CN107058507A - Arpp19及onecut1在猪选育中的应用及猪选育方法 - Google Patents

Arpp19及onecut1在猪选育中的应用及猪选育方法 Download PDF

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周海深
王朝军
徐利
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罗维珍
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武建亮
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Abstract

本发明涉及ARPP19及ONECUT1在猪选育中的应用及猪选育方法，所述ARPP19及ONECUT1基因用于使所选育的种猪具有预期的生长性状，其中，所述的预期的生长性状包括：预定体重的活体背膘厚及达到预定体重的日龄。所述猪选育方法包括：对所欲选择的猪进行基因定位，找到有ARPP19和/或ONECUT1基因的猪，作为候选基因所选择的猪，以使所选择的猪具有优秀的生长性能。本发明首次发现了ARPP19和/或ONECUT1基因与种猪生长性状之间存在的功能关系，通过将ARPP19和/或ONECUT1基因应用到种猪的选育中，可以选育出生长性状优秀的种猪，缩短种猪上市日龄，改善种猪生长性状，提高养猪场的经济效益。

Description

ARPP19及ONECUT1在猪选育中的应用及猪选育方法
技术领域
本发明涉及基因工程技术领域，具体涉及ARPP19及ONECUT1在猪选育中的应用及猪选育方法。
背景技术
根据考古学家与古生物学家的研究，我国是世界上最早把野猪驯化为家猪的国家之一。目前，中国是世界上最大的肉类生产国，同时也是最大的肉类消费国，特别是猪肉。我国人口众多、资源有限、猪的饲料报酬高。而且我国人民的膳食结构是以猪肉为主的，有良好的市场环境。根据全球和国内对猪肉的消费增长情况来看，可以预见未来我国的畜牧业还是以养猪业为主。生长性状体现了猪生长性能的好坏，而猪生长性能的好坏是直接体现在猪的产肉量和生长速度等方面的。无论对商品猪还是对种猪来
说，猪的生长性能越优异，意味着可以用更低的成本，在更快的时间内使猪出栏，因此生长性状对于养猪生产有很重要的经济意义。不仅如此，在某些情况下，生长性状也会对猪的某些性能产生影响。
鲁春刚等利用279头法系大白母猪研究了母猪在进行配种时背膘厚对繁殖性能的影响，结果显示母猪在配种时的膘情会对其繁殖性能产生重要的影响，配种时的背膘厚度控制在合适区间的母猪繁殖性能明显比处于其他膘情状况的母猪要好，不管是过肥还是过瘦都会对繁殖性能产生不利的影响，尤其是总产仔数和活仔数。因此在实际的生产中，一定要注意控制母猪在配种时的膘情，使其能发挥最大的经济效益。除此之外，背膘厚还可以影响后备母猪的初情期。因此，探究猪生长性状的遗传机制、寻找影响生长性状的遗 传区域以及基因对猪的育种工作有着重要的意义，有助于推进我国猪育种工作的相关研究。
发明内容
为了提高养猪场的经济效益，本发明提供了ARPP19和/或ONECUT1基因在猪选育中的用途，所述ARPP19和/或ONECUT1基因用于使所选育的种猪具有预期的生长性状，其中，所述的预期的生长性状包括：预定体重的活体背膘厚及达到预定体重的日龄。
其中，所述预定体重的活体背膘厚包括：预定体重为100Kg时，活体背膘厚介于18-22mm。
其中，所述预定体重的活体背膘厚包括：预定体重为100Kg时，活体背膘厚介于11-13mm。
其中，所述达到预定体重的日龄包括：达到体重100Kg的日龄在155天以下。
本发明另外提供了一种猪选育方法，该方法包括：对所欲选择的猪进行基因定位，找到有ARPP19和/或ONECUT1基因的猪，作为最后所选择的种猪，以使最后所选择的种猪具有预期的生长性能。
其中，该方法具体包括如下步骤：
S1：采集所欲选择的猪的血液，并使用基因组DNA提取试剂盒提取DNA；
S2：利用全基因组关联分析方法，对所提取的DNA进行SNP基因型分型，寻找基因组水平显著的SNP位点；
S3：如果找到步骤S2所要求的SNP位点，则将该SNP位点向上下游各扩展预定距离进行基因富集分析；如果没有找到步骤S2所要求的SNP位点， 则放弃此猪；
S4：选取能够定位到ARPP19和/或ONECUT1基因的猪，作为最后选择的种猪。
其中，所述步骤S2中，基因组水平显著的SNP位点包括100Kg日龄基因组水平显著位点及100Kg活体背膘厚基因组水平显著位点。
其中，所述100Kg日龄基因组水平显著位点的物理位置介于142698000-142777000。
其中，所述100Kg活体背膘厚基因组水平显著位点的物理位置介于133180000-134038000。
其中，所述100Kg日龄基因组水平显著位点的介于WU_10.2_15_142698000-WU_10.2_15_142777000。
其中，所述步骤S2中，在进行SNP基因型分型过程中，芯片的数据质控标准如下：
(1)单个位点SNP的检出率达到90％以上；
(2)个体的检出率达到90％以上；
(3)SNP位点的最小等位基因频率大于或等于0.05；
(4)单个SNP位点的哈代-温伯格平衡检验P值大于或等于0.000001。
本发明首次发现了ARPP19和/或ONECUT1基因与种猪生长性状之间存在的功能关系，通过将ARPP19和/或ONECUT1基因应用到种猪的选育中，可以选育出生长性状优异的种猪，节省养猪周期，改善种猪形状，提高养猪场的经济效益。
具体实施方式
为了对本发明的技术方案及有益效果有更进一步的了解，下面详细说明本发明的技术方案及其产生的有益效果。
