BC1F2遗传连锁图谱和纤维品质性状QTL定位

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主要农作物QTL定位和克隆研究进展

主要农作物QTL定位和克隆研究进展摘要：随着遗传图谱的日趋饱和QTL定位分析方法的日益完善，近年来农作物QTL的研究发展非常迅速。

本文首先从总体上对水稻、玉米、小麦、棉花、大豆这几个农作物的QTL定位作了简要的介绍，然后详细介绍了番茄、水稻、玉米被克隆出的几个QTL的克隆过程及基因功能，对整个QTL的分析方法作了系统的介绍。

关键词：QTL、定位、克隆、基因作物的许多农艺性状和经济性状是数量性状,研究作物数量性状的遗传对农作物育种具有十分重要的意义。

近几年，作物QTL定位和克隆发展迅速，本文详细阐述了主要农作物近几年的发展状况。

1.QTL定位研究进展QTL定位是检测分子标记和QTL间的连锁关系,估计QTL的效应利用分子标记进行遗传连锁分析,检测出QTL。

分子遗传学的发展和RFLP,RAPD,SSR,AFLP等分子标记技术的完善,加上日趋饱和的遗传图谱为工具和日益完善的QTL定位分析方法,已在许多作物上定位了不少QTL,并分析了各QTL的效应。

1.1 水稻水稻QTL的研究近年来发展非常迅速,已进行QTL定位的性状很多。

自Wang等[1]利用RFLP连锁图定位了水稻对稻瘟病有部分抗性的14个QTL以来,有关水稻QTL 定位的研究报道不断增加.目前,世界各国的科学家应用不同的群体,对水稻大多数性状进行了QTL定位,这些性状包括水稻的生育期、株高及其组成性状、产量及产量构成性状、谷粒外观品质、食味和营养品质等农艺性状、以及水稻种子的休眠性、水稻叶片叶绿素和过氧化氢含量等生理性状。

目前的数据表明水稻遗传图谱上的分子标记数已超过6000个,平均间距为75-100 kb,基本覆盖了水稻基因组的所有区域，为进一步精细定位及克隆提供了便利。

1.2玉米玉米的许多产量相关性状[2]，如穗长、穗粗、行数、行粒数等，国内外都进行了较为深入的研究，定位了大量的QTL位点，并分析了它们的遗传规律，为玉米育种提供了很好的指导意义。

分子标记辅助选择(MAS)与QTL定位在鸡遗传育种中的应用

分子标记辅助选择（MAS）与QTL定位在鸡遗传育种中的应用摘要：近年来，随着畜禽基因组研究计划相继开展，分子标记的研究与应用得到了迅速的发展，这为准确地评价畜禽群体遗传结构及遗传多样性提供了新的机遇。

分子标记辅助选择（MAS）也越来越受到育种学家的广泛关注，并且目前已用于生产实践，对提高经济效益和育种效率起到了大的推动作用。

而对鸡的染色体上QTL定位工作也有了迅猛的发展，成为动物基因定位工作中一个异常活跃的领域。

对鸡数量性状的研究也已发展为直接将研究目标指向各个数量性状位点，借助各种遗传标记，构建遗传连锁图谱，通过一定的统计分析方法，从而将影响数量性状的多个基因定位于特定的染色体区域。

分子标记辅助选择（MAS）与QTL定位之间具有紧密联系。

本文主要综述分子标记辅助选择（MAS）与QTL定位在鸡遗传育种中的研究进展。

关键词：鸡；分子标记辅助选择（MAS）；QTL定位1.引言鸡的许多经济性状属数量性状，该类性状的发生受到2对或更多对等位基因的控制，每对等位基因没有显性与隐性的区别，而是共显性的。

这些等位基因对该数量遗传性状形成的作用微小，所以也称为微效基因(minor gene)，它们在染色体上的位置称为数量性状基因座(quantitative trait loci，QTL)。

目前随着QTL 研究的深入，不仅丰富和发展了数量遗传学的内容，成为新兴的分子数量遗传学的主体，也必将对畜禽的育种改良起到极大的推动作用，从而开创动物育种的新纪元。

