CN105154443A - 与京海黄鸡腹脂性状显著相关的特异分子标记及其应用 - Google Patents
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Abstract
本发明属于家禽育种领域,具体涉及京海黄鸡腹脂性状显著相关的特异分子标记及其应用。所述与京海黄鸡腹脂性状显著相关的特异分子标记是京海黄鸡2号染色体18144674bp位点,突变类型为A/G突变。本发明所述的SNPs标记可靠性和准确性高,不仅可用于京海黄鸡腹脂多少的检测,还可用于京海黄鸡腹脂性状的遗传改良,为京海黄鸡腹脂性状的分子标记辅助选择提供了重要的理论和素材基础。
Description
技术领域
本发明属于家禽育种领域,具体为根据基于第二代测序和简化基因组测序的特异性位点扩增片段测序(SpecificLocusAmplifiedFragmentSequencing,SLAF-seq)技术对京海黄鸡全基因组进行测序,利用生物信息学对测序数据进行分析,获得大量的特异单链核苷酸多态性(SingleNucleotidePolymorphism,SNPs)分子标记,将得到的SNPs与京海黄鸡腹脂性状进行全基因组关联分析,从而开发出1个与京海黄鸡腹脂性状显著相关的SNPs标记,该SNPs标记不仅为京海黄鸡腹脂性状的分子标记辅助选择提供了重要的理论与素材基础以及育种新思路,还为其他动物物种分子标记的开发提供了重要借鉴。
背景技术
优质鸡是具有中国特色的地方品种肉鸡,其肉质鲜美,风味独特,被广大消费者所喜爱,肌肉的风味与脂肪含量密切相关。肉鸡脂肪主要沉积在皮下、内脏(主要为腹脂、肠胃周围脂肪)以及肌肉与骨骼等部位,其中腹脂是脂肪沉积的主要部位。从养殖角度考虑,腹脂和肌内脂肪直接影响肉鸡的屠宰性状和肉质性状。其中,腹脂主要影响屠宰性状,腹脂过多会造成肉鸡过肥,从而生产性能下降。因此,有必要对鸡腹脂性状进行遗传改良,虽然过去几十年来采用传统育种方法对腹脂性状的遗传改良取得了显著的效果,然而腹脂性状为复杂数量性状,受诸多基因的控制,如今,传统育种方法已很难对腹脂性状取得较大的遗传进展。目前,一种新的育种新方法逐渐在动物育种领域得到应用,即全基因组关联分析(Genome-wideAssociationStudy,GWAS)。全基因组关联分析旨在从全基因组范围内寻找与性状关联的SNPs,得到的SNPs可用于分子标记辅助选择。京海黄鸡是在长期开展我国地方鸡种质资源调查、评价与保护的基础上,经多年连续攻关成功培育而成的我国目前唯一通过国家畜禽遗传资源委员会审定的具有小型、优质、早熟和抗逆四大特点的鸡新品种,京海黄鸡的育成,即采用了常规育种方法,又采用了分子辅助选择方法,是鸡育种中理论与实践相结合的一个范例。
发明内容
本发明利用SLAF-seq技术在京海黄鸡全基因组范围内获得了90961个SNPs标记,结合全基因组关联分析获得了1个位于2号染色体上与京海黄鸡腹脂性状显著相关的特异性SNPs标记。
本发明所述与京海黄鸡腹脂性状显著相关的特异分子标记,是rs739907850,位于2号染色体18144674bp处,突变类型为A/G突变,产生了三种基因型,分别为AA、BB和AB基因型。
本发明还公开了京海黄鸡2号染色体18144674bp位点作为与京海黄鸡腹脂性状显著相关的特异分子标记的应用。
该SNPs标记位于LIM和SH3结构域蛋白2(LASP-2)基因内部,该基因位于鸡参考基因组2号染色体18006660-18251285bp,长244625bp,该基因可作为京海黄鸡腹脂重的候选基因。
一对用于扩增包含上述SNPs标记位点的通用引物,其序列如SEQIDNO:1和SEQIDNO:2所示。
本发明所述的1个SNPs标记获取自400只京海黄鸡核心群,样本容量大,可靠性和准确性高,不仅可用于京海黄鸡腹脂多少的检测,还可用于京海黄鸡腹脂性状的遗传改良,为京海黄鸡腹脂性状的分子标记辅助选择提供了重要的理论和素材基础。
本发明利用SLAF-seq技术开发与京海黄鸡腹脂性状显著相关的SNPs标记,具有通量高、重复性好、精度高等特点,为鸡乃至其他物种SNPs标记的开发提供了成功案例。
附图说明
