杜长大猪、二花脸猪和莱芜猪3个群体25种血液性状的全基因组关联分析

【目的】 利用全基因组关联分析定位影响杜长大猪（DLY）、二花脸猪（EHL）和莱芜猪（LW）3个群体25种血液性状的染色体位点,为最后鉴定影响这些性状的因果基因提供前期基础,同时为猪抗病育种和生产提供参考。【方法】将610头杜长大三元杂猪在（180±5）日龄,336头二花脸猪和333头莱芜猪在（300±5）日龄进行统一屠宰。收集2 mL血液于抗凝管中,利用全自动生化分析仪进行25种血液性状的血常规检测。采集猪耳组织提取DNA并测浓度和质量。将质检合格的DNA样品利用Illumina 60K SNP芯片进行基因型判定。运用PLINK软件对判型结果进行质量控制,将合格的SNP标记用于后续的关联分析。使用R语言GenABEL软件包中的广义混合线性模型进行全基因组关联分析,定位影响3个群体25种血常规性状的显著性染色体位点。据全基因组关联分析结果,在Ensembl或NCBI网站上搜寻潜在的位置候选基因。【结果】杜长大猪、二花脸猪和莱芜猪三个群体通过质控的有效表型数据个体数分别为552头、325头和281头。60K SNPs经过质量控制过后,杜长大猪剩余56 216 SNPs,莱芜猪剩余49 343 SNPs,二花脸猪剩余35 974 SNPs,用于Meta分析的SNPs共有32 967。运用全基因组关联分析和Meta分析共定位到610个显著影响3个群体25种血液性状的SNPs,其中135个SNPs达基因组显著水平,475个SNPs达建议水平;分布在所有染色体上。在杜长大猪中共鉴别到32个基因组显著水平SNPs以及85个建议水平SNPs,且8种性状有基因组显著水平的SNPs,分别是淋巴细胞数目（LYM）、淋巴细胞比率（LYMR）、嗜碱性粒细胞数目（BAS）、嗜碱性粒细胞比率（BASR）、平均红细胞体积（MCV）、红细胞分布宽度变异系数（RDW_CV）、平均红细胞血红蛋白含量（MCH）和血小板分布宽度（PDW）。在二花脸猪中共鉴别到33个基因组显著水平SNPs以及139个建议水平SNPs,且9种性状有基因组显著水平的SNPs,分别是LYM、MCH、平均红细胞血红蛋白浓度（MCHC）、单核细胞数目（MON）、单核细胞比率（MONR）、平均血小板体积（MPV）、中性粒细胞比率（NEUR）、大血小板细胞（P_LCC）以及血小板压积（PCT）。在莱芜猪中共鉴别到54个基因组显著水平SNPs以及169个建议水平SNPs,且6种性状有基因组显著水平的SNPs,分别是BASR、红细胞压积（HCT）、MCH、MCHC、MCV和红细胞数目（RBC）。在Meta分析结果中,共鉴别到16个基因组显著水平SNPs以及82个建议水平SNPs,且6种性状有基因组显著水平SNPs,分别是RBC、HCT、MCH、MCHC、MCV以及MON。通过在Ensembl或NCBI网站上搜寻最强相关SNP区域内的候选基因,初步将F13A1、SPTA1、DBNL、SLC25A28、CTSC基因分别确定为影响BASR、HCT、LYM、MCHC、NEUR的重要候选基因。【结论】通过全基因组关联分析和Meta分析共得到610个显著影响杜长大猪、二花脸猪和莱芜猪3个群体25种血液性状的SNP位点,初步确定F13A1、SPTA1、DBNL、SLC25A28和CTSC基因分别是BASR、HCT、LYM、MCHC和NEUR的重要位置候选基因,为解析商业猪和纯种地方猪的血液性状或免疫性疾病提供重要参考。     

