qtl定位中常见的12个问题

是明显的(图3)。对大小为 100 、 200 和 400 的群体来说,把 PVE=4% 的 QTL 定位到 10cM 置信区间内的概率分别为 29% 、 67% 和 91% ;而把 PVE=10% 的 QTL 定位到 10 cM 置信区间内的概率分别为 79% 、 97% 和 100% 。减小表型误差则间接提高单个 QTL 的贡献率[13] ,如果通过降低表型误差把 QTL 对表型的贡献率由 4% 提高到 5% ,对大小为 100 、 200 、 400 的群体来说,检测功效则分别由 29%、 67%和 91% 提高到 44%、 77%和 94% 。因此, QTL 作图研究中作图群体在资源允许的条件下要尽可能地大,同时表型鉴定时要尽量减小随机误差。当然对受环境影响大并具有较大基因型和环境互作的性状,还要在多地点/ 多年份进行表型鉴定。降低表型变异也可间接提高 PVE , 从而提高 QTL 的检测功效。遗传研究中近等基因系和染色体片断置换系[14 - 15] 都是通过这种途径提高遗传分析的可靠性。举例来说,假定某群体中 3 个独立遗传 QTL 的遗传方差分别为 0.1 、 0.2 和 0.3 , 误差方差为 0.4 , 因此 3个 QTL 分别解释 10% 、 20% 和 30% 的表型变异,在这 3个 QTL 的近等基因系中假定 QTL 的遗传效应和误差方差保持不变,那么 3个 QTL 近等基因系群体的表型方差分别为 0.5 、 0.6 和 0.7 ,3个 QTL 解释的表型变异则增加到 20%、 33%和 43% ,因此在这 3 个近等基因系群体中进行 QTL 定位研究将更加有效。图3 QTL 的检测功效与群体大小的关系 Fig. 3 Relationship between QTL detection power and mapping population size