2.分子标记辅助选择（MAS）2.1 相关概念Stam（1986）提出通过限制性片段长度多态性（RFLP），可对生物有机体的基因组进行标记，利用标记基因型能非常准确地估计数量性状的育种值，以该育种值为基础的选择，称为标记辅助选择（marker assisted selection,MAS）。

Lander 和Thompson（1990）定义标记辅助选择，为把分子遗传学方法和人工选择相结合达到性状（traits）最大的遗传改进，人们进一步将MAS定义为以分子遗传学和遗传工程为手段，在连锁分析的基础上，运用现代育种原理和方法，实现性状最大的遗传改进。

生物学新研究方法

一、图位克隆相关汇总1、用于QTL初定位群体的类型有哪些以及各群体的特点F2群体易于配制，需要时间短，所提供的遗传信息最为丰富，可以估算加性效应及显性效应。

但F2群体由单株组成且尚未达到纯合，提供的材料有限，很难对其进行连续性研究。

由于每个基因型只有一株，由此得到的数量性状数据可靠性差。

补救办法是利用F2代单株衍生的F2:3家系，选取同一家系中的若干个体进行分析，但这样做不仅加大了工作量，而且容易造成抽样误差。

回交(BC)群体:低代回交群体重组交换的信息量比F2少，为了弥补回交群体的不足现在多采用先回交再自交的方式，对回交后代进行自交。

DH系群体：加倍单倍体群体，是通过诱导F1单倍体并加倍形成的群体，群体内基因完全纯合，群体内的差异构成了分离群体的遗传特性，是永久群体，但重组交换的信息较少。

RIL系：RIL群体基因基本纯合，群体结构稳定，也是一个永久性分离群体，重组程度高于F2群体，因此，RIL 群体构建的图谱比F2的有着更高的解析度。

但建立一套RIL需要多年的工作。

而且，在基因组的某些区域的纯合比理论预期需要更长的时间，而且不能估计显性效应。

2、简答图位克隆常见的群体（至少三个）及其特点。

根据分离群体的特点，图位克隆作图群体分为临时性分离群体、永久性分离群体和回交近交系群体三大类。

临时性分离群体：包括单交组合产生的F2及其衍生的F3、F4家系回交群体。

其显著特征时群体中每一个个体后代均可发生分离，除非自交不亲和性，F2易配制。

而且提供给遗传分析的信息最为丰富，可以同时估计加性效应和显性效应。

但由于F2存在分离，很难进行多年多点研究。

永久性分离群体：主要包括重组自交系群体（RIL）和加倍单倍体群体（DH）。

其显著特征是群体中每一个体其后代稳定，不发生分离，可重复进行试验，将区组效应、重复效应和随机误差最小化或分解，增加检测QTL准确性。

但构建RIL 群体需很长时间；构建DH群体受基因型限制，难度较大，且它们不能估计显性效应。

qtl定位的基本步骤

qtl定位的基本步骤
1.建立遗传连锁图：通过检测不同个体的遗传变异来建立遗传连锁图，确定位于染色体上的qtl。

2.进行qtl扫描：对建立好的遗传连锁图进行qtl扫描，找到与表型变异相关的qtl。

3.计算lod值：对于每个qtl，计算其相关性统计量——lod值，用来衡量qtl 与表型变异的关系强度。

4.确定效应大小：确定qtl对表型变异的大小效应，即qtl的遗传效应大小。

5.确定qtl位置：通过lod值和效应大小，确定qtl在染色体上的位置和贡献度。

6.验证和精细定位：通过进一步验证和精细定位，确定qtl和表型变异之间的关系和相关基因。

陆地棉遗传图谱构建与纤维品质性状QTL定位的开题报告

陆地棉遗传图谱构建与纤维品质性状QTL定位的开
题报告
1.研究背景
棉花是世界上最重要的纤维作物之一，主要用于纺织和医药领域。

陆地棉是棉花的重要品种之一，在中国种植面积和产量均居于前列。

某
些陆地棉纤维品质优秀，长短比高，强度大，适合纺织加工，特别是在
纺织品质量要求较高时表现出优势。

因此，深入探究陆地棉纤维品质的
遗传调控机制及分子标记，对陆地棉遗传改良及棉花产业发展具有重要