苏太猪宰后72 h pH和肉色性状的全基因组关联分析

【目的】利用全基因组关联分析（GWAS）方法搜寻与苏太猪肉质性状相关的候选基因及分子标记。【方法】屠宰测定了150头苏太猪的背最长肌和半膜肌72 h pH值（包括72 h pH、45 min至72 h pH下降值）及72 h肉色性状（包括红度a,黄度b,亮度L和主观评分）。利用Illumina猪60 K SNP芯片,对这些个体进行基因型判定,用PLINK v1.07对获得的基因型数据进行质量控制,剔除检出率<99.7%、次等位基因频率（minor allele frequency, MAF）<0.05、偏离哈代温伯格（Hardy-Weinberg Equilibrium,HWE）P≤10-5的SNP标记和检出率<90%的个体,最终有150个个体和43 760个SNP用于GWAS研究。利用R语言环境下的GenABEL软件包中的广义线性混合模型,对每个SNP与性状作关联分析,采用Bonferroni方法确定关联显性阈值。群体层化效应的检测通过QQ-plot的结果展示,它通过比较无效假设关联显著性的分布与实际关联性分布的差异来展示可能的群体结构或者显著关联位点。【结果】1.背最长肌72 h pH和半膜肌72 h pH、背最长肌45 min至72 h pH下降值和半膜肌45 min至72 h pH下降值、背最长肌和半膜肌的72 h肌肉黄度、背最长肌和半膜肌的肉色主观评分与肌肉亮度L性状间均为高度相关,且均达到显著水平（P<0.05）。2. 群体层化分析没有发现明显的整体系统偏差,也不存在明显群体层化效应。3.关联分析结果表明共有39个SNPs达到染色体显著水平,分布于基因组上的20个区域（≤10 Mb）;其中,与pH显著关联的SNPs有17个,除了标记ASGA0082337没有定位在猪基因组序列上,其余16个SNPs分别位于3、4、10、14、X号染色体上;与肉色显著关联的SNPs有22个,它们分别位于1、3、7、10、12、14、15号染色体上;但在背最长肌的红度、亮度和肉色主观评分及半膜肌的亮度和肉色主观评分性状中未检测到显著SNPs。 背最长肌和半膜肌的45 min至72 h pH下降值最强关联的SNP位点都为14号染色体上的M1GA0020074和MARC0028756,利用Haploview version 4.2软件开展单倍型分析,结果表明,它们位于一个跨度为433 kb的单倍型框内。【结论】在10、14、15号染色体上存在影响多个肉质指标的一因多效的基因位点,显著位点附近的BNIP3、PRKG1和ADRB3等可能是影响这些性状的候选基因。     

赣南藏香猪与杜长大商品猪胴体性状和肉品质比较分析

【目的】研究赣南藏香猪与商品猪在胴体性状和肉品质方面的差异。【方法】选取赣南藏香猪12头,采用放牧饲养为主舍饲补料为辅的饲养模式,杜长大三元商品猪6头,圈养饲喂饲料全价料,分别进行屠宰,测定和计算各项胴体性状和肉品质指标。【结果】1)赣南藏香猪的屠宰率显著低于商品猪(P0.05),后腿比率显著高于商品猪(P0.05)。2)赣南藏香猪的肉色评分,亮度和红度值及pH24 h值显著高于商品猪(P0.05),鲜肉剪切力显著小于商品猪(P0.05)。3)赣南藏香猪肌肉水分、肌苷酸含量、SOD活性显著高于商品猪(P0.05);赣南藏香猪肌肉的呈味氨基酸含量显著高于商品猪(P0.05);赣南藏香猪肌肉饱和脂肪酸显著低于商品猪(P0.05),不饱和、单不饱和脂肪酸显著高于商品猪(P0.05)。4)赣南藏香猪的肌纤维直径显著低于商品猪(P0.05),肌纤维密度显著高于商品猪(P0.05)。【结论】赣南藏香猪屠宰性能更优,肉色更红亮,肉质更加细嫩、多汁,滋味更佳,肌肉抗氧化性能更好,更耐贮藏。     

