本發(fā)明屬于分子生物學(xué)及遺傳育種，特別涉及針對(duì)多個(gè)雙親衍生后代群體的聯(lián)合完備區(qū)間作圖方法。

背景技術(shù)：

1、尋找數(shù)量性狀座位(quantitative?trait?locus,qtl)在染色體上的位置并估計(jì)其遺傳效應(yīng)的過(guò)程，稱(chēng)為qtl作圖，已成為復(fù)雜性狀遺傳機(jī)理研究的主要方法，常見(jiàn)的有加顯性qtl作圖和上位性qtl作圖等。根據(jù)qtl定位結(jié)果可以進(jìn)行基因精細(xì)定位，或?qū)⒁讯ㄎ坏幕蜃鳛闃?biāo)記對(duì)性狀進(jìn)行輔助選擇(王建康2017)。常用的qtl作圖方法有單標(biāo)記作圖法(sma；sax?1923)、區(qū)間作圖法(im；lander?and?botstein?1989)、復(fù)合區(qū)間作圖法(cim；zeng?1994)、多區(qū)間作圖法(mim；kao?et?al.1999)、完備區(qū)間作圖法(icim；li?etal.2007；zhang?et?al.2008)、全基因組復(fù)合區(qū)間作圖法(gcim；wen?et?al.2019)等。常用的qtl定位工具有r/qtl(broman?et?al.2003)、qtl?cartographer(wang?et?al.2005)、mapqtl(van?ooijen?2009)、qtl?icimapping(meng?et?al.2015)等。qtl檢測(cè)功效與作圖群體大小、性狀遺傳力、qtl效應(yīng)、標(biāo)記密度、qtl之間是否存在連鎖或互作關(guān)系等有關(guān)(王建康等2020)。

2、遺傳研究中，為了實(shí)現(xiàn)特定的研究目標(biāo)，往往需要構(gòu)建多個(gè)遺傳群體。把這些群體聯(lián)合起來(lái)分析，通常是有必要的。比如數(shù)量遺傳學(xué)中的六世代聯(lián)合分析法可利用6個(gè)基本世代(p1、p2、f1、f2、bc1、bc2)的表型數(shù)據(jù)，建立加顯性模型進(jìn)行聯(lián)合分析，計(jì)算各世代遺傳方差、遺傳力，估計(jì)有效因子個(gè)數(shù)，并初步分析遺傳效應(yīng)，但無(wú)法展開(kāi)更進(jìn)一步的遺傳分析(王建康2017)。純系群體可以準(zhǔn)確估計(jì)加性效應(yīng)，f2或其他暫時(shí)群體可用于顯性效應(yīng)估計(jì)及雜種優(yōu)勢(shì)研究。綜合利用兩類(lèi)群體有利于得到加顯性效應(yīng)的準(zhǔn)確估計(jì)。多群體聯(lián)合分析對(duì)雜種優(yōu)勢(shì)研究、遺傳效應(yīng)的準(zhǔn)確估計(jì)、挖掘重要基因座位上的更多優(yōu)異等位變異等方面均具有重要意義。

3、但是目前的多群體聯(lián)合分析通常都是先在單個(gè)群體中分別進(jìn)行遺傳分析，再對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行比較和整合，或合并為一個(gè)大群體進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。不同類(lèi)型群體的遺傳結(jié)構(gòu)不同，構(gòu)建出的連鎖圖譜在連鎖群數(shù)、標(biāo)記數(shù)、標(biāo)記位置順序、平均圖距等方面有可能存在較大差異(梁永書(shū)等2007)。對(duì)不同群體進(jìn)行比較分析的時(shí)候，常常需要構(gòu)建一套整合圖譜，綜合多個(gè)群體的遺傳信息，提高標(biāo)記密度(galeano?et?al.2011)。而不同遺傳群體qtl定位結(jié)果的整合常常通過(guò)qtl元分析來(lái)實(shí)現(xiàn)。元分析綜合利用多個(gè)遺傳群體在染色體特定區(qū)段定位到的qtl信息，確定qtl位置(arcade?et?al.2004)。但整合圖譜構(gòu)建時(shí)無(wú)法充分利用單個(gè)群體中兩兩標(biāo)記間重組率信息，元分析無(wú)法估計(jì)一致性qtl的效應(yīng)，也無(wú)法反映出群體大小、性狀遺傳力、單個(gè)群體中未達(dá)到臨界值的微效qtl等遺傳信息。

