魚類遺傳連鎖圖譜構(gòu)建及QTL定位的研究進展

陳軍平，胡玉潔，王 磊，田 雪，李學軍

( 河南師范大學 水產(chǎn)學院，河南省水產(chǎn)動物養(yǎng)殖工程技術(shù)研究中心，河南 新鄉(xiāng) 453007 )

隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的快速發(fā)展，其已成為我國農(nóng)業(yè)的重要組成部分，全國魚類養(yǎng)殖產(chǎn)量呈不斷上升態(tài)勢。但是，近些年隨著魚類野生資源的減少和長期人工繁殖，養(yǎng)殖品種出現(xiàn)了種質(zhì)資源退化、生長速度慢、飼料轉(zhuǎn)化率低、抗逆性差等現(xiàn)象[1]。針對這些問題，通過遺傳育種手段，選育出優(yōu)良品種，提高品質(zhì)是解決此問題的重要手段之一[2]。隨著分子生物學和基因組學的快速發(fā)展，構(gòu)建高密度的遺傳連鎖圖譜，有效利用與數(shù)量性狀相關(guān)的分子標記，并結(jié)合標記輔助育種從而選育出生長速度快、品質(zhì)優(yōu)、抗逆性好的新品種可以有效地促進魚類養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。

由于傳統(tǒng)選育方法在選擇生長、抗病、耐鹽堿等經(jīng)濟性狀時較為緩慢或不穩(wěn)定，因此需要借助分子標記的方法進行輔助選擇。其中，遺傳圖譜是伴隨著分子標記的發(fā)展而演化過來的，它主要就是通過遺傳重組或交換從而定位不同標記或者基因在圖譜上的相對位置。數(shù)量性狀位點(QTL)定位是將數(shù)量性狀位點定位在連鎖圖譜的某一位點，從而能夠在一定程度上輔助育種研究。高密度和高分辨率的遺傳連鎖圖譜為魚類重要經(jīng)濟性狀的QTL精細定位和基因克隆提供了理論依據(jù)。鑒于連鎖圖譜在基因組和遺傳研究中具有重要作用，筆者擬通過對魚類遺傳圖譜構(gòu)建和QTL定位研究進行綜述，從而為后續(xù)的相關(guān)研究提供參考和依據(jù)。

1 遺傳連鎖圖譜構(gòu)建

遺傳連鎖圖譜是基因標記的有序列表，連鎖圖譜的構(gòu)建主要包括4個組成部分：多態(tài)性標記、合適的作圖家系群體、對作圖家系進行基因分型和用于構(gòu)建圖譜的軟件及分析。