意义。

2.研究目的
本研究旨在构建陆地棉品种的遗传图谱，挖掘纤维品质性状的QTL，并探索陆地棉纤维品质的遗传机制和分子标记，为陆地棉的遗传改良和
优化提供科学依据。

3.研究内容
（1）陆地棉基因组DNA提取，建立基因组DNA文库。

（2）利用RAD-seq技术对陆地棉进行遗传图谱构建。

（3）通过生物信息学分析，对陆地棉基因组的SNP位点进行筛选
和过滤。

（4）利用群体遗传学方法和QTL分析技术，定位纤维品质性状的QTL。

（5）对QTL定位结果进行验证和分析，以寻找与纤维品质相关的
功能基因和分子标记。

4.研究意义
（1）为陆地棉遗传改良提供科学依据和分子标记，为陆地棉纤维品质改良提供支持。

（2）深入探究陆地棉纤维品质的遗传机制和分子标记，对棉花产业提高经济效益和推进可持续发展具有重要意义。

（3）此研究还将对陆地棉基因组、生物信息学等领域进行理论探讨，促进相关学科的发展。

QTL 定位方法---

QTL 定位方法分子标记技术和数量遗传学的发展，使得分子遗传学与数量遗传学相互渗透和融合，从而形成了一个新的研究领域—分子数量遗传学（Molecular Quantitative Genetics）。

分子数量遗传学研究的内容，就是借助分子标记，采用适当的统计分析方法明确QTL 在染色体上的位置及其效应。

而QTL 定位的原理是：利用适当的分离群体，构建较高密度的、分布较均匀的、覆盖全基因组的分子标记连锁图。

根据遗传连锁的基本遗传学原理，对分离群体中单株的标记基因型和性状的表型值进行一定的统计分析，将决定数量性状的QTL 定位在分子标记连锁图中。

目前，QTL 定位的方法主要有单标记分析法（Edwards et al, 1987），区间作图法（Lander and Botstein, 1989）和复合区间作图法（Zeng, 1994）等。

单标记法（Single marker analysis）是最简单的分析标记与性状关联的方法，包括以标记为基础的分析方法（Marker-based analysis, MBA）和以性状为基础的分析方法（Trait-based analysis, TBA，Lebowitz et al., 1987）。

前者利用每个标记位点不同基因型间的性状均值差异，以传统的单因素方差分析法测验被研究的数量性状在标记基因型间的差异显著性。

对于一个作图群体而言，任意标记位点具有三种基因型（F2群体）或两种基因型（回交群体、重组自交系、双单倍体系），分析每一基因型个体的数量性状均值的差异，并进行F 测验，当F 测验显著时，则表明该标记位点可能与一个或多个QTL 连锁。

利用这种方法进行的数量性状分析，既简单又符合QTL 定位的基本统计原理，且不需要完整的分子标记连锁图，是定位QTL 的最为有效方法。

但不足之处是不能准确估计QTL 的位置，且往往会低估其遗传效应。

以性状为基础的分析方法的原理是假定因选择而使数量性状的高表型个体中的QTL 增效等位基因和低表型个体中的QTL 减效等位基因的频率增加，当QTL 的等位基因与某一标记基因连锁时，会因相互关联而导致高、低表型个体间标记基因频率的差异。

第十章数量性状基因( QTL )的定位

重组率
不同物种的遗传图距和物理图距间的关系
物种酵母（Yeast） Neurospora Arabidopsis Drosophila 西红柿（Tomato）人类（Human）小麦（Wheat）水稻（Rice）玉米（Corn）单倍体基因组大小（kb）遗传图谱的长度（cM）碱基对（kb）/cM 2.2×10 4 4.2×10 4 7.0×10 5 2.0×10 5 7.2×10 6 3.0×10 7 1.6×10 5 4.4×10 6 3.0×10
= C + n1 ln(2 + k) + (n3 + n7 ) ln( 1− k) + n9 lnk

