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JMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 4: 基本的な連鎖マッピング

の基本的なリンケージ マッピング ワークフローJMPゲノミクス遺伝マーカーデータを使用して連鎖マップを作成します。 ワークフローには、組換えと連鎖グループ、連鎖マップの順序、そして連携マップビューア。 これには、組換え頻度の計算、分離歪みのテスト、マーカーのセットへの連鎖グループの割り当て、視覚化された連鎖マップの生成、QTL 分析のための連鎖マップに従ったデータの並べ替えが含まれます。 この例では、90 の組換え近交系オート麦系統からの約 450 の遺伝マーカーを含むオート麦データを使用します。

1. からゲノミクススターターウィンドウ、選択ワークフロー > 基本 > 基本的なリンケージ マッピング ワークフローをクリックしてダイアログボックスを開きます。
2. の中に一般的なタブで選択po_ingenotypes。 sas7bdatとして入力遺伝子型 SAS データセット。
   • データを検査します。各マーカーは列 10 から始まる列です。 遺伝子型は、メジャー対立遺伝子のホモ接合遺伝子型を表す 0 と、マイナー対立遺伝子のホモ接合遺伝子型を表す 2 で数値コード化されていることに注意してください。 数値コード化された遺伝子型の詳細については、を参照してください。 JMP Genomics との遺伝的関連、パート 1: データのインポートとクリーニング

      

3. 「GMI:」と入力します。マーカー変数のリスト形式の仕様フィールドに「GMI」で始まるすべての変数をマーカー変数として指定します。
4. を選択してください出力フォルダ。
5. の中にオプションタブで選択します数値遺伝子型としてマーカー変数の形式。
6. の注釈この例では、タブへの入力は必要なく、常にオプションです。 個別の注釈データ セットを持つデータの場合は、ここに入力できます。
7. のフレームワークマップタブもオプションです。 このタブは、マーカーのセットに対して事前定義されたリンケージ グループがある場合に使用されます。 この場合、次のように入力します。 oat_framework。 sas7bdatとしてフレームワーク マップ データ セット。
   • データ セットを開くと、172 個のマーカーがすでに 22 の既知のフレームワーク グループに分類されていることがわかります。 各マーカーは、対応するフレームワーク グループ内で順序付けされます。
8. 選択するマーカーとしてフレームワークマーカー名変数、フレームワーク_グループとしてフレームワークリンケージグループ変数、 そしてフレームワーク_順序としてフレームワーク順序変数。
9. の中にリンケージグループタブ、選択IRIL自身としてクロスタイプ。
   • この実験集団は交配された組換え近交系です。 クロスタイプとその説明のリストを以下の表に示します。
10. の数については、近親交配前のランダム交配世代、 入力2 。 これは、最初の交雑から近親交配の開始までに発生したランダム交配の世代数です。
11. 実験交雑に独自の予想分離比がある場合、それらは予想される分離率この母集団のような RIL 自己交雑の予想される比率は 0.5 : 0 : 0.5 です。これは、他の値が入力されない場合のデフォルトです。
12. 選択するFDRとして分離試験のための複数の試験方法。 これにより、誤検出率が最小限に抑えられます。
13. をセットするグループ化組換え割合のしきい値に25 。 これは、マーカーを連鎖基に割り当てるための最大の組換え割合になります。 この数値が低いほど、マーカーを同じグループ内に配置するために必要なリンケージの量が多くなります。
14. でリンケージマップの順序タブで選択しますハルデンとしてマップ機能。 これらは、組換え割合をセンチモルガン (cM) 単位の距離に変換するためのさまざまな方法です。
15. チェックボックスをオンにすると、大きな順序距離を持つマーカー間の結合グループを切断する。 グループを分割する基準遺伝的距離そしてそれを設定します遺伝的距離の切断値に40 。 これは、連鎖グループ内の 2 つのマーカー間の距離が 40 を超える場合、そのグループは複数の連鎖グループに分割されることを意味します。
16. の横にあるボックスの選択を解除しますマーカー遺伝子型細胞のカラープロットを表示。 これにより、各マーカーごとに表される各遺伝子型を含むセル プロットが作成されます。 ここでは必要ありませんが、計算時間が増加します。
17. の横にあるボックスにチェックを入れます遺伝子データのサブセットと並べ替えプロセスを実行して、QTL 分析用のマーカー データを並べ替えます。結合グループに従ってデータを並べ替えます。
    • 結果として得られるデータセットは、後で実行する際に役立ちます。 QTL分析。
18. の連携マップビューアタブでは、3D 染色体連鎖マップの配色と出力レイアウトを変更できます。 ここではデフォルトのオプションをそのままにしておきます。
19. 選択する走る分析を開始します。 分析の実行が終了すると、次のようになります。 JMPジャーナル現れる。