1.1 DNA分子標記

以DNA分子標記為基礎(chǔ)構(gòu)建遺傳連鎖圖譜是實現(xiàn)數(shù)量性狀基因定位和分子標記輔助育種的重要基礎(chǔ)，與傳統(tǒng)的遺傳標記相比，DNA分子標記具有標記位點多、多態(tài)性高、標記數(shù)量多、重復性好、不受環(huán)境影響、不受組織類別和發(fā)育階段等影響。目前，用于水產(chǎn)動物遺傳圖譜構(gòu)建的分子標記主要有限制性片段長度多態(tài)性(RFLP)、隨機擴增多態(tài)性DNA (RAPD)、擴增片段長度多態(tài)性(AFLP)、簡單重復序列(SSR)和單核苷酸多態(tài)性(SNP)等。RFLP是發(fā)展和應用最早的DNA分子標記技術(shù)，它通過基因組酶切位點的缺失、重排或突變使RFLP譜帶表現(xiàn)出不同程度的多態(tài)性，可重復性好，但RFLP對DNA需求量較大，其分析一次只能檢測一個酶切位點、操作過于復雜、提供的信息較少、成本較高[3]。RAPD技術(shù)是以PCR技術(shù)為基礎(chǔ)的一種DNA多態(tài)性標記，相對于RFLP來說，RAPD操作簡單，檢測位點多，要求DNA量少，成本較低，但其穩(wěn)定性不高且呈顯性，不能區(qū)分純合子和雜合子，會丟失一些相關(guān)的遺傳信息[4]。AFLP同時具備RFLP和RAPD的優(yōu)點，具有檢測位點多，分布均勻，覆蓋度高等特點，在早期這種分子標記被廣泛用于遺傳圖譜的構(gòu)建。但它也是顯性標記，在一定程度上會降低標記的遺傳信息量，因此一些研究者認為AFLP標記并非構(gòu)建高密度遺傳連鎖圖譜的理想分子標記[5]。目前，SSR標記和SNP標記這兩種類型的DNA標記在遺傳圖譜中應用最為廣泛。SSR標記是近些年發(fā)展起來的第二代分子標記，其呈共顯性、穩(wěn)定性強、信息含量比較豐富，而且這種標記也可用于不同群體和作圖家系遺傳圖譜的整合。2000年，孫效文等[6]利用RAPD技術(shù)與SSR技術(shù)建立了鯉魚(Cyprinuscarpio)的遺傳連鎖圖譜； Liu等[7]利用905個SSR標記構(gòu)建了鳙魚(Aristichthysnobilis)的高密度遺傳連鎖圖譜。SNP標記主要是指在基因組水平上由單個核苷酸的變異所引起的DNA序列多態(tài)性，它具有密度高、穩(wěn)定性強、呈共顯性等特點，是一種比較理想的作圖標記。彭文竹等[8]基于鯉魚250 K SNP位點分型芯片及所測得的黃河鯉(C.carpiohaematoperus)家系 106 個個體的位點分型數(shù)據(jù)，利用擬測交原理，構(gòu)建了雌雄兩個分別包含 50 個連鎖群的高密度連鎖圖譜；Wan等[9]利用SNP標記構(gòu)建了團頭魴(Megalobramaamblycephala)的高密度遺傳連鎖圖譜。

1.2 連鎖圖譜的作圖群體

遺傳連鎖圖譜構(gòu)建過程中對親本和作圖群體的選擇尤其重要，主要條件包括：(1)應保證親本之間遺傳背景差異大，即親本之間多態(tài)性高，以便在后期提供大量的遺傳信息；(2)盡量選擇親緣關(guān)系較遠的個體進行雜交而獲得子代。所以，在遺傳圖譜構(gòu)建過程中，常用的作圖群體包括重組自交系(RIL)、雙單倍體(DH)、F2群體和回交(BC)群體。在魚類中構(gòu)建重組自交系群體是一個巨大的挑戰(zhàn)，通常需要5～6年的時間來構(gòu)建符合要求的群體，侯寧等[10]以大頭鯉(C.pellegrini)、荷包紅鯉(C.carpiovar.wuyuanensis)抗寒品系的重組自交系群體為材料構(gòu)建了遺傳圖譜，并成功定位了與體長性狀相關(guān)的主效QTL區(qū)間；劉奕等[11]以165個雙單倍體褐牙鲆(Paralichthysolivaceus)群體作為試驗材料構(gòu)建了遺傳圖譜；由于F2群體可以產(chǎn)生較多的分離位點，具有親本之間等位基因所有的遺傳信息，所以該群體常用于多種水產(chǎn)動物構(gòu)建高密度遺傳圖譜，如黃河鯉[12]、尼羅羅非魚(Oreochromisniloticus)[13]、日本花鱸(Lateolabraxjaponicus)[14]等。高國強等[15]以荷包紅鯉抗寒品系(♂)和云南大頭鯉(♀)為祖父母本培育了110個F2個體作為作圖群體構(gòu)建了鯉魚的遺傳連鎖圖譜；王宣朋[16]以飼料轉(zhuǎn)化率有明顯差異的鏡鯉(C.carpiovar.specularis)選育F2代作為作圖群體構(gòu)建了遺傳連鎖圖譜。另外，在構(gòu)建遺傳圖譜過程中，作圖群體的大小對遺傳圖譜的精度有著重大影響，作圖群體越大，圖譜分辨率和精度越高；反之，則越低。另外，作圖群體特點不一，研究者們可以根據(jù)研究需求選擇不同的群體來開展研究。在試驗過程中多使用幾個參考群體，可以定位更多的標記，這樣標記可以在至少一個作圖群體中提供信息[17]。

