CN114574599B - 用于猪增重速度评估的snp分子标记、筛选方法和应用 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于猪增重速度评估的SNP分子标记、筛选方法和应用，涉及分子遗传学技术领域。该SNP分子标记为猪1号染色体的rs81349297位点。该SNP分子标记不同基因型的猪增重速度有极显著的差异，通过检测该分子标记能够早期、快速、低成本、有效的预测猪生长速度，在猪种改良方面具有广阔的应用前景，并能够取得优异的经济价值。
Description
技术领域
本发明涉及分子遗传学技术领域，特别是涉及一种用于猪增重速度评估的SNP分子标记、筛选方法和应用。
背景技术
我国是一个养猪和猪肉消费大国。猪肉消费量常年居于肉制品之首。市场对于猪肉产量和质量的需求日益增加，提高猪肉产量、改善猪肉胴体质量，是育种科学家长期以来不断探索的工作。早期的育种工作主要是基于猪的表型进行选择，可靠性低，导致遗传进展相对缓慢。随着遗传标记的广泛开发和育种新技术的不断推陈出新。分子标记辅助选择育种，是在分子水平上对目标性状进行选择，可以不受环境影响，通过遗传背景选择，减少连锁累赘，从而加速育种过程及精准度。因此，分子标记辅助选择正逐渐成为可靠而有效的选择方法。同时，猪达115kg体重日龄(AGE)直接与猪的生长性能相关，因此，研究猪的达115kg体重日龄，在育种中具有重要的研究意义。
分子标记(Molecular Markers)，指可遗传并可检测的DNA序列。目前，广泛应用的第三代分子标记为单核苷酸多态性(SNP)，SNP是指基因组上单个核苷酸的变异，包括转换、颠换、插入和缺失。SNP在基因组上分布广泛，数量多，遗传稳定性高，更适合用于对复杂性状与疾病的遗传解剖以及基于群体的基因识别等方面的研究。同时，由于SNP具有二态性，且单个SNP位点突变率低，易于通过芯片技术实现自动化和规模化检测。因此，SNP广泛应用于基因组分析、生物信息自动化检测、简单和复杂疾病的遗传研究、畜牧育种标记及全球种族遗传学等研究。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种用于猪增重速度评估的SNP分子标记，该SNP分子标记不同基因型的猪增重速度有极显著的差异，通过检测该SNP分子标记能够早期、快速、低成本、有效的预测猪生长速度，在猪种改良方面具有广阔的应用前景，并能够取得优异的经济价值。
为了达到上述目的，本发明提供一种用于猪增重速度评估的SNP分子标记，所述SNP分子标记为猪1号染色体的rs81349297位点。
本发明人利用基因芯片检测技术对猪群体进行GWAS研究，快速筛选到影响猪增重速度的有意义的SNP分子标记rs81349297，为猪的标记辅助选择育种提供有利的理论依据，该SNP分子标记不同基因型的猪增重速度有极显著的差异。
在其中一个实施例中，所述SNP分子标记位于猪1号染色体161853405bp位置，所述猪1号染色体161853405bp位置的多态性为T或C，猪参考基因组为Ensembl Sscrofa 11.1。
在其中一个实施例中，当所述SNP分子标记为T，则提示待评估猪的增重速度快，当所述SNP分子标记为C，则提示待评估猪的增重速度慢。
在其中一个实施例中，所述增重速度指达115公斤体重日龄。
本发明还提供了一种用于评估猪增重速度的基因序列，该基因序列包含所述SNP分子标记位点的上下游20-100bp的序列片段。
在其中一个实施例中，所述基因序列如下所示：
TCTTGTTTTTTTTTTAACTTGCAAGAGCTCCTCATTATTGTATATATTGGCCTTTGTCTA(SEQ IDNO:1)-E-CTGAGTCATTGAAAAAACTTACTCTGGAGTTGCTATTGTGGCTCAGCGTAACAAATCCAA(SEQ IDNO:2)，其中E为所述SNP分子标记的位点。
本发明还提供了一种用于评估猪增重速度的检测试剂盒，包括用于检测所述SNP分子标记的试剂，或包括用于检测所述基因序列的试剂。
本发明还提供了所述SNP分子标记的筛选方法，包括以下步骤：
获取表型数据：称重，记录日龄，进行第一质控，得到待测猪增重速度的表型数据；
获取SNP分子标记：对所述待测猪取样，提取DNA，基因分型，得到覆盖全基因组的SNP分子标记；对所述覆盖全基因组的SNP分子标记进行物理位置更新，除去预定的SNP分子标记，进行第二质控，对缺失基因型进行填充，进行第三质控；
数据分析：结合所述表型数据，对第二质控后的SNP分子标记进行全基因组关联分析，并分析不同基因型群体猪增重速度差异情况，筛选得到用于评估猪增重速度的SNP分子标记。
