使用不同组单核酸多态的单核酸多态与猪的尸体和身体组成特征相关的eQTLs的识别
Felipe André Oliveira Freitas1,2, Luiz F Brito2,3, Simara Larissa Fanalli3
1Luiz de Queiroz College of Agriculture, University of São Paulo, Piracicaba, 13416-000, SP, Brazil.
BMC genomics
|January 3, 2024
概括
在猪骨肌肉中绘制表达量的特征位置 (eQTL) 是理解对肉类生产的遗传影响的关键. 这项研究发现,骨肌肉转录组数据,特别是在链接不平衡 (LD) 修剪后,确定了最受调节的基因,包括转录因子.
科学领域:
- 动物基因组学 动物基因组学
- 量化遗传学 量化遗传学
- 分子生物学分子生物学
背景情况:
- 在猪骨肌肉中的表达量特征位点 (eQTLs) 映射对于将遗传变异与尸体特征联系起来至关重要.
- 了解肉类生产特征的遗传结构需要对猪进行详细的eQTL分析.
研究的目的:
- 为了评估不同单核酸多态化 (SNP) 集对猪Longissimus lumborum的eQTL识别的影响.
- 评估已识别的eQTL与大型白猪的尸体和身体组成特征的关联.
主要方法:
- 结合了骨肌肉,肝脏和大脑转录组的SNP与SNP芯片数据.
- 使用骨肌肉基因表达识别了cis-和trans-eQTLs.
- 进行了功能性基因组分析和与特征的统计关联.
主要成果:
- 在不同情景中,从261到2539个cis-eQTL和29到13721个trans-eQTL不等.
- 鉴定了由eQTLs调节的6,180个基因;来自LD剪裁肌肉转录组SNP的最高数量.
- 富含"肉类和尸体"QTL的eQTL,但与特定特征没有直接关联.
结论:
- 经LD修剪的骨肌肉转录组SNP产生了最多的eQTL调节基因.
- 主要确定了跨eQTLs,与复杂的特征相关,如转录因子.
- 整合来自其他组织的SNP增强了eQTL发现,而不仅仅是肌肉转录组数据.