1.3 魚類遺傳圖譜研究進展

遺傳連鎖圖譜是基因組學和遺傳學研究的重要工具，也是開展選育工作的重要手段之一。雖然水產(chǎn)動物的相關(guān)研究相對于陸生動植物起步較晚，但發(fā)展迅速。目前，國內(nèi)外水產(chǎn)科技人員已在多種魚類中成功構(gòu)建了遺傳連鎖圖譜，如草魚(Ctenopharyngodonidella)[18]、鰱魚(Hypophthalmichthysmolitrix)[19]、羅非魚[20]、黃河鯉、褐石斑魚(Epinephelusbruneus)[22]、點帶石斑魚(E.coioides)[23]、虹鱒(Oncorhynchusmykiss)[24]、太平洋藍鰭金槍魚(Thunnusorientalis)[25]、褐牙鲆[26]、黃顙魚(Pelteobagrusfulvidraco)[27]、南方鲇(Silurusmeridionalis)[28]、大黃魚(Pesudosciaenacrocea)[29]、鯽魚(Carassiusauratus)[30]、大菱鲆(Scophthalmusmaximus)[31]、大口黑鱸(Micropterussalmoides)[32]、烏蘇擬鲿(Pseudobagrusussuriensis)[33]、斑點叉尾(Ictaluruspunctatus)[34]等。

1.3.1 褐牙鲆

2011年，宋文濤等[35]基于微衛(wèi)星標記構(gòu)建了褐牙鲆遺傳連鎖圖譜，這也是我國首次利用微衛(wèi)星標記構(gòu)建褐牙鲆遺傳連鎖圖譜，圖譜總長為1320.4 cM，由24個連鎖群組成； 2013年，劉奕[36]首次基于褐牙鲆雙單倍體群體并利用446個微衛(wèi)星標記、128個EST-SSR標記構(gòu)建了褐牙鲆遺傳連鎖圖譜，圖譜總長為1214.7 cM，標記之間的平均間隔為2.2 cM，圖譜覆蓋率為94%。2015年，Shao等[37]首次利用Lep-MAP構(gòu)建了基于RAD測序的褐牙鲆高分辨率遺傳圖譜，該遺傳圖譜全長3497.29 cM，標記的平均間隔為0.47 cM，共分布于24個連鎖群，其中有12 712個SNPs并對應7430個有效位點，這也是目前國內(nèi)所報道的關(guān)于褐牙鲆分辨率最高的遺傳圖譜。

1.3.2 虹鱒

虹鱒屬鮭形目，鮭科，太平洋鮭屬，是最早開展基因組研究的魚類之一。

2015年，Palti等[38]基于虹鱒F2和回交群體分別構(gòu)建了遺傳圖譜，在對F2群體構(gòu)建圖譜時共利用5612個SNP標記和267個微衛(wèi)星標記相結(jié)合進行了連鎖分析，最終有5851個標記定位到29個染色體上，圖譜總長為3588 cM，平均標記間隔為3.2 cM；Liu等[39]基于兩個半同胞家系構(gòu)建了遺傳圖譜，共有683個SNP標記用于構(gòu)建遺傳圖譜，圖譜總長為5483 cM，標記平均間隔為8.6 cM；共有438個SNP標記用于構(gòu)建雄性遺傳圖譜，圖譜總長為2964 cM,標記平均間隔為6.8 cM。2016年，Gonzalez-pena等[40]利用SNP芯片構(gòu)建了虹鱒全同胞家系遺傳圖譜，共有47 839個SNP標記分布于29個連鎖群，每個連鎖群平均有1650個SNP標記，雌性圖譜總長為4248 cM，雄性圖譜總長為2214 cM。

1.3.3 鯉魚

2000年，孫效文等[6]采用56個RAPD標記、26個鯉魚的SSLP標記、19個鯽魚的SSLP標記、70個斑馬魚的SSLP標記、91個鯉魚基因標記分析了黑龍江鯉(C.carpiohaematopterus)和柏氏鯉(C.pellegrini)雜交得到的46個F2個體的基因型并構(gòu)建了鯉魚的第一代遺傳圖譜，這也是國內(nèi)首次報道關(guān)于鯉魚的遺傳圖譜； 2016年，Peng等[21]基于鯉魚250 K高通量SNP基因分型構(gòu)建了超高密度、高分辨率遺傳圖譜，其中共篩選出28 194個SNP標記分別坐落于14 146個不同的位置上，遺傳圖譜總長度為10 595.94 cM，標記位置的平均間距為0.75 cM，標記的平均間距為0.38 cM，這張圖譜也是迄今為止鯉魚中密度最大的一張連鎖圖譜。2018年，Wang等[12]以2b-RAD技術(shù)基于鯉魚F2家系構(gòu)建高密度遺傳連鎖圖譜，將6230個SNPs和65個微衛(wèi)星標記定位到50個連鎖群中，覆蓋黃河鯉基因組的98.2%。

