小麥等作物不同遺傳群體的數(shù)量性狀基因定位及原理分析

劉源

摘 要：數(shù)量性狀基因的定位又叫QTL定位，QTL 定位就是采用類似單基因定位的方法將QTL 定位在遺傳圖譜上，確定QTL 與遺傳標(biāo)記間的距離。QTL定位的基本原則是關(guān)聯(lián)度量的遺傳變異和表型變異。群體的選擇、用于度量表型個(gè)體選擇和基因型判型個(gè)體的選擇是所有QTL定位設(shè)計(jì)要重點(diǎn)考慮的因素。本文介紹了小麥等作物不同作圖群體的優(yōu)缺點(diǎn)以及QTL定位的原理和方法，從而對(duì)遺傳群體的選擇以及QTL定位技術(shù)的使用提供依據(jù)。

1、QTL 作圖群體的選擇

QTL是quantitative trait locus的縮寫，中文可以翻譯成數(shù)量性狀座位或者數(shù)量性狀基因座，它指的是控制數(shù)量性狀的基因在基因組中的位置。QTL 定位的第一步是選擇合適的親本構(gòu)建作圖群體。親本選擇要本著性狀差異大和親緣關(guān)系遠(yuǎn)的原則，以便發(fā)生較多的重組事件和表型變異，利于定位研究的進(jìn)行。目前，小麥 QTL 定位常用的作圖群體按照保存時(shí)間的長(zhǎng)短，分為兩類：臨時(shí)性分離群體和永久性分離作圖群體。前者包括 F2及其衍生的 F3、F4家系，以及回交產(chǎn)生的BC 群體等。后者包括 DH、RIL、IF2和 NIL 群體等。不同的群體具有各自的特性。臨時(shí)性群體的主要特點(diǎn)是群體內(nèi)各個(gè)體間基因型不同，雜合基因型占很大比例。它們包含的遺傳信息豐富，可以同時(shí)估算加性、顯性效應(yīng)。缺點(diǎn)是個(gè)體間基因型存在雜合型，后代發(fā)生分離，群體結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，不能進(jìn)行多年、多點(diǎn)試驗(yàn)。而永久性群體系內(nèi)基因型一致，系間基因型不同，因此可以進(jìn)行多重復(fù)、多年、多點(diǎn)試驗(yàn)，增加QTL 定位準(zhǔn)確性。缺點(diǎn)是永久性群體由于系間基因型一致，不能估算顯性效應(yīng);若群體量不夠大，則提供的遺傳信息不如臨時(shí)性群體豐富。尤其是 DH 群體，染色體加倍時(shí)可能存在基因型的丟失，通常不適于構(gòu)建分子標(biāo)記連鎖圖。對(duì)于異花授粉作物，由于存在自交衰退現(xiàn)象，構(gòu)建 RIL 意義不大。IF2區(qū)別于其他永久性群體的最大特點(diǎn)是可同時(shí)估算加性、顯性及與顯性相關(guān)的上位性效應(yīng)。NILs 僅在系間存在染色體區(qū)段差異，消除背景干擾，因此可用于 QTL 的精細(xì)定位。另外，還存在另一種特殊的群體——自然群體。由于林木等植物具有很長(zhǎng)的世代間隔，很高的遺傳雜合性和遺傳負(fù)荷，不能構(gòu)建理想的群體類型;人工雜交困難，難以獲得理想的群體量，使得遺傳參數(shù)準(zhǔn)確性不高。利用自然群體對(duì)這類植物進(jìn)行 QTL 定位是實(shí)用、有效的。目前玉米、水稻、小麥等作物的自然群體用于植物數(shù)量性狀的關(guān)聯(lián)分析，大大提高了控制目標(biāo)性狀的基因或相關(guān) QTL 的挖掘效率。

2、QTL 定位的原理和方法

QTL 定位是利用分子標(biāo)記進(jìn)行遺傳連鎖分析以檢測(cè)出控制某一性狀的所有基因的集合。其基本思想就是尋找數(shù)量性狀與 DNA 分子標(biāo)記的特定染色體片段之間的關(guān)系，也即通過分析整個(gè)染色體組的 DNA 分子標(biāo)記和數(shù)量性狀表型值的關(guān)系，將 QTL 逐一定位到連鎖群的相應(yīng)位置，并估計(jì)其遺傳效應(yīng)。

