基于RNA-seq与small RNA-seq进行奶牛产奶性状功能基因挖掘及生物信息学预测牛新miRNA

发布时间：2017-06-15 18:05

  本文关键词：基于RNA-seq与small RNA-seq进行奶牛产奶性状功能基因挖掘及生物信息学预测牛新miRNA，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本研究通过转录组测序(RNA-seq)和Small RNA-seq,并引入mRNA和miRNA整合分析方法,鉴定与乳成分相关的关键基因和(RNA,并通过比较基因组学和结构序列分析方法预测牛基因组中的新miRNAs。利用双荧光素酶报告基因系统初步鉴定乳成分相关靶基因与niRNA的互作关系。 试验1：通过RNA-seq鉴定乳成分相关候选基因 本试验以2头具有极端高乳蛋白率乳脂率和2头具有极端低乳蛋白率乳脂率中国荷斯坦牛乳腺上皮组织为试验材料。通过RNA-seq分析,共得到31个差异表达基因(p-value0.05,FDR q0.05)。差异表达基因GO分析和通路分析结果显示其富集在蛋白代谢、脂肪代谢、细胞生长／凋亡／分化、免疫细胞活化以及乳腺发育等生物过程。整合差异表达基因、前人已报道的奶牛产奶性状GWAS和QTL数据分析,得到7个乳蛋白率和乳脂率候选基因—TRIB3, SAA (SAA1、SAA3和M-SAA3.2)、 VEGFA. PTHLH和RPL23A。 试验2：通过small RNA-seq鉴定乳成分相关候选niRNA 为进一步探索乳成分代谢的调控,对RNA-seq个体进行了small RNA测序。通过small RNA-Seq分析,共鉴定到497个已知mRNA (miRBase21.0)和49个新miRNA。通过差异表达分析发现71个差异表达miRNA (P0.05, FDR q0.05),其中上调miRNA35个,下调miRNA36个。对所有niRNA进行靶基因预测,共得到12202个靶基因并对其GO分析和通路分析,结果显示：靶基因主要富集在糖类代谢、脂肪代谢、蛋白质代谢、细胞分化以及免疫相关通路。 试验3：整合分析RNA-seq-与small RNA-seq 通过small RNA-seq与RNA-seq整合分析,共筛选到22个交集基因。通过构建miRNA-Gene-pathway和miRNA-Gene-GO互作网络图,得到7个基因(TRIB3、SAA1、SAA3、 M-SAA3.2、PTHLH, VEGFA和ZDKN1A)可能是乳蛋白与乳脂代谢重要候选基因。miR-1388-5p、 miR-2904、miR-106b、miR-29c、miR-190a和miR-125a (b)等调控以上7个交集基因,暗示这些miRNA可能是影响乳蛋白乳脂代谢的关键miRNA。为深入研究：miRNA与靶基因对乳成分的调控机制,选定TRIB3、PTHLH和VEGFA以及相应niRNA进行双荧光素酶报告基因系统分析。研究发现：miR-1388-5p、miR-2904与TRIB3, miR-29c、miR-106b、miR-190a与PTHLH之间存在相互作用,可能参与乳成分代谢。 试验4：生物信息学预测牛基因组新miRNA 鉴定新的miRNAs,对揭示niRNAs对畜禽重要性状候选基因表达的调控及遗传机制至关重要。本研究根据niRNA分子序列具有一定保守性,将人、小鼠、绵羊、猪和狗五种哺乳动物已知的miRNA分子与NCBI中牛的全基因组序列(UMD3.1)对比,共预测到44条牛新的niRNA。对这些niRNA与small RNA测序得到的miRNA进行比对,并未发现有相同的miRNA。通过靶基因预测和通路分析后,预测到RIB3、CDKN1A等乳脂乳蛋白相关候选基因。 本研究利用RNA-seq与small RNA-seq并整合分析之后共得到7个乳成分候选基因,通过双荧光素酶报告基因系统和转染MAC-T验证得到：miRNAs对TRIB3、PTHLH具有调控作用。
【关键词】：中国荷斯坦牛 乳成分 转录组测序(RNA-seq) small RNA-seq
【学位授予单位】：中国农业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S823
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-9
• 目录9-11
• 英文缩略词11-13
• 第一章 文献综述13-30
• 1.1 畜禽重要性状的鉴定策略13-18
• 1.2 转录组测序(RNA-seq)研究进展18-19
• 1.3 small RNA-seq研究进展19-20
• 1.4 miRNA-mRNA联合分析现状20-21
• 1.5 miRNA研究概述21-29
• 1.6 本研究的目的和意义29
• 1.7 技术路线29-30
• 第二章 基于RNA-seq挖掘乳成分关键基因30-61
• 2.1 试验材料30-32
• 2.2 试验方法32-33
• 2.3 RNA-seq数据处理及生物信息学分析33-40
• 2.4 结果与分析40-58
• 2.5 讨论58-60
• 2.6 小结60-61
• 第三章 基于small RNA-seq挖掘乳成分关键miRNA61-92
• 3.1 试验材料61-63
• 3.2 试验方法63-64
• 3.3 small RNA-seq数据处理及生物信息学分析64-69
• 3.4 small RNA-seq结果69-89
• 3.5 讨论89-91
• 3.6 小结91-92
• 第四章 整合分析RNA-seq与small RNA-seq92-119
• 4.1 材料和方法92-94
• 4.2 试验方法与流程94-104
• 4.3 结果与分析104-115
• 4.4 讨论115-118
• 4.5 小结118-119
• 第五章 应用生物信息学预测牛新microRNA及验证119-128
• 5.1 试验材料与方法119-122
• 5.2 试验结果122-125
• 5.3 讨论125-127
• 5.4 小结127-128
• 第六章 结论128-129
• 6.1 主要结论128
• 6.2 创新点128
• 6.3 需要进一步解决的问题128-129
• 参考文献129-137
• 致谢137-138
• 附录138-171
• 个人简历171

【参考文献】

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本文编号：453090