基于GWAS基础的肉牛肉质性状候选基因功能研究

Beef quality is controlled by multi factors such as genetic background, nutrition, raising pattern and so on. The effect of genetic background is the most important among the factors. Beef quality is a quantitative trait that regulated by multi genes. Genome-wide association study provides a necessary method to discover QTLs controlling beef quality traits, but deep research is needed to reveal regulating mechanisms of those QTL. The applicant and his group had carried out the GWAS of Simmental beef quality traits, and obtain a series of results. Based on the previous results, DHPLC and TOF-MS will be used to detect and genotype the SNPs in the QTL region. The association between genotype and phenotype will be evaluated and candidate genes will also be mapped. The effects of candidate genes on cell line will be evaluated by over-expression and RNAi. The biological function of candidate genes will be estimated by constructing transgenetic or gene knockdown mice model. The technology such as yeast two-hybrid assay and ChIP-seq will be used to study the interaction between candidate gene and cytokines or DNA. This study will fine map the QTL to gene level, help us to know the biomechanism of candidate genes affecting beef quality traits, and provide reliable theory to beef breeding.

牛肉品质的形成受遗传背景、营养、饲养方式等多重因素影响，其中遗传因素最为重要和复杂。牛肉质性状在遗传层面上是受多基因调控的数量性状。全基因组关联分析为发现调控牛肉品质的数量性状基因座提供了必要的方法和技术，但若揭示其调控机理尚需进一步深入研究。本研究拟在申请人研究团队已开展的肉牛全基因组关联分析结果的基础上，采用DHPLC和TOF-MS法对QTL区间SNP进行筛查和分型；通过对表型和SNP基因型关联分析实现对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；通过显微注射法、打靶载体构建转候选基因和基因敲除小鼠模型，研究活体水平候选基因功能；通过酵母双杂交、ChIP-seq等方法，研究候选基因与其它细胞因子或DNA的相互作用。该研究将更加精细定位前期GWAS所得到的QTL至基因水平，揭示候选基因影响肉质性状的生物学机理，为肉牛育种提供可靠的理论依据。

主持人所在研究团队，自2008年起开始建立肉牛全基因组资源群体，经过多年积累，获得了大量的表型和基因型数据，并通过GWAS研究挖掘了一大批与肉牛经济性状相关的基因。但是，770k芯片位点数量少，基因组上大量的遗传变异没有囊括在内。为了找到对经济性状影响的QTN并且验证基因的生物学功能，设计本研究。在项目执行期，进一步扩大肉牛基因组研究群体。通过测定育肥期的生长发育性状以及屠宰的肉质和胴体组成相关性状，利用770k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%。利用Beagle软件对重测序的基因型数据和原有770K高密度SNP芯片分型数据进行基因型填充，获得了整个群体的全基因组SNP数据。针对770K芯片数据分析获得的显著区域，上下游200 kb范围进行重新的关联分析，精细定位到了与生长发育和大理石花纹评分相关的显著位点。通过在细胞水平验证了与生长发育相关的NCAPG基因的功能。结果证实NCAPG不仅可以调控细胞有丝分裂，而且在细胞间期可以通过调控染色质的压缩构像调控基因表达。通过基因敲除大理石花纹评分相关的S100A10基因，证实其损害了脂肪细胞的分化和棕色脂肪细胞的分化。该研究发表研究论文7篇，其中SCI 4篇。授权发明专利一项。培养研究生4人。获得中华农业科技奖一等奖一项。