荣昌猪杂交群体基因组拷贝数变异鉴定与分析

为找出可能的性状相关遗传标记,本研究利用猪SNP60芯片对150头荣昌猪杂交群体基因组拷贝数变异区域(CNV regions,CNVRs)进行检测。结果,发现5个CNVRs,其中缺失CNVRs 3个(CNVRs 2,4,5),重复CNVRs 2个(CNVRs 1,3),分别位于1、7、8、13、14号染色体上。其中CNVR1和CNVR5为新发现的CNVRs,CNVR2和CNVR3为已有报道但还未验证过的区域。采用qPCR方法对CNVRs进行拷贝数变异验证,发现CNVR2、CNVR3和CNVR5在多个猪种中都具有丰富多态性;而CNVR4为芯片假阳性结果。在qPCR验证的3个CNVRs中有46个蛋白编码基因,这些基因主要富集在嗅觉受体活性、乙醇代谢、神经系统发育以及脂肪酸代谢通路中。本研究结果为解析品种间表型变异的遗传基础提供了新的遗传变异素材。     

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6 327和3 489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1 297.78 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。     

拷贝数变异全基因组关联分析及数量性状基因座定位联合鉴定猪体高性状候选基因

旨在利用全基因组拷贝数变异区域（copy number variation regions，CNVRs）关联分析以及全基因组数量性状基因座（quantitative trait locus，QTLs）定位联合筛选出影响猪体高性状的候选基因。本研究利用快速检测基因组拷贝数变异软件CNVcaller对本实验室构建的大白×民猪F2代资源群体的重测序数据进行拷贝数变异检测。利用混合线性模型（mixed-linear model，MLM）将性别和胎次作为固定效应对体高性状进行拷贝数变异全基因组关联分析（CNVR-GWAS）。采用软件R/qtl进行QTL分析，并使用置换检验（permutation test，PT）进行检验。将CNVR-GWAS与QTL结果进行联合注释，结合GO富集和KEGG通路分析，对影响猪体高的位点和基因进行挖掘。利用实时荧光定量PCR（qPCR）方法验证候选基因。结果表明，本群体在全基因组范围内共有3 099个CNVRs，其中有两个CNVRs与体高性状在全基因组范围内显著相关，分别位于7号染色体的25 358 001~26 696 400 bp处（CNVR1）和54 087 201~54 090 000 bp处（CNVR2）。在混合线性模型分析的结果中发现，CNVR1拷贝数增加（P<0.01）和CNVR2拷贝数缺失（P<0.01）对猪的体高性状具有显著影响。基因组显著水平可找到2个显著影响猪体高的QTLs，分别为BH-1和BH-2，其中BH-2对体高性状的影响较大。CNVR1和BH-2重叠区存在1个嗅觉受体基因OR12D3和18个未被注释的基因。qPCR验证OR12D3的拷贝数变异与利用混合线性模型统计推断出的结果一致。初步推测，OR12D3基因的拷贝数变异可能与猪体高性状相关。     

从江香猪基因组中2个拷贝数变异区的多态性研究

为了研究从江香猪生长和繁殖差异与拷贝数变异拷贝数变异(copy number variation,CVN)之间的关系,采用实时荧光定量PCR方法,对从江香猪和大白猪基因组中的CNVR100与CNVR373的拷贝数进行了测定,并分析了从江香猪拷贝数与生长繁育性状之间的相关性。结果表明,从江香猪和大白猪基因组中都检测到CNVR100和CNVR373;与大白猪相比,从江香猪的CNVR100拷贝数较低,CNVR373拷贝数较高;相关性分析结果显示,从江香猪2个CNVRs与其体长和胸围有一定的负相关关系,表明这2个CNVRs的多态性可能对从江香猪的生长有一定的影响。     

