關(guān)聯(lián)分析及其在不同分子標(biāo)記中的應(yīng)用.doc

關(guān)聯(lián)分析及其在不同分子標(biāo)記中的應(yīng)用摘要：關(guān)聯(lián)分析技術(shù)在植物中的應(yīng)用較晚，是近些年才在植物數(shù)量性狀和植物遺傳育種研究中得以應(yīng)用。關(guān)聯(lián)分析以LD為基礎(chǔ)，用來鑒定植物性狀與目標(biāo)基因之間的關(guān)系。關(guān)聯(lián)分析有很明顯的應(yīng)用優(yōu)勢，它不僅不需要特殊的構(gòu)圖群體，而且還能夠同時對多個基因位點進(jìn)行檢測，精度非常高。由于其良好的實用性，關(guān)聯(lián)分析技術(shù)已成為國際基因組學(xué)的研究熱點。本文介紹了LD定義和度量方法，綜述了基于分子標(biāo)記的關(guān)聯(lián)分析在植物遺傳上的應(yīng)用，并對其在遺傳學(xué)中的應(yīng)用和發(fā)展作了展望。關(guān)鍵詞：分子標(biāo)記；關(guān)聯(lián)分析；連鎖不平衡Association analysis and its application in different molecular markersAbstract: Associationanalysisasananalyticalmethodhasbeenwidelyappliedinquantitativetraitsandplantbreedingresearchrecently,whi-chisbasedonlinkagedisequilibrium.Itisamethodinordertoidentifytherelationshipbetweencharacterandgeneticmarkersorcandidategeneswithinagroup.Association analysis has obvious application advantages, not only does it dont need spe-cial composition group, but also can simultaneously to test the multiple loci, the accuracy is very high. Due to its good practicability, association analysis has become the international genomics research hotspot.Thispaperdescribesthedefinition-nandmeasurementmethodsoflinkagedisequilibrium,summarizedtheapplicationofcorrelationanalysisinplantmolecularmarke-rs.Andwemadeprospectsforitsfuturedevelopmentandapplicationinplantgenetics.Key words: Molecular marker ; Associationanalysis; Linkage disequilibrium關(guān)聯(lián)分析，又稱連鎖不平衡作圖（LD mapping），是建立在連鎖不平衡的基礎(chǔ)上，用于鑒定群體內(nèi)目標(biāo)性狀與遺傳標(biāo)記相關(guān)關(guān)系的方法1。關(guān)聯(lián)分析最早在人類疾病的研究中得以應(yīng)用，并取得了豐碩的成果。目前,在人類不同致病基因方面已有許多成功的報道2。在動物中的應(yīng)用中也相對較多，如奶牛、魚、羊、豬、雞等。然而由于目前對植物的基因組LD結(jié)構(gòu)的認(rèn)識還不夠全面，導(dǎo)致關(guān)聯(lián)分析在植物中的應(yīng)用相對較少3。但是，隨著生物信息學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和基因組學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，關(guān)聯(lián)分析也已成功的應(yīng)用到許多植物上，如玉米、小麥、擬南芥、大麥、大豆等。近年來，許多植物的全基因組測序已經(jīng)完成，這極大的促進(jìn)了基因組學(xué)的發(fā)展，特別是近年來大量SNP（single nucleotide polymorphisms）標(biāo)記的開發(fā)，關(guān)聯(lián)分析在植物關(guān)鍵基因的發(fā)掘上更是得到了廣泛的應(yīng)用，為植物分子育種提供標(biāo)記，這在國際上已經(jīng)成為熱點研究方向。