重组率的估计值
k = (1 − r ) 2 = − (2n − 3n1 − n9 ) ± (2n − 3n1 − n9 ) 2 + n × n9 2n

重组率估计值的方差
(1− k )(2 − k ) (2r − r 2 )(3 − 2r + r 2 ) Vrˆ = = 2n(1+ 2k ) 2n(3 − 4r + 2r 2 )
基因型
次数
理论频率
n1
n2
n3
1 4
1 2
(1-r)2
r(1-r)
1 4
M 1M 1M 2_
1 4
(1-r2)
M1_M2_
n1
1 4
(3-2r+r2)
r2
M1M1m2m2
m1m1M2M2
n3
1 4
1 2
r2
M1_m2m2
n3
1 4
r(2-r)
M1m1M2M2
n4

QTL定位方法和QTL作图

QTL定位方法和QTL 作图QTL 定位就是采用类似单基因定位的方法将QTL 定位在遗传图谱上, 确定QTL 与遗传标记间的距离( 以重组率表示) 。

根据标记数目的不同, 可分为单标记、双标记和多标记几种方法。

根据统计分析方法的不同, 可分为方差与均值分析法、回归及相关分析法、矩估计及最大似然法等。

根据标记区间数可分为零区间作图、单区间作图和多区间作图。

此外, 还有将不同方法结合起来的综合分析方法, 如QTL 复合区间作图( CIM) 多区间作图( MIM) 、多QTL 作图、多性状作图( MTM) 等。

1 区间作图法( interval mapping, IM)Lander 和Botstein( 1989) 等提出, 建立在个体数量性状观测值与双侧标记基因型变量的线性模型的基础上, 利用最大似然法对相邻标记构成的区间内任意一点可能存在的QTL 进行似然比检测, 进而获得其效应的极大似然估计。

其遗传假设是,数量性状遗传变异只受一对基因控制,表型变异受遗传效应( 固定效应) 和剩余误差( 随机效应) 控制, 不存在基因型与环境的互作。

区间作图法可以估算QTL 加性和显性效应值。

与单标记分析法相比, 区间作图法具有以下特点:能从支撑区间推断QTL 的可能位置;可利用标记连锁图在全染色体组系统地搜索QTL, 如果一条染色体上只有一个QTL, 则QTL 的位置和效应估计趋于渐进无偏; QTL 检测所需的个体数大大减少。

但IM也存在不足: QTL 回归效应为固定效应;无法估算基因型与环境间的互作( Q×E) , 无法检测复杂的遗传效应( 如上位效应等) ; 当相邻QTLs 相距较近时, 由于其作图精度不高, QTLs间相互干扰导致出现Ghost QTL;一次只应用两个标记进行检查, 效率很低。

2 复合区间作图法( composite interval mappig, CIM)CIM是Zeng( 1994) 提出的结合了区间作图和多元回归特点的一种QTL 作图方法。

QTL图谱分析遗传图谱构建基因定位分子标记技术路线

四川不同地方鸡种群有较大遗传差异，表现出不同的遗传距离。
四川不同鸡种群遗传聚类分析
HF
0.2897 0.2897
BF
0.8700
CK
1.1822 0.7135
LK
SH
0.4462
SC
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
图1
不同鸡种群聚类模式图（数字表示相对遗传距离）
与性状相关的分子标记

肉用性状：体重、日增重、相对－绝对增重、屠宰性能、料肉比等
马(Horse)
鸡（Chicken）人(Humans) 小鼠(Mouse) 鼠（Rat）狗（Dog）鹿（Deer）
2n 64
2n 78 2n 46 2n 40 2n 42 2n 78 2n 68
240
1727
200
800
10/20*
191
19/25*
51
936/679*
3800 95
26470 9000 210 230 200 66
（QTL）
基因定位 QTL图谱分析
遗传图谱构建
技术路线：
寻找QTL的染色体片断
标记辅助选择
特定基因的功能位点
标定QTL位置
与性状相关的特定基因
找到与QTL连锁的标记
寻找候选基因
• 微卫星检测：
Southern杂交利用载体基因阳性克隆作序列分析
选择引物
微卫星DNA探针（CA）n
PAGE检测
PCR扩增
•标记性状相关分析：
分子标记
（标记基因座分析）
基因型
（最小二乘分析）
性状

