CN116200502A - 与白羽肉鸡精液量相关的snp标记及其应用 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及白羽肉鸡繁殖性状改良分子育种技术领域，具体涉及与白羽肉鸡精液量相关的SNP标记及其应用。本发明首次发现了SNP标记rs313665848、rs312925749、rs315630382、rs313283202、rs318221479或rs316183450与白羽肉鸡精液量密切相关。本发明通过在SSGBLUP方法估计中增加显著SNP权重的方法，提高育种值的估计准确性，为实现精液量性状的准确选择和性状相关等位基因的快速纯合，加快遗传选择进展提供数据支撑，培育品系的优势等位基因位点处于高频或纯和状态，在新品系应用于配套系创制过程中，还可较大程度上避免出现后代性状分离的问题。
Description
技术领域
本发明涉及白羽肉鸡繁殖性状改良分子育种技术领域，具体涉及与白羽肉鸡精液量相关的SNP标记及其应用。
背景技术
以往白羽肉鸡选择过程中，育种工作者的注意力往往集中在生长性状，在实际生产中生长性状和繁殖性状往往呈现负相关关系。白羽肉鸡的繁殖力较差，年产蛋仅有160枚，仅相当于高产蛋鸡60周产蛋数的6成。在白羽肉鸡育种中针对繁殖性状选择较少，而种鸡最重要的性能之一就是繁殖性能。精液量是衡量种公鸡繁殖力的一个重要指标，其优劣直接影响后代的生产性能乃至肉鸡养殖的经济效益。
家禽育种中，传统方法难以提高个体繁殖性能，Meuwissen等在2001年提出(GS)，即通过对全基因组内所有SNP标记效应值估计来对育种值进行预测，通过这种方法得到的育种值称为基因组估计育种值(GEBV)，现在GS技术已经在牛，猪，羊，以及水产养殖，中得到广泛的应用。
由于在鸡基因组中存在大量可用的SNP数目，所以可以利用GS技术来进行肉鸡育种，现如今国际上已有家禽育种公司将GS技术应用于家禽育种中，多项报告显示，在复杂经济性状的选择中应用GS技术，通过结合系谱信息，表型信息，以及全基因组关联分析技术，通过SNP芯片对个体基因型进行大量检测，降低了育种成本，提高了选择效率，缩短了育种周期，并且比不应用GS技术提高了20％-40％的选择准确性。
直接法和间接法是GEBV估计的两种方法，总体分为两大类，包括了直接估计基因组育种值的GBLUP法和一步法(single-step,GBLUP,SSGBLUP)以及通过标记效应计算基因组育种值的BayesA，BayesB，RRBLUP法等间接法，相比其他畜禽，家禽的群体规模较大，使用Bayes方法对不用效应SNP进行加权工作效率较低，因此SSGBLUP最适合于家禽GS育种。
精液量在个体中的差异主要表现在种公鸡组配时，公鸡精液量的不同，因此可以作为一个衡量肉种鸡公鸡繁殖性能的指标用于指导留种。
综上所述，在当前家禽饲养成本(饲料、人工、环境控制等)急剧飙升的大背景下，利用SNP整合的基因组选择法对公鸡精液量进行选择提高，即可节省新品系选育的成本，又可以提高配套制种的成功率，助力提高育种效率。
发明内容
本发明的目的是提供一组与快大型白羽肉鸡精液量相关的位于鸡7号染色体的影响孵化性状的显著SNP标记。
本发明针对白羽肉鸡育种和生产实践要求，以快大型白羽肉鸡种为素材，通过精液量的表型和全基因组SNP测定，筛选并验证获得白羽肉鸡精液量控制显著SNP标记。通过在SSGBLUP方法估计中增加显著SNP权重的方法，提高育种值的估计准确性，为实现精液量较为复杂的性状的准确选择和性状相关等位基因的快速纯合，加快遗传选择进展提供数据支撑，培育品系的优势等位基因位点处于高频或纯和状态，在新品系应用于配套系创制过程中，还可较大程度上避免出现后代性状分离的问题。
第一方面，本发明所提供的与白羽肉鸡精液量相关的SNP标记的rs号为rs313665848、rs312925749、rs315630382、rs313283202、rs318221479或rs316183450。
在本发明所提供的SNP标记中，所述rs313665848的多态性为C/T；所述rs312925749的多态性为C/T；所述rs315630382的多态性为C/T；所述、rs313283202的多态性为A/T；所述rs318221479的多态性为C/A；所述rs316183450的多态性为G/T。
