कृषि विज्ञान (Agronomic) और बागवानी (Horticultural) महत्व के कई लक्षण एक जीन (Single gene) द्वारा नियंत्रित होते हैं और कुछ विशिष्ट फेनोटाइपिक वर्गों (Phenotypic classes) में आते हैं। इन वर्गों का उपयोग पौधों के जीनोटाइप (Genotypes) की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि हम एक लंबे और एक छोटे मटर के पौधे का संकरण (Cross) कराते हैं और F2 पौधों को देखते हैं, तो हमें छोटे पौधों का जीनोटाइप पता होता है, और हम लंबे पौधे के फेनोटाइप के लिए एक सामान्य जीनोटाइप दे सकते हैं। इसके अलावा, यदि हम जीनोटाइप जानते हैं, तो हम पौधे के फेनोटाइप (Phenotype) की भविष्यवाणी कर सकते हैं। इस प्रकार के फेनोटाइप्स को असंतत लक्षण (Discontinuous traits) कहा जाता है।
अन्य लक्षण अलग-अलग वर्गों (Discrete classes) में नहीं आते हैं। बल्कि, जब इन लक्षणों के लिए एक पृथक्करण आबादी (Segregating population) का विश्लेषण किया जाता है, तो एक सतत वितरण (Continuous distribution) पाया जाता है। इसका एक उदाहरण मक्के में बालियों की लंबाई (Ear length) है। ब्लैक मैक्सिकन स्वीट कॉर्न (Black Mexican Sweet corn) में छोटी बालियां होती हैं, जबकि टॉम थंब पॉपकॉर्न (Tom Thumb popcorn) में लंबी बालियां होती हैं। जब इन दोनों अंतःप्रजनित लाइनों (Inbred lines) का संकरण कराया जाता है, तो F1 बालियों की लंबाई दोनों माता-पिता के मध्यवर्ती (Intermediate) होती है। इसके अलावा, यह लंबाई एक सीमित वितरण (Tight distribution) में नहीं आती है, बल्कि एक घंटी के आकार का वितरण (Bell-shaped distribution) प्रदर्शित करती है।
इसके अलावा, जब F1 पौधों में आपस में संकरण (Intermating) कराया जाता है, तो F2 में बालियों की लंबाई का वितरण छोटी बाली वाले ब्लैक मैक्सिकन स्वीट कॉर्न के आकार से लेकर टॉम थंब पॉपकॉर्न के आकार तक होता है, और इसका वितरण सामान्य वितरण (Normal distribution) के घंटी के आकार के वक्र (Bell-shaped curve) के समान होता है। इस प्रकार के लक्षणों को सतत लक्षण (Continuous traits) कहा जाता है और इनका विश्लेषण असंतत लक्षणों की तरह नहीं किया जा सकता है। चूंकि सतत लक्षणों को अक्सर एक मात्रात्मक मान (Quantitative value) दिया जाता है, इसलिए उन्हें अक्सर मात्रात्मक लक्षण कहा जाता है, और आनुवंशिकी (Genetics) का वह क्षेत्र जो इनके वंशागति के तरीके (Mode of inheritance) का अध्ययन करता है, मात्रात्मक आनुवंशिकी (Quantitative genetics) कहलाता है। इसके अतिरिक्त, इन लक्षणों को नियंत्रित करने वाले लोकी (Loci) को मात्रात्मक लक्षण लोकी (Quantitative Trait Loci) या QTL कहा जाता है।
चूंकि कई महत्वपूर्ण कृषि लक्षण (Agricultural traits) जैसे फसल की उपज (Crop yield) मात्रात्मक लक्षण हैं, इसलिए इन लक्षणों के वंशागति के तरीकों पर अधिकांश शुरुआती शोध कृषि आनुवंशिकीविदों (Agricultural geneticists) द्वारा किए गए थे। ये लक्षण कई जीनों (Multiple genes) द्वारा नियंत्रित होते हैं, जिनमें से प्रत्येक मेंडल के नियमों (Mendel's laws) के अनुसार अलग (Segregate) होता है। ये लक्षण अलग-अलग डिग्री तक पर्यावरण (Environment) से भी प्रभावित हो सकते हैं।
