赤水乌骨鸡TYR基因多态性及生物信息学分析

[目的]找出赤水乌骨鸡和泰和乌鸡TYR基因外显子的多态位点(SNP),为后期利用分子遗传学技术选育乌度更深的赤水乌骨鸡提供参考依据.[方法]采用DNA混池结合PCR产物直接测序法,分析赤水乌骨鸡和泰和乌鸡TYR基因外显子的SNP位点,并对筛选出的SNP位点进行生物信息学分析.[结果]在泰和乌鸡中发现4个SNPs位点,分别为Exonl-C829T、Exon1-C921T、Intron 1-A 1018G和Intron2-T79A,其中,Exon1-C829T和Exon1-C921T为同义突变;在赤水乌骨鸡中发现5个SNPs位点,分别为Intron1-G156A、Intron2-T7C、Intron4-G201A、Intron4-C221T和Exon5-A205G(非编码区).利用在线生物信息学分析软件对TYR基因突变前后编码区序列的mRNA二级结构进行预测分析,结果发现赤水乌骨鸡的mRNA二级结构未发生变化,而泰和乌鸡Exon1-C829T和Exon1-C921T的突变均引起mRNA二级结构改变,使得TYR基因mRNA二级结构最小自由能减小,即二级结构稳定性增加.赤水乌骨鸡TYR蛋白二级结构由α-螺旋、无规则卷曲、β-转角及扩展链组成,分别占26.65%、55.31%、3.41%和14.63%.[结论]Exon1-C921T突变可能会对鸡的肉色产生影响,故推测Exon1-C921T是影响赤水乌骨鸡和泰和乌鸡乌度差异的原因之一.     

贵州黄鸡慢羽系生长曲线拟合研究

试验旨在揭示贵州黄鸡慢羽系生长发育规律。选择100只贵州黄鸡慢羽系（公母鸡各50只），于0、2、4、6、8、10、12、14周龄末称重，分别采用Bertalanffy、Logistic、Gompertz 3种非线性生长曲线模型对贵州黄鸡慢羽系0~14周龄体重变化进行拟合分析。结果表明：3种模型均能很好地拟合其生长曲线，拟合度均在0.99以上，其中Logistic模型在贵州黄鸡慢羽系公鸡、母鸡生长曲线中拟合最好，拟合结果最接近实测体重情况，其公鸡拐点体重为1 550.81 g，拐点周龄为10.42，母鸡拐点体重为976.67 g，拐点周龄为9.14。试验结果初步揭示了贵州黄鸡慢羽系的生长发育规律和各阶段的生长特征，为贵州黄鸡慢羽系选育生产和产业化发展提供了科学依据。     

赤水乌骨鸡MC1R基因多态性及其生物信息学分析

采用DNA混池及PCR产物直接测序技术,对赤水乌骨鸡、泰和乌鸡、兴义白鸡、兴义白鸡F2代、贵州黄快羽鸡、贵州黄慢羽鸡、罗曼蛋鸡和瑶山鸡8个鸡种群MC1R基因外显子区域进行多态性分析。结果显示:瑶山鸡与红色原鸡序列一致,无SNPs,赤水乌骨鸡的4个SNPs分别为G23A(Arg→His)、C69T、T212C、G274A,泰和乌鸡的8个SNPs分别为C69T、T212C、G274A、T398C(Leu→Pro)、G636A、T637C、A644C(His→Pro)、C834T,贵州黄快、慢羽鸡和兴义白鸡均有3个SNPs,分别为A427G(Thr→Ala)、G636A、T637C,罗曼蛋鸡的4个SNPs分别为T398A(Leu→Gln)、G636A、T637C、C834T,兴义白鸡F2代的4个SNPs分别为C69T、T212C、G274A、A644C(His→Thr);生物信息学分析发现,除G274A、T398C、T398A、A644C位点的稳定性增加外,其余位点的稳定性均有所降低;除G274A、T398C、T637C、A644C位点的整体多样性有所下降外,其余位点的均有所增加;除泰和乌鸡MC1R基因编码蛋白为不稳定蛋白外,其余种群的均属于稳定蛋白,且包括泰和乌鸡在内的7个鸡群MC1R基因编码蛋白均为疏水性蛋白和非分泌蛋白;赤水乌骨鸡、泰和乌鸡、兴义白鸡、兴义白鸡F2代和罗曼蛋鸡的MC1R蛋白三级结构均由α–螺旋、β–转角、无规则卷曲组成。     

贵州黄鸡慢羽系生长曲线拟合研究

试验旨在揭示贵州黄鸡慢羽系生长发育规律。选择100只贵州黄鸡慢羽系(公母鸡各50只),于0、2、4、6、8、10、12、14周龄末称重,分别采用Bertalanffy、Logistic、Gompertz 3种非线性生长曲线模型对贵州黄鸡慢羽系0～14周龄体重变化进行拟合分析。结果表明:3种模型均能很好地拟合其生长曲线,拟合度均在0.99以上,其中Logistic模型在贵州黄鸡慢羽系公鸡、母鸡生长曲线中拟合最好,拟合结果最接近实测体重情况,其公鸡拐点体重为1 550.81 g,拐点周龄为10.42,母鸡拐点体重为976.67 g,拐点周龄为9.14。试验结果初步揭示了贵州黄鸡慢羽系的生长发育规律和各阶段的生长特征,为贵州黄鸡慢羽系选育生产和产业化发展提供了科学依据。