26 场州大学学报（农业与生命科学饭） 第24卷 该与该Q均象合有发生共分离时，多使以的不同类别W，以和M当软表的大小 测验的不同类别同数景性状平均数的异成相 的粒重有显著差驿，是应用上述原推种皮 根据不同种皮颜色兼 型近有 当时还不知道该颜色 以各种形态生化标记（如园工）定位有关Q 位 每次一个方法有明显缺点：因为M和QT 更离的而不是同 ,则对双杂合 体M,M,Q,Q:的随机交配后裔（与纯系杂交的F世代相当），可以证明， 两种纯 类别MM, 的平 是Q基因的观和真实的加性效应，d和分别是相应的显性效空 以只要，≠0.即Q≠M,次一个方法估计的TL的位置和都是有编的 省鉴 共因组扫(h 灯法的实质是，在因的有标上的任 点上讲行索，控出与有美的重 ,=0的最可能座 而商了定位QTL的准确度，并能无偏地估计该Q的等位基因的a和4,M法是搜索QTL的统计方法台 但悬.当同-染色休上存在多个影响同一数量性状的QTL时，由于不同QT的效应的 相万 QTL的位置标错，产生所谓的幻影QTL,不同染色体上影响同一数量性状的QTL的遗传分离俗称“音测会 标记类别内的表型方差，降低发现QTL的效能Jansen等和乙em同时注意到此同题，并提出了复合区作图 mapping,CIM),即在IM分析模型中加人标记协因子(fctor),以便在某一标记区间搜素时，其他 有关库位的分商干扰得到统计控制。这是区创作图和多元线性回归的结合，这一思想电已推广到多种环境和多个性块的 QTL作图，应当注意的是，CM法（和M法）从本质上说仍然是“每次一个"方法，因为每一区问的检测依枕于包含 标记协因子，而标记协因子又是随检测区间而异的，研究者如选择不同的协因子和/或不同的视窗大小作图，结巢就会不 可，这是人为的“模型依粮”，所以，新近又已提出一种称为多区间作图(multiple interval mapping,MIM)的新方 法，据报道MM可使多个QTL的位置，效应和互作同时得到估计，并在全基因组稳定地收效，这可能是直正的~全基 因组扫播”，不过，模型的最佳配合（例如发现更多的QTL)往往可能是“过配合”(o￥r),不一定是对直实的最好焰近 统计结果只是一种额率意义上的引导，遗传学问题的最终证实主要应是生物学的和邀传学的，而不仅是统计学的。 应当指出，以上构建QTL图谱的方法主要适用于遗传基醴陕窄的作图群体，例如由2个近交系杂交而得的F,C R!和D州等群体。这类群体的每一座位上只可能有2种等位基因，遗传结构最为简单，但所得结果的局限性也最大（只可 能发现两亲等位基因不同的QTL),为了较金面地了解数量性状的適传变异，必须扩大作图群体的进传基础，例如利用四 句杂交们，多系杂交 构迷作图群体和考虑复等位基因情形等。近年来，这些复杂群体的QTL定位方法，也已有较大 的发展 ,它们将可能同时适用于近交和异交的生物群体 QT1.作图的另 种可选方法是连镂不平衡(linkage disequilibrium,LD)分析。由经典遗传学可知，如果2个基因序 位连锁且共分离， 一定发生亲本型配子和重组型配子的频率差异，即连锁导致的不平衡。上述标记性状关联分析的 据正源于此，标记类别间的性状表型差异正是标记座位和数量性状座位LD的反映。因此由标记-性状的LD也可以定位 QTL近年 ,由于标记数日的不断增多，应用LD作图也日见广泛，特别是在那些不能进行控制杂交和遗传操作的异交 生物种（如人类）上 D作图的本方法是：抽取研究群体的 个样本，测定它的每一个体的标记类别和数性状表型值：如架性状 的(dinary或c 标机 无之的 的箜异或相关的显著性 评定：如果性状是连续的，则LD由各标记类别的性状平均数或分布的差异或相关的呈著国 评 对于具有单 主基因 D作图 且十分有效 例如芬兰人群中 一种客染色体隐性 ,或从单 锁 十分紧 南LD的应 2.2 美于QTL 自Peterson等 发表对QT.(原称“主德尔因子")进行全蒸因组扫的首箱论文以来，查hp:∥proxy2bray, 万方数据26 扬州大学学报(农业与生命科学版) 第24卷 该M与该QTL均杂合而发生共分离时，必使M的不同类别(M，M。、M，M。和M。M。)与该性状表现的大小构成关联；因此 测验M的不同类别间数量性状平均数的差异或相关，就可能发现此种关联。早在80年前，Sax[。71根据不同种皮颜色菜豆 的粒重有显著差异，就是应用上述原理推断种皮颜色和粒重的基因连锁。用今天的辞语表达，即：在种皮颜色座位M的 附近有一影响粒重高低的QTL；虽然当时还不知道该颜色座位在染色体的位置。在Sax之后，上述思想也被广泛应用于 以各种形态或生化标记(如同工酶)czs3定位有关QTL，俗称为每次一个方法(one at小time method)。 每次一个方法有明显缺点：因为M和QTI，一般是有距离的而不是同一的。若设QTL的基因型为Q。Q。．则对双杂合 体M,MzQlQz的随机交配后裔(与纯系杂交的Fz世代相当)，可以证明：两种纯合标记类别肘。肘。和M2M。