当前位置:首页 >> 农林牧渔 >>

连锁不平衡的研究与应用


第2 7卷 第 2期 

江 

西 

植 

保 

V 12 , .   o . 7 No 2

20 04年 6月  

JANGXI PL I   ANT P   ROTECTI ON 

J n .2 0  

u e ,0 4

连锁不平衡 的研 究与应用 
江 玉 梅 ,杨桂 玲 
( 吕大 学 生命科 学 院,江 两 南 吕 3 04 ) 南 3 0 7 

摘 要:早在 2 世 纪初 期 ,J n g 就提 …了连锁 不  衡(i ae i qibi 0 iis nn Ln g  s u i u k d e l r m,L ) D 的概 念 。 年 来随着  核苷 酸  近 多态性(i l nc oi  o m r i , N s 』 I倍型 (t lt e )研 究 的兴起 ,L 也 ¨益 成为人 们研究 的  S g  ul t e l op s S P)  社 ne e dp y h ms 及 Ip y s aop D 热 点 。本文 借助 S P 和 单倍 型两 种方 法米 论述 L N s D的研 究 ,并缅 要介 绍 了 L D研 究 与关联 分析 的关 系。   关 键词 :连 锁不  衡 :S s 单倍 型: 关联 分析  NP;

中圈分类 号 :Q 4 . 7 33I    

文 献标 识码 :A  

文章 编号 : 10 -4 4 (0 4 2 06 -0    6 2 9 2 0 )0 - 0 1 3 0

早在 2 0世纪初期 ,J n g 就提 出了连锁 不平  iis nn 衡 ( i ae i q ibi L Ln g  s u ir m, D)这一概念 。它 是指  k de l u 群 体 内不 同位 点等 位 基 因 间的 非随机 性 组 合 的关 

冈组中一般是二等位基 因性 的,又称双等位基因标  记 ( i l i m re) ba e c ak r,在检测过程 中能通过简单的  l t  “ /”分析进 行基因分型 ,而无需像检测 R L +. F P及  微  星多态性标记那样进行片段 长度的测量 ,这使 

系,常用 D 和 r值表示 。 D  r值 为零时,连锁    2 和 2
完全平衡 ; D  I2   值为 l , r 时 连锁完全不平衡 。 D  和 r值 的统计学简单描述 如‘ : D = / m [ = l 2 卜   D D , D Pl =   -pq,对 丁 A、B两个位 点,Al l   、B 两个等位基  因连锁 出现 的频率为 P Al l 2 2   、B 、A 、B 的频率 
分 别 为 p、q 、P 、q; D a= npq ,Pq I l 2 2 m ̄mi(l2 20, 即 

基 丁 S s的检测分析方法 易 丁实现 自动化 。正因  NP
为 S s具有上述优点 ,所 以它 为分析连锁不平衡  NP
提 供 了 良好 的 = 。 I具  

随着S P 研 究 的兴起 ,L 也 日益成为人们 研  Ns D
究的热点。许多研究表 明,在 同一基因组 中不 同基  冈位点 上存 在不 同的L D,即基 因组 中L 分 布是非  D 线性 模式 。R mi tn     种玉米重组 自交系  e n o  ̄I以l2 g I 0 为材 料 ,研究6 种重要经 济性状基 因位点上盼L   D, 发现  ,d ,tl s l 3 b @l 基因位点 上在 l0 b lr h 50 p 2  ̄ 的  期望值均 下降到01 .以下;在  基 冈位 点上 在  .或01 l0 b  ̄r 6 0 pq2 的期望值 在02 o 之间:但在s l . .  ̄4 u 基因位  点上在7 0 b 内r 00 p 2 的期望值仍在0 以上 。在人类基  . 4 闪组中 , D的覆 盖范 同一般在几个K p- 百个K p L b -L J b  之间 。住尸 基冈位点上L 的覆盖范围不超 过6 b    D k, 住W S 基因位 点上L AL D的覆盖范围至少为l5 b I   k [。 5    Mo a 等 分析 不同区域 的l9 ft J t 5 个家族染色体 1q 4 上 

