QTL不同定位软件的比较

从目前研究看，动植物的表型性状大多是有多基因控制的数量性状，而寻找这些数量性状基因在染色体上的位置的方法就是QTL定位。利用高密度遗传图谱进行QTL定位，是现在最为高效、准确的方法之一，而进行QTL定位的软件多种多样，在进行具体分析时如何选择也经常困扰着研究者。今天，小编就来说说几款常用软件的区别，这样当我们有一张图谱的时候才能知道哪款软件最适合，话不多说，干货如下。

今天要比较的软件有MapQTL、R/qtl、QTL IciMapping和WinQTLCart四款，下面先对每个软件做个简单介绍。

MapQTL是Kyazma公司开发的定位软件，与joinmap来自于同一家公司，在windows系统下运行，目前最新版本为6.0。

R/qtl是基于R语言的软件包，只要安装了R就可以运行，目前最新版本为1.41-6。

QTL IciMapping是中国农科院王建康老师数量遗传课题组发布的一款既可以排图又可以定位的软件，也是一款在windows下运行的软件，目前最新版本为V4.1。

WinQTLCart是北卡罗来纳州立大学发布的一款在windows下运行的QTL软件，目前最新版本为V2.5_011。

下面我们从使用群体类型、标记数目限制、定位方法、检测效应等几个方面来比较一下这四款软件：

1、适用群体类型

从上表可以看出，MapQTL与R/qtl适用的群体类型更多一点，而QTL IciMapping和WinQTLCart相对少些，林木和水产等物种常用到的是CP群体，所以针对这些材料，只能利用MapQTL与R/qtl进行QTL定位。

2、标记数目限制

当前基于SNP标记的图谱越来越多，而开发的大量SNP也给定位提出了更高的要求，通过上表可以看出，R/qtl优势明显，对标记数量没有限制，而其他三个都是有所限制的，不过从限制条件看，即便是现在超高密度连锁图谱流行，但是标记数量能够超过7000（MapQTL），甚至10000（QTL IciMapping）的图谱还是少数的。

3、定位方法

注：此表格中为常用算法。

IM方法是许多定位方法的基础，所以这四款软件都有IM方法；CIM,MQM,ICIM,MIM都可以对单条染色体上有多个QTL的情况进行定位；MET可以对多年多点进行定位，但是由于软件不能对CP群体定位，所以CP群体没有办法进行多年多点定位。

4、分析结果

在效应方面，一般来说，F2群体可以得到LOD，贡献率，加性效应，显性效应和上位性效应；ril群体得不到显性效应；对CP群体定位，R/qtl只能得到LOD值，而mapQTL除了可以得到LOD值外还可以得到贡献率；想要得到上位性效应只能使用QTL IciMapping。

由以上四点，可以有针对性的找到适用的软件。例如：对于一个CP群体，8000的上图标记，只能使用R/qtl；同样对于一个CP群体，5000的上图标记，既可以使用R/qtl也可以使用MapQTL，推荐使用MapQTL，因为R/qtl在定位CP群体的时候，只能得到LOD值，而MapQTL除了能得到LOD值外还能得到贡献率；对于BCsFt这类回交重组自交系的群体，如果s不大于2，MapQTL、R/qtl、QTL IciMapping都可以定位，大于2只有MapQTL和R/qtl可以定位；如果表型数据是多年多点的数据或者想要得到上位性效应只能适用QTL IciMapping；而对于F2和RIL这两类群体，四款软件都是可以定位的。

下面以一个RIL群体的同一个性状的表型数据为例，用四款软件分别定位。

下图为MapQTL的IM算法结果图：

下图为R/qtl的CIM算法结果图：

下图为QTL IciMapping的ICIM算法结果图：

下图为WinQTLCart的CIM算法结果图：

从以上4个软件定位结果看，不同软件使用不同算法都定位到了19号染色体1个显著的QTL，这表明对于主效QTL，不同的软件定位结果大致是一样的，只是部分微效QTL的定位结果略有差异。另外，其他算法得到的峰较之IM算法峰型窄且高，即得到的QTL区域更窄LOD值更高。所以说，定位软件的选择对QTL定位结果的影响不大，而遗传图谱质量和表型数据观察的准确度才是决定定位结果的主要因素。