不同尾型綿羊全基因組選擇信號檢測

劉 真，王慧華，劉瑞鑿，吳明明，2，張淑珍，張 莉，趙福平，杜立新，魏彩虹＊

（1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院北京畜牧獸醫(yī)研究所，北京100193；2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)動物科技學(xué)院，北京100193）

綿羊是最早被馴化的草食家畜［1］，可上溯至11 000年前的中石器時代末期［2］。在漫長的馴化過程中，動物的行為習(xí)慣、體型外貌及重要性狀因受到人工選擇而發(fā)生巨大變化［3］。不同品種在受到人工選擇的過程中，表型改變是對目標基因強烈定向選擇的結(jié)果，而與選擇相對應(yīng)的基因組信息，即所謂的“選擇信號”（Selection signature），是選擇在基因組上留下的印跡，通常表現(xiàn)為某些位點或DNA片段多態(tài)的降低或者基因的純合［4］。

檢驗正向選擇的檢測方法有很多，包括HKA檢驗、Tajima’s D檢驗、Fu ＆Li’s D檢驗、H檢驗、Ka／Ks檢驗、M.K檢驗、LRH檢測和FST檢驗等。目前對多個群體進行選擇信號檢測最常用的方法是群體分化指數(shù)（FST）法。群體遺傳分化是指物種群體間存在明顯的等位基因頻率差異，通常遺傳漂變和選擇過程均可造成群體間的遺傳分化?；贔ST法對全基因組范圍內(nèi)的單個位點估算FST值，就能分析其分化程度，最終實現(xiàn)選擇信號檢測［5］。FST檢驗已經(jīng)被證實是最簡單且有效的群體遺傳指標之一［6］，用FST檢驗進行群體間選擇信號的檢測最初運用于人類進化遺傳學(xué)研究［7］，現(xiàn)已在各種畜禽中得到了廣泛應(yīng)用［8-13］。

研究表明，野生綿羊最早是瘦尾羊，由于自然選擇和人類馴化，瘦尾羊部分進化為脂尾型綿羊［14］。綿羊脂尾（臀）性狀是在惡劣自然環(huán)境中生存的必需性狀，在天寒地凍、營養(yǎng)匱乏等惡劣生態(tài)環(huán)境下，脂尾型綿羊能夠消耗脂肪提供能量來維持自身的新陳代謝，起到“保命”作用。但是近些年，隨著人們生活水平的不斷提高以及對危害人類健康的心血管疾病等的高度關(guān)注，高脂肉類逐漸受到冷落，脂尾（臀）型綿羊品種也越來越不受消費者歡迎。此外牧民定居點不斷擴建、牧草種植等配套設(shè)施不斷完善，尾（臀）脂的“保命”作用也已不值一提。而且從飼養(yǎng)成本考慮，生產(chǎn)1 kg脂肪消耗的飼草可產(chǎn)生2 kg瘦肉，顯然過多的尾脂沉積也會加大飼養(yǎng)成本［15］。因此，低脂型肉羊品種將成為今后的培育方向，研究綿羊尾部脂肪的沉積規(guī)律及分子調(diào)控機制，以減少尾部不必要的脂肪沉積，對低脂肉用綿羊的培育具有重要的理論價值與實際意義。

本研究利用蒙古羊和藏羊的全基因組SNP芯片數(shù)據(jù)，基于FST法檢測2個品種間的遺傳分化程度，檢測其基因組上的選擇信號，運用GO功能富集分析篩選受到選擇的且與綿羊重要性狀相關(guān)的候選基因，并采集呼倫貝爾羊（大尾和小尾品系）和藏羊尾脂組織，對其中與脂肪合成代謝相關(guān)的重要候選基因進行mRNA表達量研究，以期獲得與脂肪沉積相關(guān)的候選基因，為綿羊尾型選育及品種改良提供重要參考。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

分別選取60只蒙古羊和60只藏羊為試驗材料，采用頸靜脈采血，EDTA抗凝，-20℃保存，用于基因組DNA提取。提取的DNA用于SNP 50K芯片基因型檢測。采集呼倫貝爾羊大、小尾品系（呼倫貝爾鄂溫克旗畜牧站羊場）和藏羊（青海祁連藏羊保種場）尾脂組織各10只，浸泡于RNA later（QIAGEN），-70℃保存，提取m RNA后用于候選基因相對表達量分析。