關(guān)聯(lián)分析通過群體上的進(jìn)化歷史和重組，可以在序列水平上來研究復(fù)雜的數(shù)量性狀，因此，與其它分析手段相比，關(guān)聯(lián)分析有其獨特的優(yōu)勢，（1）所需時間短,用自然群體作為材料,不需要專門構(gòu)建，且有較大的選擇范圍，相對于QTL至少需兩年以上的群體能節(jié)約大量的時間；（2）檢測范圍大,同一座位的不同基因可以用來同時檢測，而QTL作圖只能檢測來自雙親的兩個等位基因；（3）準(zhǔn)確精準(zhǔn), QTL作圖精度一般在1030cM左右，很少能在基因水平上被標(biāo)記，而關(guān)聯(lián)分析可達(dá)到單基因的水平4-5，如Gebhardt等6利用關(guān)聯(lián)分析方法將馬鈴薯抗晚瘟病基因RI定位在0.2cM的基因組區(qū)段內(nèi)。以植物為研究對象，由于其雜交方式和重復(fù)類型都可以人為有效控制，因此，關(guān)聯(lián)分析在植物中的應(yīng)用比動物中吸引力更高。基金項目：國家自然科學(xué)基金項目（31260357）作者簡介：韓俊杰(1989-)，男，碩士。主要從事小麥品質(zhì)遺傳改良研究。E-mail: 通訊作者：李衛(wèi)華，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事小麥品質(zhì)改良和分子機理研究。E-mail: lwh_作物很多重要的農(nóng)藝性狀（如株高、產(chǎn)量、營養(yǎng)品質(zhì)和抗病性等）都屬于數(shù)量性狀,了解這些數(shù)量性狀的遺傳規(guī)律對作物的改良有重要意義。目前，人們主要是通過全基因組圖譜和QTL定位來了解植物數(shù)量性狀，而關(guān)聯(lián)分析是QTL定位的有效手段，在分子育種中發(fā)揮了重要作用。近年來，新一代分子標(biāo)記-SNPs標(biāo)記技術(shù)的出現(xiàn)，以及植物基因組測序技術(shù)日趨成熟，植物遺傳學(xué)研究已經(jīng)進(jìn)入基因組研究時代。如今,許多重要作物中都已經(jīng)應(yīng)用到關(guān)聯(lián)分析技術(shù) 7，不僅包括模式植物、三大糧食作物,還在甘蔗、大豆、馬鈴薯、甜菜、番茄和向日葵等其他植物得到大量的應(yīng)用。1 關(guān)聯(lián)分析的統(tǒng)計學(xué)意義1.1 LD連鎖不平衡（linkage disequilibrium, LD） Jennings于21 世紀(jì)初期提出了LD這一概念8，這是自然選擇中的一種現(xiàn)象。在某一群體中，如果兩個等位基因同時出現(xiàn)的概率與期望值不相同時，那么它們就處于LD狀態(tài)。連鎖不平衡和遺傳連鎖是不相同的，遺傳連鎖指的是由于物理作用而導(dǎo)致的不同位點不分開的現(xiàn)象，而連鎖不平衡則是等位基因間的作用。當(dāng)兩個基因位點緊密連鎖時,那么就會導(dǎo)致LD值處在比較高的水平。關(guān)聯(lián)分析是基于LD的，對LD結(jié)構(gòu)的了解是關(guān)聯(lián)分析的前提。因此影響LD的因素同樣影響關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果，這些因素有選擇、突變、重組、遺傳漂變、群體混合等。選擇、遺傳漂變和群體混合會增加LD程度，使關(guān)聯(lián)分析的精確性降低；而突變和重組由于多態(tài)性位點的產(chǎn)生而破壞LD狀態(tài)，因此突變和重組是影響LD的兩個最主要的因素。標(biāo)記類型也是LD的一個影響因素，Remington等10用SSR標(biāo)記和SNPs對來自全世界的102份常用玉米育種自交系全基因組標(biāo)記的LD大小進(jìn)行了研究。研究表明SSR標(biāo)記檢測的LD水平明顯偏高，這說明在反應(yīng)群體演化中SSR標(biāo)記更有說服力。另外，授粉方式也是影響LD的因素。一般而言，異花授粉重組率高于自花授粉，其LD水平相較于自花授粉作物要低，所以，異化授粉作物做關(guān)聯(lián)分析效果要好于自花授粉作物。1.2 LD度量LD統(tǒng)計的是兩個不同位點在實際觀測中同時出現(xiàn)的頻率與隨機分離時期望同時出現(xiàn)的頻率之間的差異，即D。假設(shè)有兩個連鎖的位點A和B，則A、a和B、b是其4種等為基因，頻率分別為A、a、B、b，AB、aB、Ab和ab的頻率分別為AB、aB、Ab和ab。那么， D的計算公式為：Dab=(AB-AB)。當(dāng) D=0 時，兩基因座位處于連鎖平衡狀態(tài)，當(dāng) D=1 時,兩基因座完全關(guān)聯(lián)；0D1時，兩基因座處于LD狀態(tài) 11。