坪述 第51卷第19期2006年10月学通 两步法：先拟合数学模型 再以模型参数为依变量进 并且这些信息可用于品种分子设计有种2该方 行多性状QTL定位.利用该方法已定位了水稽叶龄 法的主要思想是利用品种的系谱关系计算品种间的 动态性状的QTL阿 与第2类方法相比.有一些优点 后裔同样(identity by descent,.IBD)值，并将IBD值嵌 表型数据量诚少，减轻了计算载荷；可处现非平衡数 人方差组分模型以定位QL的位置与效应：然后 据；由于模型参数具有生物学意义，从而更能理解性 用最优线性无偏预测best linear unbiased prediction 状发有的遗传学基础可其不足之处是，没有考虑数 BLUP)法预测出各品种的QTL效应值.根据每一品 学模型参数的估计误差.由此，Wu等人G o将两 种各QTL效应预测值，可进行新品种的亲本选配利 步法改为一步法.迄今为止，已考虑的数学模型主要 分子设计育种，也可研究基因在品种中的传递规律 有：生长模型， 正交多项式%和异速生长模 Zhang等人I列应用该方法定位了玉米GDUSHD 型网.Wu和Li队为，基于模型选择的QTL定位方 (growing degree day heat units to pollen shedding)8 法和Bayesian压缩估计方法均可用于动态性状的功 个QTL,误差变异系数仅为1.5%，QTL定位的置信区 能定位 间也较小.这些结果都说明其精度较高 4展望 我国有丰富的品种资源， 只要获得更多的相关 信息就可发掘出大量的有利基因并预测其遗传效 4.1种质资源新基因发掘的QTL定位方法 应。进行分子设计育种，提高育种效率 作物QTL定位群体一般是两纯合近交系的杂交 后代，往往要求两近交系何差异较大.但是，若两者 42 eQTL定位的统计方法 表秋独数据分析通激是通时业物两个量多个外 携带相同等位基因，即使其效应较大，也不能被检测 到因而，增加亲本数目的四向杂交例甚至八向杂 理间表达谱的差异以发掘与处理有关的基因：连 交就被提出不过其亲本数目也十分有限】 传分析是检测分离群体中标记与性状间的述锁 新基因是蕴藏在种质资源中的 显然 分离群体所有 因而利用统计方法 个体的表达谱使得让每 一其因 从大量种质资源中寻找新基因就是统计遗传学 的表达 将表达谱作 大任 这方 的统计 法还不够成 所定位得到的 连锁与该 的 致时，便可确 的混合模型方法 状有关的基因 这就是Jansen和 提出 cQTL定位的基本思想，并在酵母、玉米和老鼠 Grupe等人" 提出 种'in silico“QTL定位方 等中得以应用.与此不同的是，Hoti和Sillanpa 法，在15 近交系组成的群体中定位 将数量性状或分级性状表型观测值表示为分子标记 关性状的多 QTL 它主要是通过数量性状表型 遗传型、基因表达量以及标记遗传型与基因表达量互 离与标记遗传型距离的相 作的线性函数，用Bayesian压缩估计方法29定位 说明该标 OTL并获得相关基因信息.由于获得表达谱数据成 本较高该方法还未得到广泛应用但是，这是近年 衣型观 来国际上新的研究热点 距离 人 4.3遗传交配设计的QTL定位方法 效低和假阳性率高 等人斗认为 件下检测遗传率为 在理想务 从作物QTL定位群体来看，主要是针对简单的 BC (ha DH TL时 需 △ 分离群体，如 40-150个：假阳性率太高.导致检测到的OTL需要 line)和AL等，所涉及的 用常规QTL定位方法予以验证。因而，该方法还需 本较少，但是，从数量遗传学发展历程可知，遗传交 排一步研究 配设计对数量遗传学有很大的贡献，因此，研究基 若利用大量有成纯合品种数量性状表型观测值 遗传交配设计的QTL定位方法也是应当重视的.最 分子标记和品种间系谱关系，也可高解析定位QTL 近，Verhoeven等人通过QTL定位方法检测双列杂 交设计的QTL,并通过双列杂交遗传分析确定研究 www.scichina.com 2227 1904 http://wy enki.ne 评 述 第 51 卷 第 19 期 2006 年 10 月 www.scichina.com 2227 两步法: 先拟合数学模型, 再以模型参数为依变量进 行多性状 QTL 定位. 利用该方法已定位了水稻叶龄 动态性状的 QTL[97]. 与第 2 类方法相比, 有一些优点: 表型数据量减少, 减轻了计算载荷; 可处理非平衡数 据; 由于模型参数具有生物学意义, 从而更能理解性 状发育的遗传学基础[97]. 其不足之处是, 没有考虑数 学模型参数的估计误差. 由此, Wu 等人[33,104~108]将两 步法改为一步法. 