1.2 試驗方法

1.2.1 基因型檢測 利用血液基因組提取試劑盒（天根）提取血液樣品中基因組DNA，使用Illumina Ovine SNP50K芯片進行分析獲得SNP分型數(shù)據(jù)，采用GenomeStudio軟件進行數(shù)據(jù)篩選和SNP等位基因頻率的分析，剔除未定位的SNPs位點，用PLINK軟件進行質(zhì)量控制。質(zhì)量控制的標準是：平均檢出率大于0.9，平均最小等位基因頻率大于0.01。為了能更好地對現(xiàn)有綿羊基因組（Ovis aries 3.1）注釋，SNP位置又重新按照Ovis aries 3.1的位置進行調(diào)整，最終共計46 355個SNPs用于后續(xù)的分析。

1.2.2 選擇信號檢測 群體分化指數(shù)FST是用來度量群體的分化程度，用亞群體和整個群體的兩個等位基因相關(guān)來表示。通過估計群體間雜合性大小與整個群體雜合性大小的差異，來檢測不同群體的分離程度，反應(yīng)不同群體經(jīng)歷不同的育種目標和進化歷史。

本研究按照B.S.Weir等［16］描述的無偏估計FST方法對篩選留下的SNP位點進行計算，得到兩個群體的每一個SNP位點的群體分化指數(shù)FST值。其計算公式：

其中MSG為檢測的群體內(nèi)部位點的誤差均方，其計算公式：

MSP是檢測的群體之間位點的均方差，其計算公式：

nc指校正后的群體間平均樣本大小，其計算公式：

上述各式中，i是總亞群數(shù)S的一個群體，i＝1，2，…S；PAi是第i個亞群中SNP等位基因A的頻率；ni是亞群體i的平均樣本大??；是各群體中PA的加權(quán)平均值，即

本研究的FST數(shù)據(jù)計算基于R語言（http：／／www.r-project.org／）pegas軟件包完成，畫圖基于R語言ggplot軟件包完成。

1.2.3 候選基因檢測和注釋 對計算出的FST值進行統(tǒng)計分析，繪制曼哈頓分布圖。將篩選出的前1%SNPs作為受選擇位點。參照NCBI數(shù)據(jù)庫（http：／／www.ncbi.nlm.nih.gov／genome？term＝ovis%20aries）和CSIRO數(shù)據(jù)庫（http：／／www.1ivestockgenomics.csiro.au／sheep／oar3.1.php）的Ovis aries 3.1基因組數(shù)據(jù)庫，對篩選出來的受選擇位點進行基因注釋。以選擇信號發(fā)生區(qū)域核心SNP為中心，上下游各擴展50 kb為選擇區(qū)段。將落在這個選擇區(qū)段內(nèi)的基因定義為選擇信號的“候選基因”。

1.2.4 候選基因富集分析 利用DAVID v6.7（http：／／david.abcc.ncifcrf.gov／summary.jsp）數(shù)據(jù)庫對候選基因進行GO（Gene Ontology）分析和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）通路分析。GO功能富集分析主要包括生物學(xué)過程（Biological process）、細胞組分（Cellular component）和分子功能（Molecular function）分析。

1.2.5 引物設(shè)計與合成 根據(jù)綿羊PPARG基因mRNA序列（GenBank登錄號：NM＿001100921.1）和PDGFD基因mRNA序列（GenBank登錄號：XM＿004015965.1）設(shè)計引物，選用18S r RNA基因作為內(nèi)參基因。采用Primer3 plus（http：／／www.bioinformatics.nl／cgi-bin／primer3plus／primer3plus.cgi）在線軟件設(shè)計引物，由北京賽百盛基因技術(shù)有限公司合成。引物序列、退火溫度及PCR產(chǎn)物長度見表1。

