Инклюзивное составное отображение интервалов - Inclusive composite interval mapping

В статистическая генетика, инклюзивное составное отображение интервалов (ICIM) был предложен как подход к Картирование QTL (локуса количественных признаков) для популяций, полученных от двух родительских скрещиваний. Картирование QTL основано на карте генетического сцепления и фенотипических данных и попытках локализовать отдельные генетические факторы на хромосомах и оценить их генетические эффекты.

Аддитивное и доминирующее сопоставление QTL

В ICIM используются два генетических допущения: (1) генотипическая ценность индивида - это сумма эффектов всех генов, влияющих на интересующий признак; и (2) связанный QTL разделен по меньшей мере одним пустым интервалом маркера. При этих двух предположениях они доказали, что аддитивный эффект QTL, расположенного в интервале маркера, может быть полностью поглощен коэффициентами регрессии двух фланкирующих маркеров, в то время как эффект доминирования QTL вызывает эффекты доминирования маркера, а также аддитивный эффект за счет аддитивности и доминирования. за счет доминирующего взаимодействия между двумя фланговыми маркерами. Путем включения двух переменных умножения между фланкирующими маркерами аддитивные эффекты и эффекты доминирования одного QTL могут быть полностью поглощены. Как следствие, инклюзивная линейная модель регрессии фенотипа по всем генетическим маркерам (и умножению маркеров) может использоваться для соответствия положениям и аддитивным (и доминантным) эффектам всех QTL в геноме.^[1][2][3] В ICIM была принята двухэтапная стратегия для аддитивного и доминирующего картирования QTL. На первом этапе пошаговая регрессия был применен для определения наиболее значимых маркерных переменных в линейной модели. На втором этапе было проведено одномерное сканирование или интервальное картирование для обнаружения QTL и оценки его аддитивных эффектов и эффектов доминирования на основе фенотипических значений, скорректированных регрессионной моделью на первом этапе.

Генетические и статистические свойства в аддитивном картировании QTL

С помощью компьютерного моделирования они также изучили асимптотические свойства ICIM в аддитивном отображении QTL. Оценка уровня детализации статистики теста линейно увеличивается с увеличением размера популяции. Чем больше эффект QTL, тем больше увеличивается соответствующий показатель LOD. Когда размер популяции превышает 200, оценка положения ICIM для QTL, объясняющая более 5% фенотипической дисперсии, является беспристрастной. Для меньшего размера популяции существует тенденция, что QTL идентифицируется по направлению к центру хромосомы. Когда размер популяции превышает 200, оценка эффекта ICIM для QTL, объясняющего более 5% фенотипической дисперсии, является беспристрастной. Для меньшего размера выборки эффект QTL всегда переоценивался.

Картирование дигенного эпистаза

При тех же предположениях в аддитивном и доминантном картировании QTL ICIM аддитивный эпистатический эффект между двумя взаимодействующими QTL может быть полностью поглощен четырьмя переменными взаимодействия маркеров между двумя парами фланкирующих маркеров [5]. То есть коэффициенты четырех маркерных взаимодействий двух пар фланкирующих маркеров содержат генетическую информацию аддитивного эпистаза между двумя интервалами маркеров.^[4] Как следствие, линейная модель регрессии фенотипа как по маркерам, так и по умножению маркеров может соответствовать положениям и эффектам всех QTL и их дигенных взаимодействий. Подобно аддитивному картированию QTL ICIM, двухэтапная стратегия также была принята в аддитивном картировании аддитивным эпистазом. На первом этапе применялась пошаговая регрессия для определения наиболее значимых маркеров и взаимодействий маркеров. На втором этапе было проведено двумерное сканирование для обнаружения аддитивного за аддитивным QTL и оценки генетических эффектов на основе фенотипических значений, скорректированных с помощью регрессионной модели на первом этапе.

Приложения в реальных картографических популяциях

Возьмем удвоенную гаплоидную популяцию ячменя. ^[5] например, девять аддитивных QTL, влияющих на массу ядра, были идентифицированы и распределены по пяти из семи хромосом, что объясняет 81% фенотипической дисперсии. В этой популяции аддитивные эффекты объяснили большую часть фенотипической дисперсии, приближаясь к предполагаемой наследуемости в широком смысле, что указывает на то, что большая часть генетической дисперсии была вызвана аддитивным QTL.