图1是京海黄鸡腹脂重全基因组关联分析的QQ-plot图。
图2是京海黄鸡腹脂重全基因组关联分析的曼哈顿图。
具体实施方式
实施例1
1.试验材料
400只京海黄鸡核心群母鸡获取自江苏省南通市京海黄鸡育种场,60日龄翅静脉采血1.5ml,-20℃备用。43周龄屠宰分割,称取腹脂重,腹脂重描述性统计结果见表1。
表1京海黄鸡腹脂重描述性统计
2.SLAF-seq技术方案设计
京海黄鸡基因组DNA(≥600ng)使用Dzup(Blood)GenomicDNAIsolationReagent(上海生工生物工程有限公司)试剂盒提取,稀释至50-100μg/μL。利用SLAF-seq技术对400只京海黄鸡进行分型,具体方法如下:首先,利用酶切位点预测软件SLAF-Predict(Biomarker,Beijing,China),根据原鸡(Gallusgallus)基因组序列的GC含量、重复序列以及基因特点预测酶切位点,设计标记开发方案,确定酶切方案、切胶范围、测序量等以其分子标记开发的密度、均匀性,从而确保达到预期的实验目的。然后,按照预先设计好的酶切方案,使用HaeIII内切酶(NewEnglandBiolabs)酶切消化基因组DNA,酶切后的片段在37℃条件下,使用克列诺片段(NEB)和dATP对末端添加一个单核苷酸A碱基末端,使之与双标记标签测序接头(PAGE纯,LifeTechnologies)相连。使用稀释后的酶切-连接DNA样本、dNTP、Q5高保真DNA聚合酶进行PCR反应,PCR引物:AATGATACGGCGACCACCGA(SEQIDNO:3)和CAAGCAGAAGACGGCATACG(SEQIDNO:4)(PAGE纯,LifeTechnologies),PCR产物使用AgencourtAMPureXP玻璃珠(BeckmanCoulter,HighWycombe,UK)纯化并收集,用琼脂糖凝胶电泳对收集后的片段大小进行选择,具体为切胶500-800bp的片段,使用QIAquickGelExtractionKit(QIAGEN)回收,切胶回收的产物建库后使用IlluminaHiSeqTM2000进行测序。测序产生的双端序列使用SOAP2.20软件进行评估并比对,组装新的参考基因组,将双端序列与鸡参考基因组比对,使用平均测序深度≥4的组来定义SLAF标签。
3.基因分型和统计分析
采用XiaowenSun等(2013)报道的方法进行SNP标记开发,做了部分修改。具体为在对每个文库进行碱基校正后合并相同的“有用片段”,命名为“tag”,利用BLAT软件的一对一比对检测Tags之间的序列相似性,一致性高于90%的序列归入一个SLAF标签。使用MAF评估来定义每个SLAF标签的等位基因,真实基因型的MAF值显著高于包含序列错误的基因型。存在序列错误的tags根据最相似基因型进行校正,以提高数据利用效率。在二倍体物种群体中,一个SLAF标签能够包含最多4种基因型,因此筛选出包含超过4个tags的组作为重复SLAFs,测序深度低于200的SLAFs定义为低测序深度SLAFs,剔除不进行后续分析,只有测序深度合适并且少于4个tags的组才能被定义为高质量SLAFs标签,包含2-4tags的SLAFs被定义为多态性SLAFs。我们采用贝叶斯方法评估分型结果的准确性。使用Plink软件(v1.07)对数据进行质量控制,剔除最小检出率低于85%、最小等位基因频率低于5%的SNPs,最终,400个样本和90961个SNPs可用于后续的GWAS分析。
使用TASSEL3.0软件中的广义线性模型(generalizedlinearmodel,GLM)进行全基因组关联分析,模型如下:
Y=μ+Xα+Qβ+e,
