動(dòng)物異速生長(zhǎng)遺傳結(jié)構(gòu)的解析方法.pdf

1、針對(duì)動(dòng)物遺傳設(shè)計(jì)群體的特征，本研究利用線性混合模型（Linear Mixed Model，LMM）來(lái)描述數(shù)量性狀位點(diǎn)（Quantitative Trait Loci，QTL）與基于多個(gè)家系系譜信息的微效多基因?qū)?shù)量性狀的遺傳決定作用。為了求解這個(gè)主效應(yīng)數(shù)目遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于群體大小的混合模型，首先忽略模型中的微效多基因，采用LASSO壓縮技術(shù)快速估計(jì)QTL的非零主效應(yīng)；然后將這些非零的主效應(yīng)作為混合模型的固定效應(yīng)，采用約束極大似然法（Restri

2、cted maximum likelihood，REML）求解這個(gè)線性混合模型；最后根據(jù)非零主效應(yīng)的顯著性推斷QTL。這種基因定位方法被稱為L(zhǎng)ASSO-LMM法。根據(jù)動(dòng)物生長(zhǎng)性狀在遺傳育種實(shí)踐中兩種常見(jiàn)的度量方式：絕對(duì)生長(zhǎng)和相對(duì)生長(zhǎng)，這種基因定位分析方法在動(dòng)物生長(zhǎng)性狀遺傳結(jié)構(gòu)的解析中得到了充分的模擬證明和有效的實(shí)踐驗(yàn)證。
　　一方面，對(duì)于絕對(duì)生長(zhǎng)的定位分析，LASSO-LMM方法不僅很好地繼承了單獨(dú) LASSO法的極高計(jì)算效率的優(yōu)

3、勢(shì)，而且還具有比單獨(dú)LMM法更好的遺傳參數(shù)估計(jì)穩(wěn)健性。模擬和實(shí)際數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明，相比于單獨(dú)LASSO法和單獨(dú)LMM法，LASSO-LMM法在QTL遺傳參數(shù)估計(jì)和統(tǒng)計(jì)效力上總體表現(xiàn)出更高的估計(jì)精確度和檢測(cè)效率。另一方面，對(duì)于相對(duì)生長(zhǎng)的定位分析，代替簡(jiǎn)單的異速生長(zhǎng)模型，聯(lián)合異速生長(zhǎng)模型被用來(lái)同時(shí)考慮多個(gè)體成分相對(duì)體重的異速生長(zhǎng)。將聯(lián)合異速生長(zhǎng)模型鑲嵌到定位體重絕對(duì)生長(zhǎng)混合模型的各個(gè)遺傳效應(yīng)中，構(gòu)建用來(lái)定位多個(gè)體成分或組織器官異速生長(zhǎng)位點(diǎn)的

4、隨機(jī)回歸模型，采用LASSO-LMM法統(tǒng)計(jì)推斷模型的參數(shù)，從而高效率地檢測(cè)相關(guān)QTL。該定位分析方法的可靠性和有效性也由計(jì)算機(jī)模擬和實(shí)際數(shù)據(jù)分析所證實(shí)。
　　我們將所提出的基因定位分析方法應(yīng)用于兩個(gè) F2肉雞品系（BROILER-LEGHORN和BROILER-FAYOUMI）遺傳設(shè)計(jì)群體生長(zhǎng)和代謝性狀的基因定位。兩個(gè)連鎖圖譜的標(biāo)記密度（平均標(biāo)記距離）都在20cM以內(nèi)，分析性狀包括體重性狀、8個(gè)體成分性狀和9個(gè)代謝性狀，這些性狀的

5、絕對(duì)生長(zhǎng)一共檢測(cè)到了180個(gè) QTLs，其中BROILER-LEGHORN數(shù)據(jù)集的體重代謝性狀檢測(cè)到的QTL最多，有18個(gè)。通過(guò)對(duì)體成分性狀相對(duì)體重異速生長(zhǎng)的定位，鑒定了32個(gè)QTLs；對(duì)代謝性狀相對(duì)體重異速生長(zhǎng)的定位，鑒定了30個(gè)QTLs。此外，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)同時(shí)控制相同性狀絕對(duì)生長(zhǎng)和相對(duì)生長(zhǎng)的QTL。這些調(diào)節(jié)體成分和代謝性狀異速生長(zhǎng)的QTLs可用于遺傳改良肉雞肉質(zhì)性狀的標(biāo)記輔助選擇中，為進(jìn)一步證實(shí)和解釋這些檢測(cè)位點(diǎn)的生物學(xué)功能和分子遺傳機(jī)