《數量性狀基因定位分析中隨機模型方差組分的回歸解法》是依託上海交通大學，由楊潤清擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：數量性狀基因定位分析中隨機模型方差組分的回歸解法
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：楊潤清
- 依託單位：上海交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
在數量性狀基因定位分析中，基於極大似然的方差組分法被公認為完全適用於任意系譜群體的一種有效的統計方法，然而其可操作性因方差組分的非線性極大似然求解和大規模全基因組關聯分析而受到極大限制。根據親緣對表型方差協方差與每個待估方差組分間的線性關係，用親緣對表型值離均差平方和乘積無偏估計表型方差協方差，建立用來估計隨機模型方差組分的線性回歸模型。在這個多元線性模型中，自變數是每個方差組分對應的IBD和親緣係數值。將這種簡便的方差組分回歸求解方法分別套用於基因定位的連鎖分析和全基因組關聯分析中：研究基於單個QTL的區間定位和單個SNP分析方法，以及多個QTL的貝葉斯連鎖分析方法和大量SNP的LASSO過飽和方程求解方法。計算機模擬分析所建議方法的檢測效力和假陽性率，並與基於最大似然的方差組分方法比較。通過在動植物數量性狀連鎖定位和人類疾病的全基因組關聯分析的套用，檢驗方法的可靠性和適應性。
結題摘要
正確地解析數量性狀的基因組變異是實現數量性狀基因精確定位和基因組育種值準確估計的理論基礎。本項目將基因組變異剖分為主效基因效應和微效多基因效應兩部分，構建用來解析數量性狀基因組變異的統一遺傳模型。聯合多種LASSO技術和GBLUP方法,高效率地判別全基因組範圍內的主效基因和微效的基因組變異，同時準確地估計數量性狀的基因組育種值。該方法廣泛適用於隨機試驗群體和系譜育種群體條件下各種類型的數量性狀，包括連續數量性狀、複雜的二項疾病性狀以及生存時間等性狀的基因定位和基因組選擇。採用計算機模擬技術，系統地論證新方法的高效性、可靠性和適應性。在此基礎上，還分別探討了適合多基因連鎖分析的疊代加權LASSO方法和適合全基因組關聯分析中同時考慮主效基因和互作基因的過飽和模型Forward LASSO求解方法。進一步地將改造的LASSO技術拓廣去分析分類性狀的遺傳結構和檢測大規模的轉錄表達性狀的eQTL。項目完成過程中，共發表SCI論文7篇，累計影響因子約35。
