ЛОКИ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ТРЕЙТОВ
Большинство биологических признаков имеют многофакторное (или сложное) наследование, что указывает на то, что на них влияют многочисленные гены и факторы окружающей среды. Хромосомная область, которая содержит один или несколько генов, которые влияют на многофакторный признак, называется QTL. QTL для определенного признака часто обнаруживаются в разных хромосомах. Знание количества QTL, объясняющих различия в фенотипическом признаке, говорит нам о генетической архитектуре признака. Основная проблема с многофакторными чертами заключается не в обнаружении QTL, а в раскрытии генов, лежащих в их основе.
Как только область ДНК идентифицируется как способствующая фенотипу, она может быть секвенирована. Последовательность ДНК любых генов в этой области затем можно сравнить с базой данных ДНК для генов, функция которых уже известна. Идентификация генов и мутаций, лежащих в основе QTL, проблематична по нескольким причинам.
- По-прежнему сложно определить точное хромосомное местоположение QTL.
- Отсутствие прямой связи между генотипом и фенотипом, что существует для моногенных признаков.
- Эпистатические взаимодействия могут также добавить к проблеме вскрытия генетической основы сложных признаков.
По этим причинам QTL часто картируются в хромосомных областях, которые имеют длину более 20 сантиметров Моргана (cM) (~ 20 мегабазных пар (Mb)) и которые могут содержать несколько сотен генов. Со времени первого эксперимента, о котором сообщалось в 1995 году, в результате нескольких сканирований генома по QTL было выявлено множество QTL, влияющих на продуктивность, здоровье или конформационные признаки у скота и птицы. Ожидается, что в зависимости от предполагаемого эффективного размера популяции от 50 до 100 сегрегирующих генов будут влиять на изменение данного количественного признака.
QTL картирование – это статистическое исследование аллелей, которые встречаются в локусе, и фенотипов (физических форм или признаков), которые они производят, потому что большинство признаков управляются более чем одним геном. Определение и изучение всего локуса генов, связанных с признаком, помогает понять влияние генотипа человека на его фенотип.
Статистический анализ необходим, чтобы продемонстрировать, что различные гены в QTL взаимодействуют друг с другом, и определить, оказывают ли они значительное влияние на фенотип. QTL для определенного признака расположены в определенных областях генома. В эксперименте по картированию вероятность ассоциации строится для каждого маркера и отображается в виде интервалов между хромосомами.
Для начала необходимо разработать набор генетических маркеров для данного вида. Цель состоит в том, чтобы найти маркер, который с большей вероятностью встречается с признаком случайно, чем ожидалось, то есть маркер, который имеет статистическую связь с признаком. В идеале они могли бы найти конкретный ген или гены, о которых идет речь. Вместо этого они могут легче находить участки ДНК, которые очень близки к рассматриваемым генам.
Для организмов, чьи геномы известны, теперь можно попытаться исключить гены в идентифицированной области, функция которых, как известно, с некоторой уверенностью не связана с рассматриваемой характеристикой. Если геном недоступен, это может быть вариантом для секвенирования идентифицированной области и определения предполагаемых функций генов по их сходству с генами с известной функцией, обычно в других геномах. Это можно сделать с помощью BLAST, онлайн-инструмента, который позволяет пользователям вводить первичные последовательности и искать похожие последовательности в базе данных BLAST генов различных организмов. Другой интерес статистических генетиков, использующих картирование QTL, заключается в определении сложности генетической архитектуры, лежащей в основе фенотипического признака. Например, им может быть интересно узнать, сформирован ли фенотип многими независимыми локусами или несколькими локусами, и взаимодействуют ли эти локусы. Это может предоставить информацию о том, как фенотип может развиваться.
Простейшим методом картирования QTL является дисперсионный анализ (ANOVA, иногда называемый «маркерная регрессия») в локусах маркеров. В этом методе при обратном скрещивании можно рассчитать t-статистику, чтобы сравнить средние значения двух групп генотипов маркеров. Для других типов скрещиваний (таких как интеркросс), где существует более двух возможных генотипов, один использует более общую форму ANOVA, которая обеспечивает так называемую F-статистику.
Ландер и Ботштейн разработали интервальное отображение, которое в настоящее время является наиболее популярным подходом для картирования QTL в экспериментальных скрещиваниях. В составном сопоставлении интервалов (CIM) выполняется сопоставление интервалов с использованием подмножества локусов маркеров в качестве ковариат.
Мужчины очень долго правили в индустрии фитнеса. Не удивительно, что женщины в равной конкуренции соревнуются с мужчинами в индустрии фитнеса. Они также ищут идеальное тело,
Есть несколько разных циклов, вокруг которых вращается Земля. Некоторые из циклов были затронуты катастрофой Фукусима-Дайхатсу. Завод в Фукусиме пострадал от землетрясения силой 9,0 балла. Растения,
Этот эксперимент проводится для наблюдения за развитием эмбрионов перепелов в течение нескольких дней. Эмбрион перепела обычно развивается и выводится через 20-21 день. Мы провели эксперимент