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Genetic Mapping with Background Control for Quantitative Trait Locus (QTL) in 8-Parental Pure-Line Populations
Journal of Heredity ( IF 3.1 ) Pub Date : 2019-08-16 , DOI: 10.1093/jhered/esz050
Jinhui Shi 1 , Jiankang Wang 1 , Luyan Zhang 1
Affiliation  

Abstract Multiparental advanced generation intercross (MAGIC) populations provide abundant genetic variation for use in plant genetics and breeding. In this study, we developed a method for quantitative trait locus (QTL) detection in pure-line populations derived from 8-way crosses, based on the principles of inclusive composite interval mapping (ICIM). We considered 8 parents carrying different alleles with different effects. To estimate the 8 genotypic effects, 1-locus genetic model was first built. Then, an orthogonal linear model of phenotypes against marker variables was established to explain genetic effects of the locus. The linear model was estimated by stepwise regression and finally used for phenotype adjustment and background genetic variation control in QTL mapping. Simulation studies using 3 genetic models demonstrated that the proposed method had higher detection power, lower false discovery rate (FDR), and unbiased estimation of QTL locations compared with other methods. Marginal bias was observed in the estimation of QTL effects. An 8-parental recombinant inbred line (RIL) population previously reported in cowpea and analyzed by interval mapping (IM) was reanalyzed by ICIM and genome-wide association mapping implemented in software FarmCPU. The results indicated that ICIM identified more QTLs explaining more phenotypic variation than did IM; ICIM provided more information on the detected QTL than did FarmCPU; and most QTLs identified by IM and FarmCPU were also detected by ICIM.

中文翻译:

8 亲本纯系群体中定量性状基因座 (QTL) 的背景控制遗传作图

摘要 多亲先进世代互交(MAGIC)群体为植物遗传学和育种提供了丰富的遗传变异。在本研究中,我们基于包容性复合区间作图 (ICIM) 的原理,开发了一种在源自 8 路杂交的纯系种群中检测数量性状基因座 (QTL) 的方法。我们考虑了 8 个携带不同等位基因的父母。为了估计 8 种基因型效应,首先建立了 1 位点遗传模型。然后,建立了针对标记变量的表型正交线性模型来解释基因座的遗传效应。线性模型通过逐步回归估计,最终用于QTL定位中的表型调整和背景遗传变异控制。使用3种遗传模型的模拟研究表明,与其他方法相比,所提出的方法具有更高的检测能力、更低的错误发现率(FDR)和QTL位置的无偏估计。在估计 QTL 效应时观察到边际偏差。先前在豇豆中报道并通过区间作图 (IM) 分析的 8 亲本重组自交系 (RIL) 种群通过 ICIM 和在软件 FarmCPU 中实现的全基因组关联作图重新分析。结果表明,ICIM 比 IM 鉴定了更多的 QTL,解释了更多的表型变异;ICIM 比 FarmCPU 提供了更多关于检测到的 QTL 的信息;IM 和 FarmCPU 鉴定的大部分 QTL 也被 ICIM 检测到。与其他方法相比,QTL 位置的无偏估计。在估计 QTL 效应时观察到边际偏差。先前在豇豆中报道并通过区间作图 (IM) 分析的 8 亲本重组近交系 (RIL) 种群通过 ICIM 和在软件 FarmCPU 中实现的全基因组关联作图重新分析。结果表明,ICIM 比 IM 鉴定了更多的 QTL,解释了更多的表型变异;ICIM 比 FarmCPU 提供了更多关于检测到的 QTL 的信息;IM 和 FarmCPU 鉴定的大部分 QTL 也被 ICIM 检测到。与其他方法相比,QTL 位置的无偏估计。在估计 QTL 效应时观察到边际偏差。先前在豇豆中报道并通过区间作图 (IM) 分析的 8 亲本重组自交系 (RIL) 种群通过 ICIM 和在软件 FarmCPU 中实现的全基因组关联作图重新分析。结果表明,ICIM 比 IM 鉴定了更多的 QTL,解释了更多的表型变异;ICIM 比 FarmCPU 提供了更多关于检测到的 QTL 的信息;IM 和 FarmCPU 鉴定的大部分 QTL 也被 ICIM 检测到。先前在豇豆中报道并通过区间作图 (IM) 分析的 8 亲本重组自交系 (RIL) 种群通过 ICIM 和在软件 FarmCPU 中实现的全基因组关联作图重新分析。结果表明,ICIM 比 IM 鉴定了更多的 QTL,解释了更多的表型变异;ICIM 比 FarmCPU 提供了更多关于检测到的 QTL 的信息;IM 和 FarmCPU 鉴定的大部分 QTL 也被 ICIM 检测到。先前在豇豆中报道并通过区间作图 (IM) 分析的 8 亲本重组自交系 (RIL) 种群通过 ICIM 和在软件 FarmCPU 中实现的全基因组关联作图重新分析。结果表明,ICIM 比 IM 鉴定了更多的 QTL,解释了更多的表型变异;ICIM 比 FarmCPU 提供了更多关于检测到的 QTL 的信息;IM 和 FarmCPU 鉴定的大部分 QTL 也被 ICIM 检测到。
更新日期:2019-08-16
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