基于组学数据鉴定奶水牛产奶性状枢纽基因及TUBA1C功能验证

发布时间：2020-10-23 17:36

　　 水牛分布于我国南方,具有耐粗饲、抗逆性强、奶质优良、役力大以及使用年限长等生物学特性。随着城市化进程以及机械化程度不断提高,我国水牛的用途逐渐以役用为主向乳肉兼用型发展。尤其是营养丰富的水牛奶及其乳制品深受消费者的喜爱,使得水牛奶业具有广阔的市场前景。至今,我国杂交水牛的单产水平已达到1500~1700 kg,但仍低于河流型水牛品种的单产水平(2000~2200 kg)。显然,较低的产奶量已严重阻碍了当前水牛奶业的发展。因此,鉴定与水牛产奶性状相关的致因基因对于提高该物种的单产水平至关重要。随着高通量测序技术的迅猛发展,多组学整合分析策略已成畜禽重要经济性状遗传解析的重要手段。本研究拟从基因型数据评估、基因型和转录组数据的整合分析以及候选基因的家族分析与功能验证等角度多层次挖掘和鉴定与水牛产奶性状相关的候选基因,为开展奶水牛分子育种实践奠定基础。本研究共包括四部分内容:试验1:取411头纯种地中海水牛和45头中国杂交水牛基因组数据,探究连锁不平衡模式和评估有效群体大小发现:(1)纯种和杂交水牛群体中常染色体邻近SNP的平均r~2值分别为0.13±0.19和0.09±0.13,且标记距离在200 kb时显示出最快的LD衰减速率。(2)LD系数为0.2时,纯种和杂交水牛群体的衰减距离分别为170 kb和50 kb;LD系数为0.3时的衰减距离则分别为60 kb和10 kb。这两个群体的Phase连续性在标记距离小于100 kb时达到最大值(R_(P,C)=0.47),表明这两个群体间的Phase相关性不是很强。(3)纯种和杂交水牛群体中有效群体大小呈下降模式,在前13世代的评估值分别为387和113头。这些研究结果为进一步开展水牛全基因组关联分析和基因组选择研究提供了理论依据。试验2:为探究不同泌乳期的水牛乳腺组织表达谱特征,鉴定与产奶性状相关的候选基因,本试验开展了乳腺组织转录组测序、全基因组关联分析和加权的基因共表达网络分析(WGCNA)等研究发现:(1)基于转录组数据,共鉴定出1420个差异表达的mRNA;(2)基于基因水平的全基因组关联分析,976个基因被纳入到NSGG数据集,筛选出9个与产奶量相关的候选基因(P10~(-4));(3)用WGCNA分析,分别从DEGs和NSGG数据集中鉴定出与产奶量相关的天蓝色模块基因544和225个。最后,筛选出12个与产奶量相关的基因(BNIPL,TUBA1C,C2CD4B,DCP1B,MAP3K5,PDCD11,SRGAP1,GDPD5,BARX2,SCARA3,CTU2和RPL27A)作为枢纽基因。这些研究结果为深入了解水牛乳腺组织转录组特征和乳腺发育的生物学功能具有理论指导意义。试验3:基于微管蛋白是微管的主要成分、在许多细胞过程中起着至关重要的作用,本试验从全基因组水平探究了水牛微管蛋白家族及其表达规律发现:(1)共鉴定出33个水牛微管蛋白序列,根据其结构和系统发育特征,可分成五个亚族;(2)同一亚族的微管蛋白序列具有相似的基因结构以及保守的基序组成;(3)水牛微管蛋白家族成员随机分布于10条染色体上,其扩张主要与串联重复事件有关;(4)基于转录组数据和qRT-PCR验证发现,微管蛋白在各种组织中具有不同的表达模式。多数微管蛋白基因在泌乳早期高度表达,可能与乳腺上皮细胞的凋亡有关。这些结果将为进一步验证微管蛋白的功能,鉴定与水牛产奶相关候选基因奠定了理论依据。试验4:基于以上候选基因的筛选结果,本试验用RNA干扰和过表达技术在水牛乳腺上皮细胞(BBMEC)对TUBA1C基因进行功能验证发现,沉默TUBA1C基因可显著影响BBMEC的生长,降低细胞活力,导致凋亡增加,但过表达TUBA1C则对BBMEC的生长影响不显著。此外,干扰或过表达可分别引起11个乳脂代谢和3个乳蛋白代谢通路中相关基因的表达,从而影响BBMEC中甘油三脂的合成和β/κ酪蛋白的分泌。综上,基于系统生物学原理,利用多组学数据和功能验证鉴定水牛产奶性状相关的候选基因,初步阐明了其作用机制,提高了筛选基因的可靠性,为制定水牛分子育种方案、促进其遗传改良提供了有效的分子佐证。
【学位单位】：华中农业大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2019
【中图分类】：S823.83
【部分图文】：

可靠和有效，这对今后开展奶水牛分子育种研究具有重要的科学指导意义。本研究的主要技术路线如图 1-1 所示。图1-1 本研究的主要步骤及生息分析技术路线Figure 1-1 Pipeline of main step and bioinformatics analysis in this study

图 2-1 基于主成分分析的纯种和杂交水牛质控前（A）后（B）个体分布图。Figure 2-1 Individual distribution before (A) and after (B) quality control in purebred andcrossbred buffalo population using principal component analysis.2.2.3 最小等位基因频率和单倍型模块构建先用PLINK 1.90版本评估纯种和杂交水牛群体中每一个SNP的MAF值，分析命令为：plink --bfile inputfile --freq --out outfile。再用自定义的R语言脚本对分析结果进行可视化。单倍型模块的结构可以探究群体中典型的连锁不平衡模式，并对遗传学研究具有重要的意义 (Guryev et al 2006)。基于最大期望算法（Expectation Maximization,EM），采用PLINK 1.90版本的默认参数对群体进行单倍型分析，其分析命令为：plink--bfile inputfile --blocks no-pheno-req --out outfile。2.2.4 连锁不平衡分析采用了成对的r2值检测连锁不平衡模式 (Hill and Robertson 1968)，并计算每一条

交和纯种水牛群体的平均物理距离分别为44.96 kb和44.94 kb。纯种水牛群体中所有常染色体SNP的平均MAF值为0.29 ±0.13，而杂交水牛群体的MAF值则为0.32 ±0.12,但前者拥有MAF值介于0.05 ~ 0.1的SNP比例要高于后者（图2-2）。表 2-3 SNP 分型及质控情况Table 2-3 Number of SNPs genotyped and remained after quality control filtration.品种Breed(N)过滤的 SNPSNP eliminated滤过后的 SNPFinal SNP样 本 大小1Samplesize检出率Call rate（< 95%）哈迪-温伯格平衡 HWE(P < 10-6)最小等位基因频率 MAF(<0.05)有效的 SNP 数SNPs in used (%)纯种(n=430) 1920 371 5335 55090(87.84%)55032(87.75%)411杂交(n=65) 4878 68 2738 45共有 SNP 524781代表经 PCA 分析和质控后的样本大小。
【参考文献】

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本文编号：2853337