ตำแหน่งยีนควบคุมลักษณะเชิงปริมาณ ( QTL ) คือตำแหน่ง (ส่วนของDNA ) ที่มีความสัมพันธ์กับความแปรผันของลักษณะเชิงปริมาณในฟีโนไทป์ของประชากรสิ่งมีชีวิต [ ^{1 ] QTL}จะถูกระบุตำแหน่งโดยการระบุเครื่องหมายโมเลกุล (เช่นSNPหรือAFLP ) ที่มีความสัมพันธ์กับลักษณะที่สังเกตได้ ซึ่งมักจะเป็นขั้นตอนแรกๆ ในการระบุ ยีนที่แท้จริงที่ทำให้เกิดความแปรผันของลักษณะ

ตำแหน่งยีนควบคุมลักษณะเชิงปริมาณ ( QTL ) คือบริเวณของDNAที่เกี่ยวข้องกับลักษณะฟีโนไทป์เฉพาะ ซึ่งมีความแปรผันในระดับต่างๆ และสามารถอธิบายได้ด้วย ผลกระทบ จากยีนหลายตัว กล่าวคือ ผลผลิตของยีน สองตัวขึ้นไป และสภาพแวดล้อม^{[ 2 ]} QTL เหล่านี้มักพบอยู่บนโครโมโซม ที่แตกต่างกัน จำนวน QTL ที่อธิบายความแปรผันในลักษณะฟีโนไทป์บ่งชี้ถึงโครงสร้างทางพันธุกรรมของลักษณะนั้น อาจบ่งชี้ว่าความสูงของพืชถูกควบคุมโดยยีนจำนวนมากที่มีผลกระทบเล็กน้อย หรือโดยยีนเพียงไม่กี่ตัวที่มีผลกระทบมาก^{[ 3 ]}

โดยทั่วไป QTL มักเกี่ยวข้องกับลักษณะ ต่อเนื่อง (ลักษณะที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง เช่น ความสูง) ตรงข้ามกับลักษณะไม่ต่อเนื่อง (ลักษณะที่มีค่าลักษณะสองค่าขึ้นไป เช่น ผมสีแดงในมนุษย์ ซึ่งเป็นลักษณะด้อย หรือถั่วลันเตาผิวเรียบและผิวเหี่ยวย่นที่เมนเดล ใช้ ในการทดลองของเขา)

นอกจากนี้ ลักษณะ ฟีโนไทป์เดียวมักถูกกำหนดโดยยีนหลายตัว ดังนั้น QTL จำนวนมากจึงเกี่ยวข้องกับลักษณะเดียว การใช้ QTL อีกอย่างหนึ่งคือการระบุยีนที่เป็นตัวเลือกซึ่งเป็นพื้นฐานของลักษณะนั้น ลำดับ DNA ของยีนใดๆ ในบริเวณนี้สามารถนำไปเปรียบเทียบกับฐานข้อมูล DNA ของยีนที่ทราบหน้าที่อยู่แล้ว ซึ่งงานนี้มีความสำคัญต่อการปรับปรุงพันธุ์พืชโดยใช้เครื่องหมายช่วย^{[ 4 ​​]}

การถ่ายทอด ลักษณะทางพันธุกรรมแบบเมนเดลได้รับการค้นพบอีกครั้งในช่วงต้นศตวรรษที่ 20 เมื่อแนวคิดของเมนเดล แพร่กระจายออกไป นักพันธุศาสตร์จึงเริ่มเชื่อมโยงกฎการถ่ายทอดลักษณะทางพันธุกรรมของปัจจัยเดี่ยวของเมนเดลเข้ากับ วิวัฒนาการแบบดาร์วินสำหรับนักพันธุศาสตร์ยุคแรกๆ ยังไม่ชัดเจนในทันทีว่าการเปลี่ยนแปลงอย่างราบรื่นในลักษณะต่างๆ เช่น ขนาดร่างกาย (เช่นการครอบงำไม่สมบูรณ์ ) เกิดจากการถ่ายทอดลักษณะทางพันธุกรรมของปัจจัยเดี่ยว แม้ว่าดาร์วินเองจะสังเกตเห็นว่าลักษณะทางพันธุกรรมของนกพิราบสวยงามได้รับการถ่ายทอดตามกฎของเมนเดล (แม้ว่าดาร์วินจะไม่ทราบแนวคิดของเมนเดลเมื่อเขาทำการสังเกต) แต่ก็ไม่ชัดเจนว่าลักษณะเหล่านี้ที่คัดเลือกโดยผู้เพาะพันธุ์นกพิราบสวยงามสามารถอธิบายความแปรผันเชิงปริมาณในธรรมชาติได้เช่นกัน^{[ 5 ]}

