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基于连锁图的QTL综合分析方法研究

作 者: 匡峰磊
导 师: 章元明
学 校: 南京农业大学
专 业: 作物遗传育种
关键词: 粗糙集 重组率 QTL 比较基因组 一类分类 Meta分析
分类号: S562
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 9次
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内容摘要


数量性状基因座(quantitative trait loci:QTL)定位可以将数量性状与它相应的QTL或基因联系起来。利用在QTL定位结果基础上的分子标记辅助育种,可以加速新品种育成,改进作物品质。另一方面,比较基因组学可以将已知基因组的作图信息定位未知基因组中的基因,从而揭示基因潜在的功能,阐明物种进化关系,解释基因组的内在结构。目前,已提出了多种QTL定位方法。可用于检测基因的加性效应、显性效应和上位性效应。但是,在不同实验中,由于利用QTL的检测方法不同以及实验条件不同,同一性状可能得到不同的QTL信息。为了提高QTL定位的准确性和有效性,这里有必要对这些QTL信息进行综合分析和优化。目前QTL的综合分析主要有Meta分析方法。由于Meta分析方法判定QTL是否成簇仅依据它们是否共享一个相同的标记,因而初始QTL的位置和置信区间会对最终的分析结果产生偏移。其次Meta分析方法没有生物学背景支持,且最近研究表明Meta分析的基础(AIC准则)在模型选择上存在功效较低的问题。所以现在还没有一种较为理想的对植物QTL进行综合分析的方法。为了能更好的对QTL进行综合分析,需要在不同的QTL定位方法和试验方法中找到共同点。在所有QTL定位研究中,标记都是用作连接表型和数量性状基因的桥梁。这说明标记之间的同源关系可以作为综合QTL的生物学依据。但由于现有的同源识别方法是以物理图谱为基础,并且其有效性检验是依据统计经验性得到的。这些因素不仅限制了连锁图谱间的比较,而且得到的有效同源片段是人工的而非生物自发的。为此,本文根据减数分裂时期的重组现象提出一种QTL综合分析方法。该方法依据重组率来识别同源片段,并用来聚合同为一簇的QTL。然而得到的同源信息结构复杂,存在大量的不平衡数据和异质数据。这些问题会限制传统分类方法在同源片段识别上的应用。因此这里提出一种新的启发式一类分类方法来分析这些同源信息。最后本文以异源多倍体棉花为例,结合了一类分类方法以及同源片段识别方法对QTL进行综合分析。研究内容和结果为:1)新一类分类方法以贝叶斯粗糙集理论为基础,使用最小模型假设,在数据质量低时可以返回无效警告。新方法既具有较好的粗糙集特性,又可满足一类分类的需求,可以用来处理不平衡和杂质数据。随后使用该方法分析了4套模拟数据和2套实际数据。结果表明,相对于决策树和基于支配粗糙集方法,该方法识别出的属性意义增加。此外,该方法可以用最优抽样百分比、数据辨识率、识别属性的分类精度来度量数据的质量,即该数据是否可以分类。2)建立在图理论和模式识别思想基础上的新同源片段识别方法是以减数分裂时期染色体发生的重组现象为生物学依据。这些特性表明该方法具有较好的生物学背景,同时算法和结果清晰明了。新方法与其它比较基因组方法相比,如同线性和最大基因簇方法,关注于基因组空间保守性,显示出对突变、染色体结构变异的敏感性。此外,该方法的工具集:约简图、层矩阵和共线块可以进一步应用于研究染色体减数分裂时期的交换行为、染色体之间的进化关系。3)利用棉花研究的3个独立试验的6个连锁群数据资料,进行了QTL综合分析和A与D染色体亚组的保守性估计。结果表明:层矩阵可以用于发现染色体进化关系;共线块不仅为QTL成簇提供生物学依据而且进一步解释了成簇QTL之间的同源关系。在综合分析中,新的一类分类方法通过层矩阵还原了生物过程的复杂性,并直接在复杂性中找到了潜在的规则。这些规则可以进一步服务于图位克隆和分子标记辅助育种。

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