用多重组学数据整合分析策略解析猪血液T淋巴细胞多样性的遗传调控机制

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
31372302
项目类别：
面上项目
资助金额：
82.0万
负责人：
朱猛进
依托单位：
华中农业大学
学科分类：
C1703.家禽及其他经济动物种质资源与遗传育种学
结题年份：
2017
批准年份：
2013
项目状态：
已结题
起止时间：
2014-01-01 至2017-12-31

项目参与者：
王海燕；刘向东；韦伟；赵明；郭敬颖；何民慧；
关键词：
整合 T细胞多样性遗传调控机制多重组学数据猪

项目摘要

Human medical researches showed that the clinical indicators of T-cell diversity have provided an important window to reveal the body's immune status. Our early research also indicated that the measurements of pig blood T-cell diversity have a close relationship with anti-disease capability. Thus, investigation of the genetic regulatory mechanism of pig's T-cell diversity-related traits can reveal the genetic basis of anti-disease capability. In this project, we first add and supplement research material and omics data, and then use the systems biology-based integrated analysis of multiple omics data, which is realized through multiple traits structural equation modeling and gene network analysis, to analyze the genetic regulatory mechanisms of T lymphocyte subsets, CD4 / CD8 ratio, and the newly built T-cell diversity index. This project not only promotes the researches of pig anti-disease breeding, and also provides important reference information for genetic dissection of complicated diseases, or even has a certain significance to the human clinical medical researches.

人类医学研究表明T淋巴细胞多样性的临床测定指标是揭示机体免疫机能的重要窗口，我们前期研究结果也表明猪血液T淋巴细胞多样性指标与抗病力有密切的关系。所以，以猪T淋巴细胞多样性的遗传调控机制为切入点，以此探索猪抗病力的遗传基础是可行的。藉此，本项目拟在我室已积累的研究材料和组学数据的基础上，进一步补充数据，利用基于系统生物学思想的多重组学数据整合分析策略，通过多性状结构方程建模和基因网络分析，深入解析T淋巴细胞亚群测定值、CD4+/CD8+比值、以及新构建的T细胞多样性指数的遗传调控机制。本项目不仅可以推动猪抗病育种研究的进一步发展，而且还可为复杂疾病遗传调控机制的解析提供重要的参考信息，同时对人类临床医学研究也有一定的借鉴意义。

结项摘要

T淋巴细胞与机体免疫和抗病性能密切相关。本研究围绕猪T淋巴细胞及相关性状的遗传调控机制，分别从DNA、mRNA、DNA/mRNA整合、以及重要候选基因等角度展开研究，取得了较为系统的研究成果。主要研究结果包括：1）从全基因组水平鉴定了显著影响CD4/CD8细胞比例的位点和基因集，基本明确了猪T淋巴细胞亚群性状的遗传构成；2）开展猪T淋巴细胞亚群单类细胞转录组分析，从差异表达基因、信号通路/网络等视角初步揭示了CD4/CD8互斥表达调控机制；在提出对应假说和“自乘积”、“共享性状”等多个新概念的基础上，创新性地建立了猪免疫性状多效性（pleiotropy）的转录组分析新方法，对多效性的遗传分析方法做了重要补充；开展了猪淋巴细胞数、嗜中性粒细胞等免疫指标的转录组分析，筛选出多个调控免疫性状表型变异的新候选基因和通路；3）在混合线性模型分析框架内，将mRNAs信息直接整合进基因组关系矩阵，发展了SNPs与mRNAs两个组学层次的一步无缝整合分析法——Bi-omic GWAS法；4）初步分析了ESR1、miR-124、DNMT1等候选基因的免疫功能，开发了多个免疫分子标记，获授权发明专利2项，在此基础上进一步对猪免疫性状的基因组选择问题开展了探索，提出同时利用多种遗传组分的“复合基因组选择（CGS）”方法，提高了猪免疫性状基因组预测的准确性。本研究发表标注期刊论文7篇（其中J Anim Sci、Anim Genet等杂志SCI论文3篇），获授权发明专利2项，申报发明专利1项，培养博士生2名，硕士生5名。