肠道微生物宏基因组影响猪饲料转化率的分子机理

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基本信息

  • 批准号:
    31472071
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    85.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1702.家畜种质资源与遗传育种学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Feed consumption occupies about 60%-80% of pig production cost.So it is extremely important to improve the feed conversion ratio for reducing the production cost.Many factors can affect the feed conversion ratio,including genetics, enviroment and health status of pig population. There have been some studies in humans confirming that gut microbiota affect the metabolism of food and absorbing of nutrition,and related to many metabolic diseases. In this project, we will use Duroc as the experimental material.The feed conversion ratio for all experimental pigs will be measured by electronic automatic feeder. And then, we will initially isolate the gut microbiota that are significantly associated with feed conversion ratio in 160 experimental pigs by 16S rRNA sequencing.After that, total 20 individuals which showed extreme difference in feed conversion ratio and structure of gut microbiota will be chosen to perform the metagenome sequencing analysis.Based on the metagenomic sequencing analysis, we will perform a metagenome-wide association study of gut microbiota in feed conversion ratio to identify metagenomic markers associated with feed conversion ratio.The expression profiles of these associated metagenomic gene markers will be tested in porcine gut. And the molecular mechanisms about effects of metagenome in feed conversion ration will be illustrated by using these data. Based on above results, we will explore whether metagenomic predictions can be used to predict the feed conversion ratio of breeding herds. The studies of this project will provide the important guides on improving the feed conversion ratio through artificially adjusting the gut microbiota.
养猪生产中,60%~80%的生产成本来自于饲料,提高猪饲料转化率对降低饲养成本极为重要。饲料转化率受遗传、环境条件和猪群健康状况等很多因素影响,在人类中已有研究表明,肠道微生物影响食物消化吸收,和许多代谢疾病密切相关。因此本研究将利用纯种杜洛克为研究材料,采用电子自动喂料器测定实验猪群的饲料转化率,对160个个体进行16S rRNA测序,初步分离与饲料转化率相关的肠道微生物种类,在此基础上选择饲料转化率和肠道菌群都差异极端的个体20头进行肠道微生物宏基因组测序,通过宏基因组基础上的关联性分析分离与饲料转化率显著相关的宏基因组标记,并分析这些宏基组基因标记在猪肠道中的表达情况,阐明宏基因组影响猪饲料转化率的分子机制。据此探讨利用宏基因组预测( Metagenomic prediction)来进行提高饲料转化率的种猪选择的准确性。本项目研究为通过肠道微生物调控提高猪饲料转化率奠定理论基础。

