玉米和水稻產(chǎn)量及品質(zhì)性狀的關(guān)聯(lián)分析研究.pdf

1、隨著全基因組測序技術(shù)的發(fā)展，可供研究利用的SNP信息越來越多，這為采用GWAS（全基因組關(guān)聯(lián)分析）方法揭示復(fù)雜性狀的遺傳機(jī)理提供了可能。然而，目前的GWAS研究所采用的遺傳模型往往忽略了上位性效應(yīng)（基因與基因互作）及基因與環(huán)境互作效應(yīng)。造成此種情況的原因:一方面可能是沒有合適的統(tǒng)計(jì)方法去檢測上位性及基因與環(huán)境互作，另一方面可能是全基因組基因與基因二維（互作）掃描的計(jì)算壓力太大，耗時(shí)太長。本研究采用GPU-GMDR(基于GPU的廣義多因子

2、降維法)與混合性線性模型相結(jié)合的GWAS研究策略，探究玉米NAM群體穗部重要性狀（穗長、穗粗、穗行數(shù)）和水稻RIL（重組自交系）群體品質(zhì)性狀（直鏈淀粉含量、糊化溫度、膠稠度）的遺傳結(jié)構(gòu)。
　　本文在玉米穗部性狀的研究中，檢測到305個(gè)加性效應(yīng)、上位性效應(yīng)或基因與環(huán)境互作效應(yīng)顯著的SNP標(biāo)記，這些SNP標(biāo)記能解釋較大比例的表型變異。研究發(fā)現(xiàn)穗長、穗粗和穗行數(shù)的加性效應(yīng)和加性與環(huán)境互作效應(yīng)的遺傳率解釋了大部分的表型變異。其中，加性與環(huán)

3、境互作效應(yīng)的遺傳率占總遺傳率的比例更大，說明這三個(gè)性狀受環(huán)境影響較大。此外，本研究證實(shí)了一些沒有或只具有較小加性效應(yīng)的目標(biāo)SNP可通過與基因（上位性）或與環(huán)境的互作來影響性狀的表達(dá)。在進(jìn)行水稻RIL群體品質(zhì)性狀關(guān)聯(lián)分析之前，我們利用蒙特卡洛模擬方法研究了遺傳模型和統(tǒng)計(jì)方法的可靠性、有效性。模擬結(jié)果證實(shí)其可行且高效。同時(shí)，模擬結(jié)果還表明包含150個(gè)個(gè)體左右的RIL群體適合用來進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析研究。之后，我們利用DNA重測序獲得的701