D 取 Pq,Pq 当 中的最小值】l   l 2 2l I; l  

( A一   B 

A了B /【 【 了B了b(【 , 了a 了B  了b 另 为  【 )2了A了a【 【 了A  【, 【 , 【  U  

A  B b , , 等位基 因的频 率, B A  a Ⅱ b  A , b B 。分别    , , 是 AB A , B a , b a , b四种单倍型 的频率)I 1    

1 S P 与 连 锁 不平 衡    N s
D A序列 中由 于单个核苷酸 ( N A,T ,C,G)   的变 异 而 引 起 的 多 态 性 , 称 为 单 核 茁 酸 多 态性 
( i l n c oi  oy op i . N s 。它 的特  Sn e ul t ep l rh ms S P ) g  e d m s

点是 : ①分 布密度高 : NP 在人类基 因组 中的平均  S s
密度估计 为 1 b / ,如此 高密度 的分 布,可 为任 何一  k

个待研究 的基因 内部或附近提供一 系列标 记:② 代 
表性 :某些位于 基冈 内部的 S s有可 能直接 影响  NP 蛋 白质结 构或表 达水平 ,因此它们可 能代表疾病遗 

的T R C  Q/ 基 因位 点 ,发 现 L 6 D的覆 盖范 围 为  0 l0 b ~  k 。不 同基 冈组 中L 的结构也不一样。R i   5 D eh c 等I在北 欧美国人群体 中发现L 4 I D覆盖范 围达6 k , 0b  
其至更远 , 然而在尼 日利  非洲人群 体中L 覆盖 的  D 范闱要 小的多 。N rb r ̄ I 究全球 的拟 南芥 发  od og -J -6 , 研
现L D覆 盖范 同将 近 lr 2 0 b h 等 I以人 豆 为  c 或 5k 。Z u   n J

传机理 中的某些 作H 冈素;⑨遗传稳 定性 :与微  j
尿重复序列 等多态性 标记相 比, N s S P 具有更高的遗 

传稳定性 : 易 丁实现 分析 臼动化: N s ④ S P 在种 群基 

收稿 日期 :20 —0 —2  04 3 5 作 者简 介: 江玉梅 (9 6   ) 17 一 ,女,江 两 省万年 县人 , 读坝 l     研究 生 

? 2? 6  

江 

西  

植  保 

2 0 年 第 2期  04

材料 ,通过研 究S R S 位点的侧翼序列 中的S s NP ,初  步发现大豆基 因组L D的覆盖范围大约为2  ̄ . m   . 2 c。 O 5

了重组热点区域( o so ,L H t p t D相 对较低 ,单倍型    ) 数 目相对 丰富:在非重组热 点区域 ,L D相对较 高,   单倍 型数 目相对稀少 。  

2 单 倍 型 与连 锁 不平 衡 
单倍型是指一条 染色体上紧密连锁 的多个等位  基 因的线性排 列 。S P单倍型就是 不同 S s N NP 位点  上 核苷酸碱基 的线性排 列,每一种线性排列称为一  种 S P单倍 型 。 N 如果 在某一段 D A片断上发现 l  N 0 个S s NP ,理论上可能存在 12 2 )种单倍型 , 0 4( 旧  

着眼 于 “ 单倍 型区块 ”可 以更好地 阐明 L D结  构 。如果 “ 单倍型 区块 ”一旦被确认 ,可 以精确 的 
检查哪些 S P N s在 “ 单倍型 区块 ”中特异性地区分  普通单倍型 ,这些特异性 的 S P N s被称 为 “ 单倍型 
标记 S s( a l y e a N shS s ” NP H po p  g P , t t t S NP ) ,它可用 

于捕获基因单倍型或研究连锁不平衡区域 。 o nn B n e  等[1 1分析 了 A M 周围的 l 3 T 4个 S P ,鉴别出了 3 Ns   个主要的单倍型,并且检{ 出了重要的 L 结构。 l l ! ! I D  
如果 “ 单倍型区块 ”一旦被确认,还 可把 每个 “ 单  倍 型区块 ”看 作一个等位 基因,来进行 L D分析 。   这样 用 “ 单倍 型区块 ”比单个 S s更能精确 反应  NP