若只有2個等位基因位點，通常用D和2來估計兩個座位之間的LD水平。2和D的計算公式如式(1)、(2):2D2 AaBb （1）DD2min(Ab，aB)(D0) 或DD2min（AB，ab）（D0） （2） D和2代表的意義是不同的，它們的取值范圍都是01。D僅包括重組史，對于一些稀有的等位基因來說，D可能比較大，有較高的LD水平。在小樣本研究中，由于這4種等位基因相互組合的可能性較小，D不能準(zhǔn)確反映群體LD水平。2包括了重組史和突變史，2可以反應(yīng)標(biāo)記是否與QTL有關(guān)，因此在關(guān)聯(lián)分析中通常用2來表示群體的LD水平12。而在實際的統(tǒng)計過程中，發(fā)生的頻率低于0.05或0.1的變異基本都是可以忽略不計的。由于不同作物群體LD程度是不同的，而這恰恰是影響關(guān)聯(lián)分析有效性的主要因素。對LD結(jié)構(gòu)有效利用，變異位點與表型性狀關(guān)聯(lián)，作出更加精確的高分辨率圖譜，在生物基因組的研究上意義重大。在關(guān)聯(lián)分析研究中，LD弱的群體找到與目的基因連鎖的標(biāo)記相對較為容易，易于實現(xiàn)精確作圖；LD強的群體，找到與目標(biāo)基因緊密連鎖的標(biāo)記較為困難，不易于實現(xiàn)精確作圖。2 關(guān)聯(lián)分析的研究方法目前，關(guān)聯(lián)分析常用的研究方法有兩種：全基因組掃描和候選基因途徑。全基因組掃描是在標(biāo)記水平上對一些突變位點進(jìn)行掃描，這些突變位點可能造成表型變異。而候選基因途徑則是通過統(tǒng)計分析將那些與目標(biāo)性狀相關(guān)的等位基因從種質(zhì)資源中挖掘出來，是在基因序列水平上進(jìn)行的。2.1全基因組掃描的關(guān)聯(lián)分析在全基因組范圍內(nèi)對分子標(biāo)記進(jìn)行掃描，將所得分子標(biāo)記數(shù)據(jù)與表型性狀進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。此方法需要的標(biāo)記密度很高，如大量的SSR、SNP標(biāo)記等，但是不需要對研究對象再做任何假設(shè)，直接對全基因組的DNA變異進(jìn)行研究。但是，全基因組關(guān)聯(lián)分析花費巨大，耗時較多，目前完成起來困難重重。對野生甜菜的研究是全基因組關(guān)聯(lián)分析的最早應(yīng)用13。在實驗中，發(fā)現(xiàn)甜菜抽薹基因B與440個AFLP標(biāo)記中的2個顯著相關(guān)，并且存在一個與B基因緊密連鎖的標(biāo)記。這一結(jié)果表明，關(guān)聯(lián)分析可以用來發(fā)掘與目的基因連鎖的分子標(biāo)記。此后,越來越多的人通過關(guān)聯(lián)分析的手段在全基因組水平上對不同作物的不同性狀進(jìn)行分析，以期發(fā)掘出與性狀緊密連鎖的標(biāo)記位點。Huang 等14對水稻進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析，在950個品種中檢測出32個和10個與開花期和產(chǎn)量性狀顯著相關(guān)的位點。Weng 等15用41101個SNP 對284個玉米自交系進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析, 鑒定出105個與株高相關(guān)的遺傳位點，并借助關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行精心作圖，實現(xiàn)了抗玉米絲黑穗病主效位點精細(xì)定位。Zhang等16同樣用41101個 SNP 標(biāo)記對203份玉米自交系進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析, 發(fā)現(xiàn)9個與穗行數(shù)顯著關(guān)聯(lián)的 SNP。連鎖分析和關(guān)聯(lián)分析都可以進(jìn)行QTL定位,而連鎖分析檢測到的QTL數(shù)目一般少于關(guān)聯(lián)分析；兩方法檢測到的QTL在位置上有相當(dāng)一部分具有一致性。這也表明進(jìn)行全基因組的關(guān)聯(lián)分析是對植物數(shù)量性狀研究的一條有效途徑。由于全基因組關(guān)聯(lián)分析可以同時對很多個基因位點進(jìn)行檢測，并且不需要對特定的基因位點進(jìn)行假設(shè)，因此，全基因組關(guān)聯(lián)分析可以大大減少所需成本，加快植物分子育種的研究進(jìn)程。