1.3.4 其他重要魚類

除了以上幾種魚類外，還有很多魚類基因組作圖研究工作發(fā)展迅速。

Tsai等[41]利用96 396個SNP標記構(gòu)建了大西洋鮭(Salmosalar)高密度遺傳連鎖圖譜，其中，雄性和雌性圖譜中平均每0.05 cM和0.07 cM就有一個SNP標記，這也是鮭魚中密度最高的遺傳圖譜；Uchino等[42]利用470個微衛(wèi)星標記對太平洋藍鰭金槍魚構(gòu)建了遺傳連鎖圖譜，該圖譜包含24個連鎖群，其中雄性圖譜為992.9 cM，雌性圖譜為1332.3 cM，該圖譜覆蓋了其基因組的86.5%；Nunes等[43]使用7192個SNP標記構(gòu)建了大蓋巨脂鯉(Piaractusbrachypomus)遺傳連鎖圖譜，這也是第一次對大蓋巨脂鯉進行遺傳圖譜的構(gòu)建，圖譜全長為2811 cM，包含27個連鎖群，平均標記間隔為0.39 cM，在與斑馬魚的基因組比較分析后發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)連鎖群與斑馬魚的染色體同源，此外，還對大量標記進行了注釋，并鑒定了一些潛在的性狀功能基因；Pang等[44]利用8460個SNP標記構(gòu)建了鯽魚的高密度遺傳連鎖圖譜，圖譜全長為4047 cM，標記平均間隔為0.478 cM，該圖譜覆蓋了鯽魚基因組的98.76%；Wang等[45]基于F1群體并利用2974個SNP標記構(gòu)建了烏鱧(Channaargue)高密度性別平均圖譜；2017年，Lin等[46]對雜交羅非魚F2群體構(gòu)建了遺傳連鎖圖譜，該圖譜有151個SSR標記和633個SNP標記，標記平均間隔為2.73 cM，圖譜全長2076.7 cM，共由22個連鎖群組成。

1.4 簡化基因組技術(shù)在魚類基因組學中的應用

隨著高通量測序技術(shù)及魚類基因組學的快速發(fā)展，限制性酶切位點相關(guān) DNA 測序(RAD-seq)[47]、特異性位點擴增片段測序(SLAF-seq)[48]和基于測序的基因分型(GBS)[49]等是近些年發(fā)展較快的簡化基因組測序技術(shù)，因其通量高、操作簡單、成本低且不受參考基因組的限制被廣泛用于水生生物分子標記的開發(fā)、高密度遺傳圖譜的構(gòu)建、QTL定位及群體遺傳學分析等領(lǐng)域。其中，2b-RAD[50]和dd-RAD[51]是在傳統(tǒng)RAD-seq技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，在一定程度上改善了傳統(tǒng)RAD-seq技術(shù)的缺陷，簡化了建庫流程，節(jié)約了成本，分型準確性也得到了提高(表1)。

表1 不同簡化基因組測序技術(shù)特點對比

目前，廣泛用于遺傳連鎖圖譜的軟件有HighMap[52]、Joinmap 4.0[53]及IciMapping[54]等。其中，HighMap通過采用多次排序和糾錯策略，提高了測序數(shù)據(jù)的使用效率及運算速度，減少了人工操作時間，而且能夠提供更準確的標記排序及高質(zhì)量圖譜；Joinmap 4.0憑借Windows系統(tǒng)可視化操作界面可分析大量的作圖群體，使用簡單，作圖速度快，可同時在多個LOD值下進行多個連鎖群的構(gòu)建，內(nèi)置標記數(shù)據(jù)處理等功能；IciMapping是一款集遺傳連鎖圖譜構(gòu)建與QTL定位于一體的軟件，該軟件運行速度快，可用于雙親衍生群體的QTL與環(huán)境的互作分析，經(jīng)過不斷更新，軟件的運行效率、穩(wěn)定性及遺傳連鎖圖譜的質(zhì)量得到較大地改善，但IciMapping與其他軟件相比適用的群體類型較少。在構(gòu)建遺傳連鎖圖譜的過程中，選擇合適的作圖軟件也尤為重要，以確保圖譜的準確性。

