R在QTL定位中的應(yīng)用及其與其他QTL定位軟件的比較.pdf

1、揚(yáng)卅I大學(xué)碩士論文R在QTL定位中的應(yīng)用及其與其他QTL定位軟件的比較中文摘要摘要：QTL定位研究一直是遺傳學(xué)領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究課題。QTL定位工具的選擇是QTL定位研究中需要考慮的重要問題之一。R是一門免費(fèi)的編程語言，它的兩個(gè)包剛qtl、R／qtlbim可以用于F2群體的QTL定位分析。本研究采用了R／qtl、R／qttbim對玉米自交系JB和Y53雜交衍生的F2群體的12個(gè)性狀進(jìn)行QTL定位分析，并將其與現(xiàn)在使用較多的幾個(gè)定位軟件

2、QTLCartograph、QTLnetwork、ICIMapping的分析結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果如下：(1)QTL發(fā)現(xiàn)能力最強(qiáng)的是QTLCartograph的CIM方法，在12個(gè)性狀中一共發(fā)現(xiàn)了161個(gè)QTL，但是在研究過程中發(fā)現(xiàn)，QTLCartograph的CIM方法會(huì)發(fā)現(xiàn)許多位置非?？拷腝TL，這表明存在著大量的幻影QTL。發(fā)現(xiàn)能力最弱的是R／qtlbim的多QTL擬合方法，在12個(gè)性狀中一共發(fā)現(xiàn)了18個(gè)QTL，只有QTLCarto

3、graphCIM方法發(fā)現(xiàn)QTL數(shù)目的1／9，也從另一個(gè)側(cè)面表明R／qtlbim的多QTL擬合可能漏找了許多QTL。(2)從本研究的的結(jié)果來看，無論是同一種軟件的不同方法還是不同軟件的同一種方法結(jié)果的重復(fù)率都不是特別高。剛qn的4種方法發(fā)現(xiàn)的QTL分別為56、67、38和41個(gè)，重復(fù)的QTL為16個(gè)。R／qtlbirn兩種方法發(fā)現(xiàn)的QTL為22和18個(gè)，共同發(fā)現(xiàn)的為5個(gè)。3種工具R／qfl、QTLCartograph、ICIMapping

4、的標(biāo)記分析方法分別發(fā)現(xiàn)了57、84和116個(gè)QTL，重復(fù)發(fā)現(xiàn)的QTL只有17個(gè)。QTLCartograph所有方法共同發(fā)現(xiàn)的QTL有9個(gè)。ICIMapping所有方法一共發(fā)現(xiàn)個(gè)266個(gè)QTL，共同發(fā)現(xiàn)的QTL有10個(gè)。QTLnetwork所有方法一共發(fā)現(xiàn)112個(gè)QTL，共同發(fā)現(xiàn)的QTL有18個(gè)。5種工具R／qtl、R／qflbim、QTLCartograph、ICIMapping和QTLnetwork的IM方法分別發(fā)現(xiàn)了68、23、92

5、、51和101個(gè)QTL，重復(fù)發(fā)現(xiàn)的QTL只有1個(gè)。三種工具R／qtl、QTLCartograph和CIMapping的CIM方法分別發(fā)現(xiàn)了38、161和35個(gè)QTL，重復(fù)發(fā)現(xiàn)的QTL只有2個(gè)。上位性QTL的定位結(jié)果，除了R／qtl和R／qtlbim有一個(gè)相同的上位對之外，其他的結(jié)果均不相同。(3)在分析效率上。所有軟件一維掃描的速度都很快。如果需要進(jìn)行排列測驗(yàn)，所有的工具都非常耗時(shí)。如果對QTL的結(jié)果要求不非常嚴(yán)格，建議使用直接的LOD

6、值作為閡值。揚(yáng)州大學(xué)碩士論文TheApplicationofRinQTLMappingandComparisonwith碭eOtherQTLMappingSoftwaresABSTRACTAbstract：QTLmappingresearchhasbeenaprominentstudyinthefieldofquantitativegeneticsThechoiceoftoolsforQTLmappingplaysasignifican

7、troleinthestudyofQTLmappingAsafreeprogramminglanguage，thetwopackagesR／qtlandPUqtlbimofRlanguagecallbeusedfortheQTLmappinganalysisofF2populmionInthisstudy，R／qtlandR／qtlbimwereusedfortheQTLmappingof12traitsoftheF2populmion

8、derivedfrommaizeinbredlinesJBandY53，andtheresultswerecomparedwiththoseoftheseveralcommonlyusedmappingsoftwaresQTLCartograph，QTLnetworkandICIMappingTheresultswereasfollows(1)TheCIMmethodofQTLCartographsoftwareownedthemost

9、powerfulcapabilitytofindQTL，whichmapped161QTLsunderlyingthe12traitsHowever，lotsofQTLsfoundbytheCIMofQTLCartographlocatednearby，whichsuggestedtheexistenceofalotofghostQTLsTheweakestcapabilitytofindQTLwasthemulti—QTLfittin

10、gmethodofR／qtlbim，whichjustmapped18QTLsfor12traitsThissuggestedthatthemulti—QTLfittingmethodofR／qtlbimmightmisslotsofQTLs(2)Accordingtotheanalysisresults，bothdifferentmethodsofthesamesottwareandthesamemethodofdifferentso

11、ftwareswerenotidenticalinQTLmappingThefourmethodsofR／qtlmapped56，67，38and41QTLs，respectivelyButonly16QTLsamongwhichwerealldetectedbydifferentmethodsinthesanlesofewareThetwomethodsofR／qtlbimmapped24and18QTLsrespectively，a

12、mongwhichrepeatdetectedQTLsjusthad5ThemakeranalysismethodofRJqfl，QTLCartographandICIMappingseparatelymapped57，84and116QTL，amongwhichrepeatdetectedQTLswereonly17TheIMmethodofthefivetoolsR／qtl，R／qflbim，QTLCartograph，ICIMap

13、pingandQTLnetworkseparatelymapped68，23，92，51and101QTLsrespectively，butonlyoneQTLwasrepeatdetected，TheCIMmethodofthethreetoolsR／qtl，QTLCartographandICIMappingseparatelymapped38，161and35QTLs，andonly2QTLswererepeatfoundInep