多基因疾病相关基因定位的研究策略

多基因疾病既是影响世界上多数人生命健康和生活质量的重要因素, 也是长期困惑广大科研人员的难题之一. 对多篇相关文献进行综合比较的结果说明: 研究样本、遗传标记的选择和遗传统计方法是多基因疾病研究中必须优先考虑的三个方面, 它直接决定了实验设计的可能性和结果的合理性. 其中, 样本的选择尤为重要, 不同群体的样本在多基因疾病相关基因定位的不同阶段所起的作用不同, 有的适合于疾病相关基因初步定位, 有的适合于精细定位和疾病的群体关联分析. 遗传标记的选择和遗传统计方法是由实验目的、样本特点和资料的完整情况等决定的. 对不同的统计结果应采 用适当的标准, 以排除假阳性.     

基于选择基因型对数量性状进行关联分析

数量性状的遗传分析可以通过＂选择基因型＂的方式完成。本文提出了一个利用极端样本来对数量性状位点（QTL）进行关联分析的统计量T。统计量T比较上极端群体样本中具有纯合子标记的性状值差异。通过计算机模拟考察了无关联情形时T的分布和Ⅰ型错误率,结果表明,在各种样本选择策略下,T的分布近似于χ^2-分布,Ⅰ型错误率接近设定的显著性水平。同时,考察了各种遗传模型下不同遗传率,不同样本大小,及不同样本选择阈值对T的统计功效的影响,结果表明,T的功效随着标记和QTL间连锁不平衡程度的增强及遗传率和样本大小的增大而增大,当样本选择阈值更严格时,功效也越大。     

林木遗传图谱研究现状及发展趋势

林木具有世代长、高度杂合、遗传负荷大等遗传特性,使其遗传图谱研究不同于其他物种。高质量林木遗传图谱,可进行林木近缘树种比较图谱研究,了解林木的基因组结构和进化历程,进行有效QTL定位研究及开展林木复杂性状的标记辅助选择。目前林木作图存在着群体较小,构建的图谱和定位的QTL存在连锁平衡,以及作图策略未充分考虑林木的遗传学特性等问题。扩大作图群体、选择高度保守的标记系统以及研究适合林木作图的理论和方法将有助于林木基因组研究向纵深发展 。     

马铃薯青枯病抗性的共性AFLP标记的初步定位

利用集群分类法(bulked segregant analysis,BSA)对与马铃薯青枯病(Ralstonia solanacearum)抗性连锁的分子标记进行了分析。以马铃薯青桔病高抗性的原始栽培种Solanum phureja获得的二倍体群体为作图群体进行AFLP标记的初步筛选,另选一个与作图群体有较大亲缘关系和相近遗传背景的二倍体群体对所获标记进行验证。在标记鉴定过程中使用了共性AFLP标记(common AFLP marker)的方法。通过与已构建的连锁图谱的比较分析,获得了4个与马铃薯青枯病抗性相关的4个AFLP标记ATG／CTC 307．0,ATG／CTC 246．0,ATG／CTC191．0和AAC／CAC 79．0．将其分别定位于染色体1和12上,可望应用于其它相关研究。     

甘薯遗传作图策略研究与展望

甘薯分子遗传图谱的建立对甘薯分子育种技术体系的拓展和应用具有重要意义。当前,对甘薯分子遗传图谱的研究虽然取得一定的进展,但存在着很多技术瓶颈,如作图策略应用和优化等。总结了甘薯经典和分子遗传研究进展,剖析了甘薯分子遗传图谱作图的3种方法与策略;探讨和提出了提高甘薯作图效率和质量的途径主要是:优化作图群体质量、克服偏分离、整合多群体间遗传连锁图谱和选择合适的分子标记类型;并指出染色体关联在遗传作图中的重要性,提出甘薯分子育种领域亟待加强的方面,以期为今后甘薯精密分子图谱的建立及基于分子图谱的甘薯分子育种提供新的思路。     