5个猪品种3个拷贝数变异区的多态性分析

为了探究拷贝数变异(copy number variation,CNV)在不同猪品种间的多态性,本试验根据猪SNP60芯片检测结果,以大白猪、香猪、柯乐猪、糯谷猪、荣昌猪为主要研究对象,采用实时荧光定量PCR方法,对5个猪品种基因组中3个CNV区域(CNVR91、CNVR92和CNVR143)的拷贝数进行测定。结果显示,香猪的CNVR91以拷贝数缺失为主,其他4个猪品种的拷贝数以正常为主;香猪、大白猪、柯乐猪、荣昌猪的CNVR92以拷贝数缺失为主,糯谷猪以拷贝数正常为主;香猪和糯谷猪的CNVR143以拷贝数增加为主,其他3个猪品种以拷贝数正常为主。表明3个拷贝数变异区在5个猪品种之间具有多态性,可能通过剂量效应影响香猪、糯谷猪和柯乐猪等相关基因的表达和生理功能。     

利用犬170 K高密度SNP芯片检测16个中国地方犬种全基因组拷贝数变异

旨在解析中国地方犬全基因组拷贝数变异(CNV)分布情况,为分析CNV对犬表型变异的影响提供前期基础。本研究采集了16个来自中国不同地方犬品种和9头罗威纳犬共计185头犬的血液样品,使用血液DNA提取试剂盒提取DNA,利用犬170KSNP芯片和PennCNV软件对中国地方犬进行全基因组范围内的CNV分析。参照Illumina芯片标准操作流程进行芯片扫描和基因分型。将质控后的SNP参考PennCNV软件使用说明书,设定分析参数进行CNV检测分析。从分析结果中随机挑选8个CNV区间(CNVRs)使用实时定量PCR进行验证。利用BioMart以及DAVID软件进行基因和功能注释分析。结果表明,在185个个体中共发现了477个CNV,这些CNV随机分布在38条常染色体上,合并后可以得到220个CNVR,总长度约占犬整个基因组序列的1.25%,平均长度为142.24kb。在220个CNVR中,115个为缺失,74个为重复,31个为缺失/重复CNVR。此外,笔者发现53个CNVR为潜在的中国地方犬品种特异性CNVR。在基因和功能注释中,本研究共发现162个基因位于所检测到的CNVR内,这些基因主要富集的功能类别是嗅觉受体活动,嗅觉的感知,对化学刺激物的感知,感官知觉和神经系统过程。这些结果解析了中国地方犬基因组结构变异分布情况,将有助于进一步研究CNV与犬表型变异的关联性。     

蒙古马基因组拷贝数变异的研究

拷贝数变异(copy number variation,CNV)在人类和动物基因组中普遍存在,是重要的遗传变异资源.本试验利用比较基因组杂交(comparative genomic hybridization,CGH)芯片对2匹蒙古马和1匹纯血马进行全基因组CNV检测,共检测到210个CNVs,长度6 109 bp至571.87 kb,平均值为37.81 kb,中值为14.45 kb.合并重叠的CNVs,共检测到70个CNV区域(CNV region,CNVR),大小从6 151 bp至573.59 kb,平均值和中值分别为38.93和14.45 kb,总长度为6.19 Mb.经CNV基因注释和功能分析发现,大部分基因与嗅觉受体活性、嗅觉感官知觉、化学刺激的感官知觉、识别和嗅觉传导等功能相关.对5个CNVRs进行qPCR检验,83.33%的qPCR结果与CGH芯片结果一致.通过对蒙古马基因组拷贝数变异的研究,证明CNV在马基因组中普遍存在,为揭示马基因组CNV与重要生物性状的关联性及品种改良奠定了基础.     

