专题——限制性两阶段多位点全基因组关联分析法的应用
限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法（RTM-GWAS）是新建立的一种可以全面检测自然群体和双（多）亲衍生群体中具有不同复等位变异QTL体系的关联分析方法。本文介绍了提出RTM-GWAS的出发点及其两大主要特点,包括建立适合自然群体和和双（多）亲衍生群体特点的复等位变异标记和控制总体贡献率的多位点关联分析模型。一般读者和编者对RTM-GWAS的方法、原理,对复等位标记和多位点模型并无异议,提问与质疑主要分为两方面：一是RTM-GWAS检测到的QTL数量较多,大大多于单位点MLM模型所检出的QTL数目,怀疑增加的QTL是假阳性所致;另一是采用常规显著水准要求太低,不适于关联分析。本文对此做了严密释疑。最后介绍了关于RTM-GWAS的应用前景,包括遗传体系解析与重要基因克隆,双（多）亲杂交衍生群体遗传解析,群体遗传分化与进化和设计育种等方面。
全基因组关联分析（genome-wide association studies,GWAS）通过建立全基因组高密度分子标记以检测基因型与表型间的关联性,已成为动植物数量性状遗传解析的主要方法。然而,以往GWAS方法只注重于个别主要QTL的检测,而且使用仅有2个等位变异的SNP标记不能检测自然群体中广泛存在的复等位变异,一定程度限制了GWAS的应用。限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法（RTM-GWAS）首先根据全基因组高密度SNP标记间的连锁不平衡程度,将多个相邻且紧密连锁的SNP标记组成为具有复等位变异（单倍型）的连锁不平衡区段（SNPLDB）标记。其次,RTM-GWAS使用由SNPLDB标记计算的遗传相似系数矩阵作为群体结构偏差的通用估计,并提取该矩阵的特征向量作为模型协变量以降低由群体结构偏差导致的假阳性。最后,利用具有复等位变异的SNPLDB标记与建立的多位点复等位变异模型,RTM-GWAS将性状遗传率作为QTL表型变异解释率的上限,通过两阶段分析策略高效地进行全基因组QTL及其复等位变异的检测,并最终构建多QTL遗传模型。该法还可以基于性状小区观测值,建立QTL与环境互作多位点模型,不仅能检测与环境有交互作用的主效应QTL,还能检测仅与环境有交互作用的无主效应QTL。RTM-GWAS不仅解决了以往GWAS不能估计复等位变异的问题,而且通过使用多位点模型拟合多个QTL提高了检测功效并能有效地控制假阳性的膨胀,为全面解析自然群体QTL及其复等变异提供了通道。该法能估计出等位基因的效应及其在群体内的相对频率,由其结果建立的QTL-allele矩阵代表了目标性状在群体中的全部遗传组成,不仅可用于候选基因发掘,还为群体内QTL及其复等位变异（基因及其复等位基因）的动态研究（群体遗传分化以及特有与新生等位变异）提供了新的工具。依据QTL-allele矩阵,还能进一步利用计算机模拟产生杂交组合后代基因型,并预测杂交组合后代纯合群体的表现,从而进行优化组合设计与分子设计育种。此外,RTM-GWAS还适用于双亲杂交后代重组自交系群体以及多亲杂交后代巢式关联作图群体,因避免了群体结构偏离的干扰,检测功效更高。本文归纳了RTM-GWAS的原理和方法,并综述了其在遗传育种研究中的应用。
【目的】对东北大豆种质群体百粒重性状进行全基因组关联分析,全面解析中国大豆主产区百粒重QTL-等位变异遗传构成,为东北地区大豆籽粒大小遗传改良提供理论基础。【方法】以东北地区育种和生产上常用的290份大豆材料作为试验群体,于2013和2014年在东北第二生态亚区的克山、牡丹江、佳木斯和长春4个地点进行百粒重表型鉴定试验。利用RAD-seq方法对试验群体进行基因组测序分析,对原始SNP数据进行过滤及填补缺失数据后,最终获得了82 966个高质量的SNP标记。根据限制性两阶段多位点全基因组关联分析（restricted two-stage multi-locus genome-wide association analysis,RTM-GWAS）方法,首先构建获得15 546个具有复等位变异的SNPLDB标记,然后使用两阶段多位点模型对百粒重性状进行全基因组关联分析。