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利用连锁不平衡进行畜禽QTL定位的研究进展

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利用连锁不平衡进行畜禽QT L定位的研究进展谢水华1,李加琪1,张豪1,陈瑶生2(1.华南农业大学动物科学学院,广州　510642;2.中山大学生命科学学院,广州　510275)摘要:一般家养畜禽群体规模小、选择强度高,连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)现象普遍存在,尤其在杂种或新培育品种群体中更为突出。

随着分子遗传学的发展,我们可以直接选择影响性状的基因或包含基因的染色体区域(Q TL),可分型的遗传标记和Q TL之间是否存在连锁不平衡是畜禽群体中Q TL定位和应用的关键。

目前,畜禽群体中用基因组范围内SN Ps的连锁不平衡精细定位影响畜禽重要经济性状的Q TL正受到广泛关注。

作者从LD定位Q TL的原理、畜禽群体中LD程度、利用LD进行Q TL定位的试验设计及统计分析方法、LD在畜禽Q TL精细定位中的应用等几个方面进行了综述。

并进一步阐述了畜禽群体中利用LD进行标记辅助选择(MAS)的策略,对LD在畜禽Q TL定位及标记辅助选择方面的应用进行了新的探讨。

关键词:连锁不平衡;Q TL定位;关联分析;标记辅助选择中图分类号:Q348 文献标识码:A 文章编号:167127236(2007)0620036204 连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)又称等位基因关联(allelic association),它是相邻基因座位上等位基因的非随机性相关。

在多基因疾病中若应用连锁分析定位微效基因,其所需要的家系数目将大得惊人,故提出了关联分析(test of associa2 tion)的方法,其中基于LD的关联分析在定位复杂疾病基因上显示出强大的功能(Risch等,1996)。

LD分析在人类基因精细定位、群体遗传学参数估计及人类的进化和迁移研究中已经得到了广泛应用。

近年来随着家鸡、牛、猪全基因组高精度序列图的完成,在畜禽群体中利用LD分析定位重要经济性状的Q TL已经引起了畜牧工作者的高度关注,其中用基因组范围内SN Ps的LD来精细定位重要经济性状的Q TL更是受到广泛关注。

可分型的遗传标记和Q TL之间是否存在LD是畜禽群体中Q TL定位和应用的关键,其LD水平直接决定关联分析的统计效力。

1　LD定位QT L的原理群体中产生LD的主要因素有突变、选择、漂变、迁移和杂交,LD的概念可用一个简单的等式来描述和衡量:假设存在相邻基因座位1和2,座位1的等位基因为A、a,其频率为P A、P a;座位2的等位收稿日期:2006212208作者简介:谢水华(1984-),男,湖南人,硕士生,研究方向:分子数量遗传与动物育种。

通讯作者:李加琪,教授,博士生导师。

E2mail:jqli@.cn,电话:020*********基因为B、b,其频率为P B、P b。

等位基因A和B在同一染色体上同时出现的频率,即它们组成的单倍型频率为P AB,则LD值D=P AB-P A×P B。

如果位点2上的等位基因B与畜禽优良经济性状有关,那么等位基因A的频率在经济性状较好的群体中将高于对照群体。

换句话说,等位基因A与优良经济性状相关,事实上可以通过检测遍布基因组中的大量遗传标记位点或者候选基因附近的遗传标记来寻找与影响性状的Q TL距离足够近而表现出与性状相关的标记位点,这就是LD定位Q TL的基本原理。

利用LD分析定位Q TL时,依赖于是否能发现标记座位的基因型和表型之间的关联,通过比较不同基因型个体表型平均值的差异,可以发现是否存在这种关联,如果不同基因型个体间的表型值存在差异,则说明该标记和一个Q TL连锁。

在畜禽杂交群体中群体范围内的LD广泛存在,这些广泛存在的LD可以用来检测与标记有一定距离的Q TL,但是不能用来精确定位Q TL;在远交群中家系内LD也是广泛存在的,我们可以用覆盖整个基因组有限的与Q TL有一定距离的显著标记进行Q TL 定位,远交群中群体范围内有足够多的LD可用于遗传改良,除了紧密连锁的基因座以外,经过多个世代闭锁的群体一般处于连锁平衡(linkage equilibri2 um,L E)状态,在这些群体中,只有与Q TL紧密连锁的标记才有可能与表型相关联,即使如此,也由于存在随机抽样效应,不能保证一定会存在关联(J ack,2005)。

