[发明专利]用于鸭6周龄体重性状筛选的微卫星标记、其试剂盒及应用无效

专利信息
申请号: 201010234305.0 申请日: 2010-07-23
公开(公告)号: CN101899515A 公开(公告)日: 2010-12-01
发明(设计)人: 李宁;黄银花;吴非 申请(专利权)人: 李宁
主分类号: C12Q1/68 分类号: C12Q1/68;C12N15/11
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王朋飞;王加岭
地址: 100193 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 用于 体重 性状 筛选 卫星 标记 试剂盒 应用
【说明书】:

技术领域

发明涉及分子生物学技术领域,具体涉及用于鸭6周龄体重性状筛选的微卫星标记、其检测试剂盒及应用。

背景技术

微卫星又称为简单序列重复(Sample Sequence Repeats,SSR),一般以1-6个碱基为核心序列,首尾相连组成的串联重复序列。这种序列存在于几乎所有真核生物的基因组中,基因的间隔区和内含子以及外显子和调控区均有微卫星的分布。不同物种中,微卫星序列的含量各不相同,真核生物平均每50-150kb就存在一个微卫星位点,人类基因组中每间隔6kb存在一个微卫星位点,鸟类基因组中则每间隔20-39kb存在一个微卫星位点。并且各种微卫星序列的丰度在不同物种中也各不相同。例如,在人类及哺乳类动物基因组中,最丰富的微卫星序列是(AC)n;而在植物基因组中则以(AT)n最多。在真核生物基因组中,二核苷酸微卫星序列最为丰富,三核苷酸微卫星的序列含量比二核苷酸微卫星序列大约低10倍,而四核苷酸微卫星的微卫星序列则相对较少。

与其它分子标记相比,微卫星标记具有以下特点:(1).广泛随机分布于真核生物基因组中,外显子和内含子皆有分布;(2).可根据微卫星两侧的保守性侧翼序列设计引物,通过PCR扩增检测其多态性;(3).高度多态,信息含量高;(4).进化上分离时间短的物种间微卫星侧翼序列保守性较高,如Reed等用鸡的特异性微卫星引物扩增火鸡基因组,54%的引物具有PCR扩增产物(5).共显性遗传;(6).微卫星的序列一般较短,即使是部分降解的DNA也可能有足够用来扩增的微卫星序列,这一点更优于RAPD和更长目的基因序列的VNTR,因而在古DNA的研究及法医学鉴定中具有重要的应用价值;(7).随着毛细管电泳技术及相关技术的发展,全自动化的大规模基因型分析已成为可能。

自1974年Skinner等首先发现微卫星以来该标记被广泛应用于生物进化、遗传学鉴定、种质资源分析及遗传图谱的构建、功能基因和数量性状的定位等研究。目前,寻找微卫星位点的方法主要有以下三种:(1).基因组文库法目前用于微卫星研究的基因组文库分为三类:小插入片段文库、大插入片段文库及染色体特异文库。小插入片段文库由于便于后续微卫星结构的研究,得到广泛应用。小片段插入文库中的插入片段大小一般为200-600bp,具体做法是:用几种限制性内切酶消化总DNA,然后用琼脂糖凝胶分离酶切片段,回收200-600bp的片段,再与相应的载体连接并转化特异菌系,应用标记了放射性元素的核心重复序列探针,通过放射性杂交筛选含有目标重复序列的阳性克隆,最后测定阳性克隆的序列克隆微卫星位点。(2).比较基因组学研究方法随着人类基因组计划测序工作的完成及其它重要经济性状动植物基因组计划地开展,生物学家将对模式生物的分子遗传学基础有更深刻地认识和了解,如何利用模式生物的大量生物信息、借助于比较基因组学的研究方法进行其它物种动植物的分子遗传学研究将是本世纪生物学的重要研究内容,微卫星标记的分离也不例外,猪、牛、鸡等重要经济动物大量微卫星标记的筛选为相近物种及多种物种通用微卫星标记的分离提供了可能。该方法应用微卫星标记较多的物种进行相近物种的PCR扩增,从中筛选出一些具有特异性扩增产物、扩增片段大小与原物种接近的多态位点,而对于扩增片段大小与原物种有差异的物种通过测序后分析是否是多态微卫星标记。该方法的优点是可筛选出一些通用于某些物种进化研究及构建比较遗传图谱的多态微卫星标记。

体重是鸭质量性状中重要的一项,它能够反应禽类的生长发育状况,对养殖至关重要。对鸭体重这一性状的微卫星标记,能够为辅助育种提供有效参数,提高育种效率。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于鸭6周龄体重性状筛选的微卫星标记、其检测试剂盒及应用。

本发明通过设计微卫星引物并荧光标记微卫星引物,利用PCR扩增得到不同长度的微卫星片段,在ABI测序仪GS-RUN-360-P0P4default module下电泳,电泳结果用GenesScan3.7和Genemapper分析扩增片段大小,利用Crimap2.4软件构件基因遗传连锁图谱。在构建的基因遗传图片的基础上,用Haley回归区间定为法对重要经济性状进行QTL定位,定位采用模型为:

y=μ+P(Q|M)[CalA+CdlD]+e

其中:μ为群体平均数;

P(Q|M)为已知标记基因型时,QTL标记基因型的概率;

Cal为群体中第i个个体在给定座位的加性组分的回归系数;

A为QTL的加性效应;

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