Селекция3а

Содержание

Слайд 2

Примеры Двоичные признаки присутствие/ отсутствие болезни Количественные признаки Давление крови Время выживания Масса опухоли И т.д.

Примеры

Двоичные признаки
присутствие/ отсутствие болезни
Количественные признаки
Давление крови
Время выживания
Масса опухоли
И т.д.

Слайд 3

QTL QTL = основные гены, контролирующие количественные признаки Результат - непрерывные

QTL

QTL = основные гены, контролирующие количественные признаки
     Результат - непрерывные фенотипические

распределения
Измеряются с большими ошибками

Фенотипическое значение

Слайд 4

Скрещивание

Скрещивание

Слайд 5

P1 -- NOD

P1 -- NOD

Слайд 6

P2 -- C57BL/6

P2 -- C57BL/6

Слайд 7

F1 -- Agouti coat

F1 -- Agouti coat

Слайд 8

Скрещивание P1 P2 X F1 F1 X F2

Скрещивание

P1

P2

X

F1

F1

X

F2

Слайд 9

Распределение Y : один двуаллельный локус

Распределение Y : один двуаллельный локус

Слайд 10

Обратное скрещивание P1 P2 X F1 P1 X BC1

Обратное скрещивание

P1

P2

X

F1

P1

X

BC1

Слайд 11

QTL АА и аа индивидуумы могут визуально не различаться Некоторые линии

QTL

АА и аа индивидуумы могут визуально не различаться
Некоторые линии АА будут

иметь низкое значение признака из-за влияния среды или других генов
Некоторые линии aa будут иметь высокое значение признака из-за влияния среды или других генов
Слайд 12

QTL. Эффект Аддитивный эффект одного аллеля QTL = a Среднее значение

QTL. Эффект

Аддитивный эффект одного аллеля QTL = a
Среднее значение признака в

F1
от скрещивания между родителями
AA и aa = B
Среднее значение для линий AA равно B + a
Среднее значение для линий aa равно B - a
Слайд 13

Графически

Графически

Слайд 14

QTL. Эффект Маркеры ДНК могут быть использованы для картирования полезных генов

QTL. Эффект

Маркеры ДНК могут быть использованы
для картирования полезных генов с

использованием
частот рекомбинации связанных генов:

Маркеры возле QTL косегрегируют с ним
Маркеры, тесно связанные с QTL, обнаруживаются ANOVA
Большинство гамет из F1 -- AM или am.
Кроме того, при скрещивании маркера и QTL
будут произведены гаметы Am и aM

Слайд 15

QTL. Эффект Таким образом, R -- эффект маркера М является функцией:

QTL. Эффект

Таким образом, R -- эффект маркера М
является функцией:
(1) расстояния

от QTL
(2) размера эффекта QTL
Слайд 16

QTL. Эффект Линии ММ легко отделяются от линий mm, но линии

QTL. Эффект

Линии ММ легко отделяются от линий mm,
но линии АА

нельзя отличить от линий aa
Если М и А связаны, то среднее значение ММ-линий будет отличаться от среднего значения в мм-линиях
Разность может изменяться от 0 до a,
в зависимости от расстояния между маркером и QTL
Средние ММ и мм рекомбинантных инбредных линий:
 MM = B + a (1-2R)
mm = B - a (1-2R)
Слайд 17

Маркеры ДНК применяются для картирования полезных генов с использованием частот рекомбинации

Маркеры ДНК применяются для картирования полезных генов с использованием частот рекомбинации


связанных генов:

Маркеры возле QTL косегрегируют с ним
Маркеры, тесно связанные с QTL, обнаруживаются ANOVA

Картирование QTL с помощью молекулярных маркеров

Слайд 18

Все эксперименты по картированию на основе маркеров имеют одну и ту

Все эксперименты по картированию на основе маркеров имеют одну и ту

же основную стратегию:
Выбор родителей, отличающихся по признаку
Сканирование двух родителей для полиморфных маркерных локусов
Получение рекомбинантных инбредных линий
(могут использоваться линии, полученные из F2)
Сканирование фенотипов
Вычисление средних между ММ- и мм-линиями
для каждого локуса
Нахождение QTL с наибольшим (ММ-мм)

Стратегии картирования QTL

Слайд 19

IRRI: Planning Breeding Programs for Impact Выбор родителей, отличающихся по признаку