贵州从江香猪基因组中CNVR36的多态性与产仔数和体尺相关分析

为了研究拷贝数变异与香猪生长及产仔数之间的关系,采用荧光定量PCR方法,测定香猪高、低产群体基因组中CNVR36的拷贝数变化,并与柯乐猪、荣昌猪、大白猪和糯谷猪4个猪品种相比较,进而分析拷贝数变异与香猪生长及产仔数性状之间的关系。结果显示,从香猪基因组中检测到CNVR36的拷贝数存在多态性变化:高产群体中以拷贝数增加为主,低产群体中以拷贝数缺失为主,经卡方检验,两个群体间的拷贝数变异频率差异极显著(P0.01)。柯乐猪、荣昌猪、大白猪和糯谷猪4个猪品种的CNVR36拷贝数以增加为主,相关性分析结果表明,香猪CNVR36拷贝数与胸围之间存在弱的负相关关系,糯谷猪CNVR36的拷贝数与其体宽和胸围有一定的相关关系,荣昌猪的CNVR36拷贝数与体高有一定的负相关关系。推测香猪CNVR36的拷贝数变异可能与生长发育有一定的联系。     

中国北方绵羊基因组拷贝数变异研究

为寻找绵羊基因组中可能的遗传性状相关标记,本试验采用比较基因组杂交(comparative genomic hybridization,CGH)芯片技术,构建了蒙古羊、哈萨克羊、藏羊的拷贝数变异(copy number variation,CNV)多样性图谱。试验结果显示,共检测出28个CNV区域(CNV region,CNVRs),包括11个扩增型、15个缺失型和2个扩增—缺失型。通过功能注释和代谢通路分析发现,在蒙古羊和藏羊基因组中血红蛋白基因存在拷贝数扩张,可能与两种绵羊长期生活在高原低氧环境中产生的适应性有关。对CNVRs和CNV相关基因进行实时荧光定量PCR检验,83.3%的实时荧光定量PCR结果与芯片检测结果一致。通过对中国北方3种绵羊的基因组CNV的研究,为不同绵羊品种间遗传变异的研究奠定了基础。     

拷贝数变异全基因组关联分析及数量性状基因座定位联合鉴定猪体高性状候选基因

旨在利用全基因组拷贝数变异区域(copy number variation regions, CNVRs)关联分析以及全基因组数量性状基因座(quantitative trait locus, QTLs)定位联合筛选出影响猪体高性状的候选基因。本研究利用快速检测基因组拷贝数变异软件CNVcaller对本实验室构建的大白×民猪F2代资源群体的重测序数据进行拷贝数变异检测。利用混合线性模型(mixed-linear model, MLM)将性别和胎次作为固定效应对体高性状进行拷贝数变异全基因组关联分析(CNVR-GWAS)。采用软件R/qtl进行QTL分析,并使用置换检验(permutation test, PT)进行检验。将CNVR-GWAS与QTL结果进行联合注释,结合GO富集和KEGG通路分析,对影响猪体高的位点和基因进行挖掘。利用实时荧光定量PCR(qPCR)方法验证候选基因。结果表明,本群体在全基因组范围内共有3 099个CNVRs,其中有两个CNVRs与体高性状在全基因组范围内显著相关,分别位于7号染色体的25 358 001～26 696 400 bp处(CNVR1)和54 087 201～54 090 000 bp处(CNVR2)。在混合线性模型分析的结果中发现,CNVR1拷贝数增加(P0.01)和CNVR2拷贝数缺失(P0.01)对猪的体高性状具有显著影响。基因组显著水平可找到2个显著影响猪体高的QTLs,分别为BH-1和BH-2,其中BH-2对体高性状的影响较大。CNVR1和BH-2重叠区存在1个嗅觉受体基因OR12D3和18个未被注释的基因。qPCR验证OR12D3的拷贝数变异与利用混合线性模型统计推断出的结果一致。初步推测,OR12D3基因的拷贝数变异可能与猪体高性状相关。     

Detection of Genome-wide Copy Number Variation Using Porcine 1.4M High-density SNP Chips in Bama Xiang Pigs