但 由于 L 的存在 ,实际发现 的单倍型数 目往往远  D
远 少于理论上 的值 。Seh n t es等 【 p 8 1 分析 了不同祖先 
的8 2个个体 的 3 3个基因位点,共发现 了 3 9 l 8 9个  S P ,每个基因平均 有 l. S s Ns 2 5个 NP ,理论上每个 

基 因应该有 2  种单倍 型。但实 际上在 3 3个基 因    l
中共发现 4 0 3 4种 不同的单倍型, 平均每个基 因只有  l 单倍型。Ol i 等 利用 S s 4种 ie vr I NP 研究 L D和单  倍型模式 ,以 5个 S s NP 为一组来分析 L 结构 , D   发现在 L D高 的区域 中, 平均有 3 单倍型 , L   种 在 D 低 的区域 中平均 有 5 单倍型。 种   基因组中单倍 型的分布呈 “ 块状 ”结构。 同一  “ 单倍型区块 ”( a l y cb c )中的 S s H po p  l k t o NP 间连  锁不平衡 ,所有 S s有一同遗 传的趋势。不 同的  NP “ 单倍型区块 ” S s 间 NP 的个数 , 单倍型的种类 。 单  “ 倍 型区块 ”的跨 度不 同。P t 等II 人类 2 ai I l 。 将 l号染  色体 的 2 0 7个普通 的 S P 频率 为 00 4 4 N s( .1以上 )   划为43 15个 “ 单倍 型区块 ” ,其中 1%的 “ 4 单倍 型  区块 ”中每个区块 的 S P 个数超 过 l 个 :5 %的  Ns 0 2 “ 单倍 型区块 ” 中每个 区块 的 S P 个数 为 3 l 个; Ns ~0   其余 3 %的 “ 4 单倍 型区块 ”中每个区块的 S s NP 则  少于 3个 。在 4 3 15个 “ 单倍型区块 ”中。平均每个 

生物基因组的多样性 。 a Dl y等【I 出用单倍型代 替  l   0 指
S P 来定位疾病基 因提供 的 L 图更清 晰 , Ns D 也就是 

说用单个 S P分析研 究 L N D,产生 的是杂乱 的,非 
单调 的图,而 用单倍型分析研究 L D,产生的则是  清晰 的,单调 的,有 梯度 的 图。  

3 连 锁 不平 衡 与关 联 分 析 
关联分析 ( so i i   a s )就是利用等位  A sc t n n l i ao a y s 基 因问连锁不平衡的关系鉴定导致生物特定性状 的 
基因组 D A 区段。研究生物基因型和表现型的关  N

系。 了解 生物基因组 L 的结构和规律是有效进 行  D 关联分析 的前提和基础 。利用 S P N s分子标记 ,通  过 L 作 图法可 以鉴 定导致 生物特 定性状 的基 因。 D  
其 基本原理 是先确定一批 间断地分布 于整个基 因组  上 的 S P 标记 , Ns 然后在特 定群体 中寻找这些 S S NP 

标记 与待研 究特 征性状之 间的关系 ,即确 定与特征  性状相关 的 S P 基 因型,从而确 定导致 生物 出现  N s
特 定性状 的基 因组 区域 。如果某一群体 内一个疾病  性状 与一个 S s NP 标记之 间高度 L , D 则可 以推断该  疾病与这 一 S P N s标记基 冈相关 。从分子标记 的角 

区块有 2 . 7种普通 单倍型。最大 的 “ 单倍型 区块 ”  
跨 度为 l5 b S s的个数为 l4个。D l   k , NP 1 l a y和他 的 

同事… 阐明 了人类染 色体 53   q l中 50 b的单倍型  0k
结构。l 个 “ 1 单倍 型区块 ”间断地分布 于 50 b 0 k 区  域 中,最小 的 “ 单倍型 区块 ” 跨度仅 为 3 b k 。最大 

