基于惩罚最大似然方法的QTL定位软件包研制

论文摘要

数量性状基因座定位是通过数量性状表型值和整个染色体组的DNA标记的关联分析,逐一将数量性状基因座定位到染色体的相应位置,并估计其遗传效应。目前数量性状基因座定位被广泛应用于复杂性状的遗传分析、植物基因组学、种质改良和分子标记辅助育种。迄今为止,出现了很多数量性状基因座定位方法,包括单标记分析方法、区间作图法、复合区间作图法、多区间作图法和Bayesian方法。然而,上位性在遗传学和复杂性状进化研究中是一个很重要的现象。一个上位性遗传模型应该包含所有位点的潜在成对互作效应,这会使全模型参数个数随主效QTL个数的增加而急聚增加。若只考虑全模型的子模型,可能会丢失一些重要的互作效应的风险。为此,Zhang& Xu（2005）提出了惩罚最大似然法来解决超饱和线性模型的参数估计问题。在惩罚最大似然法中,采用由所有参数的联合先验分布组成的惩罚因子,与似然函数一起构成惩罚似然函数,通过最大化惩罚似然函数来估计QTL效应及其先验分布参数,以定位数量性状基因座。都利用惩罚最大似然法来进行模型的参数估计。随着QTL定位应用研究的深入,很多数量性状基因座定位的软件包应运而生,例如,Windows QTL Cartographer、MapQTL和QTLNetwork等。然而,这些软件包在对数据进行有效分析的同时,也给应用者带来了一定的操作难度,例如,软件包参数的设置和数据转换等问题都会使操作者产生困扰。因此,本研究在Windows平台上,利用惩罚最大似然方法进行参数估计,研制一个数量性状基因座定位的软件包,取名为基于惩罚最大似然方法的QTL定位软件包,简称PMLqtl。PMLqtl软件包不需要设置复杂的参数,只要导入excel数据表进行分析即可,具有很强的可操作性。PMLqtl软件包是一套应用惩罚最大似然方法通过数量性状表型值和整个染色体组的DNA标记的关联分析,逐一将数量性状基因座定位到连锁图的相应位置,并估计其遗传效应的数据分析平台。其研究内容如下：1)纯系品种群体QTL定位的惩罚最大似然方法软件包（PMLqtl1）的研制。在PMLqtl1中,QTL定位方法包括多QTL的Haseman-Elston回归分析法、多位点in silico定位法和多因子方差分析法。在前两种方法中,QTL定位的遗传模型是多QTL遗传模型；在方差分析方法中则为主效QTL+环境+QTL×环境,即包含QTL与环境互作的检测。PMLqtll软件包所需要资料Excel文件导入、程序运行通过按钮实施、计算结果通过文本文件保存并可视化,使工作者能够方便快速的得到所需要结果。2)常规群体QTL定位的惩罚最大似然方法软件（PMLqtl2）研制。在PMLqtl2中,常规群体包括F2、F2:3、BC、DH和RIL群体等；QTL定位方法包括全基因组标记的联合分析和全基因标记上位性检测两种方法；在操作方法,PMLqtl2软件包与PMLqtl1软件包一致；在QTL效应方面,BC、DH和RIL群体可能涉及加性效应和加性×加性上位性效应,而F2和F2：3群体可能涉及加性效应、显性效应、加性×加性上位性效应、加性×显性上位性效应、显性×加性上位性效应和显性×显性上位性效应。3)PMLqtl1和PMLqtl2软件包的验证。首先通过SAS程序模拟数据集（BC群体数据集两个、纯系品种群体数据集两个）,然后,用上述软件包来分析模拟产生的数据集,最后,比较计算结果与模拟参数间的一致性。结果表明：上述软件包结果可靠。此外,本软件包还可以实施permutation试验,通过多次结果的比较分析,可以提高QTL定位的精度减少QTL检测的假阳性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 文献综述
• 1.1 数量性状多基因体系
• 1.2 常规分离群体QTL定位方法的研究进展
• 1.2.1 单标记分析
• 1.2.2 区间作图
• 1.2.3 复合区间作图
• 1.2.4 多QTL定位
• 1.2.5 QTL定位的Bayesian方法
• 1.2.6 上位性检测的进展
• 1.3 纯系品种群体的QTL定位方法研究进展
• 1.3.1 连锁分析
• 1.3.2 关联分析
• 1.4 QTL定位的计算机软件包研究进展
• 1.4.1 常规分离群体QTL定位软件包的概况
• 1.4.2 自然群体QTL定位软件包概况
• 1.5 本研究的目的和意义
• 第二章 PMLqtl软件包的原理与方法
• 2.1 QTL定位的原理与方法
• 2.1.1 常规分离群体的QTL定位方法
• 2.1.2 纯系品种群体的QTL定位方法
• 2.2 PMLqtl软件包的编程语言与集成环境
• 2.2.1 C/C++编程语言
• 2.2.2 VISUAL C++可视化集成编程环境
• 第三章 软件系统分析与设计
• 3.1 软件系统分析
• 3.1.1 原有研究基础
• 3.1.2 试验研究条件
• 3.2 软件系统设计
• 3.2.1 软件总体目标
• 3.2.2 软件计算流程图
• 3.2.3 软件开发的关键技术
• 3.2.4 软件使用平台及系统要求
• 3.2.5 软件支持数据文件格式
• 3.2.6 软件功能设计
• 3.2.7 软件主界面设计
• 第四章 系统实现与测试
• 4.1 软件系统实现
• 4.1.1 软件系统类图
• 4.1.2 惩罚似然方法算法实现
• 4.2 软件的界面与功能
• 4.2.1 纯系品种软件（PMLqtl1）功能
• 4.2.2 常规群体软件（PMLqtl2）功能
• 4.3 软件测试
• 4.3.1 模拟试验Ⅰ
• 4.3.2 模拟试验Ⅱ
• 4.3.3 模拟试验Ⅲ
• 4.3.4 模拟试验Ⅵ
• 第五章 讨论
• 5.1 关于蒙特卡罗模拟法
• 5.2 关于Microsoft Visual C++6.0
• 5.3 关于QTL定位软件的开发
• 5.4 关于QTL定位的惩罚最大似然方法软件包
• 5.4.1 群体大小
• 5.4.2 遗传力
• 5.4.3 数据完整性
• 全文结论与创新点
• 全文结论
• 创新点
• 参考文献
• 致谢
• 附:硕士期间已发表和待发表的相关论文