ADSL基因启动子区遗传变异与鸡肉冻藏新鲜度的相关性分析

试验旨在探究鸡腺苷琥珀酸裂解酶（adenylosuccinate lyase,ADSL）基因启动子区多态性及其与鸡肉冻藏新鲜度的相关性。以161只青脚麻鸡为研究对象,通过DNA混池测序法检测ADSL基因启动子区遗传变异。采用等位基因特异性PCR完成个体基因型分析,并分析了各基因型与鸡胸肌肉色、体重及胸肌冷冻60 d后新鲜度K值和pH的相关性。结果显示,在ADSL基因启动子区ATG上游1 670 bp处发现1个SNP位点（c.-1670 C>A）,其AA基因型个体肌肉冷冻60 d后新鲜度K值（23.61%）极显著低于CA（33.00%）和CC（33.56%）基因型（P<0.01）,即冻藏60 d后AA基因型个体肌肉较CA和CC基因型新鲜,CA和CC基因型间新鲜度K值差异不显著（P>0.05）;各基因型间鸡体重、胸肌肉色及胸肌冷冻60 d后pH均无显著差异（P>0.05）。生物信息学预测发现,c.-1670 C>A导致ADSL基因启动子区转录因子结合位点的显著改变,该突变位点可能造成ADSL基因的表达差异。综上,ADSL基因启动子区c.-1670 C>A与青脚麻鸡胸肌冷冻60 d后新鲜度K值具有显著相关性,该位点可作为青脚麻鸡肉品新鲜度的候选分子遗传标记。     

甘肃省小麦条锈病主要流行小种的RAPD分析及Su11-4小种SCAR标记建立

本研究应用RAPD标记技术对甘肃省小麦条锈菌主要流行的8个生理小种进行多态性标记分析,旨在寻找小麦条锈菌不同生理小种的特异性标记,共选用220条10碱基随机引物进行筛选,其中有147条可得到稳定清晰的扩增条带。研究结果显示,通过使用147条引物对甘肃省流行的8个条锈菌的生理小种进行RAPD分析,发现各致病小种间遗传变异丰富,其中引物S301在条中33号中扩增得到约507bp的特异条带;引物S39在条中32扩增得到长度约183bp的特异条带;引物S36在Hybrid46-8扩增得到约510bp的特异条带;引物S2140在Su11-4扩增得到约317bp的特异条带。另外,本研究还对扩增得到的特异片段进行回收并进行测序分析,其中依据小麦条锈菌生理小种Su11-4特异条带的测序结果设计特异引物,成功将其转化为对Su11-4小种特异的SCAR标记,这对不同条锈菌生理小种的快速准确检测具有重要意义。     

红三叶遗传图谱构建及抗白粉病基因QTL定位

本研究以感(岷山红三叶)、抗(澳大利亚红三叶品种♀Sensation×Renegade♂杂交新品系“甘农PR1”)白粉病红三叶材料为父母本杂交并种植成苗经人工接菌后筛选出抗、感白粉病的F₁群体为作图群体,利用AFLP标记构建红三叶高密度遗传图谱,并利用区间作图法对抗白粉病QTL进行了定位分析,可以为红三叶抗白粉病基因克隆和转基因等分子辅助育种奠定基础。结果表明,149个AFLP标记构建得到的遗传图谱包含7个连锁群(LG1,LG2,LG3,LG4,LG5,LG6和LG7),遗传图谱的总距离为640.5 cM。其中,LG1连锁群的遗传距离(140.6 cM)和标记间平均距离(9.4 cM)均最大;LG4连锁群的遗传距离(55.2 cM)和标记间平均距离(1.8 cM)最小。应用区间作图法对红三叶抗白粉病基因进行QTL分析定位,共检测到5个抗白粉病相关QTL位点(qrp-1,qrp-2,qrp-3,qrp-4和qrp-5),其中qrp-1、qrp-2、qrp-3和qrp-4位于LG4连锁群上,qrp-5位于LG5连锁群上。5个QTL位点对抗白粉病的贡献率为29%~90%,qrp-1对红三叶白粉病抗性的贡献率最大(90%),为主效QTL。     

东亚和南亚固有绵羊群体X-蛋白等位基因特有频率分布的研究

本研究利用单向水平板淀粉凝胶电泳以我国5个固有地方绵羊品种包括湖羊（Hu）、同羊（Tong）、滩羊（Tan）、小尾寒羊（Han）、洼地羊（WD）为研究对象对X-蛋白遗传多样性进行了检测,并引用我国周边国家、地区绵羊品种为分析背景。结果表明以喜马拉雅山脉为界的亚洲东部和南部的北部群体和南部群体在编码的X（＋）型的显性等位基因X频率上存在极显著差异（P〈0．01）。北部检测的群体中X等位基因频率范围为0～0．18,平均值为0．0878,包括属于藏羊和蒙古羊系统的小尾寒羊（Han）、不丹羊（Bhutan）、同羊（Tong）、湖羊（Hu）、滩羊（Tan）、洼地绵羊（WD）、Bhyanglung绵羊（Bhy）、Baruwal绵羊（Bar）、云南绵羊（Yunnan）、哈拉和林绵羊（Kh）和乌兰巴托绵羊（Ub）。南部检测的群体中X等位基因频率范围为0．2037～0．4655,平均值为0．3082,包括属于印度绵羊系统的孟加拉国绵羊（Ban）、Kagi绵羊（Kagi）、Lampuchhre绵羊（Lamp）、越南占部落绵羊（Cham）和缅甸绵羊（Mya）。本研究揭示X等位基因可作印度绵羊的标记,在绵羊群体尤其是亚洲东部和南部绵羊系统形成的研究中具有潜在的重要作用。     

Serum biomarker profiling in cancer studies: a question of standardisation?