मात्रात्मक लक्षण (Quantitative characters) एक सदी से भी अधिक समय से आनुवंशिकी में अध्ययन का एक प्रमुख क्षेत्र रहे हैं, क्योंकि वे फसली पौधों सहित सभी यूकेरियोट्स (Eukaryotes) की आबादी में प्राकृतिक भिन्नता (Natural variation) की एक सामान्य विशेषता हैं। 1980 तक के अधिकांश समय में, मात्रात्मक लक्षणों के अध्ययन में रिश्तेदारों (Relatives) के साधन (Means), भिन्नता (Variances) और सहप्रसरण (Covariances) पर आधारित सांख्यिकीय तकनीकों (Statistical techniques) का उपयोग शामिल था। इन अध्ययनों ने कुल फेनोटाइपिक भिन्नता (Total phenotypic variance) को आनुवंशिक (Genetic) और पर्यावरणीय (Environmental) भिन्नताओं में विभाजित करने और योगात्मक (Additive), प्रभुत्व (Dominance) और एपिस्टेटिक प्रभावों (Epistatic effects) के संदर्भ में आनुवंशिक भिन्नता का आगे विश्लेषण करने के लिए एक वैचारिक आधार (Conceptual base) प्रदान किया। इस जानकारी से, लक्षण की आनुवंशिकता (Heritability) का अनुमान लगाना और चयन (Selection) के प्रति लक्षण की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करना संभव हो गया। रुचि के लक्षण (Trait of interest) को नियंत्रित करने वाले जीनों की न्यूनतम संख्या का अनुमान लगाना भी संभव था। हालांकि, इस तथ्य के अलावा कि किसी भी दिए गए लक्षण के लिए, किसी भी दी गई आबादी में मेंडेलियन फैशन (Mendelian fashion) में अलग होने वाले कई ऐसे जीन थे, और ज्यादातर मामलों में उनके प्रभाव लगभग योगात्मक थे, इसके बारे में बहुत कम जानकारी थी कि ये जीन क्या थे, वे कहाँ स्थित हैं, और वे लक्षणों को कैसे नियंत्रित करते हैं। इन जीनों को पॉलीजीन्स (Polygenes) कहा गया। सैक्स (Sax) के बीन्स के प्रयोग ने यह प्रदर्शित किया कि मात्रात्मक लक्षण को प्रभावित करने वाले एक व्यक्तिगत लोकस (Individual locus) के प्रभाव को क्रॉस (Crosses) की एक श्रृंखला के माध्यम से अलग किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप देखे जा रहे आनुवंशिक मार्करों (Genetic markers) से जुड़े नहीं होने वाले सभी जीनों के संबंध में आनुवंशिक पृष्ठभूमि (Genetic background) का यादृच्छिककरण (Randomization) होता है। भले ही सैक्स द्वारा उपयोग किए गए सभी मार्कर पूर्ण प्रभुत्व (Complete dominance) वाले रूपात्मक बीज मार्कर (Morphological seed markers) थे, फिर भी वे अपने कुछ मार्करों से जुड़े बीज के वजन पर महत्वपूर्ण प्रभाव दिखाने में सक्षम थे। इस प्रदर्शन के बावजूद, 1930-80 के दशक के दौरान फसली पौधों में मार्कर-QTL लिंकेज (Marker-QTL linkage) का बहुत कम सफल पता चला और उनमें से बहुत कम की सूचना दी गई। प्रमुख सीमा पर्याप्त बहुरूपी मार्करों (Polymorphic markers) की उपलब्धता की कमी थी।
1980 के दशक के दौरान दो प्रमुख विकासों ने परिदृश्य को बदल दिया:
(i) DNA (DNA) स्तर पर व्यापक, फिर भी आसानी से देखी जा सकने वाली, परिवर्तनशीलता (Variability) की खोज जिसका उपयोग मार्कर के रूप में किया जा सकता है; और
(ii) सांख्यिकीय पैकेजों (Statistical packages) का विकास जो एक पृथक्करण आबादी में उत्पन्न आणविक मार्कर डेटा (Molecular marker data) के साथ एक मात्रात्मक लक्षण में भिन्नता का विश्लेषण करने में मदद कर सकता है।