2 魚類QTL定位研究進展

QTL是控制數(shù)量性狀的基因在基因組中的位置，它以遺傳連鎖圖譜為基礎(chǔ)，檢測作圖群體中基因型和數(shù)量性狀的數(shù)值，通過連鎖分析確定QTL在遺傳連鎖圖譜上的相對位置[55]。由于魚類的生長速度、肉質(zhì)、抗病、飼料轉(zhuǎn)化率等重要經(jīng)濟性狀受許多基因、環(huán)境因素相互作用的影響，所以，這就需要通過QTL定位來準確估計每個基因位點對性狀的貢獻率，從而減少環(huán)境方差的影響，提高選育的精確度，加快選育進程。高質(zhì)量的遺傳連鎖圖為QTL的定位提供了框架，并促進了許多水產(chǎn)養(yǎng)殖品種的遺傳輔助選擇和育種。如褐牙鲆的淋巴囊腫病抗性性狀已成功定位并應用于標記輔助育種，羅非魚[56]、褐牙鲆[57]和半滑舌鰨(Cynoglossussemilaevis)[58]等通過QTL定位已將性別決定位點定位于遺傳圖譜中，這些遺傳連鎖圖譜已被廣泛用于重要性狀的QTL定位，并為這些性狀的定位克隆打下了基礎(chǔ)。

2.1 魚類QTL定位的主要性狀

目前，國內(nèi)外已對多種魚類的重要經(jīng)濟性狀進行了QTL定位，尤其是以羅非魚、褐牙鲆、鯉魚及其他重要養(yǎng)殖魚類為主，這些魚類的數(shù)量性狀已成功定位在圖譜中(表2)。

表2 重要經(jīng)濟魚類遺傳連鎖圖譜構(gòu)建及QTL定位情況

(續(xù)表2)

2.1.1 羅非魚

羅非魚作為開展QTL定位研究較多的物種之一，關(guān)于其研究的性狀主要集中在生長速度、抗病、耐鹽堿、性別決定和耐低溫等方面。最早報道關(guān)于羅非魚抗寒性狀相關(guān)的QTL已成功定位到23號連鎖群上[59]。與性別決定性狀相關(guān)的幾個QTL位點也成功定位在不同的連鎖群上。2015年，Palaiokostas等[56]利用dd-RAD測序法構(gòu)建了遺傳連鎖圖譜，在LG1區(qū)域內(nèi)定位兩個與性別決定相關(guān)的QTL位點,在LG20區(qū)域內(nèi)發(fā)現(xiàn)一個與性別決定相關(guān)的新位點； 2017年，Wessels等[61]基于dd-RAD測序法揭示了在LG23中，溫度變化是性反轉(zhuǎn)的決定因素；2018年，Gu等[62]首次采用QTL-seq和連鎖分析方法鑒定出兩個與耐鹽性狀相關(guān)的全基因組顯著水平的QTL，分別位于chrLG4 和chrLG18，其中，對chrLG18進行了精細定位，最終在chrLG18的23 Mb處發(fā)現(xiàn)一個主效QTL，可解釋表型變異高達79%，該主效QTL區(qū)域內(nèi)發(fā)現(xiàn)至少有10個基因隨高鹽脅迫有顯著反應；Lin等[46]對雜交羅非魚F2群體的脂肪酸ω-3進行了定位，與ω-3相關(guān)QTL位點分別定位在LG11、LG18、LG19和LG20上，可解釋表型變異為5%～7.5%，表明ω-3脂肪酸含量是由多個基因決定的，這是首次對羅非魚的總脂肪和ω-3進行QTL定位。