2.2候選基因的關(guān)聯(lián)分析候選基因的關(guān)聯(lián)分析對性狀的表型鑒定數(shù)據(jù)和候選基因的多態(tài)性進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，將對目標(biāo)性狀有貢獻(xiàn)的等位基因從基因水平上發(fā)掘出來，一般涉及候選基因的功能預(yù)測。這需要對目標(biāo)基因有一定的了解，目前應(yīng)用比較多。特別是對多基因控制的性狀（如抗病性和抗逆性）的研究中具有十分重要的作用。 候選基因關(guān)聯(lián)分析在植物上的應(yīng)用起步較晚。2001年,Thornsberry等17第一次將關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用到對玉米基因的研究中。這意味著關(guān)聯(lián)分析可用于驗證基因功能和發(fā)掘新基因,為植物數(shù)量性狀研究提供了新的思路?；诤蜻x基因關(guān)聯(lián)分析在玉米上的研究或許能作為典型代表。Tian 等18為鑒定出影響玉米花期性狀的遺傳位點，選用含5000個 RIL 的玉米巢式作圖群體作關(guān)聯(lián)分析,成功鑒定出其候選基因。Salvi等19和Ducrocq等20對參與玉米開花期的基因Vgt1也進(jìn)行了基于候選基因策略的關(guān)聯(lián)分析。在研究與淀粉代謝有關(guān)的關(guān)鍵酶基因及其核苷酸LD的基礎(chǔ)上，Wilson21等選擇6個基因的不同區(qū)域進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)有4個與玉米籽粒各成分和淀粉糊化特性的一些指標(biāo)呈顯著相關(guān)。于永濤222006年運用候選基因關(guān)聯(lián)分析法，選出了94份能代表我國玉米核心種質(zhì)的自交系，采用關(guān)聯(lián)分析方法鑒定候選基因rab17并成功檢測到6個與表型性狀相關(guān)的位點。Ravel等23以控制高分子谷蛋白亞基的兩個QTL位點為候選基因，對113份小麥進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)其中一個QTL位點與所測性狀存在顯著關(guān)聯(lián)。Zheng等24使用7個與小麥品質(zhì)相關(guān)的候選基因?qū)?6份小麥栽培種和高代品系進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)個體親緣關(guān)系分析可以起到改進(jìn)小麥品質(zhì)性狀關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果。另外，基于候選基因的關(guān)聯(lián)分析在大麥、高粱、棉花、番茄等作物中也見諸多報道。對于全基因組序列已經(jīng)獲得的材料，可以先通過QTL把候選基因在基因序列上的位置縮小，然后利用生物信息學(xué)手段去掉多的冗余序列，再對候選基因進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，這樣就可以比較快速的找到目標(biāo)性狀的候選基因。3基于分子標(biāo)記的關(guān)聯(lián)分析及在植物研究中的應(yīng)用全基因組關(guān)聯(lián)分析需要大量的分子標(biāo)記，隨著許多物種測序工作的逐步完成，各種標(biāo)記類型的大量開發(fā)，關(guān)聯(lián)分析在鑒定植物數(shù)量性狀上將表現(xiàn)出更大的應(yīng)用潛力。目前，已有很多分子標(biāo)記在植物性狀關(guān)聯(lián)分析中得到成功的應(yīng)用。3.1 AFLP標(biāo)記與關(guān)聯(lián)分析植物中，首次運用全基因組掃描方法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析研究的是2001年Hansen等25對野生甜菜生長習(xí)性的研究。2004年,Kraakman等26對春大麥品種產(chǎn)量特征做關(guān)聯(lián)分析時，發(fā)現(xiàn)所用的236個AFLP標(biāo)記中有8個與產(chǎn)量相關(guān)聯(lián)，有5個與產(chǎn)量穩(wěn)定性相關(guān)聯(lián)。在2006年，他又利用148份春大麥栽培種的部分性狀與AFLP標(biāo)記進(jìn)行LD作圖，找到與性狀對應(yīng)的標(biāo)記位點，證明LD作圖是尋找標(biāo)記位點的另一種重要途徑27。