पिछले दो दशकों में आणविक मार्कर तकनीक में अभूतपूर्व सुधारों के साथ, बहुरूपी DNA मार्करों की पहचान और उपयोग एक रूपरेखा (Framework) के रूप में जिसके चारों ओर पॉलीजीन्स को स्थित किया जा सकता है, कई गुना बढ़ गया है। अब यह स्पष्ट है कि लगभग किसी भी प्रजाति के लिए बहुरूपी सह-प्रभावी मेंडेलियन मार्करों (Polymorphic codominant Mendelian markers) से संतृप्त (Saturated) एक आनुवंशिक मानचित्र (Genetic map) तैयार किया जा सकता है। आर्थिक या वैज्ञानिक रुचि की अधिकांश प्रजातियों के लिए लगभग संतृप्त आनुवंशिक मानचित्र पहले ही बनाए जा चुके हैं। हम अब पॉलीजीन्स को "QTL" (मात्रात्मक लक्षण लोकी) के रूप में संदर्भित करते हैं, यह शब्द पहली बार गिल्डरमैन (Gelderman) द्वारा गढ़ा गया था। एक QTL को "जीनोम (Genome) का एक क्षेत्र जो मात्रात्मक लक्षण पर प्रभाव से जुड़ा है" के रूप में परिभाषित किया गया है। वैचारिक रूप से, एक QTL एक एकल जीन हो सकता है, या यह जुड़े हुए जीनों (Linked genes) का एक समूह हो सकता है जो लक्षण को प्रभावित करते हैं।
अधिकांश फसली पौधों की आबादी में प्रति गुणसूत्र (Chromosome) अलग होने वाले मार्करों (10 से 50) की एक अच्छी संख्या की पहचान करना और उनका नक्शा बनाना मुश्किल नहीं है। हालांकि, इनमें से अधिकांश मार्कर जीनोम के गैर-कोडिंग क्षेत्रों (Non coding regions) में होंगे और हो सकता है कि ये रुचि के लक्षण को सीधे प्रभावित न करें; लेकिन इनमें से कुछ मार्कर उन जीनोमिक क्षेत्रों (QTLs) से जुड़े हो सकते हैं जो रुचि के लक्षण को प्रभावित करते हैं। जहां ऐसे लिंकेज होते हैं, मार्कर लोकस (Marker locus) और QTL एक साथ अलग (Cosegregate) होंगे। इसलिए, यह निर्धारित करने का मूल सिद्धांत कि क्या QTL मार्कर से जुड़ा है, मैपिंग आबादी (Mapping population) को मार्कर लोकस पर जीनोटाइप के आधार पर विभिन्न जीनोटाइपिक वर्गों (Genotypic classes) में विभाजित करना है, और फिर सहसंबंधी आँकड़ों (Correlative statistics) को लागू करके यह निर्धारित करना है कि क्या मापे जा रहे लक्षण के संबंध में एक जीनोटाइप के पौधे दूसरे जीनोटाइप के पौधों से काफी भिन्न हैं या नहीं। ऐसी स्थितियां जहां जीन स्वतंत्र रूप से अलग होने में विफल होते हैं, उन्हें "लिंकेज असंतुलन (Linkage disequilibrium)" प्रदर्शित करने वाला कहा जाता है। इस प्रकार QTL विश्लेषण लिंकेज असंतुलन पर निर्भर करता है।
प्राकृतिक आबादी (Natural populations) के साथ, QTL और मार्कर जीनोटाइप के बीच लगातार जुड़ाव आमतौर पर मौजूद नहीं होगा, सिवाय एक बहुत ही दुर्लभ स्थिति के जहां मार्कर पूरी तरह से QTL से जुड़ा हो। इसलिए, QTL विश्लेषण आमतौर पर पृथक्करण मैपिंग आबादी (Segregating mapping populations) में किया जाता है, जैसे कि F2 व्युत्पन्न आबादी (F2 derived populations), रीकॉम्बीनेंट इनब्रेड लाइन्स (Recombinant inbred lines - RILs), नियर-आइसोजेनिक लाइन्स (Near-isogenic lines - NILs), डबल हैप्लॉइड लाइन्स (Double haploid lines - DHs) और बैकक्रॉस आबादी (Backcross populations)।
