發(fā)布時間：2018-04-14 19:41

  本文選題：奶牛 + 乳房炎��； 參考：《中國農業(yè)大學》2017年博士論文

【摘要】：揭示復雜或數量性狀遺傳結構(Genetic architecture)(例如致因突變的分布及其效應)和基因組預測(Genomic prediction),是人類醫(yī)學、動植物育種和進化研究中的重要組成成分。復雜性狀的遺傳變異通常受到極少量大效應基因和大量微效基因的共同控制。當樣本量不夠大的時候,傳統(tǒng)的單核苷酸多態(tài)性(Single nucleotide polymorphism,SNP)回歸分析很難檢測到其中的微效基因。復雜性狀的致因突變通常會聚集在特定的基因組區(qū)域內,本文把這些基因組區(qū)域稱為基因組特征(Genomic feature)�；�因組特征可以利用各種生物學知識去定義,比如基因、信號通路以及功能基因組學的研究結果。通過評估基因組特征中所有遺傳標記對復雜性狀的整體效應,有助于揭示復雜性狀的遺傳基礎,從而提高基因組預測或選擇的準確性。本文把這方法稱為基因組特征模型分析(Genomic feature model analysis)。在第一章文獻綜述里,本文總結和討論了 1)基因組特征的定義方法,2)基因組特征的分析、應用以及潛在的挑戰(zhàn)。更好地了解基因組特征模型分析的細節(jié),將有助于結果的解釋,并確保不同研究之間結果的可比性。針對奶牛的乳房炎和三個產奶性狀(包括產奶量,乳蛋白量和乳脂量),本研究進行了四個性狀的基因組特征模型分析。主要結果如下:研究1:本研究旨在鑒定奶牛金葡菌乳房炎的候選基因、miRNA以及信號通路。在高濃度(109 cfu/mL)或低(106cfu/mL)濃度金葡菌體內感染荷斯坦牛乳腺24小時后,通過與陰性對照組乳腺(注射生理鹽水)比較,研究了奶牛乳腺組織中轉錄組和miRNA組的表達水平的改變情況,并與牛的數量性狀基因座(Quantitative traits loci,QTL)數據庫(cattle QTL database)進行了比對分析。結果發(fā)現,在高濃度金葡菌感染的乳腺組織中,鑒定出194個顯著差異表達的基因(FDR0.05,|log2(差異倍數)丨1)和2個顯著差異表達的miRNA,而在低濃度金葡菌感染的乳腺組織中僅發(fā)現21個顯著差異表達基因,且未發(fā)現差異表達的miRNA。這一結果顯示,奶牛乳腺轉錄組和miRNA組對金葡菌感染的反應具有劑量依賴性。高濃度金葡菌感染后,與先天性免疫相關的許多生物學通路受到了影響,包括細胞因子-細胞因子受體互作通路和炎癥反應通路等。通過與之前報道的奶牛乳房炎相關QTL的比對分析,共鑒定出28個金葡菌乳房炎相關候選基因,包括CXCL14,KIT和SLC4A11 等。研究2:為了探究乳房炎和產奶性狀的遺傳及生物學基礎,本研究利用SNP-set test方法整合分析了 GWAS和轉錄組數據。結果發(fā)現,大腸桿菌內毒素(LPS)感染奶牛乳腺3小時后,肝臟組織中的差異表達基因與乳房炎更相關;而在感染后期(6-48小時),差異表達基因與產奶性狀更相關。在大腸桿菌感染24小時后,乳腺組織里的差異表達基因與乳房炎更相關,而肝臟中的差異表達基因和產奶性狀更相關。另外,上調和下調的差異表達基因分別與乳房炎和產奶性狀更相關。類似的結果存在于三個品種中,即荷斯坦牛、娟姍牛以及北歐紅牛。隨后,利用基因組特征線性混合模型(Genomic feature linear mixed model,GFLMM)對SNP-set test中最顯著的基因組特征進行基因組變異剖分。結果發(fā)現,相對于其含有的SNP占全部SNP的比例,這些基因組特征能更大比例的解釋遺傳變異。研究3:通過利用LPS感染后肝臟中的差異表達基因構建基因組特征,應用基因組特征最佳線性無偏估計模型(Genomic feature best linear unbiased prediction,GFBLUP)對乳房炎和產奶性狀在品種內和品種間的基因組預測準確性進行了研究。結果發(fā)現,在品種內,相對于標準GBLUP模型,GFBLUP模型的預測準確性略有提高(約3%)。而在跨品種預測中(即利用荷斯坦牛作為參考群體去預測娟姍牛),GFBLUP相對于GBLUP的預測準確性有明顯的增加(132.2%)。SNP-set test的結果與GFBLUP的預測能力呈正相關(P0.05),表明SNP-set test可作為一種計算簡便的方法去預篩出重要的基因組特征,用于建立更準確的GFBLUP或類似的模型。研究4:方法與研究3類似,但基因組特征的定義不同,研究4中使用了 Gene Ontology(GO)數據庫。GO中詳細的基因功能注釋使本研究能夠進一步研究乳房炎和產奶性狀的生物學機制。結果發(fā)現,與免疫相關的GO條目和乳房炎更相關,而與代謝相關的GO條目和產奶性狀更相關。與GBLUP相比,一些具有生物學意義的GO條目使GFBLUP的預測準確性在品種內和品種間均得到了提高。然而,目前大約只有20%的�；�因注釋到了 GO數據庫中,這極大限制了本研究的進一步發(fā)現。綜上,基因組特征模型分析可以整合不同來源的生物學知識,去探討復雜性狀的遺傳和生物學基礎,并有助于提高基因組選擇的準確性。隨著生物學知識的迅速積累,基因組特征模型分析將變得越來越有用,尤其是針對測序水平遺傳標記的分析。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：中國農業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S823

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本文編號：1750741