基于SNP的新型高通量分子标记技术主要有两大类：(1)基于测序技术的高通量分子标记技术，其通量高，能分析个体的全序列，检测发现新的基因信息，但测序数据大、成本高，且分析难度大、周期长；(2)基于基因芯片技术的分子标记技术。基因芯片又称DNA微阵列(DNA micro-array)，是把大量已知序列探针集成在同一个基片上，经过标记的靶核苷酸序列与芯片特定位点上的探针杂交，之后检测、分析杂交信号，检测基因信息的一种快速、高效的分子生物学分析手段。基因芯片具有高通量、高信息量、快速灵敏、样品用量少、成本相对低廉等优点。目前在进化、基因定位、分子育种中得到广泛应用，尤其是在以基因组选择为核心的动植物分子育种领域。全基因组关联分析(Genome-wide associationstudies，GWAS)，是一种在群体水平研究表型-基因型关系的研究策略。GWAS是在特定群体中检测全基因组水平数以百万计的分子标记(例如SNP标记、CNV标记)基因型信息的基础上，开展群体中个体表型与基因型的相关性分析，从而解析影响复杂性状的基因变异，是目前畜禽经济性状遗传改良和机理解析的重要方法之一。所以，本发明人利用基因芯片检测技术对猪群体进行GWAS研究，有助于快速筛选到影响猪增重速度的有意义的SNP分子标记，为猪的标记辅助选择育种提供有利的理论依据。
在其中一个实施例中，所述第一质控包括以下步骤：将所述终测体重＜85kg，或终测体重＞130kg的表型数据去除；
所述第二质控和所述第三质控的质控条件均为：去除SNP检出率<99％、最小等位基因频率<0.05、哈代-温伯格平衡检验P值小于10-6或个体检出率<95％的SNP分子标记数据。
在其中一个实施例中，所述获取表型数据步骤中，所述称重包括以下步骤：当所述待测猪体重达到30±5kg时，称取所述待测猪的始测体重，当所述待测猪体重达到115±5kg时，称取所述待测猪的终测体重。
在其中一个实施例中，所述获取SNP分子标记步骤中，采用GGP 50K SNP芯片进行所述基因分型，根据最新版的猪参考基因组Sscrofa11.1，采用NCBI基因比对程序对SNP标记的物理位置进行更新。
在其中一个实施例中，所述数据分析步骤中，采用混合线性模型(MLM)和FarmCPU模型进行所述全基因组关联分析。
本发明还提供了一种种猪的选育方法，该选育方法包括以下步骤：检测所述SNP分子标记，或检测所述基因序列，当猪1号染色体的rs81349297位点为T时，则判断猪的增重速度快，留用猪。
上述SNP分子标记不同基因型的猪增重速度有极显著的差异，通过检测该SNP分子标记能够早期、快速、低成本、有效的预测猪生长速度。
在其中一个实施例中，所述留用猪的1号染色体的rs81349297位点的基因型为T/T。
上述SNP分子标记的T/T型猪增重速度显著高于C/C和C/T型猪，说明这个SNP位点可作为分子标记应用于优良猪种的选育，通过淘汰C/C和C/T型，保留T/T型的种猪，可以逐步的提高优势等位基因T的频率，从而提高群体的生长速度，带来更大的经济效益。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明的用于评估猪增重速度的SNP分子标记及其筛选方法和应用，该SNP分子标记的不同基因型的猪达增重速度有极显著的差异，通过检测该SNP分子标记能够早期、快速、低成本、有效的预测猪生长速度，在猪种改良方面具有广阔的应用前景，并能够取得优异的经济价值。
附图说明
图1为实施例1中的猪增重速度GWAS结果的曼哈顿图(FarmCPU模型)；
图2为实施例1中的猪增重速度GWAS结果的曼哈顿图(MLM模型)；
图3为实验例中不同基因型猪增重速度比较结果图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
定义：
SNP分子标记：指在基因组上单个核苷酸的变异，形成的遗传标记。
来源：
GGP 50k SNP(GeneSeek，US)，猪(广西扬翔股份有限公司种猪核心群的杜洛克猪)。
本实施例所用试剂、材料、设备如无特殊说明，均为市售来源；实验方法如无特殊说明，均为本领域的常规实验方法。
实施例1
本实施例的研究群体是来自广西扬翔股份有限公司种猪核心群的杜洛克猪。收集2013-2020年间出生的个体的生产性能记录用于本研究。达115kg体重日龄测定严格按照猪场内部规范进行。
1、获取表型数据。
当猪只体重达到30±5kg时，即空料准备始测(始测前一天下午清理料槽剩料至当天早上)，空料12小时后用称重仪称取猪只的体重，记为始测体重。经过3-4个月的饲养，当猪只体重达到115±5kg时，开始进行终测。终测前一天下午开始停料，空料10小时后称取猪只的体重，记为终测体重。根据始测和终测时的体重和日龄，记录达115kg体重日龄这一指标。由于校正公式对终测体重有一定要求，因此后续数据处理时，将终测体重<85kg或>130kg的个体记录设定为缺失值。对表型数据质控后，挑选出具有有效记录值的杜洛克猪共3837头。
2、获取SNP分子标记。
