[发明专利]一种筛选牛高原低氧适应分子标记的方法及其应用有效
申请号: | 201910280882.4 | 申请日: | 2019-04-09 |
公开(公告)号: | CN109994153B | 公开(公告)日: | 2020-11-13 |
发明(设计)人: | 黄金明;赵晗;王秀革;鞠志花;姜强;王金鹏;张亚冉;刘勇;魏晓超;高亚平;刘文浩;王玲玲;高运东 | 申请(专利权)人: | 山东省农业科学院奶牛研究中心;山东奥克斯畜牧种业有限公司 |
主分类号: | G16B20/20 | 分类号: | G16B20/20;C12Q1/6811;C12Q1/6888 |
代理公司: | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人: | 郑平 |
地址: | 250132 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 筛选 高原 低氧 适应 分子 标记 方法 及其 应用 | ||
1.一种筛选牛高原低氧适应分子标记的方法,其特征在于,所述方法至少包括:
基于SNP芯片检测分析不同海拔牛品种DNA样品;
基于FLK、hapFLK和XPEHH基因组选择信号分析方法和GEMMA全基因组关联分析方法进行分析;筛选受到显著正选择的单核苷酸多态SNPs以及候选基因,整合基因功能注释筛选高原低氧适应的SNP分子标记和单倍型;
具体的,所述筛选牛高原低氧适应分子标记方法包括:
S1.不同海拔牛品种样品的采集及DNA提取;
S2.SNP芯片检测分析;
S3.FLK、hapFLK基因组选择信号分析;
S4.XPEHH基因组选择信号分析;
S5.GEMMA全基因组关联分析;
S6.基于候选基因的筛选策略筛选候选基因;
S7.鉴定位于候选基因内受选择的SNPs;构建位于候选基因内受选择SNPs的单倍型;
其中,步骤S3至S5没有先后顺序之分;
步骤S6具体方法包括:
S6.1选择具有FLK、hapFLK或XPEHH中有强选择信号和最显著P值的SNPs;
S6.2使用UCSC基因组浏览器检索由SNP定义的每个选定区域内的带注释的Refseq基因;
S6.3选用每种分析方法所得出的信号值排名前3%的SNP标记定位受选择的SNPs,将基因限定在每个显著SNP上下游50K bp以内,定位受正选择的基因;筛选出同时在至少有3种或4种分析方法同时鉴定到的基因,并且至少在一种分析方法中,其选择信号值或者显著性检验的P值排名前10,作为候选基因;
S6.4应用DVAID对筛选到的候选基因进行功能分析,并应用Benjamini-Hochberg进行多重校正,分析基因富集在哪些特定的分子功能以及细胞成分或者生物学通路中。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1具体方法包括:
S1.1选择国内外不同海拔普通牛、瘤牛品种,普通牛和瘤牛的混合品种、以及牦牛;
S1.2采集牛的血液,提取血液组织中的DNA。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S2具体方法包括:
S2.1使用SNP芯片对样品进行分析,并进行基因分型;
S2.2对SNP数据进行过滤,对剩余符合要求的SNP做进一步分析;
S2.3为每条染色体构建单倍型;
S2.4将构建的单倍型数据估计成对SNP间的R2值;
S2.5使用Four Gamete规则定义区块,构建候选区域中的块模式以进行选择特征分析。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S3具体方法包括:
S3.1选择信号FLK和hapFLK基因组扫描和局部进化树的构建:对牛品种获得的所有数据进行hapFLK分析,将国外的Nelore牛品种作为远源群体;
S3.2利用hapFLK的分析结果,使用Python和R脚本为选定区域构建全基因组和局部进化树;并通过在R脚本中拟合全基因组的标准正态分布来计算hapFLK的P值。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S4具体方法包括:
S4.1估算高海拔和低海拔牛品种之间的XPEHH值;
S4.2在牛基因组中使用1Mb≈1cM定义物理距离与遗传距离的关系;
S4.3基于recode–fastphase构建单倍型。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S5具体方法包括:
S5.1采用GEMMA单变量线性混合模型,将海拔高低作为GWAS分析的因变量,将每个品种来自瘤牛的基因组成份作为协变量;
S5.2基于Benjamini和Hochberg校正方法计算显著性的P值;
S5.3生成GWAS分析的曼哈顿图;
S5.4 SNP注释在BIM或者MAP文件中以及NCBI的dbsnp数据库中检索。
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