利用关联分析发掘水稻剑叶角度对BR高度敏感的有利等位变异(3)_毕业论文

毕业论文移动版

毕业论文 > 生物论文 >

利用关联分析发掘水稻剑叶角度对BR高度敏感的有利等位变异(3)

在Microsoft Excel 2010软件上,将506份水稻自然群体BR敏感反应的表型数据进行处理,分别求出平均数、标准差、最大值、最小值、变异系数、广义遗传率;并在方差分析软件中对数据进行方差分析。广义遗传率用以下公式进行计算:

 其中,σ2g表示遗传方差;σ2e表示误差方差;n表示重复数。

1.2.2  群体遗传多样性分析    应用统计软件PowerMarker3.25,对506份水稻自然资源进行标记位点的遗传多样性分析:计算各位点的等位基因数(number of alleles per locus)、基因多样性(gene persity)和多态性信息含量(polymorphism information content, PIC)。

等位变异频率指的是某位点上的特定等位变异在群体中出现的次数占该位点上所有等位变异出现的次数。计算公式如下:

 其中,Pij为第i个位点上第j个等位变异的频率;Aij是总群体中第i个位点上第j个等位变异出现的次数;m指总群体中第i个位点上所有等位变异出现的次数。

每个位点的基因多样性计算公式如下:

  其中,He为第i个位点上的基因多样性;n为总检测的位点数;Pij为第i个位点上第j个等位变异的频率;f指近亲系数。

每个位点的多态性信息含量(PIC)计算公式如下:

 其中,Pij指第i个位点上第j个等位变异的频率;Piv指第i个位点上第v个等位变异的频率;n指所测位点的等位变异总数。

1.2.3群体结构分析    基于506份水稻资源的分子数据,应用STRUCTURE 2.2上对品种总群体进行结构分析。根据各位点等位基因频率,利用统计软件PowerMarker3.25计算的Nei氏遗传距离,构建Neighbor-Joining聚类图,使用MEGA5.0  软件进行观察。

1.2.4连锁不平衡分析    使用标准不平衡系数(D′)衡量位点间连锁不平衡(linkage disequilibrium, LD) 程度。D′值的理论化范围为0~1。一般将小于0.5作为LD 衰减的标志。D′值的计算在软件TASSEL2.1上进行。然后基于同条染色体上的成对位点的D′值和SSR位点间的遗传距离,绘制LD衰减散点图来观测LD与遗传距离的关系。

1.2.5农艺性状关联位点以及优异等位变异的确定    将上述在软件STRUCTURE2.2上的运算结果中的Q值作为协变量,使用软件TASSEL2.1中的混合线性模型(Mixed linear model, MLM)程序来分析目标性状与标记之间的关联。在P< 0.01时,就认为目标性状与标记呈显著性关联。并且设置FDR (false discovery rate,  错误发现率)等于0.01作为位点显著关联的阈值。在已经获得的与剑叶角度敏感性性状显著关联的位点基础上,运用无效等位变异(null allele)方法,来计算其他等位变异的表型效应值。在群体中出现的频率小于5%的等位变异被视为稀有等位变异,此种等位变异作为缺失数据处理。计算位点全部增效(或减效)等位变异的平均效应(average allele effect of locus, AEE)作为该位点增效(或减效)能力的整体评价。计算方法为: ,其中,AAE为某关联位点内所有增效(或减效)等位变异的平均值;∑a为某关联位点内所有增效(或减效)等位变异表型效应值的总和;n为该关联位点内增效(或减效)等位变异个数。

(责任编辑:qin)