利用高密度SNP芯片评估中国地方肉牛品种基因组亲缘关系

旨在在系统对比分析亲缘关系不同计算方法基础上探索适合我国肉牛地方品种的亲缘关系评估方法。本研究主要以柴达木牛等10个肉牛地方品种为研究对象,使用重抽样方法获得地方品种的模拟数据,以此为基础使用PCA聚类结果为参照,分别利用预测误差方差、广义决定系数、预测误差相关系数及SNP与QTL的连锁一致性程度系统对比了不同评估方法对地方品种亲缘关系的分类结果,并探索了遗传力因素对不同亲缘关系评估方法的影响。通过PCA分析可知10个肉牛地方品种可分为3大类,分别为北方牛品种(柴达木牛、西藏牛、蒙古牛以及延黄牛)、南方牛品种(文山牛、南丹牛以及雷琼牛)和西南牛品种(平武牛、凉山牛以及昭通牛),该分类结果与上述品种地理分布较为一致。与PCA结果对比发现,基于LD一致性的亲缘关系评估方法的评估结果与PCA聚类结果一致,且该方法能够使用皮尔逊相关系数量化品种间亲缘关系,具有较好的准确性。PEVD法、CD法与r法3种方法与上述方法相比评估群体间亲缘关系时容易受到性状估计育种值的误差方差影响,从而造成种间亲缘关系评估结果出现误差。评估结果影响因素分析发现,PEVD法、CD法和r法与PCA和LD一致性评估法相比,易受到评估性状遗传力的影响,评估结果稳定较差。而PCA和LD一致性评估法由于仅依赖基因组数据,不受到遗传力影响,能够更稳定的量化评估品种间亲缘关系,具有更好的可靠性。因此,基于LD一致性评估方法结果可准确量化评估肉牛品种间亲缘关系且评估结果稳定性较高。

基于高密度SNP芯片技术对中国西门塔尔牛SCD1基因与肉质性状的相关性分析

试验借助高密度SNP芯片技术在整个基因组范围内对223头中国西门塔尔牛群体进行基因分型,在SCD1基因上发现7个SNPs位点,对各SNP位点与西门塔尔牛肉质性状进行相关性分析。结果表明,SCD1基因的7个SNPs位点均与大理石花纹等级显著相关(P<0.05或P<0.01);A10050C、A13655G、C14790T和A15565G4个位点对剪切力影响显著(P<0.05);位点A13655G对肌内脂肪含量影响显著(P<0.05);位点A10050C、C14790T、A15565G不同基因型个体间脂肪颜色差异显著(P<0.05)。单体型分析结果显示,7个SNPs位点共构成6种单体型和14种单体型组合。单体型组合H3H6与高肌内脂肪含量极显著相关(P<0.01);单体型组合H6H6与优质大理石花纹极显著相关(P<0.01);单体型组合H4H6与高剪切力值显著相关(P<0.05);各单体型组合对肉色和脂肪颜色影响不显著。

利用猪1.4M高密度SNP芯片检测巴马香猪全基因组拷贝数变异

旨在检测巴马香猪基因组上的拷贝数变异(CNV),并探究标记密度对于CNV检测效率和准确率的影响。本研究利用319头巴马香猪(其中阉公猪160头和母猪159头)1.4M高密度SNP芯片的数据,采用PennCNV和R-Gada两种软件进行CNVs检测;然后通过重叠CNV融合法,构建拷贝数变异区域(CNVR),并用全基因组关联分析(GWAS)对频率大于5%的CNVR进行验证;最后根据不同的标记密度,均匀抽取一定数目的SNPs来探究标记密度对CNV检测效率和准确性的影响。结果,PennCNV和R-Gada软件分别检测到6327和3489个CNVs,分别构成795和340个CNVRs,其中226个为共同CNVRs。在这226个共同CNVRs中,最短的为3.98 kb,最长的为1297.78 kb,总长度为33.27 Mb,其中102个(45%)与前人报道的CNVRs重叠。在PennCNV检出的795个CNVRs中,有135个频率大于5%,其中20个得到GWAS验证,验证率为15%。随着SNP密度的逐渐增加,CNV的检测效率和检测准确性不断提高,尤其是小片段CNVs的检测效率。本研究利用1.4M SNP芯片的数据,通过PennCNV和R-Gada软件绘制巴马香猪CNVR的草图,为将来鉴别与重要经济性状相关的CNVRs奠定了基础。同时,揭示了标记密度对CNV检测效率和准确性有正面影响,为后续CNV研究选择合适的标记密度提供了一定的参考。

高密度SNP芯片及其对肉牛育种影响的研究进展

近年来先进的测序和基因分型技术促进了肉牛育种方法的革新。从过去低通量、耗时的限制性片段多态标记(RFLP)到如今高通量、高密度的单核苷酸多态性(SNP)标记,基因检测效率大幅提高。随着肉牛基因组序列图谱及SNP图谱的完成,基于高密度SNP标记的牛全基因组选择成了牛育种的新热点。作者立足高密度SNP芯片对肉牛育种的影响,综述高密度SNP芯片及和下一代测定技术及肉牛全基因组选择的研究进展,阐明高密度SNP芯片对多品种全基因组选择的模型的建立及准确的预测基因组育种值极其重要。

德国肉用美利奴羊全基因组选择信号检测

旨在研究德国肉用美利奴羊基因组选择信号。利用绵羊高密度SNPs芯片,运用iHS方法检测德国肉用美利奴羊基因组选择信号,并通过生物信息学分析揭示其潜在受选择基因。选择信号检测结果表明,在全基因组范围内共检测到220个具有选择信号的基因组区段,这些区段内与895个候选基因紧密相关。基因富集结果表明,这些基因主要与蛋白翻译、骨骼发育、生物合成调控、肌肉器官发育、视黄酸受体活性、转录因子结合、核糖体组分等相关。研究结果为充分利用德国肉用美利奴羊的种用价值以及高效开展该品种羊的群体改良工作提供了参考依据。