關(guān)聯(lián)分析和基因組預(yù)測相關(guān)方法的探討與應(yīng)用.pdf

1、關(guān)聯(lián)分析和基因組預(yù)測是對植物復(fù)雜數(shù)量性狀進(jìn)行基因鑒定和遺傳改良的重要方法。自2001年以來，應(yīng)用關(guān)聯(lián)分析方法發(fā)掘植物數(shù)量性狀基因就備受關(guān)注，大量的方法以及軟件包已經(jīng)涌現(xiàn)，統(tǒng)計(jì)功效和運(yùn)算效率也隨之增加，然而針對多位點(diǎn)、多性狀的關(guān)聯(lián)分析還未受到廣泛關(guān)注。此外，近年來，基因組預(yù)測也成為國際植物基因組學(xué)研究的熱點(diǎn)，不同于傳統(tǒng)的標(biāo)記輔助選擇，基因組預(yù)測利用染色體組上的全部的標(biāo)記信息來預(yù)測植物自交系或者雜種后代的表現(xiàn)，能夠大大縮短育種時(shí)間，從而有效

2、降低了育種成本。大量的參數(shù)方法、半?yún)?shù)及非參數(shù)方法已用于基因組選擇。隨著分子生物技術(shù)的發(fā)展，能夠獲得各種組學(xué)的數(shù)據(jù)，包括代謝組和轉(zhuǎn)錄組等，這為表型預(yù)測提供了新數(shù)據(jù)源。但如何有效利用這些組學(xué)數(shù)據(jù)以及預(yù)測方法，還未見系統(tǒng)的比較以及應(yīng)用。基于此，本文基于LASSO和偏最小二乘分別提出了多位點(diǎn)和多性狀的關(guān)聯(lián)分析方法，旨在提高關(guān)聯(lián)分析的檢驗(yàn)功效;此外，本文分別基于玉米自交系群體以及雜交水稻群體對多種統(tǒng)計(jì)方法和不同組學(xué)數(shù)據(jù)的預(yù)測力進(jìn)行比較，并利用相

3、關(guān)組學(xué)信息預(yù)測了水稻重組自交系群體所有潛在雜交種的產(chǎn)量。研究內(nèi)容主要包括以下兩個(gè)方面:
　　一、多位點(diǎn)和多性狀關(guān)聯(lián)分析
　　(1)基于LASSO的多位點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析方法。多位點(diǎn)的關(guān)聯(lián)分析方法能同時(shí)考慮所有位點(diǎn)，并且不涉及多重測驗(yàn)校正，因此與單位點(diǎn)方法相比具有更高的檢測功效。本研究將LASSO方法用于關(guān)聯(lián)分析，并首次采用兩種顯著性測定方法檢驗(yàn)LASSO方法中位點(diǎn)的顯著性，分別為基于bootstrap的LASSO-A和基于混合模型方

4、程的LASSO-B，并通過模擬研究比較了基于混合線性模型的GEMMA方法和LASSO方法的檢驗(yàn)功效和假發(fā)現(xiàn)率。模擬結(jié)果表明LASSO-A方法具有最高的檢驗(yàn)功效以及最低的假發(fā)現(xiàn)率，即使位點(diǎn)的表型貢獻(xiàn)率很低，LASSO仍可以檢測到。本文利用LASSO-A、LASSO-B和GEMMA方法對422份油棕材料的13個(gè)經(jīng)濟(jì)性狀進(jìn)行GWAS，LASSO方法共檢測到19個(gè)與經(jīng)濟(jì)性狀相關(guān)的標(biāo)記位點(diǎn)，很大一部分在前人通過連鎖分析獲得的QTL附近，而GEMM