本发明所提供的SNP标记通过如SEQ ID NO.1-12所示引物扩增得到。
第二方面，本发明提供检测白羽肉鸡精液量相关的SNP标记的引物，所述SNP标记的rs号为rs313665848、rs312925749、rs315630382、rs313283202、rs318221479或rs316183450。
本发明所提供检测白羽肉鸡精液量相关的SNP标记的引物，检测SNP标记rs313665848的引物如SEQ ID NO.1-2所示；检测SNP标记rs312925749的引物如SEQ IDNO.3-4所示；检测SNP标记rs315630382的引物如SEQ ID NO.5-6所示；检测SNP标记rs313283202的引物如SEQ ID NO.7-8所示；检测SNP标记rs318221479的引物如SEQ IDNO.9-10所示；检测SNP标记rs316183450的引物如SEQ ID NO.11-12所示。
第三方面，本发明提供鉴定白羽肉鸡精液量的试剂、或试剂盒，所述试剂、或试剂盒含有上述的引物。
根据本领域技术人员的理解，本发明还请求保护上述的SNP标记或上述的引物或上述的试剂或试剂盒在高精液量禽类鉴定中的应用。以及上述的SNP标记或上述的引物或上述的试剂或试剂盒在禽类育种中的应用。
第四方面，本发明提供一种繁殖能力强的白羽肉鸡的选育方法，包括：采用上述的试剂或试剂盒，测定候选群体的SNP标记的基因型，根据基因分型结果，选留候选群体中的白羽肉鸡；所述SNP标记，包括rs313665848、rs312925749、rs315630382、rs313283202、rs318221479、rs316183450。
从全基因组分析的层面，本发明提供一种繁殖能力强的白羽肉鸡的选育方法，包括：
(1)建立参考群体，对参考群体进行表型性状测定和基因型测定，确定所述参考群体的SNP标记分型情况；
(2)以用于繁育下一代的白羽肉鸡作为候选留种群体，测定候选留种群体的全基因组SNP位点和基因型；
(3)利用参考群体每个个体的表型值、参考群每个个体全基因组5万个位点的基因型、候选留种群体每一个个体的全基因组基因型、参考群体及候选留种群体个体的系谱记录。
(4)根据全基因组选择计算得出的候选留种群体及其存栏同胞的GEBV的大小，在表型缺失的情况下，对候选留种群体的精液量GEBV进行评估和排序，选择GEBV高的候选群体个体作为亲本。一般公鸡选择100～500，母鸡选择1000～2000，留种组建家系；或是加权后与其他性状进行指数选择。
本发明的有益效果在于：
本发明首次发现了SNP标记rs313665848、rs312925749、rs315630382、rs313283202、rs318221479或rs316183450与禽类精液量密切相关。通过在SSGBLUP方法估计中增加显著SNP权重的方法，提高育种值的估计准确性，为实现精液量较为复杂的性状的准确选择和性状相关等位基因的快速纯合，加快遗传选择进展提供数据支撑。
更具体地，采用本发明所提供的与禽类精液量密切相关的SNP标记，进行白羽肉鸡精液量的基因组选择时，准确性提高8.21％。
附图说明
图1为本发明SNP标记rs313665848的测序图。
图2为本发明SNP标记rs312925749的测序图。
图3为本发明SNP标记rs315630382的测序图。
图4为本发明SNP标记rs313283202的测序图。
图5为本发明SNP标记rs318221479的测序图。
图6为本发明SNP标记rs316183450的测序图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例1筛选孵化性状相关的显著SNP标记的获得
1、全基因组关联分析(GWAS)获得与孵化性状显著相关的SNPs
(1)试验动物和目标性状的测定
以弥勒新广农牧科技有限公司提供的快大型白羽肉鸡一个世代的337只公鸡饲养，试验期为250d-350d，测定性状为300日龄个体精液量。共有337只公鸡进行基因分型，精液量统计见表2，236只用于全基因组关联分析，精液量统计见表1。
表1 236只公鸡精液量的描述性统计量
表2 337只公鸡精液量的描述性统计量
(2)全基因组SNP与目标性状相关性分析
