利用整合组学开展MSTN编辑梅山猪的表型遗传分析
发布时间：2020-12-11 05:56
骨骼肌是产肉动物的主要肉类产品来源,也是重要的代谢器官,因此研究骨骼肌生长发育的分子机制意义重大。MSTN是一个重要的肌肉调节因子,可以负调控骨骼肌的生长发育。本研究对象是利用锌指核酸酶技术（ZFN）编辑的MSTN基因编辑梅山猪,与野生梅山猪相比该猪具有明显的双肌表型、高瘦肉率和生长速度快等特点。为了探究MSTN编辑梅山猪肌肉肥大和肌纤维转化的原因,本研究通过对胚胎期65天的各4头MSTN-/-编辑梅山猪和野生梅山猪背最长肌进行RNA-Seq,miRNA-Seq和iTRAQ测序分析,鉴定出与猪生长发育相关的差异表达基因、miRNA和蛋白,并验证了miRNA-95的功能,其分析结果将为后期进一步研究猪骨骼肌生长发育提供理论基础。主要研究结果如下:1.通过对背最长肌进行转录组测序,结果发现MSTN编辑梅山猪组较野生梅山猪组共鉴定出了438个差异基因,对这些差异基因进行功能分析,发现其主要参与了肌纤维发育形成,肌纤维收缩,肌纤维转化等过程中。同时还鉴定出了102个与肌肉生长相关的差异基因,主要参与肌细胞分化,肌肉组织发育,肌原纤维形成等过程,其中包括XK,ACTC1,I...
【文章来源】：中国农业科学院北京市
【文章页数】：94 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
本研究技术路线
图 2-1 文库构建原理图Fig 2-1 Schematic of library construction数据处理据是测序获得的原始图像数据文件通过碱基识别转化为原始测序序列，测序质量的序列信息均包含在 FASTQ 文件中。获得的原始数据下机后再进行质量控质，低质量的reads，使用FastQC软件来评估过滤后的reads质量，检验合格后的clean比对分析。序列比对分析的测序序列采用 Tophat2(Kim et al., 2013)方法与参考基因组进行比对分析。To所示。
图 2-2 Tophat2 的算法图Fig 2-2 Tophat2 comparison analysis of the principle2.2.8 基因表达分析基因表达水平一般是通过基因转录的 mRNA 量的多少来衡量。在 RNA-seq 技术中，通过应用 cufflink (version:2.1.2) (http://cole-trapnell-lab.github.io/cuftlinks)对 tophat 的 mapping 结果进行基因定量。首先根据基因注释文件对基因进行定位，接着再计数覆盖在的基因区的 reads 数，最后根据基因的长度和所获得的 reads 数对基因表达量进行标准化计算，从而获得转录组的表达量。每个基因的 FPKM 是目前估算基因表达水平最为常用的方法(Trapnell et al., 2010)。2.2.9 基因差异表达分析从统计学意义的角度上考虑，使用 DESeq 进行差异分析。该试验每组设置 4 个重复，差异基因的筛选采用 p 值统计学法和差异倍数（FC）)法， 筛选的条件为：|log2 (fold change)| > 1，p ＜0.05 和 qvalue ＜0.05。
【参考文献】：
期刊论文
[1]High-throughput screening of mouse gene knockouts identifies established and novel skeletal phenotypes[J]. Robert Brommage,Jeff Liu,Gwenn M Hansen,Laura L Kirkpatrick,David G Potter,Arthur T Ss,Brian Zambrowicz,David R Powell,Peter Vogel. Bone Research. 2014(03)
本文编号：2910017
【文章来源】：中国农业科学院北京市
【文章页数】：94 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
本研究技术路线
图 2-1 文库构建原理图Fig 2-1 Schematic of library construction数据处理据是测序获得的原始图像数据文件通过碱基识别转化为原始测序序列，测序质量的序列信息均包含在 FASTQ 文件中。获得的原始数据下机后再进行质量控质，低质量的reads，使用FastQC软件来评估过滤后的reads质量，检验合格后的clean比对分析。序列比对分析的测序序列采用 Tophat2(Kim et al., 2013)方法与参考基因组进行比对分析。To所示。
图 2-2 Tophat2 的算法图Fig 2-2 Tophat2 comparison analysis of the principle2.2.8 基因表达分析基因表达水平一般是通过基因转录的 mRNA 量的多少来衡量。在 RNA-seq 技术中，通过应用 cufflink (version:2.1.2) (http://cole-trapnell-lab.github.io/cuftlinks)对 tophat 的 mapping 结果进行基因定量。首先根据基因注释文件对基因进行定位，接着再计数覆盖在的基因区的 reads 数，最后根据基因的长度和所获得的 reads 数对基因表达量进行标准化计算，从而获得转录组的表达量。每个基因的 FPKM 是目前估算基因表达水平最为常用的方法(Trapnell et al., 2010)。2.2.9 基因差异表达分析从统计学意义的角度上考虑，使用 DESeq 进行差异分析。该试验每组设置 4 个重复，差异基因的筛选采用 p 值统计学法和差异倍数（FC）)法， 筛选的条件为：|log2 (fold change)| > 1，p ＜0.05 和 qvalue ＜0.05。
【参考文献】：
期刊论文
[1]High-throughput screening of mouse gene knockouts identifies established and novel skeletal phenotypes[J]. Robert Brommage,Jeff Liu,Gwenn M Hansen,Laura L Kirkpatrick,David G Potter,Arthur T Ss,Brian Zambrowicz,David R Powell,Peter Vogel. Bone Research. 2014(03)
本文编号：2910017
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