2.1.2 褐牙鲆

目前，對褐牙鲆QTL定位的研究主要集中在抗病和生長性狀方面，其他性狀方面研究較少。在生長方面，2015年，Cui等[63]采用有絲分裂雌核發(fā)育方法構(gòu)建160個雙單倍體個體，最終獲得42個主效QTL，在第6和第9染色體之間存在一個相互作用的QTL，可解釋表型變異達到25.19%，其中第9染色體上的QTL同時控制著7個生長性狀；2017年，李寧等[57]在偏分離條件下對褐牙鲆生長性狀進行了主成分定位，在4個圖譜中檢測到3個加性QTL，分別位于6號、9號和22號連鎖群上。在抗病方面，2014年，Wang等[64]定位了關(guān)于抗鰻弧菌病QTL位點，通過基因組掃描鑒定出4個多態(tài)性SSR標記，其中位于LG7中的兩個標記在感病和抗病群體之間有顯著差異；2016年，Wang等[65]對褐牙鲆遲鈍愛德華氏菌(Edwardsiellatarda)抗病性進行了QTL定位，利用兩種不同的分析模型發(fā)現(xiàn)6個與抗病性相關(guān)的QTL，其中有2個QTL是主效QTL，可解釋表型變異為16.0%～89.5%；Shao等[37]采用RAD-seq技術(shù)定位9個與抗鰻弧菌(Vibrioanguillarum)病相關(guān)的QTL并定位了4個與抗鰻弧菌病相關(guān)的基因；Fuji等[66]對淋巴囊腫病抗病位點進行了定位，發(fā)現(xiàn)主效QTL附近的微衛(wèi)星標記Poli-8TUF與抗病性QTL緊密連鎖，該標記的一個等位基因與LD抗病性呈顯著相關(guān)，后來利用含有該等位基因的雌性個體作為親本選育了一個新群體，養(yǎng)殖試驗結(jié)果表明，該抗病基因由母本完全遺傳給子代，所有的子代均對LD具有抗性，大大提高了子代的成活率，而另外兩個對照組試驗由于不具有該等位基因，子代的成活率僅為4.5%和6.1%。

2.1.3 鯉魚

目前關(guān)于鯉魚QTL定位的研究主要集中在生長和形態(tài)特征、飼料轉(zhuǎn)化率(FCR)、生理生化和性別決定等方面。關(guān)于鯉魚的遺傳圖譜構(gòu)建和QTL定位也取得了較快發(fā)展。2011年，肖同乾[67]利用415個微衛(wèi)星標記篩選與鱗被相關(guān)標記，最終獲得7個與鱗被極顯著相關(guān)的微衛(wèi)星標記并定位到LG3上；2013年，Laghari等[68]選用109個SSR標記、31個EST-SSR標記和167個SNP標記得到了影響體質(zhì)量和生長速率的7個QTL； 2016年，Peng等[21]選用28 194個SNPs標記檢測到22個與生長相關(guān)的QTL和7個與性別二態(tài)性相關(guān)的QTL；2018年，Chen等[69]對黃河鯉頭型性狀進行了QTL定位和全基因組關(guān)聯(lián)分析(GWAS)，最終定位到12個與頭型顯著相關(guān)的位點；Feng等[70]對F2群體的生長性狀進行了定位，得到了21個與生長相關(guān)的QTL，可解釋表型變異介于16.3%～38.6%。

在大多數(shù)水產(chǎn)養(yǎng)殖品種中，飼料約占總生產(chǎn)成本的70%。因此，飼料轉(zhuǎn)化率的大小對水產(chǎn)養(yǎng)殖品種和行業(yè)的發(fā)展都極其重要，由于飼料攝取量不平衡，每個個體的飼料攝入量難以在水產(chǎn)養(yǎng)殖種類中測量。2012年，Wang等[71]基于鏡鯉F2群體利用560個多態(tài)性標記檢測到15個與飼料轉(zhuǎn)化率相關(guān)的QTL區(qū)間，并分布在9個連鎖群上，其中可解釋表型變異最大的QTL為52.20%。

在生理生化方面，2012年，于彬彬等[72]對德國鏡鯉F1群體DNA進行基因組檢測，最終檢測到9個與酸性磷酸酶相關(guān)的QTL，最大的可解釋表型變異為13.8%；徐玉蘭[73]對鏡鯉F1代群體的肝臟、前腸和后腸3個不同組織中的超氧化物歧化酶活量進行了QTL定位，在3個不同組織中分別發(fā)現(xiàn)7個、5個和6個影響超氧化物歧化酶性狀的顯著性QTL區(qū)間。

