QTL单性状多环境定位分析及QTL与环境互作

作者:小橘猫 | 创建时间: 2023-04-24
QTL分析软件比较多,对于多地点的QTL分析,比较常见的做法是先定位单环境QTL,然后再计算 QTL与环境互作。 这种方法有很多缺陷,特别是在有缺失值的情况下。GenStat有专门模块定位单性状多环境QTL,在相关杂志上发表了很多文章,比如...
QTL单性状多环境定位分析及QTL与环境互作

操作方法

数据准备: 1、表型数据:第一列为基因型(品系)、第二列为环境、第三列为产量(观测值) 2、图谱数据:第一行是标记名称,第一列是基因型(品种)名称,第二行和第三行是两个亲本的信息。 3、基因型数据:第一列是标记名称,第二列是染色体,第三列是染色体上的位置。 没有行头。

打开GenStat软件

导入表型数据: •Stat->QTL(Linkage or Association)->data import->Loat phenotypic data 1选择一个观测值yield导入到trait means 2选择基因型G 3选择环境E

导入基因型数据和图谱数据: •Stat->QTL(Linkage or Association)->data import->load Genotypic (mark and map) data 导入基因型数据 导入表型数据 选择群体来类型:F2

选择分析方法:单性状多环境连锁分析: QTL_analysis->Single Trait Linkage(Single Environment)

简单区间作图:SIM

SIM结果:

复合区间作图模型(CIM),默认辅助因子(cofactor),模型如下:

CIM结果:

QTL与环境互作模型:

结果一:用基于Reml的混合线性模型分析方法,查看方差分量,以及QTL X E的互作显著性检测

结果二:QTL X E的互作显著的QTL的信息,包括QTL的位点、效应、贡献率、贡献亲本

结果三:QTL在不同环境的贡献率

结果四:QTL与环境互作图形显示,图像显示共有7个QTL检测出与环境互作,这些QTL有的与环境互作正向,有的为负向,第七个QTL在所有环境中互作都为正向,考虑到这是产量的QTL定位,这个QTL可能更有意思。

温馨提示

单性状多环境QTL定位,GenStat的模型可以处理缺失值
GenStat也可以对多性状单环境的QTL进行定位和关联分析,可以检测不同性状的QTL互作
GenStat在选择QTL与环境互作时,会对模型进行运行评分,选择最优的模型,这些备选的模型有:Idenity、FA order1、FA order2、compound symmetry等
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