藏猪和杜藏猪生长、肉质性状及脂肪沉积相关基因的表达差异分析

【目的】明确藏猪和杜藏猪(杜洛克父本与藏猪母本杂交F₁代)的生长和胴体性状及肉质指标等表型差异,并分析背最长肌中脂肪沉积相关基因的表达差异,为藏猪种质资源利用及猪脂肪沉积规律研究提供参考依据。【方法】以藏猪和杜藏猪为研究对象,分别测定其体长、体高和胸围等生长性状,屠宰率、背膘厚及眼肌面积等胴体性状,以及pH、肉色、蒸煮损失及肌内脂肪含量等肉质指标;并通过荧光实时定量PCR检测脂肪沉积相关基因在2种猪背最长肌中的表达情况。【结果】杜藏猪的左胴体重、右胴体重、屠宰前重、胴体长、体长、体高、管围和胸围均高于藏猪,且差异显著(P<0.05,下同),眼肌面积(33.00±3.84 cm2)也显著大于藏猪(16.83±1.81 cm2),背膘厚(13.15±2.48 mm)则显著低于藏猪(22.83±2.80 mm),藏猪与杜藏猪的皮厚、腹围和屠宰率无显著差异(P>0.05,下同);杜藏猪肌肉的pH-24 h、熟肉率、剪切力和含水率显著高于藏猪肌肉,而杜藏猪肉色的a-24 h值(10.30±1.06)和肌内脂肪含量[(2.48±1.44)%]显著低于藏猪。除GHR基因外,其他脂肪沉积相关基因的相对表达量均表现为杜藏猪低于藏猪,其中,ADIPOQ基因和FASN基因的相对表达量显著低于藏猪,IGF1基因、TNFa基因和Leptin基因的相对表达量极显著低于藏猪(P<0.01)。相关分析结果显示,GHR基因相对表达量与杜藏猪肌内脂肪含量呈显著正相关,FASN基因相对表达量与藏猪肌内脂肪含量呈显著正相关,IGF1基因相对表达量与藏猪背膘呈显著负相关。【结论】杜藏猪的肉质性状与藏猪相似,但杜藏猪具有更佳的生长性能,说明以杜洛克为父本与藏猪母本杂交得到的杜藏猪具有更优的生产效率。藏猪和杜藏猪的肌内脂肪含量差异与脂肪沉积相关基因的表达差异有关,即猪的肌内脂肪含量受多种脂肪沉积相关基因调控。     

鸡脾脏重全基因组关联分析

【目的】利用全基因组关联分析（genome-wide association study, GWAS）技术解析产蛋后期母鸡脾脏重的分子机制和遗传特征,为改善产蛋后期母鸡的健康状况提供理论依据。【方法】利用东乡绿壳蛋鸡和白来航蛋鸡构建资源群体,以72周龄F2代501只母鸡脾脏重为研究材料。首先利用高密度600 K 基因芯片对试验群体基因组进行SNPs检测。其次利用APT软件进行质控、BEAGLE软件进行基因型填充、PLINK软件进行主成分分析,GEMMA软件进行全基因组关联分析,最终获得脾脏重的显著和潜在显著关联位点。然后利用GCTA软件计算基于SNP数据的脾脏重遗传力以及染色体遗传力,并利用Haploview软件对显著或潜在关联位点进行连锁不平衡分析。最后通过显著位点区域的相关基因功能注释来筛选影响母鸡产蛋后期脾脏重的候选基因。【结果】由72周龄母鸡脾脏重的表型数据可知,在蛋鸡产蛋后期存在较大的变异系数,脾脏重的遗传力为0.236。通过基因型分析得到43万个高质量的SNP进行进一步分析。群体结构分析发现基因膨胀系数为1.042,表明试验群体没有群体分层的现象,避免了关联分析中假阳性结果的出现。利用单变量混合线性模型分析共发现了412和281个SNPs位点与脾脏重显著和潜在显著关联,位于1、4、16、28号染色体上。显著性关联位点在1号染色体161-174 Mb区间和28号染色体0.47-1.27 Mb区间,潜在性显著位点在4号染色体76 Mb区间和16号染色体175kb区间。由于显著区域可能存在的连锁不平衡,对显著性位点进行了条件分析和连锁不平衡检验,以1号染色体位点rs314001986和28号染色体上位点rs312729296进行条件分析,经分析后原先显著关联的位点均不显著,即以rs314001986和rs312729296作为候选SNP进行基因注释分析。对4号染色体和16号染色体潜在显著位点进行连锁不平衡分析,结果显示潜在性显著位点间存在强的连锁不平衡,即以性状表型方差贡献率最大的SNP rs315270535和rs314065899为候选位点进行进一步分析。参考鸡的galgal4基因组,对各显著及潜在性显著位点及区间初步筛选到KCTD4、LDB2、HEP21和PCASP2候选基因,鉴定的候选基因可能参与了脾脏生长以及免疫应答等过程。此外,将显著位点的基因型与群体的表型数据进行关联分析,发现rs314001986和rs312729296在基因型为GG时对脾脏均有增重效应。此外,基于群体的基因型数据得到1号染色体解释的遗传力为9.25%,28号染色体为4.55%。【结论】初步揭示了母鸡产蛋后期脾脏重的遗传特征,脾脏重的遗传力和染色体遗传力为首次报道。生物信息学分析鉴定到影响脾脏重的区域为新的发现,并初步筛选出4个候选基因。     