全基因组关联分析(GWAS)是一种通过利用群体水平上的连锁不平衡，以基因分型技术为基础，在全基因组的范围内定位影响表型的遗传因素的统计遗传学分析方法。GWAS主要是利用遍布整个基因组的分子标记和统计学分析方法来研究个体表型性状与某些遗传变异之间的相关性，从而找到与表型有关联的遗传因素。从本质上来说，GWAS并不是一种新的QTL定位方法，它的理论原型是候选基因关联分析，首次是人类遗传学研究者为了研究人类复杂疾病的遗传性因素而提出的。GWAS方法的理论依据是“常见疾病，常见变异”(common disease-common variants,CDCV)的假说，即从遗传学的角度看，在人类中存在的常见疾病是由常见变异引起的。GWAS不同于传统研究方法的地方是，它不再完全依赖于系谱信息和重组信息的方法，而是直接利用基因组上SNP与基因的连锁不平衡信息，使得许多目前生物学功能还未知的基因都为个体复杂性状的研究提供了线索，因此统计效力更高，精确性也更好，GWAS是近年来得到人们认可的研究复杂性状的有效方法。
本发明中，发明人为了找到与活体背膘厚及达到预定体重的日龄性状优异相关的基因，选取了500多头100Kg体重活体背膘厚以及达100Kg体重日龄指数优异的种猪，具体选择程序如下：
一、表型数据测定
100Kg体重活体背膘厚直接反应了该种猪的脂肪沉积能力，达100Kg体重日龄则是种猪生长速度的表观性状，在表型数据采集的过程中，利用活体背 膘仪来测定种猪群体的100Kg活体背膘厚，利用结测日龄和结测体重计算达100Kg体重日龄。
二、表型数据校正
由于在对试验群体进行测定时，各个样本的生长状态不同，测定的时间也不同，为了使结果准确，需要对这种差异进行消除。方法是对测定的活体表型数据校正到100Kg时的水平，之后再用于后续的关联分析。本发明依照加拿大的校正公式对原始表型数据进行校正。校正方法是：
达100Kg校正日龄＝测定日龄-[(实测体重-100)/CF]；
其中，CF＝(实测体重/测定日龄)*1.714615(母猪)；
达100Kg校正背膘厚＝实测背膘厚*CF；
其中，CF＝A/{A+[B*(实测体重-100)]}，A＝13.983；B＝0.126014。
三、表型清除固定效应
虽然所有的种猪来自同一个场，场效应对试验没有影响。但是结束测定的日期是不同的，不同的年份和季节对表型值的影响是不同的。因此，需要将年季效应进行清除。方法是应用SAS软件得到每年每个季度的固定效应，然后将每头种猪的每个表型值减去相对应的年季效应值得到每头种猪的真正表型值。
四、统计分析方法
本发明采用的是线性模型的单标记回归分析方法，具体模型如下：
Y＝u+bx+e
Y是经过校正的性状表型值，即真正表型值剔除了年份和季节固定效应，u是群体均值，b是SNP效应，x是指SNP基因型的指示向量，可以编码为0，1或2。e是随机残差。
五、表型分布情况
本发明选取了100Kg日龄和100Kg活体背膘厚两个生长性状进行分析。通过对两个性状的频数分布(指表型值与该指表型值在某一范围内分布的频数)可以看出两个性状都基本符合正态分布，因此是具有可靠性的，可以进行后续的关联分析。
选取出合格的猪品种后，通过如下方法寻找基因：
一、采集猪品种血液，提取NDA
二、SNP基因分型
本发明所应用的芯片是Illumina公司的猪80K芯片。该款芯片是由Illumina公司和Genseek公司在改良了之前Illumina Porcine 60K Beadchip的基础上开发出来的，一共包含了68,528个SNP标记。该款芯片不仅继承了之前60K芯片中多态性良好的45K数据，还新增加了通过后续研究找到的25K SNP标记信息，这些SNP位点中有很多与猪的生长性状相关的位点，并且这些标记在每条染色体上的分布也是相对均匀的。
三、基因型数据的质量控制
由于***可能存在误差或者某些不可控制情况的发生，基因型数据并不是总能达到试验的要求，因此在进行进一步的关联分析之前需要对基因型数据进行质量控制。根据以往的研究中对芯片数据的质量控制标准，本发明的芯片数据质控标准如下：
(1)单个位点SNP的检出率(call rate)达到90％以上；
(2)个体的call rate达到90％以上；
(3)SNP位点的最小等位基因频率大于或等于0.05；
(4)单个SNP位点的哈代-温伯格平衡检验P值大于或等于0.000001。
四、GWAS分析结果
表1及表2分别为100Kg日龄基因组水平显著位点信息以及100Kg活体背膘厚基因组水平显著位点信息，如表1和表2所示，本发明的GWAS分析结果共发现了4个基因组水平显著的SNP位点与100Kg日龄相关联，4个基因组水平显著的SNP位点与100Kg活体背膘厚相关。
表1 100Kg日龄基因组水平显著位点信息
表2 100Kg活体背膘厚基因组水平显著位点信息
五、生物信息学分析
表3及表4分别为100Kg日龄富集基因及信息，以及100Kg活体背膘厚富集基因及信息，如表3和表4所示，将显著的SNP位点向上下游各扩展1Mb进行基因富集分析，在猪的基因组上共找到了25个与研究性状相关的基因。其中与100Kg日龄相关的有9个，与100Kg活体背膘厚相关的有16 个。
表3 100Kg日龄富集基因和信息
表4 100Kg活体背膘厚富集基因和信息
本发明首次发现ARPP19和ONECUT1与品种猪的生长形状存在显著的功能关系，通过将ARPP19和/或ONECUT1基因应用到种猪的选育中，可以选育出生长性状优异的种猪，节省养猪周期，改善种猪形状，提高养猪场的经济效益。
虽然本发明已利用上述较佳实施例进行说明，然其并非用以限定本发明的保护范围，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围之内，相对上述实施例进行各种变动与修改仍属本发明所保护的范围，因此本发明的保护范围以权利要求书所界定的为准。