यादृच्छिक संभोग आबादी (Random mating populations) QTL मैपिंग के लिए अधिक कठिन हैं, क्योंकि मार्करों के साथ QTL का पता लगाने के लिए लिंकेज असंतुलन महत्वपूर्ण है। लक्ष्य लक्षण (Target trait) के लिए फेनोटाइपिक रूप से अत्यधिक विषम माता-पिता की लाइनों (Parental lines) (जैसे, अत्यधिक प्रतिरोधी और अतिसंवेदनशील लाइनें) का उपयोग करके एक उपयुक्त प्रयोगात्मक मैपिंग आबादी विकसित करना आवश्यक है। एक अन्य महत्वपूर्ण आवश्यकता यह है कि ये माता-पिता की लाइनें आनुवंशिक रूप से भिन्न (Genetically divergent) होनी चाहिए; यह जीनोम भर में अच्छी तरह से वितरित होने वाले बहुरूपी मार्करों के एक बड़े समूह की पहचान करने की संभावना को बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण है। दूसरे मानदंड को पूरा करने के लिए, किसी को संभावित रूप से उपयोगी लाइनों के एक सेट में आणविक बहुरूपता सर्वेक्षण (Molecular polymorphism survey) करना पड़ सकता है ताकि मैपिंग आबादी के निर्माण के लिए सबसे उपयुक्त लाइनों की पहचान की जा सके।
मैपिंग आबादी का चुनाव प्रयोग के उद्देश्यों, समय सीमा के साथ-साथ QTL विश्लेषण करने के लिए उपलब्ध संसाधनों के आधार पर भिन्न हो सकता है। लेकिन, QTLs का पता लगाने की क्षमता या F2 या F2 व्युत्पन्न आबादी और RILs में निहित जानकारी दूसरों की तुलना में अपेक्षाकृत अधिक होती है। F2:3 परिवारों का प्राथमिक लाभ विशिष्ट लोकी (Specific loci) पर योगात्मक और प्रभुत्व जीन क्रियाओं (Additive and dominance gene actions) के प्रभावों को मापने की क्षमता है। चूंकि RILs अनिवार्य रूप से समयुग्मजी (Homozygous) होते हैं, इसलिए केवल योगात्मक जीन क्रिया (Additive gene action) को मापा जा सकता है। हालांकि, RILs का लाभ कई स्थानों और यहां तक कि कई वर्षों में बड़े प्रयोग करने की क्षमता है। कई फसलों के लिए, F2:3 परिवारों की आबादी के साथ बहु-स्थान प्रयोग (Multi-location experiment) करने के लिए पर्याप्त बीज उत्पन्न करना संभव नहीं है। विभिन्न प्रकार की आबादी को समायोजित करने के लिए आनुवंशिक मॉडल (Genetic model) में संशोधन आवश्यक है।
QTL विश्लेषण के लिए मैपिंग आबादी का आकार कई कारकों पर निर्भर करता है, जिसमें विश्लेषण के लिए नियोजित मैपिंग आबादी का प्रकार, लक्ष्य लक्षण की आनुवंशिक प्रकृति, प्रयोग के उद्देश्य, और फेनोटाइपिंग और जीनोटाइपिंग के संदर्भ में एक बड़ी मैपिंग आबादी को संभालने के लिए उपलब्ध संसाधन शामिल हैं। हालांकि बड़ी संख्या में पौधों (500 या अधिक) का विश्लेषण करने से लक्ष्य लक्षण पर छोटे प्रभाव वाले QTLs का भी पता लगाने में मदद मिलेगी, लेकिन व्यावहारिक दृष्टिकोण (MAS) से, QTL मैपिंग का मूल उद्देश्य काफी हद तक पूरा हो जाएगा यदि कोई प्रमुख प्रभाव वाले QTLs का पता लगा सके। इसके लिए, सामान्य तौर पर, 200-300 पौधों के आकार की मैपिंग आबादी की आवश्यकता होगी।
बहुरूपी आणविक मार्करों (Polymorphic molecular markers) (जिसे लोकप्रिय रूप से जीनोटाइपिंग (Genotyping) कहा जाता है) का उपयोग करके मैपिंग आबादी की स्क्रीनिंग करके, हम प्रत्येक मार्कर के लिए पृथक्करण प्रतिरूप (Segregation patterns) का विश्लेषण कर सकते हैं। पृथक्करण प्रतिरूप आमतौर पर उपयोग किए गए मैपिंग आबादी के प्रकार के अनुरूप होते हैं। अध्ययन में विश्लेषण किए गए आणविक मार्करों के लिंकेज मानचित्र (Linkage map) के निर्माण के लिए जीनोटाइपिक डेटा का विश्लेषण MAPMAKER या JOINMAP जैसे सांख्यिकीय पैकेज का उपयोग करके किया जाता है। मैपिंग का मतलब मार्करों को क्रम में रखना है, उनके बीच सापेक्ष आनुवंशिक दूरी (Relative genetic distances) का संकेत देना और मार्करों के बीच सभी पेयरवाइज़ संयोजनों (Pairwise combinations) से पुनर्संयोजन मूल्यों (Recombination values) के आधार पर उन्हें उनके लिंकेज समूहों (Linkage groups) को सौंपना है।
