用基于SNP和mRNA信息的分层建模策略研究猪对PolyⅠ:C免疫应答差异性的分子遗传基础

聚肌胞PolyI:C是免疫刺激试验中的常用病毒模拟物。本项目拟在前期完成猪的PolyI:C刺激试验基础上，进一步开展纵深研究，重点就猪对PolyI:C免疫应答差异性的分子遗传基础进行解析，以期揭示猪抗病毒能力调控的遗传调控机制。采取不同于"精细定位-图位克隆"的综合筛选策略，通过基因表达谱、QTL数据及网络资源的综合分析，从PolyI:C刺激猪的免疫应答性状QTL置信区中筛选候选基因，然后在试验猪群中对所筛的候选基因mRNA表达水平及SNPs实施大规模检测。在此基础上，运用分层建模新策略，构建同时包含SNP基因型和mRNA信息的分层线性模型，对控制猪群免疫指示性状变异的主要基因进行系统分析和验证，籍此阐明猪对PolyI:C免疫应答差异性的遗传基础。本项目实施后对于准确理解猪抗病力的遗传调控机制有重要帮助，预期研究成果可为猪的抗病育种提供基因素材和科学依据，故本项目有重要的科学意义。

猪病是影响养猪业健康发展的重要因素之一，猪的抗病育种研究已受到学界的高度关注。针对我国猪病频发、药物和疫苗无法彻底防控的现状，本项目综合采用分子遗传学、数量遗传学、基因组学、生物信息学、系统生物学等研究手段，联合DNA、mRNA和表型信息，以猪对PolyIC、HPS等病毒模拟物、细菌抗原刺激的免疫应答机制的分子基础为突破口，对支撑猪抗病育种的部分重要科学问题进行了研究，取得了较有特色的研究成果。本项目主要研究结果包括克隆了S100A基因家族等重要免疫基因并开展了基因功能分析，系统测定了猪免疫器官和血液免疫细胞响应抗原刺激的转录组，筛选到多个具有抗病育种应用前景的候选基因。本项目首次将复杂网络理论应用于猪的免疫基因网络评估，并发展了多个新的分析方法，包括发展了评估网络组分重要性的定量拓扑学分析法，建立了鉴定基因表达标签的PCA/GSEA联合分析方法，发展了度量样本间基因表达相似性的双向交叉基因富集分析方法等。本项目发表标注论文5篇，专利3项，在全国性学术会议上做分组报告和主题报告各1次，获研究生学术年会报告一等奖1次。本项目研究成果不但从基础数据积累的角度丰富了猪免疫基因组的内容，而且为猪抗病育种提供了基因素材。