多歧性状上位性关联分析的分层广义混合线性模型方法

摘要

[目的]作物抗性性状是重要的育种目标,通常表现为多个级别,称为多歧性状。但是,这类性状的上位性关联分析方法较少。因此,本研究针对品种资源群体探索了新的多歧性状上位性检测方法。[方法]提出了多歧性状分层广义混合线性模型的上位性关联分析方法。在遗传模型中,主效QTL、QTL间互作和QTL-环境互作为随机效应,群体平均数、群体结构和环境效应为固定效应。应用经验贝叶斯和最大似然方法分别估计这些效应。一系列Monte Carlo模拟试验和大豆耐盐碱性实际数据分析验证了新方法的有效性。[结果]新方法的统计功效高,效应估计值精度好;检测结果会受遗传率、表型分类数、表型分布、Founders数和Non-founders数的影响。用新方法分析了257份大豆品种幼苗根长耐盐碱性指数分级数据,检测到2个主效QTL、4个上位性QTL和3个QTL-环境互作,其中11个标记与其他方法或以前结果一致。[结论]本研究为植物上位性关联分析提供了新方法。