度看 ,L 与关联 研究有着密切 的关 系。关联研究  D 的成效如何在很大程度上取 决于群体 中 L 的强弱  D 和 式 样 Il】 2l  1   L 是生物群 体在 自然选择 过程 中出现 的一种  D 现象 。利J  D 作 图来研究 基因型和表现 型之 间的  {L j

的为 9 k ,平均 每个 “ 2b 单倍型 区块 ”中有 2 4个单   ̄ 倍型。因为基因组 中重组速 度变化非常人 ,从而形 
成了间隔不同 “ 倍型  块 ” 单倍型区块 ”间的  单 。“

重 组机 率要 大 ,所 以 “ 单倍型区块 ”间的  域被称 
为重组热 点区 ( o so ) H t p t:每个 “   单倍型区块 ”内  

相关性 ,分辨率大人提高 。在植物遗传研究 中,虽 
已成 功 绘 制 出 玉米 重 组 白交 系 的 数 量 性 状 位 点  ( unit et i l iQ L )图谱 ,范 围缩小剑  Q ata v  a o , T s ti rt c

重组机 率要 小的多 ,所 以 “ 单倍型  块 ”本身义被  称 为非重组热点 区。G l t n 】 od e I 的研究进一步证实  s i 

20 0 4年第 2期 

江 

西 

植 

保 

? 3? 6  

l 0a ,但若利用 L 作 图,将使 图谱的分辨率     n D 提 高 5 0倍【。 0 j  J ~  

【 Z u L S n JH t   L Ts ̄ P , uu a i -  7 h   , og , ye D 'aslC V Mm k m i  ( 】 Y Q n l lL ,
Gi r mm D Hy t S F c u W, o n   at M, i sE Y u gND,   舯 P     k Q B:
Sn l n ce f e o y r  ̄m s n 铷 髓 轧 Ga  c   ige u lo d  p lmo p i  i i s
2 o ,1 3   3  3   O 2 6 :l2  ̄I 4 1 1

S P 分子标记和 “ N s 单倍型区块 ” 的研 究为分 析  L D结构提供 了广阔 的空间。 有效利用 L D结构, 研  究生物基 因型和 表现 型的关联 ,作出高分辨率 的图 
谱 ,对于生物 基 因组 的研 究意义非常重 大 。   参考文献 :  
【 e o t   C T e ie ci  fsl t nadl kg. l w ni R : h n r t no  e i  n i ae . 】L n ta o e co n I  
g n rlc n ieain : eeo i  d l. n tc  6 , 9  e ea o sd rt s h t tcmo es Ge eis1 4 4 : o r   9 4- 7 9-   6

【】 t hn  , cn i r A T g a A 甜  H p 8 e es C She e J , a uyD  S p J d  n | 
v rai n a d l k g   ie u l r m n  1   柚l aito    i a e ds q i b i i 3 3 h 姗 n n i u S in e 0 , 9 : 8 _ 9   ce c 2 01 2 3 4 9 _ 3 4 g s  me .

【】 l e M,B s sVI Lv   , mi     Mooo I 9 Oi r v  ut   , ey MR S c G o k r  ' n  
B sad J uh r  M,A me da  l n rs A  S e p  ̄ K  i n   k  hp a Z mo D
A gr 1 Cal nCS F s r g awa   r   , ot   o s e BD' oF , el  ' i  V  N K l L Lu y
X, Co   DR: Co lx hg -eolt n l k g     x   mpe   ih rs ui   i a e o n
di q i b im  d h poy e p t n   fsn l- u oi e s u l ru a   a ltp   at s o  ig cn dc t   e i n e d

【 dea   K Pzw r iM.Ln ae dsq i r m i 2 】P t r J , r os   hd e k i g  i u i i  n k e l u b  
h ma s mo esa d d t. u n : d l n   aa Am   m  n t0 . 9: —l   JHu Ge e2 01 6 l 4

p lmo p ims i  2 5 b o  s q e c   o   h ma   oy r hs   n .M   f e u n e n u n
c r mo me21 Ge o c2 0l 7 6 7   ho s o   . n mis 0 , 8:   2

