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QTL定位是找到与目标性状相关基因的经典研究方法之一，其原理是基于分子标记与目标性状的连锁关系，找到与目标性状相关区域。

上篇分享了关于QTL定位相关原理、常见作图群体类型、分析流程以及常见结果可视化。本篇着重介绍康普森作物遗传图谱构建及QTL定位产品，同时针对QTL定位常见问题进行解答。

康普森作物遗传图谱构建及QTL定位产品，涵盖了表型统计、分子标记开发、遗传图谱构建、连锁分析、QTL区间位点注释、区间基因功能注释及富集分析的内容。客户可根据需求自行选择遗传图谱构建产品、QTL定位（需提供表型数据）产品，具体产品适用性见下表。

 表型数据统计

表型对QTL定位至关重要，一般要求表型数据的随机误差服从正态分布。分析前对作图个体表型数据绘制箱线图，将严重偏离总体分布的个体表型替换为NA，而后绘制表型分布直方图，如图1所示。

图1 性状N表型分布箱线图与直方图

 分子标记开发

对基因型及表型进行一定标准的质控，可以排除异常基因型和异常表型对分析结果产生的影响。

QTL定位分析前，首先筛选两个亲本均为纯合基因型且亲本间差异的标记位点，然后对子代群体数据进行基因型质控。基因型质控含SNP检出率、最小等位基因频率、标记偏分离卡方检验等。若为RIL群体等，则会根据个体杂合率、位点杂合率剔除部分杂合个体、杂合位点，质控后剩余标记的密度分布请见图2。

图2 筛选用于遗传图谱构建的标记密度分布示例图

 遗传图谱构建

对筛选得到的高质量标记，采用QTL IciMapping (Version 4.2) 软件进行遗传图谱构建，然后统计遗传图谱信息，见附件报告模板“4.遗传图谱构建”。

图3 遗传图谱标记分布示例图

 QTL定位分析

控制数量性状的基因在基因组中的位置称为数量性状基因座（Quantitative Trait Locus，QTL）。QTL 常用作图方法、软件较多，康普森分析采用QTL IciMapping (Version 4.2) 软件基于完备区间作图法（ICIM）进行QTL定位。针对客户提供的表型数据，统计所有性状鉴定到的QTLs，QTL定位结果示例见报告模板“5.QTL定位分析”，QTL 定位结果示例展示见图4。

图4 性状N QTL定位结果展示

注：纵坐标为 LOD 值；红色的线为LOD阈值线；上横坐标为

不同连锁群编号；下横坐标为每条连锁群的遗传距离。

 QTL 区间注释

基于 QTL 定位结果，筛选出与性状关联的 SNP 位点，进行区间位点注释。基于ANNOVAR位点注释结果，使用clusterProfiler包将注释到的区间候选基因，根据GO和KEGG数据库进行基因功能富集分析。

基于连锁关系，QTL定位到的区间往往包含较多候选基因，客户可自行参考富集分析结果，进一步筛选与目标性状相关候选基因，GO富集分析的结果示例如下图5所示。

图5  GO biological process（BP）ontology富集分析结果点状图

KEGG 是有关通路的主要公共数据库，通路显著性富集分析以 KEGG 中的通路为单位。应用超几何检验，找出与整个参考基因相比较在候选基因中显著性富集的通路，KEGG通路分析结果示例如下图6所示。

图6 KEGG通路分析结果点状图

 作物遗传图谱构建、QTL定位产品区别

图谱构建是QTL定位的基础，提供亲本及子代测序/芯片数据则可进行遗传图谱构建，除此之外，提供群体目标表型数据则可进一步进行QTL定位，找到与目标性状相关的QTLs。

 群体构建亲本的选择

亲本的选择、群体构建方式影响着最终的定位结果。亲本的选择需要综合考虑亲本间遗传背景差异、纯度、杂交后代可育性（偏分离）等因素。

 如何提高 QTL 检测功效

QTL定位是一种统计方法，QTL分析假设性状值的随机误差项服从正态分布。检测功效与准确性受目标性状的可遗传性、测量准确性、群体类型、群体大小、定位方法、标记数量等的影响。一些QTL可能只在特定杂交群体，或是特定环境下才可以被检测到的。

提高 QTL 的检测功效主要途径：1. 扩大作图群体，即在允许条件下要尽可能地扩大作图群体，增加重组事件。考虑到构建成本，已有研究大多子代数200个个体左右；2. 减小表型误差，如可以通过统一性状测量标准，多地点、多年份采集表型等方法提高QTL检测的可信度；3. 适当增加标记密度，已有研究表明在低于200的作图群体中, 标记增加到一定程度, 如每隔5~10 cM有一个标记, 再增加更多的标记也不会明显提高QTL的检测功效。

参考文献

[1]Wang, J, H. Li, L. Zhang, and L. Meng. 2019. Users’Manual of QTL IciMapping. The Quantitative Genetics Group, Institute of Crop Science, Chinese Academy of Agricultural Sciences (CAAS), Beijing 100081, China. 

[2]李慧慧,张鲁燕,王建康.数量性状基因定位研究中若干常见问题的分析与解答[J].作物学报,2010,36(06):918-931.

[3]Wang J-K(王建康). Inclusive composite interval mapping of quantitative trait genes. Acta Agron Sin (作物学报), 2009, 35(2): 239–245 (in Chinese with English abstract). 

[4]Purcell S, et al. PLINK: a tool set for whole-genome association and population-based linkage analyses. Am J Hum Genet., 2007. 81(3): 559–75.

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