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Ⅰ：牛5个基因的分离、克隆、SNP检测及其与生产性状的关联分析 Ⅱ：猪肉质性状QTL检测

2020-11-29阅读(431)

Ⅰ：牛5个基因的分离、克隆、SNP检测及其与生产性状的关联分析 Ⅱ：猪肉质性状QTL检测

论文摘要

随着牛基因组图谱的公布和分子生物学技术的飞速发展,从分子水平进行动物育种成为可能,选择方式由只利用表型信息的最佳线性无偏预测（BLUP）传统育种方式逐步向结合标记信息的标记辅助选择（MAS）、基因组选择（GS）的分子育种方式发展,标记的类型也由最初的生化标记发展到单核苷酸多态,研究所选基因的效应也成为热点。动物的生长和肉质与脂肪的积累有密切的关系,本研究利用生物信息学和分子生物学相结合的方法,分离和克隆了牛的5个基因,获得了相关信息,取得了如下结果:1以人的cDNA为查询序列,从GenBank中搜索牛的同源EST,根据EST拼接成的连接群（contig）或人的cDNA设计引物,从牛的基因组中分离了5个基因的部分或全长片段。这5个基因分别为:酰基丙二酰凝集酶1 （AMAC1）、乙酰辅酶A酰基转移酶1（ACAA1）、乙酰辅酶A酰基转移酶2（ACAA2）、酰基辅酶A脱氢酶家族8（ACAD8）和酰基辅酶A脱氢酶, C-4至C-12直链（ACADM）。2采用RT-PCR和RACE技术,获得了AMAC1,ACAA1、ACAA2、ACAD8和ACADM的cDNA全长序列,推导了相应的氨基酸序列,并与相近的物种进行了比较。这5个cDNA序列已递交到GenBank,登录号分别为:EU025856,EF576938,EF583004,DQ435444和EU009460。3采用PCR-RFLP和AS-PCR方法检测了AMAC1,ACAA1、ACAA2、ACAD8和ACADM等5个基因共7个SNP,分析了各个SNP在不同品种中的基因频率和分布差异。4用通用线性模型对所发现的SNP与生产性状进行了关联分析,结果发现:AMAC1基因C201T位点和C291T位点,ACADM基因A2009G位点没有发现与生产性状有关联（P>0.05）;ACAA1基因A1066G位点与眼肌面积有关联（P<0.05）,AA型最高,AG型次之,GG型最低,AA型与GG型差异显著（P<0.05）;ACAA1基因A1452G位点与眼肌面积有关联（P<0.05）,GG型最高,AG型次之,AA型最低,GG型与AA型、AG型与AA型差异显著（P<0.05）;ACAA2基因A33119G位点与日增重和眼肌面积有关联（P<0.05）,AG型的日增重显著高于AA型（P<0.05）,AA型和AG型的日增重即显著高于GG型（P<0.01）,AG型和AA型眼肌面积差异不显著（P>0.05）,但都显著低于GG型（P<0.05）;ACAD8基因A13408G位点与日增重和嫩度有关联（P<0.05）,3种基因型间日增重和嫩度均两两显著（P<0.05）,日增重最高为GG型,AG型次之,AA型最低,嫩度则相反,AA型最高,AG型次之,GG型最低。肉质性状,特别是感官性状,虽没有一个非常清晰的经济价值,但消费者的消费倾向和肉的风味却与之密切相关,成为育种目标的重要组成部分。本研究利用12个家系5000多头长白、大白和杜洛克三元杂交的商业群体,采用方差组分分析方法对6个肉质性状进行了QTL连锁分析。497个SNP标记用来构建连锁图谱,平均间隔5.48 cM。连锁分析结果表明:在5%染色体水平上共检测到37个影响肉质性状的QTL,其中5个QTL影响DRIP,9个QTL影响L*,5个QTL影响PHI,6个QTL影响PHK,8个QTL影响a*,4个QTL影响b*;其中12个QTL在5%基因组水平上显著。大多数QTL能够解释表型方差的1-2%,有4个QTL解释的表型方差大于4%,分别为SSC2上影响DRIP的QTL,SSC6上影响PHI的QTL、SSC6上影响PHK的QTL和SSC1上影响b*的QTL。一些相关性状在某些染色体上具有非常相似的QTL曲线,影响这些性状的QTL效应之间的相关均为高度相关,表明可能这些性状受同一个基因控制。绝大多数的QTL在约3或4个家系中分离且95%置信区间较宽（>30 cM）。针对这些基因组扫描的结果提出了进一步精细定位的策略。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一部分 牛5个基因的分离、克隆、SNP检测及其与生产性状的关联分析
