Associazione genetica con JMP Genomics, Parte 4: Mappatura dei collegamenti di baseIl flusso di lavoro di mappatura dei collegamenti di base in Genomica JMP crea mappe di collegamento utilizzando dati di marcatori genetici. Il flusso di lavoro include l'output da Gruppi di ricombinazione e collegamento, ordine delle mappe di collegamento, E Visualizzatore mappa di collegamento . Ciò include il calcolo delle frequenze di ricombinazione, il test della distorsione della segregazione, l'assegnazione di gruppi di collegamento a serie di marcatori, la generazione di mappe di collegamento visualizzate e il riordino dei dati in base alla mappa di collegamento per l'analisi QTL. Questo esempio utilizzerà i dati dell'avena con circa 450 marcatori genetici provenienti da 90 linee di avena consanguinea ricombinante.
- Dal Inizio della genomica finestra, selezionare Flussi di lavoro > Di base > Flusso di lavoro di mappatura dei collegamenti di base per aprire la finestra di dialogo.
- Nel Generale scheda, selezionare po_ingenotipi. sas7bdat come il Inserisci il set di dati SAS del genotipo .
- Esamina i dati, ogni indicatore è una colonna, a partire dalla colonna 10. Si noti che i genotipi sono codificati numericamente con 0 che rappresenta un genotipo omozigote per l'allele maggiore e 2 che rappresenta un genotipo omozigote per l'allele minore. Per ulteriori informazioni sui genotipi codificati numericamente vedere Associazione genetica con JMP Genomics, parte 1: importazione e pulizia dei dati
- Digitare "GMI:" nel file Specifica in stile elenco delle variabili dei marcatori campo per specificare ogni variabile che inizia con "GMI" come variabile indicatore.
- Seleziona un Cartella di output .
- Nel Opzioni scheda, selezionare Genotipi numerici come il Formato delle variabili marker .
- IL Annotazione tab non richiede input in questo esempio ed è sempre facoltativo. I dati con set di dati di annotazione separati possono essere inseriti qui.
- IL Mappa quadro anche la scheda è facoltativa. Questa scheda viene utilizzata se sono presenti gruppi di collegamento predefiniti per una serie di marcatori. In questo caso, entra avena_framework. sas7bdat come il Set di dati della mappa quadro .
- Apri il set di dati e nota che 172 marcatori sono già ordinati in 22 gruppi di strutture note. Ogni marcatore è ordinato all'interno del gruppo di strutture corrispondente.
- Selezionare Marcatore come il Variabile nome marcatore framework , Framework_Gruppi come il Variabile del gruppo di collegamento del framework , E Quadro_Ordine come il Variabile dell'ordine del quadro .
- Nel Gruppi di collegamento scheda, Seleziona IRIL stesso come il Tipo a croce .
- Questa popolazione sperimentale è una linea inbred ricombinante interincrociata. Un elenco dei tipi di croce e le relative descrizioni sono mostrati nella tabella seguente.
- Per il numero di Generazioni di accoppiamento casuale prima della consanguineità , accedere 2 . Questo è il numero di generazioni di accoppiamenti casuali avvenuti tra l'incrocio iniziale e l'inizio della consanguineità.
- Se l'incrocio sperimentale ha rapporti di segregazione attesi univoci, è possibile specificarli nel file Rapporti di segregazione attesi Il rapporto previsto per un autoincrocio RIL come quello di questa popolazione è 0,5: 0: 0,5, che è l'impostazione predefinita se non vengono immessi altri valori.
- Selezionare FDR come il Metodo di prova multiplo per test di segregazione . Ciò riduce al minimo il tasso di false scoperte.
- Impostare il Soglia della frazione di ricombinazione del raggruppamento A 25 . Questa sarà la frazione di ricombinazione massima per assegnare un marcatore a un gruppo di collegamento. Più basso è questo numero, maggiore sarà il collegamento necessario affinché i marcatori vengano posizionati all'interno dello stesso gruppo.
- Sul Ordine delle mappe di collegamento scheda, selezionare Haldane come il Funzione mappa . Questi sono metodi diversi per convertire le frazioni di ricombinazione in distanza in centimorgani (cM).
- Seleziona la casella per Interrompere i gruppi di collegamento tra marcatori con grandi distanze ordinate . Dividere i gruppi in base a Distanza genetica e impostarlo Valore di rottura della distanza genetica A 40 . Ciò significa che se la distanza tra due marcatori in un gruppo di collegamento supera 40, quel gruppo verrà suddiviso in più di un gruppo di collegamento.
- Deseleziona la casella accanto a Visualizza i grafici a colori delle cellule del genotipo marcatore . Ciò crea grafici cellulari con ciascun genotipo rappresentato per ogni marcatore. In questo caso non è necessario e aumenta il tempo di elaborazione.
- Seleziona la casella accanto a Eseguire il processo Sottoinsieme e riordina dati genetici per ordinare i dati dei marcatori per l'analisi QTL per riordinare i dati in base ai gruppi di collegamento.
- Il set di dati risultante sarà utile in seguito durante l'esecuzione Analisi QTL .
- IL Visualizzatore mappa di collegamento La scheda consente di modificare la combinazione di colori e il layout di output per le mappe di collegamento cromosomico 3D. Lascia qui le opzioni predefinite.
- Selezionare Correre per iniziare l'analisi. Al termine dell'analisi, quanto segue Giornale JMP apparirà.