Wang等28以215份芝麻核心種質(zhì)為材料進(jìn)行芝麻素和芝麻酚林與SSR、AFLP、SRAP標(biāo)記的關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)33個標(biāo)記位點與供試群體的芝麻素和芝麻酚林極顯著關(guān)聯(lián)，與芝麻酚林極顯著關(guān)聯(lián)的8個位點中有1個 AFLP標(biāo)記。Yang等29以陸地棉和海島棉為材料，設(shè)計20對AFLP引物，共發(fā)現(xiàn)有125個位點，用這些位點與不同的農(nóng)藝性狀進(jìn)行關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)有15個位點與不同的性狀有著顯著相關(guān)性，其中6個AFLP位點可以用于分子標(biāo)記輔助育種。AFLP標(biāo)記用到的選擇引物較少，并且可以在短時間內(nèi)檢測大量的位點，作為一種高密度標(biāo)記系統(tǒng)，結(jié)合關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用時，可以作為全基因組作圖和基因定位的一種補充手段，依然具有很大的應(yīng)用價值。3.2 RFLP標(biāo)記與關(guān)聯(lián)分析由于RFLP分子標(biāo)記有限，因此其應(yīng)用也是有限的，只能作為一種初級工具使用。Beer等30人利用64個燕麥地方品種,分析13個QTL區(qū)域的RFLP位點與表型的相關(guān)性,在未考慮群體結(jié)構(gòu)的前提下檢測到了較多的顯著關(guān)聯(lián)。RFLP雖然應(yīng)用有限，但是其結(jié)果穩(wěn)定，重復(fù)性好，在關(guān)聯(lián)分析中應(yīng)用時，仍然可以作為分子標(biāo)記輔助育種的手段。而且在鑒定外源染色體、確定易位系的易位斷點、定位外源基因和水稻秈粳分類及度量秈粳分化程度等方面也有很好的應(yīng)用。3.3 SSR標(biāo)記與關(guān)聯(lián)分析SSR標(biāo)記在關(guān)聯(lián)分析中的應(yīng)用較多，在不同的作物中都有大量的應(yīng)用，并取得了豐碩的研究成果。2006年，Breseghello等31為了驗證已開發(fā)的18個SSR標(biāo)記和籽粒性狀之間的關(guān)系，采用不同的小麥品種進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)其中有3個標(biāo)記與籽粒寬度存在顯著關(guān)聯(lián)。Parisseaux等32利用全基因組掃描，對與玉米不同性狀相關(guān)的QTL進(jìn)行圖譜定位查詢，用SSR標(biāo)記對來自不同雜交群體的玉米品種自交系進(jìn)行7年多地點試驗，分別發(fā)現(xiàn)了與株高、黑穗病抗性和籽粒含水量相關(guān)聯(lián)的SSR標(biāo)記有37個、24個和44個。Malysheva-Otto 等33對953個大麥栽培種進(jìn)行研究，用48個SSR標(biāo)記分析了它們在染色體上的LD水平，發(fā)現(xiàn)LD衰減的距離在 1150 cM，這表明其標(biāo)記位點之間連鎖不緊密，LD水平較高。Liu34等對小麥99個SSR標(biāo)記做關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)，有16個標(biāo)記與麥長管蚜抗性相關(guān)聯(lián)。孫曉棠等35對456 份水稻材料的144個SSR標(biāo)記與紋枯病抗性進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，研究結(jié)果表明，有13個標(biāo)記位點與紋枯病抗性顯著關(guān)聯(lián)，并發(fā)現(xiàn)3個新的抗病相關(guān)位點。范虎等36利用SSR標(biāo)記對大豆不同的農(nóng)藝性狀進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，共獲得51個與籽粒和花期等性狀相關(guān)聯(lián)的位點，其中與QTL定位一致的有16個。而Zuo等37研究發(fā)現(xiàn)有40個SSR位點與大豆生育期性狀關(guān)聯(lián)，與光溫反應(yīng)值相關(guān)的位點有5個。同樣是對大豆相關(guān)性狀的關(guān)聯(lián)分析，王歡38等研究發(fā)現(xiàn)有33個SSR標(biāo)記位點與大豆花莢脫落性顯著相關(guān)。TRAN Thi Thu Giang等39對不同地區(qū)的540份水稻品種用262個SSR標(biāo)記進(jìn)行基因組變異進(jìn)行掃描，分別檢測到與粒長、粒寬、粒厚顯著相關(guān)的標(biāo)記位點有45、7、11個。