标记,定位和克隆作物产量的QTL的方法。
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发布时间：2022-04-30 03:36
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时间：2023-10-09 21:42
分子标记技术和数量遗传学的发展，使得分子遗传学与数量遗传学相互渗透和融合，从而形成了一个新的研究领域—分子数量遗传学（Molecular Quantitative Genetics）。分子数量遗传学研究的内容，就是借助分子标记，采用适当的统计分析方法明确QTL 在染色体上的位置及其效应。而QTL 定位的原理是：利用适当的分离群体，构建较高密度的、分布较均匀的、覆盖全基因组的分子标记连锁图。根据遗传连锁的基本遗传学原理，对分离群体中单株的标记基因型和性状的表型值进行一定的统计分析，将决定数量性状的QTL 定位在分子标记连锁图中。目前，QTL 定位的方法主要有单标记分析法（Edwards et al, 1987），区间作图法（Lander and Botstein, 1989）和复合区间作图法（Zeng, 1994）等。
单标记法（Single marker analysis）是最简单的分析标记与性状关联的方法，包括以标记为基础的分析方法（Marker-based analysis, MBA）和以性状为基础的分析方法（Trait-based analysis, TBA，Lebowitz et al., 1987）。前者利用每个标记位点不同基因型间的性状均值差异，以传统的单因素方差分析法测验被研究的数量性状在标记基因型间的差异显著性。对于一个作图群体而言，任意标记位点具有三种基因型（F2 群体）或两种基因型（回交群体、重组自交系、双单倍体系），分析每一基因型个体的数量性状均值的差异，并进行F 测验，当F 测验显著时，则表明该标记位点可能与一个或多个QTL 连锁。利用这种方法进行的数量性状分析，既简单又符合QTL 定位的基本统计原理，且不需要完整的分子标记连锁图，是定位QTL 的最为有效方法。但不足之处是不能准确估计QTL 的位置，且往往会低估其遗传效应。以性状为基础的分析方法的原理是假定因选择而使数量性状的高表型个体中的QTL 增效等位基因和低表型个体中的QTL 减效等位基因的频率增加，当QTL 的等位基因与某一标记基因连锁时，会因相互关联而导致高、低表型个体间标记基因频率的差异。Lebowitz 等（1987）提出了3种试验设计用于这类以性状为基础的QTL 分析。这类方法的优点是较适合于同育种和选择试验相结合的分析研究。单标记法在20世纪80年代初应用的较多。
区间作图法（Interval Mapping, IM）原理是以饱和连锁图谱为基础，以正态混合分布的极大似然函数和线性回归模型对目标性状作全基因组扫描，对任意两个相邻标记位点及其间任一位点上是否存在对该性状有效应的位点进行判别。各位点对性状的效应大小由似然值（LOD 值）指示，根据似然值描绘的曲线图确定QTL 可能的染色体位置。LOD 值等于机率（OR, odds ratio）的常用对数，OR实质上为两个相邻标记位点及其间任一位点存在QTL与不存在QTL 的概率之比。此方法具有以下优点∶1）利用相邻标记的信息，从而可以获得该区间所有位点与QTL 的最大连锁信息进而可以完成整个基因组任意位点的测试；2）通过LOD 支持区间确定QTL 的存在位置；3）检测QTL 所需的个体数相对较少；4）若一条染色体上只存在一个QTL，则QTL 的定位和估计是比较准确的。此方法可以同时利用两个相邻标记的分离信息，定位的QTL 较单标记分析定位的位置准确，因而得到广泛的应用（Paterson et al., 1988; Yano et al., 1997; Tanksley et al., 1992; Li et al., 1995; Yu et al., 1997）。虽然区间作图法与单标记分析法相比具有明显的优点，但它仍然存在一些问题：1）区间内任意三点测验并不是独立于区间外的，它受其他位点的影响，即使某一区域没有QTL，但于其附近区域的QTL 效应，在原本不存在QTL 的地方可能被确定存在一个QTL；2）如果一条染色体存在多个QTL，这种估计QTL 的方法将产生偏差；3）每次只用两个标记来检测，影响了检测效率。