对检测到的百粒重关联SNPLDB标记位点附近（50 kb范围内）的基因进行分析,根据基因内SNP与SNPLDB标记位点之间关联性的卡方测验,筛选可能与百粒重性状相关的候选基因并进行功能注释。最后基于检测的百粒重QTL-等位变异体系分析了不同熟期组材料间的遗传分化。【结果】试验群体百粒重变异范围为18.3—20.7 g,性状遗传率为92.3%。RTM-GWAS方法共检测到76个与大豆百粒重性状关联的SNPLDB标记位点,其中15个位点主效不显著,另外61个主效显著位点解释了65.40%的表型变异;68个与环境互作效应显著的位点解释了17.46%的表型变异,另外8个位点与环境互作效应不显著。在检测到的76个位点中有34个位点与已报道的30个百粒重QTL重叠,另外42个位点为本研究新检测百粒重位点。基于检测的SNPLDB标记位点,共筛选到137个百粒重相关候选基因,功能注释显示这些候选基因不仅参与大豆百粒重的调节,还参与了初级新陈代谢、蛋白质修饰、物质运输、胁迫响应和信号转导等。对各熟期组间QTL-等位变异的遗传分化分析显示,尽管熟期组间百粒重差异不明显,但其QTL-等位变异遗传结构却发生了新生和汰除的变化。【结论】RTM-GWAS方法能相对全面地解析东北大豆种质群体百粒重QTL-等位变异遗传构成。东北大豆种质群体百粒重由大量QTL调控,且QTL与环境互作效应大,QTL存在丰富的复等位变异。由RTM-GWAS方法建立的QTL-等位变异矩阵为群体遗传及演化研究提供了新工具。
【目的】为全面解析大豆重组自交系群体中调控百粒重性状的QTL体系,将限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法（RTM-GWAS）和不同定位方法进行比较、优选,为后续候选基因体系探索及分子标记辅助育种设计提供依据。【方法】利用以科丰1号和南农1138-2为亲本衍生的重组自交系群体NJRIKY的427个家系,通过由全基因组39 353个SNP构建的3 683个SNPLDB标记及3个环境下的百粒重表型数据,选用复合区间作图法（CIM）、基于混合线性模型的全基因组关联分析方法（MLM-GWAS）和RTM-GWAS3种方法检测百粒重QTL,通过QTL数目和总的表型变异解释率比较检测功效,挑选最佳定位结果进行NJRIKY群体中的百粒重遗传体系解析。通过候选基因体系的功能注释,挖掘调控大豆百粒重的生物学途径。【结果】科丰1号与南农1138-2的百粒重差异较大,多环境平均数分别为9.0和17.9 g,遗传变异系数为12.4%,遗传率为85.4%,适用于百粒重性状的遗传解析。比较3种方法定位结果表明RTM-GWAS方法表现最佳,检测QTL数目最多（57个）,解释表型变异最多（70.78%）。而CIM仅检测到14个QTL,解释了56.47%的表型变异,MLM-GWAS仅定位到6个QTL,解释了18.47%的表型变异。RTM-GWAS共检测到57个QTL,分布在19条染色体上,表型变异解释率为0.03%—7.57%,其中41个QTL覆盖了已报道的来自30个双亲群体的81个百粒重QTL,16个QTL为新发现位点,包含一个表型变异解释率大于3%的大效应位点Sw-09-2。此外,检测的57个QTL中有20个位点与环境存在互作效应。这57个QTL构成了影响NJRIKY群体百粒重性状的遗传体系。通过SNPLDB标记与预测基因内的SNP进行χ2检验,共筛选到36个候选基因,其中4个候选基因来自大效应QTL,剩余32个候选基因来自小效应QTL。通过GO注释发现这些候选基因功能注释丰富,其中13个候选基因与籽粒发育直接相关,剩余的候选基因功能丰富,包含转运、转录调节因子等,表明不同生物学途径的基因共同调控NJRIKY群体中百粒重性状的表达。【结论】3种定位方法中,高效的RTM-GWAS方法检测到较为全面的NJRIKY群体的百粒重QTL,更适用于双亲RIL群体的QTL定位。不同功能的候选基因共同调控了复杂的百粒重性状的表达。