The aim of this study was to detect the copy number variation (CNV) in the genome of Bama Xiang pigs and investigate the effect of marker density on the efficiency and accuracy of CNV detection. PennCNV and R-Gada were employed to detect CNVs using the 1.4M high-density SNP chip data of 319 (160 hogs and 159 gilts) Bama Xiang pigs, and the CNV region (CNVR) was constructed by merging overlapping CNVs. Only the CNVR with higher frequency than 5% was verified by the genome-wide association study (GWAS). Finally, according to the marker densities, a certain number of SNPs were evenly extracted, and the effect of marker density on CNV detection efficiency and accuracy was explored. There were 6 327 CNVs detected by PennCNV and 3 489 CNVs detected by R-Gada, which made up of 795 and 340 CNVRs, respectively, including 226 CNVRs identified by both programs. Among the 226 CNVRs, the shortest was 3.98 kb, the longest was 1 297.78 kb, and their total length was 33.27 Mb, of which 102 (45%) overlapped the CNVRs reported previously. Among the 795 CNVRs detected by PennCNV, 135 had a higher frequency than 5%, 20 of which had been verified by GWAS, and the verification rate was 15%. With the SNP density increasing, the efficiency and accuracy of CNV detection were increased, especially for the small size CNVs. A CNVR sketch of Bama Xiang pigs had been drawn using 1.4M SNP chips, which was helpful to identify CNVRs associated with important economic traits in the future. At the same time, we revealed the positive effect of marker density on the efficiency and accuracy of CNV detection, and the results provided a reference of choosing marker density for the follow-up research of CNV detection.     

Detection and analysis of genome-wide copy number variation in the pig genome using an 80 K SNP Beadchip

Copy number variation (CNV) is an important source of genetic variability in human or animal genomes and play key roles in phenotypic diversity and disease susceptibility. In the present study, we performed a genome-wide analysis for CNV detection using SNP genotyping data of 857 Large White pigs. A total of 312 CNV regions (CNVRs) were detected with the PennCNV algorithm, which covered 57.76 Mb of the pig genome and correspond to 2.36% of the genome sequence. The length of the CNVRs on autosomes ranged from 1.77 Kb to 1.76 Mb with an average of 185.11 Kb. Of these, 220 completely or partially overlapped with 1,092 annotated genes, which enriched a wide variety of biological processes. Comparisons with previously reported pig CNVR revealed 92 (29.49%) novel CNVRs. Experimentally, 80% of CNVRs selected randomly were validated by quantitative PCR (qPCR). We also performed an association analysis between some of the CNVRs and reproductive traits, with results demonstrating the potential importance of CNVR61 and CNVR283 associated with litter sizes. Notably, the GPER1 gene located in CNVR61 plays a key role in reproduction. Our study is an important complement to the CNV map in the pig genome and provides valuable information for investigating the association between genomic variation and economic traits.     

Study on Genome Copy Number Variation of Sheep in Northern China

To detect the association of the biological traits and genetic properties in sheep genome,array comparative genomic hybridization (aCGH) system was used to identify the CNVs in the sheep genome and the CNVs map was constructed in Mongolian sheep,Kazakh sheep and Tibetan sheep.The results showed that 28 CNV regions (CNVRs) were found,containing 11 gains,15 losses and 2 gain-losses.The HBB gene was amplified in Mongolian sheep and Tibetan sheep,which might be attributed to adaptability in low oxygen and high altitude environment.Real-time PCR was performed for CNVRs and CNV genes,83.3% of Real-time RCR results were consistent with the CGH.The study that performed the genome-wide detection of copy number variations of sheep in Northern China,would provid foundation for studying genetic variation in different sheep breeds.     

