CN109182538A - 奶牛乳腺炎关键SNPs位点rs88640083及2b-RAD基因分型和分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及奶牛乳腺炎关键SNPs位点rs88640083及2b‑RAD基因分型和分析方法,包括如下步骤:建库测序;生物信息学分析:数据过滤、酶切序列提取、数据比对、SNP分型、全基因组关联分析。采用BayesA模型和Logistic回归模型对奶牛临床乳腺炎表型性状进行全基因组关联分析(GWAS)。相对于现有技术,本发明的有益效果为:相对于RADseq,2b‑RAD测序技术具有以下几点优点:1、酶切片段长短均一,不需要后续筛选;2、酶切片段不需要添加“Y”型接头;3、步骤简单;4、每个样本测序成本低;5、测序耗时短。本发明还构建两种全基因组关联分析模型(BayesA和Logistics);3、筛选到一个中国荷斯坦奶牛乳腺炎关键SNPs位点及对应基因(SYK)。
Description
技术领域
本发明涉及一种奶牛乳腺炎关键SNPs位点rs88640083及2b-RAD基因分型和分析方法。
背景技术
限制性酶切位点关联DNA测序(RADseq)技术是利用限制性内切酶对基因组进行酶切,产生一定大小的DNA片段,然后通过构建测序文库对酶切后产生的RAD标记进行高通量测序。在过去的十年里,RADseq被认为是最重要的科学突破之一,在全基因组中通过单一、简单且成本效益高的方法,一次能检测到成千上万个基因组内的单核苷酸多态性标记(single nucleotide polymorphism,SNP),从而推动基因组学的研究。与其它测序技术相比较,该技术具有通量高、准确性好、实验周期短、性价比高和不受有无参考基因组序列的限制等优点。目前已经成功应用于种群群体遗传结构和***进化分析、动植物重要经济性状的数量性状位点(QTL)定位和辅助遗传育种、遗传图谱的构建及SNP标记检测等研究领域。
RADseq技术流程包括:基因组DNA的酶切(1种内切酶酶),构建文库(适配体连接,片段大小的筛选,片段端部修饰,末端添加Y型适配器,PCR扩增),上机测序(主要是Illumina GAII或HiSeq测序平台),生物信息学分析(常用分析软件:Stacks,pyRAD和UNEAK等)。其具体流程图如图1。
现有技术的缺点:1、酶切片段的长短大小不一,需要筛选;2、酶切片段端部需要两次添加不同的接头;3、酶切片段需要添加特殊的A-尾部和“Y”型接头;4、步骤比较繁琐,技术要求高并且耗时;5、每个样本测序费用较高。
发明内容
为了克服上述缺陷,本发明提供一种核酸内切酶DNA片段长短均一,免除后续筛选、不需要多次添加接头、步骤简单缩短测序时间;降低每个样本的测序成本的2b-RAD基因分型和分析方法。
本发明还提供一个奶牛乳腺炎关键SNPs位点,其特征在于,关键SNPs位点rs88640083位于基因SYK的5’端基因间区,SNPs为A>G。涉及染色体AC_000165.1。
筛选出前述的奶牛乳腺炎关键SNPs位点的2b-RAD基因分型和分析方法,包括如下步骤:
1)建库测序:酶切:≥200ng基因组DNA采用IIB型限制性内切酶进行酶切;加接头:酶切产物分别加入5组不同的接头,T4脱氧核苷酸连接酶连接;
扩增;串联;混库;测序:质检合格的DNA文库上机测序;
2)生物信息学分析:
(1)数据过滤:对Clean Reads进行质控;
(2)酶切序列提取:提取含有酶切识别位点的序列,用于后续分析;
(3)数据比对:利用SOAP软件将酶切序列比对到构建好的参考序列上;
(4)SNP分型:根据比对结果,利用最大似然法(ML)进行分型;
(5)分析:构建进化树、主成分分析、群体遗传结构分析或全基因组关联分析。
利用SOAP软件将酶切序列比对到参考序列后利用最大似然法(ML)进行SNP标记分型,分型工作完成后采用下述的1)-5)步骤对分型结果进一步过滤:
1)剔除所有样品中低于80%个体可以分型的位点;
2)剔除MAF低于0.01的位点;