  • 第一章 引言
  • 1.1 牛的分子育种
  • 1.2 肉牛QTL定位研究现状
  • 1.2.1 生长性状的QTL
  • 1.2.2 肉质性状的QTL
  • 1.2.3 繁殖性状的QTL
  • 1.2.4 抗病性状的QTL
  • 1.3 等位基因特异性聚合酶链式反应（AS-PCR）研究进展
  • 1.4 牛脂肪代谢中的候选基因概况
  • 第二章 材料与方法
  • 2.1 材料
  • 2.1.1 DNA样品
  • 2.1.2 试验牛群的饲养管理
  • 2.1.3 RNA样品
  • 2.1.4 培养基、酶、试剂盒及菌株
  • 2.1.5 主要试剂及配制
  • 2.1.6 主要仪器设备
  • 2.1.7 主要分子生物学数据库以及软件
  • 2.2 方法
  • 2.2.1 用于候选基因cDNA全长序列的克隆方法
  • 2.2.2 RACE、RT-PCR产物的纯化、克隆，鉴定和测序
  • 2.2.3 基因的多态性检测方法
  • 2.2.4 统计分析
  • 第三章 结果与分析
  • 3.1 总RNA的提取与检测结果
  • 3.2 基因的克隆和系统发生树分析
  • 3.2.1 AMAC1 基因的RACE结果，cDNA序列分析和蛋白质的系统发生树
  • 3.2.2 ACAA1 基因的RACE结果，cDNA序列分析和蛋白质的系统发生树
  • 3.2.3 ACAA2 基因的RACE结果，cDNA序列分析和蛋白质的系统发生树
  • 3.2.4 ACAD8 基因的RACE结果，cDNA序列分析和蛋白质的系统发生树
  • 3.2.5 ACADM基因的RACE结果，cDNA序列分析和蛋白质的系统发生树
  • 3.3 基因多态性检测
  • 3.3.1 AMAC1 基因的多态性检测
  • 3.3.2 ACAA1 基因的多态性检测
  • 3.3.3 ACAA2 基因的多态性检测
  • 3.3.4 ACAD8 基因的多态性检测
  • 3.3.5 ACADM基因的多态性检测
  • 3.4 不同基因的单核苷酸多态与性状的关联分析
  • 3.4.1 AMAC1 基因SNP与生产性状的关联分析
  • 3.4.2 ACAA1 基因SNP与生产性状的关联分析
  • 3.4.3 ACAA2 基因SNP与生产性状的关联分析
  • 3.4.4 ACAD8 基因SNP与生产性状的关联分析
  • 3.4.5 ACADM基因SNP与生产性状的关联分析
  • 第四章 讨论
  • 4.1 基因的分离
  • 4.2 单核苷酸多态检测
  • 4.2.1 利用生物信息学方法来进行SNP位点的预测
  • 4.2.2 测序峰图的应用
  • 4.2.3 等位基因特异性PCR
  • 4.3 关于总RNA质量和RACE方法
  • 4.4 关于cDNA的分离和系统发生分析
  • 4.5 关于基因多态性与生产性状的关联分析
  • 第五章 结论
  • 5.1 主要研究结果
  • 5.2 本研究的创新点
  • 第二部分 猪肉质性状QTL检测
  • 第六章 引言
  • 6.1 用方差组分分析方法进行QTL定位
  • 6.2 IBD矩阵的构建与求逆
  • 6.3 群体设计及QTL分析的模型
  • 6.4 QTL阈值的确定
  • 6.5 QTL的置信区间
  • 6.6 猪肉质性状QTL定位的进展
  • 第七章 材料与方法
  • 7.1 资源群体
  • 7.2 表型数据
  • 7.3 基因型数据
  • 7.4 统计分析
  • 7.4.1 数据转换
  • 7.4.2 连锁分析
  • 7.4.3 家系QTL分离的确定
  • 第八章 结果与分析
  • 8.1 关键性阈值
  • 8.2 QTL检测结果
  • 8.3 QTL置信区间
  • 8.4 QTL家系分离
  • 第九章 讨论与结论
  • 9.1 QTL位置
  • 9.1.1 DRIP
  • *、a*和b*'>9.1.2 L*、a*和b*
  • 9.1.3 PHK和PHI
  • 9.2 置信区间和家系分离
  • 9.3 性状之间的相关对QTL曲线图的影响
  • 9.4 进一步精细定位的策略
  • 参考文献
  • 附录
  • 致谢
  • 作者简历

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