ความพยายามในช่วงแรกของWilliam Ernest Castleในการรวมกฎการถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบเมนเดลเข้ากับทฤษฎีการเกิดสปีชีส์ของดาร์วินนั้น อาศัยแนวคิดที่ว่าสปีชีส์จะแตกต่างกันออกไปเมื่อสปีชีส์ใดสปีชีส์หนึ่งได้รับปัจจัยเมนเดลใหม่^{[ 6 ]}ข้อสรุปของ Castle ขึ้นอยู่กับการสังเกตว่าลักษณะใหม่ที่สามารถศึกษาได้ในห้องปฏิบัติการและแสดงรูปแบบการถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบเมนเดลนั้น สะท้อนให้เห็นถึงความเบี่ยงเบนอย่างมากจากแบบป่า และ Castle เชื่อว่าการได้รับลักษณะดังกล่าวเป็นพื้นฐานของ "ความแปรผันที่ไม่ต่อเนื่อง" ซึ่งเป็นลักษณะเฉพาะของการเกิดสปีชีส์^{[ 6 ]}ดาร์วินได้กล่าวถึงการถ่ายทอดลักษณะกลายพันธุ์ที่คล้ายคลึงกัน แต่ไม่ได้อ้างถึงสิ่งเหล่านี้ว่าเป็นข้อกำหนดของการเกิดสปีชีส์^{[ 5 ]}แทนที่จะเป็นเช่นนั้น ดาร์วินใช้การเกิดขึ้นของลักษณะดังกล่าวในประชากรที่ผสมพันธุ์กันเป็นหลักฐานว่าการกลายพันธุ์สามารถเกิดขึ้นได้แบบสุ่มภายในประชากรที่ผสมพันธุ์กัน ซึ่งเป็นหลักการสำคัญของแบบจำลองการคัดเลือกในธรรมชาติของเขา^{[ 5 ]}ต่อมาในอาชีพของเขา Castle ได้ปรับปรุงแบบจำลองการเกิดสปีชีส์ของเขาเพื่อให้ความแปรผันเล็กน้อยมีส่วนช่วยในการเกิดสปีชีส์เมื่อเวลาผ่านไป เขายังสามารถพิสูจน์ประเด็นนี้ได้โดยการคัดเลือกผสมพันธุ์ประชากรหนูทดลองในห้องปฏิบัติการเพื่อให้ได้ฟีโนไทป์แบบมีหมวกคลุมศีรษะตลอดหลายชั่วอายุคน^{[ 7 ]}

งานของแคสเซิลอาจเป็นความพยายามครั้งแรกในวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ที่จะควบคุมวิวัฒนาการโดยการคัดเลือกเทียมของลักษณะที่มีความแปรผันพื้นฐานอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม ก่อนหน้านี้วิธีการดังกล่าวได้ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการพัฒนาการเกษตรเพื่อคัดเลือกปศุสัตว์หรือพืชที่มีลักษณะที่พึงประสงค์จากประชากรที่แสดงความแปรผันเชิงปริมาณในลักษณะต่างๆ เช่น ขนาดร่างกายหรือผลผลิตเมล็ดพืช

