基于Adaptive Lasso的两阶段全基因组关联分析方法

作为进行全基因组关联分析的主流方法,混合线性模型类方法得到了广泛的应用.但是,现有方法仍存在检测功效不高的问题.本文提出一种基于 Adaptive Lasso 的 2 阶段全基因组关联分析方法(two-stage Adaptive Lasso-based genome-wide association analysis,ALGWAS),该方法在第1阶段通过变量选择方法Adaptive Lasso筛选出与目标性状相关联的单核苷酸多态性位点(single nucleotide polymorphism,SNP),第 2 阶段将第 1 阶段筛选出的SNP作为协变量放入线性模型中进行全基因组扫描.在模...

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Published in作物学报 Vol. 49; no. 9; pp. 2321 - 2330
Main Authors 杨文宇, 吴成秀, 肖英杰, 严建兵
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 作物遗传改良全国重点实验室, 湖北武汉 430070 12.09.2023
华中农业大学理学院, 湖北武汉 430070%作物遗传改良全国重点实验室, 湖北武汉 430070%作物遗传改良全国重点实验室, 湖北武汉 430070
湖北洪山实验室, 湖北武汉 430070
Subjects
玉米
变量选择
全基因组关联分析
genome-wide association study
variable selection
Adaptive Lasso
maize
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ISSN0496-3490
DOI10.3724/SP.J.1006.2023.23072

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Summary:作为进行全基因组关联分析的主流方法,混合线性模型类方法得到了广泛的应用.但是,现有方法仍存在检测功效不高的问题.本文提出一种基于 Adaptive Lasso 的 2 阶段全基因组关联分析方法(two-stage Adaptive Lasso-based genome-wide association analysis,ALGWAS),该方法在第1阶段通过变量选择方法Adaptive Lasso筛选出与目标性状相关联的单核苷酸多态性位点(single nucleotide polymorphism,SNP),第 2 阶段将第 1 阶段筛选出的SNP作为协变量放入线性模型中进行全基因组扫描.在模拟实验中,ALGWAS方法与 3 种常用的全基因组关联分析方法fastGWA、GEMMA和EMMAX相比具有最高的检测功效,同时具有较低的错误发现率(false discovery rate,FDR).将以上 4 种方法应用到包含 1341 份材料的玉米CUBIC(Complete-diallel plus Unbalanced Breeding-like Inter-Cross)群体的全基因组关联分析中,ALGWAS 方法可检测到与开花期相关基因 ZmMADS69、ZmMADS15/31、ZmZCN8 和ZmRAP2.7,与株高相关基因ZmBRD1 和ZmBR2,与产量相关基因ZmUB2、ZmKRN2 和ZmCLE7 等,而其他 3 种常用的全基因组关联分析方法检测功效较低.本研究提出了一种非混合线性模型类的全基因组关联分析方法,对解析微效多基因决定的复杂遗传性状具有更高的检测效率,为基因挖掘提供了新的途径.
ISSN:0496-3490
DOI:10.3724/SP.J.1006.2023.23072