论文部分内容阅读
林木具有世代周期长,遗传结构复杂,不同的标记分离类型以及未知连锁相等特点,近三十年来,林木QTL定位统计分析虽然有所发展,但是还存在着不少问题,特别是对多元性状数据还没有软件可以直接使用。本文针对林木多元性状数据,编写了相关的软件,并在杨树的一个杂交群体中对树高进行了QTL定位研究。首先考虑了标记各种可能的分离类型以及其连锁相信息,建立了林木多变量QTL区间作图统计分析模型,用R语言编写了相应的计算软件包mvqtlmap,其网址为http://www.bioseqdata.com/mvqtlmap/mvqtlmap.htm。其次,建立了林木多变量QTL复合区间统计分析模型,开发了相应的C++软件mvqtlcim,该软件的网址为https://github.com/tongchf/mvqtlcim,mvqtlcim允许许多参数选择并使用并行计算来进行Permutaion以获得QTL显著性统计量的临界值。通过大量的蒙特卡洛模拟以及在杨树实际数据的计算分析,验证了QTL作图的精确性与效力。利用美洲黑杨和小叶杨杂交F1代群体,对2014年5月29日至9月24日期间测量的6个时间点的树高数据进行了QTL多变量区间作图分析。结果有4个QTL定位在母本美洲黑杨的遗传连锁图谱上,6个QTL分布在父本小叶杨的遗传连锁图谱上,这些QTL分布在第1、5、7、9、11和19号染色体上,每个QTL可解释表型变异的0.8%至6.7%。同时利用新建立的多变量QTL复合区间作图分析方法对同样的杨树F1代群体的6个时间点树高数据进行了QTL定位。结果有10个QTL定位在母本美洲黑杨的遗传连锁图谱上,这些QTL位于第1、2、5、9和14号染色体上;有2个QTL分布在父本小叶杨的遗传连锁图谱上,分别位于第7和9号染色体上。这些可解释表型变异的1.1%至27.4%。利用毛果杨的基因注释数据库,在每个QTL的物理区间里搜寻了候选的编码基因。每个候选基因序列通过blast比对,然后用Blast2Go软件在基因本体论（GO）上注释,结果发现覆盖一个QTL的基因组区域平均长度为801kb,并且包含7-247个基因,其中79%具有19.7个blast比对结果以及平均5.0个GO注释结果。研究还发现Q1D14区间的两个候选基因和QD5的一个基因与芽的形成或发育有关,胚胎或根发育的候选基因可以在侧翼区域Q1D14、QD5、QD9、QS7和QS9中找到,与光合作用相关的候选基因位于区域Q1D2、Q2D2、Q1D14、QD5和QS9中。在母本美洲黑杨和父本小叶杨连锁图谱的两个SNP数据集中,使用LASSO方法进行QTL分析,结果共识别出12个SNPs与树高性状有关,其中的一半来自于每个SNP数据集,有3个QTL同时被CIM和LASSO方法检测到。研究结果表明不同的统计分析方法得到的结果有一些差别,因此对一些QTL研究结果需要进一步研究证实。本研究编写的QTL定位软件为在林木上使用多元性状数据进行QTL定位提供了统计方法及计算工具,展示了它们在杨树QTL作图中的具体应用。该工具将有助于林木QTL定位的研究,从而加速林木分子育种计划。