Risultati
- Fare clic sul pulsante dei primi risultati, Gruppi di ricombinazione e collegamento .
- Il primo output ad apparire è la mappa termica del file Risultati del gruppo di collegamento . I blocchi rossi nella mappa termica rappresentano frequenze di ricombinazione molto basse e quindi marcatori altamente collegati. Ogni gruppo di collegamento (27) è elencato a destra della finestra sotto LGroup con il numero di marcatori in ciascun gruppo mostrato tra parentesi. Fare clic su uno qualsiasi dei gruppi di collegamento in questo elenco per visualizzare una mappa termica solo per quel gruppo.
- Il diagramma a punti a sinistra della mappa termica rappresenta le frequenze genotipiche. Quando i punti sono più vicini tra loro è più frequente un genotipo maggiore omozigote, mentre quando i punti sono distanti è più frequente un genotipo minore omozigote.
- IL Gruppi di segregazione e collegamento La scheda mostra un grafico dei rapporti di segregazione per ciascuno dei gruppi di collegamento (creati utilizzando le frequenze di ricombinazione) e dei gruppi quadro (specificati nel set di dati della mappa quadro). I gruppi di collegamento sono rappresentati sul grafico con punti e i gruppi di struttura con stelle. Si noti che molti di questi gruppi coincidono tra loro. La linea rossa tratteggiata rappresenta la significatività statistica per i punti che si trovano sopra di essa. Fare clic su uno qualsiasi dei gruppi di struttura o collegamento per evidenziarli nella trama.
- Ritorna al Giornale JMP e seleziona Ordine delle mappe di collegamento . L'output risultante è un grafico delle distanze genetiche in cM dei marcatori in ciascun gruppo di collegamento. I marcatori sono colorati in base al gruppo di struttura originale e l'asse x ha ciascun gruppo di collegamento. Ora ci sono 37 gruppi di collegamento rispetto alla mappa quadro originale. Ciò è dovuto alla divisione dei gruppi con marcatori maggiori di 40 cM l'uno dall'altro.
- Nel Approfondimenti menu a sinistra della finestra di output, ciascuno dei singoli gruppi di collegamento può essere selezionato per un'ulteriore ispezione. Selezionare Gruppo di collegamento 17 . Si apriranno nuove finestre che mostrano una mappa termica di ciascun marcatore in quel gruppo di collegamento e la sua frequenza di ricombinazione, nonché un set di dati con le frequenze di ricombinazione tra ciascun marcatore nel gruppo. La posizione di ciascun indicatore nel gruppo di collegamento può essere visualizzata sulla mappa di collegamento orizzontale sopra la mappa termica.
- Quindi, torna al Giornale JMP e seleziona il Visualizzatore mappa di collegamento . IL Mappa dei collegamenti 3D l'output apparirà in una nuova finestra. Questo output fornisce una visualizzazione di ciascun gruppo di collegamento, con le posizioni annotate a sinistra e i nomi dei marcatori a destra. I cursori nella parte superiore della finestra regolano l'estetica delle mappe. Di seguito è riportata la mappa del gruppo di collegamento 2.
- L'ultimo risultato del file Giornale JMP è il Sottoinsieme e riordino dei dati genetici, che sono entrambi un genotipo ( po_ingenotipi. sas7bdat ) e un'annotazione ( po_ingenotypes_lmo_sr.sas7bdat ) set di dati che può essere utilizzato per l'analisi QTL. Questi set di dati verranno salvati nel file Cartella di output designato nel Generale scheda. Di seguito è riportata la serie di annotazioni con 453 marcatori e dati di collegamento per ciascuno.
*I report interattivi generati da questo flusso di lavoro possono essere visualizzati su JMP Pubblico .
Riepilogo
Il flusso di lavoro di mappatura dei collegamenti di base esegue diverse analisi utili utilizzando le frequenze di ricombinazione per posizionare i marcatori nei gruppi di collegamento, calcolare i relativi rapporti di segregazione e visualizzare le mappe di collegamento. In questo esempio, abbiamo iniziato con i dati dei marcatori e una mappa quadro che assegnava determinati marcatori a gruppi quadro predeterminati. Tieni presente che la mappa della struttura e i dati delle annotazioni non sono necessari per eseguire il flusso di lavoro di mappatura del collegamento. Ora che ciascun marcatore è stato inserito in un gruppo di collegamento e sono state stimate le distanze tra ciascun marcatore, è possibile eseguire l'analisi QTL. Per informazioni su tale processo vedere il post intitolato Associazione genetica con JMP Genomics, Parte 5: Analisi del singolo marcatore QTL .
Il flusso di lavoro di mappatura dei collegamenti di base in Genomica JMP crea mappe di collegamento utilizzando dati di marcatori genetici. Il flusso di lavoro include l'output da Gruppi di ricombinazione e collegamento, ordine delle mappe di collegamento, E Visualizzatore mappa di collegamento . Ciò include il calcolo delle frequenze di ricombinazione, il test della distorsione della segregazione, l'assegnazione di gruppi di collegamento a serie di marcatori, la generazione di mappe di collegamento visualizzate e il riordino dei dati in base alla mappa di collegamento per l'analisi QTL. Questo esempio utilizzerà i dati dell'avena con circa 450 marcatori genetici provenienti da 90 linee di avena consanguinea ricombinante.