Companion animals are exposed to similar environmental conditions and carcinogens as humans. In some animal cancers, there also appears to be the same genetic changes associated as in humans. However, little work has been carried out in cancer biomarker identification in animals. The recent dramatic advances in molecular medicine, genomics, proteomics and translational research will allow biomarker identification, which may provide the best strategies for veterinarians and clinicians to combat disease by early diagnosis and administration of effective treatments. Proteomics may have important applications in cancer diagnosis, prognosis and predictive clinical outcome that could directly change clinical practice by affecting critical elemen‐ts of care and management. This review summarizes the advances in proteomics that has propelled us to this exciting age of clinical proteomics, and highlights the future work that is required for this to become a reality. In this review, we will discuss the available proteomic technologies and their limitations, and highlight the key areas of research and how they have been used to discover cancer biomarkers. The principles described here are equally applicable to human and animal disease, but implementation of ‘omic’ technologies requires stringent guidelines for collection of clinical material, the application of analytical techniques and interpretation of the data.     

正交设计优化草地早熟禾SRAP-PCR反应体系及引物筛选

采用L9(34)正交试验设计方法,对草地早熟禾(Poa pratensis)基因组DNA SRAP PCR反应体系中的Taq DNA聚合酶、Mg2+、引物及dNTP四因素的用量进行优化,并比较不同模板DNA用量对扩增的影响,建立草地早熟禾SRAP PCR最佳反应体系,同时,利用该体系对SRAP引物进行筛选。结果表明,草地早熟禾SRAP PCR最佳反应体系为Taq DNA聚合酶1.0 U、Mg2+ 1.75 mmol·L-1、引物0.25 μmol·L-1、dNTP 220 μmol·L-1、40 ng模板DNA、2 μL 10×PCR buffer,总体积20 μL。运用该体系从100对SRAP引物中筛选出43对引物能够产生清晰稳定的扩增条带且多态性丰富。优化体系的建立及引物的筛选可为今后利用SRAP标记技术对草地早熟禾进行遗传多样性分析、图谱构建、种质资源鉴定奠定技术基础。     

基于ISSR分子标记的紫云英种质资源遗传多样性及结构分析

紫云英(Astragalus sinicus L.)是我国重要的稻田绿肥作物,为揭示不同地区种质资源遗传特征,本研究利用ISSR分子标记对77份紫云英种质资源进行了遗传多样性及结构分析。研究发现,77份供试紫云英种质资源遗传相似性系数为0.567 7～0.868 6,可划分为6个聚类。不同地区群体间分化系数为0.136 3,达到极显著水平(P<0.001),其中种群间变异占比13.9%,种群内变异占比86.1%。不同ISSR引物扩增信息鉴别紫云英资源的能力存在差异,构建了以P809第3,8,9,10,12,15扩增位点以及P886第1,3,5,9,10,11扩增位点为特征的指纹图谱,能有效区分77份供试紫云英资源。以资源所在省份为单元进行群体分析,供试紫云英资源遗传结构呈现分化特征,河南-安徽-江苏-上海资源遗传结构相似,构成北方亚群;四川-广西-湖南-江西资源相似,构成西南方亚群;福建种质资源则呈现混合型特征。本研究结果可为我国紫云英种质资源的科学利用及新品种选育提供依据。     

Prediction of response to marker-assisted and genomic selection using selection index theory

Selection index methods can be used for deterministic assessment of the potential benefit of including marker information in genetic improvement programmes using marker-assisted selection (MAS). By specifying estimates of breeding values derived from marker information (M-EBV) as a correlated trait with heritability equal to 1, it was demonstrated that marker information can be incorporated in standard software for selection index predictions of response and rates of inbreeding, which requires specifying phenotypic traits and their genetic parameters. Path coefficient methods were used to derive genetic and phenotypic correlations between M-EBV and the phenotypic data. Methods were extended to multi-trait selection and to the case when M-EBV are based on high-density marker genotype data, as in genomic selection. Methods were applied to several example scenarios, which confirmed previous results that MAS substantially increases response to selection but also demonstrated that MAS can result in substantial reductions in the rates of inbreeding. Although further validation by stochastic simulation is required, the developed methodology provides an easy means of deterministically evaluating the potential benefits of MAS and to optimize selection strategies with availability of marker data.     

基于SRAP分子标记构建的菊苣遗传连锁图谱

基于SRAP标记,以遗传关系和表型差异大的菊苣亲本PI 651947和PI 652007杂交获得的84个F₁单株为作图群体,进行连锁图谱的构建。采用Map Manager QTX b20软件进行连锁分析,分别构建了PI 651947和PI 652007的分子连锁框架图,共获得77个SRAP标记,其中父本遗传图谱涉及4个连锁群,包含19个标记,图谱总长为450.9 cM,标记间平均图距为23.7 cM。母本遗传图谱涉及13个连锁群,包含58个标记,图谱总长为1404.8 cM,标记间平均图距为24.2 cM。研究结果可为菊苣重要农艺性状QTL定位奠定基础,为菊苣分子育种研究提供了基础信息。