IRRI: Planning Breeding Programs for Impact

Выбор родителей, отличающихся по признаку
Сканирование двух

родителей для полиморфных маркерных локусов
Получение рекомбинантных инбредных линий
(могут использоваться линии, полученные из F2)
Оценка фенотипов
Дисперсионный анализ влияния каждого маркера
Нахождение QTL со значимым F-критерием

Одномаркерный анализ

Слайд 20

Стратегия картированияQTL: одномаркерный анализ

Стратегия картированияQTL: одномаркерный анализ

Слайд 21

IRRI: Planning Breeding Programs for Impact Измерение вклада QTL в σP2

IRRI: Planning Breeding Programs for Impact

Измерение вклада QTL в σP2

Слайд 22

IRRI: Planning Breeding Programs for Impact Измерение вклада маркера в σP2

IRRI: Planning Breeding Programs for Impact

Измерение вклада маркера в σP2

Слайд 23

Наследуемость в широком смысле для эксперимента, в котором обнаружен один QTL

Наследуемость в широком смысле для эксперимента, в котором обнаружен один QTL

Слайд 24

Наследуемость в узком смысле (аддитивная) для эксперимента, в котором обнаружен один QTL

Наследуемость в узком смысле (аддитивная) для эксперимента, в котором обнаружен один

QTL
Слайд 25

Проблемы с одномаркерным анализом: Плохая точность определения позиции QTL из-за рекомбинации

Проблемы с одномаркерным анализом:
Плохая точность определения позиции QTL из-за рекомбинации между

маркером и QTL
Применение t-теста к каждому маркеру приводит к множеству ложно-позитивных выводов (это общая проблема QTL)

Стратегия картированияQTL: одномаркерный анализ

Слайд 26

Маркируемый интервал = интервал между двумя маркерами Методы отображения интервалов используют

Маркируемый интервал = интервал между двумя маркерами
Методы отображения интервалов используют информацию

о значениях двух обрамляющих маркеров для оценки положения QTL
Вычисляется вероятность того, что данные могут быть получены в предположении, что QTL расположен между маркерами
Считается, что QTL находится в позиции, при которой вероятность получения наблюдаемых данных самая высокая

Стратегия картирования QTL: интервальное картирование

Слайд 27

Маркеры ДНК могут быть использованы для картирования полезных генов с использованием

Маркеры ДНК могут быть использованы для картирования полезных генов с использованием

частот рекомбинации связанных генов:

Рекомбинантные гаметы: M1a, m1A,
Родительские гаметы: M1A, m1a,
Частота рекомбинантов является расстоянием по карте:

Определение положения QTL с помощью молекулярных маркеров

Слайд 28

Продукты двойного кроссинговера выглядят как родительские типы, что приводит к недооценке

Продукты двойного кроссинговера выглядят как родительские типы, что приводит к недооценке

расстояния на карте:
:

Картирование связи с молекулярными маркерами :

Слайд 29

LOD 2 означает, что 100 раз более вероятно, что QTL находится

LOD 2 означает, что 100 раз более вероятно, что QTL находится

в данном интервале, чем то, что там его нет
LOD 3 означает, что в 1000 раз более вероятно, что QTL находится в данном интервале, чем то, что там его нет

Стратегия картирования QTL: интервальное картирование

Слайд 30

Для того, чтобы быть полезным в реальной селекции, интересующий нас ген

Для того, чтобы быть полезным в реальной селекции, интересующий нас ген

должен быть тесно связан с маркером
В идеале сам ген используется в качестве маркера

Тонкое картирование

Слайд 31

QTL картирование -- локализация генов, влияющих на количественные признаки, используя молекулярные


QTL картирование -- локализация генов, влияющих на количественные признаки, используя молекулярные

маркеры
Стратегии картирования QTL основаны на измерении средней разницы между линиями с контрастирующими маркерными аллелями
QTL картирование -- предварительный шаг в обнаружении полезных генов с помощью маркер-ориентированного обратного скрещивания

Резюме

Слайд 32

До сих пор только успешные гены устойчивости к болезням и стрессоустойчивости


До сих пор только успешные гены устойчивости к болезням и стрессоустойчивости

имели очень большие эффекты
QTL картирование -- базовая исследовательская деятельность, требующая тщательного планирования скрещиваний и высокоточного фенотипирования