3)剔除含有1种或4种碱基型的单核苷酸多态(SNP)位点;
4)剔除标签内多于1个SNP的位点;
5)剔除标签内低于2个基因型的位点。
采用BayesA模型和Logistic回归模型对奶牛临床乳腺炎表型性状进行全基因组关联分析(GWAS);
在进行全基因组关联分析(GWAS)之前,首先构建基于奶牛乳腺炎表型性状的线性回归模型方程,其中,yi表示第i个体的表型特征向量;M为总SNPs数;μ为总表型性状平均值的特征向量;αk是第k个SNP的加性相关性效应向量;Xik为第i个体的第k个SNP的基因型;e是残差效应的矢量;k指SNP位点的个数。
BayesA模型假定SNPs效应符合先验正态分布,其“零均值”和“SNPs方差”以σk 2表示(“零均值”和“SNPs方差”等同,仅文字描述不同),其中,k=1,2……,M,k指SNP位点的个数;SNPs效应方差是相互独立的,每个方差的独立分布IID与逆的卡方先验正态分布相同:其中v是自由度的参数,S2是尺度参数,P表示每个方差的独立分布(IID)与逆的卡方先验正态分布,χ-2为“逆卡方”;每个SNP效应的临界度的先验分布符合t-分布: 其中N指“当概率为п时,SNPs为零效应,或符合正态分布且概率分布为(1-п),”,P(αk│v,S2)表示为每个SNP效应的临界度的先验分布,αk表示第k个SNP的加性相关性效应向量,αk的先验取决于每个SNP的方差,而每个SNP的方差都有一个逆的卡方;当概率为п时,SNPs为零效应,或符合正态分布且概率分布为(1-п), 其中,代表所有非零SNPs效应的共同方差,它按比例分配了符合卡方检验的先验分布:模型中未知的п值由其先验分布(在0和1之间被认为是均匀的)或п-一致(0,1)预测。
va被指定为4,由加性方差计算:和其中,Pk表示为第k个SNPs的等位基因频率;为给定标记的差异;通过SNPs对加性遗传方差进行解释或阐明;为卡方检验的先验分布;Pk表示第k个SNPs的等位基因频率;K为总SNPs数。
Logistic回归分析模型:假设单核苷酸多态性对奶牛乳腺炎的临床表型性状有影响,建立逻辑(Logistic)回归模型来预测奶牛临床乳腺炎发生的可能性,首先构建拟合的Logistic回归方程,其中,其中Pj是在条件Xj下乳腺炎临床表现型的概率,(1-Pj)是在条件Xj下临床乳腺炎表型不发生的概率,j表示第j个SNP位点,Xij=(X1j,X2j,X3j……Xmj)为第i个个体在j位点的基因型(0,1和2),βj是第j个SNP的影响,M是样本数量,μ为总表型性状平均值的特征向量;在逻辑回归分析模型中,Y=(μ+ΣβiXi)方程转化成另一种形式:其中Y表示为第i个个体的乳腺炎表型,P代表临床乳腺炎表型概率;Xi为第i个个体的基因型;βi是优势比OR;P和可变量之间表达的方程通过方程变换: 95%置信区间(CI)=exp(βi±1.96SE(βi)),p1表示的是病例组某个SNP位点发生的概率,p0表示的是对照组对应位点发生的概率;SE(βi)表示为:βi的标准误。
本发明通过两种分析模型得到1个奶牛乳腺炎关键SNPs位点,如表1和2:
表1 BayesA分析模型结果
表2逻辑回归分析模型结果
相对于现有技术,本发明的有益效果为:相对于RADseq,2b-RAD测序技术具有以下几点优点:1、酶切片段长短均一,不需要后续筛选;2、酶切片段不需要添加“Y”型接头;3、步骤简单;4、每个样本测序成本低;5、测序耗时短。本发明还构建两种全基因组关联分析模型(BayesA和Logistics);3、筛选到一个中国荷斯坦奶牛乳腺炎关键SNPs位点及对应基因(SYK)。
附图说明
图1为现有技术的RADseq测序技术流程图;
图2为本发明的2b-RAD测序流程图;
图3.PCR扩增片段直接测序序列与NCBI参考序列比对图,(A)和(B)为PCR扩增片段直接测序Chromas图;(C)1为NCBI参考序列,a和b为直接测序序列;灰色方框为单核苷酸多态标记位点。
具体实施方式
下面结合具体实施例和附图对本发明作进一步说明。