4、因此，本領(lǐng)域亟需直接利用各群體原始基因型和表型信息開(kāi)展聯(lián)合基因定位的方法，充分挖掘各群體遺傳信息，提高qtl作圖結(jié)果準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供針對(duì)雙親衍生后代群體的多群體聯(lián)合完備區(qū)間作圖方法，實(shí)現(xiàn)多個(gè)作圖群體有背景控制的聯(lián)合qtl(quantitative?trait?locus)定位，提高遺傳分析的準(zhǔn)確性。

2、本發(fā)明請(qǐng)求保護(hù)的技術(shù)方案如下：

3、針對(duì)多個(gè)雙親衍生后代群體的聯(lián)合完備區(qū)間作圖方法，包括如下步驟：

4、s1：獲得多個(gè)雙親衍生后代群體的基因型數(shù)據(jù)；所述多個(gè)雙親衍生后代群體的基因型數(shù)據(jù)具有一定數(shù)量的共同分子標(biāo)記；

5、s2：利用所述多個(gè)雙親衍生后代群體的基因型數(shù)據(jù)構(gòu)建整合連鎖圖譜，搜集并整理各群體的表型數(shù)據(jù)；

6、s3：對(duì)各群體分別構(gòu)建標(biāo)記基因型的正交指示變量，建立表型與標(biāo)記基因型間的線(xiàn)性關(guān)系模型；

7、s4：基于步驟s3建立的單個(gè)群體的表型與標(biāo)記基因型間的線(xiàn)性關(guān)系模型，在各群體中分別利用逐步回歸選擇顯著標(biāo)記，并用顯著標(biāo)記對(duì)表型值進(jìn)行校正，基于完備區(qū)間作圖法進(jìn)行多群體聯(lián)合的有背景控制的區(qū)間作圖；

8、s5：建立假設(shè)檢驗(yàn)，通過(guò)區(qū)間掃描計(jì)算聯(lián)合檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，定位qtl，并估計(jì)其位置和遺傳效應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)多群體聯(lián)合qtl定位的完備區(qū)間作圖。

9、所述多個(gè)雙親衍生后代群體可以是兩個(gè)或兩個(gè)以上的雙親衍生后代群體。

10、所述雙親衍生后代群體的群體類(lèi)型可以一致或不一致，親本可以相同或不同。

11、所述雙親衍生后代群體包括雜交f2或f2:3衍生群體、回交(back?crossing,bc)群體、重組自交系(recombined?inbred?lines,ril)群體以及雙單倍體(doubledhaploid,dh)群體等。

12、所述一定數(shù)量的共同分子標(biāo)記可以是10個(gè)或10個(gè)以上的共同分子標(biāo)記，共同分子標(biāo)記數(shù)量的增加有利于整合連鎖圖譜的構(gòu)建。

13、步驟s1中，可利用同一測(cè)序平臺(tái)對(duì)各群體分別測(cè)序，從而獲得群體間的共同分子標(biāo)記。

14、步驟s2中，可利用包含整合圖譜構(gòu)建功能的遺傳分析軟件獲得所述整合連鎖圖譜。所述遺傳分析軟件可以是qtl?icimapping，joinmap，biomercator等。