结项摘要

畜牧业每年消耗的饲料粮接近粮食总产量的40%,我国养猪业的料肉比每降低0.1,每年可以节约饲料721万吨。越来越多的研究表明肠道菌群是影响猪饲料转化率的重要因素之一。本研究使用电子喂料器测定了280头杜洛克猪的饲料转化率(RFI)和平均日采食量(ADFI),在140日龄时从肛门收集所有280头猪粪便样品。课题组测定了高、低饲料转化效率各10头猪的粪便中短链脂肪酸含量,比较了两者在短链脂肪酸组成和含量上的差异。所有粪便样品进行了16S rRNA基因V4区测序。课题组首先评估了肠型和猪饲料转化率之间的关系,发现和Prevotella肠型猪相比,Treponema肠型猪具有更高的饲料转化率。采用two-part模型,共检测到31个OTU与RFI相关,其中注释到Christensenellaceae、Ruminococcaceae、Lachnospiraceae、Bacteroidales的OTU提高猪饲料利用率,而注释到Prevotella、Faecalibacterium prausnitzii的OTU降低饲料利用率。课题组选择20头饲料转化率表型极端个体(高、低各10头)的粪便DNA进行宏基因组测序,在P < 0.05时,共发现36种细菌与猪RFI相关,包括Desulfovibrio desulfuricans和Lactobacillus casei等在饲料转化率高的猪肠道中富集。共发现29个KEGG同源基因(KO)与猪RFI显著相关,其中与单糖代谢和转运、信号转导相关的KO在饲料转化率低的猪中富集,而氮代谢、氨基酸代谢和转运系统等相关KO在饲养效率高的猪中富集。在此基础上,课题组利用宏基因组测序数据,建立了利用饲料转化率相关的KO预测猪饲料转化率的方法。课题组还分析了肠道微生物组对猪ADFI的影响,发现Prevotella肠型猪具有更高的ADFI。分析发现Prevotella(特别是Prevotella copri)显著提高猪平均日采食量,且是提高猪采食量的核心菌;而Ruminococcaceae和Lactobacillus等产短链脂肪酸和乳酸的菌显著降低猪采食量。肠道菌群宏基因组功能分析发现,氨基酸合成和代谢相关的基因与猪ADFI显著相关。课题相关研究结果为通过调控肠道菌群来提高猪饲料利用率和调节采食量提供参考数据,为提高猪饲料利用率的微生态制剂开发提供理论基础。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
16S rRNA gene-based association study identified microbial taxa associated with pork intramuscular fat content in feces and cecum lumen.
基于 16S rRNA 基因的关联研究确定了与粪便和盲肠腔中猪肉肌内脂肪含量相关的微生物分类群。
  • DOI:
    10.1186/s12866-017-1055-x
  • 发表时间:
    2017-07-19
  • 期刊:
    BMC microbiology
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Fang S;Xiong X;Su Y;Huang L;Chen C
  • 通讯作者:
    Chen C
Evaluating the contribution of gut microbiome to the variance of porcine serum glucose and lipid concentration.
评估肠道微生物组对猪血清葡萄糖和脂质浓度变化的贡献
  • DOI:
    10.1038/s41598-017-15044-x
  • 发表时间:
    2017-11-02
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Huang X;Fang S;Yang H;Gao J;He M;Ke S;Zhao Y;Chen C;Huang L
  • 通讯作者:
    Huang L
Uncovering the composition of microbial community structure and metagenomics among three gut locations in pigs with distinct fatness.
揭示不同肥胖猪三个肠道部位的微生物群落结构和宏基因组的组成。
  • DOI:
    10.1038/srep27427
  • 发表时间:
    2016-06-03
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Yang H;Huang X;Fang S;Xin W;Huang L;Chen C
  • 通讯作者:
    Chen C
Contribution of Host Genetics to the Variation of Microbial Composition of Cecum Lumen and Feces in Pigs.
宿主遗传学对猪盲肠腔和粪便微生物组成变化的贡献。
  • DOI:
    10.3389/fmicb.2018.02626
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Frontiers in microbiology
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Chen C;Huang X;Fang S;Yang H;He M;Zhao Y;Huang L
  • 通讯作者:
    Huang L
Evaluating the Contribution of Gut Microbiota to the Variation of Porcine Fatness with the Cecum and Fecal Samples.
通过盲肠和粪便样本评估肠道微生物群对猪脂肪变化的贡献
  • DOI:
    10.3389/fmicb.2016.02108
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Frontiers in microbiology
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    He M;Fang S;Huang X;Zhao Y;Ke S;Yang H;Li Z;Gao J;Chen C;Huang L
  • 通讯作者:
    Huang L

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其他文献

前列腺素F2α受体(PTGFR)基因在白色杜洛克×二花脸资源群体中的遗传变异及其与母猪母性行为的关联性
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    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    遗传
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈从英;张志燕;杨竹青;任军
  • 通讯作者:
    任军
利用高密度SNP 对猪血糖和糖基化血清蛋白性状的全基因组关联分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中国农业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨 慧;杨 斌;杨竹青;陈从英
  • 通讯作者:
    陈从英

其他文献

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克里斯藤森菌(Christensenellaceae)相关菌株和宿主基因互作影响猪脂肪沉积的机理
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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