数量性状的分子标记(qtl定位的原理和方法讲义)

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1、数量性状的分子标记(QTL定位的原理和方法讲义)作物中大多数重要的农艺性状和经济性状如产量、品质、生育期、抗逆性等都是数量性状。与质量性状不同，数量性状受多基因控制，遗传基础复杂，且易受环境影响，表现为连续变异，表现型与基因型之间没有明确的对应关系。因此，对数量性状的遗传研究十分困难。长期以来，只能借助于数理统计的手段，将控制数量性状的多基因系统作为一个整体来研究，用平均值和方差来反映数量性状的遗传特征，无法了解单个基因的位置和效应。这种状况制约了人们在育种中对数量性状的遗传操纵能力。分子标记技术的出现，为深入研究数量性状的遗传基础提供了可能。控制数量性

2、状的基因在基因组中的位置称为数量性状基因座（QTL）。利用分子标记进行遗传连锁分析，可以检测出QTL，即QTL定位（QTLmapping）。借助与QTL连锁的分子标记，就能够在育种中对有关的QTL的遗传动态进行跟踪，从而大大增强人们对数量性状的遗传操纵能力，提高育种中对数量性状优良基因型选择的准确性和预见性。因此，QTL定位是一项十分重要的基础研究工作。1988年，Paterson等发表了第一篇应用RFLP连锁图在番茄中定位QTL的论文。之后，随着分子标记技术的不断发展以及许多物种中分子连锁图谱的相继建成，全世界出现了研究QTL的热潮，每年发表有关QTL

3、研究的论文数量几乎呈指数增长（图5.1），显示了该研究领域的勃勃生机。目前，QTL定位研究已在许多重要作物中展开，并且进展迅速。本章主要介绍QTL定位的原理和方法。图5.11986~1998年期间国际上每年发表有关QTL研究的论文的数量.数据从英国BIDS信息系统检索得到第一节数量性状基因的初级定位QTL定位就是检测分子标记（下面将简称为标记）与QTL间的连锁关系，同时还可估计QTL的效应。QTL定位研究常用的群体有F2、BC、RI和DH。这些群体可称为初级群体（primarypopulation）。用初级群体进行的QTL定位的精度通常不会很高，因此只是

4、初级定位。由于数量性状是连续变异的，无法明确分组，因此QTL定位不能完全套用孟德尔遗传学的连锁分析方法，而必须发展特殊的统计分析方法。80年代末以来，这方面的研究十分活跃，已经发展了不少QTL定位方法。一、QTL定位的基本原理和方法孟德尔遗传学分析非等位基因间连锁关系的基本方法是，首先根据个体表现型进行分组，然后根据各组间的比例，检验非等位基因间是否存在连锁，并估计重组率。QTL定位实质上就是分析分子标记与QTL之间的连锁关系，其基本原理仍然是对个体进行分组，但这种分组是不完全的。根据个体分组依据的不同，现有的QTL定位方法可以分成两大类。一类是以标记基

5、因型为依据进行分组的，称为基于标记的分析法（marker-basedanalysis；SollerandBeckmann1990）；另一类是以数量性状表型为依据进行分组的，称为基于性状的分析法（trait-basedanalysis；KeightleyandBulfield1993）。（一）基于标记的分析法如果某个标记与某个QTL连锁，那么在杂交后代中，该标记与QTL之间就会发生一定程度的共分离，于是，在该标记的不同基因型中，QTL的基因型频率分布（分离比例）将不同（图5.2），因而在该标记的不同基因型之间，在数量性状的分布、均值和方差上都存在差异。基于

6、标记的分析法正是通过检验标记的不同基因型之间的这些差异来推知标记是否与QTL连锁的。在分子标记技术出现之前提出的基于标记的分析法主要是针对单标记分析的，即每次只分析一个标记，这是因为当时可利用的遗传标记（主要是形态标记和生化标记）数量稀少，难以在一个试验群体中建立起完整的标记连锁图谱。随着高密度分子标记连锁图谱的出现，单标记分析方法暴露出了不能充分利用分子标记图谱所提供的遗传信息的缺点。为了能更好地挖掘分子标记图谱的潜力，更多、更准确地定位出QTL，科学家们相继开发出了许多新的QTL定位方法，总的趋势是朝着多标记分析（即同时用多个标记进行分析）的方向发展

7、。根据所采用的统计遗传模型，现有的基于标记的分析方法大体上可分成四类，即：均值差检验法、性状－标记回归法、性状－QTL回归法及性状－QTL－标记回归法。这些方法的原理将在后面分别介绍。图5.2DH群体中某QTL的基因型QQ和qq在连锁标记基因型MM和mm中的频率分布（分离比例）.r为标记与QTL间的重组率.仅当r=0.5（亦即标记与QTL间没有连锁）时,QQ和qq在MM和mm中的频率分布才相同（二）基于性状的分析法虽然数量性状在一个分离群体（如DH群体）中是连续变异的，但如果淘汰大多数中间类型，则高值和低值两种极端表型的个体就可以明确地区分开来，分成两组

8、。对每个QTL而言，在高值表型组中应存在较多的高值基因型（如QQ），而低值组中应