2　LD值的估算2.1　双等位基因LD值的估算　对于LD的度量已有多种不同的方法,其中大多数都是用于双等位基因的配对检验。

目前常用的2种配对检验方法为LD系数(coefficient of linkage disequilibrium,D′)和r2(Pritchard等,2001)。

当D≥0时,D′=D/min (P A P b,P a P B);当D≤0时,D′=D/min(P A P B, P a P b)。

r2的计算公式为:r2=D2/(P A P a P B P b)。

这2个参数的取值范围都在0～1之间,D′等于1时说明两位点等位基因没有分离。

r2的数值表示一个位点可反映另一位点信息量的程度,在某种程度上可看作D′的补充,r2等于1称为完全连锁不平衡(perfect LD),这时只观察一个标记即可提供另一标记的全部信息。

当Q TL和一个遗传标记间的连锁不平衡用r2度量时,要达到与直接检测这个Q TL相似的显著性水平,样本容量需达到原来的1/r2倍(Risch等,1996)。

2.2　多等位基因LD值的估算　在研究群体遗传标记LD时,标准的χ2检验比r2和D′更有效,r2在多等位基因时会低估LD值,D′在广泛的分离和非同线性标记配对时会给予高的LD值(Heifetz等, 2005)。

利用多等位基因标记LD进行Q TL定位时,标准化的χ2检验是一个非常不错的方法(Zhao 等,2005)。

Farnir等(2000)、McRae等(2002)、Vallejo 等(2003)定义了D′和χ2‘:D′=∑i ∑jP(A i)P(B j)|D ij/D max ij|χ2′=χ2/[2N(n-1)]D ij=P(A i B j)-P(A i)P(B j)D ij<0时,D max ij=min[P(A i)P(B j),(1-P (A i))(1-P(B j))]D ij>0时,D max ij=min[P(A i)(1-P(B j)),(1-P(A i))P(B j)]χ2=N∑i ∑jD2ij/[P(A i)P(B j)]其中P(A i)为座位A上等位基因i的频率,P (B j)为座位B上等位基因j的频率,N为群体大小,n 为标记位点具有最少等位基因的等位基因个数。

3　利用LD进行QT L定位的试验设计和统计分析畜禽群体处于LD状态是LD分析定位畜禽Q TL的前提和基础,其定位方法从标记应用的数量可以分为单标记、两标记和多标记等,并延伸出所谓的区间定位(interval mapping)。

利用LD精细定位Q TL主效基因时,影响其成功的因素有:试验设计、表型测定的精确性、基因效应大小、遗传杂合度、LD 水平以及适当的统计方法。

3.1　试验设计　利用LD进行Q TL定位的试验群体一般包括近交系杂交群(crosses between inbred lines)和分离群体(segregating pop ulations)。

当使用近交系杂交群时,通常采用回交设计(BC)、F2设计、测交设计(TC)和重组近交系设计(recombinant inbred lines);当使用分离群体时,通常采用全同胞(f ull sibs)设计、半同胞(half sibs)设计、祖父2孙女设计(grand2daughter design)、动物模型(animal model),对于小的全同胞家系一般采用同胞配对分析(sib2pair analysis),大的全同胞家系采用全同胞设计,大的半同胞家系采用半同胞和祖父2孙女设计(Joel,2001)。

当使用不同的试验设计进行Q TL定位时,区间定位要优于单标记定位;有显性效应存在时,单亲回交的检测效率比F2设计要高,无显性效应存在时F2代设计比回交设计效率高(Soller等, 1976),因为与单个亲本回交只能检测出杂合子效应,在F2代检测出的Q TL加性效应是纯合子效应的一半,为了估计纯合子效应,需要与双亲进行回交,但他的效率也比F2设计低。

3.2　统计分析　利用t检验或方差分析来定位与标记连锁的Q TL基本上是可靠的,除非严重偏离正态分布,如由少量的、效应大的Q TL明显区分的2个亲本系。

最大似然估计法(maximum2likelihood estimation)考虑了Q TL分离的标记基因型准确分布特性,可以提供更适合的参数估计和显著性检验,因此在利用LD定位Q TL时使用最大似然估计更为理想(盛志廉等,1999)。

Meuwissen等(2000, 2002)对LD定位Q TL时用最大似然法估计Q TL 的位置进行了大量研究,接下来我们将对Meuwis2 sen在这方面的报道进行简单介绍。

