期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法的特点与计算程序 被引量:11
1
作者 贺建波 刘方东 +4 位作者 邢光南 王吴彬 赵团结 管荣展 盖钧镒 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1274-1289,共16页
全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS)的理论及应用是近十几年来国内外数量性状研究的热点,但是以往GWAS方法注重于个别主要QTL/基因的检测与发掘。为了相对全面地解析全基因组QTL及其等位基因构成,本研究提出了限制... 全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS)的理论及应用是近十几年来国内外数量性状研究的热点,但是以往GWAS方法注重于个别主要QTL/基因的检测与发掘。为了相对全面地解析全基因组QTL及其等位基因构成,本研究提出了限制性两阶段多位点GWAS方法(RTM-GWAS,https://github.com/njau-sri/rtm-gwas)。RTM-GWAS首先将多个相邻且紧密连锁的SNP分组,成为具有多个单倍型(复等位变异)的连锁不平衡区段(SNPLDB)标记,然后采用两阶段分析策略,基于多位点复等位变异遗传模型,在节省计算空间的条件下保障全基因组QTL及其复等位变异检出的精确度。和以往GWAS方法相比,RTM-GWAS以性状遗传率为上限,能够较充分地检测出QTL及其相应的复等位变异并能有效地控制假阳性的膨胀。由其结果建立的QTL-allele矩阵代表了群体中所研究性状的全部遗传组成。依据这种QTL-allele矩阵的信息,可以设计最优基因型的遗传组成,预测群体中最优化的杂交组合,并用以进行群体遗传和特有与新生等位变异的研究。本研究首先对RTM-GWAS方法的特点和计算程序功能进行说明,然后通过大豆试验数据说明RTM-GWAS计算程序的使用方法。 展开更多
关键词 限制性两阶段多位点全基因组关联分析 连锁不平衡区段 多位点模型 QTL-allele矩阵 种质资源群体 优化组合设计
在线阅读 下载PDF
多位点关联分析方法学的研究进展 被引量:2
2
作者 温阳俊 冯建英 张瑾 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期1-10,共10页
多位点关联分析在人和动植物遗传研究中的应用日益广泛。本文综述了以混合线性模型(mixed linear model,MLM)为框架下多位点关联分析的主要方法及重要软件平台,包括全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS)混合线性模型... 多位点关联分析在人和动植物遗传研究中的应用日益广泛。本文综述了以混合线性模型(mixed linear model,MLM)为框架下多位点关联分析的主要方法及重要软件平台,包括全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS)混合线性模型方法学的建立与发展,多位点模型方法的发展,多位点GWAS混合线性模型方法的发展,以及GWAS方法学研究的影响因素,最后展望了关联分析的发展方向。 展开更多
关键词 全基因组关联分析 混合线性模型 多位点模型 软件包 组学大数据
在线阅读 下载PDF
植物关联分析方法的研究进展 被引量:12
3
作者 冯建英 温阳俊 +1 位作者 张瑾 章元明 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期945-956,共12页
关联分析在人类和动植物遗传研究中的应用日益广泛,新方法及其软件包不断涌现。为对其更好选择和应用,本文综述了关联分析的主要方法及其软件包。首先,介绍了群体结构对关联分析的影响;其次,重点介绍了单位点关联分析、多位点关联分析... 关联分析在人类和动植物遗传研究中的应用日益广泛,新方法及其软件包不断涌现。为对其更好选择和应用,本文综述了关联分析的主要方法及其软件包。首先,介绍了群体结构对关联分析的影响;其次,重点介绍了单位点关联分析、多位点关联分析、上位性和多性状关联分析方法及其软件包;最后,展望了关联分析的发展动向。应当指出,基于群体结构和多基因整体背景控制的全基因组单标记快速扫描算法在目前的实际资料分析中应用较广泛,与其结果互补的是假阳性率较高的非参数方法。但是,今后的方法应当是以多位点模型、环境互作、上位性检验和多个相关性状联合分析为主。这为今后的理论与应用研究提供了有益信息。 展开更多
关键词 全基因组关联分析 上位性 混合线性模型 多位点模型
在线阅读 下载PDF
玉米出籽率全基因组关联分析 被引量:5
4
作者 马娟 王利锋 +1 位作者 曹言勇 李会勇 《植物遗传资源学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期448-454,共7页
出籽率与玉米单穗产量密切相关,其遗传机制的解析对玉米高产育种具有重要意义。本研究利用309份玉米自交系为关联群体,利用固定和随机模型交替概率统一(FarmCPU)、压缩混合线性模型(CMLM)和多位点混合线性模型(MLMM)对2017年和2019年河... 出籽率与玉米单穗产量密切相关,其遗传机制的解析对玉米高产育种具有重要意义。本研究利用309份玉米自交系为关联群体,利用固定和随机模型交替概率统一(FarmCPU)、压缩混合线性模型(CMLM)和多位点混合线性模型(MLMM)对2017年和2019年河南新乡原阳、周口郸城、海南三亚以及最佳线性无偏估计值(BLUE)的出籽率进行全基因组关联分析。共鉴定18个与出籽率显著关联的SNP(P<1.72E-05)。其中,FarmCPU、CMLM和MLMM方法分别检测到14个、5个和2个位点。S2_87292896利用CMLM和MLMM方法在BLUE环境和2019年原阳均检测到;在BLUE环境,S2_111319193利用FarmCPU和CMLM方法均检测到;在2017年郸城,S5_93814060利用CMLM和MLMM方法均检测到。5个位点即S1_304584425、S5_11751831、S5_93814060、S5_186385476和S8_94354503的表型变异解释率介于10.09%~15.43%之间,为出籽率的主效SNP。与前人研究结果比较发现,Bin1.08、Bin2.06、Bin4.09和Bin6.05可能是影响出籽率的重要区段。共挖掘32个候选基因,其中E3泛素蛋白连接酶UPL1、DEAD盒ATP依赖的RNA解旋酶RH52、蛋白激酶同源子4、SNARE互作蛋白KEULE和延伸因子EF1A等可能是影响出籽率的重要基因。 展开更多
关键词 全基因组关联分析 固定和随机模型交替概率统一 多位点混合线性模型 压缩混合线性模型 出籽率
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部