01月12 如何利用遗传图谱研究杂种优势？
1. 研究背景
杂种优势，是杂合体在一种或多种性状上优于两个亲本的现象。杂交种的优良表现体现在多个重要农艺性状中，如抗逆、育性、生物量和产量等。同一个基因型，或不同基因型组合的多种性状，杂种优势程度不同。杂种优势被广泛利用于商业植物育种计划中，但其遗传机理并未得到彻底和统一的解释，仍然存在争议。一百多年来，遗传和育种学家们不遗余力的研究杂种优势的形成机理，并尝试构建各种遗传模型用于解释杂种优势现象。基于单个遗传位点不考虑上位性理论，并结合隐性产生不利影响的假定，产生了两个重要的杂种优势机理假说，包括显性假说和超显性假说。显性假说认为来自于一个亲本的不利等位基因被来自另一个亲本的有利等位基因掩盖而产生杂种优势现象，超显性假说认为杂合位点本身比纯合位点表现优良，因此，基因型的杂合程度与杂种优势表现成正比。另外，还有一个假说，即上位性假说，它认为非等位基因间正向的互作效应也会引起杂种优势现象。
分子标记的发展和饱和连锁图谱的构建为解析杂种优势遗传基础提供了新的工具。两个主要的新方法应运而生：1.利用分子标记的信息，探索杂种优势与亲本遗传多样性的关系；2.对杂种优势QTL进行定位，以此挖掘出控制杂种优势的基因。利用分子标记信息进行QTL作图，挖掘控制杂种优势的数量性状位点，是研究杂种优势机理的常用方法。但是，以往的低密度分子标记并不足以检测控制复杂性状的多个连锁基因。因此，需要将标记的密度提高到覆盖全基因组，且涉及到群体内所有可能出现的重组事件，比如利用高通量测序的策略，这样，才有可能在一个杂交种中将其表现的杂种优势现象解释清楚。
永久F2群体可以提供可用于重复试验的基因型相同的种子，构建过程中也含有丰富的重组信息，适合对杂种优势的遗传机理进行剖析。
2.研究方法和预期结果：
2.1表型数据的处理
利用方差分析计算各性状的环境方差、重复方差（有试验重复）、遗传方法、基因型与环境互作方差、误差方差和遗传力，并估计哥哥变量的遗传效应。方差分析的线性模型为：
μ，e，r，g，ge，ε 分别为群体均值，环境效应，重复效应，基因型效应，基因型与环境互作效应，误差效应。环境和重复设为固定效应，基因型以及基因型与环境互作设为随机效应。上述模型得到的基因型估计值作为矫正表型值，在以后的分析中代替表型值，以期望得到更加准确的预测结果。
2.2遗传图谱的构建
2.2.1 高密度图谱的构建
依据测序（最好是重测序）开发的SNP及InDel标记，由于重测序上图的SNP个数大于重组事件数，因此将没有发生重组的SNP位点聚成一个单元，每个单元称为一个Bin。以Bin为标记进行遗传图谱构建。如下图所示：
2.2.2永久F2群体图谱构建：
永久F2群体的标记基因型由RIL群体的标记基因型根据组配方式推知，构建永久F2群体的高密度遗传图谱。
2.3 RIL群体和永久F2群体自身表型QTL定位
在RIL群体和永久F2群体中进行性状的QTL定位以及效应估计。利用IciMapping V4.0检测加性（显性）QTL，同时检测二维互作位点的上位性。QTL加性效应有基因型显性纯合位点和隐性纯合位点间的平均表型值间的差异决定，显性效应是由基因型纯合位点和杂合位点间平均表型值间的差异决定的。QTL作图所用方法是表型对标记变量的逐步回归法，表型数据为上述线性模型计算得到的矫正表型值。
2.3.1 RIL群体的QTL定位
利用完备区间作图法，以RIL群体的性状为表型数据进行QTL定位和效应估计，得到的结果如下表：
| Traits | Chromosome | Distance（cM） | Marker | LOD | PVE（%） | ADD |
| yield | 1 | 10 | bin1 | 4 | 11 | -0.11 |
| height | 2 | 20 | bin2 | 5 | 15 | 0.11 |
2.3.2 永久F2群体的QTL定位
永久F2群体可以检测到显性QTL，同时也能对QTL的加性效应和显性效应进行估计。同样利用完备区间作图法，进行永久F2群体的QTL定位，结果如下表所示：
| Traits | Chromosome | Distance（cM） | Marker | LOD | PVE（%） | ADD | DOM |
| yield | 3 | 20 | bin3 | 3 | 10 | 0.12 | 0.03 |
| height | 4 | 30 | bin4 | 4 | 11 | -0.11 | -0.05 |
2.3.3 永久F2群体的上位性QTL定位
由于上位性对性状的杂种优势具有重要的作用。同样利用遗传图谱和完备区间作图中的上位性作图法，对相关性状进行上位性QTL定位。定位到加性与加性互作（AA），加性与显性互作（AD），显性与加性互作（DA）以及显性与显性互作效应（DD）的QTL如下表所示：
| Traits | Parameter | AA | AD | DA | DD |
| yield | Average LOD | 3.3 | 4.5 | 5 | 6.4 |
| Average PVE | 5.1 | 6.2 | 3.3 | 4.8 | |
| height | Average LOD | 30 | 4 | 3.9 | 5.6 |
| Average PVE | 6.1 | 6 | 5.5 | 5.9 |
2.4杂种优势QTL定位
2.4.1 中亲值以及QTL定位方法
永久F2群体中，F1个体的中亲值是根据F1个体本身的表现与双亲性状值计算出来的。中亲值=F1表型值-亲本中亲值。计算每个F1对应的中亲值，以中亲值为表型进行QTL定位，其QTL的效应是杂合子与双亲表现均值的差异。由于杂种优势QTL的特殊性，分别利用F2群体类型和RIL群体类型分别定位显性QTL。所用软件同上，在检测显性效应时同样也检测显性和显性互作QTL。
2.4.2 杂种优势QTL定位结果
杂种优势QTL是利用超中亲优势值作为表型值进行性状遗传位点检测得到的，其遗传效应不包括加性效应，全部由显性效应决定。杂种优势QTL定位结果如下表所示：
| Traits | Chromosome | Distance（cM） | Marker | LOD | PVE（%） | DOM |
| yield | 1 | 10 | bin1 | 4 | 11 | -0.11 |
| height | 2 | 20 | bin2 | 5 | 15 | 0.11 |
2.5性状QTL和杂种优势QTL定位结果比较
将RIL，永久F2群体和中亲值数据QTL定位结果进行比较，解析特定性状的遗传基础与杂种优势遗传基础，并揭示二者的关系。理论上，RIL群体中定位到的QTL完全是有加性效应决定的，而中亲值数据组定位到的QTL完全是有显性效应决定的，而永久F2群体既有加性效应，又有显性效应，因此，永久F2群体，RIL群体和中亲值存在共定位的QTL。具体性状的结果如下图所示：
注：黑色折线表示检测位点的LOD值，红色和蓝色折线代表检测位点加性和显性效应值。
最后利用上述的比较结果综合评价不同性状的杂种优势机理和遗传基础。