2b-RAD是一种基于IIB型限制性内切酶的、简化的RAD基因分型方法,为研究种群基因组遗传学提供了一种强有力的技术和方法。本研究中我们以中国荷斯坦奶牛为研究对象,构建中国荷斯坦奶牛临床乳腺炎和正常健康对照组牛群,提取构建牛群奶牛的全基因组,利用Bael核酸内切酶对所有奶牛样本全基因组DNA进行酶切,获得标准的酶切片段,然后进行上机测序并分析,具体建库测序流程为(图2):
(1)酶切:≥200ng基因组DNA采用IIB型限制性内切酶进行酶切;
(2)加接头:酶切产物分别加入5组不同的接头,T4脱氧核苷酸连接酶(T4 DNALigase)连接;
(3)扩增:聚合酶链式反应(PCR)扩增连接产物;
(4)串联:根据5组接头信息,将五个标签按顺序串联;
(5)混库(Pooling):连接产物添加条形码(barcode)序列,混库;
(6)测序:质检合格的高质量文库上机测序。
上述的建库测序流程参见Serial sequencing of isolength RAD tagsforcost-efficient genome-wide profiling of geneticand epigenetic variations,作者为Shi Wang等人,2016年10月6号在线公开。
生物信息学分析:
本发明以牛属(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/?term=Bos+Taurus)基因组作为参考基因组,利用SOAP软件(version 2.21)将测序数据比对到参考序列,利用最大似然法(ML)进行位点的分型。分析流程如下:
(1)数据过滤:对Clean Reads进行质控;
(2)酶切序列(Enzyme Reads)提取:提取含有酶切识别位点的序列(Reads),我们称之为Enzyme Reads,用于后续分析;
(3)数据比对:利用SOAP软件将Enzyme Reads比对到构建好的参考序列上;
(4)SNP分型:根据比对结果,利用最大似然法(ML)进行分型;
(5)分析内容:构建进化树、主成分分析、群体遗传结构分析、全基因组关联分析等。
利用SOAP软件将Enzyme Reads比对到参考序列后利用最大似然法(ML)进行SNP标记分型。过程中使用的RAD分型软件包(RADtyping),包含10余个软件组分,覆盖了从数据预处理至最终分型结果输出的全过程。为保证后续分析的准确性,分型工作完成后会通过以下指标对分型结果进一步过滤:
1)剔除所有样品中低于80%个体可以分型的位点;
2)剔除MAF低于0.01的位点;
3)剔除含有1种或4种碱基型的单核苷酸多态(SNP)位点;
4)剔除标签内多于1个SNP的位点;
5)剔除标签内低于2个基因型的位点;
所有样品共得到SNP标记10058个。
统计学分析模型
本研究采用BayesA模型和Logistic回归模型对奶牛临床乳腺炎表型性状进行全基因组关联分析(GWAS)。
我们首先构建了基于奶牛乳腺炎表型性状的线性回归模型方程, 其中,yi表示第i个体的表型特征向量;M为总SNPs数;μ为总表型性状平均值的特征向量;αk是第k个SNP的加性相关性效应向量;Xik为第i个体的第k个SNP的基因型(0,1和2);e是残差效应的矢量。
BayesA模型假定SNPs效应符合先验正态分布,其“零均值”和“SNPs方差”以σk 2表示,其中,k=1,2……,M;SNPs效应方差是相互独立的,每个方差的独立分布(IID)与逆的卡方先验正态分布相同,其中v是自由度的参数;S2是尺度参数:每个SNP效应的临界度的先验分布符合t-分布:αk的先验取决于每个SNP的方差,而每个SNP的方差都有一个逆的卡方。当概率为п时,SNPs为零效应,或符合正态分布且概率分布为(1-п), 其中,代表所有非零SNPs效应的共同方差,它按比例分配了符合卡方检验的先验分布:从先验分布预测模型中的未知п值(在0和1之间被认为是均匀的)或п-一致(0,1)预测。
