整合多群体全基因组关联分析、选择信号及多组学研究鉴别商品猪的新酸肉基因

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31872339
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    59.0万
  • 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:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The pH value is an important indicator of meat quality because it is closely related to pork color, water-holding capacity, processing yield and preservation period. So far, three causative genes for pH value have been identified. However, commercial pigs without the adverse effect of the three known genes still produce a high proportion of inferior meat with low ultimate pH (so called “acid meat”), which is obviously caused by undiscovered genes. In addition, the meat quality traits (especially ultimate pH of meat measured at postmortem 24h) of most Chinese native pig breeds (such as Erhualian) are much better than that of western commercial pig breeds, such as Duroc, Landrace and White. Using a 60K SNP beadchip, we have conducted genome-wide association studies (GWASs) for meat pH in four pig populations: a Duroc x Erhualian F2 cross, a Sutai half-sib family of boars, DLY hybrid pigs and Erhualian pigs. And we successfully identified a causative gene (PHKG1) leading to low pH in Duroc-related pigs. On the basis, this project will be carried out to identify new significant association signals (QTLs) for pH through meta-GWAS analysis with imputated whole-genome sequencing data of F2 and Sutai popualtions. Furthermore, this project will be conducted to reveal signatures of selection in Chinese and western pig breeds by whole-genome sequencing on animals with extreme phenotypes that are selected in the four populations. By Integrating the QTL mapping, signature of selection and the analyses of transcriptomics and metabolomics in muscle, we are able to identify causative genes and mutations underlying the QTLs. Therefore, the findings will provide new insights into genetic mechanism of the meat pH value and promote the molecular breeding of meat quality.
猪肉pH与其颜色、系水力、加工产量和保藏期密切相关,是很重要的肉品质指标之一。目前已确认三个影响猪肉pH的主效基因;但剔除其不利影响后,商品猪仍有较高比例的劣质偏酸肉产生,故还存在其他“酸肉”基因。另外,中国地方猪(如二花脸)的肉终pH明显高于杜洛克、长白和大白等引进品种,但其相关优良基因未知。本项目在我们前期对杜洛克X二花脸F2家系、苏太公猪半同胞家系、杜长大三元杂和二花脸4个群体60K芯片全基因组关联分析(GWAS)以及成功鉴别一个影响pH因果基因PHKG1基础上,拟利用F2和苏太家系开展基于亲本重测序及子代基因型填充的关联荟萃分析,鉴别新的显著关联信号(QTL)。再结合基于这4个种群极端表型个体重测序数据的全基因组选择信号检测以及其肌肉转录组和代谢组分析,鉴别QTL区域内关键基因及因果突变,阐明其作用机理,从而深入揭示中、外猪种pH复杂性状形成的遗传机制,促进肉质性状分子育种发展。

结项摘要

猪肉pH与其颜色、系水力、加工产量和保藏期密切相关,是很重要的肉品质指标之一。目前已确认三个影响猪肉pH的主效基因;但剔除其不利影响后,商品猪仍有较高比例的劣质偏酸肉产生,故还存在其他“酸肉”基因。另外,中国地方猪(如二花脸)的肉终pH明显高于杜洛克、长白和大白等引进品种,但其相关优良基因未知。本项目在我们前期对杜洛克X二花脸F2家系、苏太公猪半同胞家系、杜长大三元杂和二花脸4个群体60K芯片全基因组关联分析(GWAS)以及成功鉴别一个影响pH因果基因PHKG1基础上,拟利用F2和苏太家系开展基于亲本重测序及子代基因型填充的关联荟萃分析,鉴别新的显著关联信号(QTL)。再结合基于这4个种群极端表型个体重测序数据的全基因组选择信号检测以及其肌肉转录组和代谢组分析,鉴别QTL区域内关键基因及因果突变,阐明其作用机理,从而深入揭示中、外猪种pH复杂性状形成的遗传机制,促进肉质性状分子育种发展。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Genetic architecture for skeletal muscle glycolytic potential in Chinese Erhualian pigs revealed by a genome-wide association study using 1.4M SNP array
使用 1.4M SNP 阵列进行全基因组关联研究揭示中国二花莲猪骨骼肌糖酵解潜力的遗传结构
  • DOI:
    10.3389/fgene.2023.1141411
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
    Frontiers in Genetics
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Xie, Xinke;Huang, Cong;Huang, Yizhong;Zou, Xiaoxiao;Zhou, Runxin;Ai, Huashui;Huang, Lusheng;Ma, Junwu
  • 通讯作者:
    Ma, Junwu
A large-scale comparison of meat quality and intramuscular fatty acid composition among three Chinese indigenous pig breeds.
三个中国地方猪品种肉质及肌内脂肪酸组成的大规模比较
  • DOI:
    10.1016/j.meatsci.2020.108182
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Meat Science
  • 影响因子:
    7.1
  • 作者:
    Huang Yizhong;Zhou Lisheng;Zhang Junjie;Liu Xianxian;Zhang Yifeng;Cai Liping;Zhang Wanchang;Cui Leilei;Yang Jie;Ji Jiuxiu;Xiao Shijun;Ai Huashui;Chen Congying;Ma Junwu;Yang Bin;Huang Lusheng
  • 通讯作者:
    Huang Lusheng
Using phenotypic and genotypic big data to investigate the effect of muscle fiber characteristics on meat quality and eating quality traits in pigs
利用表型和基因型大数据研究肌纤维特性对猪肉品质和食味性状的影响
  • DOI:
    10.1016/j.meatsci.2023.109122
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
    Meat Science
  • 影响因子:
    7.1
  • 作者:
    Liping Cai;Yizhong Huang;Liepeng Zhong;Xiaoxiao Zou;Jiuxiu Ji;Xianxian Liu;Cong Huang;Qingjie Zeng;Bin Yang;Shijun Xiao;Junwu Ma;Lusheng Huang
  • 通讯作者:
    Lusheng Huang
Whole-genome sequence-based association analyses on an eight-breed crossed heterogeneous stock of pigs reveal the genetic basis of skeletal muscle fiber characteristics
对八个品种杂交异种猪的全基因组序列关联分析揭示了骨骼肌纤维特征的遗传基础
  • DOI:
    10.1016/j.meatsci.2022.108974
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Meat Science
  • 影响因子:
    7.1
  • 作者:
    Yizhong Huang;Liping Cai;Yanyu Duan;Qingjie Zeng;Maozhang He;Zhongzi Wu;Xiaoxiao Zou;Mengqing Zhou;Zhiyan Zhang;Shijun Xiao;Bin Yang;Junwu Ma;Lusheng Huang
  • 通讯作者:
    Lusheng Huang
Evidence Against the Causal Relationship Between a Putative Cis-Regulatory Variant of MYH3 and Intramuscular Fat Content in Pigs.
MYH3 的假定顺式调节变体与猪肌内脂肪含量之间因果关系的证据。
  • DOI:
    10.3389/fvets.2021.672852
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Front Vet Sci
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Huang C;Zhong L;Zou X;Huang Y;Cai L;Ma J
  • 通讯作者:
    Ma J

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  • 作者:
    黄涛;黄晓畅;邱恒清;严国荣;黄贻忠;张弋峰;江嘉程;周李生;任军;麻骏武;肖石军;黄路生;杨斌;艾华水
  • 通讯作者:
    艾华水

其他文献

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利用Crispr/Cas9技术创制携带中国地方猪特有的生长性状优良等位基因的大白猪及其效果评价
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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

        graph TD
          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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