งานของ Castle เป็นหนึ่งในงานแรกๆ ที่พยายามรวมกฎการถ่ายทอดทางพันธุกรรมของเมนเดลที่เพิ่งค้นพบใหม่เข้ากับทฤษฎีวิวัฒนาการของดาร์วิน อย่างไรก็ตาม ต้องใช้เวลาเกือบสามสิบปีกว่ากรอบทฤษฎีสำหรับวิวัฒนาการของลักษณะที่ซับซ้อนจะได้รับการกำหนดอย่างเป็นทางการอย่างกว้างขวาง^{[ 8 ]}ในบทสรุปเบื้องต้นของทฤษฎีวิวัฒนาการของการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องSewall Wrightนักศึกษาปริญญาโทที่ฝึกฝนภายใต้ Castle ได้สรุปความคิดร่วมสมัยเกี่ยวกับพื้นฐานทางพันธุกรรมของการเปลี่ยนแปลงตามธรรมชาติเชิงปริมาณว่า "เมื่อการศึกษาทางพันธุกรรมดำเนินต่อไป พบว่าความแตกต่างที่เล็กลงเรื่อยๆ เป็นไปตามกฎของเมนเดล และลักษณะใดๆ ที่ได้รับการตรวจสอบอย่างเพียงพอ พบว่าได้รับผลกระทบจากหลายปัจจัย" ^{[ 8 ]} Wright และคนอื่นๆ ได้กำหนดทฤษฎีพันธุศาสตร์ประชากรอย่างเป็นทางการ ซึ่งได้รับการพัฒนามาตลอด 30 ปีที่ผ่านมา โดยอธิบายว่าลักษณะดังกล่าวสามารถถ่ายทอดทางพันธุกรรมและสร้างประชากรที่ผสมพันธุ์ได้อย่างเสถียรด้วยลักษณะเฉพาะได้อย่างไร พันธุศาสตร์เชิงปริมาณในปัจจุบันใช้ประโยชน์จากการสังเกตของไรท์เกี่ยวกับความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างจีโนไทป์และฟีโนไทป์ในครอบครัวและประชากร เพื่อทำความเข้าใจว่าลักษณะทางพันธุกรรมบางอย่างสามารถส่งผลต่อความแปรผันในประชากรตามธรรมชาติและประชากรที่สืบเชื้อสายมาได้อย่างไร

การถ่ายทอด ลักษณะทางพันธุกรรมแบบหลายยีนหมายถึงการถ่ายทอดลักษณะทางฟีโนไทป์ (ลักษณะ) ที่เกิดจากยีน สองตัวขึ้นไป และสามารถวัดได้ในเชิงปริมาณ การถ่ายทอดลักษณะทางพันธุกรรม แบบหลายปัจจัยหมายถึงการถ่ายทอดลักษณะทางพันธุกรรมแบบหลายยีนที่รวมถึงปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อมด้วย แตกต่างจากลักษณะทางพันธุกรรมแบบยีนเดี่ยว ลักษณะทางพันธุกรรมแบบหลายยีนไม่ได้เป็นไปตามรูปแบบ การถ่ายทอด ทางพันธุกรรมแบบเมนเดล (หมวดหมู่ที่แยกจากกัน) แต่ ^{ลักษณะ}ทางฟีโนไทป์ของพวกมันมักจะแปรผันไปตามระดับความต่อเนื่องที่แสดงโดยเส้นโค้งระฆัง [ ^{9 ]}

ตัวอย่างของลักษณะทางพันธุกรรมหลายยีนคือ ความแปรผันของ สีผิวในมนุษย์ยีนหลายตัวมีส่วนในการกำหนดสีผิวตามธรรมชาติของแต่ละบุคคล ดังนั้นการปรับเปลี่ยนยีนเพียงตัวเดียวก็สามารถเปลี่ยนสีผิวได้เล็กน้อย หรือในบางกรณี เช่น ยีนSLC24A5 อาจเปลี่ยนแปลง ไปในระดับปานกลาง โรคหลายชนิดที่มีองค์ประกอบทางพันธุกรรมเป็นโรคที่เกิดจากหลายยีน รวมถึงออทิสติกมะเร็งเบาหวานและอื่นๆ อีกมากมาย ลักษณะทางฟีโนไทป์ส่วนใหญ่เป็นผลมาจากการทำงานร่วมกันของยีนหลายตัว

กล่าวกันว่าโรคที่ถ่ายทอดทางพันธุกรรมหลายปัจจัยนั้นคิดเป็นส่วนใหญ่ของความผิดปกติทางพันธุกรรมที่ส่งผลกระทบต่อมนุษย์ ซึ่งจะส่งผลให้ต้องเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลหรือได้รับการดูแลเป็นพิเศษ^{[ 10 ] [ 11 ]}