棉花产量构成因素性状的全基因组关联分析

【目的】 对铃重、衣分、单株铃数和籽指等棉花产量构成因素性状进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）,发掘与其关联的标记位点、优异等位变异及候选基因,为棉花产量的分子育种提供理论依据。【方法】 以408份陆地棉品种（系）资源为材料,利用Cotton SNP 80K芯片,对6个环境的铃重、衣分、单株铃数和籽指4个产量构成因素性状进行基于混合线性模型（mixed linear model,MLM）的全基因组关联分析,检测与产量构成因素性状显著关联的位点、优异等位变异;进一步依据转录组数据的基因表达量,在显著关联的位点侧翼序列1 Mb区间挖掘可能的候选基因。【结果】 4个产量构成因素性状在不同环境下均表现出广泛的表型变异,其中,单株铃数变异系数最大为16.67%—22.66%,各性状的遗传率为48.4%—92.2%;除铃重与衣分间相关性不显著外,其他性状间均呈显著或极显著相关性;基于6个环境各性状表型数据的最佳线性无偏预测值（best linear unbiased prediction,BLUP）,GWAS共检测到分布于基因组的7个区间内23个与目标性状关联的SNP位点,其中,与铃重关联的位点5个,与衣分关联的位点1个,与单株铃数关联的位点9个,与籽指关联的位点8个,有3个位点（TM21094、TM21102和TM57382）同时与多个目标性状关联;鉴定到7个最优SNP位点的优异等位变异,分别为TM21099（TT）、TM57382（GG）、TM78920（CC）、TM53448（TT）、TM59015（AA）、TM43412（GG）和TM69770（AA）;利用转录组数据分析,在基因组的7个区间筛选到158个与产量形成可能的候选基因,GO富集分析和KEGG代谢途径分析发现,候选基因功能类别多样并参与了多种代谢途径。【结论】 在陆地棉品种（系）群体中共鉴定到23个与产量构成因素性状关联的SNP位点,筛选到158个可能与产量性状相关的候选基因。     

广益黑猪繁殖性状的全基因组关联分析

选取441头广益黑猪经产母猪为研究对象,利用猪50K SNP芯片对猪耳组织DNA进行基因型分型,PLINK 1.9质控后,采用GMAT中的重复力模型进行猪繁殖性状相关的全基因组关联分析,确定显著位点。结果表明：441头经产广益黑猪母猪的耳组织DNA基因分型共获得50 898个SNPs,经质控剩余46 165个SNPs位点用于关联分析;平均亲缘关系系数为–0.002 2,平均亲缘关系较远,不存在明显的群体分层;总产仔数性状有1个SNP在全基因组范围内达到显著相关,4个SNPs达到潜在显著关联,候选基因包括PIK3C3、ENSSSCG00000003753、MAP3K3、DCAF7;产活仔数性状有6个SNPs潜在显著关联,候选基因包括ZNF585A、ENSSSCG00000022411、ZNF784、ENSSSCG00000029007、PigE–108A11.5、PigE–108A11.3、ENSSSCG00000023343;弱仔性状有1个SNP达潜在显著关联,候选基因包括KRTAP7–1和TIAM1;经基因功能分析推测,PIK3C3、MAP3K3可能是影响猪总产仔数的候选基因。     

鸡胸腺重和脾脏重性状的全基因组关联

【目的】全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）是复杂性状和疾病相关基因定位的新策略。【方法】试验利用鸡60K SNP芯片对来自50个公鸡家系的728只北京油鸡进行SNP分型检测,采用全基因组关联分析方法对影响100日龄胸腺重和脾脏重的基因进行定位研究。【结果】结果发现24个达5%全基因组水平显著的位点,与100日龄胸腺重和脾脏重显著相关,并在这些位点附近发现Janus kinase 1（JAK1）、 zinc finger DHHC-type containing 8（ZDHHC8）、vav 3 guanine nucleotide exchange factor（VAV3）、SATB homeobox 1（SATB1）等候选基因;84个与这两个性状潜在关联同时达到5%染色体水平显著的位点。【结论】利用GWAS分析策略筛选和鉴定的重要突变位点及候选基因,将为揭示鸡免疫器官发育的分子调控机制和抗病育种分子标记辅助选择提供必要的分子基础。     

麦洼牦牛SMPX基因多态性及其与生长性状的关联分析

【目的】本研究旨在探讨SMPX基因在麦洼牦牛中的遗传多态性,并筛选其SNP位点,分析突变位点不同基因型与其生长性状的相关性,为牦牛优良性状定向选育提供依据。【方法】以89头健康成年的麦洼牦牛为试验材料,采用DNA混合池技术辅以直接测序法筛选候选基因的SNPs,同时利用SPSS 19.0软件对不同基因型与牦牛生长性状进行关联分析。【结果】在麦洼牦牛SMPX基因的3个外显子区域未发现突变位点,在启动子区域共检测到2个SNPs,分别为G532A和C1481G,多态信息含量(PIC)均属中度多态(0.25PIC0.5),且符合Hardy-Weinberg平衡(P0.05)。关联分析显示,除G532A位点在纯黑麦洼牦牛中GG型个体的体高显著高于AA型个体外(P0.05),其他位点的不同基因型在牦牛生长性状上均无显著性差异。【结论】SMPX基因与牦牛生长发育性状相关,G532A位点可作为影响牦牛生长发育性状的分子标记用于后续育种研究。     