利用“京芯一号”鸡55K定制芯片，对所有样本进行全基因组SNP分型。采用PLINK(V1.90b)软件对芯片基因型数据进行质量控制，最后得到220个个体和41471个SNPs。采用GEMMA(V0.98.1)软件(https://github.com/genetics-statistics/GEMMA/releases)中单性状混合线性模型(LMM)对孵化性状进行GWAS。
该模型包括SNP作为固定因子和加性多基因效应作为随机效应。我们使用PLINK(V1.90)软件中的参数--indep-pairwise 25 5 0.2来推断有效的独立检验。总共得到了6950个对整个染色体SNPs的独立检测。全基因组显著线和参考线分别为1.44E-04(1.00/6,950)和7.19E-06(0.05/6,950)。
使用GEMMA版本0.98.1软件中实现的单变量线性混合模型对精液量性状进行GWAS分析，最终得到与精液量性状相关达到显著水平的SNP位点信息，见表3。
表3 GWAS获得与精液量性状相关达到显著水平的SNP位点信息
实施例2检测6个标记对精液量的影响
本实施例提供6个SNP标记及其不同基因型对白羽肉鸡精液量的影响，见表4；6个SNP标记不同基因型测序结果，见图1、图2、图3、图4、图5和图6。
表4 SNP标记对白羽肉鸡的精液量的影响
实施例3利用整合显著SNP标记进行白羽肉鸡精液量的基因组选择的效果评估
(1)使用白羽肉鸡鸡检验群体，337只一个世代。表型记录了337的个体300日龄精液量表型。
本实施例中，基因组选择的目标性状为公鸡精液量。采用55K SNP芯片进行全基因组SNP分型和6个最显著的SNP的分型，分别构建亲缘关系矩阵，两个矩阵给予不同的权重，与基于系谱亲缘关系矩阵合并为H矩阵。接着采用5倍交叉验证法对两个世代群体进行随机划分，既将335只鸡随机划分为均匀的5个分组，每一组67只鸡。在5个均匀分组中，选取其中1个分组掩盖精液量表型值作为候选群体，其余鸡只作为参考群体。
(2)基因标记质控
采用常用标准进行全基因组SNP的质量控制：个体基因型检出率小于90％，单个SNP位点检出率小于90％和最小等位基因频率小于5％，使用Beagle 5.0软件对缺失SNPs进行基因型填充，确保统计上准确率和有效性。
(3)权重G矩阵构建
根据VanRaden算法，对于芯片基因组数据和5个SNPs，分别利用sommer软件包中A.mat函数进行构建亲缘关系矩阵，既G1和Gsnp。矫正Gsnp矩阵到G1矩阵水平：
公式中，
代表调整Gsnp矩阵，Gsnp代表基于显著SNPs构建亲缘关系矩阵。其中，a和b的计算公式为：
Avg(diag(Gsnp))*b+a＝avg(diag(G1))
avg(offdiag(Gsnp)*b+a＝Avg(offdiag(G1)
设置G1和
的相对权重公式为：
公式中，G2代表权重G矩阵，G1和
见上公式。分开设为c和d为权重系数。
(4)H矩阵构建
H矩阵构建为常用方法。矫正G2矩阵到测序的个体系谱亲缘关系矩阵(A22)的水平：
G*＝e+f*G2
公式中，G*代表调整G2矩阵。其中，e和f的计算公式为：
Avg(diag(G2))*f+e＝Avg(diag(A22))
Avg(offdiag(G2)*f+e＝Avg(offdiag(A22)
设置G*和A22在H矩阵中的相对权重为Gw＝0.95*G*+0.05*A22。H矩阵的公式为：
公式中，H-1代表合并系谱和基因组亲缘关系逆矩阵，A-1代表基于系谱亲缘关系逆矩阵，
代表相对权重G*逆矩阵和
代表是分型个体系谱亲缘关系逆矩阵。
(5)估计育种值
采用ASReml v4.1软件，利用约束最大似然法(REML)算法的单性状动物模型对RFI进行遗传参数和育种值估计。遗传力估计的动物模型如下：
y＝Xb+Za+e，
公式中，y代表观测值向量，b代表固定效应向量，包括批次和性别，a代表随机加性遗传效应向量和e代表随机残差效应向量。X和Z分别代表固定效应和随机加性遗传效应的相关矩阵。
随机向量的(协)方差矩阵如下：
公式中，
和
分别代表加性遗传方差和剩余环境方差；H代表合并系谱和基因组亲缘关系矩阵；I代表单位矩阵
(6)加性遗传方差占比计算
计算G矩阵(对照组)与Gsnp加性遗传方差。结果如表5。
表5 G矩阵(对照组)与Gsnp加性遗传方差结果