ลักษณะที่ถูกควบคุมทั้งจากสิ่งแวดล้อมและปัจจัยทางพันธุกรรมเรียกว่าลักษณะหลายปัจจัย โดยปกติแล้ว ลักษณะหลายปัจจัยนอกเหนือจากความเจ็บป่วยจะส่งผลให้เกิดลักษณะต่อเนื่องในสิ่งมีชีวิต โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสิ่งมีชีวิตของมนุษย์ เช่น ความสูง^{[ 10 ]}สีผิว และมวลกาย^{[ 12 ]}ฟีโนไทป์ทั้งหมดเหล่านี้มีความซับซ้อนเนื่องจากมีการแลกเปลี่ยนกันอย่างมากระหว่างยีนและผลกระทบจากสิ่งแวดล้อม^{[ 10 ]}การกระจายตัวอย่างต่อเนื่องของลักษณะต่างๆ เช่น ความสูงและสีผิวที่กล่าวถึงข้างต้น สะท้อนถึงการทำงานของยีนที่ไม่แสดงรูปแบบการเด่นและการด้อยตามปกติ แต่การมีส่วนร่วมของแต่ละโลคัสที่เกี่ยวข้องนั้นถือว่าเป็นการบวก นักเขียนได้แยกแยะการถ่ายทอดทางพันธุกรรมประเภทนี้ว่าเป็นแบบพหุพันธุกรรมหรือ การถ่ายทอดทางพันธุกรรม เชิงปริมาณ^{[ 13 ]}

ดังนั้น ด้วยธรรมชาติของลักษณะทางพันธุกรรมหลายยีน การถ่ายทอดทางพันธุกรรมจึงจะไม่เป็นไปตามรูปแบบเดียวกับการผสมแบบโมโนไฮบริดหรือไดไฮบริดอย่าง ง่าย ^{[ 11 ]}การถ่ายทอดทางพันธุกรรมหลายยีนสามารถอธิบายได้ว่าเป็นการถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบเมนเดลที่ตำแหน่งยีนหลายตำแหน่ง^{[ 10 ]}ส่งผลให้ลักษณะทางพันธุกรรมมีการกระจายแบบปกติหากnคือจำนวนตำแหน่งยีนที่เกี่ยวข้อง สัมประสิทธิ์ของการขยายทวินามของ ( a + b ) ²ⁿจะให้ความถี่ของการกระจายของการรวมกัน ของ อัลลีล ทั้ง n ตัว สำหรับค่า nที่สูงเพียงพอการกระจายทวินามนี้จะเริ่มคล้ายกับการกระจายแบบปกติ จากมุมมองนี้ สภาวะของโรคจะปรากฏชัดเจนที่ปลายด้านใดด้านหนึ่งของการกระจาย เมื่อเลยค่าเกณฑ์บางค่าไปแล้ว คาดว่าจะพบสภาวะของโรคที่มีความรุนแรงเพิ่มขึ้นเมื่อเลยค่าเกณฑ์และห่างจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น^{[ 13 ]}

การกลายพันธุ์ที่ส่งผลให้เกิดโรคส่วนใหญ่มักเป็นลักษณะด้อย ดังนั้นอัลลีลทั้งสองต้องกลายพันธุ์จึงจะทำให้โรคแสดงอาการออกมาได้ นอกจากนี้ โรคหรือกลุ่มอาการอาจเกิดจากการแสดงออกของอัลลีลกลายพันธุ์ในหลายตำแหน่งพร้อมกัน เมื่อมีมากกว่าหนึ่งยีนเกี่ยวข้อง ไม่ว่าจะมีการกระตุ้นจากสิ่งแวดล้อมหรือไม่ก็ตาม เรากล่าวว่าโรคดังกล่าวเป็นผลมาจากการถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบหลายปัจจัย

ยิ่งมียีนที่เกี่ยวข้องกับการผสมพันธุ์มากเท่าไร การกระจายตัวของจีโนไทป์ก็จะยิ่งคล้ายกับการกระจายตัวแบบปกติหรือ แบบเกาส์เซียนมากขึ้นเท่านั้น ^{[ 10 ]}ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบหลายปัจจัยเป็นแบบโพลีจีนิก และความถี่ของยีนสามารถทำนายได้โดยการผสมพันธุ์แบบเมนเดลแบบโพลี ไฮบริด ความถี่ของ ฟีโนไทป์เป็นเรื่องที่แตกต่างออกไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีความซับซ้อนจากปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม

รูปแบบการถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบหลายยีนที่ใช้ในการกำหนดโรคหลายปัจจัยนั้นพบความขัดแย้งมากมาย Turnpenny (2004) กล่าวถึงว่าการถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบหลายยีนอย่างง่ายไม่สามารถอธิบายโรคบางชนิดได้ เช่น การเกิดโรคเบาหวานประเภทที่ 1 และในกรณีเช่นนี้ ยีนทั้งหมดไม่ได้มีส่วนร่วมเท่ากัน^{[ 13 ]}

สมมติฐานของการถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบหลายยีนคือ ยีนทุกตำแหน่งที่เกี่ยวข้องมีส่วนร่วมเท่าๆ กันต่ออาการของโรค ซึ่งควรส่งผลให้การกระจายตัวของจีโนไทป์เป็นแบบปกติ (เกาส์เซียน) หากไม่เป็นเช่นนั้น แนวคิดเรื่องการถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบหลายยีนจึงไม่สามารถสนับสนุนได้สำหรับโรคนั้น

ตัวอย่างข้างต้นเป็นตัวอย่างที่รู้จักกันดีของโรคที่มีทั้งองค์ประกอบทางพันธุกรรมและสิ่งแวดล้อม ตัวอย่างอื่นๆ ได้แก่ โรคภูมิแพ้ เช่นกลากหรือผื่นผิวหนังอักเสบ^{[ 10 ]}สไปนาบิฟิดา (กระดูกสันหลังเปิด) และอะเนนเซฟาลี (กะโหลกศีรษะเปิด) ^{[ 14 ]}

แม้ว่านักชีวจิตแพทย์ส่วนใหญ่เชื่อว่าโรคจิตเภท มีสาเหตุมาจากพันธุกรรมหลายปัจจัย แต่ก็ยังไม่มีการระบุเครื่องหมายทางพันธุกรรมที่เฉพาะเจาะจงได้อย่างแน่นอน

หากพบว่าพี่น้องของผู้ป่วยเป็นโรคนี้ด้วย ก็มีความเป็นไปได้สูงที่โรคนี้จะเป็นโรคทางพันธุกรรม และผู้ป่วยเองก็จะเป็นพาหะของโรคด้วย อย่างไรก็ตาม นี่ยังไม่เพียงพอ เพราะต้องพิสูจน์ด้วยว่ารูปแบบการถ่ายทอดทางพันธุกรรมนั้นไม่ใช่แบบเมนเดล ซึ่งจะต้องศึกษาลำดับวงศ์ตระกูลของครอบครัวต่างๆ นับสิบหรือหลายร้อยครอบครัวก่อนที่จะสรุปได้ว่าเป็นการถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบหลายปัจจัย ซึ่งมักใช้เวลาหลายปี

หากการถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบหลายปัจจัยเกิดขึ้นจริง โอกาสที่ผู้ป่วยจะติดเชื้อโรคจะลดลงก็ต่อเมื่อญาติสนิทหรือญาติห่างๆ ติดเชื้อโรคเท่านั้น^{[ 14 ]}แม้ว่าโรคที่ถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบหลายปัจจัยมักจะเกิดขึ้นในครอบครัว แต่การถ่ายทอดทางพันธุกรรมจะไม่เป็นไปตามรูปแบบเดียวกับ การผสมแบบ โมโนไฮบริดหรือไดไฮบริดอย่าง ง่าย ^{[ 11 ]}

หากสงสัยว่าสาเหตุเกิดจากพันธุกรรมและยังไม่ทราบข้อมูลอื่นใดเกี่ยวกับโรคมากนัก ก็จำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ชัดว่ามีกี่พันธุกรรมที่เกี่ยวข้องกับการแสดงออกของโรค เมื่อทราบแล้ว ก็ต้องตอบคำถามต่อไปว่า หากคนสองคนมีพันธุกรรมที่จำเป็น ทำไมจึงมีความแตกต่างในการแสดงออกของโรคระหว่างพวกเขา โดยทั่วไปแล้ว สิ่งที่ทำให้คนสองคนแตกต่างกันมักจะเป็นปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม เนื่องจากความซับซ้อนของการตรวจสอบทางพันธุกรรมที่จำเป็นในการกำหนดรูปแบบการถ่ายทอดทางพันธุกรรมดังกล่าว จึงมักไม่ใช่แนวทางแรกที่เลือกใช้ในการระบุสาเหตุของโรค

