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研究发现识别控制复杂性状基因的新方法
日期:2019-01-08 作者:编译:王爱玲 来源:农科智库 点击:
     在生物医学、植物育种以及其他领域中,遗传学家都在追寻与疾病易感性、作物产量和其他性状相关的特定基因。本质上来说,是在一个有机体庞大的基因组中寻找答案。
    近15年来,许多研究都依赖于全基因组关联分析(GWAS)。为了运行GWAS,科学家们需要进行大量的统计分析,以搜寻遗传密码的差异。DNA中的特定变异称为标记,如果呈现出高度的数据关联性,就认定为靠近对该性状具有生物性控制作用的基因。有时,这些具有关联性的标记会成簇出现在基因组的某个特殊区域,缩小了寻找答案的区域。这一方法广泛应用于各种有机体,以识别控制关键性状的主要基因,但却无法检测到影响较小的基因或基因之间的互动(称为异位显性现象),而这些基因可能也十分重要。
    GWAS的特点是一次测试一个标记与性状的关联强度。然而,性状并非仅由一个基因控制,而是多个基因以附加形式控制着表型变异,并在上位上进行互动。研究人员想要探寻的是在生物学上更为精确的统计方法。他们在寻找一次就有多个标记甚至有多个双向互动效果的统计模型。
    研究团队测试了新方法——“构建附加上位多基因座模式的分步程序”(Stepwise Procedure for constructing an Additive and Epistatic Multi-Locus model, SPAEML)——能否检测到数据库的模拟性状。研究人员在人类数据库和玉米数据库中都识别出了模拟标记,并在前者中区分出了加性基因座和互作基因座。研究团队花费了近四年的时间研发并改进了处理组合式探索的方法,将数百万个数据点减少至约15,000个,这样SPAEML就能轻松处理了。
    今后,研究人员计划利用SPAEML解锁未知的基因结构,现在已经在与玉米育种行业和人类健康研究领域的合作伙伴着手迈出下一步了。
(来源:Eurekalert  北京市农林科学院农业信息与经济研究所报道)
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