摘要: SSR軟件應(yīng)用分析
SSR (Simple Sequence Repeats,簡單序列重復(fù))是一種常用的遺傳分子標記。關(guān)于SSR特點和檢測方法,我們之前寫過不少的文章(具體請見文末鏈接),那么當我們獲得了樣本間SSR的基因分型信息后又該如何分析呢,今天小編就給大家介紹一下SSR分析中最常用的生信軟件“三件套”。
1、PowerMarker軟件
PowerMarker相關(guān)文章最早發(fā)表在2005年的Bioinformatic上。用PowerMarker軟件可以進行基因型遺傳多樣性分析,獲得等位基因頻率、等位基因數(shù)、基因多樣性指數(shù)及基因型多態(tài)性信息含量(PIC),其中的PIC可以用來衡量基因變異程度的高低,一般認為,當PIC<0.25 時,為低度多態(tài)性信息引物,0.25<PIC<0.50 時,為中度多態(tài)性信息引物,PIC>0.50 時為高度多態(tài)性信息引物。通常群體的遺傳多樣性較高時SSR 標記多態(tài)性較好。
網(wǎng)址:http://statgen.ncsu.edu/powermarker/
軟件界面舉例
2、Structure軟件
網(wǎng)址:http://web.stanford.edu/group/pritchardlab/structure.html
利用Structure軟件可以進行群體結(jié)構(gòu)估計。通常參數(shù)設(shè)置為K值選取1~10,重復(fù)次數(shù)為5;將MCMC(markov chain monte carlo)開始時的不作數(shù)迭代設(shè)為50000次,再將不作數(shù)迭代后的MCMC設(shè)為50000次,其余參數(shù)采用軟件默認的設(shè)置。根據(jù)lnP(D)計算ΔK,依據(jù)ΔK值選擇一個合適的K值,并得到該K值對應(yīng)的Q矩陣(第i材料的基因組變異來源于第k群體的概率)。
3、Tassel軟件
網(wǎng)址:https://tassel.bitbucket.io/
Tassel軟件相關(guān)文章最早發(fā)表在2007年的Bioinformatic上,利用Tassel軟件可以將基因型數(shù)據(jù)生成親緣關(guān)系矩陣(K矩陣),結(jié)合等位變異數(shù)據(jù)、基因型數(shù)據(jù)、各個環(huán)境的表型值、Q矩陣, 利用MLM (mixedlinear model)進行性狀和標記之間的關(guān)聯(lián)分析,并計算標記位點在P<0.05 和P<0.01 時對表型變異的貢獻率(R2)。在已獲得關(guān)聯(lián)位點的基礎(chǔ)上, 再進行優(yōu)異等位變異的發(fā)掘,通過對SSR 位點等位變異表型效應(yīng)計算,最終獲得與表型性狀顯著關(guān)聯(lián)的位點等位變異、表型效應(yīng)及典型品種。
案例分析:
下面分享一篇2017年剛剛發(fā)表的文章“Genetic diversity, population structure and association analysis in coconut (Cocos nucifera L.) germplasm using SSR markers”,本研究利用48個SSR分子標記探討了79種椰子的遺傳多樣性,種群結(jié)構(gòu)以及與果實產(chǎn)量相關(guān)性狀的關(guān)聯(lián)分析。
表1、本研究所用的椰子材料情況
表2、連續(xù)三年對椰子果實性狀表型評價數(shù)據(jù)
以上是對研究的椰子群體的表型信息進行了統(tǒng)計分析,下面的部分就是結(jié)合所測SSR基因分型數(shù)據(jù),利用生信工具“三件套”進行的遺傳多樣性、種群結(jié)構(gòu)以及與性狀關(guān)聯(lián)分析,具體如下:
表3、利用PowerMarker軟件對椰子基基因型多態(tài)性信息含量等指標的統(tǒng)計
圖1、群體遺傳關(guān)系的聚類分析結(jié)果
圖2、利用Structure軟件對椰子群體進行遺傳結(jié)構(gòu)分析
表4、利用Tassel軟件進行的椰子果實產(chǎn)量關(guān)聯(lián)SSR標記分析
可見,只要大家手上有好的實驗材料,在記錄統(tǒng)計好表型數(shù)據(jù)并且準確獲得SSR基因分型信息后,就可以利用PowerMarker、Structure和Tassel這“三件套”工具,進行遺傳多樣性、群體遺傳結(jié)構(gòu)和性狀關(guān)聯(lián)的探討了, 只要學(xué)好這三種軟件,或許SSR的分析并沒有想象中的那么難!
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