绵羊睾丸差异基因及蛋白质互作网络关系研究

[目的] 整合分析多个绵羊睾丸转录组数据集,揭示绵羊睾丸差异基因及蛋白质互作网络关系,以期探索影响绵羊精子生成的关键基因,为绵羊的繁殖提供理论参考。[方法] 对74个绵羊睾丸转录组进行生物信息学分析,通过limma软件包进行差异基因分析,使用WGCNA构建加权绵羊睾丸差异基因共表达网络,并通过MCODE计算网络中重要基因;利用Metascape进行功能富集分析,利用Cytoscape插件AutoAnnotate识别基因集簇。[结果] 最终筛选到11 884个基因,构建237 366对蛋白质互作关系;对2 058个差异基因构建蛋白质互作网络,产生46 169对蛋白质互作关系,确定了4个得分最高的基因集合。对2 058个差异基因构建加权共表达网络,共获得7个模块,其中Blue模块内有929个基因,功能富集分析发现显著富集于雄性配子产生、繁殖、精子发生、鞭毛运动和AMPK信号通路等,且富集结果高度连接并聚成一个完整的网络,最终确定了25个参与精子发生和精子细胞发育过程的关键基因。[结论] 本研究揭示了绵羊睾丸表达基因的蛋白质互作网络和多维差异基因的蛋白质互作网络,最终找到与睾丸精子发生相关且有互作关系的25个基因,为绵羊繁殖研究提供理论依据。     

白藜芦醇对体外培养的水牛卵丘细胞增殖活力及其相关基因mRNA表达的影响

[目的] 研究白藜芦醇（resveratrol,RES）对水牛卵丘细胞体外培养过程中细胞增殖活力、激素分泌、卵丘扩展及抗凋亡和抗氧化能力的影响。[方法] 用不同浓度（0（对照组）、1、10、20、30、40、50和60 μmol/L）RES培养卵丘细胞,用CCK-8试剂盒测定细胞增殖活力,筛选最佳RES处理浓度及时间用于后续试验。用ELISA法测定培养液中卵丘细胞分泌的雌二醇（estradiol,E₂）和孕酮（progesterone,P₄）的含量,实时荧光定量PCR法测定卵丘细胞扩展、凋亡和抗氧化相关基因的相对表达量。[结果] 与对照组相比,在体外培养24~36 h内,1、10和20 μmol/L RES组水牛卵丘细胞的增殖活力均有升高趋势,10 μmol/L RES处理36 h细胞活力最强,因此用于后续试验中细胞的处理。体外培养36 h时,10 μmol/L RES组细胞增殖能力和E₂、P₄的分泌显著增加（P<0.05）;10 μmol/L RES组卵丘细胞扩展相关基因穿透素3（PTX3）、前列腺素内过氧化物合酶2（PTGS2）、抗凋亡基因B淋巴细胞瘤-2（Bcl-2）和超氧化物歧化酶1（SOD1）基因mRNA相对表达量显著或极显著增加（P<0.05;P<0.01）,而促凋亡基因Bcl-2相关蛋白（Bax）、半胱氨酸蛋白酶-3（Caspase-3）和p21的表达量显著或极显著降低（P<0.05;P<0.01）,透明质酸合酶2（HAS2）和过氧化氢酶（CAT）的表达量无显著差异（P>0.05）。[结论] 培养液中添加10 μmol/L RES能够提高水牛卵丘细胞体外培养的增殖活力,促进卵丘细胞激素分泌和卵丘细胞扩展,并增强卵丘细胞抗氧化能力并减少细胞凋亡。     