2.1.4 其他重要養(yǎng)殖魚類

Boison等[74]分別對3個大西洋鮭種群的心肌病綜合征(CMS)抗病性進行了定位，鑒定了2個與心肌病綜合征抗性高度相關(guān)的QTL，分別位于第12和第17連鎖群上，可解釋表型變異為7.6%～31.7%，其中有4個影響病毒抗性的功能基因與鑒定到的QTL密切相關(guān)，通過試驗發(fā)現(xiàn)，大西洋鮭對心肌病綜合征的抗性是遺傳的，可以通過選擇育種群體以提高心肌病綜合征抗性，減少疾病的暴發(fā)。Pedersen等[75]在之前的研究基礎(chǔ)上，通過歐洲和北美大西洋鮭第一代和第二代回交群體證實了色素沉著和生長性狀是由基因組的多個區(qū)域決定。Wang等[76]首次利用日本花鱸對虹彩病毒(SGIV)抗病性進行了定位，最終定位了1個全基因組顯著水平的QTL和3個可能性QTL，可解釋表型編輯為7.5%～15.6%，表明虹彩病毒抗病性是由多個基因或因素控制的；另外還在21號染色上檢測到一個候選基因MECOM,發(fā)現(xiàn)MECOM對虹彩病毒感染的反應有差異表達，這也為后續(xù)了解虹彩病毒抗病性提供了重要信息。Sawayama等[77]對真鯛虹彩病毒(RSIVD)抗病性進行了定位，最終在一尾雄魚中檢測到一個與真鯛虹彩病毒抗病性相關(guān)的主效QTL，利用這尾雄魚繁殖了兩個家系(Fam-2014和Fam-2015)并進行了兩次養(yǎng)殖試驗，經(jīng)過兩次養(yǎng)殖試驗均發(fā)現(xiàn)一個QTL與真鯛虹彩病毒抗病性顯著相關(guān)，其中在Fam-2014家系中，該位點可解釋表型變異高達31.1%。Pang等[44]首次對鯽魚飼料轉(zhuǎn)化率進行了定位，其可解釋表型變異介于15.2%～20.9%，這也是世界上第一次對鯽魚飼料轉(zhuǎn)化率進行定位。最終從5個QTL區(qū)域中篩選出7個潛在的候選基因，并將其定位在鯽魚的LG25和LG49上,在這些基因中，有3個候選基因cse1l、mapk11和myh14與GTPase或ATP相關(guān)，分別參與了能量代謝。Sun等[78]利用鱖魚全同胞家系進行了生長性狀和性別決定的QTL定位，在LG23(標記r1_73194附近)上發(fā)現(xiàn)一個與性別決定顯著相關(guān)的QTL，可解釋表型變異為53.3%；在LG4上檢測到了11個與生長性狀顯著相關(guān)的QTL，可解釋表型變異為12.4%～17.2%。Zhang等[79]對布氏鯧鲹生長形狀進行了QTL定位，檢測23個與生長性狀相關(guān)顯著性位點，且這些位點均位于LG15上，可解釋表型變異為16.6%～21.3%。Liu等[7]對鳙魚用于生長的性狀進行了定位，發(fā)現(xiàn)一個位于LG9全基因組水平的位點，其中TP53BP2基因與鳙魚生長性狀顯著相關(guān)。

