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文檔簡介
1、隨著全基因組測序技術(shù)的發(fā)展,可供研究利用的SNP信息越來越多,這為采用GWAS(全基因組關(guān)聯(lián)分析)方法揭示復(fù)雜性狀的遺傳機(jī)理提供了可能。然而,目前的GWAS研究所采用的遺傳模型往往忽略了上位性效應(yīng)(基因與基因互作)及基因與環(huán)境互作效應(yīng)。造成此種情況的原因:一方面可能是沒有合適的統(tǒng)計(jì)方法去檢測上位性及基因與環(huán)境互作,另一方面可能是全基因組基因與基因二維(互作)掃描的計(jì)算壓力太大,耗時(shí)太長。本研究采用GPU-GMDR(基于GPU的廣義多因子
2、降維法)與混合性線性模型相結(jié)合的GWAS研究策略,探究玉米NAM群體穗部重要性狀(穗長、穗粗、穗行數(shù))和水稻RIL(重組自交系)群體品質(zhì)性狀(直鏈淀粉含量、糊化溫度、膠稠度)的遺傳結(jié)構(gòu)。
本文在玉米穗部性狀的研究中,檢測到305個(gè)加性效應(yīng)、上位性效應(yīng)或基因與環(huán)境互作效應(yīng)顯著的SNP標(biāo)記,這些SNP標(biāo)記能解釋較大比例的表型變異。研究發(fā)現(xiàn)穗長、穗粗和穗行數(shù)的加性效應(yīng)和加性與環(huán)境互作效應(yīng)的遺傳率解釋了大部分的表型變異。其中,加性與環(huán)
3、境互作效應(yīng)的遺傳率占總遺傳率的比例更大,說明這三個(gè)性狀受環(huán)境影響較大。此外,本研究證實(shí)了一些沒有或只具有較小加性效應(yīng)的目標(biāo)SNP可通過與基因(上位性)或與環(huán)境的互作來影響性狀的表達(dá)。在進(jìn)行水稻RIL群體品質(zhì)性狀關(guān)聯(lián)分析之前,我們利用蒙特卡洛模擬方法研究了遺傳模型和統(tǒng)計(jì)方法的可靠性、有效性。模擬結(jié)果證實(shí)其可行且高效。同時(shí),模擬結(jié)果還表明包含150個(gè)個(gè)體左右的RIL群體適合用來進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析研究。之后,我們利用DNA重測序獲得的701
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