Кроме того, ICIM успешно использовался для диких и культурных соевых бобов для картирования QTL консервативной солеустойчивости,^[6] при картировании риса угол культивирования QTL,^[7] и длина зерна QTL,^[8] в пшеничных картах компонентов цвета муки и лапши и содержании желтого пигмента,^[9] устойчивость взрослых растений к полосовой ржавчине QTL,^[10] и т.д. Некоторые из этих обнаруженных QTL были точно отображены.

Совместное картирование QTL в нескольких семьях или популяциях

Популяции с двумя родителями в основном используются при картировании сцепления QTL. QTL, не разделяющий двух родителей, не может быть обнаружен. Чтобы найти большинство, если не все, гены, контролирующие интересующий признак, необходимо использовать несколько родителей. В последние годы для этой цели были предложены сложные кросс-популяции. Эти скрещивания позволяют лучше понять генетическую основу количественных признаков в более подходящих генетических фонах. Они расширили ICIM для отображения кукурузы Отображение вложенных ассоциаций (ДН).^[11][12] дизайн, недавно предложенный Баклер лаборатория в Корнельском университете. Эффективность обнаружения QTL ICIM в этом дизайне была исследована с помощью обширного моделирования. В фактической популяции NAM кукурузы ICIM обнаружила в общей сложности 52 дополнительных QTL, влияющих на время цветения шелка кукурузы. Эти QTL объяснили 79% фенотипической дисперсии в этой популяции.

Программное обеспечение для отображения QTL

Есть программа, реализующая аддитивное и эпистазовое картирование ICIM. Его функция: (1) реализация методов картирования, включая анализ отдельных маркеров, интервальное картирование, ICIM для аддитивного и доминирующего, ICIM для дигенного эпистаза, селективное фенотипирование и т.д .; (2) анализ сцепления QTL более чем двадцати картирующих популяций, полученных в результате двух родительского скрещивания, включая обратное скрещивание, двойные гаплоиды, рекомбинантные инбредные линии и т.д .; (3) Анализ мощности для смоделированных популяций в соответствии с определенными пользователем генетическими моделями; и (4) картирование QTL для линий замещения неидеализированных сегментов хромосомы.^[13]

