采用期望最大化算法的半滑舌鳎性逆转性状高效遗传解析OA北大核心CSTPCD

为了解析半滑舌鳎(Cynoglossus semilaevis)性逆转性状的分子遗传作用机制,定位筛选可用于性控育种的分子标记或侯选基因,本研究提出了一种期望最大化算法(Expectation-Maximization algorithm,EM),并基于该算法开展了半滑舌鳎性逆转性状的全基因组关联分析。EM算法直接使用阈模型中隐含连续正态分布表型的期望作为因变量,用迭代最小二乘代替logit回归法的迭代重加权最小二乘,它具有比logit回归法更直观、更易于编程的优点。本研究采用显著主成分控制群体分层后,使用EM算法与logit回归对对半滑舌鳎数据进行GWAS(Genome-wide Association Study,GWAS)分析。结果显示,EM算法结果无明显的假阳性或假阴性,比logit回归法的检测效力更高。基于EM算法的全基因组关联分析共定位到13个与性逆转性状显著关联的QTN(quantitative trait nucleotide,QTN),其中3个QTN位于W染色体上,10个QTN位于Z染色体上。经过基因注释发现,上述定位获得的QTN位于LOC103396896、MALT1、ADGRD2、FBXl17、DMXl1、SMARCA2、DMRT1、LOC103397760、NEUR13和PDLIM5a基因区段内。当进行检索时发现,这些基因参与了其他物种中涉及性别决定或性腺发育等相关过程。本研究提供了一种基于EM算法的具有高检测效力的全基因组关联分析方法,同时也为半滑舌鳎的性逆转遗传机制解析和性控育种提供有效的理论指导。