[发明专利]一种筛选种母鸡贮精能力性状候选位点的方法和应用

说明书

本发明公开了一种筛选种母鸡贮精能力性状候选位点的方法和应用，属于家禽分子标记筛选鉴定技术领域，本发明结合重测序技术和极端群体表型信息，通过计算每个位点的群体分化统计量并与全基因组关联分析相结合，对种母鸡贮精能力性状候选位点和候选基因进行筛选。通过人工构建表型梯度差异群体的方法，使实验样本的数目大幅度降低，有效缩减了研究成本；该筛选方法具有数据量丰富，检测精度高的优点。本发明基于该方法筛选得到了5个种母鸡贮精能力性状候选位点，从而有效提高了种母鸡遗传改良的效率，降低育种工作的成本，为实际的蛋鸡种禽育种工作提供理论依据。

技术领域

本发明属于家禽分子标记筛选鉴定技术领域，具体涉及一种筛选种母鸡贮精能力性状候选位点的方法和应用。

背景技术

鸡蛋是人们日常生活中必备的食物和消费品，我国是禽蛋消费和生产大国，2019年禽蛋产量为3308万吨且保持着持续增长的趋势，所以如何快速培育产蛋性能好、产受精蛋强的优质蛋鸡成为目前国内家禽种禽行业育种工作者亟待解决的问题。其中种母鸡贮精能力与高产受精蛋高度正相关，因此贮精能力性状的筛选是种禽(种母鸡)育种的思路之一。

“京红1号”蛋鸡作为我国自主培育的蛋鸡配套系，具有生产性能优越，繁殖性能突出等多项优势。“京红1号”蛋鸡的种母鸡繁殖性能受到高强度人工选择，其贮精能力在此过程中是否受到选择以及哪些基因控制着贮精能力的高低，这些问题都没有准确的答案。所以一些常用的筛选候选基因的方法(例如选择信号的方法)不适用于这类性状，而用大群体的重测序数据做全基因组关联分析(GWAS)的方法成本又比较高，基因芯片的方法也不够精确，因此通过人工构建具有表型梯度差异来计算不同群体的分化程度来与目标性状进行关联，并利用GWAS作为辅助方法进一步确定候选位点的方法是一个很好的突破点。虽然群体规模比较小会对GWAS结果造成一定影响，但是我们利用梯度的分化来与目标性状关联的方法在一定程度上弥补了这种影响，并且得到的结果相较于单一的GWAS更具准确性，因此这种挖掘蛋鸡种母鸡贮精能力候选位点和候选基因的方法对于蛋鸡种母鸡培育具有重要的理论意义和经济价值，并对肉鸡和地方品种鸡种母鸡的贮精能力性状筛选具有一定的参考和指导意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种筛选种母鸡贮精能力性状候选位点的方法和应用，该方法运用群体全基因组SNP位点标记的群体分化统计量与GWAS联合分析来评估蛋鸡种母鸡贮精能力性状候选位点和候选基因，具体为：结合重测序技术和极端群体表型信息，通过计算每个位点的群体分化统计量并与GWAS联合分析，用于挖掘影响蛋鸡种母鸡贮精能力性状的候选位点和基因，采用该方法可以有效提高蛋鸡种母鸡遗传改良的效率，降低育种工作的成本，为实际的蛋鸡种禽育种工作提供理论依据。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种筛选种母鸡贮精能力性状候选位点的方法，包括：

步骤1、饲养同一品种且日龄相同的产蛋种母鸡，从初产期开始每月统计每只种母鸡的最长受精天数表型数据，获得不少于250羽产蛋种母鸡的有效表型数据，并于统计的最后一天提取所述产蛋种母鸡的全部血样；

步骤2、对步骤1统计的最长受精天数表型数据进行分析，根据表型数据差异划分3对梯度亚群，包括最高差异梯度对、中等差异梯度对、普通差异梯度对群体，具体为：按最长受精天数进行秩排序，选取前50个样本与后50个样本组成普通差异梯度对，在此基础上取最长受精天数值最大的35个样本与最长受精天数值最小的35个样本组成中等差异梯度对，再在中等差异梯度对的基础上取最长受精天数值最大的20个样本与最长受精天数值最小的20个样本组成最高差异梯度对；

步骤3、提取步骤2所述的普通差异梯度对的100个产蛋种母鸡的血液样品DNA并进行重测序，去除缺失率大于20％的位点及最小等位基因频率小于0.05的位点，获得SNP位点数据，并基于所述SNP位点数据分别计算步骤2中三个梯度对的F_ST统计量和AFD统计量；