15、整合連鎖圖譜是通過(guò)整合來(lái)自不同遺傳群體的遺傳信息構(gòu)建得到的遺傳連鎖圖譜。

16、步驟s3中，構(gòu)建標(biāo)記基因型的正交指示變量是指定義加性效應(yīng)指示變量和顯性效應(yīng)指示變量。

17、正交指示變量(orthogonal?indicator?variables)是一種在統(tǒng)計(jì)分析中用來(lái)處理分類(lèi)變量(也稱(chēng)為名義變量或離散變量)的方法。這種方法的目的是將分類(lèi)變量轉(zhuǎn)換為一種形式，使得這些變量在模型中是相互獨(dú)立或正交的，從而避免多重共線(xiàn)性問(wèn)題。

18、上述方法的步驟s3中，若第h個(gè)群體中每個(gè)座位包含2種基因型，則所述線(xiàn)性關(guān)系模型為：

19、

20、若第h個(gè)群體中每個(gè)座位包含3種基因型，則所述線(xiàn)性關(guān)系模型為：

21、

22、其中：i表示單個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體；h表示多個(gè)雙親衍生后代群體中第h個(gè)群體；j表示整合連鎖圖譜中第j個(gè)標(biāo)記；m為標(biāo)記區(qū)間的個(gè)數(shù)；

23、yih是第h個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體的表型值；

24、b0h是第h個(gè)群體的表型與標(biāo)記基因型間的線(xiàn)性關(guān)系模型的均值；

25、xijh是第h個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體第j個(gè)標(biāo)記的加性效應(yīng)指示變量，當(dāng)基因型為親本1基因型、雜合基因型和親本2基因型時(shí)分別取值1，0和-1；

26、xi(j+1)h是第h個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體第j+1個(gè)標(biāo)記的加性效應(yīng)指示變量，當(dāng)基因型為親本1基因型、雜合基因型和親本2基因型時(shí)分別取值1，0和-1；

27、zijh是第h個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體第j個(gè)標(biāo)記的顯性效應(yīng)指示變量，當(dāng)基因型為親本1基因型、雜合基因型和親本2基因型時(shí)分別取值0，1和0；

28、zi(j+1)h是第h個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體第j+1個(gè)標(biāo)記的顯性效應(yīng)指示變量，當(dāng)基因型為親本1基因型、雜合基因型和親本2基因型時(shí)分別取值0，1和0；

29、bjh、cjh、bjh,(j+1)h、cjh,(j+1)h是第h個(gè)群體表型對(duì)第j個(gè)標(biāo)記的偏回歸系數(shù)，分別對(duì)應(yīng)于加性效應(yīng)、顯性效應(yīng)、加加互作效應(yīng)和顯顯互作效應(yīng)；

30、εih是第h個(gè)群體的隨機(jī)誤差效應(yīng)，服從正態(tài)分布。

31、步驟s4中，可使用計(jì)算機(jī)編程或借助r語(yǔ)言、sas軟件等，基于步驟s3建立的單個(gè)群體的表型與標(biāo)記基因型間的線(xiàn)性關(guān)系模型，以加性效應(yīng)指示變量x和顯性效應(yīng)指示變量z為自變量、表型值y為因變量進(jìn)行逐步回歸，從而選擇顯著標(biāo)記。

32、逐步回歸是一種線(xiàn)性回歸模型自變量選擇方法，其基本思想是將變量一個(gè)一個(gè)引入，引入的條件是其偏回歸平方和經(jīng)驗(yàn)是顯著的。同時(shí)，每引入一個(gè)新變量后，對(duì)已入選回歸模型的老變量逐個(gè)進(jìn)行檢驗(yàn)，將經(jīng)檢驗(yàn)認(rèn)為不顯著的變量刪除，以保證所得自變量子集中每一個(gè)自變量都是顯著的。此過(guò)程經(jīng)過(guò)若干步直到不能再引入新變量為止。這時(shí)回歸模型中所有自變量對(duì)因變量都是顯著的。

33、上述方法的步驟s4中，若第h個(gè)群體中每個(gè)座位包含2種基因型，則對(duì)表型值進(jìn)行校正的公式如下：

34、

35、若第h個(gè)群體中每個(gè)座位包含3種基因型，則對(duì)表型值進(jìn)行校正的公式如下：

36、

37、其中：i表示單個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體；h表示多個(gè)雙親衍生后代群體中第h個(gè)群體；j表示共同分子標(biāo)記中第j個(gè)標(biāo)記；k表示當(dāng)前掃描區(qū)間左端標(biāo)記的編號(hào)；