va被指定为4,由加性方差计算:和其中,Pk表示为第k个SNPs的等位基因频率;为给定标记的差异;通过SNPs对加性遗传方差进行解释或阐明。
逻辑回归分析模型,假设单核苷酸多态性对奶牛乳腺炎的临床表型性状有影响,我们建立了逻辑(Logistic)回归模型来预测奶牛临床乳腺炎发生的可能性,并建立了一个拟合的Logistic回归方程,其中,其中Pj是在条件Xj下乳腺炎临床表现型的概率,(1-Pj)是临床乳腺炎表型不发生的概率;Xij=(X1j,X2j,X3j……Xmj)为第i个个体在j位点的基因型(0,1和2),例如,AA表示为0,TT表示为2,AT表示为1;也可以是这样:CC表示为0,GG表示为2,CG表示为1;也可以AA表示为0,CC表示为2,AC表示为1…;βj是第j个SNP的影响;M是样本数量,μ为总表型性状平均值的特征向量。在逻辑回归分析模型中,Y=(μ+ΣβiXi)方程可以转化成另一种形式: 其中Y表示为第i个个体的乳腺炎表型,P代表临床乳腺炎表型概率;Xi为第i个个体的基因型;βi是优势比(OR);P和可变量之间表达的方程可以通过方程变换: 95%置信区间(CI)=exp(βi±1.96SE(βi))。
本研究通过两种分析模型得到1个奶牛乳腺炎关键SNPs位点,如表1和2:
表1 BayesA分析模型结果
表2逻辑回归分析模型结果
注:*表示由卡方(<0.05)计算的p-值;**是逻辑回归模型的t-统计p值(<0.05);CHISQ是卡方检验下的卡方值。STAT是Logistic回归模型下的t-统计系数。OR:优势比。L95:95%置信区间的概率比95%的下限。U95:95%概率置信区间95%的上限。
为验证SNP标记与奶牛乳腺炎的相关性,采用病例对照研究的方法,对病例组和对照组的关键SNP位点暴露率进行了比较分析。经统计学检验,如果两组间存在显着性差异,可以认为是与奶牛***炎性状相关SNP位点。在比较中排除外界匹配因素的干扰,仅考虑了SNPs与乳腺炎的关联关系。我们采用匹配设计和案例控制不相等(case/Control=1/h)来确定验证样本的数量。
OR=ad/bc
n为验证群体中所需临床乳腺炎数量,N为验证群体奶牛总数量。P0为正常对照群体SNP位点突变的暴露率,P1为临床乳腺炎群体中SNP位点突变的暴露率,OR为比值比(预期该SNP位点的关联强度),α为假设检验第I类错误的概率(期望达到的检验显著性水平),β为假设检验第II类错误的概率,(1-β)为期望达到的检验把握度,OR 95%CI为95%置信区间,χ2为关键SNP位点卡方检验。a为临床乳腺炎群体中SNP位点突变个体数量,b为正常对照群体中SNP位点突变个体数量,c为临床乳腺炎群体中SNP位点非突变个体数量,d为正常对照群体中SNP位点非突变个体数量,见表3。
rs88640083
临床乳腺炎 | 正常对照 | 合计 | |
G | 47(a) | 152(b) | 199 |
A | 26(c) | 158(d) | 184 |
合计 | 73 | 310 | 383 |
表3 SNP标记与奶牛乳腺炎的相关性验证
自由度Df=1,比值比OR=ad/bc=1.879,OR值>1说明中国荷斯坦奶牛临床乳腺炎的危险度因rs88640083位点A>G而增加,即G与乳腺炎之间为“正”关联;卡方χ2=5.578≥5.578,P<0.025,结论为拒绝无效假设,即SNP位点rs88640083差异有统计学显著性。
本发明所述的实例是对本发明的说明而不能限制本发明,在与本发明相当的含义和范围内的任何改变和调整,都应认为是在本发明的范围内。
Claims (8)
1.一个奶牛乳腺炎关键SNPs位点,其特征在于,关键SNPs位点rs88640083位于基因SYK的5’端基因间区,SNPs为A>G。
2.筛选出权利要求1所述的奶牛乳腺炎关键SNPs位点的2b-RAD基因分型和分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)建库测序:
2)生物信息学分析:
(1)数据过滤:对Clean Reads进行质控;