結果

20. 最初の結果ボタンをクリックし、組換え基と連鎖基。
21. 表示される最初の出力は、リンケージグループの結果。 ヒートマップ内の赤いブロックは、非常に低い組換え頻度、したがって高度にリンクされたマーカーを表します。 各リンケージ グループ (27) がウィンドウの右側にリストされます。 LGグループ各グループのマーカーの数は括弧内に示されています。 このリスト内のいずれかのリンケージ グループをクリックすると、そのグループのみのヒートマップが表示されます。
22. ヒートマップの左側のドットプロットは、遺伝子型の頻度を表します。 ドットが互いに近い場合、ホモ接合のメジャー遺伝子型の頻度が高く、ドットが離れている場合、ホモ接合のマイナー遺伝子型の頻度が高くなります。
23. の分離グループと連結グループタブには、各連鎖グループ (組換え頻度を使用して作成) とフレームワーク グループ (フレームワーク マップ データ セットで指定) の分離比のプロットが表示されます。 結合グループは点でプロット上に表され、フレームワーク グループは星印で表されます。 これらのグループの多くは互いに一致することに注意してください。 赤い点線は、その上にある点の統計的有意性を表します。 フレームワークまたは連鎖グループのいずれかをクリックすると、プロット内でそれらが強調表示されます。
24. に戻るJMPジャーナルそして選択しますリンケージマップの順序。 結果として得られる出力は、各連鎖グループ内のマーカーの遺伝的距離 (cM) のプロットです。 マーカーは元のフレームワーク グループに従って色付けされ、X 軸は各連鎖グループを示します。 元のフレームワーク マップとは対照的に、現在 37 の連鎖グループがあります。 これは、マーカー間の距離が 40 cM を超えるグループの分割によるものです。
25. の中にドリルダウン出力ウィンドウの左側にあるメニューを使用すると、個々のリンケージ グループを選択してさらに詳しく調べることができます。 選択するリンケージグループ 17 。 新しいウィンドウが開き、その連鎖グループ内の各マーカーとその組換え頻度のヒートマップ、およびグループ内の各マーカー間の組換え頻度を含むデータセットが表示されます。 連鎖グループ内の各マーカーの位置は、ヒートマップの上の水平連鎖マップで確認できます。

      

26. 次に、に戻ります。 JMPジャーナルそして、連携マップビューア。 の3D連携マップ出力が新しいウィンドウに表示されます。 この出力では、各連鎖グループが視覚化され、左側に注釈が付けられた位置、右側にマーカー名が表示されます。 ウィンドウの上部にあるスライダーは、マップの美しさを調整します。 以下はリンケージグループ 2 のマップです。
27. からの最後の出力JMPジャーナルそれは遺伝データのサブセット化と並べ替え、どちらも遺伝子型です ( po_ingenotypes。 sas7bdat ) と注釈 ( po_ingenotypes_lmo_sr.sas7bdat ) QTL 分析に使用できるデータセット。 これらのデータセットは次の場所に保存されます。出力フォルダに指定されている一般的なタブ。 以下は、453 個のマーカーとそれぞれのリンケージ データを含むアノテーション セットです。

*このワークフローから生成されたインタラクティブなレポートは、 JMPパブリック。

まとめ

基本的な連鎖マッピング ワークフローは、組換え頻度を使用していくつかの有用な分析を実行し、マーカーを連鎖グループに配置し、それらの分離比を計算し、連鎖マップを表示します。 この例では、マーカー データと、特定のマーカーを所定のフレームワーク グループに割り当てるフレームワーク マップから開始しました。 リンケージ マッピング ワークフローの実行には、フレームワーク マップと注釈データは必要ないことに注意してください。 各マーカーが連鎖グループに配置され、各マーカー間の距離が推定されたので、QTL 分析を実行できます。 そのプロセスについては、次のタイトルの投稿を参照してくださいJMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 5: QTL 単一マーカー分析。

の基本的なリンケージ マッピング ワークフローJMPゲノミクス遺伝マーカーデータを使用して連鎖マップを作成します。 ワークフローには、組換えと連鎖グループ、連鎖マップの順序、そして連携マップビューア。 これには、組換え頻度の計算、分離歪みのテスト、マーカーのセットへの連鎖グループの割り当て、視覚化された連鎖マップの生成、QTL 分析のための連鎖マップに従ったデータの並べ替えが含まれます。 この例では、90 の組換え近交系オート麦系統からの約 450 の遺伝マーカーを含むオート麦データを使用します。