38、δyih是第h個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體的表型校正值；yih是第h個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體的表型值；

39、是bjh的估計(jì)值；是cjh的估計(jì)值；是bjh,(j+1)h的估計(jì)值；是cjh,(j+1)h的估計(jì)值；bjh、cjh、bjh,(j+1)h、cjh,(j+1)h是第h個(gè)群體表型對(duì)第j個(gè)標(biāo)記的偏回歸系數(shù)，分別對(duì)應(yīng)于加性效應(yīng)、顯性效應(yīng)、加加互作效應(yīng)和顯顯互作效應(yīng)；

40、xijh是第h個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體第j個(gè)標(biāo)記的加性效應(yīng)指示變量，當(dāng)基因型為親本1基因型、雜合基因型和親本2基因型時(shí)取值分別為1，0和-1；

41、xi(j+1)h是第h個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體第j+1個(gè)標(biāo)記的加性效應(yīng)指示變量，當(dāng)基因型為親本1基因型、雜合基因型和親本2基因型時(shí)取值分別為1，0和-1；

42、zijh是第h個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體第j個(gè)標(biāo)記的顯性效應(yīng)指示變量，當(dāng)基因型為親本1基因型、雜合基因型和親本2基因型時(shí)取值分別為0，1和0；

43、zi(j+1)h是第h個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體第j+1個(gè)標(biāo)記的顯性效應(yīng)指示變量，當(dāng)基因型為親本1基因型、雜合基因型和親本2基因型時(shí)取值分別為0，1和0。

44、上述方法的步驟s5中，所述假設(shè)檢驗(yàn)為：

45、若第h個(gè)群體中每個(gè)座位包含2種基因型，則h0：μ1h＝μ2h(h＝1,…,p)，其中μ1h和μ2h是第h個(gè)群體中qtl基因型qq和qq的基因型均值；

46、若第h個(gè)群體中每個(gè)座位包含3種基因型，則h0：μ1h＝μ2h＝μ3h(h＝1,…,p)，其中μ1h、μ2h和μ3h是第h個(gè)群體中qtl基因型qq、qq和qq的基因型均值；

47、h1：至少一個(gè)群體中qtl基因型值不完全相等；

48、其中h0為零假設(shè)，h1為備擇假設(shè)，p表示群體個(gè)數(shù)；

49、基因型均值是指對(duì)應(yīng)該標(biāo)記基因型的所有個(gè)體基因型值的平均數(shù)。

50、qtl基因型值是指對(duì)應(yīng)該基因型的所有個(gè)體基因型值的平均數(shù)。

51、所述聯(lián)合檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量以聯(lián)合lod值表示；所述聯(lián)合lod值為所有群體中個(gè)體lod值之和，用于判斷qtl的存在；而單個(gè)群體的lod值(lodh)為該群體中個(gè)體lod值之和，用于判斷qtl在單個(gè)群體中的顯著性，反映qtl在群體間表現(xiàn)的差異；遺傳效應(yīng)的估計(jì)在單個(gè)群體中分別進(jìn)行。

52、lod值是指對(duì)數(shù)幾率比(logarithm?ofodds)，是遺傳學(xué)中用來(lái)評(píng)估基因之間連鎖關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。

53、lod值和遺傳效應(yīng)的計(jì)算公式如下：

54、若第h個(gè)群體中每個(gè)座位包含2種基因型，則h1下對(duì)數(shù)似然函數(shù)為：

55、

56、若第h個(gè)群體中每個(gè)座位包含3種基因型，則h1下對(duì)數(shù)似然函數(shù)為：

57、

58、h0下對(duì)數(shù)似然函數(shù)為：

59、

60、其中：i表示單個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體；h表示多個(gè)雙親衍生后代群體中第h個(gè)群體；p表示群體個(gè)數(shù)；l表示第l個(gè)標(biāo)記基因型；nh表示第h個(gè)群體的群體大小；