基于全基因组数据的AI-SNPs筛选及大陆次级区域内群体遗传结构差异研究

在涉及多群体样本的医学研究中,群体遗传结构差异是不容忽视的影响因素之一。利用族源信息单核苷酸多态性遗传标记(ancestry-informative single nucleotide polymorphism, AI-SNP),通过分析群体遗传成分、推断个体遗传背景并对群体样本进行预筛选,可以有效降低群体遗传结构差异对医学研究影响。鉴于已发表的研究多为解析大陆间、大陆次级区域间的群体遗传结构差异,本研究拟基于千人基因组计划(GRCh37.p13)中东亚五群体:日本东京群体(Japanese in Tokyo, JPT)、北京汉族(Han Chinese in Beijing, CHB)、南方汉族(Southern Han Chinese, CHS)、西双版纳傣族(Chinese Dai in Xishuangbanna, CDX)、越南京族(Kinh in Ho Chi Minh City, KHV)的数据,以FST值为标准筛选AI-SNP并分析大陆次级区域内群体遗传结构差异。结果表明,研究涉及的东亚群体可分为三簇:JPT、CHB和CHS、CDX和KHV。利用AI-SNP可成功解析个体的遗传背景,而群体代表性遗传成分占比超过80%的个体具有良好的群体代表性。本研究表明,基于FST值筛选一组AI-SNP用于核验样本遗传背景、筛选群体代表性样本的方法在降低大陆次级区域内群体遗传结构差异对群体相关医学研究的影响中具有实际应用价值。     

基于高密度SNP标记估计群体间遗传关联

联合育种的准确性受到群体间遗传关联程度的影响.本研究通过比较基于系谱数据和基因组数据计算的群体遗传关联,探究高密度SNP标记在遗传关联估计中的应用前景.本研究同时使用了模拟数据和真实数据,采用6种不同的遗传关联计算方法,包括PEVD(prediction error variance of differences)、P...     

葛根资源遗传多样性和性状关联分析

通过研究葛根资源的遗传多样性和葛根表型性状与分子标记的关联分析,为葛根的分子育种和指纹图谱构建提供理论依据。鉴定分析了127份不同来源葛根资源的10个表型性状,并用ISSR标记研究127份葛根资源的遗传多样性,对ISSR标记与表型性状进行关联分析。表型性状鉴定结果显示葛根资源的10个性状变异大、多样性较好。利用ISSR标记获得多态性条带109条,平均每个引物扩增5.73条、平均Nei's基因多样性0.2085、平均Shannon's指数0.3378,最远遗传距离为0.46。ISSR分子标记聚类分析将127份资源聚为两大类,群体结构分析和PCo A分析结果类似将127份资源分为2个亚群。GLM分析发现3个与茸毛性状关联标记,MLM分析未发现与表型性状关联的标记。本研究收集的资源遗传多样性较好,葛根分子标记聚类结果与地域关系不大,综合GLM和MLM关联分析结果,本试验未发现与表型关联位点。     

QTL定位的研究方法

QTL 定位就是采用类似单基因定位的方法将QTL定位在遗传图谱上 ,确定 QTL与遗传标记间的距离 (以重组率表示 ) [1]。根据标记数目的不同 ,可分为单标记、双标记和多标记几种方法。根据统计分析方法的不同 ,可分为方差与均值分析法、回归及相关分析法、矩估计及最大似然法等。根据标记区间数可分为零区间作图、单区间作图和多区间作图。此外 ,还有将不同方法结合起来的综合分析方法 ,如 QTL复合区间作图 (CIM)、多区间作图 (MIM)、多 QTL作图、多性状作图 (MTM)等等。建立在标记与数量性状之间相互关联基础上的关联分析方法主要有…     

人类复杂疾病关联研究中群体分层的检出和校正

病例对照研究是鉴定多基因疾病易感位点重要的遗传流行病学方法, 而群体分层是导致病例对照研究关联研究结果出现偏倚甚至是假关联的重要原因之一。文章对人群分层的检出及校正的方法和原理进行了阐述, 包括基于核心家系的传递/不平衡检验(TDT)以及基于不相关基因组遗传标记的基因组对照(GC)和结构化关联(SA)等, 并且对这几种方法进行了比较。     

使用极端样本构建一个基于熵的对数量性状位点关联研究的统计量

基于熵理论,Zhao等提出了一个对复杂疾病易感基因进行关联研究的统计量．本文拓展了这一理论到数量性状,利用熵理论。获得了一个对数量性状位点进行关联研究的采用群体极端样本及稠密标记的统计量．     

