Mapowanie loci genów cech ilościowych.
Aby zmapować gen cechy ilościowej:
-cecha powinna być uwarunkowana genem o dużym efekcie, jego locus to QTL
-musimy znać mapę markerową, tzn. markery i odległości genetyczne między nimi
-konieczna jest nierównowaga gametyczna między QTL i najbliższym markerem
-w populacji należy zbadać genotypy markerowe fenotypy (np. wzrost).
Poligeniczny i mieszany model dziedziczenia cech ilościowych:
0.Poligeny
abcde (ABcde; ABcde; abCDE) ABCDE
1.Poligeny + gen o dużym efekcie:
qq Qq QQ
Czy można wcześniej się dowiedzieć, czy cecha jest uwarunkowana genem z dużym efektem?
-analiza segregacyjna bada rozkład fenotypów i wykrywa obecność genu z dużym efektem
-nie korzysta z danych markerowych
-mała moc
-nie ma wiele genów o bardzo dużych efektach.
Analiza segregacyjna:
Model 1
Model 0
Największa wiarygodność modelu 1
------------------------------------------------
Największa wiarygodność modelu 0
Analiza segregacyjna:
Model 0
Przyrost ~N(u,o)
L0 = f(600|u,o) * f(700|u,o) * f(650|u,o)
Parametry u oraz o ustalamy tak, aby L0 osiągnęło wartość największą.
Model 1
Przyrost ~ P(qq) * N (uqq,o)
P(Qq) * N (uQq,o)
P(QQ) * N (uQQ,o)
Nieznane parametru to:
-częstość P(QQ)
Analiza segregacyjna :
Gdy iloraz >1000 możemy śmiało mówić, że w populacji segregacja jest na tym poziomie.
Mapy markerowe:
-to zestawy markerów zebranych w grupy sprzężeniowe i przypisane do konkretnych chromosomów.
-pozycja markerów musi być znana.
Mikrosatelity to bardzo dobre.
Częstość rekombinacji.
Funkcja mapowa Kosmabiego:
X = 25 ln[(1+2*r)/(1-2*r)]
Nierównowaga gametyczna:
-gdy haplotypy występują w populacji w innych proporcjach niż wynika to z częstości genów.
-NG utrzymuje się długo jeśli rekombinacja między genami zachodzi rzadko: Dt=Do(1-r)t
Równowaga – grupy markerów mają taką samą średnią fenotypową. Ponieważ w każdej genotypy QTL są w tych samych proporcjach.
Nierównowaga- w grupie mm genotyp qq występuje bardzo często i obniża on średnią fenotypową w tej grupie.
Mapowanie przedziałowe:
P(QQ|AA BB) = (1-rAQ)2*(1-rQB)2/(1-rAB)2
Fałszywe QTL:
-gdy model zakłada pojedynczy QTL, gdy faktycznie są dwa lub więcej, wyniki mogą być fałszywe. W composite interwal mapping zmieniamy sposób obliczeń aby obejść ten problem.