61、l1為備擇假設(shè)h1下的多群體對(duì)數(shù)似然函數(shù)；l1h為備擇假設(shè)h1下的第h個(gè)群體對(duì)數(shù)似然函數(shù)；l0為零假設(shè)h0下的多群體對(duì)數(shù)似然函數(shù)，l0h為零假設(shè)h0下的第h個(gè)群體對(duì)數(shù)似然函數(shù)；

62、若第h個(gè)群體中每個(gè)座位包含2種基因型，shl(l＝1,2,3,4)是第h個(gè)群體中第l個(gè)標(biāo)記類(lèi)個(gè)體集合，πhl1和πhl2分別是第h個(gè)群體中第l個(gè)標(biāo)記類(lèi)中qtl基因型qq和qq的個(gè)體比例；

63、若第h個(gè)群體中每個(gè)座位包含3種基因型，shl(l＝1,…,9)是第h個(gè)群體中第l個(gè)標(biāo)記類(lèi)個(gè)體集合，πhl1、πhl2和πhl3分別是第h個(gè)群體中第l個(gè)標(biāo)記類(lèi)中qtl基因型qq、qq和qq的個(gè)體比例；

64、是第h個(gè)群體中第k個(gè)正態(tài)分布的密度函數(shù)，k＝1,2,3；μ0h是第h個(gè)群體中所有個(gè)體的基因型均值；是h1下第h個(gè)群體中正態(tài)分布的方差；是h0下第h個(gè)群體中正態(tài)分布的方差；δyih是第h個(gè)群體中第i個(gè)個(gè)體的表型校正值；

65、單個(gè)群體的lod值為：lodh＝l1h-l0h；

66、聯(lián)合lod值為：

67、若第h個(gè)群體中每個(gè)座位包含2種基因型，則加性效應(yīng)(h＝1,…,p)，其中μ1h和μ2h是第h個(gè)群體中qtl基因型qq和qq的基因型均值；

68、若第h個(gè)群體中每個(gè)座位包含3種基因型，則加性效應(yīng)顯性效應(yīng)(h＝1,…,p)，其中μ1h、μ2h和μ3h是第h個(gè)群體中qtl基因型qq、qq和qq的基因型均值。

69、有益效果：

70、(1)本發(fā)明提供的方法基于有背景控制的完備區(qū)間作圖(inclusive?compositeinterval?mapping,icim)方法實(shí)現(xiàn)，能有效控制背景遺傳效應(yīng)對(duì)當(dāng)前作圖區(qū)間的影響，提高qtl定位的準(zhǔn)確性。

71、(2)本發(fā)明提供的方法綜合利用多個(gè)作圖群體的基因型和表型數(shù)據(jù)，定位結(jié)果中每個(gè)qtl的位置和效應(yīng)可以完全確定，不會(huì)存在群體間qtl位置和效應(yīng)差異，從而更好地判斷出各群體中的共定位qtl。

72、(3)本發(fā)明提供的方法避免了現(xiàn)有方法處理多群體數(shù)據(jù)時(shí)需要先進(jìn)行單群體作圖、再對(duì)各群體定位結(jié)果進(jìn)行比較、整合分析的繁冗步驟，提高了分析效率。

73、(4)本發(fā)明提供的方法充分利用了多群體數(shù)據(jù)，有利于微效qtl的挖掘，分析獲得的結(jié)果更豐富。

74、綜上所述，本發(fā)明提供的方法能夠針對(duì)雙親衍生后代群體開(kāi)展有背景控制的聯(lián)合完備區(qū)間作圖，解決了目前缺少針對(duì)多個(gè)作圖群體開(kāi)展聯(lián)合qtl定位方法的問(wèn)題，提高了基因定位結(jié)果的準(zhǔn)確性。