2.2 QTL作圖方法

一方面，隨著研究者對數(shù)量性狀定位研究的深入，雖然對很多魚類進行了QTL定位，但只有少數(shù)魚類數(shù)量性狀在不同的遺傳背景中得到了證實和精細定位。另一方面，由于受到QTL檢測技術(shù)的限制和大量低密度遺傳圖譜的出現(xiàn)，無法有效檢測出一些重要性狀的位點。目前在魚類QTL定位檢測中常用的方法分別有單標記回歸分析法、區(qū)間作圖法、復合區(qū)間作圖法[80]。單標記分析是檢測與單個標記相關(guān)的QTL的最簡單方法[81]。王宣朋[16]對與飼料轉(zhuǎn)化率性狀相關(guān)的標記進行了單標記回歸分析。單標記分析的主要優(yōu)點在于它不需要參照組或完整的連鎖圖譜，并且可以應用于在相同條件下培育的任何群體，當標記數(shù)量較少時，是一種非常有效的方法。然而，該方法的缺點主要是是其檢測QTL的能力低，僅允許與要鑒定的標記緊密相關(guān)的QTL，并不能識別是同一個還是多個QTL連鎖。區(qū)間作圖是基于回歸模型和最大似然分析原理分析QTL的，其需使用大量DNA標記并均勻覆蓋整個基因組，并分析每個連鎖群相鄰標記所處的位置及遺傳效應。尹森[82]利用MAPOTL 6.0對與鏡鯉肝組織中堿性磷酸酶相關(guān)的標記進行區(qū)間作圖分析。Lin等[13]采用區(qū)間作圖法對雄、雌羅非魚的體質(zhì)量進行了QTL分析。該方法與單標記分析法相比增加了QTL定位和檢測能力[83]。但是，該方法每次檢測只用到兩個標記并沒有充分利用其他標記所提供的信息，導致效率低下。在復合區(qū)間作圖中，區(qū)間作圖與線性回歸相結(jié)合,除了用于區(qū)間作圖的相鄰連鎖標記之外，還包括統(tǒng)計模型中的其他遺傳標記。與單標記回歸分析和區(qū)間作圖相比，復合區(qū)間作圖的主要優(yōu)勢是其在定位QTL方面具有更高的精度和檢測能力[84]。但該方法也有一定的缺陷，并不能分析與環(huán)境互相作用等復雜的遺傳學問題，還需要在大量分子標記中篩選一些有效的標記。在水產(chǎn)養(yǎng)殖物種中，因為復合區(qū)間作圖具有更好的定位和檢測能力，經(jīng)常被用于重要性狀的QTL定位。目前，研究者正在開發(fā)更多新的QTL定位方法以提高QTL定位的準確性。

3 展 望

隨著生物技術(shù)和分子標記技術(shù)的不斷發(fā)展，魚類遺傳圖譜的構(gòu)建也迅速發(fā)展，許多魚類都建立了遺傳連鎖圖譜，甚至對一些魚類建立了超高密度和分辨率的遺傳圖譜，并對一些重要經(jīng)濟性狀進行了QTL定位，這對比較基因組學和分子標記輔助育種的研究提供了較好理論基礎(chǔ)。但是，魚類很多重要經(jīng)濟性狀都是通過多基因控制的，它們遺傳背景及發(fā)生過程都比較復雜，導致分子育種過程較為緩慢。主要原因在于：(1)不是所有的群體都適合構(gòu)建遺傳圖譜，一些作圖群體也會受到分子標記的限制，使用的標記較少，導致遺傳圖譜質(zhì)量不高且覆蓋率低；(2)遺傳圖譜的構(gòu)建和QTL定位的分析軟件發(fā)展得還不夠完善；(3)對一些魚類重要經(jīng)濟性狀的定位研究還不夠深入，無法實現(xiàn)QTL的精準定位[85]。針對以上問題，建議在未來研究過程中增加樣本量，開發(fā)更多的分子標記，選擇合適的作圖群體并結(jié)合相應的分子標記以構(gòu)建高密度連鎖圖譜，加強魚類重要經(jīng)濟性狀的鑒定能力。近些年，以RAD-seq技術(shù)為代表的簡化基因組技術(shù)發(fā)展迅猛，由于RAD-seq能開發(fā)出更多的分子標記且密度更高，所以，該技術(shù)應用更為廣泛。另外，RAD-seq技術(shù)在簡化基因組構(gòu)建過程中能夠克服參考基因組質(zhì)量不高的問題[86]。目前，該技術(shù)已廣泛應用于遺傳圖譜的構(gòu)建、群體遺傳學研究和性狀關(guān)聯(lián)研究等并取得了較大的突破。隨著簡化基因組技術(shù)應用愈發(fā)廣泛及對基因組學研究的不斷深入，人們可以在此基礎(chǔ)上對魚類構(gòu)建更多超高密度、高覆蓋率的遺傳圖譜，定位更多與重要經(jīng)濟性狀相關(guān)的QTL，加快水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展。