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功能基因筛选干货系列?作物改良(三)

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浏览:- 发布日期:2016-12-05 11:03:56【 】

第一期中,小编为大家介绍了作物基因组的一些进展,对高通量基因分型技术做了个总结;[上一期](请添加链接谢谢~)小编为大家介了绍作物中的连锁定位和作物驯化基因组多样性。这一期小编就为大家介绍作物中的gwas研究。

genome-wide association studies in crops

gwas充分利用古代重组事件,以相对高的分辨率鉴定基因性状的遗传位点。通过近十年的努力,人类遗传学中建立起了很好的gwas分析方法。通过全球范围的合作,在人类群体中鉴定出数百万常见snp,并构建人类基因组的高密度单倍型图。为利用gwas进行大规模基因分型和分析,一些商业芯片被设计并使用,而且开发了许多配套工具包。gwas方法现已广泛应用于遗传研究以鉴定涉及人类疾病的基因。gwas工作对于了解常见疾病的遗传基础和分子机制的贡献是显而易见的。

gwas

随着技术和计算方法的快速发展,gwas现在正成为检测作物复杂性状自然变异的有力工具。 与人类中的gwas不同,作物中的gwas通常使用永久性资源——可以对许多性状进行重新表型的(并且优选纯合的)不同品种的群体,并且仅需要对其进行一次基因分型,其随后可以产生特异性状或qtl的特异定位群体。人类gwas通常采用病例对照设计(case–control):通过大群体患者和健康对照之间的群体规模的全基因组比较,鉴定特定疾病的易感位点。此外,人类gwas已经受到遗传可能性缺失问题的影响,其识别的大多数位点具有非常低的表型贡献率。为了检测更多的qtl,必须持续增加群体大小(高达数万个体)和标志物数目(高达数百万的snp或整个基因组)。因此,作物中的gwas比人类中的gwas便宜得多。

gwas已经成功应用于作物,包括玉米,水稻,高粱和谷子。基于已经开发和公布资源的数量,水稻和玉米是作物gwas的两个主要模型,并且都具有数千个基因型近交系和针对几个性状进行的多个环境试验。

constructing a rice hapmap for gwaswith low-fold sequencing

水稻和玉米二者的gwas之间存在一些轻微差异这些差异反映了自交物种相比于远交物种在定位能力和定位分辨率上的权衡。在水稻基因组中,ld衰减通常在约100 kb范围内,这可能是受到自体受精和小有效群体影响的结果。其他一些自花授粉的作物(如小米和大豆)显示出相似的(或更低的)ld衰减。利用ld,低深度方法加上丢失数据的插补(已用于水稻gwas)相当强大且有效。然而,低ld衰减率也意味着在自交物种中的gwas不能达到单基因分辨率。相反,玉米是一个标准的远交物种,因为其植株在不同开花时间里有雌雄分离的花絮。因其远交的自然特性,玉米有很高的ld衰减率(约2 kb)以及非常高的遗传多样性,这使其有可能成为更好的gwas模型。在大多数情况下,玉米gwas的分辨率是有可能达到单基因级别的。由于玉米基因组很大,富含重复序列和旁系同源序列,一个典型的玉米gwas仍然是具有挑战性且昂贵的——可能需要数千万snp来对基因组上丰富的多样性进行准确分型。

whole-genome screening of selectionsignatures during maize domestication and subsequent improvement

gwas已经成功地扩展到其他作物的遗传研究。总共916种不同的小米品种(包括传统的地方品种和现代栽培种)通过全基因组低深度进行基因分型。大麦也做了gwas,一个团队收集了224个春麦种质进行关联定位,其使用基因分型芯片在957个snp位点进行基因分型。利用甘蓝型油菜mrna数据得到的snp进行性状位点的联合转录组学分析,以评估多倍体作物中进行gwas的可行性。小麦是典型的多倍体作物,具有巨大的基因组,已对小麦a基因组祖先物种triticum urartu进行关联分析。然而,小麦中的gwas在技术上仍然困难,需要付出巨大努力来克服。

这些研究表明gwas在作物研究中十分有用,与传统的双亲交叉定位互补,并能同时定位多个位点。gwas结果将进一步用于植物形态、产量和生理学相关等更多研究中,包括对驯化作物的野生种亲缘关系的遗传研究。

