01月12 如何利用遺傳圖譜研究雜種優(yōu)勢？
1. 研究背景
雜種優(yōu)勢，是雜合體在一種或多種性狀上優(yōu)于兩個親本的現(xiàn)象。雜交種的優(yōu)良表現(xiàn)體現(xiàn)在多個重要農(nóng)藝性狀中，如抗逆、育性、生物量和產(chǎn)量等。同一個基因型，或不同基因型組合的多種性狀，雜種優(yōu)勢程度不同。雜種優(yōu)勢被廣泛利用于商業(yè)植物育種計劃中，但其遺傳機(jī)理并未得到徹底和統(tǒng)一的解釋，仍然存在爭議。一百多年來，遺傳和育種學(xué)家們不遺余力的研究雜種優(yōu)勢的形成機(jī)理，并嘗試構(gòu)建各種遺傳模型用于解釋雜種優(yōu)勢現(xiàn)象?；趩蝹€遺傳位點(diǎn)不考慮上位性理論，并結(jié)合隱性產(chǎn)生不利影響的假定，產(chǎn)生了兩個重要的雜種優(yōu)勢機(jī)理假說，包括顯性假說和超顯性假說。顯性假說認(rèn)為來自于一個親本的不利等位基因被來自另一個親本的有利等位基因掩蓋而產(chǎn)生雜種優(yōu)勢現(xiàn)象，超顯性假說認(rèn)為雜合位點(diǎn)本身比純合位點(diǎn)表現(xiàn)優(yōu)良，因此，基因型的雜合程度與雜種優(yōu)勢表現(xiàn)成正比。另外，還有一個假說，即上位性假說，它認(rèn)為非等位基因間正向的互作效應(yīng)也會引起雜種優(yōu)勢現(xiàn)象。
分子標(biāo)記的發(fā)展和飽和連鎖圖譜的構(gòu)建為解析雜種優(yōu)勢遺傳基礎(chǔ)提供了新的工具。兩個主要的新方法應(yīng)運(yùn)而生：1.利用分子標(biāo)記的信息，探索雜種優(yōu)勢與親本遺傳多樣性的關(guān)系；2.對雜種優(yōu)勢QTL進(jìn)行定位，以此挖掘出控制雜種優(yōu)勢的基因。利用分子標(biāo)記信息進(jìn)行QTL作圖，挖掘控制雜種優(yōu)勢的數(shù)量性狀位點(diǎn)，是研究雜種優(yōu)勢機(jī)理的常用方法。但是，以往的低密度分子標(biāo)記并不足以檢測控制復(fù)雜性狀的多個連鎖基因。因此，需要將標(biāo)記的密度提高到覆蓋全基因組，且涉及到群體內(nèi)所有可能出現(xiàn)的重組事件，比如利用高通量測序的策略，這樣，才有可能在一個雜交種中將其表現(xiàn)的雜種優(yōu)勢現(xiàn)象解釋清楚。
永久F2群體可以提供可用于重復(fù)試驗的基因型相同的種子，構(gòu)建過程中也含有豐富的重組信息，適合對雜種優(yōu)勢的遺傳機(jī)理進(jìn)行剖析。
2.研究方法和預(yù)期結(jié)果：
2.1表型數(shù)據(jù)的處理
利用方差分析計算各性狀的環(huán)境方差、重復(fù)方差（有試驗重復(fù)）、遺傳方法、基因型與環(huán)境互作方差、誤差方差和遺傳力，并估計哥哥變量的遺傳效應(yīng)。方差分析的線性模型為：
μ，e，r，g，ge，ε?分別為群體均值，環(huán)境效應(yīng)，重復(fù)效應(yīng)，基因型效應(yīng)，基因型與環(huán)境互作效應(yīng)，誤差效應(yīng)。環(huán)境和重復(fù)設(shè)為固定效應(yīng)，基因型以及基因型與環(huán)境互作設(shè)為隨機(jī)效應(yīng)。上述模型得到的基因型估計值作為矯正表型值，在以后的分析中代替表型值，以期望得到更加準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。
2.2遺傳圖譜的構(gòu)建
2.2.1 高密度圖譜的構(gòu)建
依據(jù)測序（最好是重測序）開發(fā)的SNP及InDel標(biāo)記，由于重測序上圖的SNP個數(shù)大于重組事件數(shù)，因此將沒有發(fā)生重組的SNP位點(diǎn)聚成一個單元，每個單元稱為一個Bin。以Bin為標(biāo)記進(jìn)行遺傳圖譜構(gòu)建。如下圖所示：
2.2.2永久F2群體圖譜構(gòu)建：
永久F2群體的標(biāo)記基因型由RIL群體的標(biāo)記基因型根據(jù)組配方式推知，構(gòu)建永久F2群體的高密度遺傳圖譜。
2.3 RIL群體和永久F2群體自身表型QTL定位
在RIL群體和永久F2群體中進(jìn)行性狀的QTL定位以及效應(yīng)估計。利用IciMapping V4.0檢測加性（顯性）QTL，同時檢測二維互作位點(diǎn)的上位性。QTL加性效應(yīng)有基因型顯性純合位點(diǎn)和隱性純合位點(diǎn)間的平均表型值間的差異決定，顯性效應(yīng)是由基因型純合位點(diǎn)和雜合位點(diǎn)間平均表型值間的差異決定的。QTL作圖所用方法是表型對標(biāo)記變量的逐步回歸法，表型數(shù)據(jù)為上述線性模型計算得到的矯正表型值。