5、A方法僅檢測到三個(gè)顯著SNP，并且均被LASSO方法檢測到。在LASSO方法檢測到的顯著位點(diǎn)中，一些位點(diǎn)具有一因多效性，控制了多個(gè)性狀，并且這些性狀間也顯著相關(guān)。無論在模擬數(shù)據(jù)還是實(shí)際數(shù)據(jù)中，LASSO均有較高的檢驗(yàn)功效，該方法是對現(xiàn)有關(guān)聯(lián)分析方法的一個(gè)很好的補(bǔ)充。
　　(2)基于多元偏最小二乘的多性狀聯(lián)合關(guān)聯(lián)分析。在實(shí)際育種工作中，經(jīng)常要同時(shí)考慮多個(gè)復(fù)雜性狀。多性狀聯(lián)合分析既可利用性狀之間的遺傳相關(guān)又可利用環(huán)境相關(guān)信息，可有效提

6、高分析結(jié)果的精確度。本文提出了用于優(yōu)異等位基因挖掘和遺傳效應(yīng)估計(jì)的多性狀聯(lián)合關(guān)聯(lián)分析方法，該方法采用多元偏最小二乘和兩階段變量選擇策略，結(jié)合BIC信息準(zhǔn)則進(jìn)行最優(yōu)模型中變量的選擇，通過計(jì)算機(jī)模擬在不同樣本大小，遺傳力以及PIC下研究該方法的可行性，并與單性狀多位點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行結(jié)果比較。結(jié)果表明:相比于單性狀分析，多性狀聯(lián)合分析可以提高檢測功效，尤其對一因多效基因優(yōu)勢更加明顯;樣本容量、遺傳力、PIC以及效應(yīng)值的大小均對候選基因的統(tǒng)計(jì)功效

7、、效應(yīng)估計(jì)值的準(zhǔn)確度和精確度具有重要影響。
　　二、基因組預(yù)測方法比較研究及其應(yīng)用
　　(1)玉米自交系中組學(xué)預(yù)測的統(tǒng)計(jì)方法比較。為了更好地了解不同組學(xué)數(shù)據(jù)和不同方法的預(yù)測準(zhǔn)確性，本文利用339個(gè)玉米自交系中測量得到100K個(gè)SNP，28769個(gè)轉(zhuǎn)錄產(chǎn)物，748個(gè)代謝物作為數(shù)據(jù)源，采用8種預(yù)測方法對6個(gè)玉米農(nóng)藝性狀進(jìn)行預(yù)測，并比較不同數(shù)據(jù)來源和不同方法的預(yù)測效果。方法包括LASSO，最佳線性無偏預(yù)測(BLUP)，BayesA

8、，BayesB，偏最小二乘法(PLS)以及再生核希爾伯特空間(RKHS)和支持向量機(jī)(SVM-RBF和SVM-POLY)。結(jié)果表明在玉米自交系農(nóng)藝性狀的預(yù)測中，BLUP方法在所有組學(xué)和性狀的綜合預(yù)測效果最好，基因組預(yù)測較代謝組和轉(zhuǎn)錄組的預(yù)測效果好。本文將所有組學(xué)數(shù)據(jù)合并后對6個(gè)性狀進(jìn)行預(yù)測，發(fā)現(xiàn)預(yù)測力沒有明顯提高。此外，為了更好的了解性狀的遺傳結(jié)構(gòu)，對6個(gè)性狀進(jìn)行了全基因組關(guān)聯(lián)分析，同時(shí)利用LASSO方法檢測出對農(nóng)藝性狀有顯著影響的代謝

9、物。最后，根據(jù)不同的閾值進(jìn)行了標(biāo)記的篩選，并利用篩選后的標(biāo)記進(jìn)行了基因組預(yù)測，通過交叉驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)預(yù)測效果沒有明顯改善。
　　(2)雜交水稻產(chǎn)量及其相關(guān)性狀的組學(xué)預(yù)測。利用水稻的基因組，轉(zhuǎn)錄組以及代謝組的數(shù)據(jù)對水稻雜交種的產(chǎn)量及其構(gòu)成性狀進(jìn)行預(yù)測并對預(yù)測效果進(jìn)行評價(jià)。本文從210份水稻重組自交系親本中有可能產(chǎn)生的21495個(gè)雜交種中，隨機(jī)選擇278份材料進(jìn)行表型鑒定，并利用這278份材料作為訓(xùn)練樣本來預(yù)測所有可能樣本的產(chǎn)量相關(guān)性狀，發(fā)