1.2.6 RNA的提取和反轉(zhuǎn)錄 采用Trizol（Ta KaRa公司）法提取組織樣的總RNA，測定總RNA的濃度和純度。按照PrimeScriptTMⅡ1st Strand c DNA Synthesis Kit反轉(zhuǎn)錄試劑盒（Ta Ka-Ra公司）進行反轉(zhuǎn)錄。反轉(zhuǎn)錄為20μL體系，第一步（10μL）：包括4μL總RNA，1μL d NTP Mixture，0.5μL Oligo d T Primer，0.5μL Random 6 Primers，4μL RNase Free d H2O，反應(yīng)條件：65℃5 min，冰上急冷2 min；第二步（20μL）：包括上述反應(yīng)液10μL，4μL 5×PrimeScriptⅡBuffer，0.5μL RNase Inhibitor，1μL PrimeScriptⅡRTase，4.5 μL RNase Free d H2O，反應(yīng)條件：42℃50 min，95℃5 min。反轉(zhuǎn)錄產(chǎn)物4℃保存?zhèn)溆谩?/p>

表1 引物序列、退火溫度及PCR產(chǎn)物長度Table 1 Primer sequence，annealing temperature and PCR product size

1.2.7 實時熒光定量PCR反應(yīng) 熒光定量PCR在Bio-Rad公司ICycler IQTM5熒光定量PCR儀上進行。反應(yīng)體系：SYBR?Green PCR Master Mix 10μL，上、下游引物各0.4μL，RNase Free d H2O 7.2μL，cDNA模板2μL。反應(yīng)程序：95℃15 s，60℃30 S，40個循環(huán)。熔解曲線分析：95℃10 s，60℃1 min，然后以0.5℃／10 s的速率從60℃緩慢升溫到95℃。每個樣品做3個重復(fù)。

1.2.8 實時熒光定量PCR數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析 首先將組內(nèi)尾脂組織的實時熒光定量數(shù)據(jù)中每個樣品的3個重復(fù)進行比較，去除極端值后用于后續(xù)數(shù)據(jù)處理，采用2-△△ct法計算相對表達量。運用SPSS17.0軟件（SPSS Science，Chicago，IL，USA）的ANOVA過程進行單變量方差分析。

2 結(jié) 果

2.1 候選基因的確定及功能富集分析

本試驗共有46 355個常染色體SNPs參與FST計算，F(xiàn)ST平均值為0.029，最高值為10號染色體OAR10＿29511510.1位點（FST＝0.865，圖1）。其中465個FST值在前1%SNP位點定義為受選擇和差異位點。

圖1 全基因組FST值分布情況Fig.1 Genome-wide distribution of FST values

按照Ovis aries 3.1基因組數(shù)據(jù)信息進行基因注釋，共找到448個基因。注釋標準為以選擇信號發(fā)生區(qū)域核心SNP為中心，上下游各擴展50 kb為選擇區(qū)段。部分候選基因與綿羊重要性狀相關(guān)，主要包括繁殖性狀（RXRG、FGFR2、SOX 6）、肉質(zhì)性狀（PPARG、PDGFD）、生長發(fā)育性狀（BMP2、PPP1CC、FGF7）、體形外貌性狀（MSRB3、RXFP2、MITF）及免疫抗病性狀（BCAP29、NF1）等。

2.2 脂肪合成代謝相關(guān)候選基因篩選及功能富集分析

本研究重點關(guān)注脂肪代謝合成相關(guān)候選基因。發(fā)現(xiàn)在448個候選基因中有50個基因與脂肪合成代謝相關(guān)（表2），占所有候選基因的10%以上。將這50個基因進行GO富集分析，P閾值設(shè)定為0.01，共得到52個GO條目，部分結(jié)果見表3。GO富集分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這些基因主要富集在脂類生物

合成、磷脂代謝、細胞形態(tài)發(fā)生、生殖過程及細胞調(diào)節(jié)等生物學(xué)過程。在細胞組分富集分析方面主要富集在細胞組分、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)、膜組分等。從分子功能富集分析看出20個候選基因主要富集于脂肪酸連接酶活性、脂質(zhì)結(jié)合、激活蛋白結(jié)合等。值得注意的是：其中有5個條目包含RRARG基因，分別為脂質(zhì)代謝調(diào)節(jié)過程、轉(zhuǎn)移酶活性調(diào)節(jié)、細胞大小調(diào)節(jié)（生物學(xué)過程富集）和脂質(zhì)結(jié)合（分子功能富集）及細胞液（細胞組分富集）；另有2個條目包含PDGFD基因，分別為磷酸鹽代謝過程調(diào)節(jié)和磷代謝過程調(diào)節(jié)（生物學(xué)過程富集）。此外，通過KEGG通路分析還得到一個與脂肪合成代謝有關(guān)的PPAR信號通路（圖2），包括基因PPARG、RXRG、SLC27A2和ACSL6。

