一种玉米杂种优势类群分析方法

本发明属于基因组学，尤其涉及一种玉米杂种优势类群分析方法。
背景技术：
：：1、遗传多样性是指群体或群体内个体之间遗传变异的总和。遗传多样性研究包括种质资源的收集、保存和利用。随着生物学，特别是遗传学和分子生物学的发展，检测遗传多样性的方法不断改进和完善。从形态学水平、细胞学（染色体）水平、生理生化水平，逐步发展到分子水平。然而，无论在何种水平上进行研究，其目的都是揭示遗传物质的变异。单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism，snp)作为最新一代分子标记，因其数量多、分布广、多态性丰富和易于检测等优势，在医学诊断、农业育种等领域得到广泛的应用。随着分子生物学及相关学科的飞速发展，越来越多的物种基因组测序陆续完成，高通量snp检测技术应运而生，以满足不断增长的基因组水平snp检测需求。目前，snp分子标记因其数量丰富、易于实现自动化、二等位性等优点已经被广泛的应用于玉米遗传多样性分析和杂种优势类群划分研究。2、采用snp标记进行遗传多样性和类群划分的研究通常采用聚类分析的方法，由于试验所获得snp标记数量较多，在进行杂种优势类群分析时运算量较大，计算时间长。另一方面，现有的固相芯片分子标记相对固定，在芯片开发时所选择材料的背景有很大差异，在普通玉米和糯玉米，以及不同种质来源背景的材料类群划分上往往存在一定的偏好性。因此需要对所获得标记进行筛选，最终凝练出少量的分子标记用于杂种优势类群分析。玉米种质资源遗传多样性分析通常采用群体结构分析和聚类分析，由于试验材料的不同和数量的增加，聚类分析的结果常常会发生变化，往往与育种实践不相吻合。目前对于玉米种质的类群划分主要是聚类分析的方法，随着试验材料的变化，每次试验的聚类分析结果往往存在很大的差异。技术实现思路1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种玉米杂种优势类群分析方法，采用snp分子标记与判别分析相结合的方法，用于玉米类群划分，克服聚类分析会随着材料的变化而发生变化的缺陷，操作简单，实用性强，当获得线性判别函数后，依据该线性判别函数直接判断待测玉米样本属于哪个类群即可，不改变原来的分类数量，效果直接。2、为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：3、本发明提供了一种玉米杂种优势类群分析方法，包括如下步骤：对玉米材料进行基因分型分析，筛选出最小等位基因频率0.2以上，位点没有缺失的snp分子标记；将上述玉米材料snp分子标记的plink格式作为输入文件输入lea程序包，采用基于r语言的群体结构分析lea程序包进行玉米材料的群体结构分析，将玉米材料分成不同的类群；采用线性判别分析方法获得线性判别函数，依据待测样本与线性判别函数之间的相似程度获得待测样本的归属分类（将待测样本信息代入线性判别函数获得待测样本的归属分类）；所述相似程度包括概率、距离和离差中的至少一种。4、在本发明中，根据最小等位基因频率0.2进行过滤能够减少标记数量，提高运算效率。在本发明中，所述群体结构分析优选的包括如下步骤：采用lea程序包的ped2geno函数将plink格式文件转换成.geno格式文件，再用snmf（）函数，运行.geno格式文件，运行结果采用plot（）函数绘制群体结构折线图，将玉米材料分成不同的类群。比如若是将玉米材料分成3个类群，那么采用q（）函数输出k=3时的群体结构数值，选择每一份材料每一个q值中最大值所在的类群作为该材料的所属类群。在本发明中，当所述玉米材料为糯玉米时，三个类群分别是a群：垦粘1母本群，b群：垦粘1父本（黄早四群）群和c群：京糯父本群。上述步骤中的的plot（）、snmf（）等是r语言的函数表达式，是本领域公知的函数表达式。5、在本发明中，所述线性判别分析方法优选的包括如下步骤：利用所述玉米材料snp分子标记数据进行主成分的计算，获得所述玉米材料的主成分和类群，采用基于r语言的mass包和分类结果可视化klar程序包构建线性判别函数。在本发明中，线性判别（亦称fisher线性判别）的原理是：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异样样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别。6、在本发明线性判别分析方法中，第一步为主成分的计算，优选的包括如下步骤：利用所述玉米材料snp分子标记数据，读入到软件tassel中，依次点击tassel软件的analysis-relatedness-pca三个命令，直接计算所述玉米材料的主成分。第二步为判别分析，采用基于r语言的mass包和分类结果可视化klar程序包进行。7、在本发明中，构建线性判别函数时的取样策略优选的包括方式1或方式2；所述方式1为：将所述玉米材料的主成分和类群数据按照特定的目的，分类进行选择，每个类群选择一部分共同组成训练集，剩余样本组成验证集；所述方式2为随机的选取所述玉米材料的主成分和类群数据中一定数量的样本作为训练集，剩余部分作为验证集。8、在本发明中，构建线性判别函数的方法优选的为：采用a<-read.csv（）函数将所述玉米材料的主成分和类群数据读入r程序，数据集命名为a，通过index <- 1:30和train <-a[index,]两个命令选择一部分样本作为训练集train，通过命令test <- a[48:60,]指定测试集为test，其中中括号中输入不同的行号来选择用来测试的样本；使用mass包中的线性判别函数lda（）建立分类器，表达式为lda <- lda(type~不同主成分相加,data =train)，运行该命令会得到线性判别函数。9、在本发明中，依据待测样本与线性判别函数之间的相似程度获得待测样本的归属分类优选的包括如下步骤：分类效果采用partimat（）函数进行可视化，把训练集的不同类群圈定到不同的区域中，采用predict <- predict(lda, test)函数，利用分类器的方程和测试集的主成分进行测试集样本的分类进行预测，采用table(test$gen,predict$class)函数线束预测结果。