不同统计遗传模型QTL定位方法应用效果的模拟比较
分子遗传和数量遗传的结合,发展了QTL定位研究.随着定位方法与软件的建立和完善,QTL定位的研究越来越多.准确定位的QTL可用于分子标记辅助选择和图位克隆,而假阳性QTL将误导定位信息的应用.本文分析了迄今主要定位方法(软件)对于各种遗传模型数据的适用性.应用计算机模拟4类遗传模型不同的重组自交系群体(RIL),第一类只包含加性QTL;第二类包含加性和上位性互作QTL;第三类包含加性QTL和QTL与环境互作效应;第四类包含加性、上位性互作QTL和QTL与环境互作效应.每类按模拟QTL个数不同设两种情况,共分为8种数据模型(下称M-1～M-8).选用WinQTLCart 2.5的复合区间作图(下称CIM)、多区间作图前进搜索(MIMF)、多区间作图回归前进选择(MIMR)、IciMapping 2.0的完备复合区间作图(ICIM)、MapQTL 5.0的多QTL模型(MQM)以及QTL network 2.0的区间作图(MCIM)6种程序对8种不同遗传模型的RIL进行QTL检测.结果表明,不同程序适用的遗传模型范围不同.CIM和MQM只适于检测第一类模型;MIMR、MIMF和ICIM只适于检测第一类和第二类模型;只有MCIM适于检测所有4类遗传模型;因而不同遗传模型数据的最适合检测程序不同.由于未知实际数据的遗传模型,应采用在复杂模型程序,如QTLnetwork 2.0,扫描基础上的多模型QTL定位策略,对所获模型用相应模型软件进行验证.
QTL定位、遗传模型、定位程序、定位方法与数据模型的适配性
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TN0;S15
国家重点基础研究发展规划973计划项目2006CB1017,2009CB1184,2010CB1259;国家高技术研究发展计划863计划项目2006AA100104,2009AA1011;国家农业部公益性行业专项200803060;教育部高等学校创新引智计划项目B08025
2010-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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