畜禽群体中用最大似然法估计Q TL位置时,首先必须对最后一代的表型、标记数据及父母代的标记数据进行记录,分清哪些标记等位基因来自父亲哪些来自母亲,弄清楚标记等位基因的连锁相后就可以构建标记单倍型,例如:个体基因型为M1M2/N1N2,父母分别为M1M3/N1N3、M2M4/ N2N4,则个体的连锁相为M1N1/M2N2。

如果不知道标记等位基因连锁相,将无法得到单倍型信息,因此在分析时这种数据不能用。

计算最后一代表型记录的模型为y=X b+Zh+e(y为记录值,b为固定效应,h为单倍型随机效应,e为残差,X、Z分别为b、h的概率矩阵)。

Var(e)=σe2R(R为单位矩阵);Var(h)=σh2H p(H p为单倍型效应协方差矩阵)。

接着通过下面的模型可以计算得到假设位点存在Q TL的概率:L(H p,σ2h,σ2e)∝-0.5ln|V|+ln|X′V-1X|+y-X^b′V-1y-X^b 式中V=Var(y)=Z H p Z‘σh2+σe2R,^b为b的估计值,从公式中不难看出要计算出Q TL位置概率就必须获得单倍型效应方差矩阵H p。

H p为单倍型效应协方差矩阵,协方差在两个单倍型效应h i、h j 的计算公式为:CoV(h i,h j)=Prob(IBD/marker haplotypes)×σh2 Pro b(IBD/marker haplotypes)为在给定标记单倍型时Q TL座位IBD概率。

通过上面的方法同样可以算出假设位点不存在Q TL时的最大似然值。

用遗传距离作为横坐标,似然值的常用对数作为纵坐标,在坐标轴上就可清晰的看到Q TL峰,而Q TL峰所对应的横坐标就是Q TL在染色体上的位置。

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QTL 定位方法---

QTL 定位方法---

QTL 定位方法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。

精细定位

精细定位

生物界的许多性状是以数量性状为基础的，该类性状的发生不是决定于一对等位基因，而是受到两对或更多对等位基因的控制，每对等位基因彼此之间没有显性与隐性的区别，而是共显性。

这些等位基因对该遗传性状形成的作用微小，所以也称为微效基因（minor gene），它们在染色体上的位置称为数量性状基因座（quantitative trait loci, QTL）。

数量性状就是由许多对微效基因的联合效应造成的一类具有正态分布特性的性状，具有这种性状的个体在正态分布中的位置决定于它们所具有的微效基因的多少。

数量性状之所以复杂，是因为这种性状与基因型之间没有一一对应的关系，并且环境因素对它有显着的影响[1]。

1961年，Thoday首次利用一对侧翼标记定位一个QTL[2]，随后QTL的研究得到飞速发展。

现已证明，只要是控制连续分布性状的数量性状基因座，就能在实验群体或远交群体中定位[3] 。

在整个QTL的研究中，可分为发现QTL，QTL的定位估计和精细定位[4]。

Glazier 认为可分成四个步骤：连锁和关联分析，精细定位，序列分析和候选基因的功能检测[5]。

在模式生物小鼠的QTL研究，已描述的实验步骤更为详细[6]：第一，把QTL定位到染色体的区段上。

典型的QTL定位方法须对几百个杂交后代进行恰当的表型检测；利用覆盖整个基因组的75-100个遗传标记进行基因组扫描，遗传标记的平均跨度为15-20个厘摩（cM）；准确基因分型，然后对性状和遗传标记之间进行连锁和关联分析；计算QTL与某标记位点靠近的可能性大小。

这种方法即使经过成百上千次的表型和基因型的分析，定位的QTL在染色体上还是一个较大的区间。

第二，把一个QTL的作用与其它QTL的作用分开。

通常在同源系（congenic strain）中进行，这样就把多基因遗传的性状转化成单基因性状进行研究。

目标QTL与其它有作用的QTL 分离后，仍须具有可测量的表型效应，否则达不到分离目的。

分子标记辅助选择(MAS)与QTL定位在鸡遗传育种中的应用

分子标记辅助选择(MAS)与QTL定位在鸡遗传育种中的应用

分子标记辅助选择（MAS）与QTL定位在鸡遗传育种中的应用摘要：近年来，随着畜禽基因组研究计划相继开展，分子标记的研究与应用得到了迅速的发展，这为准确地评价畜禽群体遗传结构及遗传多样性提供了新的机遇。