基因组和DNA甲基化组联合分析筛选猪肉质性状关键基因

【背景】猪的肉质性状是重要的经济性状。研究影响各类肉质性状的分子机制,发掘关键基因,从而指导猪的遗传改良,对改善猪肉品质具有重要意义。当前肉质相关的机制研究主要是基于DNA的基因组研究,而对肉质性状的DNA甲基化研究以及结合基因组和甲基化组的综合分析却鲜有报道。【目的】通过基因组和DNA甲基化组联合分析,筛选、鉴定了影响猪肉质的潜在关键基因。为猪肉品质的遗传改良研究提供借鉴。【方法】检测了140头大白猪背最长肌的28个肉质性状,通过表观基因组关联分析(EWAS)与全基因组关联分析(GWAS)筛选了各性状显著关联的CpG和SNP位点。随后以SNP为协变量对GWAS和EWAS重叠的显著关联位点进行条件关联分析,进一步筛选具有独立效应的CpG位点。然后以CpG位点的甲基化水平为因变量,以SNP为自变量进行关联分析从而鉴定甲基化数量性状位点(meQTL)。最后使用顺式甲基化数量性状位点(cis-meQTL)作为工具变量进行孟德尔随机化分析,从而推断cis-meQTL与表型之间的因果关系,同时对位点进行注释,鉴定潜在的关键基因。【结果】(1)在屠宰45 min黄度值(b_45min     

全基因组关联分析鉴别白色杜洛克×二花脸F2资源家系中猪阴囊疝易感基因位点的鉴定

【目的】通过基于单倍型的病例-对照全基因组关联分析(GWAS)鉴别白色杜洛克×二花脸F2资源家系中影响猪阴囊疝的易感位点及位置功能候选基因,并在远缘纯种猪阴囊疝三联体核心家系（Trio）群体中进行重复验证。【方法】利用Illumina porcine 60K SNP芯片对1 020头白色杜洛克×二花脸F2资源家系阴囊疝群体(包含19个阴囊疝患病个体)进行扫描获取基因型。通过Plink v1.07软件对基因型数据进行质量控制;剔除个体基因型检出率< 90%的个体,剔除SNP位点检出率< 90%、哈迪温伯格平衡卡方检验P≤10-3和最小等位基因频率< 0.05及性染色体上和无法定位的SNP位点。质控合格的SNP位点用PHASEBOOK构建出F2资源家系中每个个体的单倍型,并采用隐马尔可夫模型将其归类到数目预先定义的祖先单倍型中。使用基于广义线性混合模型的GLASCOW软件进行利用祖先单倍型的病例-对照全基因组关联分析。采用保守的Bonferroni校正方法得到基因组显著水平和染色体显著水平的阈值。对F2资源家系中达到染色体显著水平的易感SNP位点在包含237个患病个体的远缘纯种猪阴囊疝三联体核心家系(Trio)群体中进行同样的质控,并利用Haploview软件对质控合格的SNP位点分别展开基于单点和基于单倍型的传递不平衡分析(TDT),进行重复验证。【结果】白色杜洛克×二花脸F2资源家系中全部个体的38 033个SNP标记通过质控。在GWAS分析中,共发现108个达染色体显著水平(P<2.63×10-5)的猪阴囊疝关联SNP位点,分别位于染色体2、8和17上,最强相关的SNP位点位于17号染色体上。在远缘三联体核心家系群中,724个个体的96个SNP位点通过质控。对质控合格的SNP位点进行基于单点的TDT分析,结果发现5个显著相关的SNP位点得到重复验证(P<0.05),其中2号染色体上有1个SNP位点和17号染色体上有4个SNP位点,分别位于IQGAP2,CHMP4B,SERINC3,ZNF334 等4个基因内或其上下游。基于单倍型的TDT验证分析发现两个易感单倍型框,其中与基于单点TDT验证分析有重合的仅有SSC17上CHMP4B内及下游的两个易感位点。结合疝气发生机制及TDT分析结果,推测IQGAP2和CHMP4B可能是影响猪阴囊疝发生的两个重要的位置功能候选基因。【结论】本研究利用基于小样本的GWAS分析和较大样本群验证分析,在SSC2和SSC17上分别鉴别1个和4个阴囊疝易感位点,在SSC17上鉴别到两个易感单倍型。易感位点附近的2个基因IQGAP2和CHMP4B可能是影响猪阴囊疝发生的位置功能候选基因,值得进一步研究。     