賀道華等40利用132個SSR標(biāo)記，對92份栽培棉花進(jìn)行全基因組掃描，并獲得了21個與棉花纖維品質(zhì)相關(guān)的SSR位點。邵冰欣等41 利用SSR分子標(biāo)記對134份陸地棉栽培種進(jìn)行檢測，共檢測出148個多態(tài)性位點，涉及246個等位變異，關(guān)聯(lián)分析共發(fā)現(xiàn)與棉花耐鹽性狀相關(guān)的SSR分子標(biāo)記位點有8個。這些研究表明關(guān)聯(lián)分析在探究標(biāo)記與相關(guān)性狀的關(guān)聯(lián)性和發(fā)掘功能位點的研究中具有重要作用。3.4 SNP標(biāo)記與關(guān)聯(lián)分析單核苷酸多態(tài)性(single nucleotide polymorphisms,SNPs)，它是由單堿基的轉(zhuǎn)化、顛換，以及單堿基的插入和缺失等改變引起的42。作為第三代標(biāo)記類型，它比RFLP、SSR標(biāo)記等更有優(yōu)勢，是目前所有標(biāo)記類型中精確度最高的標(biāo)記類型。隨著大量SNP標(biāo)記的開發(fā)，基于SNP標(biāo)記的關(guān)聯(lián)分析成為研究植物數(shù)量性狀的重要手段。Riedelsheimer等43利用 56110 個 SNP 標(biāo)記對 289份玉米自交系的表型和生理性狀進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析,最后找到15個SNP標(biāo)記與生理性狀顯著關(guān)聯(lián)。Aranzana等44為了研究擬南芥的花期和抗病性與SNP位點的相關(guān)性，利用了覆蓋全基因組的2553個SNP標(biāo)記做關(guān)聯(lián)分析，結(jié)果表明，有4個基因與目標(biāo)性狀存在關(guān)聯(lián)。Yao45對水稻做全基因組關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)在檢測到的48個SNPs中有6個水稻種質(zhì)資源農(nóng)藝性狀顯著相關(guān)。Belo等46鑒定出了與油酸含量相關(guān)的主效位點。采用全基因組掃描的方法，對553份優(yōu)良自交系的8950個SNP位點與油酸性狀進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析表明一個油酸去飽和酶基因fad2與油酸含量相關(guān)聯(lián)。任鳳陽47用玉米10條染色體上的35171個SNP標(biāo)記對172 份玉米自交系在干旱脅迫條件下的相對發(fā)芽率、相對活力指數(shù)以及綜合指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)與3個指標(biāo)相關(guān)聯(lián)的標(biāo)記有114個，其中20個SNP標(biāo)記與相對發(fā)芽率關(guān)聯(lián)、53 個SNP標(biāo)記與相對活力指數(shù)關(guān)聯(lián)、41個SNP 標(biāo)記與綜合指標(biāo)關(guān)聯(lián)。Hao等48對191個大豆地方品種的209個單倍型和SNP分析，得到與產(chǎn)量性狀顯著相關(guān)的SNP標(biāo)記位點。Jiang等49通過對58份大麥品種中Amy6-4基因核苷酸多態(tài)性與-淀粉酶活性的關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)Amy6-4 基因的7個SNP 位點及其構(gòu)成的單倍型均與酶活性無關(guān)聯(lián)性。植物遺傳研究中，各種類型的分子標(biāo)記不斷被發(fā)現(xiàn)，特別是SNP高密度圖譜構(gòu)建，對目標(biāo)QTL的定位越來越精細(xì)。關(guān)聯(lián)分析在QTL定位中的應(yīng)用也日趨成熟，已經(jīng)由最初應(yīng)用于候選基因的功能驗證，發(fā)展為全基因組關(guān)聯(lián)分析，成為挖掘作物數(shù)量性狀新基因的強力工具。如在玉米的研究中，美國農(nóng)業(yè)部建立的代表全球玉米種質(zhì)多樣性的巢式關(guān)聯(lián)圖譜群體，并通過全基因組關(guān)聯(lián)分析鑒定了一批與農(nóng)藝性狀相關(guān)的QTL。目前，基于分子標(biāo)記的關(guān)聯(lián)分析已經(jīng)得到了十分廣泛的應(yīng)用，通過關(guān)聯(lián)分析可以找到與性狀相關(guān)的位點，實