(2)酶切序列提取:提取含有酶切识别位点的序列,用于后续分析;
(3)数据比对:利用SOAP软件将酶切序列比对到构建好的参考序列上;
(4)SNP分型:根据比对结果,利用最大似然法(ML)进行分型;
(5)分析:构建进化树、主成分分析、群体遗传结构分析或全基因组关联分析。
3.根据权利要求2所述的2b-RAD基因分型和分析方法,其特征在于,利用SOAP软件将酶切序列比对到参考序列后利用最大似然法(ML)进行SNP标记分型,分型工作完成后采用下述的1)-5)步骤对分型结果进一步过滤:
1)剔除所有样品中低于80%个体可以分型的位点;
2)剔除MAF低于0.01的位点;
3)剔除含有1种或4种碱基型的单核苷酸多态(SNP)位点;
4)剔除标签内多于1个SNP的位点;
5)剔除标签内低于2个基因型的位点。
4.根据权利要求2所述的2b-RAD基因分型和分析方法,其特征在于,采用BayesA模型和Logistic回归模型对奶牛临床乳腺炎表型性状进行全基因组关联分析(GWAS);
在进行全基因组关联分析(GWAS)之前,首先构建基于奶牛乳腺炎表型性状的线性回归模型方程,其中,yi表示第i个体的表型特征向量;M为总SNPs数;μ为总表型性状平均值的特征向量;αk是第k个SNP的加性相关性效应向量;Xik为第i个体的第k个SNP的基因型;e是残差效应的矢量;k指SNP位点的个数。
5.根据权利要求4所述的2b-RAD基因分型和分析方法,其特征在于,
BayesA模型假定SNPs效应符合先验正态分布,其“零均值”和“SNPs方差”以σk 2表示,其中,k=1,2……,M,k指SNP位点的个数;SNPs效应方差是相互独立的,每个方差的独立分布IID与逆的卡方先验正态分布相同: 其中v是自由度的参数,S2是尺度参数,P表示每个方差的独立分布IID与逆的卡方先验正态分布,χ-2为“逆卡方”;每个SNP效应的临界度的先验分布符合t-分布:其中P(αk│v,S2)表示为每个SNP效应的临界度的先验分布,αk表示第k个SNP的加性相关性效应向量,αk的先验取决于每个SNP的方差,而每个SNP的方差都有一个逆的卡方;当概率为п时,SNPs为零效应,或符合正态分布且概率分布为(1-п),其中,代表所有非零SNPs效应的共同方差,它按比例分配了符合卡方检验的先验分布:
va被指定为4,由加性方差计算:和其中,Pk表示为第k个SNPs的等位基因频率;为给定标记的差异;通过SNPs对加性遗传方差进行解释或阐明;为卡方检验的先验分布;Pk表示第k个SNPs的等位基因频率;K为总SNPs数。
6.根据权利要求4所述的2b-RAD基因分型和分析方法,其特征在于,
Logistic回归分析模型:假设单核苷酸多态性对奶牛乳腺炎的临床表型性状有影响,建立逻辑(Logistic)回归模型来预测奶牛临床乳腺炎发生的可能性,首先建立拟合的Logistic回归方程,其中,其中Pj是在条件Xj下乳腺炎临床表现型的概率,(1-Pj)是在条件Xj下临床乳腺炎表型不发生的概率,j表示第j个SNP位点,Xij=(X1j,X2j,X3j……XMj)为第i个个体在j位点的基因型,βj是第j个SNP的影响,M是样本数量,μ为总表型性状平均值的特征向量;在逻辑回归分析模型中,Y=(μ+ΣβiXi)方程转化成另一种形式:其中Y表示为第i个个体的乳腺炎表型,P代表临床乳腺炎表型概率;Xi为第i个个体的基因型;βi是优势比OR;P和可变量之间表达的方程通过方程变换: 95%置信区间CI=exp(βi±1.96SE(βi)),p1表示的是病例组某个SNP位点发生的概率,p0表示的是对照组对应位点发生的概率;CI指95%置信区间;SE(βi)表示为:βi的标准误。
7.根据权利要求5所述的RAD基因分型和分析方法,其特征在于,BayesA分析模型结果为
8.根据权利要求6所述的RAD基因分型和分析方法,其特征在于,
逻辑回归分析模型结果为
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