<div>
	ПОДХОДЫ К АНАЛИЗУ ВЗАИМОСВЯЗИ ГЕНОТИПА И ФЕНОТИПА ПРИ ПОМОЩИ QTL-АНАЛИЗА</div>

Фурта Елена Юрьевна, Шабалина Ирина Михайловна

doi:10.17586/2226-1494-2018-18-6-1066-1073

2018 , ТОМ 18, НОМЕР 6 ( ноябрь-декабрь 2018 )

ISSN 2226-1494 (print), ISSN 2500-0373 (online)

Меню

Публикации

Главный редактор

НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор

Партнеры

doi: 10.17586/2226-1494-2018-18-6-1066-1073

ПОДХОДЫ К АНАЛИЗУ ВЗАИМОСВЯЗИ ГЕНОТИПА И ФЕНОТИПА ПРИ ПОМОЩИ QTL-АНАЛИЗА

Фурта Е.Ю., Шабалина И.М.

Читать статью полностью

Язык статьи - английский

Ссылка для цитирования:

Фурта Е.Ю., Шабалина И.М. Подходы к анализу взаимосвязи генотипа и фенотипа при помощи QTL-анализа // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018. Т. 18. № 6. С. 1066–1073. (на англ. яз.). doi: 10.17586/2226-1494-2018-18-6-1066-1073

Аннотация

Описаны методы QTL-анализа в исследовании влияния генотипа на фенотип. QTL-анализ основан на внутривидовой изменчивости, которая приводит к количественным изменениям исследуемого признака. С его помощью можно выявлять участки хромосом, где расположены гены или группы тесно сцепленных генов, обнаруживающих значительное количественное влияние на признак, и оценить такое влияние. Необходимым условием проведения QTL-анализа является построение карты сцепления. Карты сцепления (молекулярно-генетические карты, linkage-карты) отражают позицию маркеров и относительные генетические расстояния между маркерами вдоль хромосом. Исходные данные для исследования получены лабораторией молекулярной генетики врожденного иммунитета Петрозаводского государственного университета. Суть проекта, проводимого совместно с лабораторией, заключалась в исследовании массивов данных генетической информации для выявления и моделирования взаимосвязей между генотипом и фенотипом биологических организмов. В эксперименте использованы гибриды мышей второго поколения линий C57BL/6 и MOLF. Генотипирование и фенотипирование проводилось на основе данных секвенирования (определение аминокислотной и нуклеотидной последовательности) матричной РНК. Практическим результатом работы является выявление цепочек активированных генов, под влиянием которых происходит отмирание клеток исследуемых тканей и органов (апоптоз). Для поиска таких генов использован метод генетического анализа, т.е. скрещивались особи противоположного фенотипа и анализировалось получаемое потомство. Использованы методы прикладной и математической статистики. Результатом исследования стала разработанная методика анализа связи фенотипа и генотипа, с помощью которой выявлены группы значимых фенотипов.

Ключевые слова: QTL, построение молекулярных карт, генотип, фенотип, биологические пути

Список литературы

Miles C.M., Wayne M. Quantitative trait locus (QTL) analysis //Nature Education. 2008. V. 1. N 1. P. 208.
Volkova T., Furta E., Dmitrieva O., Shabalina I. Pattern building methods in genetic data processing // Journal on Selected Topics in Nano Electronics and Computing. 2014. V. 2. N 1. P. 2–6. doi: 10.15393/j8.art.2014.3041
Хлесткина Е.К. Молекулярные маркеры в генетических исследованиях и в селекции // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2013. Т. 17. Т 4-2. С. 1044–1054.
Biological Pathway Fact Sheet - National Human Genome Research Institute. URL: https://www.genome.gov/27530687 (accessed 21.09.18).
Nelson D.L., Cox M.M. Lehninger Principles of Biochemistry. 5^th ed. New York: W.H. Freeman, 2008.
Reece J.B., Urry L., Cain M.L., Wasserman S.A. et al. Campbell Biology. 9^th ed. Boston: Benjamin Cummings, 2011. 143 p.
Cornish-Bowden A., Cardenas M.L. Irreversible reactions in metabolic simulations: how reversible is irreversible? / In: Animating the Cellular Map. Stellenbosch, South Africa:
Stellenbosch University Press, 2000. P. 65–71.
Bradshaw R.A., Dennis E.A. (eds.) Handbook of Cell Signaling.2^nd ed. Amsterdam, Netherlands: Academic Press, 2010. 2875 p.
Broman K.W., Sen S. A Guide to QTL Mapping with R/qtl. Springer, 2009. 396 p.
Broman K.W. Review of statistical methods for QTL mapping in experimental crosses // Lab Animal. 2001. V. 30. N 7. P. 44–52.
Кузнецов В.В., Романов Г.А. молекулярно-генетические биохимические методы современной биологии растений. М.: Бином. Лабораториязнаний, 2015. 487 с.
Chen Z. The full EM algorithm for the MLEs of QTL effects and positions and their estimated variances in multiple-interval mapping // Biometrics. 2005. V. 61. N 2. P. 474–480. doi: 10.1111/j.1541-0420.2005.00327.x
Haley C.S., Knott S.A. A simple regression method for mappingquantitative trait loci in line crosses using flanking markers // Heredity. 1992. V. 69. N 4. P. 315–324. doi: 10.1038/hdy.1992.131
Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д.Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 608 с.
Айвазян С.А. Теория вероятности и прикладная статистика.М.: Юнити, 2001. 641 с.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License