迄今为止, 已考虑的数学模型主要 有: 生长模型[33,104~107]、正交多项式[96]和异速生长模 型[108]. Wu 和 Li[33]认为, 基于模型选择的 QTL 定位方 法和 Bayesian 压缩估计方法均可用于动态性状的功 能定位. 4 展望 4.1 种质资源新基因发掘的 QTL 定位方法 作物 QTL 定位群体一般是两纯合近交系的杂交 后代, 往往要求两近交系间差异较大. 但是, 若两者 携带相同等位基因, 即使其效应较大, 也不能被检测 到. 因而, 增加亲本数目的四向杂交[109]甚至八向杂 交就被提出. 不过, 其亲本数目也十分有限. 而且, 新基因是蕴藏在种质资源中的. 因而, 利用统计方法 从大量种质资源中寻找新基因就是统计遗传学家的 一大任务. 目前, 这方面的统计方法还不够成熟, 需 要进一步研究. 它主要包括关联分析、“in silico”方法 和基于 IBD 的混合模型方法. 关联分析已在前面讨 论, 这里只介绍后两种方法. Grupe 等人[110]提出了一种“in silico” QTL 定位方 法, 在 15 个近交系组成的群体中定位了老鼠疾病相 关性状的多个 QTL. 它主要是通过数量性状表型距 离与标记遗传型距离的相关分析预测 QTL 与标记间 的连锁关系. 若相关显著, 说明该标记与 QTL 连锁. 其中, 数量性状表型距离是两纯系(品种)表型观测值 之差; 标记遗传型距离定义为: 若两纯系 SNP的单倍 型(haplotype)相同, 遗传型距离为 0; 否则为 1. 然而, Chesler 等人[111]不能重复 Grupe 等人[110]的结果, 且功 效低和假阳性率高. Darvasi 等人[112]认为, 在理想条 件下检测遗传率为 5%~20%的 QTL 时, 需要纯合系 40~150 个; 假阳性率太高, 导致检测到的 QTL 需要 用常规 QTL 定位方法予以验证. 因而, 该方法还需 要进一步研究. 若利用大量育成纯合品种数量性状表型观测值、 分子标记和品种间系谱关系, 也可高解析定位 QTL, 并且这些信息可用于品种分子设计育种[62,77]. 该方 法的主要思想是利用品种的系谱关系计算品种间的 后裔同样(identity by descent, IBD)值, 并将 IBD 值嵌 入方差组分模型以定位 QTL 的位置与效应; 然后, 用最优线性无偏预测(best linear unbiased prediction, BLUP)法预测出各品种的 QTL 效应值. 根据每一品 种各 QTL 效应预测值, 可进行新品种的亲本选配和 分子设计育种, 也可研究基因在品种中的传递规律. Zhang 等 人 [77]应用该方法定位了玉米 GDUSHD (growing degree day heat units to pollen shedding)的 8 个 QTL, 误差变异系数仅为 1.5%, QTL 定位的置信区 间也较小. 这些结果都说明其精度较高. 我国有丰富的品种资源, 只要获得更多的相关 信息, 就可发掘出大量的有利基因并预测其遗传效 应, 进行分子设计育种, 提高育种效率. 4.2 eQTL 定位的统计方法 表达谱数据分析通常是通过比较两个或多个处 理间表达谱的差异以发掘与处理有关的基因; 连锁 遗传分析是检测分离群体中标记与性状间的连锁. 显然, 分离群体所有个体的表达谱使得让每一基因 的表达谱作为一个性状成为可能, 将表达谱作为数 量性状所定位得到的 QTL 称为 eQTL. 当 eQTL 的遗 传连锁与该基因的位置一致时, 便可确定与数量性 状有关的基因. 这就是 Jansen 和 Nap[113,114]提出的 eQTL 定位的基本思想, 并在酵母[115]、玉米和老鼠 等[116]中得以应用. 与此不同的是, Hoti 和 Sillanpää[55] 将数量性状或分级性状表型观测值表示为分子标记 遗传型、基因表达量以及标记遗传型与基因表达量互 作的线性函数, 用 Bayesian 压缩估计方法[29~32]定位 QTL 并获得相关基因信息. 由于获得表达谱数据成 本较高, 该方法还未得到广泛应用. 但是, 这是近年 来国际上新的研究热点[114]. 4.3 遗传交配设计的 QTL 定位方法 从作物 QTL 定位群体来看, 主要是针对简单的 分离群体, 如 F2, BC (backcross), DH (double haploid), RIL (recombinant inbred line)和 AIL 等, 所涉及的亲 本较少. 但是, 从数量遗传学发展历程可知, 遗传交 配设计对数量遗传学有很大的贡献. 因此, 研究基于 遗传交配设计的 QTL 定位方法也是应当重视的. 最 近, Verhoeven 等人[117]通过 QTL 定位方法检测双列杂 交设计的 QTL, 并通过双列杂交遗传分析确定研究