目前常用的 QTL 定位方法主要有以下五種：

（1）單標(biāo)記分析法（SMA）：通過方差分析、回歸分析或似然比檢驗(yàn)，比較不同標(biāo)記基因型個(gè)體均值，如果差異顯著，則說明控制該性狀的 QTL 與標(biāo)記連鎖。此法不需要完整的分子標(biāo)記連鎖圖譜，早期使用較多。缺點(diǎn)是不能確定該標(biāo)記同幾個(gè) QTL 連鎖，無法估計(jì) QTL 位置、低估 QTL效應(yīng)、容易產(chǎn)生假陽性、檢測(cè)效率低等。

（2）區(qū)間作圖法（IM）：1989 年 Lander 和Botstein 等提出基于兩側(cè)標(biāo)記的區(qū)間作圖法。該方法能從置信區(qū)間推測(cè) QTL 位置，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不存在互作的 QTL 的位置和效應(yīng)值達(dá)到無偏估計(jì)，此外，QTL 檢測(cè)所需群體小。缺點(diǎn)是回歸效應(yīng)為固定效應(yīng)，無法估算基因型與環(huán)境間的互作及上位性，易產(chǎn)生假陽性 QTL，每次檢測(cè)僅用兩個(gè)標(biāo)記，檢測(cè)效率底。

（3）復(fù)合區(qū)間作圖法（CIM）：1994 年 Zeng提出結(jié)合區(qū)間作圖和多元回歸特點(diǎn)的 CIM 作圖方法。該法仍采用最大似然法估測(cè) QTL 位置和效應(yīng)，從而保留了 IM 作圖法的優(yōu)點(diǎn);假如不存在 QTL 間上位性及與環(huán)境間的互作，可以對(duì) QTL 位置和效應(yīng)做到無偏估計(jì);同時(shí)結(jié)合全基因組標(biāo)記信息，控制了背景遺傳效應(yīng)，提高了作圖的精度。缺點(diǎn)是將兩側(cè)標(biāo)記用作區(qū)間作圖，會(huì)引起鄰近標(biāo)記區(qū)間 QTL 估計(jì)的偏離;不能分析基因型與環(huán)境的互作及上位性等遺傳效應(yīng);運(yùn)算速度慢等。

（4）完備區(qū)間作圖法（ICIM）：2007 年 Li 等提出完備區(qū)間作圖法，彌補(bǔ)了 CIM 法算法上的一些缺陷，操作簡(jiǎn)單、參數(shù)估計(jì)穩(wěn)定;可進(jìn)行

QTL 間上位性檢測(cè)，提高了 QTL 檢測(cè)的準(zhǔn)確性，假陽性 QTL 減少。

（5）基于混合線性模型的復(fù)合區(qū)間作圖法（MCIM）：1999 年朱軍提出用隨機(jī)效應(yīng)的預(yù)測(cè)方法或的基因型效應(yīng)及基因型與環(huán)境的互作效應(yīng)，然后再用 IM 或 CIM 法進(jìn)行遺傳效應(yīng)的分析。此法將效應(yīng)估計(jì)和定位分析相結(jié)合，即可無偏分析 QTL 與環(huán)境的互作效應(yīng)，又提高了作圖的效率和準(zhǔn)確性。

3、QTL定位的統(tǒng)計(jì)軟件與閾值

隨著許多物種高密度遺傳連鎖圖譜的建立和分子標(biāo)記技術(shù)的迅速發(fā)展，使得 QTL定位研究不斷深入。目前 QTL 定位常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件有 Microsoft Excel、SAS、SPSS，QTL 作圖軟件主要有 Mapmaker/QTL、Map Manager QTL、QTL Cartographer（http：//statgen.ncsu.edu/qtlcart）、Ici Mapping（http：//www.isbreeding.net）和 Join Map等。QTL 定位所設(shè)閾值（LOD 值）多為 2.0～3.0（P=0.01 或 P=0.001 或 P=0.005）。一般認(rèn)為，LOD 值過高則容易漏掉效應(yīng)較小的 QTL;LOD 值過低則容易產(chǎn)生“假陽性”QTL，即不是 QTL 的位點(diǎn)也被認(rèn)為是 QTL。另外，LOD 值還與群體大小有關(guān)，小群體用大的閾值會(huì)大大減少 QTL 的檢出個(gè)數(shù)。因此，有必要運(yùn)用較小的閾值進(jìn)行檢測(cè)，以發(fā)現(xiàn)所有的 QTL 位點(diǎn)?？傊?，QTL 定位結(jié)果受到群體大小、閾值、標(biāo)記間遺傳距離及統(tǒng)計(jì)方法等諸多因素的影響，一些遺傳率較低、貢獻(xiàn)率較小的 QTL 檢測(cè)結(jié)果是不可靠的，有待進(jìn)一步驗(yàn)證。