论文部分内容阅读
饲料是养猪生产中的最大单项支出成本,占总体养猪成本的65-80%。长期以来,改善种猪饲料利用效率是育种工作者的重点,其直接关系到养猪业的重要经济效益。在实际育种中,通常采用饲料转化效率（Feed conversion ratio,FCR）和剩余采食量（Residual feed intake,RFI）来衡量猪只的饲料利用效率。这两项指标是否准确,将直接决定猪只饲料利用效率的遗传进展。随着自动化电子测定设备的普及,可以实现猪只个体饲料利用效率测定,每台测定设备平均一天便可收集上千条猪只采食数据（含采食量及体重数据）,但其表型精准度一直受到科研工作者的广泛质疑。主要在于,猪只体重数据相对容易获取,但如何精准度量猪只采食量数据,一直制约着饲料利用效率相关性状的准确性。基于此,鉴定与饲料利用效率性状相关的主效基因座（Quantitative trait loci,QTL）及关键基因仍步履维艰。采用奥饲本种猪生长自动测定系统,本研究前期收集了9667头温氏S21和7068头温氏S22杜洛克种猪16761933条原始采食数据,测定时间跨度为7年（2012年-2018年）。经数据初步质控,发现猪只采食数据存在较为明显的系统误差,具体表现为:（1）由机器故障导致体重数据出现明显离群点或系统性分层;（2）采食量、采食时间及采食速率违背基本的生物学常识。这些因素极大制约了饲料利用效率相关性状的遗传改良进展。基于此,本研究旨在对饲料利用效率性状开展如下研究工作:（1）建立一套适用于奥饲本系统采食数据的表型精细化处理流程,并估测其相应的遗传参数;（2）整合基因组重测序及基因芯片数据,利用全基因组关联分析鉴定影响猪只饲料利用效率相关性状的主效QTL,并重点关注两个杜洛克群体中被重复证实的、或具备“一因多效”的QTL;（3）揭示两个杜洛克群体的拷贝数变异区域（Copy number variation regions,CNVRs）,通过关联分析鉴定与饲料利用效率相关性状显著关联的CNVRs,从而为后期性状的遗传改良提供参考。本文所获得的具体研究结论如下:（1）通过对异常采食数据的质控、识别、校正和分段计算,本研究共获得了3749头S21系杜洛克和4295头S22系杜洛克的平均日采食量（Daily feed intake,DFI）、平均日增重（Average daily gain,ADG）、平均日采食时间（Time spent to eat per day,TPD）、平均日采食次数（Number of visits to feeder per day,NVD）、平均每次采食时间（Time spent to eat per visit,TPV）、平均每次采食量（Feed intake per visit,FPV）、平均采食速率（Feed intake rate,FR）、FCR和RFI等9个饲料利用效率相关性状表型。通过进一步的遗传参数估计,发现除FCR和ADG的遗传力较低（0.10-0.18）外,其余7个性状均为中等偏高遗传力性状（0.31-0.62）,这在一定程度上说明本研究针对采食数据的精细化处理流程具备较好效果。值得一提的是,NVD、TPV、FPV、FR四个采食行为的表型变异系数均大于20%,提示在育种过程中,采食行为性状很可能未受人工选择影响,具备较好的遗传改良空间。此外,通过大样本的采食规律研究,本研究还首次发现,不同季节的日照时间长短,可能直接导致猪群采食热点时间的变化,其相关遗传机制有待进一步深入研究。（2）本研究采用50K SNPs芯片对1170头S21和1265头S22杜洛克进行基因分型。采用分子系谱和遗传距离分别挑选152头S21系和151头S22系杜洛克进行重测序（10×～20×基因组）。主成分分析显示,尽管S21、S22均为杜洛克,但其品系间遗传差异远大于品系内遗传差异,提示品系因素在后续遗传分析时不容忽视。接着,采用Minimac4软件将重测序鉴别到的SNPs、In/Del填充至50K SNPs芯片个体,经质控后,最终在S21中共获得7428052个SNPs和497420个In/Del;而在S22中,共获得10731999个SNPs和832495个In/Del。且S21、S22填充平均准确性分别高达97.6%和98.4%。分品系开展全基因组关联分析显示,在S21中,分别检测到1、1、1、5、3、2和2个QTLs与FPV、TPV、TPD、ADG、DFI、FCR和RFI显著相关（P＜5E-6）;在S22中,分别检测到1、1、5、5、1和10个QTLs与FR、TPD、ADG、DFI、FCR、RFI显著相关（P＜5E-6）。值得一提的是,在S21及S22群体中,1号染色体均存在一个显著影响ADG、DFI、RFI和TPD“一因多效”的QTL（1:160.1Mb-161.8Mb）,且其最显著关联位点可解释DFI性状5.62%的表型变异（P=8.54E-13）,连锁不平衡分析显示,该区域内的MC4R和CCBE1基因可能是影响采食行为和饲料利用效率性状的重要候选基因。此外,在S22群体中,还存在一个同时影响DFI和RFI“一因多效”的QTL（1:34.5Mb-38.5Mb）,其最显著关联位点可解释DFI性状5.44%的表型变异（P=1.31E-09）,其中HEY2和NKAIN2基因是最可能影响相关性状的候选基因。（3）利用50K SNPs芯片数据,采用Penn CNV软件进行拷贝数变异和拷贝数变异区域检测,并构建了杜洛克群体的拷贝数变异图谱。在S21系杜洛克中,共检测到3047个CNVs和433个CNVRs;在S22系杜洛克中,共检测到1816个CNVs和286个CNVRs。分品系开基于CNVRs的关联分析,结果显示,在S21中,分别存在3、3、1、4、3、4、5、1和1个CNVRs与FCR、ADG、DFI、NVD、TPD、TPV、FPV、FR和RFI显著相关（P＜0.05）;在S21中,分别存在1、3、2、2、1、1、1和2个CNVRs与FCR、ADG、DFI、NVD、TPD、TPV、FPV和RFI显著相关（P＜0.05）。值得一提的是,在两个群体中,位于猪3号染色体的CNVR＿72（3:1,13Mb-1.47Mb）均同时影响猪的NVD、FCR、FPV、TPD,该区域共包含ELFN1和MAD1L1共2个候选基因,其遗传机理有待进一步研究。本研究揭示了SNPs、In/Del和CNVs三种遗传变异对采食行为和饲料利用效率性状的影响机制,加深了人们对猪采食行为和饲料利用效率性状的遗传复杂性的认知。本文在两个杜洛克群体中均鉴别到部分对采食行为及饲料利用效率具备“一因多效”的SNPs、In/Del和CNVs,这些分子标记将可应用于杜洛克种猪饲料利用效率性状的分子遗传改良,从而为节粮型杜洛克种猪的培育奠定基础。