盖钧镒院士团队提出限制性两阶段多位点全基因方法以全面解析群体数量性状QTL-等位变异构成
全基因组关联分析(genome-wide association study，GWAS)利用自然群体广泛存在的遗传变异为全面解析数量性状遗传体系提供了有效手段。但GWAS通常采用单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP)分子标记，由于单个SNP标记一般仅有2个等位变异，不能直接检测自然群体中广泛存在的复等位变异，这不仅可能降低GWAS的检测功效，还一定程度上限制了GWAS在种质资源和遗传育种中的应用。常用的GWAS方法，例如混合线性模型(mixed linear model, MLM)方法，一般基于单位点模型检测数量性状基因座(quantitative trait loci, QTL)，而实际数量性状由大量QTL控制，单位点模型位点贡献率的估计由于相邻QTL的影响而常偏高，使所获QTL总表型变异解释率溢出性状遗传率或甚至超过100%。此外，为降低单位点模型下全试验整体错误率，以往GWAS通常将统计测验阈值设为显著水平除以标记数目，称为Bonferroni矫正。虽然收缩了测验阈值能效降低全试验整体错误率，但同时也导致了假阴性增加，以至于GWAS仅能检测到少数QTL，只解释遗传变异的小部分，不能充分检出该性状全部或多数QTL。
RTM-GWAS已编制有可视化计算机软件，采用C++语言编写，支持多核并行运算，原生跨平台支持，可从项目网址(https://github.com/njau-sri/rtm-gwas/)免费下载使用。
点击链接阅读全文:
http://www.chinaagrisci.com/Jwk_zgnykxen/fileup/PDF/023--200108.pdfCite the article:
HE Jian-bo, GAI Jun-yi. 2020. QTL-allele matrix detected from RTM-GWAS is a powerful tool for studies in genetics, evolution, and breeding by design of crops. Journal of Integrative Agriculture, 19(5): 1407-1410.
专家团队简介
南京农业大学盖钧镒教授团队主要从事大豆种质资源、遗传改良以及数量遗传研究。其中在数量遗传方面，将多基因遗传假设拓展为泛主基因+多基因遗传假设，提出了从只能研究多基因整体效应到能同时鉴别1-4个主基因效应和多基因整体效应的统计遗传方法；提出了基于双列杂交设计的位点组杂种优势的统计遗传方法；和分子标记辅助结合，提出了适于资源群体的限制性两阶段多位点全基因组QTL/基因关联分析方法和适于杂种群体的全基因组QTL/基因关联分析方法；在此基础上提出了杂交亲本和杂种亲本组合优选与改良的设计育种方法。
http://www.sciencedirect.com/science/journal/20953119
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