2.3.1 RIL群體的QTL定位
利用完備區(qū)間作圖法，以RIL群體的性狀為表型數(shù)據(jù)進(jìn)行QTL定位和效應(yīng)估計，得到的結(jié)果如下表：
| Traits | Chromosome | Distance（cM） | Marker | LOD | PVE（%） | ADD |
| yield | 1 | 10 | bin1 | 4 | 11 | -0.11 |
| height | 2 | 20 | bin2 | 5 | 15 | 0.11 |
2.3.2 永久F2群體的QTL定位
永久F2群體可以檢測到顯性QTL，同時也能對QTL的加性效應(yīng)和顯性效應(yīng)進(jìn)行估計。同樣利用完備區(qū)間作圖法，進(jìn)行永久F2群體的QTL定位，結(jié)果如下表所示：
| Traits | Chromosome | Distance（cM） | Marker | LOD | PVE（%） | ADD | DOM |
| yield | 3 | 20 | bin3 | 3 | 10 | 0.12 | 0.03 |
| height | 4 | 30 | bin4 | 4 | 11 | -0.11 | -0.05 |
2.3.3 永久F2群體的上位性QTL定位
由于上位性對性狀的雜種優(yōu)勢具有重要的作用。同樣利用遺傳圖譜和完備區(qū)間作圖中的上位性作圖法，對相關(guān)性狀進(jìn)行上位性QTL定位。定位到加性與加性互作（AA），加性與顯性互作（AD），顯性與加性互作（DA）以及顯性與顯性互作效應(yīng)（DD）的QTL如下表所示：
| Traits | Parameter | AA | AD | DA | DD |
| yield | Average LOD | 3.3 | 4.5 | 5 | 6.4 |
| Average PVE | 5.1 | 6.2 | 3.3 | 4.8 | |
| height | Average LOD | 30 | 4 | 3.9 | 5.6 |
| Average PVE | 6.1 | 6 | 5.5 | 5.9 |
2.4雜種優(yōu)勢QTL定位
2.4.1 中親值以及QTL定位方法
永久F2群體中，F(xiàn)1個體的中親值是根據(jù)F1個體本身的表現(xiàn)與雙親性狀值計算出來的。中親值=F1表型值-親本中親值。計算每個F1對應(yīng)的中親值，以中親值為表型進(jìn)行QTL定位，其QTL的效應(yīng)是雜合子與雙親表現(xiàn)均值的差異。由于雜種優(yōu)勢QTL的特殊性，分別利用F2群體類型和RIL群體類型分別定位顯性QTL。所用軟件同上，在檢測顯性效應(yīng)時同樣也檢測顯性和顯性互作QTL。
2.4.2 雜種優(yōu)勢QTL定位結(jié)果
雜種優(yōu)勢QTL是利用超中親優(yōu)勢值作為表型值進(jìn)行性狀遺傳位點(diǎn)檢測得到的，其遺傳效應(yīng)不包括加性效應(yīng)，全部由顯性效應(yīng)決定。雜種優(yōu)勢QTL定位結(jié)果如下表所示：
| Traits | Chromosome | Distance（cM） | Marker | LOD | PVE（%） | DOM |
| yield | 1 | 10 | bin1 | 4 | 11 | -0.11 |
| height | 2 | 20 | bin2 | 5 | 15 | 0.11 |
2.5性狀QTL和雜種優(yōu)勢QTL定位結(jié)果比較
將RIL，永久F2群體和中親值數(shù)據(jù)QTL定位結(jié)果進(jìn)行比較，解析特定性狀的遺傳基礎(chǔ)與雜種優(yōu)勢遺傳基礎(chǔ)，并揭示二者的關(guān)系。理論上，RIL群體中定位到的QTL完全是有加性效應(yīng)決定的，而中親值數(shù)據(jù)組定位到的QTL完全是有顯性效應(yīng)決定的，而永久F2群體既有加性效應(yīng)，又有顯性效應(yīng)，因此，永久F2群體，RIL群體和中親值存在共定位的QTL。具體性狀的結(jié)果如下圖所示：
注：黑色折線表示檢測位點(diǎn)的LOD值，紅色和藍(lán)色折線代表檢測位點(diǎn)加性和顯性效應(yīng)值。
最后利用上述的比較結(jié)果綜合評價不同性狀的雜種優(yōu)勢機(jī)理和遺傳基礎(chǔ)。