QTLAnalysen

QTLAnalysen sind statistische Verfahren zur Identifikation genomischer Regionen, die quantitative Merkmale beeinflussen. Ziel ist es, Zusammenhänge zwischen genetischen Markern und phänotypischer Variation zu erkennen und die Lage von Quantitative Trait Loci (QTL) im Genom abzuschätzen. Typische Ausgangsdaten sind Messungen eines Merkmals für eine definierte Population und dazu passende Genotypdaten an Markern.

In der klassischen Verknüpfungsanalyse werden LOD-Werte entlang des Genoms berechnet, häufig durch Intervall- oder Composite-Intervallkartierung. Erweiterte Ansätze wie MQM (Multiple-QTL Mapping) berücksichtigen Marker im Hintergrund und ermöglichen die gleichzeitige Schätzung mehrerer QTL sowie deren additive und dominante Effekte. In natürlichen Populationen kommt häufig das Assoziationsmapping bzw. GWAS zum Einsatz, das auf historischen Rekombinationen basiert und eine höhere Kartenauflösung bietet, jedoch durch Populationsstruktur und Verwandtschaftseffekte beeinflusst wird.

Die Ergebnisse einer QTL-Analyse umfassen Lageintervalle, Effektgrößen der QTL, Anteile der phänotypischen Varianz, Konfidenzintervalle und Signifikanzmaße wie LOD-Scores. Anwendungen finden sich in der Pflanzen- und Tierzüchtung, Medizin- und Umweltforschung, wo QTL-Analysen zur Markerunterstützten Züchtung (MAS) beitragen und Einblicke in die genetische Architektur komplexer Merkmale geben.

Zu den Limitationen gehören begrenzte Auflösung, notwendige Stichprobengrößen, Umweltinteraktionen, Epistasie und Mehrfachtests. Typische Softwarepakete sind QTL Cartographer, MapQTL, R/qtl und QTL IciMapping.