[   e i t   L T o br   Ma uk  , l nL   3 R mn o D ' hmser J 1 gn y M, t o a Wio M, s Y s
Wh.   Do be  , es vc   , o n   M, c lr nS c lyJ Kr o ih S Go dma M Bu ke  
ES: Src u e o  ik g   ie u l ru n d h n tpc tu tr   f ln a e d sq iii m a  p e oy i  b
a s c a i n n h  ma z  g n m e P o  Nml s o ito  i  t e ie e o . r c  Ac d c  a  S i

【0 ai N,B mo A ,Hid   ,B rt J 1]P t  l e   J n sDA a et M,Ha st , r   d     DC

K u e    LeD , r r ak  Meoag   P at r z C e  H Ma oi n sC  dn uhD ' j b  
Ng y nB N u e   T ,Nor   r sMC  he a  B S e  Se D  i S eh n J , hl N, t l m  ,
S o o k  , o a  , tk ws iRP T m sDJ Tm lo   O, s   h s M n Vy aK  Frz t a e 

US 脚

l 9 :l 4 9- 4 4 。 8   7 -1 8   1 1

F d r S   C x DR lcs o   mi  I I o e  P o   :B o k  fl t l p岬 i e a d

 

【 R i   岛 C ri  B l S I l dJSbtP , i t   4 e hD 】 c a lM, ok ,r a  , ae C Rc e gl   e n i hr
D , aey J L vt  K u om i   oy u j n a Frai   F Wa   a da S , r h n d

dvrt r el   yh ̄ i sy e ae b  i e i  v d

l i  cn i  f m m uo san go  m   t n n h

c r mo me21 S in e 0 。 9 :1 9- 7 3 ho s o   . ce c 2 01 2 4 71 -l 2  

L ng a d rES :Lik g   ie u l ru i  e h ma   e ome  n a e ds q i b im n t   u n g n i h . Nau e 0 , l 9 - 0   tr 2 0l 4l :1 9 - 4 2

【 l Da   , o s D S h f e F Hu snT , a d r & I】 l MJ Riu  , c a n r , d o  J L n e E   y J S
H ih r s lt n h poy e sr cue i h   u nge o . g ? o ui   a ltp  tu tr   te h ma   n me  e o n Naur2 0l 2 2 9 2 2 t e 0 , 9: 2  ̄ 3  

[   o a  , r e   , bcs    C o. n S M f tMF Ta me A A caiG l t h J s oko   C   s WO M:
S n l  ig e n ce t e u lo i   d p lmo p im s oy rhs   n   ad lkg  i ae n

【2 G l ti  : s do l kg  i q ibim. t n t l】 od enDB I a  f i a eds ul r s l n n e i u Na  e  Ge
2 01 2 :l 9 l   0 , 9 O  ̄l l

dsqul ru i e ib im wi n t e T i t     CR Q/6 lc s hi h   o u .Hu .M o . m 1   Go e2 0 。 :1 1 01   n r 0 0 9 01  ̄1 9

【3 B n e B H po p s t 1 i niro . sq ∞  l onn : al ye    M  ct   d蟹_ I   】 P t aA d 6c u 。 脚
v rain a d idc t  a ego   o   x e sv  l k g   ait   n   n iae  r in f e tn ie i a e o n

【 N r ogM, oe i  , egl n , e yC , hr   6 od r  B rv z O B r s   B r  c C oyJ 】 b tJ eo J r '
H g n ldJ K i n M, l f N, y s ' en r J a e ba   r t , e ma Mao J No e  O fe P, T   Sa l 八 W e e D: h  xe t fl kg   i q ib u t   h E i l T eetn   n a eds ul r m  g   o i e ii
i nArb d p i t ai a Nau Ge eis 0 2 3 :l 0 -9   a io ss h l . t r n a e n t 2 0 . 0 9 -l 3 c

di q iiru Am  Hu Ge e 0 0 6 :4 7 1 51  s u l im. J m  n t 0 , 7 l 3 .4 . e b   2

I4 r k s AJ h e  ̄sng o   N   Gc  ̄ 9 9 3 : l 】B o e  .T g g  f S P n 19 ,2 4 
l7 8   7 -I 6

