整合多组数据以识别影响大白猪料效率的关键功能变体
Yue Xiang1,2, Jiahui Sun2, Guojian Ma2
1Guangdong Laboratory of Lingnan Modern Agriculture, Key Laboratory of Livestock and Poultry Multi-Omics of MARA, Agricultural Genomics Institute at Shenzhen, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Shenzhen 518000, China.
Genes
|August 29, 2024
概括
提高猪料效率 (FCR) 是可持续性的关键. 多omics数据揭示了碳水化合物消化途径的遗传变异,突出了CTSD作为提高猪效率的潜在目标.
科学领域:
- 动物遗传学动物遗传学
- 营养基因组学 营养基因组学
- 畜牧科学 畜牧科学 畜牧科学
背景情况:
- 优化料转换比率 (FCR) 对养猪业的经济可行性和可持续性至关重要.
- 了解料效率的遗传基础对于开发改进的育种策略至关重要.
研究的目的:
- 确定关键的功能遗传变异与猪的料效率相关.
- 整合多omics数据 (RNA-seq, ATAC-seq, GWAS) 进行料效率特征的全面分析.
主要方法:
- RNA测序 (RNA-seq) 用于分析十二指肠和肌肉组织中的基因表达.
- 使用测序 (ATAC-seq) 检测转化酶可访问染色质,以确定调节区域.
- 全基因组关联研究 (GWAS) 检测显著的单核酸多态 (SNP).
主要成果:
- 十二指肠和肌肉组织中的差异性基因表达与碳水化合物消化途径有关.
- ATAC-seq确定了与甘氨酸和脂肪酸代谢相关的调节区域.
- GWAS确定了211个显著的SNP,其中包括PPP1R14C,TH和CTSD的候选基因.
- ATAC-seq和GWAS数据的整合确定了2号染色体上的6种功能变异,CTSD在高FCR猪中表达高.
结论:
- 多omics数据集成为猪料效率的遗传架构提供了深入的见解.
- 特定的遗传变异和CTSD基因被确定为提高猪料效率的潜在目标.
- 这些发现支持制定有针对性的育种计划,以提高畜牧业生产.