北京地区1株鸽圆环病毒全基因组测定及遗传进化分析

[目的] 了解北京地区流行的鸽圆环病毒（Pigeon circovirus,PiCV）的基因组特征及变异规律。[方法] 以3只发病鸽的肝脏和脾脏组织为模板,采用PCR技术检测病原。以检测阳性的肝脏组织DNA为模板,应用PCR技术分段扩增PiCV的全基因序列。应用DNAStar和Mega 7.0软件对扩增得到的全序列进行拼接和核苷酸序列比对,并构建系统进化树,对病毒基因组的2个开放阅读框分别进行核苷酸和氨基酸序列比对,并构建系统进化树。[结果] 经PCR检测,3只病鸽中有1只病鸽的组织中检测到PiCV阳性,并未检出其他病毒。采用PCR分段扩增成功获得了1株PiCV的全基因组序列,命名为PiCV BJ,该病毒基因组大小为2 034 bp,包含有2个主要的开放阅读框（ORFs）,ORF-V1编码Rep蛋白,ORF-C1编码Cap蛋白。相似性比对结果显示,PiCV BJ株基因组序列与GenBank上登录的其他参考序列的核苷酸相似性在86.0%~97.0%之间,与2011年分离自波兰的PL53相似性为97.0%。遗传进化结果显示,PiCV BJ株与2014年分离自波兰的PL124在同一分支,亲缘关系较近;与其他禽源圆环病毒不在同一分支,亲缘关系较远。PiCV BJ株Cap基因的起始密码子为ATG,与2011年分离自比利时的11-08304株核苷酸、氨基酸序列相似性高达95.8%和85.2%;Rep基因与2011年分离自波兰的PL53相似性最高,核苷酸和氨基酸相似性分别高达94.6%和96.2%;Cap和Rep基因的进化树分析结果也显示,PiCV BJ株均与PL53和11-08304株在同一分支,亲缘关系较近,这与相似性分析的结果一致。[结论] PiCV BJ株来自国外,可能由赛鸽引种传入中国,提示在外部引种时要做好病毒监测。本研究丰富了PiCV的遗传学研究资料,为进一步探究PiCV的遗传变异及传播机制提供了参考依据,也为PiCV的防控提供了重要的理论基础。     

中华蜜蜂GABARAP基因克隆、生物信息学分析及原核表达载体的构建

[目的] 对中华蜜蜂（Apis cerana cerana）中自噬相关蛋白Atg8家族成员γ-氨基丁酸相关受体蛋白（gamma-aminobutyric acid receptor type associated protein,GABARAP）基因进行克隆鉴定和生物信息学分析,并在大肠杆菌BL21（DE3）感受态细胞中进行原核表达,以期为后续探究该基因的功能奠定基础。[方法] 根据GenBank中西方蜜蜂（Apis mellifera）GABARAP基因序列（登录号：XM_001120069.5）设计引物,采用巢式PCR对中华蜜蜂GABARAP基因进行扩增、克隆;运用生物信息学软件对其氨基酸序列相似性、二级结构、三级结构进行比对和预测分析;构建GABARAP基因原核表达载体,利用Western blotting对GABARAP蛋白进行鉴定后并用IPTG诱导纯化。[结果] 经巢式PCR扩增得到中华蜜蜂GABARAP基因序列;使用在线BLAST工具对氨基酸相似性进行分析显示,中华蜜蜂GABARAP与西方蜜蜂、大蜜蜂、小蜜蜂、欧洲熊蜂、东方熊蜂的氨基酸序列相似性为100%;氨基酸序列系统进化树显示,中华蜜蜂与西方蜜蜂亲缘关系最近,与秀丽隐杆线虫亲缘关系最远。生物信息学分析结果显示,GABARAP基因编码区全长354 bp,编码117个氨基酸,蛋白分子质量为13.99 ku,理论等电点为9.48;GABARAP蛋白二级结构主要由3个α-螺旋、4个β-折叠和6个多肽结合位点构成,二、三级结构预测结果一致;SDS-PAGE分析结果显示,IPTG诱导的GABARAP蛋白分子质量为35 ku;Western blotting鉴定结果证明了His单克隆抗体可以特异性识别GABARAP蛋白。[结论] 本研究成功克隆了中华蜜蜂GABARAP基因,获得了GABARAP蛋白并进行了生物信息学分析,为进一步研究GABARAP基因及其蛋白在自噬发生中的作用提供了参考。