植物分子育种

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1、http://www.biovip.org/content/410/index.shtmlbioysy译2010年5月EfficiencyofselectivegenotypingforgeneticanalysisofcomplextraitsandpotentialapplicationsincropimprovementYanpingSunJiankangWangJonathanH.CrouchYunbiXuMolBreeding，2010选择性基因型鉴定方法进行复杂性状的遗传学分析的效力及在作物改良中应用潜力[译者注释

2、用斜体字显示]名词：selectivegenotyping：选择性基因型鉴定Genotyping：基因型鉴定powerofQTLdetection：QTL检测效力high-resolutionmapping：精细定位ICIM：完备区间作图极端表型群体：群体中数量性状的表型值分布符合正态分布，极端表型群体为表型值分布在正态曲线两尾的个体组成的群体。SP：选择比例，即每尾极端表型群体大小/总群体大小译者前言：在看到这篇文章以前译者已经开始关注选择性基因型鉴定方法，得到这篇文章如获至宝。它提供了我看的其它文章中没有的一些东西，比如

3、作图软件http://www.isbreeding.net，还有这篇文章明确提出了可以用这种方法进行QTL精细定位。这两点是我以前比较感兴趣的。所以心血来潮，想把它翻译出来。翻译的过程中又学到许多新东西。当然，这么好的东西，我希望（估计作者也希望）更多的人能了解它使用它，所以我得通过博客把它公开。呵呵为了保护我的劳动成果，该译文被特别设置为只读格式，不能进行复制。当然如果确有需要，我也可以提供。最后，能读懂原文的最好还是去看原文。在标记-性状关联分析（也即遗传作图中。所谓作图一般指将性状控制的基因或QTL定位在遗传图谱上，这

4、遗传图谱上是一个个的分子标记，所以获得了和性状关联的分子标记实际上也就将性状定位了。当然前提是分子标记是遗传图谱上的分子标记，如果分子标记没有定位，那么先将分子标记定位。标记-性状关联分析在关联作图中提得比较多，从下文看这里实际上既包含关联作图，也包含连锁作图）常用两种不同的方法(1)测试不同基因型个体的表型平均值和(2)比较不同表型的群体间等位基因频率。第1种方法通常对所有搜集的种质资源（从关联作图角度出发）或者分离群体（一般指连锁作图群体，如F2、DH、RIL、NIL等）用覆盖全基因组的均匀分布的分子标记进行基因型鉴定(

5、Edwardsetal.1987;SollerandBeckmann1990).然而，这种方法工作量大、费时、实验成本很高（extensive,time-consumingandexpensive）。当需要获得精确的多点表型数据时，这样的规模实际操作非常困难，甚至不可能进行有些性状的作图。如果降低作图群体的大小，通常会降低QTL检1http://www.biovip.org/content/410/index.shtmlbioysy译2010年5月测效力（犯统计学第2类错误的概率增加。错误接受零假设。零假设为：分子标记和性状

6、不相关，意味着检测不到该QTL）增大QTL位置的置信区间，增加假阳性概率。第二种方法对这个问题提供了部分解决（所谓部分是因为降低了基因型鉴定成本，但未降低表型鉴定成本）。因为该方法仅仅需要对群体（自然群体或者是分离群体）中，表型值分布于两尾的有极高或极低表型值的极端个体(‘selectivegenotyping’;Lebowitzetal.1987;LanderandBotstein1989)进行分子标记分析。如果分别建立两尾极端表型个体DNA混合池分析（能否进行DNA混合池分析，实际上和基因型鉴定的方法有关。基于池的分析的

7、基本要求是能利用池估计出极端表型群体中的等位基因频率），会进一步降低成本。根据两尾极端表型群体间等位基因频率分布(Stuberetal.1980，1982)或DNA混合池间等位基因信号强度的差异(‘pooledDNAanalysis’)(图1)来推断标记-性状的关联。当然这种方法仍然需要对整个群体进行精确的表型鉴定，从中选择极端表型个体。资料：对power的理解（http://www.statsoft.com/textbook/power-analysis/）ByrejectingH0,yousupportwhatyouac

8、tuallybelieve.Thiskindofsituation,whichistypicalinmanyfieldsofresearch,forexample,iscalled"Reject-Supporttesting,"(RStesting)becauserejectingthen