Re e r h a d Ap lc to   fLi k g   s q lb i m  s a c   n   p ia i n o   n a eDie ui r u i
JAN G  - e , Y I Yu m i ANG  il g Gu - n   i

( olg f i  ce c  n hn   iesy in x  n hn ,3 0 4 ) C l eo  f S i e e L e n Nac agUnvri ,J g i ca g 3 0 7  t a Na

Ab ta t Ai o g t h o c p fik g  i q ib im ( D d t    e al at fh   nit e tr, sr c: t u h  ec n e t  n a e s ul r h t ol d e i u L ) aat t   r pr o te we t hc nuy oh e y   t e  
su yo   D  e o   t d   fL b c memor  n   r ne s nr s ac es b s d o  t d   f h   igl  u lo iep l mo p i   ea d mo eit rti e e rh r, a c   nsu yo   esn en ce t   oy t hs t d ms

(NP ) rkr n   eh poy e i  iat l,  i usL   o t   y : n   NP   re,h te   S s ma es dt  a itp .nt s rce we s s D f m  was oeiS smakrteohrs a h h  i dc r wo s i
h poy e smpy i u t t h  ea ino  D t d   n  s o it na ay i. a ltp , i l  l sr et er lt   fL su ya da s ca i  n lss l a o o  

Ke   o d :L n a ed s q ib im ; S s h poy e a s cai na ay i  y W r s ik g   ie ul ru i NP : a it p : s o it   n lss o


相关文章:
关联分析及其在不同分子标记中的应用
在植物中的应用较晚,是近些年才在植物数量性状和植物遗传育种研究中得以应用。...又称连锁不平衡作图(LD mapping) ,是建立在连锁不平衡的基础上,用于鉴定群体内...
转录组学主要技术及其应用研究
转录组学主要技术及其应用研究_生物学_自然科学_专业资料。转录组学主要技术 及其...该技术仍以基因连锁、连锁不平衡、限制性长度多态性、可变串联重复序列及单核苷酸...
Haploview使用方法图解(Step By Step)
Haploview 是一个进行单倍型分析的一个软件,该软件具有如下功能: 1.连锁不平衡...但是,因为 HapMap 计划不含有产生功能或应用信息的研究,所以这些结 果只能通过 ...
猪MAS研究和应用进展-zbs
论文题目 猪 MAS 研究和应用进展 2013 年 5 月 7 日 -赵必圣 摘要:为了...1.3 MAS 的优点 MAS 具有的优点是:当起始基因位点之间连锁不平衡值很大时,...
分子遗传学期末整理-研究生课程
候选基因关联研究和定位候选基因克隆,其中定位克隆、连锁不平衡基因 定位和全基因...由于重复单位的重复次数 在个体间呈高度变异性且数量丰富,因此微卫星标记应用非常...
项目申报书(国创)_图文
并且由于 SNP 的连锁不平衡,所以有必要研究新的重要性测度来进行 SNP 数据的...国家自然科学基金项目,原因学习:理论及在全基因组关联分析中的应用(61070137) ,...
2016年国家科学技术奖励大会获奖项目名单_图文
(中国科学院长春应用化学研究 所), 逯乐慧(中国科学院长春应用化学研究 所), ...的连锁不平衡研究 金力(复旦大学), 徐书华(中国科学院上海生命科学研究 院),...
2015年度国家自然科学奖获奖项目
(中国科学院长春应用化学 研究所), 逯乐慧(中国科学院长春应用化学 研究所), ...因组的连锁不平衡研究 上海市 17 Z-105-202 抗病毒天然免疫信号转 导机制 ...
植物基因组学领域的140篇经典文章
基于连锁不平衡的关联分析 12.基于连锁不平衡的关联分析 12.1 实证研究 12.2 方法学研究 13.基因组研究中的一些新技术运用 13.基因组研究中的一些新技术运用 ...
2013年创新性实验实践教学项目_教学案例/设计_教学研究_教育专区
玉 米等农作物重要农艺性状作连锁和连锁不平衡全基因组关联分析和基因组选择,...真核生物酵母及高等植物水稻这三种被广泛应用于当代生物学研究 的模式生物进行...
更多相关标签: