GWAS理論 1-2 表型考察處理與標(biāo)記開(kāi)發(fā)和分型

一、表型鑒定與記錄的基本原則和原始數(shù)據(jù)處理

植物GWAS 全流程

基因型分型
基因型分型(英語(yǔ):genotyping)是一個(gè)通過(guò)生物檢定法檢測(cè)某一個(gè)體的DNA序列彤悔,并對(duì)比參照其他個(gè)體的基因型或序列的過(guò)程应民,可用于顯示該個(gè)體等位基因從其父母遺傳而來(lái)的情況. 通常抵栈,基因型分型利用DNA序列定義群體信息霜医,而不涉及定義該個(gè)體的基因。

1或南、各類性狀的特點(diǎn)及鑒定與考察建議


當(dāng)代形狀或后代性狀

2孩等、表型的基本處理(第一步)

表型的基本處理

極端異常值的去除

異常值去除方法

多年多點(diǎn)表型處理

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

分類變量的啞變量賦值

3、表型的基本分析(第二步)

描述性統(tǒng)計(jì)分析

相關(guān)性分析

遺傳力估計(jì)

遺傳力
遺傳力又稱遺傳率采够,指遺傳方差在總方差(表型方差)中所占的比值肄方,可以作為雜種后代進(jìn)行選擇的一個(gè)指標(biāo)。遺傳力分為廣義遺傳力和狹義遺傳力蹬癌。數(shù)量性狀受到環(huán)境因素的影響很大权她,那么表型的變異可能有遺傳的因素,也有環(huán)境的因素逝薪,甚至還有環(huán)境和遺傳相互作用的因素隅要。


性狀影響
例如15℃時(shí)基因型AA的植物平均高度為40cm,而基因型Aa型的植物僅有35cm高董济;但是在30℃時(shí)情況就不同了步清,AA植株的平均高度為55cm,而Aa型植株反長(zhǎng)得更高虏肾,為60cm廓啊。同一種基因型在不同的溫度下表型不同,這一變異是由環(huán)境引起的询微,所產(chǎn)生的方差稱環(huán)境方差(VE)崖瞭;在同樣的溫度下狂巢,不同基因型的高度不同撑毛,這一表型變異是遺傳因子所引起的,所產(chǎn)生的方差稱遺傳方差唧领。在任何的溫度下藻雌,植物的表型既受到溫度的影響,又受到遺傳因素的影響斩个,這種影響產(chǎn)生的方差稱環(huán)境和遺傳的協(xié)方差胯杭。
表型是由遺傳和環(huán)境共同作用的結(jié)果,可以下式表示受啥。
P=G+E

遺傳力
若以方差表示:
對(duì)于一個(gè)表型的變異究竟是遺傳因子起主要作用還是環(huán)境因子起主要作用呢做个?為了解答這個(gè)問(wèn)題人們又引入一個(gè)概念叫遺傳力(heritability)鸽心。遺傳力表明某一性狀受到遺傳控制的程度。它介于0與+1之間居暖,當(dāng)?shù)扔?時(shí)表明表型變異完全是由遺傳的因素決定的顽频,當(dāng)?shù)扔?時(shí)表型變異由環(huán)境所造成。

REML 方法
限制最大似然 (REML) 方法
這里是遺傳方差

BLUP

BLUP
最佳線性無(wú)偏預(yù)測(cè)(best linear unbiased prediction太闺, 簡(jiǎn)稱BLUP)糯景,是統(tǒng)計(jì)學(xué)上用于線性混合模型對(duì)隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種方法。隨機(jī)效應(yīng)的最佳線性無(wú)偏預(yù)測(cè)(BLUP)等同于固定效應(yīng)的最佳線性無(wú)偏估計(jì)(best linear unbiased estimates, BLUE)

BLUP(best linear unbiased prediction)在育種中是指根據(jù)多次觀測(cè)的結(jié)果省骂,使用線性無(wú)偏估計(jì)的方法蟀淮,去掉環(huán)境差異的影響,估計(jì)出由遺傳因子決定部分钞澳,估計(jì)出的值我們常稱為育種值(Estimated breeding value怠惶,EBVs),相比于均值轧粟,EBVs去除了環(huán)境差異導(dǎo)致的差異甚疟,所以更能代表該性狀。但如果我們需要考慮基因型與環(huán)境互作時(shí)(G by E)逃延,則應(yīng)該用多年多點(diǎn)觀測(cè)的結(jié)果分別分析然后綜合比較览妖。

其他相關(guān)解釋
關(guān)于BLUP方法的幾點(diǎn)說(shuō)明
動(dòng)物育種核心算法BLUP介紹(公式版)

二、標(biāo)記的開(kāi)發(fā)和分型

標(biāo)記基因型的獲得

比較

基因型填補(bǔ)

