,其群体形成历史上累积的重组导致其基因组上连锁不平衡衰减距离减小。要实现对这些重组事件的充分检测,关联分析中往往需要超高密度的标记图谱和低水平的群体结构,这在一些符合以上条件的研究如玉米内油酸 含 量 研 究3 4和 家 狗 毛 色 改 变 的 研究3 5中成功实现。全基因组关联分析(G
20、e-n o m e-w i d ea s s o c i a t i o ns t u d y,GWA S)是 当前最常用的关联分析方法,它常与高通量的标记分型技术如S N P芯片及第2代测序技术相结合,从而实现高精度的数量性状位点定位。在水稻研究中,HUANG等3 6通过对5 1 7个水稻地方品种重测序,得到3 6 0万个S N P s,创建高密度图谱并结合GWA S进行遗传分析,最终得 到1 4个农 艺性状位点。GWA S在畜牧业养殖动物的经济性状研究中也得到应用,P R Y C E等3 7运用GW A S方法定位到与奶牛产奶量性状关联的数量性状位点。但是,在经过大量GW A S分析之后,
21、依托于自然群体的关联分析同样曝露出一些不足,其中最突出的包括由群体结构导致的假阳性以及其所能检测到的遗传力的不足等。群体结构指的是在群体中的个体之间存在的标记基因型非随机分布的状态,即群体内部的亚群体分化程度。严重的群体结构会导致关联分析结果出现假阳性,因此,通过一定的分析模型,规避群体结构的影响对于关联分析结果的准确性至关重要。目前常用的关联分析模型有一般线性模型(G LM)、混合线性 模 型(MLM)(2 0 0 6)和G R AMMA R(2 0 0 7)、高 效 混 合 关 联 模 型(2 0 0 8)F a S T-LMM(2 0 1 1)等,利 用P L I NK、T A S S
22、E L、S N P a s s o c、G e n A B E L、P r o b A B E L以 及QT X N e t w o r k等分析软件都可对GWA S数据进行分析1 7。然而,不同物种或不同性状适合的最佳模型不同,因此在选择关联分析模型之前有必要对不同的模型进行比较。除此之外,关联分析往往会导致严重的遗传力丢失,其检测到的关联位点只能解释目标性状遗传变异的一小部分。产生这一问题可能有2个方面的原因。一方面是关联分析只能对常规变异(c o mm o nv a r i a n t s)与目标性状的关联性进行检测,而对稀有突变(r a r ev a r i-a n t s)没有检测效
23、率。不过在有些情况下稀有突变往往具有很强的遗传效应,如在人类血浆 脂 蛋 白 浓 度 控 制 基 因 的 研 究 中 发 现A B C A 1、P C S K 9和L D L R在孟德尔血脂异常(m e n d e l i a nd y s l i p i d e m i a s)中存在发挥更大影响的稀有突变3 8-3 9。另一方面,关联分析着重分析单个位点或单一区段与性状的关联,而忽视对上位性等遗传效应的评估,这同样会引起一定的遗传力丢失4 0。目前,已有研究人员开发了可包括上位性分析的关联分析模型 上位性关联分析模型(E AM),用以提高遗传力的检出效率。需要指出的是,连锁分析与关联分析在
24、应用上并非完全区分。许多研究人员在数量性状的定位过程中采取将连锁分析与关联分析相结合的方式来鉴定候选基因,具体的流712期 汪夏超等:不同遗传群体在数量性状基因定位分析中的应用概述程是先用配制的临时性群体,如F2等进行QT L定位,根据定位及效应评估的结果筛选主效位点,之后于该位点所在基因组区域加密标记,并在关联分析群体中进行关联分析,以高效且精确定位候选基因。如L I U等4 1在影响多倍体油菜籽单粒质量和长角果长度基因的定位研究中,通过F2群体连锁分析将候选区域初步定位到1 2 0k b的区间内,而后再通过全基因组关联分析(GWA S)将定位区间进一步缩小。4 多亲本高级世代互交系多亲本高
25、级世 代互交 系(m u l t i-p a r e n ta d v a n c e dg e n e r a t i o ni n t e r-c r o s s,MAG I C)被称为第2代定位分析群体,也被誉为“魔术般的作图群体”。它是将多个亲本按一定策略进行杂交进而将其遗传背景混合(g e n o m es h u f f l i n g)于单一杂交世代,并对杂交世代进行连续自交或近交多代形成的一系列品系的总和。2 0 0 4年,由CHUR CH I L L等4 2在小鼠中最早建立该类群体。复杂性状研究小组(t h ec o m p l e xt r a i tc o n s o r
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