西门塔尔牛骨重和胴体重复合策略全基因组关联分析
发布时间：2020-05-18 12:35
【摘要】：胴体重是肉牛最重要的经济性状,是肉牛产业利润的最直接来源。骨重,通常指牛胴体重中所有骨头的重量总和。骨头的轻重一方面可以反映肉牛是否有骨密度相关的疾病;另一方面可以反映肉牛的体型评分。目前,全基因组关联分析(GWAS)被广泛用于鉴定畜禽重要经济性状的因果相关位点。目前主流的全基因组关联分析方法是混合线性模型(LMM),LMM具有四点主要缺陷:1.无法考虑标记间的作用;2.常用的Bonferroni校正过于保守;3.待检验标记在模型中二次拟合;4.无法考虑稀有变异的效应。为了避免以上四点问题,从而能更好地探索这两个肉牛经济性状的潜在遗传机制,我们使用了一种复合策略的GWAS模型。1.单标记回归模型:使用畜禽GWAS中最流行的LMM;2.多标记回归模型(LMM-lasso):将LMM结果中P值小于0.05的位点进行LASSO分析;3.稀有变异关联分析模型(gene-basedSKAT):对包含稀有变异数大于等于两个的基因进行测序核关联分析(SKAT)。我们的试验群体包含1225头西门塔尔牛,全部采用Illumina 770K高密度芯片进行基因分型。经过质量控制后,得到1217头个体,每个个体包含608,696个常见变异和105,787个稀有变异(0.001最小等位基因频率0.05)用于后续分析。对于西门塔尔牛骨重性状,我们的复合策略共找到10个显著关联基因(RIMS2、CHSY1、PRKAR2B、LCORL、LAP3、MAP2K6、NR2F2、CHD7和LARP4)。其中LMM定位到3个显著关联基因,这三个基因都被前人报道过。LMM-lasso不仅全部找到了LMM定位到的三个基因,还额外找到了6个显著关联基因。Gene-based SKAT只鉴定到一个显著关联基因。对于西门塔尔牛胴体重性状,我们的复合策略共找到6个显著关联基因(SNORA76、ARVCF、TMEM182、ANGPT4、RIMS2和TXNDC11)。其中LMM找到3个显著关联基因,LMM-lasso找到4个显著关联基因,而gene-based SKAT没有鉴定到任何显著基因。值得注意的是LMM与LMM-lasso最显著的基因相同。本文的结果显示LMM和LMM-lasso的结果相似度很高,但LMMlasso通常可以找到更多的显著关联位点。此外,由于芯片数据包含稀有变异位点数量有限,导致稀有变异关联分析效力不高,仅在骨重性状中定位到一个关联基因。但随着测序技术的发展,芯片密度的上升,稀有变异关联分析有望成为GWAS中不可或缺的一部分。我们使用的这种复合的GWAS策略可以更充分,更全面的解析畜禽重要经济性状的遗传机理,并为以后的GWAS试验提供借鉴意义。
【图文】：