玉米花期根系结构的表型变异与全基因组关联分析

【目的】根系作为植株吸收水分和养分的重要器官,对玉米生长及产量的形成至关重要。研究玉米根系结构的遗传机制指导玉米高产育种实践。【方法】以111份玉米优异自交系为材料,于2017年在北京、陕西永寿、山西定襄和河南原阳4个环境下对玉米地下节根层数（RLN）、地下节根总条数（TRN）、地下节根角度（RA）、地下节根面积（RS）、地下节根体积（RV）和地下节根干重（RDW）等6个玉米根系相关性状进行调查。取4个环境的平均值作为6个根系相关性状的表型数据,对6个相关性状进行统计分析和相关性分析,对不同年代、不同类群自交系的地下节根相关性状进行差异分析。基于该群体全基因组152 352个高质量SNP标记,利用FarmCPU模型进行全基因组关联分析获得显著关联SNP位点,并在LD衰减距离范围内查找候选基因,对候选基因的功能进行富集分析。【结果】表型分析表明,6个地下节根性状均呈现正态分布,且均显示出较高的遗传力;相关性分析结果表明,地下节根层数和总条数均与地下节根角度和面积呈负相关,地下节根的角度、面积、体积和干重等4个性状之间相互呈现显著正相关关系;不同年代的玉米地下根系结构存在差异,地下节根层数和总条数在年代的更替间表现出下降的趋势,地下节根角度和面积在年代更替间表现出上升的趋势,根干重和根体积在各年代间无显著差异;玉米地下根系结构在类群间也存在差异,旅大红骨类群的6个地下节根性状值均高于其余类群。全基因组关联分析共检测到26个SNP位点与地下节根层数、总条数、体积和干重性状显著关联（P<0.00001）,其中11个显著关联位点定位于前人报道的根系QTL区间内,2个显著关联SNP在地下节根层数和总条数中均被检测到。基于显著关联SNP位点共挖掘到177个候选基因,其中135个具有功能注释,Zm00001d037368可能为控制地下节根层数和总条数的一因多效候选基因。候选基因功能的富集分析结果显示,候选基因的功能主要涉及植物体内的代谢调节、应激反应、运输活性、催化活性、结合蛋白及细胞成分等。【结论】玉米自交系的根系结构在不同年代间和不同类群间存在不同程度的差异,采用全基因组关联分析策略挖掘控制玉米根系结构的相关遗传位点及候选基因,共检测到26个显著关联的SNP位点。     

甘蓝型油菜角果长度全基因组关联分析

【目的】挖掘与油菜角果长度性状显著相关的SNP位点及候选基因,为揭示油菜角果长度性状的遗传基础和分子机制提供理论依据,为油菜产量分子标记辅助选择育种奠定基础。【方法】在江西农业大学试验地和江西省红壤研究所试验地2个环境下考察300份甘蓝型油菜自交系的角果长度性状,利用简化基因组测序技术(specific locus amplified fragment sequencing,SLAF-seq)对300份甘蓝型油菜自交系基因组DNA进行测序并分析,利用获得的均匀分布于甘蓝型油菜基因组上的201 817个群体SNP(single nucleotide polymorphism,SNP)对角果长度性状进行全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS),探测与油菜角果长度显著相关的SNP位点,并基于群体连锁不平衡分析结果搜寻显著SNP位点两侧100 kb范围内的基因,通过BLAST获得关联区域内基因的注释信息,根据注释信息找出与性状相关的候选基因。【结果】农大试验地角果长度表型变异幅度为46.35—107.07 mm;红壤所试验地角果长度表型变异幅度为39.41—101.35 mm,两性状在2个环境下均表现出广泛表型变异。通过一般线性模型(general linear model,GLM)关联分析,农大环境下共检测到121个角果长度显著关联的SNP位点,分布在A04、A06、A08、A09、C02、C03、C06和C09等8条染色体上,其中,A09染色体上分布最多(83个SNP),红壤所环境下检测到22个角果长度显著关联的SNP位点,其中,1个在C09染色体上,其余21个均分布于A09染色体,在两地探测到20个一致性SNP位点;通过混合线性模型(mixed linear model,MLM)分析,农大环境下共检测到5个角果长度显著关联的SNP位点,其中,3个SNP位点与红壤所环境下检测到3个SNP位点一致,所有位点均位于A09染色体上。对MLM关联分析得到的显著SNP位点两侧100 kb区域内基因进行搜寻并进行功能注释,发现多个候选基因参与调节碳水化合物的运输与合成、花器官和种子的发育、信号转导等,它们可能通过上述功能影响油菜角果的生长,导致角果长度的差异。【结论】通过GLM和MLM两种分析方法探测到多个与油菜角果长度性状显著关联的基因位点,并在显著性位点附近搜寻到相关候选基因。     