在作物gwas中需要考虑大量群体的结构,在增加假阴性和降低假阳性之间权衡。混合模型是检测作物gwas中基因型-表型关联的最流行的方法,然而该模型的计算负担在面对大量样本(通常在1000左右)和大量标记(通常约1百万snp)时变得有些不切实际。已有一些进展来改善这个问题,包括有效混合模型关联限制(ef?cient mixed-model association expedited, emmax)程序和压缩混合线性模型方法。gwapp是用于在拟南芥中进行gwas的基于web的互动应用程序,它是利用称为加速混合模型的线性混合模型的有效实现而开发的。这些方法主要是顺序查询snps及其包含的群体结构,还开发了一些附加的多元回归方法和非参数统计。

scatter plots of the first twoprincipal components against latitude and longitude

有一点需要注意,gwas对占自然变异的很大比例的罕见等位基因不太有用。在水稻中,约44%的snp频率很低(minor allele frequency<0.05)。对于罕见等位基因,增大样本量或构建多个双亲交叉群体(例如nam或magic)可能是有帮助的。

在大多数情况下,在一个gwas基因座的区间有不止一个基因(该现象有时甚至存在于人和玉米基因组中),这些基因中可能只有一个对qtl有贡献(也即是causal gene)。因此,可能需要在gwas位点的后续分析和补充实验查明causal gene。gwas后续分析可以进行基因注释、表达谱分析和差异聚类。例如,核苷酸结合位点——富含亮氨酸的重复基因可能是gwas基因座中用于疾病性状的致病基因,在谷粒填充阶段高度表达的基因更可能是谷类相关性状gwas中的致病基因。基因编码区中影响较大的差异也可以为gwas基因座的详细分析提供重要的线索。利用t-dna靶向插入诱导局部损伤(t-dna mutants and targeting induced local lesions in genomes,tilling)在作物中人工诱导突变体(例如甲磺酸乙酯诱导的或辐射诱导的突变体)可进一步在gwas候选基因分析中鉴定和验证基因与性状的关联。额外的实验研究(例如转基因分析)对鉴定causal gene和相关差异也是非常重要的。当在这些作物中评价更多的性状(例如耐旱性和光合作用效率)并且进行更多的功能试验时,将通过作物中的各种gwas获得更多的信息,这对解决重要的生物学问题很有帮助。

除了生态,农艺和经济表型性状,分子级别的差异也反映了个体之间的自然变异。表型差异可能包含转录级别、dna甲基化、代谢物积累等方面的差异,这可能导致复杂的通路变化,然后促成表型的变化。gwas是鉴定各种代谢产物的eqtl,甲基化qtl(methylation qtls, mqtl)和基因座的最有效方式。rna-seq和methylc-seq技术的快速发展也促进了eqtl和mqtl的定位发展。在eqtl的gwas分析中,基因表达的级别与一般gwas分析的表型数据一致。据玉米和拟南芥的研究报道,大部分eqtl都是受基因内或基因周围(称作local eqtls或cis-eqtls)影响,也有一些eqtl定位在基因组的其他地方(称作distant eqtls或trans-eqtls)。从玉米稚嫩种子提取的rna用rna-seq进行表达量的分析时,为检测可能的cis-eqtls,用gwas对相关基因及其附近snp的表达进行关联分析。

在gwas位点中,有41个表现出dna序列多样性和表达量之间统计学上的关联。表达量差异可能是很多农艺性状差异的原因。因此,等位基因表达差异分析和表型变异鉴定将帮助我们理解调节元件如何影响转录物积累和农艺性状。

despite a highly significant overall correlation of individual mqtl effects between fetal brain and adult brain regions, a subset of loci are characterized by fetal-specific mqtls

dna甲基化是核基因组的共价碱基修饰,其可以在细胞分裂期间精确遗传。在植物中,dna甲基化发生在cg、chg、chh的胞嘧啶(h=a、t或c),dna甲基化水平在不同的自然种质中变化,称为自然表观遗传变异。单甲基化多态性被认为是最丰富的自然表观遗传变异。最近的一项研究对数百种不同拟南芥种质的基因组和甲基化进行了群体级别的,发现cg,chg和chh单甲基化多态性占所有单甲基化的23%,13%和64%多态性。然后进行gwas以连接遗传变异和甲基化差异。dna甲基化水平与遗传变异分析鉴定了2,739个重要的mqtls。遗传依赖性甲基化变异和基础机制将需要更多的研究来阐明。

下期小编将为大家介绍如何通过基因组级别的选择进行作物设计,敬请期待!

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