采集3837头杜洛克猪的耳组织样品，提取总DNA，并采用GGP 50K SNP芯片对合格DNA样品进行基因分型，其中合格DNA样纯度OD260nm/OD280nm值为1.6～1.8，获得覆盖全基因组的50679个SNP标记。根据最新版的猪参考基因组(Sscrofa11.1)，采用NCBI基因比对程序(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/)对SNP标记的物理位置进行更新，剔除基因组位置未知与性染色体上的SNP，对于所有常染色体上的SNP标记，利用Plink软件进行质量控制，标准为：去除SNP检出率<99％、最小等位基因频率<0.05、哈代-温伯格平衡检验P值小于10-6以及个体检出率<95％的个体。对于缺失基因型，采用Beagle软件(version 4.1)进行填充，填充完后再次质控，质控条件与前面相同。质控后，最终有3837头杜洛克猪以及34809个SNP位点用于后续全基组关联分析。
3、数据分析。
对杜洛克猪群体的达115kg体重日龄进行了全基因组关联分析。使用混合线性模型(MLM)和FarmCPU模型对各性状进行全基因组关联分析。基因组水平显著位点的检测，采用Bonferroni校正法测定全基因组和染色体显著性阈值，染色体水平显著性阈值为1/34809，全基因水平显著性阈值为0.05/34809。
(1)MLM模型方程式如下所示：
y＝Xb+Sα+Zg+e
其中y是表型向量；b是包含年季、性别、胎次、出生场在内的固定效应；α是单个SNP的固定效应；g是符合正态分布(0，Gσ2a)的随机多基因效应；其中σ2a是多基因效应方差，G是基因组亲缘关系矩阵；X、S和Z是其对应的关系矩阵，e是符合正态分布的随机残差。
(2)FarmCPU模型方程式如下所示：
y＝Twi+Pjqj+mkhk+e
其中，y是表型值向量；T是包含年季、性别、胎次、出生场在内的固定效应矩阵；wi是相应效应的前三个主成分；Pj是第j个伪数量性状核苷酸(QTNs)的基因型矩阵，用作固定效应；而qj是相应的SNP效应；mk是待测第k个标记的基因型矩阵，hk是相应的效应；e是残差效应向量，e～N(0，Iσ2e)，其中σ2e表示残差方差。随机效应模型用于选择最合适的伪QTNs。该模型可以写成如下：
y＝u+e
其中，y是表型值向量；u～N(0，2Kσ2u)，其中K是伪QTN定义的亲属矩阵，σ2u是未知的遗传方差；e是剩余效应向量。
4、结果与分析。
本实施例以3837头杜洛克猪为对象，利用基因芯片技术获得的34809个SNP对猪达115kg体重日龄进行了GWAS分析，分析得到一个与猪达115kg体重日龄达到Bonferroni校正的5％基因组水平显著的SNP位点(P<1.436E-6)，其在染色体上的位置为chr1：161853405。如图1、图2所示。该分子标记为rs81349297，位于猪基因组版本Ensembl Sscrofa 11.1的1号染色体的161853405bp位置，多态性为T和C。上述SNP分子标记位于如下所示的核苷酸序列中第61位碱基。
TCTTGTTTTTTTTTTAACTTGCAAGAGCTCCTCATTATTGTATATATTGGCCTTTGTCTA(SEQ IDNO:1)-E-CTGAGTCATTGAAAAAACTTACTCTGGAGTTGCTATTGTGGCTCAGCGTAACAAATCCAA(SEQ IDNO:2)
实验例
SNP标记(chr1：161853405)不同基因型杜洛克猪增重速度比较。
1、试验材料。
本实验例的研究群体是另取自广西扬翔股份有限公司种猪核心群的376头杜洛克猪。测定记录了结测体重、日龄，进一步计算了其校正115公斤体重日龄。之后采集376头杜洛克猪的耳组织样品，提取总DNA，并采用GGP 50K SNP芯片对合格DNA样品进行基因分型，获取每个个体在该SNP位点rs81349297(chr1：161853405)的基因型。
2、试验方法。
统计rs81349297(chr1：161853405)处，不同基因型猪的达115kg体重日龄表型值，并使用SPSS软件进行正态分布检验、方差齐性检验、单因素方差分析和多重比较检验，进行组间显著性差异分析。
3、结果与分析。
SNP(chr1：161853405)不同基因型猪的达115kg体重日龄统计结果如下表和图3所示，其中，T/T型猪比C/C型猪的达115kg体重日龄平均减少了11.37天，下降了6.19％；比C/T型猪的达115kg体重日龄平均减少了9.10天，下降了5.02％；C/T型猪比C/C型猪的达115kg体重日龄平均减少了2.27天，下降了1.24％。且T/T型猪与C/C型、T/T型猪达115kg体重日龄均达到差异极显著水平(P<0.01)。
表1 rs81349297标记不同基因型杜洛克猪达115kg体重日龄