использованная литература

1. Ли, Х., Дж. Е и Дж. Ван (2007). «Модифицированный алгоритм для улучшения составного интервального отображения». Генетика. 175 (1): 361–374. Дои:10.1534 / генетика.106.066811. ЧВК  1775001. PMID  17110476.
2. Ван Дж. (2009). «Инклюзивное составное интервальное картирование генов количественных признаков». Acta Agron. Грех. 35: 3239–245.
3. Чжан, Л., Х. Ли, З. Ли и Дж. Ван (2008). «Взаимодействия между маркерами могут быть вызваны эффектом доминирования локусов количественных признаков». Генетика. 180 (2): 1177–1190. Дои:10.1534 / генетика.108.092122. ЧВК  2567366. PMID  18780741.
4. Ли, Х., З. Ли и Дж. Ван (2008). «Инклюзивное составное интервальное картирование (ICIM) для дигенного эпистаза количественных признаков в популяции с двумя родителями». Теор. Appl. Genet. 116 (2): 243–260. Дои:10.1007 / s00122-007-0663-5. PMID  17985112.
5. Тинкер, Н. А., Д. Мазер, Б. Г. Росснагель, К. Дж. Каша, А. Кляйнхофс, П. М. Хейс, Д. Фальк, Т. Фергюсон, Л. П. Шугар, Р. Г. Легге, Р. Б. Ирвин, Т. М. Чу, К. Г. Бриггс, С. Е. Ульрих, Дж. Д. Франковяк, Т. К. Блейк , Р. Дж. Граф, С. М. Дофинг, М. А. Сагай Маруф, Дж. Дж. Скоулз, Д. Хоффман, Л. С. Далин, А. Килиан, Ф. Чен, Р. М. Бияшев, Д. А. Кудрна и Б. Дж. Стеффенсон (1996). «Области генома, влияющие на агрономические показатели двухрядного ячменя» (PDF). Растениеводство. 36 (4): 1053–1062. Дои:10.2135 / сельскохозяйственных культурci1996.0011183X003600040040x. Архивировано из оригинал (PDF) на 2011-07-03. Получено 2010-04-07.
6. Hamwieh, A .; Д. Сюй (2008). «Консервированный локус количественного признака солеустойчивости (QTL) у дикой и культурной сои». Селекционная наука. 58 (4): 355–359. Дои:10.1270 / jsbbs.58.355.
7. Чен П., Л. Цзян, Ч. Ю, В. Чжан, Дж. Ван и Дж. Ван (2008). «Идентификация и картирование QTL угла куска на хромосоме 9 риса». Растениеводство. 48 (5): 1799–1806. Дои:10.2135 / cropci2007.12.0702. Архивировано из оригинал на 2009-02-08. Получено 2010-04-26.
8. Ван, X., J. Wan, L. Jiang, J. Wang, H. Zhai, J. Weng, H. Wang, C. Lei, J. Wang, X. Zhang, Z. Cheng, X. Guo (2006 ). «Анализ QTL для длины зерна риса и точное картирование идентифицированного QTL со стабильными и основными эффектами». Теоретическая и прикладная генетика. 112 (7): 1258–1270. Дои:10.1007 / s00122-006-0227-0.
9. Чжан, Ю., Ю. Ву, Ю. Сяо, З. Хэ, Ю. Чжан, Дж. Янь, Ю. Чжан, X. Ся и К. Ма (2009). «Картирование QTL для компонентов цвета муки и лапши и содержания желтого пигмента в мягкой пшенице». Euphytica. 165 (3): 435–444. Дои:10.1007 / s10681-008-9744-z.
10. Лу, Ю., К. Лан, С. Лян, Х. Чжоу, Д. Лю, Г. Чжоу, К. Лу, Дж. Цзин, М. Ван, Х. Ся и З. Хе (2009). «Картирование QTL для устойчивости взрослых растений к полосатой ржавчине у итальянских сортов мягкой пшеницы Libellula и Strampelli». Теоретическая и прикладная генетика. 119 (8): 1349–1359. Дои:10.1007 / s00122-009-1139-6. PMID  19756474.
11. Майкл Д. Макмаллен; Стивен Кресович; Эктор Санчес Вильеда; Питер Брэдбери; Хуэйхуэй Ли; Ци Сунь; Шерри Флинт-Гарсия; Джеффри Торнсберри; Шарлотта Ачарья; Кристофер Боттомс; Патрик Браун; Крис Браун; Маген Эллер; Кейт Гилл; Карлос Харджес; Даллас Кроон; Ник Лепак; Шэрон Э. Митчелл; Брук Петерсон; Гаэль Прессуар; Сьюзан Ромеро; Марко Оропеса Росас; Стелла Сальво; Хизер Йетс; Марк Хэнсон; Элизабет Джонс; Стивен Смит; Джеффри С. Глаубиц; Майор Гудман; Дорин Уэр; Джеймс Б. Холланд; Эдвард С. Баклер (2009). "Генетические свойства картирующей популяции гнездовой ассоциации кукурузы". Наука. 325 (737): 737–740. Дои:10.1126 / science.1174320. PMID  19661427.
12. Эдвард С. Баклер; Джеймс Б. Холланд; Питер Дж. Брэдбери; Шарлотта Б. Ачарья; Патрик Дж. Браун; Крис Браун; Эльхан Эрсоз; Шерри Флинт-Гарсия; Артуро Гарсия; Джеффри С. Глаубиц; Майор М. Гудман; Карлос Харджес; Кейт Гилл; Даллас Э. Кроон; Сара Ларссон; Николай К. Лепак; Хуэйхуэй Ли; Шэрон Э. Митчелл; Гаэль Прессуар; Джейсон А. Пайффер; Марко Оропеса Росас; Торберт Р. Рошфорд; М. Синта Ромай; Сьюзан Ромеро; Стелла Сальво; Эктор Санчес Вильеда; Х. София да Силва; Ци Сунь; Фэн Тянь; Нарасимхам Упадьяюла; Дорин Уэр; Хизер Йетс; Цзяньмин Юй; Чживу Чжан; Стивен Кресович; Майкл Д. Макмаллен (2009). «Генетическая архитектура времени цветения кукурузы». Наука. 325 (5941): 714–718. Дои:10.1126 / science.1174276. PMID  19661422.
13. Ван Дж; X. Ван; Дж. Кросса; Дж. Крауч; J. Weng; Х. Чжай; Дж. Ван (2006). «QTL-картирование длины зерна риса (Oryza sativa L.) с использованием линий замещения сегментов хромосомы». Genet. Res. 88 (2): 93–104. Дои:10.1017 / S0016672306008408. PMID  17125584.