[发明专利]一种黄牛KLF7基因的单核苷酸多态性检测方法无效
申请号: | 201010108118.8 | 申请日: | 2010-02-09 |
公开(公告)号: | CN101899500A | 公开(公告)日: | 2010-12-01 |
发明(设计)人: | 陈宏;马亮;蓝贤勇;李转见;王景;淮永涛;雷初朝;胡沈荣 | 申请(专利权)人: | 西北农林科技大学 |
主分类号: | C12Q1/68 | 分类号: | C12Q1/68 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 陆万寿 |
地址: | 712100 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 黄牛 klf7 基因 核苷酸 多态性 检测 方法 | ||
技术领域
本发明属于分子遗传学领域,涉及基因单核苷酸多态性(SNP)的检测,特别涉及一种检测黄牛KLF7基因外显子2及其侧翼区的单核苷酸多态性的检测方法。
背景技术
单核苷酸多态性(SNP)就是指基因组DNA序列中由于单个核苷酸(A/T/C/G)的替换而引起的多态性。因此,通常所说的SNPs包括碱基的替换、插入、缺失以及重复序列拷贝数的变化。一个SNP表示在基因组某个位点上有一个核苷酸的变化,主要由单个碱基的转换或者颠换所引起;具有转换型变异的SNPs约占2/3,其他几种SNP在相似的水平上。CpG二核苷酸的胞嘧啶是基因组中最易发生突变的位点,其中大多数是甲基化的,可自发地脱去氨基而形成胸腺嘧啶。
在任何已知或未知的基因内或附近都可能找到数量不等的SNPs,根据它们在基因组中分布的位置可分为基因编码区SNPs(cSNPs)、基因周边SNPs(pSNPs)和基因间SNPs(iSNPs)等三类。总的说来,cSNP比较少,因为在外显子内的变异率仅占周围序列的1/5,但它在遗传病和育种的研究中却具重要意义,因此倍受关注。根据对遗传性状的影响,cSNPs又可分为两种:一种是同义cSNPs,即SNP所致编码序列的改变并不影响其所翻译的蛋白质中氨基酸序列,突变碱基与未突变碱基的“含义”相同;另一种是非同义cSNPs,即碱基序列的改变将导致编码氨基酸的改变,从而产生蛋白质序列的改变,可能最终影响到蛋白质的功能。因此,对编码区SNPs的非同义突变来说,它们可能对基因功能有直接的重要影响;尤其对于无义密码子突变来说,更可能会导致所编码的蛋白发生重大变化,从而影响它的功能发挥,对个体的表现型产生重要影响。不仅如此,在群体遗传研究中,这些SNPs作为遗传标记在群体遗传和生物进化的研究中也具有重要意义。
由于SNPs是二等位基因分子标记,所以,理论上在一个二倍体生物群体中,SNPs可能是由2个、3个或4个等位基因构成,但实际上3个或4个等位基因的SNPs很罕见,故SNPs通常被简单地称为二等位基因分子标记。目前,主要采用几种不同的路线来发现SNPs:即DNA序列测定方法、PCR-SSCP与DNA测序结合法、AS-PCR方法、引物延伸法和寡核苷酸连接反应等。在这些SNP检测技术中,DNA序列测定法是最为准确的SNP检测方法,但是,其检测费用极其昂贵,且需要有DNA测序仪等大型仪器,同时,在测序过程中需要非常熟练的技术人员和经验,所以,DNA序列测定法不是一种应用于生产实际的理想SNP检测方法;当然,利用PCR-SSCP与DNA测序结合法检测SNP可以适当降低检测费用,但是,PCR-SSCP的实验过程比较长,操作比较繁琐,且实验过程中存在假阳性问题,所以,也并非理想的SNP检测手段;AS-PCR方法作为一种新型的SNP检测方法,在未来的应用领域中具有非常广阔的前景,但是,该方法需要设计特别的引物,且只能针对特定的基因位点,同时,检测过程中还存在误检的概率,因此,目前不具有普遍应用的特点;而引物延伸法和寡核苷酸连接反应技术检测SNP位点,需要平板读数仪、基因芯片、微球阵列技术和质谱仪等检测平台,对于一般的分子实验室来说可实施性不强。
RFLP-PCR方法是一种检测SNP的有效技术,在发现SNP位点后引入限制性内切酶进行切割,然后进行琼脂糖、聚丙烯凝胶电泳分析,就能准确地鉴别SNP位点。RFLP-PCR方法不仅具有DNA测序法的准确性,又克服了费用昂贵、繁琐操作、假阳性的缺点,而且所检测的序列位点无特殊性要求。
脂肪组织在维持能量稳态具有重要的作用,脂肪代谢对于维持正常的生理活动具有重要的作用。脂肪组织分泌的脂肪激酶,在许多生理过程如采食、葡萄糖代谢、繁殖、胰岛素易感性、和血管发生等方面发挥重要功能;而这些都与动物的生长密切相关。
Krupple-like factor(KLF)转录因子家族在C端具有的三个连续的C2H2锌指能特异结合在富含GC的靶基因的启动子上,从而活化或抑制靶基因的表达,具有广泛的生物学作用,包括细胞增殖,分化和发育,并参与脂肪代谢。
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