湘桥农业网
日期归档
社会新闻 当前位置:首页 > 社会新闻 > 正文

统计基因组学团队关联分析方法学研究结硕果

南湖网讯(记者张远明)近日,数学和计算生物学领域着名的国际期刊《Briefings in Bioinformatics》在线发表了植物科学技术研究所统计基因组学团队关于关联分析和连锁分析方法学的一系列研究成果。论文题目为“多位点全基因组关联研究中混合线性模型的方法实现”(多位点关联分析混合线性模型方法的实现),提出了一种新的高效、精确计算的多位点关联分析算法。

在全基因组关联研究中,为了控制假阳性率,研究人员通常采用Bonferroni校正,这导致单标记扫描的显着水平太低,并且经常丢失重要的关联位点。为此,我校植物学会统计基因组学小组提出了一种新的模型转换算法,并基于快速计算算法和多位点遗传模型的思想,构建了一种新的多位点关联分析框架。该框架采用新算法扫描整个基因的所有标记,然后选择大量潜在相关标记进行多位点贝叶斯压缩估计分析,最后对非零效应进行似然比检验,获得真实QTN。这种方法被称为混合模型法,用于快速检测多位点随机单核苷酸多态性效应。

蒙特卡罗仿真和实际数据分析表明,新方法优于EMMA、SUPER、CMLM和ECMLM。为了将新方法快速应用于人、动物和植物相关性分析研究,该团队还开发了一个在r环境下运行的具有界面功能的自由软件包mrMLM。为了进一步验证新方法的正确性,该团队从多个方面提出了多种多位点关联分析的新方法,如ISIS EM-BLASSO、mrMLM和pLARmEB,发表在统计基因组学领域的主流期刊上,如PLoS计算生物学、科学报告和遗传。对拟南芥实际数据的分析表明,这些方法是互补的,可以相互结合使用。

在QTL连锁分析中,目前广泛使用的复合区间映射的CIM方法存在一些缺点,如背景控制中没有考虑小效应和微效应QTL,背景标记的选择受到各种因素的影响。因此,该团队提出了全基因组复合区间作图的新方法。背景控制是通过使用上述新的关联分析方法扫描基因组上所有可能的位置来进行的,并且相信QTL可能存在于-log10(P值)曲线的峰值点。将这些潜在的QTL放入多位点遗传模型中进行贝叶斯压缩估计分析,并通过似然比检验非零效应以获得真实的QTL。蒙特卡罗模拟研究和实际数据分析表明,新方法在检测小效应和连锁(特别是杂合)QTL方面明显优于CIM等方法。

针对相关分析中未考虑显性效应,显性在F2群体连锁分析中所占比例较小的不足,该团队提出了一种利用部分NCII遗传交配设计群体进行数量性状遗传分析的新方法(PLoS ONE 2015,10(3): e)。利用该策略和EBLASSO参数估计方法,分析了杂种优势的遗传基础,得出了各遗传成分对杂种优势的相对贡献(科学报告2015,5: )。日前,中国农业科学院作物研究所利用我们两年前提出的策略和世界上现有的软件包,分析了玉米开花时间相关性状的遗传基础和杂种优势,并进行了报道。

据悉,自2014年7月以来,我校植物学研究院统计基因组学团队在统计基因组学领域提出了三种新型的连锁分析和关联分析框架和方法。已经发表了十三篇通信作者论文。组长张远明被选为遗传学家(英国遗传学会杂志和国际定量遗传学主流杂志)。2017-)、BMC遗传学(2011-)、加拿大植物科学杂志(2011-)和作物杂志(2014-)是着名的编辑委员会,并被授予加拿大作物学会荣誉会员。

. oup . com/bib/article-abstract//method-implementation-of-mixed-linear



湘桥农业网 版权所有© www.clanigu.com 技术支持:湘桥农业网 | 网站地图