望Ｐ值和观测到的Ｐ值均从小到大排列，ｘ轴为期望Ｐ值，ｙ轴为观测Ｐ值。为了便逡逑于比较，再画上一条ｙ邋＝邋ｘ的直线。若关联分析结果没有系统误差，大多数点应逡逑依附在ｙ邋＝邋ｘ的直线，尾部有少部分显著关联点向上方偏离该直线（如图１－３）；逡逑若存在大量假阳性位点，则大部分点会向上方偏离该直线；若存在大量假阴性逡逑位点，则大部分点会向下方偏离该直线。逡逑此外，可以通过计算基因组膨胀系数来衡量结果是否有假阳性。在进行逡逑ＧＷＡＳ分析时，标准的关联检验方法为卡方检验或趋势卡方检验，当群体分层逡逑结构存在时，我们假定统计量服从＆２，其中Ａ为基因组膨胀因子。基因组膨胀逡逑因子大小受群体分层情况，群体大小等因素的影响。Ｘ可以通过如下公式计算：逡逑入＝触0逡逑０．４５４９逡逑５逡逑
３．３．１邋ＬＭＭ全基因组关联分析结果逡逑图１和图２分别是骨重性状ＬＭＭ分析结果的曼哈顿图和Ｑ－Ｑ图。由Ｑ－Ｑ图可逡逑以看出分析比较稳健，但略带假阳性。从表３－３及曼哈顿图（图３－２）可以看逡逑出，一共Q嚕父觯樱危绣澹ɑВ迹埃埃担┯耄Ｖ匦宰聪灾喙亍Ｆ渲校犯觯樱危形挥冢逗湃旧义咸迳希常福矗停獾剑常梗梗停獾那誓冢唬备觯樱危形挥冢保春湃旧迳稀Ｎ挥冢逗湃旧迳襄义系模犯觯樱危校卞遑陡鑫挥冢蹋茫希裕浚体澹ǎ欤椋纾幔睿溴澹洌澹穑澹睿洌澹睿翦澹睿酰悖欤澹幔蝈澹颍澹悖澹穑簦铮蝈澹悖铮颍澹穑颍澹螅螅铮蝈澹欤椋耄澹╁义匣蛏舷掠危保停馇淠冢筛鼍嗬耄ǎ欤澹酰悖椋睿邋澹幔恚椋睿铮穑澹穑簦椋洌幔螅邋澹常┗颍保埃叮耄海狻Ｖ靛义系米⒁獾氖牵挥冢蹋茫希遥珊鸵裕校手溆幸桓雒餍腔颍祝茫停校清澹ǎ睿铮睿樱停缅义希保峰义，
本文编号：2669725
【图文】：
望Ｐ值和观测到的Ｐ值均从小到大排列，ｘ轴为期望Ｐ值，ｙ轴为观测Ｐ值。为了便逡逑于比较，再画上一条ｙ邋＝邋ｘ的直线。若关联分析结果没有系统误差，大多数点应逡逑依附在ｙ邋＝邋ｘ的直线，尾部有少部分显著关联点向上方偏离该直线（如图１－３）；逡逑若存在大量假阳性位点，则大部分点会向上方偏离该直线；若存在大量假阴性逡逑位点，则大部分点会向下方偏离该直线。逡逑此外，可以通过计算基因组膨胀系数来衡量结果是否有假阳性。在进行逡逑ＧＷＡＳ分析时，标准的关联检验方法为卡方检验或趋势卡方检验，当群体分层逡逑结构存在时，我们假定统计量服从＆２，其中Ａ为基因组膨胀因子。基因组膨胀逡逑因子大小受群体分层情况，群体大小等因素的影响。Ｘ可以通过如下公式计算：逡逑入＝触0逡逑０．４５４９逡逑５逡逑
３．３．１邋ＬＭＭ全基因组关联分析结果逡逑图１和图２分别是骨重性状ＬＭＭ分析结果的曼哈顿图和Ｑ－Ｑ图。由Ｑ－Ｑ图可逡逑以看出分析比较稳健，但略带假阳性。从表３－３及曼哈顿图（图３－２）可以看逡逑出，一共Q嚕父觯樱危绣澹ɑВ迹埃埃担┯耄Ｖ匦宰聪灾喙亍Ｆ渲校犯觯樱危形挥冢逗湃旧义咸迳希常福矗停獾剑常梗梗停獾那誓冢唬备觯樱危形挥冢保春湃旧迳稀Ｎ挥冢逗湃旧迳襄义系模犯觯樱危校卞遑陡鑫挥冢蹋茫希裕浚体澹ǎ欤椋纾幔睿溴澹洌澹穑澹睿洌澹睿翦澹睿酰悖欤澹幔蝈澹颍澹悖澹穑簦铮蝈澹悖铮颍澹穑颍澹螅螅铮蝈澹欤椋耄澹╁义匣蛏舷掠危保停馇淠冢筛鼍嗬耄ǎ欤澹酰悖椋睿邋澹幔恚椋睿铮穑澹穑簦椋洌幔螅邋澹常┗颍保埃叮耄海狻Ｖ靛义系米⒁獾氖牵挥冢蹋茫希遥珊鸵裕校手溆幸桓雒餍腔颍祝茫停校清澹ǎ睿铮睿樱停缅义希保峰义，
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