其中,y代表表型值;μ为固定效应值向量;G为SNP的效应值向量,α为每个SNP的权重向量;Q为群体结构,使用admixture软件计算,不同群体的百分比作为协变量代入公式,β为每个群体的权重向量;e为随机误差,最终,每个SNP位点都能得到一个关联值。基于SNP,通过admixture软件,计算样品的群体结构,做样品的群体结构聚类分析,分别假设400个样品的分群数(K值)为1-15,进行聚类,根据△K峰值位置来确定分群数,拥有最低△K峰值的分群数为最优分群数,将不同群体的百分比作为协变量代入GLM模型计算,计算结果显示,当分群数为10时△K峰值最低,说明将400个样本分为10个亚群最为合适。计算常染色体上的独立SNP标记,具体方法为以常染色体上25个SNPs为一个窗口,计算内部成对SNPs的r2值,高于0.2剔除一个标记,并每五个单位进行步移检测,最终得到15719个独立的标记。一系列相邻的SNP之间如果r2值大于0.4,则定义为连锁不平衡模块。使用此方法,最终估计得到独立SNPs标记和Block模块共26767个,根据常染色体上的连锁不平衡(LD)模块以及估计的独立SNPs标记数量,计算得到5%Bonferroni校正的全基因组显著P值为1.87E-06(0.05/26767),使用TASSEL3.0软件生成腹脂性状全基因组关联分析的QQ-plot图和曼哈顿图(图1和图2)。
4.全基因组关联分析
测序共获得了52.70Gb包括双端序列在内的原始数据,其中,86.1%为高质量碱基,质量评分≥20(质量评分=20,说明错误率为1%,可信度为99%)。总共236.07M序列比对到了鸡参考基因组,双端比对率为71.66%,总共定义了103680条SLAFs和90961个SNPs标记。群体结构分析显示400个京海黄鸡个体之间存在分层现象,当将群体分为10个亚群最为合适,将每个群体的百分比做为协变量代入全基因组关联分析公式以矫正群体分层可能带来的误差,绘制QQ-plot图检测群体校正结果,QQ图显示,观察值(observedvalues)与期望值(expectedvalues)基本相符,仅在末端有少许的几个点偏离,表明群体分层得到了较好的校正,全基因组关联分析结果可靠。
全基因组关联分析结果显示,其中SNPs标记rs739907850与京海黄鸡腹脂重显著相关(P<1.87E-06),该标记位于2号染色体18144674bp处,突变产生了三种基因型,分别为AA、BB和AB,BB基因型与AA相比,发生了A→G突变。其中BB基因型个体腹脂重显著低于AA和AB型个体。由于鸡腹脂过多会影响其繁殖、生长和肉质等性能,因此可将rs739907850突变的BB基因型用于京海黄鸡腹脂重的检测及标记辅助选择。该SNPs标记位于LIM和SH3结构域蛋白2(LASP-2)基因内部,该基因位于鸡参考基因组2号染色体18006660-18251285bp,长244625bp。本发明根据GenBank上已发表的LASP-2基因序列,设计了一对通用引物用于扩增上述SNPs标记,扩增2号染色体18144604-18144858bp,大小为255bp,引物序列如下:
F:5'AAGATCCACCAGGCCAAAG3'(SEQIDNO:1)
R:5'CACCAGCACAGTTTCTCACAAC3'(SEQIDNO:2)。
Claims (4)
1.与京海黄鸡腹脂性状显著相关的特异分子标记,其特征在于,该特异分子标记位于2号染色体18144674bp处,突变类型为A/G突变,产生三种基因型,分别为AA、BB和AB基因型。
2.京海黄鸡2号染色体18144674bp位点作为与京海黄鸡腹脂性状显著相关的特异分子标记的应用。
3.一对用于扩增包含权利要求1所述与京海黄鸡腹脂性状显著相关的特异分子标记的通用引物,其特征在于,引物序列如SEQIDNO:1和SEQIDNO:2所示。
4.权利要求1所述与京海黄鸡腹脂性状显著相关的特异分子标记在京海黄鸡分子标记辅助育种中的应用。
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CN112094918A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-18 | 华南农业大学 | 鸡体重及腹脂重相关的ago3基因分子标记及其应用 |
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Non-Patent Citations (4)
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