数量性状的分子标记（QTL定位的原理和方法讲义）

数量性状的分⼦标记（QTL定位的原理和⽅法讲义）数量性状的分⼦标记(QTL定位的原理和⽅法讲义)作物中⼤多数重要的农艺性状和经济性状如产量、品质、⽣育期、抗逆性等都是数量性状。

与质量性状不同，数量性状受多基因控制，遗传基础复杂，且易受环境影响，表现为连续变异，表现型与基因型之间没有明确的对应关系。

因此，对数量性状的遗传研究⼗分困难。

长期以来，只能借助于数理统计的⼿段，将控制数量性状的多基因系统作为⼀个整体来研究，⽤平均值和⽅差来反映数量性状的遗传特征，⽆法了解单个基因的位置和效应。

这种状况制约了⼈们在育种中对数量性状的遗传操纵能⼒。

分⼦标记技术的出现，为深⼊研究数量性状的遗传基础提供了可能。

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（QTL）。

利⽤分⼦标记进⾏遗传连锁分析，可以检测出QTL，即QTL定位（QTL mapping）。

借助与QTL连锁的分⼦标记，就能够在育种中对有关的QTL的遗传动态进⾏跟踪，从⽽⼤⼤增强⼈们对数量性状的遗传操纵能⼒，提⾼育种中对数量性状优良基因型选择的准确性和预见性。

因此，QTL定位是⼀项⼗分重要的基础研究⼯作。

1988年，Paterson等发表了第⼀篇应⽤RFLP连锁图在番茄中定位QTL的论⽂。

之后，随着分⼦标记技术的不断发展以及许多物种中分⼦连锁图谱的相继建成，全世界出现了研究QTL的热潮，每年发表有关QTL 研究的论⽂数量⼏乎呈指数增长（图5.1），显⽰了该研究领域的勃勃⽣机。

⽬前，QTL定位研究已在许多重要作物中展开，并且进展迅速。

本章主要介绍QTL定位的原理和⽅法。

图5.11986~1998年期间国际上每年发表有关QTL研究的论⽂的数量. 数据从英国BIDS信息系统检索得到第⼀节数量性状基因的初级定位QTL定位就是检测分⼦标记（下⾯将简称为标记）与QTL间的连锁关系，同时还可估计QTL的效应。

QTL定位研究常⽤的群体有F2、BC、RI和DH。

这些群体可称为初级群体（primary population）。

QTL定位研究与作图

03
QTL IciMapping
综合了遗传图谱构建、关联分析和区间定位法的QTL作图软件，适用于Windows系统，功能全面。
QTL作图的优缺点
优点
能够定位控制数量性状的基因位点，有助于深入了解基因与表型性状之间的关系；通过区间定位法可缩小目标基因所在区间，为基因克隆和分子标记辅助育种提供基础。
QTL定位研究的基本步骤
群体构建
选择合适的亲本材料构建遗传群体，如F2、DH、RIL等。
02
表型测定
对构建的群体进行表型测定，获取数量性状的相关数据。
01
03
遗传作图
利用遗传标记构建作图群体的遗传图谱。
QTL验证与作图
验证QTL的可靠性，并构建QTL的精细作图。
05
04
QTL分析
利用统计和遗传模型分析表型数据与遗传标记之间的关系，定位QTL。
02
QTL定位实验设计
实验材料选择
01
02
03
代表性样本
选择具有代表性的样本，能够反映不同基因型和表型之间的差异。
遗传背景清晰
确保实验材料具有明确的遗传背景，以便准确地进行QTL定位。
数量与重复
保证足够的样本数量和重复次数，以提高实验的可靠性和准确性。
遗传标记选择
覆盖全基因组
选择覆盖整个基因组的遗传标记，以便全面地检测 QTL。
高多态性
优先选择具有高多态性的标记，以提高检测QTL的灵敏度。
均匀分布
确保标记在基因组上均匀分布，避免出现遗漏或重复。
数据采集与分析
表型数据
准确测量和记录实验材料的表型数据，包括生长发育、生理生化等指标。