【目的】大豆是重要的经济作物,是人类植物蛋白质和油脂的主要来源。蛋白质含量作为大豆育种的主要目标之一,属于多基因控制的复杂数量性状,并且受环境条件的影响。通过对大豆巢式关联作图群体的蛋白质含量进行全基因组关联分析,解析其遗传构成,为高蛋白质含量的大豆品种育种提供理论基础。【方法】以蒙8206为共同亲本,对临河×蒙8206、正阳×蒙8206、蒙8206×通山与蒙8206×WSB分别杂交,通过单粒传法自交7代衍生的4个重组自交系群体,共计623个家系,整合为一个大豆巢式关联作图群体,利用RAD-seq技术进行SNP标记基因分型,并于2012年至2014年将该群体种植在5个不同田间环境,在大豆完熟期R8时测定蛋白质含量,利用限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法（RTM-GWAS）来解析蛋白质含量的遗传构成。【结果】试验群体的蛋白质含量变异较大,蛋白质含量性状遗传率较高,遗传变异可解释85.00%的表型变异。多环境联合方差分析表明,蛋白质含量的基因型、环境以及基因型×环境均达到差异极显著水平。全基因组关联分析共检测到90个蛋白质含量QTL,其中新检测到20个QTL,每个QTL的表型变异解释率为0.06%—3.99%,贡献率总和为45.60%。每个QTL包含2—5个等位变异,等位变异效应为-2.434%—2.845%,大多数等位变异效应为-1.000%—1.000%,表明大多数等位变异的效应较小。根据检测的90个蛋白质含量QTL,预测了73个蛋白质含量相关基因,其中Glyma20g24830参与甘氨酸与芳香族氨基酸代谢,Glyma18g03540参与半胱氨酸生物合成,推测其为重要蛋白质含量候选基因。根据试验群体的蛋白质含量QTL-allele矩阵,预测出潜在杂交组合的纯系后代的蛋白质含量育种潜力高达56.5%。【结论】检测到90个大豆蛋白质含量QTL,新检测到20个QTL,预测到73个蛋白质含量相关基因,表明大豆蛋白质含量是由多基因控制的数量性状。
【目的】异黄酮是大豆等豆类植物中富含的一类次生代谢产物,对食品和保健产业有重要作用。大豆籽粒可分离出12种异黄酮组分,可归为三大类：大豆苷类异黄酮、染料木苷类异黄酮和黄豆苷类异黄酮。通过鉴定大豆籽粒异黄酮总含量及3个组分含量性状的加性及上位性QTL,进而全面解析其复杂的遗传构成。【方法】利用先进2号和赶泰2-2双亲衍生的大豆重组自交系群体NJRSXG,在5个环境下测定4个异黄酮含量性状：异黄酮总含量（total isoflavone content,SIFC）、大豆苷类异黄酮总含量（total daidzin group content,TDC）、染料木苷类异黄酮总含量（total genistin group content,TGC）和黄豆苷类异黄酮总含量（total glycitin group content,TGLC）。选用混合模型复合区间作图法（mixed-model-based composite interval mapping,MCIM）和限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法（restricted two-stage multi-locus genome-wide association analysis,RTM-GWAS）进行异黄酮含量QTL检测。【结果】2个亲本在4个异黄酮含量性状上均存在较大差异,重组自交系群体异黄酮含量在高值、低值2个方向上均出现超亲分离,低值方向分离趋势强于高值方向。利用连锁定位MCIM方法共检测到4个异黄酮含量性状的19个加性QTL和16对上位性QTL,分布于15条染色体上。第14染色体重要标记区间GNE186b—Sat020内检测到3个新加性QTL：qSifc-14-1、qTdc-14-2和qTgc-14-1,且表型变异解释率最高。利用关联定位RTM-GWAS方法分别检测到4个异黄酮含量性状的51、66、42和36个关联标记位点,表型变异解释率为39.7%—52.5%,检测到的位点中覆盖了MCIM方法检测的19个加性QTL中的11个以及11个上位性QTL。候选基因分析分别在加性QTL区域和上位性QTL区域检测到93和100个候选基因,富集分析显示在第14染色体重要标记区间GNE186b—Satt020内,Glyma14g33227、Glyma14g33244和Glyma14g33715的功能与异黄酮代谢有关。【结论】连锁定位和关联定位2种方法结合能相对全面地检测异黄酮含量QTL。与连锁定位方法MCIM相比,关联定位方法RTM-GWAS检测的QTL更多,总遗传贡献率更高,但尚不能检测上位性QTL,2种方法定位结果可相互验证补充,大豆籽粒异黄酮含量由大量QTL/基因控制。