10、本领域常规聚类分析方法的流程是将待测样本和已有的样本整体进行分类分析，但在玉米种质划分上，由于材料数量的不同，分类的结果会有很大的差异。本发明方法获得已有样本的分类类群和判别函数后，对于待测样本进入时，无需再将待测样本与已有样本进行混合后分析，而是根据判别函数直接对待测样本进行分类即可，不改变原来的分类数量，效果直接。11、本发明还提供了根据上述分析方法所得的snp分子标记，所述snp分子标记如下表1所示：12、表1 适用于糯玉米的snp分子标记13、 序号 标记名称 等位基因 染色体 物理位置 序号 标记名称 等位基因 染色体 物理位置 1 affx-291396282 g/a 1 7192173 293 affx-291375213 c/t 1 265476172 2 affx-291423362 c/t 1 9047651 294 affx-158897641 t/c 1 267018112 3 affx-291399782 g/a 1 11520627 295 affx-291387941 t/c 1 268395672 4 affx-291441546 a/g 1 14506973 296 affx-158975928 c/t 1 270090329 5 affx-291396510 c/t 1 16130709 297 affx-291399177 c/t 1 270314057 6 affx-88976451 a/c 1 21710016 298 affx-291445191 c/t 1 270318213 7 affx-291418786 a/g 1 28964087 299 affx-291409905 g/a 1 270324194 8 affx-291425444 a/c 1 31070923 300 affx-291396649 g/a 1 271837085 9 affx-291436046 t/c 1 38055624 301 affx-291439969 t/c 1 272638065 10 affx-291405755 t/c 1 41281618 302 affx-291394581 t/c 1 272863912 11 affx-291421940 t/c 1 44234206 303 affx-92968581 g/a 1 274129065 12 affx-159074349 g/a 1 46933899 304 affx-291403370 t/c 1 286409806 13 affx-88976902 a/g 1 49390025 305 affx-291388856 g/a 1 286784060 14 affx-291376581 c/a 1 53618729 306 affx-291376115 t/g 1 287667327 15 affx-291428744 g/a 1 54926455 307 affx-291389437 a/c 1 288990684 16 affx-291384916 c/t 1 56076253 308 affx-291433701 t/c 1 289140537 17 affx-291440840 g/t 1 63277922 309 affx-291383207 c/t 1 289307168 18 affx-159157923 a/g 1 63931371 310 affx-291383143 t/c 1 291744661 19 affx-291446598 c/a 1 69873017 311 affx-291403674 c/t 1 292220974 20 affx-291394760 g/t 1 71033875 312 affx-291388549 c/t 1 292481023 21 affx-291380314 t/g 1 147098622 313 affx-291375154 t/c 1 293234888 22 affx-159171777 c/t 1 147353334 314 affx-159083155 t/c 1 293717818 23 affx-88978015 g/a 1 176972645 315 affx-291434182 a/g 1 294572816 24 affx-88978057 a/g 1 180432799 316 affx-159171451 g/a 1 296738564 25 affx-88978065 t/a 1 180966489 317 affx-291439242 c/a 2 1548662 26 affx-291417058 g/a 1 189079846 318 affx-291441186 c/t 2 9929277 27 affx-159195529 a/g 1 195595363 319 affx-291399293 c/t 2 11638444 28 affx-291418765 c/a 1 197090447 320 affx-291409417 t/c 2 13311033 29 affx-291392462 a/c 1 198358561 321 affx-291381552 t/c 2 13597905 30 affx-291410850 c/a 1 206349407 322 affx-291429080 g/t 2 14122175 31 affx-159190918 t/c 1 213856218 323 affx-291399332 t/c 2 14456326 32 affx-291380250 g/t 1 217082628 324 affx-88980355 a/g 2 23941838 33 affx-291388143 a/g 1 222751243 325 affx-291387910 a/g 2 42524763 34 affx-291408164 t/c 1 222753493 326 affx-291392368 t/c 2 43418516 35 affx-159176446 g/a 1 222827489 327 affx-158944904 