現(xiàn)在已經(jīng)不推薦使用基因型填補(bǔ)了
非人類數(shù)據(jù)針對(duì)called genotype常用的方是KNN(就是根據(jù)附近K個(gè)位點(diǎn)的信息進(jìn)行填補(bǔ))揽祥,最近用在低深度重測(cè)序中的是stitch(https://github.com/rwdavies/STITCH)讽膏,想了解具體原理可以看對(duì)應(yīng)的文獻(xiàn)。一般填補(bǔ)是用在大樣本極地深度的測(cè)序項(xiàng)目中拄丰,現(xiàn)在測(cè)序一般都能測(cè)5-10X府树,這個(gè)深度對(duì)于比較純的自交系來(lái)說(shuō),這個(gè)深度已經(jīng)不算低了料按,對(duì)于雜合位點(diǎn)比例比較高的群體材料奄侠,這個(gè)深度可能不夠,但是填補(bǔ)也不準(zhǔn)確载矿。

常見(jiàn)基因型填補(bǔ)軟件

在水生動(dòng)物里面基本不用垄潮,雜合較多。

測(cè)序深度的選擇

水生動(dòng)物就需要選擇 10X

基因型過(guò)濾

哈迪-溫伯格定律
“哈迪-溫伯格定律”是指在理想狀態(tài)下闷盔,各等位基因的頻率在遺傳中是穩(wěn)定不變的弯洗,即保持著基因平衡。該定律運(yùn)用在生物學(xué)逢勾、生態(tài)學(xué)牡整、遺傳學(xué)。條件:①種群足夠大溺拱;②種群個(gè)體間隨機(jī)交配逃贝;③沒(méi)有突變谣辞;④沒(méi)有選擇;⑤沒(méi)有遷移沐扳;⑥沒(méi)有遺傳漂變潦闲。
例如:當(dāng)?shù)任换蛑挥幸粚?duì)(Aa)時(shí), 設(shè)基因A的頻率為 p迫皱,基因a的頻率為q歉闰,則A+a=p+q=1,AA+Aa+aa=p2+2pq+q2=1 卓起。哈迪-溫伯格平衡定律(Hardy-Weinberg equilibrium) 對(duì)于一個(gè)大且隨機(jī)交配的種群和敬,基因頻率和基因型頻率在沒(méi)有遷移、突變和選擇的條件下會(huì)保持不變戏阅。

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末昼弟,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子奕筐,更是在濱河造成了極大的恐慌舱痘,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 218,941評(píng)論 6 508
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件离赫,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異芭逝,居然都是意外死亡,警方通過(guò)查閱死者的電腦和手機(jī)渊胸,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 93,397評(píng)論 3 395
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門旬盯,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來(lái),“玉大人翎猛,你說(shuō)我怎么就攤上這事胖翰。” “怎么了切厘?”我有些...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 165,345評(píng)論 0 356
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵萨咳,是天一觀的道長(zhǎng)。 經(jīng)常有香客問(wèn)我疫稿,道長(zhǎng)培他,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 58,851評(píng)論 1 295
  • 正文 為了忘掉前任而克,我火速辦了婚禮靶壮,結(jié)果婚禮上怔毛,老公的妹妹穿的比我還像新娘员萍。我一直安慰自己,他們只是感情好拣度,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 67,868評(píng)論 6 392
  • 文/花漫 我一把揭開(kāi)白布碎绎。 她就那樣靜靜地躺著螃壤,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪筋帖。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上奸晴,一...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 51,688評(píng)論 1 305
  • 那天,我揣著相機(jī)與錄音日麸,去河邊找鬼寄啼。 笑死,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛代箭,可吹牛的內(nèi)容都是我干的墩划。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 40,414評(píng)論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開(kāi)眼嗡综,長(zhǎng)吁一口氣:“原來(lái)是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼乙帮!你這毒婦竟也來(lái)了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起极景,我...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 39,319評(píng)論 0 276
  • 序言:老撾萬(wàn)榮一對(duì)情侶失蹤察净,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒(méi)想到半個(gè)月后盼樟,有當(dāng)?shù)厝嗽跇?shù)林里發(fā)現(xiàn)了一具尸體氢卡,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,775評(píng)論 1 315
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,945評(píng)論 3 336
  • 正文 我和宋清朗相戀三年晨缴,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了异吻。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 40,096評(píng)論 1 350
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡喜庞,死狀恐怖诀浪,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情延都,我是刑警寧澤雷猪,帶...
    沈念sama閱讀 35,789評(píng)論 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站晰房,受9級(jí)特大地震影響求摇,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜殊者,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,437評(píng)論 3 331
  • 文/蒙蒙 一与境、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧猖吴,春花似錦摔刁、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 31,993評(píng)論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽(yáng)绑谣。三九已至,卻和暖如春拗引,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間借宵,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 33,107評(píng)論 1 271
  • 我被黑心中介騙來(lái)泰國(guó)打工矾削, 沒(méi)想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留壤玫,地道東北人。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 48,308評(píng)論 3 372
  • 正文 我出身青樓哼凯,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像垦细,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子挡逼,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 45,037評(píng)論 2 355

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容