的平均表型差 异为n‘=(卜一2r)a，杂合标记类别M，^如和两种纯合标记类别的平均表型差异为∥一(1—2r)2dczs,z。2。这里的d‘和a分别 是Q基因的观察和真实的加性效应，d‘和d分别是相应的显性效应，r是M和Q间的重组率(可变换为遗传距离cM)。所 以只要r≠o，即Q≠M，每次一个方法估计的QTL的位置和效应都是有偏的。有鉴于此，Lander等m3将极大似然方法 和线性回归相结合，提出了检测QTL的区间作图法(interval mapping，1M)，俗称全基因组扫描(whoIe genome scan)。 IM法的实质是，在基因组的所有标记上和标记间的任何一点上进行搜索，找出与有关Q的重组率r一0的最可能座位；因 而提高了定位QTL的准确度，并能无偏地估计该Q的等位基因的“和d。IM法是搜索QTL的统计方法的一个重要发展。 但是·当同一染色体上存在多个影响同一数量性状的QTL时，由于不同QTL的效应的相互干扰，IM法常常会把 QTL的位置标错，产生所谓的幻影QTL；而不同染色体上影响同一数量性状的QTL的遗传分离(俗称“噪音”)则会扩大 标记类别内的表型方差，降低发现QTL的效能。Jansen等o”和Zeng““同时注意到此问题，并提出了复合区间作图法 (compositeintervalmapping，CIM)，即在1M分析模型中加入标记坍因子(cofaetor)，以便在某一标记区间搜索时．其他 有关座位的分离干扰得到统计控制。这是区间作图和多元线性回归的结合。这一思想也已推广到多种环境和多个性状的 QTL作图o…。应当注意的是，CIM法(和IM法)从本质上说仍然是“每次一个”方法，因为每一区间的检测依赖于包含的 标记坍因子，而标记协因子又是随检测区间而异的。研究者如选择不同的协因子和／或不同的视窗太小作图，结果就会不 同[3“。这是人为的“模型依赖”。所以，新近又已提出一种称为多区间作图(multiple interval mapping，MIM)的新方 法”“。据报道MIM可使多个QTL的位置、效应和互作同时得到估计，并在全基因组稳定地收敛。这可能是真正的“全基 因组扫描”。不过t模型的最佳配合(例如发现更多的QTL)往往可能是“过配合”(overfit)，不一定是对真实的最好趋近。 统计结果只是一种概率意义上的引导，遗传学问题的最终证实主要应是生物学的和遗传学的．而不仅是统计学的。 应当指出，以上构建QTL图谱的方法主要适用f遗传基础狭窄的作图群体，例如由2个近交系杂交而得的F。、BC、 RI和DH等群体。这类群体的每一座位上只可能有2种等位基因，遗传结构最为简单．但所得结果的局限性也最大(只可 能发现两亲等位基因不同的QTL)。为了较全面地了解数量性状的遗传变异，必须扩大作图群体的遗传基础，例如利用四 向杂交o…、多系杂交口“371构建作图群体和考虑复等位基因情形等。近年来，这些复杂群体的QTL定位方法，也已有较大 的发展口n“，它们将可能同时适用于近交和异交的生物群体。 QTI．作图的另一种可选方法是连锁不平衡(1inkage disequilibrium，LD)分析。由经典遗传学可知，如果2个基因座 位连锁且共分离，则一定发生亲本型配子和重组型配子的频率差异，即连锁导致的不平衡。上述标记一性状关联分析的根 据正源于此，标记类别间的性状表型差异正是标记座位和数量性状座位LD的反映。因此由标记一性状的LD也可以定位 QTL。近年来，由于标记数目的不断增多，应用LD作图也日见广泛，特别是在那些不能进行控制杂交和遗传操作的异交 生物种(如人类)上“2叫…。 LD作用的基本方法是：抽取被研究群体的一个样本，测定它的每一个体的标记类别和数量性状表型值；如果性状是 二歧的(dinary或dichotomous)．即只有“有”或“无”之分的，则标记和性状的LD由各标记类别在“有”和“无”之间的基因 频率的差异或相关的显著性评定；如果性状是连续的，则LD由各标记类别的性状平均数或分布的差异或相关的显著性 评定‘4s,“3。 对于具有单一主基因的性状，LD作图不仅简单，而且十分有效。例如芬兰人群中的一种常染色体隐性遗传病DTD (diastrophic dysplasis)，应用系谱内分离分析将该病基因定位于离标记座位CSFIR的1．6 cM内；而应用LD分析将该基 因定位于离CSFIR的0．05 cM内，并由该基因的克隆得到了证实，LD作图的精确度提高了32倍“7州。但对自然异交群 体而言，一个座位发生的新突变可因时间推移过程中的重组而使单倍型(haplotype)迅速消失。只有新近突变衍生的大群 体，或从单一突变祖先直接遗传的小规模隔离群体，以及突变基因与标记的连锁十分紧密(例如物理距离小于1 000 bp) 的群体，才能期望有较大的LD。因此其应用受到限制。对于典型的数量性状，由于一个性状通常有多个QTL，而单个 QTI，的效应叉小，亦直接影响LD的应用。 2．2关于QTL的效应和互作 自Peterson等“”发表对QTL(原称“盂德尔因子”)进行全基因组扫描的首篇论文以来，据查http：∥proxy2．1ibrary． 万方数据