c/t 2 46833576 36 affx-291433003 c/t 1 222840237 328 affx-88980743 a/g 2 47154261 37 affx-291441528 a/c 1 223007973 329 affx-291425270 a/g 2 50435710 38 affx-291427789 g/a 1 226514915 330 affx-291379100 a/g 2 58343221 39 affx-291417363 g/a 1 228047042 331 affx-291396772 g/a 2 83230892 40 affx-291382752 g/t 1 230249925 332 affx-88981278 a/g 2 83958493 41 affx-158910036 g/a 1 230825064 333 affx-291426177 g/t 2 84404906 42 affx-159106641 t/c 1 235025191 334 affx-291442352 c/t 2 123581249 43 affx-159106069 c/t 1 243876869 335 affx-291441789 c/t 2 126444733 44 affx-291390924 c/a 1 246608975 336 affx-291401818 a/g 2 134998807 45 affx-291429412 t/c 1 253207572 337 affx-158825786 c/t 2 160621095 46 affx-92978306 a/g 1 256750114 338 affx-158849343 t/c 2 170467629 47 affx-291427870 c/t 1 256911602 339 affx-291403301 t/c 2 170901615 48 affx-291438105 c/t 1 258442394 340 affx-291384662 g/a 2 173044075 49 affx-291395023 g/a 1 260980164 341 affx-291445965 g/t 2 175122436 50 affx-291402414 a/g 1 264921387 342 affx-291435325 a/g 2 178823201 51 affx-291424762 a/g 1 265464749 343 affx-291421074 t/c 2 181543822 52 affx-92975003 c/a 3 28923423 344 affx-158848152 t/c 3 194883209 53 affx-291428841 t/c 3 34684027 345 affx-291417593 t/c 3 195177356 54 affx-88983297 g/a 3 36834142 346 affx-291401855 g/a 3 195180537 55 affx-159183601 g/t 3 37868212 347 affx-291412993 c/a 3 195443369 56 affx-159044657 c/t 3 38047755 348 affx-291445108 a/g 3 195574645 57 affx-159154607 c/t 3 50095960 349 affx-291424453 c/t 3 196266938 58 affx-88983498 a/c 3 53145393 350 affx-291403494 a/g 3 196508281 59 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583 affx-291390044 c/t 10 142926229 292 affx-291382320 c/t 4 232564201 584 affx-92997187 a/g 10 147029216 14、。15、本发明还提供了分子标记在糯玉米杂种优势类群分析中的应用，包括如下步骤：将所述糯玉米材料snp分子标记的plink格式作为输入文件输入lea程序包，采用基于r语言的群体结构分析lea程序包进行玉米材料的群体结构分析，将玉米材料分成不同的类群；采用线性判别分析方法获得线性判别函数，依据待测样本与线性判别函数之间的相似程度获得待测样本的归属分类；所述相似程度包括概率、距离和离差中的至少一种。16、在本发明所述应用中，各步骤的具体操作均同上，在此不再赘述。优选的，所述线性判别函数优选的为y1和y2：y1=-3.22*pc1+0.60*pc2-0.09*pc3+0.79*pc4-2.06*pc5+2.88*pc6-0.41*pc7+2.31*pc8-0.64*pc9+0.26*pc10；17、y2=-0.58*pc1-3.06*pc2+1.86*pc3-3.60*pc4-1.92*pc5+0.26*pc6+4.51*pc7-1.06*pc8-0.58*pc9+1.11*pc10。18、相对于现有技术，本发明具有如下有益效果：19、本发明提供的分析方法将snp分子标记与判别分析相结合，应用于玉米类群的划分，从已知的各种分类情况中总结规律，训练出判别函数，当新样本进入时，判断其与判别函数之间的相似程度（比如概率最大、距离最近、离差最小等判别准则），进而得到新样本的归属分类，无需像本领域已有的聚类分析方法那样，当有新样本进入时，需要将新样本和已有样本整体进行聚类分析，一方面存在方法繁琐的问题，另外一方面聚类分析会随着待测样本材料的变化而发生变化，结果不准确。所以本发明方法具有操作简单，实用性强的优势。而且本发明分别优化不同的抽样比例，使平均判别准确率达到了86%以上。20、另外，本发明以黑龙江省常用的糯玉米自交系为基础材料，在固相芯片基因型分型的基础上，筛选精炼出高质量、多态性的584个snp分子标记，在群体结构分析的基础上采用判别分析的方法，随机抽样部分材料进行类群的判别，实现了降低糯玉米杂种优势类群分析成本，提高效率的目的。当前第1页12当前第1页12