复合区间作图（CompositeInterval Mapping, CIM）是在区间作图的基础上发展起来的（Zeng, 1994）。选择多个可能的QTLs 作为背景干扰进行分析，求出特定QTL 与性状间的偏回归系数来判断QTL 存在与否。此法充分利用统计控制，使一个区间的测定不受定义区间以外的其它标记和QTL 影响，减少了剩余方差，提高了检测QTL的能力。不足之处在于该法可能使统计量的测验显著水平降低，影响QTL 检出效率。在复合区间作图法的基础上，有不少学者进一步提出了改进和创新，其中浙江大学朱军教授领导的研究小组作了富有成效的工作，提出了用随机效应的预测方法获得基因型效应及基因型×环境互作效应的QTL 定位分析方法，还给出了发育性状的条件QTL 定位分析方法，进而提出了包括加性效应、显性效应、上位性及其与环境互作效应的混合线性模型复合区间作图法（Multiple-trait Composite Interval Mapping, MCIM, Zhu, 1995; Shi et al,1997; Yan et al, 1998; Yan et al, 1999; Zhu and Weir, 1998; Wang et al, 1999）。其中，Wang等（1999）开发的基于混合线性模型的复合区间作图方法，可以分析DH 或者RIL 群体加性和加性×加性上位性的各项遗传主效应及其与环境互作效应，并可以扩展到分析具有加×加、加×显、显×显上位性的各项遗传主效应及其与环境互作效应的QTL。应该说，迄今为止，复合区间作图法仍然是应用最为广泛的方法之一。值得提及的是，不管是单标记法、区间作图方法还是复合区间作图法，对效应较大的QTL 分析结果都具有较好的同一性，表明这些方法都是可行的。
针对QTL 定位的研究大多只局限于分析数量性状在个体发育中某个时期的表现的缺点，Wu 等(1999)提出了一种新的QTL 定位策略和方法，即动态定位法(Dynamic Mapping)。利用该法进行的以水稻分蘖为模式性状的研究结果表明，它可有效地利用性状发育过程中的遗传信息，大幅度提高QTL 定位的灵敏度和准确度，从而使QTL 定位研究进入到发育数量遗传学这个新领域。
QTL作图软件有多种，其中以Windows QTL Cartographer V2.0和Mapmaker/QTL及QTLmapper 1.6的使用广泛。
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时间：2023-10-09 21:43
基于标记的分析法：如果某个标记与某个QTL连锁，那么在杂交后代中，该标记与QTL之间就会发生一定程度的共分离，于是，在该标记的不同基因型中，QTL的基因型频率分布（分离比例）将不同，因而在该标记的不同基因型之间，在数量性状的分布、均值和方差上都存在差异。基于标记的分析法正是通过检验标记的不同基因型之间的这些差异来推知标记是否与QTL连锁的。
在分子标记技术出现之前提出的基于标记的分析法主要是针对单标记分析的，即每次只分析一个标记，这是因为当时可利用的遗传标记（主要是形态标记和生化标记）数量稀少，难以在一个试验群体中建立起完整的标记连锁图谱。随着高密度分子标记连锁图谱的出现，单标记分析方法暴露出了不能充分利用分子标记图谱所提供的遗传信息的缺点。为了能更好地挖掘分子标记图谱的潜力，更多、更准确地定位出QTL，科学家们相继开发出了许多新的QTL定位方法，总的趋势是朝着多标记分析（即同时用多个标记进行分析）的方向发展。根据所采用的统计遗传模型，现有的基于标记的分析方法大体上可分成四类，即：均值差检验法、性状——标记回归法、性状——QTL回归法及性状——QTL——标记回归法。
基于性状的分析法：数量性状在一个分离群体（如DH群体）中虽然是连续变异的，但如果淘汰大多数中间类型，则高值和低值两种极端表型的个体就可以明确地区分开来，分成两组。对每个QTL而言，在高值表型组中应存在较多的高值基因型（如QQ），而低值组中应存在较多的低值基因型（如qq）。如果某个标记与QTL有连锁，那么，该标记与QTL之间就会发生一定程度的共分离，于是其基因型分离比例（频率分布）在两组中都会偏离孟德尔规律。用卡平方测验方法对两组或其中一组检验这种偏离，就能推断该标记是否与QTL连锁。
还有一种更简单的做法，就是将高值和低值两组个体的DNA分别混合，形成两个DNA池，然后检验两池间的遗传多态性。在两池间表现出差异的分子标记即被认为与QTL连锁。这种方法称为分离体分组混合分析法（BSA法）。
基于性状的分析方法（特别是BSA法）的突出优点是，可以大幅度减少需要检测的DNA样品的数量，从而降低分子标记分析的费用。它特别适合于对一些抗性（包括抗病、抗虫、抗逆）性状的基因定位，这是因为，抗性鉴定试验常常造成敏感个体（基因型）的死亡，只有具有抗性的个体才能够存活，于是只能对表现抗的极端个体进行分子标记分析，这正好符合基于性状的分析法。基于性状的分析法的缺点是，它只能用于单个性状的QTL定位，且灵敏度和精确度都较低，一般只能检测出效应较大的QTL。因此，基于性状的分析法目前用得不多，主要还是采用基于标记的分析法。
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时间：2023-10-09 21:43
一般而言，步骤就是，创建群体--分子标记筛选---做连锁图谱---性状测量（多重复）---寻找QTL
就群体而言，一般只为寻找加性效应QTL,用重组自交系群体是比较好的选择，F2群体由于其不可重复性故结果不慎可靠。如果需要对显性效应加以分析，最好使用永久F2群体，具体就是说重组自交系间杂交的F2系。
分子标记可供选择的类型的很多，实际操作中，诸如蛋白标记，表型标记等，都可以被看作和DNA标记一样的标记进行做图。
连锁图谱的构建和QTL分析我是实在弄不清楚，只能依葫芦画瓢把数据套软件里用了。
让我自己说就这些了