棉花分子遗传图谱构建和纤维品质QTL定位的开题报告

棉花分子遗传图谱构建和纤维品质QTL定位的开题报告一、选题背景棉花是最重要的纺织原料之一，全球最大的纤维作物之一。

但由于其基因组复杂、染色体数量多，同时与环境互作的复杂性，棉花分子遗传图谱和纤维品质的遗传基础仍然较为模糊，阻碍了其进一步的遗传改良。

因此，构建一个完整的棉花分子遗传图谱并定位可量化的纤维品质性状的QTL，有助于加深对棉花遗传基础的理解，进一步提高棉花的品质和产量。

二、研究内容本研究将设计并构建棉花分子遗传图谱，并利用该图谱定位纤维品质相关性状的QTL，以探究棉花品种间基因多样性和纤维品质的遗传基础。

具体研究内容包括：1.选取种质材料和分子标记：采用包括基于SSR和SNP分子标记的杂种授粉群体，对群体中的个体进行基因型分析，寻找携带变异的个体作为进一步研究的种质材料。

2.建立连锁图：通过对种质群体的基因型分析，敲定分子标记间的连锁关系，建立棉花分子遗传图谱。

3.筛选分子标记：采用决策论筛选法剔除低频标记，挑选出高频、信息量丰富的分子标记，以提高QTL的精度和准确度。

4.纤维品质性状测定：收集种质材料的纤维品质性状数据，包括纤维长度、强度、外观和成熟度等方面的指标。

5.定位QTL：将群体的基因型和纤维品质性状数据结合起来，利用QTL分析方法，定位与纤维品质相关的QTL。

三、预期成果1. 构建完整的棉花分子遗传图谱，丰富棉花种质资源的遗传基础2. 定位与纤维品质相关的QTL，为棉花纤维品质的遗传改良提供理论基础四、研究意义本研究有助于深入了解棉花的遗传基础和复杂的纤维品质形成过程，在提高棉花品质和产量方面具有重要的指导作用。

同时，该研究也为其他作物的分子遗传图谱构建和QTL定位提供了参考。

QTL定位的原理和方法

植物产量和品质性状的QTL定位
通过QTL定位技术，可以找到控制植物产量和品质的关键基因，为提高作物产量和品质提供理论依据。
动物QTL定位
动物生长性状的QTL定位
利用QTL定位技术，研究动物生长性状的相关基因，有助于提高动物的生长速度和生产效益。
动物繁殖性状的QTL定位
通过QTL定位技术，可以找到与动物繁殖性状相关的基因，为动物繁殖育种提供分子标记辅助选择。
QTL定位精度
QTL定位精度是指通过QTL定位方法确定QTL位置的准确性。重组率越高，QTL与遗传标记之间的距离越短，定位精度越高。
统计推断在QTL定位中的作用
统计推断
统计推断是指根据样本数据和概率模型，对未知参数或假设进行估计或验证的过程。在QTL定位中，统计推断用于估计QTL的位置和效应大小。
关联分析
将QTL定位与关联分析相结合，可以更全面地揭示基因变异与表型变异之间的关系。
功能基因组学
将QTL定位与功能基因组学相结合，有助于深入了解QTL 的功能和作用机制。
感谢您的观看
THANKS
QTL定位就是通过统计学方法，将数量性状与基因组中的特定区域关联起来，从而确定控制该数量性状的基因在基因组中的位置。
QTL定位的意义
揭示数量性状遗传
机制
通过QTL定位，可以了解控制特定数量性状的基因及其变异等位基因，从而揭示其遗传机制。
辅助育种
QTL定位可以为育种提供重要信息，帮助育种家针对特定性状进行选择和改良，提高育种效率和准确性。
标记密度
增加遗传标记的密度可以提高QTL定位的精度和分辨率，但同时也增加了实验成本和数据处理难度。QTL互Fra bibliotek与复杂性状研究

棉花遗传图谱构建及纤维品质性状的 QTLs 定位

棉花遗传图谱构建及纤维品质性状的 QTLs 定位王志伟;魏利民;薛薇;吴立强;张贵寅【期刊名称】《贵州农业科学》【年(卷),期】2015(000)002【摘要】为进一步增加特异性分子标记，填补棉花遗传图谱密度空隙，挖掘与纤维品质紧密相关的数量性状位点（QTLs）以陆地棉（Gossypium hirsutum L．）中棉所8号和海岛棉（Gossypium barbadense L．） Pima90杂交产生的 F2群体为材料，利用 SSR 标记对构建棉花遗传图谱及纤维品质性状 QTLs 定位进行研究。