| SNP矩阵 | 加性遗传方差 | 占比 |
| G矩阵(对照组) | 0.02766 | - |
| Gsnp | 0.00214 | - |
| Gsnp/G矩阵 | - | 0.077 |
经过遗传方差计算，显著SNP位点加性遗传方差对比G矩阵(对照)加性遗传方差占比为0.077，因此对显著SNP位点加权权重比为0.923:0.077。
(7)遗传力和交叉验证结果，利用R(V3.6.0)软件中caret包产生随机数。结果如表6。
表6遗传力和交叉验证结果
| SNP矩阵权重 | 遗传力 | 准确性 | 提升百分比 |
| G矩阵(对照组) | 0.4414±0.135 | 0.233924 | - |
| H矩阵(对照组) | 0.4730±0.139 | 0.245621 | - |
| 0.0.923*G1+0.077*G*snp | 0.4152±0.129 | 0.254849 | 8.21％ |
根据以上交叉验证检验结果，相比常规不对5个显著SNP设置权重的一步法估计结果，新方法使用能够使得准确性提高达到8.21％，显著SNP构建G矩阵后与常规G矩阵的最优权重比为0.923:0.077。相比较基于基因组矩阵进行育种值估计，一步法选择的准确性和本方法的准确性均能够提升8％以上。
实施例4利用整合显著SNP标记进行白羽肉鸡精液量的基因组选择的育种方法
(1)参考群体的建立，表型性状测定和基因型测定
每个品系建立独立的参考群，参考群的来源要求覆盖到品系已有的全部家系。当参考群鸡饲养接近52周龄时，组建1000-1500只鸡的群体作为参考群体。参考群有明确的表型记录(方法见实施例3)、系谱记录，采集血液样本，提取DNA，送测鸡全基因组SNP芯片。确定3-5万个全基因组平均分布的SNP位点的基因型。具体流程可参考专利“一种鸡全基因组SNP芯片及其应用”(申请号：201780023241.X)内容。确定参考群每只鸡全基因组约5万个位点的结果，用于下一步GEBV的估计。
(2)待测群体的建立与全基因组基因型采集
待测群是指，没有表型性状记录，且准备用于繁育下一代的候选种鸡群。待测群要求与参考群具有5个世代以内的亲缘关系。待测群在不影响鸡成活率和生长发育的前提下，尽早采集血液样本送测鸡全基因组SNP芯片。之后以上述步骤3中方法进行全基因组SNP位点基因型检测和质控。
(3)参考群体和候选群体的个体基因组估计育种值(GEBV)分析
利用①参考群体每个个体的表型值②参考群每个个体全基因组5万个位点的基因型③待测群体每一个个体的全基因组基因型④参考群和所有待留种个体的系谱记录(包括参考群在内)，共4类文件准备利用本方法进行基因组估计育种值(GEBV)估计。
(4)鸡高精液量品系的选择方法
根据全基因组选择计算得出的待测群体及其存栏同胞的GEBV的大小，在表型缺失的情况下，对候选留种群体的精液量GEBV进行评估和排序，选择GEBV高的候选群体个体作为亲本，一般公鸡选择100～500，母鸡选择1000～2000，留种组建家系；或是加权后与其他性状进行指数选择。
实施例5利用SNP标记等位基因状态辅助进行白羽肉鸡繁殖力选择的分子育种方法
上述与精液量显著相关的6个SNP标记，也可以利用常用方法进行选留，具体过程如下：
1、待选择群体
随机挑选待检测鸡。于280日龄后翅静脉采血，ACD抗凝，-20℃保存备用。
2、DNA提取
采用常规酚仿法提取基因组DNA，溶于TE中，用琼脂糖凝胶电泳和紫外分光光度法双重检测DNA的纯度和浓度，然后稀释至浓度50ng/μl。
3、PCR反应及序列测定
用于扩增SNP的引物序列见表7，利用PCR扩增在ABI Life ProFlex PCR仪热循环仪中进行。PCR反应程序为：95℃3min,95℃30s，58℃30s，72℃1min，共35个循环；72℃5min。PCR反应体系以20μl计为：模板DNA 1μl，10pmol/μl上游引物1μl，10pmol/μl下游引物1μl，2×Master mix 10μl，ddH2O 7μl。
表7用于扩增SNP的引物序列
采用直接测序法或其他有效方式对扩增产物进行等位基因检测。根据基因分型结果选留：由于所筛选出来的位点位于7号染色体上，因此可以采用直接测序法或其他有效方式对扩增产物进行等位基因检测。