单核苷酸多态性在林木中的研究进展

摘要: 单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphisms, SNPs)是许多生物体最丰富的遗传变异形式。林木是重要的植物类群和陆地植物生态系统的重要组成部分, SNP作为新的分子标记已应用于松、杨、黄杉、桉和云杉等属的多个树种的遗传育种学研究, 获得了包括核苷酸多样性、连锁不平衡及群体结构等相关的遗传信息, 这些研究主要建立在对候选基因序列进行测序分析的基础上。基于SNP的关联遗传学分析或连锁不平衡(Linkage disequilibrium, LD)作图, 已成为研究林木复杂数量性状的理想工具, 对桉树和火炬松的关联遗传学研究发现, 多个基因内的SNP位点与不同的木材性状相关联。利用SNP标记对林木遗传参数的估算从不同程度上揭示了林木群体进化规律及其生态学意义。SNP标记在林木中应用的不断深入, 必将极大地推动林木遗传育种学研究的发展。     

小麦品种冀麦24抗麦红吸浆虫QTL分析

麦红吸浆虫是影响小麦产量和品质的重要害虫,研究小麦对吸浆虫抗性的遗传及其连锁分子标记对于提高抗虫品种的选择效率具有重要意义。本研究以小麦感虫品系6218与抗虫品种冀麦24产生的重组近交系(RIL)群体为材料,利用SSR标记和人工虫圃对冀麦24的抗虫性遗传进行了研究。结果表明:6218与冀麦24的抗性差异显著,RIL群体在2年2点的鉴定中抗性稳定;所构建的遗传连锁图谱包含112个SSR位点,形成26个连锁群,图谱全长835.7 cM,标记间平均距离为7.5 cM。利用QTL IciMapping的完备区间作图法,在4A染色体上检测到1个加性效应位点(QSm.hbau-4A),该位点在2个鉴定年度的贡献率分别为9.67%、10.57%。该抗性QTL及其连锁SSR标记的发掘,将有助于提高小麦抗吸浆虫育种的选择效率。     

分子标记及其在植物遗传育种中的应用

遗传标记可以说是生物群体中可识别的遗传多态性的一种表现形式。随着遗传研究特别是遗传作图的不断深入,遗传标记已从传统的以等位基因的表型识别为基础的形态标记、以染色体的结构和数目为特征的细胞学标记,及具有组织、发育及物种特异性的同工酶标记,拓展到目前已广泛应用的以ＤＮＡ多态性为基础的分子标记技术。现代分子标记技术的出现和发展为植物遗传育种研究的许多领域注入了新的活力。本文着重就目前植物遗传育种中所应用的一些主要分子标记技术及其应用作一概述。１　常用的分子标记技术自８０年代初有人提出用ＲＦＬＰ作为遗传…     

微卫星分型法应用于豢养繁殖长江江豚的父权鉴定

目的:鉴定武汉白鱀豚馆及安徽铜陵淡水豚保护区两个豢养长江江豚繁殖群体中出生的6头幼豚的生物学父亲.方法:选择8对江豚物种特异性微卫星引物对两个待鉴定群体的14个DNA样品进行了荧光标记PCR扩增,将纯化后的扩增产物在ABI3130遗传分析仪上进行基因分型,并根据GeneScan Rox 500内标确定不同等位基因的大小,随后对待鉴定对象进行等位基因分析,并计算主要多态性参数.结果:所采用的8个微卫星座位在待鉴定的两个江豚群体中均表现出不同程度的多态性.在母本已知的条件下,利用其中6个微卫星座位的等位基因数据,通过排除法成功地鉴定出两个繁殖群体中出生的6头幼豚的生物学父亲.结论:本研究首次成功地将6个物种特异性微卫星标记应用于豢养长江江豚的父权鉴定,从而为该物种微卫星亲子鉴定技术体系的建立及迁地保护繁殖群体遗传谱系的构建奠定了技术基础.     

