【摘 要】
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目的:通过构建整合图谱和进行Meta分析,利用数学模型整合与优化猪肉色相关QTL,分析已知候选基因与"真实"QTL (MQTL)的关联性,为肉色性状的分子标记辅助选择奠定基础.方法:收
【出 处】
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中国畜牧兽医学会信息技术分会2013年学术研讨会
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目的:通过构建整合图谱和进行Meta分析,利用数学模型整合与优化猪肉色相关QTL,分析已知候选基因与"真实"QTL (MQTL)的关联性,为肉色性状的分子标记辅助选择奠定基础.方法:收集猪肉色相关QTL,包括明度系数(L值,MCOLORL)、红度值(a值,MCOLORa)和黄色度(b值,MCOLORb)等指标,利用BioMercator2.1,将原始QTL映射到美国肉畜研究中心(USDA-MARC 2.0)公布的猪遗传连锁图谱,构建整合图谱,分析得到QTL簇.对各QTL簇进行Meta分析,定位MQTL.进一步将已知候选基因映射到整合图谱,比较候选基因与各MQTL在染色体的位置关系,分析其关联性.结果:将176个猪肉色相关QTL,经比对、映射,构建成新的整合图谱.通过Meta分析,将原本分散的QTL定量合并为37个MQTL,MQTL2、MQTL3、MQTL8～MQTL11、MQTL13～MQTL16、MQTL18～MQTL20、MQTL24、MQTL25、MQTL29、MQTL31、MQTL32、MQTL35～MQTL37共21个MQTL的缩短比例均超过50％,其中MQTL9、MQTL19、MQTL11、MQTL28、MQTL35、MQTL8、MQTL2、MQTL3等8个MQTL的置信区间在5cM以内.结论:获得了37个猪肉色性状,图距1.16～22.68cM,较原QTL图距均有不同程度的缩短,缩短比例为25.19％～90.33％,提高了QTL定位的准确度和有效性.
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