利用全基因组高密度snp标记定位qtl的研究

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1、山东农业大学硕士学位论文利用全基因组高密度SNP标记定位QTL的研究姓名：闫超申请学位级别：硕士专业：动物遗传育种与繁殖指导教师：唐辉20120614山东农业大学硕士学位论文中文摘要因多重假设检验导致的大量假阳性关联结果是基因组关联研究(Genome．wideassociationstudy,GWAS)面临的重要问题，至今仍然没有很好的解决。期望条件最大化(ExpectationConditionalMaximum，ECM)算法能估计每个SNP标记与QTL存在连锁不平衡(LinkageDisequilibrium，LD)的概率，可以进行QTL定位分析。然

2、而，无论是GWAS还是ECM，得到的结果往往只是统计学意义上与性状存在显著性关联的SNP标记位点，但是怎样由这些关联显著性的标记位点去推断QTL的大致范围也十分重要。本研究提出一种组合策略，利用全基因组的SNP标记，结合关联分析方法和ECM算法，通过选择标记，对同一分析群体进行再估计，分两步进行QTL定位。根据两种方法使用顺序的不同，分为两种方法(CombinedI和CombinedII)。此外，本研究还探讨了分别使用固定区间(1eM)判断和两种LD分析法(LDI和LDII)对组合策略得到的结果进行分析，从而推断QTL的大致范围并给出了一定的标记判定区间

3、。研究结果表明：(1)无论是采用Bonferroni方法还是FDR(FalsePositiveRate)方法校正假设检验的P值，GWAS都产生了大量的假阳性关联结果。QTL定位的假阳性率分别高达0．74和0．77。组合策略能显著降低QTL定位的假阳性率，分别为0．22(CombinedI)和0．13(CombinedII)。两种组合方法都能成功定位15个主效QTL(QTL遗传方差占总的遗传方差大于1％，并且在多元回归分析中能被检测到)中的13个，CombinedI方法还能定位到额外的一些次级QTL。组合策略通过选择过程，减弱了SNP标记之间的相互影响，然

4、后结合ECM算法估计结果的准确性，在保证QTL定位成功率的前提下，有效地控制了假阳性结果的产生，提高了QTL定位分析的准确性。(2)QTL定位的效果受到群体规模和目标性状遗传力大小的影响。群体规模越大，QTL定位的成功率和准确性就越高。因此，要想保证QTL定位的效果，必须保证足够的个体数：而且要注意群体的构成．尽量选择无亲缘关系的个体。性状的遗传力越高，可稳定的遗传效应就越大，QTL定位的准确性越高，然而，QTL能否被成功定位很可能是受到QTL本身效应大小的影响。(3)使用LD分析方法分析对得到的显著性关联结果进一步分析，可以准确推断主效QTL的大致范围

5、，并给出了一定的判定区间。LDI方法能准确地定位13个主效利用全基因组高密度SNP标记定位QTL的研究QTL，LDII方法则能成功定位全部(15个)主效QTL：但是LDI方法产生的判定区间要明显小于LDII方法，尤其是对于与QTL位置很近的显著性关联SNP。LD分析方法比使用固定区间判断减少了错误率，进一步提高了QTL定位分析的准确性。总之，本研究探讨的组合策略和LD分析法可以提高QTL定位分析的准确性，对下一步的基因鉴别工作提供有价值的参考。关键词：关联分析EGg组合策略0IL定位LD分析2山东农业大学硕士学位论文AbstractIthasbeenam

6、ajorchallengethatalargenumbersoffalsepositiveresultsproducedduetomultipletestinginOenome-wideassociationstudy，whichisstillarlimportantandunsolvedproblem．nleprobabilityforeverySNPofbeinginlinkagedisequilibriumwithQTLevaluatedinexpectationconditionalmaximumalgorithmwasbeabletousing

7、inQTLmapping．TheresultsfrombotIlGWASandECMwereoftentheSNPs、Ⅳi也significantassociationwithtraitsinstatistics，however,it’SstillimportantissuethatthewayjudgingtheapproximatepositionofQTLusingtheseSNPmarkers．Inourstudy,al【indoftwo—stagecombinedstrategyintegratingassociationanalysisand

8、ECMalgorithmWassuggestedtolocateQTLusing