CN116287310A - 一种蛋鸡产蛋量的分子标记模块及其对高产蛋量鸡的筛选方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种蛋鸡产蛋量的分子标记模块及其对高产蛋量鸡的筛选方法，属于基因检测技术领域。本发明所述分子标记模块是2个SNP位点的组合；所述SNP位点为rs731112569位点和rs316933724位点。本发明将所述分子标记模块用于筛选高产蛋个体，更加精准地提高蛋鸡总产蛋量，可应用于产蛋量的早期选择及标记辅助选择，有助于节省生产成本并加快遗传进展，具有很大的经济应用价值和科研价值。
Description
技术领域
本发明涉及基因检测技术领域，具体涉及一种蛋鸡产蛋量的分子标记模块及其对高产蛋量鸡的筛选方法。
背景技术
产蛋性状一直是家禽育种的重要性状，包括产蛋量、产蛋率、蛋重等。而产蛋量作为最重要的产蛋性状已经在蛋鸡的育种实践中得到巨大的提升，高产蛋鸡在高峰期可以达到几乎一天产一个的水平。而对于肉鸡或中国地方品种而言，对产蛋量的提升仍有巨大的空间。因此，筛选高产蛋量鸡有重要意义。
目前，筛选高产蛋量鸡的方法仅为观察方法，如母鸡的采食、鸣叫、鸡冠和肉髯的大小及颜色、羽毛状况、交配次数的多少、泄殖腔的形态、耻骨间距的大小等。但是此种方法筛选的高产蛋量鸡误差较大。因此，亟需发明一种准确筛选高产蛋量鸡的方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种蛋鸡产蛋量的分子标记模块及其对高产蛋量鸡的筛选方法，可以更加精准地筛选高产蛋量的鸡个体。
为了实现上述发明目的，本发明提供以下技术方案：
本发明提供了一种蛋鸡产蛋量的分子标记模块，所述分子标记模块是2个SNP位点的组合；所述SNP位点为rs731112569位点和rs316933724位点。
优选的，所述rs731112569位点位于鸡1号染色体第79896566位置，碱基为T/C；所述rs316933724位点位于5号染色体第54522894位置，碱基为C/T。
本发明还提供了上述分子标记模块在筛选高产蛋量鸡中的应用。
本发明还提供了上述分子标记模块对高产蛋量鸡的筛选方法，包括：提取鸡样本DNA，检测所述SNP位点的基因型，根据基因型进行个体选择。
优选的，当所述rs731112569位点的基因型为TT，同时所述rs316933724位点的基因型为CC时，判断为高产蛋量个体。
优选的，所述检测基因型采用基因分型芯片。
优选的，所述样本为血液。
相对于现有技术，本发明具有如下有益效果：
本发明提供了一种蛋鸡产蛋量的分子标记模块，所述分子标记模块是2个SNP位点的组合；所述SNP位点为rs731112569位点和rs316933724位点。本发明将所述分子标记模块用于筛选高产蛋个体，更加精准地提高蛋鸡总产蛋量，可应用于产蛋量的早期选择及辅助于鸡的育种，能够有助于节省生产成本并加快遗传进展，具有很大的经济应用价值和科研价值。
具体实施方式
本发明提供了一种蛋鸡产蛋量的分子标记模块，所述分子标记模块是2个SNP位点的组合；所述SNP位点为rs731112569位点和rs316933724位点。
在本发明中，所述SNP位点对应于NCBI中公布的鸡参考基因组Gallus_gallus-6.0版本序列信息1号染色体正义链第79896566位脱氧核苷酸，所述核苷酸为T/C，以及5号染色体正义链第54522894位脱氧核苷酸，所述核苷酸为C/T。
本发明所述产蛋量为母鸡于开产至72周龄的累计产鸡蛋数量。
本发明还提供了上述分子标记模块在筛选高产蛋量鸡中的应用。
本发明还提供了上述分子标记模块对高产蛋量鸡的筛选方法，包括：提取鸡样本DNA，检测所述SNP位点的基因型，根据基因型进行个体选择。
在本发明中，当所述rs731112569位点的基因型为TT，同时所述rs316933724位点的基因型为CC时，判断为高产蛋量个体。本发明检测1483只白来航蛋鸡与东乡绿壳蛋鸡杂交F2代个体，测定每个个体开产至72周龄的累计产蛋量，实验结果表明，同时具有1号染色体rs731112569(TT)和5号染色体rs316933724(CC)基因型的蛋鸡具有高产蛋量。
本发明对所述基因型检测方法没有特殊限定，采用本领域常规方法即可。作为一种可实施方式，所述检测基因型采用基因分型芯片。
在本发明中，所述样本优选为血液。
下面将结合本发明中的实施例，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
SNP位点与产蛋量相关性的确认
1、产蛋量测定
测定1483只白来航蛋鸡与东乡绿壳蛋鸡杂交F2代个体开产至72周龄的累计产蛋量。
2、SNP的检测
(1)基因组DNA提取
鸡翅静脉采血，ACD抗凝剂(1.32％(m/v)柠檬酸钠、0.48％(m/v)柠檬酸、1.47％(m/v)葡萄糖)抗凝后经裂解、蛋白酶(购自生工生物工程(上海)股份有限公司)消化处理，采用酚仿法提取DNA，灭菌双蒸水溶解。