สำหรับสิ่งมีชีวิตที่มีจีโนมที่ทราบแล้ว อาจลองตัดยีนในบริเวณที่ระบุซึ่งทราบหน้าที่ว่าไม่เกี่ยวข้องกับลักษณะที่กำลังพิจารณาออกไปได้ หากไม่มีจีโนม อาจเลือกใช้วิธีจัดลำดับบริเวณที่ระบุและกำหนดหน้าที่ที่คาดการณ์ได้ของยีนโดยพิจารณาจากความคล้ายคลึงกับยีนที่มีหน้าที่ที่ทราบแล้ว ซึ่งมักจะอยู่ในจีโนมอื่น สามารถทำได้โดยใช้BLASTซึ่งเป็นเครื่องมือออนไลน์ที่อนุญาตให้ผู้ใช้ป้อนลำดับเบื้องต้นและค้นหาลำดับที่คล้ายกันภายในฐานข้อมูลยีน BLAST จากสิ่งมีชีวิตต่างๆ บ่อยครั้งที่ไม่ใช่ยีนที่แท้จริงที่อยู่เบื้องหลังลักษณะฟีโนไทป์ แต่เป็นบริเวณของ DNA ที่เชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับยีน^{[ 15 ]}

ความสนใจอีกประการหนึ่งของนักพันธุศาสตร์เชิงสถิติที่ใช้การทำแผนที่ QTL คือการพิจารณาความซับซ้อนของโครงสร้างทางพันธุกรรมที่อยู่เบื้องหลังลักษณะฟีโนไทป์ ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจสนใจที่จะทราบว่าฟีโนไทป์ถูกกำหนดโดยโลคัสอิสระจำนวนมากหรือโดยโลคัสเพียงไม่กี่โลคัส และโลคัสเหล่านั้นมีปฏิสัมพันธ์กันหรือไม่ ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเกี่ยวกับวิวัฒนาการของฟีโนไทป์ได้^{[ 16 ]}

ในการพัฒนาล่าสุด การวิเคราะห์ QTL แบบคลาสสิกได้ถูกรวมเข้ากับการสร้างโปรไฟล์การแสดงออกของยีน เช่น โดยใช้ไมโครอาร์เรย์ DNA QTL การแสดงออก ดังกล่าว(eQTL)อธิบายถึง องค์ประกอบควบคุม แบบ cisและtransสำหรับการแสดงออกของยีนที่มักเกี่ยวข้องกับโรค^{[ 17 ]} พบว่า ผลกระทบแบบ epistaticที่สังเกตได้นั้นมีประโยชน์ในการระบุยีนที่รับผิดชอบโดยการตรวจสอบความถูกต้องของยีนภายในตำแหน่งที่มีปฏิสัมพันธ์กับเส้นทางการเผาผลาญและฐาน ข้อมูลวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์

วิธีการที่ง่ายที่สุดสำหรับการทำแผนที่ QTL คือการวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVAหรือบางครั้งเรียกว่า "การถดถอยของเครื่องหมาย") ที่ตำแหน่งของเครื่องหมาย ในวิธีนี้ ในการผสมกลับ (backcross) เราสามารถคำนวณค่าสถิติ tเพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของ กลุ่ม จีโนไทป์ ของเครื่องหมายทั้งสอง กลุ่ม สำหรับการผสมข้ามประเภทอื่น ๆ (เช่น การผสมข้ามสายพันธุ์) ซึ่งมีจีโนไทป์ที่เป็นไปได้มากกว่าสองแบบ เราจะใช้ ANOVA ในรูปแบบทั่วไปมากกว่า ซึ่งให้ค่าสถิติ Fวิธีการ ANOVA สำหรับการทำแผนที่ QTL มีจุดอ่อนที่สำคัญสามประการ ประการแรก เราไม่ได้รับค่าประมาณที่แยกกันของตำแหน่ง QTL และผลกระทบของ QTL ตำแหน่ง QTL จะระบุได้โดยการดูว่าเครื่องหมายใดให้ความแตกต่างมากที่สุดระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มจีโนไทป์ และผลกระทบของ QTL ที่ปรากฏที่เครื่องหมายจะน้อยกว่าผลกระทบของ QTL ที่แท้จริงอันเป็นผลมาจากการเกิดการรวมตัวใหม่ระหว่างเครื่องหมายและ QTL ประการที่สอง เราต้องทิ้งตัวอย่างที่มีจีโนไทป์ขาดหายไปที่เครื่องหมายนั้น ประการที่สาม เมื่อเครื่องหมายอยู่ห่างกันมาก QTL อาจอยู่ห่างจากเครื่องหมายทั้งหมดมาก ส่งผลให้ประสิทธิภาพในการตรวจจับ QTL ลดลง