使用哈迪-温伯格不平衡检验对QTL进行关联分析(英文)

多位点单体型的可用性对于数量性状位点(QTL)的遗传分析提供了有价值的工具。QTL定位可以通过检测极端群体中一个标记位点的哈迪-温伯格不平衡(HWD)来实现.本文拓展了HWD检验到多个标记位点,通过选择基因型对QTL进行单体型关联分析.我们用分析方法调查了不同遗传率,不同样本大小和不同样本选择阈值对HWD检验的统计功效影响.结果表明HWD检验具有高的功效.一个基于血管紧张素转换酶(ACE)基因的10个SNPs单体型频率的模拟研究用来评估HWD检验的性质.     

关联分析及其在植物中的应用

关联分析是新近开始在植物数量性状研究和植物育种中应用的一种分析方法.它以连锁不平衡为基础鉴定某一群体内性状与遗传标记或候选基因间的关系,是对分子育种中QTL分析的补充和提高.本文在介绍连锁不平衡的定义和度量方法的基础上,讨论连锁不平衡程度和群体结构对关联分析的影响,综述了关联分析在植物方面的研究进展,并最后讨论了关联分析在植物数量性状和分子育种研究中可能的应用.     

苎麻叶绿体SSR引物筛选及分析

叶绿体微卫星标记为单亲遗传(除部分裸子植物外),有独立的进化路线,它在植物遗传多样性、群体遗传结构、系统发育分析及杂种鉴定等研究上用途广泛,是研究谱系地理的有效手段。苎麻的主产地和主要分布区均在我国,但其谱系地理研究目前尚未见有报道。该研究选择来自全国不同地区的52个苎麻样本,利用聚丙烯酰胺凝胶电泳法,在23对已知通用叶绿体SSR引物中筛选出适用于苎麻谱系地理研究的SSR引物,并利用筛选到的多态引物对52个苎麻样本进行聚类分析和单倍型网络图分析。结果表明:从23对通用引物中共筛选出16对适用于苎麻的多态引物,其平均多态信息含量为0.1053,虽然以上引物多态性较低,但能够用于野生苎麻的遗传分析研究;这52个苎麻样本聚为10支,分为8个单倍型,初步分析表明叶绿体SSR遗传变异速率较慢,不适用于苎麻种内的系统发育研究,但以上引物能够检测苎麻种内单倍型变异,可用于苎麻的谱系地理研究。     

利用AIMs分析亚洲9个绵羊群体的群体结构

祖先信息标记(ancestry informative makers,AIMs)可用来分析群体的遗传结构.本研究利用Illumina Ovine SNP50芯片上的SNP位点,在云南乌骨绵羊和其他8个亚洲绵羊群体中以Rosenberg等定义的Informativeness统计量为筛选方法,选取Informativeness值最高的前20、50、100、500个SNP位点与相应数目的随机SNP位点分别用来推断群体的遗传结构.通过主成分分析和用fast STRUCURE推断祖先成分的方法,评价AIMs在推断亚洲绵羊群体遗传结构中的作用.研究显示,利用筛选到的高信息含量标记AIMs,可减少群体结构研究中需要的SNP位点数目.前50个AIMs可有效地将绵羊群体分为4个大类,这与利用全基因组SNPs分析得到的群体结构是一致的,即乌骨绵羊群体blackbone单独为一类、西藏群体changthangi和tibetan归为一类,孟加拉的banglandeshi、banglandeshi Garole群体和印度的Indian Garole群体归为一个类群,其余三个群体(印度尼西亚sumatran、garut群体和印度的deccani群体)近似归为一类.这4大类群在AIMs上存在显著的分化,利用这些位点信息可以为研究群体特征和进化关系提供线索.     

复杂疾病关联研究中的若干问题

关联研究广泛应用于阐述心血管疾病、2型糖尿病、原发性高血压和肥胖等人类复杂疾病的遗传学基础。文中就关联研究中混杂的识别与控制、候选基因的选择、中间表型的应用、单体型分析方法的应用,以及结果的判定等问题进行了讨论。人群分层是关联研究混杂的主要来源之一。选择患者亲属做对照、基因组对照和选择遗传背景较为一致的隔离人群都可以减少混杂。候选基因的选择可以基于与疾病间的生物学联系或是该基因与疾病某已知相关基因的同源性。适当的应用中间表型和单体型分析方法可以增加关联研究有意义发现的机会。本文认为,优化研究设计、足够的样本含量、正确选择对照,结合先进的数据分析方法,关联研究必将为困扰人类的常见疾病的易感性研究发挥更大的作用。