(2)基因分型
取各待测鸡的基因组DNA，采用美国昂飞公司的600KAffymetrix Axiom ChickenGenotypingArray(商品目录号：902148)检测每个个体的基因型。
3、母鸡产鸡蛋性状全基因组关联分析
采用genome-wide efficientmixed-model association(GEMMA)统计分析软件的混合线性模型进行统计分析，具体可参考:“Genome-wide efficient mixed-modelanalysis for association studies”，Xiang Zhou et al.,Nature Genetics,VOLUME44,NUMBER 7,JULY2012，以及“Efficientmultivariate linearmixed model algorithmsforgenome-wide association studies”,“Krina TZondervan and Lon R Cardon,PROTOCOL,VOLUME 2,NUMBER 10,OCTOBER,2012”。
统计分析模型为：
y＝Wa+xβ+μ+ε 公式(1)；
其中，y代表个体表型值；W代表协变量；a代表对应系数；x代表SNP基因型；β代表对应的SNP效应；μ代表剩余多基因效应；ε代表剩余残差效应。
数据分析采用GeneTitan(美国昂飞公司产品)基因芯片自动处理系统进行分析，对数据进行分析的软件为Affymetrix PowerTools。
结果表明，1号染色体79896566位置SNP位点与5号染色体54522894位置SNP位点均显著与72周总产蛋量相关。
实施例2
F2代个体rs731112569T/C基因型和rs316933724C/T基因型与产蛋量的关联分析
1、实验材料：1483只白来航蛋鸡与东乡绿壳蛋鸡杂交F2代个体。
测定每个个体开产至72周龄的累计产蛋量。
2、SNP的检测
(1)基因组DNA提取
鸡翅静脉采血，ACD抗凝剂抗凝后经裂解、蛋白酶消化处理，采用酚仿法提取DNA，灭菌双蒸水溶解。
(2)基因型确定
取基因组DNA，采用美国昂飞公司的600KAffymetrixAxiom ChickenGenotypingArray(商品目录号902148)检测每个个体的基因型。
结果见表1和表2。
表1位点rs731112569T/C基因型在F2群体中的分布。
从表1结果可以看出，TT基因型为实验群体优势基因型。
表2位点rs316933724C/T基因型在F2群体中的分布
从表2结果可以看出，CC基因型为实验群体优势基因型。
3、基因型组合与72周总产蛋量关联分析
将两个分子标记rs731112569与rs316933724的基因型进行组合，统计不同组合下的72周总产蛋量。其中平均数的计算方法为将同一基因型个体产蛋量求和，除以此基因型个体数量。
结果见表3。
表3不同基因型组合个体的72周累计产蛋量
从表3可以看出，同时具有1号染色体rs731112569(TT)和5号染色体rs316933724(CC)基因型的蛋鸡具有高产蛋量，统计了从开产到72周的总产蛋量相较均值高出9.12个。
综上，本发明采用rs731112569位点和rs316933724位点用于筛选高产蛋个体，能更加精准地提高蛋鸡总产蛋量，可应用于产蛋量的早期选择及辅助于鸡的育种，能够有助于节省生产成本并加快遗传进展，具有很大的经济应用价值和科研价值。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种蛋鸡产蛋量的分子标记模块，其特征在于，所述分子标记模块是2个SNP位点的组合；所述SNP位点为rs731112569位点和rs316933724位点。
2.根据权利要求1所述的分子标记模块，其特征在于，所述rs731112569位点位于鸡1号染色体第79896566位置，碱基为T/C；所述rs316933724位点位于5号染色体第54522894位置，碱基为C/T。
3.权利要求1或2所述分子标记模块在筛选高产蛋量鸡中的应用。
4.一种基于权利要求1或2所述分子标记模块对高产蛋量鸡的筛选方法，其特征在于，包括：提取鸡样本DNA，检测所述SNP位点的基因型，根据基因型进行个体选择。
5.根据权利要求4所述的筛选方法，其特征在于，当所述rs731112569位点的基因型为TT，同时所述rs316933724位点的基因型为CC时，判断为高产蛋量个体。
6.根据权利要求4所述的筛选方法，其特征在于，所述检测基因型采用基因分型芯片。
7.根据权利要求4所述的筛选方法，其特征在于，所述样本为血液。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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