संपूर्ण-जीनोम (Whole-genome) QTL स्कैन करने के लिए, एक संतृप्त मार्कर मानचित्र (Saturated marker map) होना वांछनीय है। ऐसे मानचित्र में, प्रत्येक गुणसूत्र के लिए एक छोर से दूसरे छोर तक मार्कर उपलब्ध होते हैं, और आसन्न मार्कर (Adjacent markers) पर्याप्त रूप से करीब होते हैं कि उनके बीच पुनर्संयोजन की घटनाएं (Recombination events) बहुत कम होती हैं। व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए, इसे आम तौर पर प्रति 100 अर्धसूत्रीविभाजन (Meiosis) में 10 से कम पुनर्संयोजन, या 10 सेंटीमॉर्गन (centiMorgans - cM) से कम की मानचित्र दूरी (Map distance) माना जाता है। मॉडल पौधे Arabidopsis thaliana में, जिसमें विशेष रूप से छोटा जीनोम होता है, इसके लिए कम से कम 50 मार्करों की आवश्यकता होती है। गेहूं और मक्का जैसे पौधों के जीनोम के लिए कई गुना अधिक मार्करों की आवश्यकता होती है। मक्का जैसी फसलों में, एक व्यापक 'अंगूठे का नियम (Rule-of-the-thumb)' कम से कम एक या दो बहुरूपी आणविक मार्करों के साथ प्रत्येक गुणसूत्रीय (बिन) स्थान (Chromosomal bin locations) को कवर करना है।
लक्षित मात्रात्मक लक्षणों को यथासंभव सटीकता से मापा जाना चाहिए और सीमित मात्रा में गायब डेटा (Missing data) को सहन किया जा सकता है। QTL स्थान को हल करने की शक्ति पहले नमूने के आकार (Sample size) और फिर जीनोम के आनुवंशिक मार्कर कवरेज (Genetic marker coverage) द्वारा सीमित होती है। अक्सर, एक नमूने में पौधों की संख्या बड़ी लग सकती है, लेकिन आबादी में गायब डेटा या विषम एलील आवृत्तियों (Skewed allele frequencies) के कारण प्रभावी नमूना आकार कम हो जाता है, जिससे सांख्यिकीय शक्ति (Statistical power) का त्याग करना पड़ता है। कभी-कभी, डेटा गुणवत्ता (Data quality) के पक्ष में जनसंख्या के आकार का त्याग करना आवश्यक हो सकता है और इस ट्रेड-ऑफ (Trade off) का मतलब है कि केवल प्रमुख QTL (अपेक्षाकृत बड़े प्रभाव के साथ) का पता लगाया जा सकता है। लाइन के लिए एक एकल मात्रात्मक लक्षण (Single quantitative trait) प्राप्त करने के लिए डेटा को आमतौर पर स्थानों और प्रतिकृतियों (Replications) में पूल किया जाता है। यदि कोई हो, तो QTL x पर्यावरण अंतःक्रिया (QTL x environment interaction) की बेहतर समझ प्राप्त करने के लिए कई (और उपयुक्त) स्थानों में किए गए प्रयोगों में लक्ष्य लक्षण (लक्षणों) को मापना भी बेहतर है।
QTL सांख्यिकीय रूप से एक प्रयोग में उत्पन्न डेटा से अनुमानित (Inferred) होते हैं। हालांकि, QTL मैपिंग से जुड़ी कई परीक्षण समस्याओं (Multiple test problems) के कारण सांख्यिकीय प्रभाव (Statistical influence) हमेशा जैविक महत्व (Biological significance) का संकेत नहीं देता है। QTL मैपिंग की शक्ति को निम्नलिखित कारक प्रभावित करते हैं:
प्रतिकृति संतति विश्लेषण (Replicate progeny analysis), चयनात्मक जीनोटाइपिंग (Selective genotyping), नमूना पूलिंग (Sample pooling) और अनुक्रमिक नमूनाकरण (Sequential sampling) प्रयोगात्मक डिजाइनों के अनुकूलन (Optimization) के लिए कुछ सुझाए गए दृष्टिकोण हैं, ताकि QTL का पता लगाने की शक्ति और QTL प्रभावों के अनुमान को बढ़ाया जा सके।
मात्रात्मक लक्षणों का सुधार कई पादप प्रजनन कार्यक्रमों (Plant breeding programs) के लिए एक महत्वपूर्ण लक्ष्य रहा है। एक वंशावली प्रजनन कार्यक्रम (Pedigree breeding program) के साथ, प्रजनक दो माता-पिता का संकरण करेगा और तब तक चयन का अभ्यास करेगा जब तक कि चयन के तहत मात्रात्मक लक्षण के लिए सर्वोत्तम फेनोटाइप वाले उन्नत-पीढ़ी की लाइनों (Advanced-generation lines) की पहचान नहीं हो जाती। इन लाइनों को फिर एक कल्टीवर (Cultivar) के रूप में सर्वोत्तम लाइनों को जारी करने के लक्ष्य के साथ सामग्री का आगे मूल्यांकन करने के लिए प्रतिकृति परीक्षणों (Replicated trials) की एक श्रृंखला में दर्ज किया जाएगा। यह माना जाता है कि इन परीक्षणों में सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाली लाइनों में लक्षण की पूर्ण अभिव्यक्ति (Expression) के लिए सबसे अनुकूल एलील (Alleles) का संयोजन होता है।
हालांकि, इस प्रकार के कार्यक्रम के लिए श्रम, भूमि और धन के बड़े निवेश (Input) की आवश्यकता होती है। इसलिए पादप प्रजनक चयन प्रक्रिया में जितनी जल्दी हो सके सबसे आशाजनक लाइनों की पहचान करने में रुचि रखते हैं। इस बिंदु को बताने का एक और तरीका यह है कि प्रजनक जल्द से जल्द उन लाइनों की पहचान करना चाहेगा जिनमें वे QTL एलील होते हैं जो चयन के तहत लक्षण के उच्च मूल्य में योगदान करते हैं। पादप प्रजनकों और आणविक आनुवंशिकीविदों (Molecular geneticists) ने QTLs की पहचान के लिए आणविक आनुवंशिकी (Molecular genetics) के अनुप्रयोग के लिए सिद्धांत और तकनीक विकसित करने के लिए प्रयास किए हैं।
QTLs से जुड़े आणविक मार्करों को पहले एक मात्रात्मक लक्षण के लिए एक यादृच्छिक पृथक्करण आबादी (Random segregating population) के सदस्यों को स्कोर करके पहचाना जाता है। आबादी के प्रत्येक सदस्य का आणविक जीनोटाइप (Molecular genotype) (समयुग्मजी पैरेंट ए, विषमयुग्मजी, या समयुग्मजी पैरेंट बी) फिर निर्धारित किया जाता है। अगला कदम यह निर्धारित करना है कि क्या किसी भी मार्कर और मात्रात्मक लक्षण के बीच कोई संबंध (Association) मौजूद है।
जुड़ाव निर्धारित करने का सबसे आम तरीका विचरण के एक-तरफ़ा विश्लेषण (One-way analysis of variance) और प्रतिगमन विश्लेषण (Regression analysis) द्वारा फेनोटाइपिक और जीनोटाइपिक डेटा का विश्लेषण करना है। प्रत्येक मार्कर के लिए, प्रत्येक जीनोटाइप को एक वर्ग माना जाता है, और उस जीनोटाइप वाली आबादी के सभी सदस्यों को उस वर्ग के लिए एक अवलोकन (Observation) माना जाता है। (लाइन के लिए एक एकल मात्रात्मक लक्षण मान (Quantitative trait value) प्राप्त करने के लिए डेटा को आमतौर पर स्थानों और प्रतिकृतियों में पूल किया जाता है।) यदि जीनोटाइप वर्ग के लिए भिन्नता (Variance) महत्वपूर्ण है, तो जीनोटाइप वर्ग को परिभाषित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले आणविक मार्कर को QTL से जुड़ा माना जाता है। उन लोकी के लिए जो महत्वपूर्ण हैं, मात्रात्मक लक्षण मान जीनोटाइप पर प्रतिगामी (Regressed) होते हैं। लाइन के लिए R^2 मान को कुल आनुवंशिक भिन्नता (Total genetic variation) की मात्रा माना जाता है जिसे विशिष्ट आणविक मार्कर द्वारा समझाया गया है। अंतिम चरण उन आणविक मार्कर लोकी को लेना है जो मात्रात्मक लक्षण से जुड़े हैं और एक बहु प्रतिगमन विश्लेषण (Multiple regression analysis) करना है। इस विश्लेषण से, आपको एक R^2 मान प्राप्त होगा जो सभी मार्करों द्वारा समझाए गए कुल आनुवंशिक भिन्नता (Total genetic variance) का प्रतिशत देता है।
QTLs से जुड़े मार्करों की पहचान करने के लिए उपयोग की जाने वाली दो प्रकार की आबादी F2:3 परिवार (या F2 पौधों से F3 परिवार) और रीकॉम्बीनेंट इनब्रेड लाइन्स (Recombinant inbred lines) हैं। प्रत्येक जनसंख्या प्रकार के फायदे और नुकसान हैं। F2:3 परिवारों का प्राथमिक लाभ विशिष्ट लोकी पर योगात्मक और प्रभुत्व जीन क्रियाओं के प्रभावों को मापने की क्षमता है। चूंकि RI लाइनें अनिवार्य रूप से समयुग्मजी होती हैं, इसलिए केवल योगात्मक जीन क्रिया को मापा जा सकता है। हालांकि, RI लाइनों का लाभ कई स्थानों और यहां तक कि कई वर्षों में बड़े प्रयोग करने की क्षमता है। कई फसलों के लिए, F2:3 परिवारों की आबादी के साथ बहु-स्थान प्रयोग करने के लिए पर्याप्त बीज उत्पन्न करना संभव नहीं है।
एक बार QTLs से जुड़े मार्करों का पता चलने के बाद, तार्किक अगला कदम एक आबादी के भीतर लाइनों पर चयन करना है। स्पष्ट विधि केवल उन लाइनों को आगे बढ़ाने की होगी जिनमें वे एलील होते हैं जिनका मात्रात्मक लक्षण पर सकारात्मक प्रभाव पड़ता है। इस प्रकार का प्रयोग अभी तक नहीं किया गया है, लेकिन अनुरूप प्रयोग (Analogous experiments) हमें इस बात का संकेत दे सकते हैं कि हम इस तरह के चयन प्रयोगों से क्या उम्मीद कर सकते हैं।
स्टूबर और अन्य (Stuber et al.) ने बढ़ी हुई उपज के लिए दस चक्रों से अधिक चयन करके एक उच्च उपज देने वाली मक्का आबादी (High-yielding maize population) विकसित की। उन्होंने इसके बाद आठ आइसोजाइम लोकी (Isozyme loci) के लिए एलीलिक आवृत्तियों (Allelic frequencies) का निर्धारण किया जिन्हें उपज से जुड़ा हुआ दिखाया गया था। इन आवृत्तियों ने उन्हें एक आधार-रेखा (Base-line) दी जिससे एक नई आबादी का निर्माण किया जा सके। नई आबादी में अनिवार्य रूप से चयन द्वारा विकसित उच्च उपज देने वाली आबादी के समान एलीलिक आवृत्तियां थीं। इसके बाद आधार आबादी, चयन के माध्यम से विकसित उच्च उपज देने वाली आबादी, और आइसोजाइम आवृत्तियों के आधार पर निर्मित आबादी में उपज और कान/पौधे (Ears/plant) को मापा गया। कई स्थानों पर उगाए गए इस प्रतिकृति प्रयोग (Replicated experiment) के डेटा से पता चलता है कि उच्च उपज वाली आबादी की एलीलिक आवृत्तियों पर केवल जमा (Pooling) करने से प्राप्त लाभ उपज के लिए चयन के दो चक्रों और कान/पौधे के लिए चयन के डेढ़ चक्रों के बराबर था। ये परिणाम बताते हैं कि केवल आणविक मार्कर जीनोटाइप के आधार पर चयन करके सीमित लाभ (Modest gains) प्राप्त किया जा सकता है।
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