结果表明：构建了包含15个连锁群和102个标记位点（其中25个标记位点前人未曾报道）的连锁图谱，图谱总长642．1 cM，约占棉花基因组的14．4％，标记间平均距离为6．3 cM。

15个连锁群中的6个分别被定位于5条染色体上，9个连锁群未定位于染色体上。

应用复合区间作图法分析 F2单株和F2∶3家系的纤维品质性状，检测到11个与纤维品质有关的QTLs，包括2个纤维长度（FL），4个马克隆值（FM），3个比强度（FS），2个伸长率（FE），分别解释表型变异的19．1％～24．8％、8．9％～16．9％、11．8％～19．0％和12．2％～34．3％。

【总页数】4页(P10-13)【作者】王志伟;魏利民;薛薇;吴立强;张贵寅【作者单位】保定职业技术学院，河北保定 071051;保定职业技术学院，河北保定 071051;保定职业技术学院，河北保定 071051;河北农业大学，河北保定071051;河北农业大学，河北保定 071051【正文语种】中文【中图分类】S562【相关文献】1.利用 AFLP 构建棉花遗传图谱及纤维品质性状 QTL 分析 [J], 王志伟;魏利民;谢晓美;吴立强;张贵寅2.陆地棉遗传图谱构建与纤维品质性状QTL定位 [J], 李朋波;曹美莲;刘惠民;杨六六;陈耕3.棉花分子遗传图谱构建和纤维品质性状QTL分析 [J], 杨鑫雷;王志伟;张桂寅;潘玉欣;吴立强;李志坤;王省芬;马峙英4.陆地棉遗传图谱构建及产量和纤维品质性状QTL定位 [J], 陈利;张正圣;胡美纯;王威;张建;刘大军;郑靓;郑风敏;马靖5.利用陆海杂种BC_1群体构建棉花遗传连锁图谱并初步定位产量性状相关的QTL [J], 李骏智;杨泽茂;李俊文;石玉真;刘爱英;陈琴;李爱国;张保才;刘广平;蒋建雄;王涛;袁有禄因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

棉花分子遗传图谱构建与QTL定位研究进展

收稿日期:2008206226基金项目:“十一五”国家科技支撑计划(2006BAD01A05-27);河南科技学院高层次人才科研项目(2007008)作者简介:李成奇(19742),男,山西临猗人,副教授,博士,主要从事棉花分子育种研究。

通讯作者:王清连(19562),男,河南浚县人,教授,主要从事棉花常规与分子育种研究工作。

棉花分子遗传图谱构建与QT L 定位研究进展李成奇,黄中文,王清连3(河南科技学院生命科技学院,河南新乡453003)摘要:构建高密度饱和的分子遗传图谱是全面系统进行Q TL 定位的基础。

近年来,随着分子标记技术及统计分析方法的迅速发展,许多作物已构建了较为饱和的分子遗传图谱,利用这些图谱已定位了不少重要性状Q TL 。

棉花的分子标记及Q TL 定位研究较晚,但进展很快。

为此,综述了近年来棉花的分子遗传图谱构建,以及重要性状,包括产量、纤维品质、抗性、形态、生理、早熟性等Q TL 定位的研究进展,并对当前存在的问题进行了分析和探讨。

关键词:棉花;遗传图谱;数量性状;Q TL 定位中图分类号:S562Q75 文献标识码:A 文章编号:100423268(2008)1220016206 20世纪80年代以来,由于分子生物学以及以饱和遗传图谱为基础的数量性状基因座(Q TL )作图方法的迅速发展,人们对数量性状遗传基础的研究出现了革命性的变化。

特别是在过去的20多年中,分子标记技术得到了突飞猛进的发展,至今已经有几十种分子标记技术相继出现,主要包括RFL P ,RA PD ,SSR ,ISSR ,A FL P ,STS ,SRA P ,TRA P ,SN P ,R GA 等。