根据基因分型结果选留的公鸡为：标记rs313665848所含多态性位点的基因型为CC或TC或TT，和/或标记rs312925749所含多态性位点的基因型为CC或TC或TT，和/或标记rs315630382所含多态性位点的基因型为CC或TC或TT，和/或标记rs313283202所含多态性位点的基因型为TT或AT或AA，和/或标记rs318221479所含多态性位点的基因型为AC或AA或CC，和/或标记rs316183450所含多态性位点的基因型为GG或GT或TT的健康公鸡。按照不低于80只公鸡，公母比例不低于1:10的数量留种，产蛋高峰期组建新的家系繁种。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (9)
1.与白羽肉鸡精液量相关的SNP标记，其特征在于，所述SNP标记的rs号为rs313665848、rs312925749、rs315630382、rs313283202、rs318221479或rs316183450。
2.根据权利要求1所述的SNP标记，其特征在于，所述rs313665848的多态性为C/T；所述rs312925749的多态性为C/T；所述rs315630382的多态性为C/T；所述、rs313283202的多态性为A/T；所述rs318221479的多态性为C/A；所述rs316183450的多态性为G/T。
3.根据权利要求2所述的SNP标记，其特征在于，所述SNP标记通过如SEQ ID NO.1-12所示引物扩增得到。
4.检测白羽肉鸡精液量相关的SNP标记的引物，其特征在于，所述SNP标记的rs号为rs313665848、rs312925749、rs315630382、rs313283202、rs318221479或rs316183450。
5.根据权利要求4所述的引物，其特征在于，检测SNP标记rs313665848的引物如SEQ IDNO.1-2所示；检测SNP标记rs312925749的引物如SEQ ID NO.3-4所示；检测SNP标记rs315630382的引物如SEQ ID NO.5-6所示；检测SNP标记rs313283202的引物如SEQ IDNO.7-8所示；检测SNP标记rs318221479的引物如SEQ ID NO.9-10所示；检测SNP标记rs316183450的引物如SEQ ID NO.11-12所示。
6.鉴定白羽肉鸡精液量性状的试剂或试剂盒，其特征在于，含有权利要求4-5任一项所述的引物。
7.权利要求1-3任一项所述的SNP标记或权利要求4-5任一项所述的引物或权利要求6所述的试剂或试剂盒在高精液量白羽肉鸡鉴定中的应用。
8.权利要求1-3任一项所述的SNP标记或权利要求4-5任一项所述的引物或权利要求6所述的试剂或试剂盒在白羽肉鸡育种中的应用。
9.一种繁殖能力强的白羽肉鸡的选育方法，其特征在于，包括：采用权利要求6所述的试剂或试剂盒，测定候选群体的SNP标记的基因型，根据基因分型结果，选留候选群体中的白羽肉鸡；所述SNP标记，包括rs313665848、rs312925749、rs315630382、rs313283202、rs318221479、rs316183450。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117877577A (zh) * | 2024-01-15 | 2024-04-12 | 内蒙古农业大学 | 筛选snp分子标记的全基因组关联分析方法、snp分子标记及应用 |
| CN118136103A (zh) * | 2024-05-08 | 2024-06-04 | 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所 | 一种整合snp点集先验信息的鸡肌内脂肪与腹脂的基因组平衡选育方法及其生物基因芯片 |
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2022
- 2022-07-26 CN CN202210886344.1A patent/CN116200502A/zh active Pending
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