Lander และ Botstein ได้พัฒนาการทำแผนที่ช่วง ซึ่งเอาชนะข้อเสียสามประการของการวิเคราะห์ความแปรปรวนที่ตำแหน่งเครื่องหมาย^{[ 18 ]}ปัจจุบันการทำแผนที่ช่วงเป็นวิธีการที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการทำแผนที่ QTL ในการผสมพันธุ์ทดลอง วิธีนี้ใช้แผนที่ทางพันธุกรรมของเครื่องหมายที่ระบุ และเช่นเดียวกับการวิเคราะห์ความแปรปรวน ถือว่ามี QTL เพียงตัวเดียว ในการทำแผนที่ช่วง แต่ละโลคัสจะถูกพิจารณาทีละโลคัส และค่าลอการิทึมของอัตราส่วนความน่าจะเป็น ( คะแนน LOD ) จะถูกคำนวณสำหรับแบบจำลองที่โลคัสที่กำหนดเป็น QTL ที่แท้จริง อัตราส่วนความน่าจะเป็นเกี่ยวข้องกับสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Pearsonระหว่างฟีโนไทป์และจีโนไทป์ของเครื่องหมายสำหรับแต่ละบุคคลในการผสมพันธุ์ทดลอง^{[ 19 ]}

คำว่า 'การทำแผนที่ช่วง' (interval mapping) ใช้สำหรับการประมาณตำแหน่งของ QTL ภายในเครื่องหมายสองตัว (มักระบุเป็น 'marker-bracket') การทำแผนที่ช่วงนั้นเดิมทีใช้หลักการความน่าจะเป็นสูงสุด (maximum likelihood) แต่ก็สามารถประมาณค่าได้อย่างแม่นยำมากด้วยการถดถอยอย่างง่ายเช่นกัน

หลักการสำหรับการทำแผนที่ QTL คือ: 1) สามารถคำนวณความน่าจะเป็นสำหรับชุดพารามิเตอร์ที่กำหนด (โดยเฉพาะผลกระทบของ QTL และตำแหน่งของ QTL) โดยพิจารณาจากข้อมูลที่สังเกตได้เกี่ยวกับฟีโนไทป์และจีโนไทป์ของเครื่องหมาย 2) ค่าประมาณสำหรับพารามิเตอร์คือค่าที่มีความน่าจะเป็นสูงสุด 3) สามารถกำหนดเกณฑ์ความสำคัญได้โดยการทดสอบการเรียงสับเปลี่ยน^{[ 20 ]}

วิธีการทั่วไปสำหรับการตรวจหาตำแหน่งยีนควบคุมลักษณะเชิงปริมาณ (QTLs) นั้นอาศัยการเปรียบเทียบโมเดล QTL เดี่ยวกับโมเดลที่สมมติว่าไม่มี QTL ตัวอย่างเช่น ในวิธีการ "การทำแผนที่ช่วง" ^{[ 21 ]}จะมีการประเมินความน่าจะเป็นของ QTL ที่คาดว่าจะมีอยู่เพียงตำแหน่งเดียวในแต่ละตำแหน่งบนจีโนม อย่างไรก็ตาม QTL ที่อยู่ตำแหน่งอื่นบนจีโนมอาจมีผลรบกวน ส่งผลให้พลังในการตรวจจับอาจลดลง และการประมาณตำแหน่งและผลกระทบของ QTL อาจมีอคติ (Lander and Botstein 1989; Knapp 1991) แม้แต่ QTL ที่ไม่มีอยู่จริงที่เรียกว่า "ghost" ก็อาจปรากฏขึ้นได้ (Haley and Knott 1992; Martinez and Curnow 1992) ดังนั้น การใช้โมเดล QTL หลายตัวจึงสามารถทำแผนที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น^{[ 22 ]}แนวทางที่นิยมใช้ในการจัดการการทำแผนที่ QTL ซึ่ง QTL หลายตัวมีส่วนช่วยในลักษณะเฉพาะคือการสแกนจีโนมซ้ำๆ และเพิ่ม QTL ที่ทราบลงในแบบจำลองการถดถอยเมื่อมีการระบุ QTL วิธีนี้เรียกว่าการทำแผนที่ช่วงเวลาแบบผสมซึ่งจะกำหนดทั้งตำแหน่งและขนาดของผลกระทบของ QTL ได้แม่นยำกว่าวิธีการ QTL เดี่ยว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประชากรการทำแผนที่ขนาดเล็ก ซึ่งผลกระทบของความสัมพันธ์ระหว่างจีโนไทป์ในประชากรการทำแผนที่อาจเป็นปัญหาได้