油菜耐盐相关性状的全基因组关联分析及其候选基因预测

【目的】通过对甘蓝型油菜耐盐相关性状进行全基因组关联分析,寻找可能与油菜耐盐性相关的SNP位点,发掘与油菜耐盐性有关的候选基因。【方法】以1.2%NaCl溶液作为培养液,去离子水为对照,对307个不同品系的甘蓝型油菜进行发芽试验。播种后7 d测定幼苗根长、鲜重及发芽率,计算盐胁迫下各性状相对值,并作为评价耐盐的指标。结合油菜60K SNP芯片,利用SPAGeDi v1.4软件对该群体307份甘蓝型油菜进行亲缘关系分析,并计算亲缘关系值的矩阵。利用软件STRUCTURE v2.3.4对关联群体进行了群体结构分析。为有效排除假关联的影响,将群体结构和材料间的亲缘关系考虑进关联分析中,同时进行了PCA+K模型、Q+K模型以及K模型3种混合线性模型分析和比较,根据所有SNP的–lg(P)观察值和期望值,确定每个性状GWAS分析的最优模型。采用TASSEL 5.0软件,在最优模型下对307份材料耐盐各性状的相对值分别与SNP标记进行全基因组关联分析。利用油菜基因组数据库,在显著SNP位点侧翼序列200 kb范围内提取基因。根据拟南芥中已经明确功能的耐盐相关基因,筛选出目标基因组区段内与耐盐相关的油菜同源基因。【结果】全基因组关联分析共检测到164个与根长显著关联的SNP位点,23个与鲜重显著关联的SNP位点,38个与发芽率显著关联的SNP位点。其中与根长、鲜重、发芽率最显著关联的SNP位点分别位于染色体A08、A02和A06,贡献率分别为23.84%、18.59%和31.81%。在这些显著SNP位点侧翼序列200 kb范围内发掘出可能与油菜耐盐性有关的50个候选基因。这些候选基因主要包括转录因子MYB、WRKY、ABI1、b ZIP、ERF1、CZF1、XERICO等以及一些下游受转录因子调控的不同功能基因NHX1、PTR3、CAT1、HKT、CAX1、ACER、STH、STO等。在根长和发芽率2个不同耐盐性状的分析结果中均筛选出位于A03染色体上的耐盐基因BnaA03g14410D。另外,这些耐盐候选基因中包含两组串联重复基因,分别是位于A03染色体上的BnaA03g18900D和BnaA03g18910D,位于C09染色体上的BnaC09g19080D、BnaC09g19090D和BnaC09g19100D。除此之外,耐盐候选基因中还包含2个距离非常近(中间只间隔2个基因)的重复基因BnaC02g39600D和BnaC02g39630D。【结论】共检测到225个与耐盐性状显著关联的SNP位点,筛选出50个可能与油菜耐盐性有关的候选基因。     

