[發明專利]一種基于混合線性模型的多性狀關聯分析方法

有效

• 申請號: 201610045592.8
• 申請日: 2016-01-22
• 公開（公告）號: CN105740649B
• 公開（公告）日: 2018-06-19
• 發明（設計）人: 徐海明;劉守業;祁婷;朱智宏;朱軍
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06F19/18
• 分類號: G06F19/18
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 胡紅娟

本發明公開了一種基于混合線性模型的多性狀關聯分析方法，該方法包括：構建統計遺傳模型；確定效應顯著的單位點SNP標記；確定互作效應顯著的二互作上位性SNP標記；估算遺傳效應。本發明基于多變量混合線性模型的多性狀全基因組關聯分析方法綜合利用了多個遺傳相關性狀的變異信息，與單性狀分析方法相比，具有較高的分析功效和較低的假陽性，QTS位置估算更為準確，效應估計更為穩健。

技術領域

本發明涉及多性狀聯合定位技術領域，尤其涉及一種基于混合線性模型的多性狀關聯分析方法。

背景技術

全基因組關聯分析已經變成一種標準的探索復雜性狀遺傳結構和解釋數量性狀遺傳變異基礎的有效方法。關聯分析方法中的主要問題在于解釋數據的依賴性，包括個體之間的依賴和位點之間的依賴性。混合線性模型同時包含固定效應和隨機效應，可以有效的解釋大數據中存在的群體結構，包括群體分層和親緣關系。

然而，大多數的關聯分析方法都只針對單個數量性狀，不能綜合考慮多個遺傳相關的性狀進行聯合分析，無法剖析多個性狀遺傳相關的分子機理，無法分析遺傳位點的多效性等，例如：

申請公布號CN103632067A的發明專利申請文獻公開了一種基于混合線性模型的種子數量性狀位點定位方法，該方法包括：(1)統計遺傳模型的建立；(2)全基因組掃描顯著的標記區間：基于模型在全基因組范圍內，通過表型和每個標記區間做基于HendersonIII的F檢驗，搜索得到所有可能存在QTL的候選標記區間；(3)在全基因組范圍內搜索顯著的數量性狀位點，將步驟(2)中得到的候選標記區間作為協變量，然后以1cm為步長，在全基因組范圍內做基于HendersonIII的F檢驗，搜索顯著的QTL位點；(4)在全基因組范圍內搜索顯著的二互作標記區間：將步驟(2)中得到的候選標記區間作為協變量，然后在全基因組范圍內做基于HendersonIII的F檢驗，搜索得到顯著的二互作標記區間；(5)搜索顯著的二互作上位性的位點：以步驟(3)得到的QTL以及步驟(4)得到的顯著的互作標記區間作為協變量，然后在所述顯著的互作標記區間中做基于HendersonIII的F檢驗，搜索得到顯著的二互作上位性的位點；(6)遺傳參數的估算：通過步驟(3)得到的顯著的QTL位點和步驟(5)得到的顯著的二互作上位性位點，獲取得到模型中各種效應系數，然后通過模型，計算得到這些位點的效應以及估算每個位點的遺傳率。

目前，已有一些基于多變量混合線性模型的多性狀關聯分析方法，如MTMM(Kroteet al.，2012，Nature Genetics，44(9)：1066-1071)，GEMMA(Zhou et al.,2014.NatureMethods,11(4),407-409)等。但是，這些方法或者計算量大，或者無法分析三個或三個以上的形狀，或者無法分析基因間互作、基因與環境間互作效應。

因此，有必要再探究一種更為高效的能夠進行多性狀關聯分析的定位方法，已解決上述問題。

發明內容

本發明提供了一種基于混合線性模型的多性狀聯合定位方法，該方法分析功效較高、假陽性較低，QTS位置估算更準確，效應估計更穩健。

一種基于混合線性模型的多性狀關聯分析方法，包括：

(1)構建統計遺傳模型：

假設一個自然群體由n個個體組成，在p個不同環境中進行田間試驗，m個相關性狀的遺傳變異受s個QTS位點和t對二互作上位性的調控；環境k中針對第i個性狀的第j個株系的表型觀測值y_ijk表示為：