QTL单性状多环境定位分析及QTL与环境互作

 时间:2024-11-12 22:18:24

QTL分析软件比较多,对于多地点的QTL分析,比较常见的做法是先定位撮劝丛食单环境QTL,然后再计算QTL与环境互作。这种方法有很多缺陷,特别是在有晟逋鲱蝎缺失值的情况下。GenStat有专门模块定位单性状多环境QTL,在相关杂志上发表了很多文章,比如:Ngoot-ChinT,JohannesJ,JayanthiN,etal.IdentificationofQTLsAssociatedwithCallogenesisandEmbryogenesisinOilPalmUsingGeneticLinkageMapsImprovedwithSSRMarkers[J].PlosOne,2013,8(1):e53076-e53076.MohamedEl-Soda,MartinP.Boer,HedayatBagheri,etal.Genotype–environmentinteractionsaffectingprefloweringphysiologicalandmorphologicaltraitsofBrassicarapagrownintwowateringregimes[J].JournalofExperimentalBotany,2014.本次针对玉米的F2群体,对于8个环境检测产量的QTL,F2群体有211个家系。

工具/原料

GenStat(18th)

利用GenStat的三个模型:SIM、CIM、SelectfinalQTLmodel

方法/步骤

1、数倌栗受绽据准备:表型数据:第一列为基因型(品系)、第二列为环境、第三列为产量(观测值)图谱数据:第一行是标记名称,第一列是基楞侩贳淞因型(品种)名称,第二行和第三行是两个亲本的信息。基因型数据:第一列是标记名称,第二列是染色体,第三列是染色体上的位置。没有行头。

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2、打开GenStat软件

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3、导入表型数据:•Stat->QTL(Linkage艺皱麾酪orAssociation)->dataimport->稆糨孝汶;Loatphenotypicdata1选择一个观测值yield导入到trait means2选择基因型G3选择环境E

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4、导入基因型数据和图谱数据:•Stat->QTL(Li艘绒庳焰nkageorAssociation)->dataimp泠贾高框ort->loadGenotypic(markandmap)data导入基因型数据导入表型数据选择群体来类型:F2

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5、选择分析方法:单性状多环境连锁分析:QTL_analysis->SingleTraitLinkage(Single Environment)

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6、简单区间作图:SIM

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7、SIM结果:

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8、复合区间作图模型(CIM),默认辅助因子(cofactor),模型如下:

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9、CIM结果:

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10、QTL与环境互作模型:

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11、结果一:用基于Reml的混合线性模型分析方法,查看方差分量,以及QTLXE的互作显著性检测

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12、结果二:QTL XE的互作显著的QTL的信息,包括QTL的位点、效应、贡献率、贡献亲本

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13、结果三:QTL在不同环境的贡献率

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14、结果四:QTL与环境互作图形显示,图像显示共有7个QTL检测出与环境互作,这些QTL有的与环境互作正向,有的为负向,第七个QTL在所有环境中互作都为正向,考虑到这是产量的QTL定位,这个QTL可能更有意思。

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