ในวิธีนี้ จะทำการสร้างแผนที่ช่วงโดยใช้กลุ่มย่อยของตำแหน่งเครื่องหมายเป็นตัวแปรเสริม เครื่องหมายเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นตัวแทนของ QTL อื่นๆ เพื่อเพิ่มความละเอียดของการสร้างแผนที่ช่วง โดยคำนึงถึง QTL ที่เชื่อมโยงกันและลดความแปรปรวนที่เหลืออยู่ ปัญหาสำคัญของ CIM คือการเลือกตำแหน่งเครื่องหมายที่เหมาะสมเพื่อใช้เป็นตัวแปรเสริม เมื่อเลือกแล้ว CIM จะเปลี่ยนปัญหาการเลือกแบบจำลองให้เป็นการสแกนแบบมิติเดียว อย่างไรก็ตาม การเลือกตัวแปรเสริมของเครื่องหมายยังไม่ได้รับการแก้ไข ไม่น่าแปลกใจที่เครื่องหมายที่เหมาะสมที่สุดคือเครื่องหมายที่อยู่ใกล้กับ QTL ที่แท้จริงมากที่สุด ดังนั้นหากสามารถหาเครื่องหมายเหล่านั้นได้ ปัญหาการสร้างแผนที่ QTL ก็จะเสร็จสมบูรณ์ไปเอง

การทำแผนที่ช่วงเวลาแบบผสมแบบครอบคลุม (ICIM) ได้รับการเสนอให้เป็นวิธีการที่มีศักยภาพสำหรับการทำแผนที่ QTL ด้วยเช่นกัน^{[ 23 ]}

การทำแผนที่ QTL แบบอิงครอบครัวหรือการทำแผนที่แบบอิงลำดับวงศ์ตระกูล ( การทำแผนที่การเชื่อมโยงและความสัมพันธ์ ) เกี่ยวข้องกับหลายครอบครัวแทนที่จะเป็นครอบครัวเดียว การทำแผนที่ QTL แบบอิงครอบครัวเป็นวิธีเดียวในการทำแผนที่ยีนในกรณีที่การผสมพันธุ์ทดลองทำได้ยาก อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมีข้อดีบางประการ ปัจจุบันนักพันธุศาสตร์พืชกำลังพยายามนำวิธีการบางอย่างที่ริเริ่มในพันธุศาสตร์มนุษย์มาใช้^{[ 24 ]}การใช้แนวทางแบบอิงลำดับวงศ์ตระกูลได้รับการกล่าวถึง (Bink et al. 2008) การเชื่อมโยงและความสัมพันธ์แบบอิงครอบครัวได้รับการนำไปใช้สำเร็จแล้ว (Rosyara et al. 2009) ^{[ 25 ]}

• การปรับปรุงพันธุ์พืชและจีโนมิกส์ บนเว็บไซต์ eXtension.org
• INTERSNP – ซอฟต์แวร์สำหรับการวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ทั่วทั้งจีโนม (GWIA) ของข้อมูล SNP จากกลุ่มผู้ป่วยและกลุ่มควบคุม และการวิเคราะห์ลักษณะเชิงปริมาณ
• การทำแผนที่ตำแหน่งยีนควบคุมลักษณะเชิงปริมาณอย่างแม่นยำ
• QTL Cartographer เก็บถาวรเมื่อวันที่ 24 กรกฎาคม 2016 ที่Wayback Machine
• กลุ่มลักษณะทางพันธุกรรมที่ซับซ้อน
• กรอบทางสถิติสำหรับการทำแผนที่ลักษณะเชิงปริมาณ
• จีเนเน็ตเวิร์ค
• GridQTL ถูกเก็บถาวรเมื่อวันที่ 26 สิงหาคม 2016 ที่Wayback Machine
• ฟอรัมสนทนา QTL
• รายชื่อโปรแกรมคอมพิวเตอร์สำหรับการวิเคราะห์ทางพันธุกรรม รวมถึงการวิเคราะห์ QTL
• การวิเคราะห์ตำแหน่งยีนควบคุมลักษณะเชิงปริมาณ (QTL) @ Scitable
• การทำแผนที่ตำแหน่งยีนควบคุมลักษณะเชิงปริมาณ (Quantitative Trait Loci) เก็บถาวรเมื่อวันที่ 27 สิงหาคม 2559 ที่Wayback Machine
• ตำแหน่งของยีนควบคุมลักษณะเชิงปริมาณคืออะไร? – มหาวิทยาลัยวอร์วิค