肉牛异速生长的全基因组关联分析方法及调节屠宰性状成熟度基因的检测

Simple allometry is the power function relationship between partial body size and individual quality. In this study, based on the definition of simple allometry, a static allometry scaling model wiil be developed. Then we will apply this genetic models into single or mutiple SNP genetic models, and establish the genetic models for mapping quantitative trait nucleotide (QTN) for animal allometries of multiple partial body size to entire one. Parameters will be infered by using multiple linear regression and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO). Computer simulation experiments will be used to demonstrate the utility of our proposed method. To detect the QTNs regulating the allometries of slaughtering traits in beef cattle, our method will be applied to analyzing a real dataset containing phenotypes of 35 slaughtering traits and genotypes of 700K SNPs, repeatablity of the detectable QTNs will be tested via other acquired beef cattle group. In addition, DHPLC and TOF-MS will be used to detect and genotype the QTNs in the QTL region, the association between genotype and phenotype will be evaluated and candidate genes will be mapped, and the effects of candidate genes on cell line will be evaluated by over-expression and RNAi. Finally, this study will help us identify gene resource for improve gene resource and provide gene resource for improving beef quality.

异速生长是某些生物学特征和个体质量之间幂函数关系，本研究基于这种生长关系提出了联合分析多个体成分相对整体异速生长的数学模型，并将这个模型镶嵌到SNP遗传效应中，建立以整体大小为目标性状逐个联合分析大量SNP的遗传模型。采用多元线性回归与最小绝对压缩和选择技术(LASSO)估计推断模型参数；定位调节动物多个体成分异速生长的SNP位点（QTN）；使用计算机模拟证明新的基因定位方法的可靠性。我们将模型运用于本课题组测定的西门塔尔牛35个屠宰性状表型和700K个SNP标记分型数据，用以检测调节肉牛生长的QTN位点；利用课题组已获的的其它肉牛群体数据验证检测位点的可重现性。采用DHPLC和TOF-MS法对QTN位点进行分型；通过关联分析对QTL区间精细定位并确定候选基因；通过构建过表达载体和干扰载体研究候选基因对细胞功能的影响。最终达到为肉牛生长发育性状和肉质性状改良提供新的基因资源的目的。

项目负责人所在研究团队，自2008年起开始建立肉牛全基因组资源群体，旨在推动肉牛产业的育种与科研工作的发展。经过多年积累，获得了大量肉牛个体的表型和基因型数据，经过前期研究已经挖掘了一批与肉牛经济性状相关的基因。但是，随着分子生物学和生物信息学的发展，我们需要利用更前沿的方法和技术去探究影响肉牛重要经济性状的遗传机理，因此设计本项目。在项目执行期，进一步扩大肉牛基因组资源群体。通过实地采集获得个体组织样品及生长发育、胴体组成、肉质等性状数据，利用Illumina Bovine HD SNP芯片获得基因组SNP分型数据，使最终获得基因型和表型数据的个体达到1263头，保证了研究的准确性。通过基因组重测序技术对群体45头具有代表性的个体进行了重测序，基因组覆盖度达到99%。本项目开发了肉牛异速生长模型检测软件，也相继开发了基于通路、基于基因、基于复合区间作图、基于得分检验以及基于经验贝叶斯等策略的一系列GWAS方法。利用模拟数据，我们验证了这些方法的有效性，并且将这些方法应用到中国西门塔尔牛的真实数据中，鉴定了一系列与体组成性状显著关联的候选基因或通路。项目负责人参与“肉牛全基因组选择分子育种技术体系的建立与应用”项目建设与管理，在其中承担重要工作。该研究共发表论文11篇，其中SCI论文9篇，中文核心论文2篇；获得发明专利授权1项，实用新型6项，软件著作权7项，培养研究生4人。获得中华农业科技奖一等奖一项。