Claims (9)

1.ARPP19和/或ONECUT1基因在猪选育中的用途，其特征在于，所述ARPP19和/或ONECUT1基因用于使所选育的种猪具有预期的生长性状，其中，所述的预期的生长性状包括：预定体重的活体背膘厚及达到预定体重的日龄。
2.如权利要求1所述的ARPP19和/或ONECUT1基因在猪选育中的用途，其特征在于，所述预定体重的活体背膘厚包括：预定体重为100Kg时，活体背膘厚介于18-22mm。
3.如权利要求1所述的ARPP19和/或ONECUT1基因在猪选育中的用途，其特征在于，所述预定体重的活体背膘厚包括：预定体重为100Kg时，活体背膘厚介于11-13mm。
4.如权利要求1所述的ARPP19和/或ONECUT1基因在猪选育中的用途，其特征在于，所述达到预定体重的日龄包括：达到体重100Kg的日龄在155天以下。
5.一种猪选育方法，其特征在于：对所欲选择的猪进行基因定位，找到有ARPP19和/或ONECUT1基因的猪，作为最后所选择的种猪，以使最后所选择的种猪具有预期的生长性能。
6.如权利要求5所述的猪选育方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：采集所欲选择的猪的血液，并使用基因组DNA提取试剂盒提取DNA；
S2：利用全基因组关联分析方法，对所提取的DNA进行SNP基因型分型，寻找基因组水平显著的SNP位点；
S3：如果找到步骤S2所要求的SNP位点，则将该SNP位点向上下游各扩展预定距离进行基因富集分析；如果没有找到步骤S2所要求的SNP位点，则放弃此猪；
S4：选取能够定位到ARPP19和/或ONECUT1基因的猪，作为最后选择的种猪。
7.如权利要求6所述的猪选育方法，其特征在于：所述步骤S2中，基因组水平显著的SNP位点包括100Kg日龄基因组水平显著位点及100Kg活体背膘厚基因组水平显著位点。
8.如权利要求7所述的猪选育方法，其特征在于：所述100Kg日龄基因组水平显著位点的物理位置介于142698000-142777000。
9.如权利要求7所述的猪选育方法，其特征在于：所述100Kg活体背膘厚基因组水平显著位点的物理位置介于133180000-134038000。
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