注：不同小写字母表示差异极显著P<0.01
由此，得到了一种用于猪增重速度评估的SNP分子标记，在生长速度慢的群体中，通过选择保留基因组版本Ensembl Sscrofa11.1的chr1：161853405基因型为T/T的个体进行育种，淘汰C/C型和C/T型，可以逐步提高优势等位基因T的频率，从而提高育种群体的生长速度。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
序列表
<110> 佛山科学技术学院
<120> 用于猪增重速度评估的SNP分子标记、筛选方法和应用
<160> 2
<170> SIPOSequenceListing 1.0
<210> 1
<211> 60
<212> DNA/RNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 1
tcttgttttt tttttaactt gcaagagctc ctcattattg tatatattgg cctttgtcta 60
<210> 2
<211> 60
<212> DNA/RNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 2
ctgagtcatt gaaaaaactt actctggagt tgctattgtg gctcagcgta acaaatccaa 60
Claims (3)
1.一种用于评估猪增重速度的方法，其特征在于，包括获取SNP分子标记的检测结果，根据检测结果判断猪的增重速度；所述猪为杜洛克猪，所述增重速度为达115公斤体重日龄，所述SNP分子标记为猪1号染色体的rs81349297位点，猪参考基因组为EnsemblSscrofa11.1；
包括所述SNP分子标记的基因序列如下所示：
TCTTGTTTTTTTTTTAACTTGCAAGAGCTCCTCATTATTGTATATATTGGCCTTTGTCTA(SEQ ID NO:1)-E-CTGAGTCATTGAAAAAACTTACTCTGGAGTTGCTATTGTGGCTCAGCGTAACAAATCCAA(SEQ ID NO:2)，其中E为T或C的多态性位点；当所述SNP分子标记为T，则提示待评估猪的增重速度快，当所述SNP分子标记为C，则提示待评估猪的增重速度慢。
2.一种种猪的选育方法，其特征在于，该选育方法包括以下步骤：检测SNP分子标记，所述SNP分子标记为猪1号染色体的rs81349297位点，猪参考基因组为EnsemblSscrofa11.1；当猪1号染色体的rs81349297位点为T时，则判断猪的增重速度快，留用猪；
所述猪为杜洛克猪，所述增重速度为达115公斤体重日龄；
包括所述SNP分子标记的基因序列如下所示：
TCTTGTTTTTTTTTTAACTTGCAAGAGCTCCTCATTATTGTATATATTGGCCTTTGTCTA(SEQ ID NO:1)-E-CTGAGTCATTGAAAAAACTTACTCTGGAGTTGCTATTGTGGCTCAGCGTA
ACAAATCCAA(SEQ ID NO:2)，其中E为T或C的多态性位点。
3.根据权利要求2所述的选育方法，其特征在于，所述留用猪的1号染色体的rs81349297位点的基因型为T/T。
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2022
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Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| Genome-wide association analysis with correlated traits in Duroc pigs: growth, feed intake and ultrasound backfat thickness;S. Jiao等;《Proceedings, 10th World Congress of Genetics Applied to Livestock Production》;摘要 * |
| 杜洛克猪HMGA1基因多态位点与生长、饲料利用性状的关联分析;蒲蕾 等;《中国畜牧兽医》;第3268-3274页 * |
| 温氏 S21 系和 S22 系杜洛克猪日增重和瘦肉率 的全基因组关联分析及荟萃分析;周身娉;《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）农业科技辑》;20230115;D050-499 * |
Also Published As
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