Резюме

Слайд 33

Литература Kearsey, M.J. and Pooni, H.S. 1996. The genetical analysis of

Литература

Kearsey, M.J. and Pooni, H.S. 1996. The genetical analysis of quantitative

traits. Chapter 7.
Bernardo, R. 2002. Breeding for quantitative traits in plants. Chapters 13 and 14.
Слайд 34

Многомерная наследуемость

Многомерная наследуемость

Слайд 35

H = GP-1 Многомерный аналог коэффициента наследуемости Lande R (1979). Quantitative

H = GP-1

Многомерный аналог коэффициента наследуемости
Lande R (1979). Quantitative genetic

analysis of multivariate
evolution applied to brain:body size allometry. Evolution 33:402–416.

G – матрица коэффициентов корреляции между родителями и потомками

P – фенотипическая матрица корреляций между признаками

Уравнение селекционера
Smith, H.F. 1936. A discriminant function
for plant selection. Ann. Eugen. 7: 240-250.

∆µ = GP-1s = Hs

s – селекционный дифференциал

∆µ – ответ на отбор


Слайд 36

Родители (X) Потомки (Y) P = RX/X G = RX/Y

Родители (X) Потомки (Y)

P = RX/X

G = RX/Y

Слайд 37

Поиск осей с максимальной наследуемостью (в узком смысле) Ott J, Rabinowitz

Поиск осей с максимальной наследуемостью
(в узком смысле)
Ott J, Rabinowitz D (1999).

A principal-components approach
based on heritability for combining phenotype information.
Hum Hered 49: 106–111.
Klingenberg CP, Leamy L. 2001. Quantitative genetics
of geometric shape in the mouse mandible.
Evolution 55(11): 2342–2352.

∆µ = GP-1s = Hs = λs

Слайд 38

Расположение центроидов родительских и гибридных выборок в многомерном пространстве признаков при

Расположение центроидов родительских и гибридных выборок
в многомерном пространстве признаков
при аддитивно-доминантной

модели наследования

F1 - m – ось гетерозиготности;
P1 - P2 – ось аддитивности
Heredity, 2005. V. 94. P. 101-107.

Многомерная наследуемость

Слайд 39

F1 - F# – ось гетерозиготности H P1 - P2 –

F1 - F# – ось гетерозиготности H
P1 - P2 – ось

аддитивности A
m - F# – ось эпистаза I
(F1 - m – ось гетерозиготности
в аддитивно-доминантной модели)

Расположение центроидов родительских и гибридных выборок в многомерном пространстве признаков в общем случае
(HIA-модель)

Многомерная наследуемость

Слайд 40

Материал

Материал

Слайд 41

Слайд 42

Родственные связи

Родственные связи

Слайд 43

Родственные связи

Родственные связи

Слайд 44

Коэффициенты корреляции родителей с потомками по первым пяти компонентам с максимальной

Коэффициенты корреляции родителей с потомками
по первым пяти компонентам
с максимальной аддитивной наследуемостью
(выделены

достоверные при p<0.05; N=196)
Слайд 45

Коэффициент наследуемости через корреляции “родитель-потомок”: один родитель - потомок (в случае

Коэффициент наследуемости

через корреляции “родитель-потомок”:

один родитель - потомок

(в случае отсутствия

ассортативности)

один родитель - потомок

(при ассортативности)

Слайд 46

Расположение семей на плоскости первых двух компонент аддитивной наследуемости

Расположение семей на плоскости первых двух компонент
аддитивной наследуемости

Слайд 47

Корреляция между родителями и детьми по первой компоненте аддитивной наследуемости

Корреляция между родителями и детьми
по первой компоненте аддитивной наследуемости

Слайд 48

Корреляция между родителями (ассортативность) по первой компоненте аддитивной наследуемости

Корреляция между родителями (ассортативность)
по первой компоненте аддитивной наследуемости

Слайд 49

Корреляция между дедушками и бабушками по первой компоненте аддитивной наследуемости

Корреляция между дедушками и бабушками
по первой компоненте аддитивной наследуемости

Слайд 50

Корреляция между родителями (два поколения)

Корреляция между родителями (два поколения)

Слайд 51

После учета ассортативности выявилось, что четыре компоненты шкалирования имеют значимые коэффициенты наследуемости

После учета ассортативности выявилось,
что четыре компоненты шкалирования
имеют значимые коэффициенты наследуемости