普通小麦籽粒过氧化物酶活性全基因组关联分析

【目的】小麦籽粒过氧化物酶(peroxidase,POD)活性对面制品加工品质有重要影响,发掘控制籽粒POD活性重要位点,并筛选其候选基因,为小麦品质的改良奠定基础。【方法】以151份黄淮冬麦区和82份北部冬麦区品种(系)为材料,分别利用来自于小麦90 K SNP芯片的18 189和18 417个高质量SNP标记,对POD活性进行全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS)。【结果】供试材料中POD活性表现出广泛的表型变异和多样性,黄淮麦区材料的POD活性变异系数为15.4%—21.8%,遗传力为0.79,北部麦区材料的POD活性变异系数为15.0%—19.9%,遗传力为0.82。相关性分析表明,不同环境之间材料的POD活性表现出显著的相关性,黄淮麦区相关系数为0.46—0.89(P0.0001),北部麦区相关系数为0.50—0.87(P0.0001)。多态性信息含量PIC值为0.09—0.38,最小等位基因频率MAF值为0.05—0.5。群体结构分析表明,黄淮麦区与北部麦区2个自然群体结构简单,均可分为3个亚群。GWAS分析结果表明,在黄淮冬麦区材料中共检测到20个与POD活性显著关联的位点(P0.001),分布在1A、2A、2B、2D、3A、3B、3D、4A、4B、5A、5B、6A、6D和7A染色体上,单个位点可解释7.8%—13.3%的表型变异。在北部冬麦区材料中共检测到20个与POD活性显著关联(P0.001)的位点,分布在1A、1B、1D、2A、2B、2D、3A、3B、4B、6A、6B、7A、7B和7D染色体上,单个位点可解释14.4%—23.2%的表型变异。加性回归分析表明,随着优异等位基因数量的增多,小麦籽粒POD活性越高。在发现的所有POD活性相关位点中,2个位点在黄淮麦区和北部麦区材料中均能检测到且稳定遗传,可将其转换为STARP(semi-thermal asymmetric reverse PCR)或CAPS标记,以应用于分子标记辅助育种。获得3个与POD活性有关的候选基因,分别编码磷酸甘露糖变位酶(PMM-D1)、辣根过氧化物酶(PER40)和烷基氢过氧化物还原酶(F775_31640)。【结论】黄淮麦区与北部冬麦区2个自然群体遗传多样性丰富,群体结构简单,适用于全基因组关联分析。在2个自然群体中分别发现20个POD活性位点,并在显著相关的位点区域内筛选到3个候选基因。含有越多优异等位变异的材料其POD活性越高。     

白菜类作物开花时间的全基因组关联分析

【目的】解析白菜类作物开花时间的调控位点,定位白菜类作物开花时间相关的候选基因,为白菜类作物抽薹开花时间的遗传改良提供依据。【方法】以116份白菜类作物组成的自然群体作为研究材料,分别种植在温室与露地2个独立的环境中,进行开花时间调查。同时,提取试验材料的DNA样品进行深度为1.2x的重测序,对测序数据用Pooled Mapping法进行过滤、与参考基因组比对,获得全基因组高密度SNP集合。经过条件过滤后,对高质量的SNP集合进行生物信息分析,包括试验材料的群体结构分析和全基因组连锁不平衡分析。从高质量的SNP集合中,随机挑选出2 000个变异位点,用Phy ML软件以最大似然法对116份试验材料进行系统发育树分析。用全部的高质量SNP集合位点通过软件Haploview进行全基因组连锁不平衡分析。最后,将高质量的SNP集合与开花时间数据结合,通过TASSEL和GAPIT软件包以及R程序语言进行全基因组关联分析。根据强关联峰值信号点位置和连锁不平衡区间定位开花时间候选位点,再通过白菜与同源物种拟南芥的基因共线性关系以及基因功能注释分析来预测白菜类作物开花时间相关的候选基因。【结果】不同种植条件下、不同类型的白菜类作物在开花时间上存在广泛差异。试验材料在露地环境下的开花时间高峰期明显早于温室环境下的材料;试验材料在露地环境下的开花时间总体表现出偏正态分布,而在温室环境下,开花时间各个阶段呈现出较为均衡的分布。温室与露地环境下的开花时间呈显著正相关。通过生物信息学分析最终得到的高质量SNP位点共103万个。试验材料的群体结构分析表明在系统发育树上各亚群内部分布较为集中,不同亚群之间的分布与材料的地理起源密切相关。全基因组衰减平均LD为2.3 kb,表明在116份白菜类作物构建的群体内存在较为频繁的重组和突变。对不同条件下的开花时间进行全基因组关联分析,用复合模型检测到54个(P4)强关联峰值信号点,一般模型检测到87个(P5)。通过进一步分析强关联信号点的连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)区段,得到存在强连锁关系(r20.33)的峰值信号点共33个(温室环境下27个,露地环境下19个)。其中,在温室与露地环境下的共定位位点13个。根据33个关联候选位点,再通过白菜与同源物种拟南芥的基因共线性关系以及基因功能注释分析筛选出白菜类作物开花时间相关的候选基因14个,其中温室与露地环境下共定位候选基因3个(FUL、PHYB和FPF1)。在露地条件下定位到开花关键基因FT1。【结论】不同条件下开花时间的相关性分析表明,遗传效应在开花早晚中起着决定性作用。全基因组关联分析共鉴定出33个与开花时间相关的显著关联信号。通过连锁不平衡分析、白菜与同源物种拟南芥的基因共线性关系以及基因功能注释分析初步鉴定出14个白菜类作物开花时间相关的候选基因。