这些分子标记已广泛应用于作物的分子遗传图谱构建、种质资源遗传多样性、基因/Q TL 定位以及图位克隆等各个领域。

同时,以分子标记为手段的Q TL 区间作图、复合区间作图、多重区间作图、基于混合线性模型的复合区间作图、Q TL 精细作图以及其他统计分析方法的应用和逐渐完善,使人们可以通过标记基因型分离与数量性状的量之间的关系,直接把握数量性状基因。

分子标记和QTL定位分析

标记）等。
一、分子标记
第三类：基于DNA测序的的分子标记
类型
单核苷酸多态性（Single nucleotide polymorphism, 简称SNP标记）；表达序列标签（Expressed sequences tags, 简称ESTs标记）。
二、遗传图谱
概念
遗传图谱（genetic map）又叫连锁图谱（linkage map）是
指对遗传重组结果进行连锁分析得到的基因标记或其他遗传标记在染色体上相对位置的排列图。
分子遗传图谱：以分子标记所构建的遗传图谱。
二、遗传图谱
理论依据
指染色体的交换和重组
在细胞减数分裂时，非同源染色体上的基因相互独立、自由组合，同源染色体上的两个非姊妹染色单体之间发生交换，产生非等位基因间的重组，形成了重组子。重组型配子所占总配子的比例称为重组率，用 r 表示。重组率的高低取决于减数分裂细胞中发生交换的频率，两对基因之间的直线距离决定它们之间的交换率，交换率越高，则重组率越大。遗传图谱的构建就是用重组率来表示基因的遗传距离，图距单位用厘摩（Centi-Morgan，c M）表示，1c M 的大小大致表示 1%的重组率（Bohn et al，1996）。但遗传图谱只是显示基因在染色体上的相对位置，并不能代表 DNA 的实际长度。
2.要考虑杂交后代的可育性；亲本间的差异不能过大，否则染色体
之间的配对和重组会受到抑制，严重的会降低杂种后代的结实率，甚至导致不育，影响分离群体的创建。
3.在选配亲本时还应对亲本及其 F1 杂种进行细胞
学鉴定；若双亲间存在相互易位，或多倍体材料（如小麦）存在单体或部分染色体
缺失等问题，那么其后代就不宜用来构建连锁图谱。
四、举例

基于BC1群体的多性状QTL定位方法

收稿日期：2018-08-24作者简介：佟良（1979-），男，黑龙江庆安人，绥化学院信息工程学院副教授，硕士，研究方向：应用统计学。

基金项目：黑龙江省大学生创新创业项目（201610236006）；黑龙江省省属高校基本科研业务费基础研究（2016-KYYWF-0929）；绥化市科技计划项（SHKJ2016-026）。

基于BC1群体的多性状QTL 定位方法摘要：利用BC1群体，在MT-MIM 方法基础上进一步推广，在给出原来参数估计表达式的前提下，给出了每个标记区间QTL 重组率的显性表达式。

模拟研究表明，文章改进的方法比MT-MIM 方法更具有优势，重组率估计值与真实值相差很小，MSE 也很小。

真实数据结果表明，文章中提出的方法能够更准确定位QTL 。

关键词：BC1群体；多区间定位；重组率；EM 算法中图分类号：Q78文献标识码：A 文章编号：2095-0438（2018）11-0146-05（绥化学院信息工程学院黑龙江绥化152061）佟良胡家晶张小艺孙威过去有很多科学工作者利用遗传标记的基本原理研究QTL ，其中Jansen 1993给出了多个数量性状的区间作图方法[1]。

Kao et al.1999在CIM 的基础上，发展形成一种新的作图方法———多区间定位方法MIM [2]，该方法可同时对多个区间进行多个QTL 作图，已被证明是比CIM 更准确的估计方法。

之后，许多科学工作者在前人的基础上进一步推广，提出了一些适合特定情况的QTL 分析方法，在其相应的范围内也有其作用。

如考虑基因多效性和(Q ×E)交互，Jiang 和Zeng 1995基于极大似然思想提出了多性状复合区间定位方法MT-CIM [3]。

方法可同时对多个性状进行复合区间作图，相对于MIM 能更好的提高QTL 定位参数估计的精度。

还有.Knott S A et al 应用回归分析思想对多性状基因位点进行定位分析[4,5]。