分子标记辅助选择（MAS）也越来越受到育种学家的广泛关注，并且目前已用于生产实践，对提高经济效益和育种效率起到了大的推动作用。

而对鸡的染色体上QTL定位工作也有了迅猛的发展，成为动物基因定位工作中一个异常活跃的领域。

对鸡数量性状的研究也已发展为直接将研究目标指向各个数量性状位点，借助各种遗传标记，构建遗传连锁图谱，通过一定的统计分析方法，从而将影响数量性状的多个基因定位于特定的染色体区域。

分子标记辅助选择（MAS）与QTL定位之间具有紧密联系。

本文主要综述分子标记辅助选择（MAS）与QTL定位在鸡遗传育种中的研究进展。

关键词：鸡；分子标记辅助选择（MAS）；QTL定位1.引言鸡的许多经济性状属数量性状，该类性状的发生受到2对或更多对等位基因的控制，每对等位基因没有显性与隐性的区别，而是共显性的。

这些等位基因对该数量遗传性状形成的作用微小，所以也称为微效基因(minor gene)，它们在染色体上的位置称为数量性状基因座(quantitative trait loci，QTL)。

目前随着QTL 研究的深入，不仅丰富和发展了数量遗传学的内容，成为新兴的分子数量遗传学的主体，也必将对畜禽的育种改良起到极大的推动作用，从而开创动物育种的新纪元。

2.分子标记辅助选择（MAS）2.1 相关概念Stam（1986）提出通过限制性片段长度多态性（RFLP），可对生物有机体的基因组进行标记，利用标记基因型能非常准确地估计数量性状的育种值，以该育种值为基础的选择，称为标记辅助选择（marker assisted selection,MAS）。

Lander 和Thompson（1990）定义标记辅助选择，为把分子遗传学方法和人工选择相结合达到性状（traits）最大的遗传改进，人们进一步将MAS定义为以分子遗传学和遗传工程为手段，在连锁分析的基础上，运用现代育种原理和方法，实现性状最大的遗传改进。

动物进化中的遗传连锁和连锁不平衡

动物进化中的遗传连锁和连锁不平衡

动物进化中的遗传连锁和连锁不平衡遗传连锁是指一个染色体上的基因与其相邻基因之间存在一定的物理上的联系，它们在遗传过程中通常会一同遗传给后代。

连锁不平衡则是指由于基因连锁而导致的两个或多个基因频率与预期频率之间的偏差。

在动物进化中，遗传连锁和连锁不平衡发挥着重要的作用，对物种进化和遗传多样性产生影响。

一、遗传连锁遗传连锁是遗传学中的一个基本概念，它是指两个或多个基因位点在某个染色体上的相对位置是相对固定的，并且它们在遗传上联合传递给后代的现象。

在动物进化中，遗传连锁可以稳定地把一些有益的基因组合传递给后代，起到保护有益突变的作用。

遗传连锁的形成主要是由于交叉互换的不均匀。

染色体在有丝分裂过程中，会经历交叉互换（recombination）的过程。

交叉互换是指染色体上的两条同源染色单体间的交换一部分的遗传信息。

交叉互换发生得越频繁，连锁程度越低，两个基因的连锁不稳定性就越高。

遗传连锁的一大好处是可以帮助维持有益基因组合，对基因多样性的产生起到积极的作用。

然而，遗传连锁也可能导致一些基因的固定，导致有害基因的传递，对种群进化产生负面影响。

二、连锁不平衡连锁不平衡是指由于两个或多个基因在染色体上紧密连锁的情况下，它们的组合频率与预期频率之间存在差异。

这种不平衡的情况在自然界中很常见，为了更好地理解连锁不平衡，我们可以从一个例子开始。

假设在某个群体中，有两个基因A和B，它们位于同一染色体上，可以有三种不同的组合：AB、Ab和aB。

如果A和B的组合频率与Ab和aB的组合频率之间存在差异，那么就说明存在连锁不平衡。

连锁不平衡的产生主要有两个原因：一是由于遗传漂变（genetic drift）的影响，随机性的基因频率改变导致某些特定组合频率的发生偏差；二是由于自交（inbreeding）的存在，自交会导致同一基因型的个体亲缘关系的增加，从而导致连锁不平衡的产生。

连锁不平衡对于进化和遗传多样性的影响是多方面的。

它可能导致一些基因组合被固定下来，产生一些特定的表型或适应度。