表2 篩選出的與脂肪合成代謝相關(guān)的候選基因Table 2 The candidate genes related to lipid metabolism under selection

表3 脂肪代謝相關(guān)候選基因GO富集分析Table 3 The result of GO enrichment analysis of candidate genes related to lipid metabolism

圖2 PPAR信號通路Fig.2 PPAR signaling pathway

2.3 PPARG和PDGFD尾脂組織表達量差異

本研究共篩選到448個候選基因，GO功能富集分析和KEGG通路分析均表明，PPARG基因（FST＝0.31）與脂肪合成代謝密切相關(guān)，前人研究也發(fā)現(xiàn)，PPARG能夠促進脂肪細胞合成，加快脂肪分化和沉積［17-19］。另外一個受到顯著選擇的基因PDGFD，F(xiàn)ST值為0.59，處于總SNP的前0.1%。研究表明，PDGFD基因能夠促進脂肪前體細胞增殖并抑制其分化［20-21］，而且其在人類脂肪組織中的表達量比除甲狀腺組織之外的其他組織都要高［22］，故把這兩個基因作為與脂肪合成代謝相關(guān)的重點候選基因，并在呼倫貝爾羊（大尾和小尾品系；肥尾）尾脂和藏羊（瘦尾）尾脂中分別研究PPARG和PDGFD的表達量差異（圖3和圖4），以探索PPARG和PDGFD的調(diào)控作用。

圖3給出了PPARG基因在3個不同尾型綿羊群體尾脂中的表達量差異?？梢?，呼倫貝爾羊大尾及小尾品系尾脂PPARG表達量均顯著高于藏羊（P＜0.01），且呼倫貝爾羊大尾品系尾脂PPARG表達量顯著高于小尾品系（P＜0.05）。

圖4給出了PDGFD基因在3個不同尾型綿羊群體尾脂中的表達量差異?？梢?，呼倫貝爾羊大尾及小尾品系尾脂PDGFD表達量均顯著高于藏羊（P＜0.01），約4倍，而呼倫貝爾羊大尾品系尾脂PDGFD表達量與小尾品系無明顯差異。

圖3 3個不同尾型綿羊群體PPARG表達量差異Fig.3 The relative expression difference of PPARG in 3 sheep populations with distinct tail types

圖4 3個不同尾型綿羊群體PDGFD表達量差異Fig.4 The relative expression difference of PDGFD in 3 sheep populations with distinct tail types

3 討 論

3.1 群體分化指數(shù)（FST）檢驗方法在家畜中的應(yīng)用

隨著J.M.Akey等［7］在基因組水平利用SNP的FST經(jīng)驗分布檢測到174個候選基因構(gòu)成第一張人類正選擇基因圖譜的問世，其他物種全基因組SNP芯片得到廣泛應(yīng)用，用來探究群體內(nèi)或亞群間受選擇的基因?；蚪M水平的研究，不同的統(tǒng)計分析方法效率不同，得到的結(jié)果有時也會不同。K.R.Thornton等［6］研究表明，群體分化指數(shù)FST是群體基因組研究中最簡單有效的群體遺傳分化指標之一。其原理是中性條件下的遺傳漂變（Genetic drift）造成了群體間的FST值，群體在候選基因及附近遺傳標記特異的正選擇作用可能引起FST值的增大［23-24］。近幾年，該方法在家畜中得到廣泛應(yīng)用［8-13］。李秀領(lǐng)等［25］利用FST方法對商用品種大白豬和地方品種通城豬的全基因組SNP芯片數(shù)據(jù)進行分析，檢測兩個品種的遺傳分化程度，共得到76個候選基因，其中部分基因與生長繁殖性狀及免疫應(yīng)答有關(guān)，其研究結(jié)果為豬產(chǎn)肉、抗病等性狀候選基因的深入挖掘提供了有益參考。劉喜冬等［26］利用FST檢驗方法分析西門塔爾牛群體的遺傳分化，共檢測到3 064個群體特異的候選基因，部分基因與牛肉質(zhì)及繁殖性狀相關(guān)，構(gòu)建了我國肉牛的全基因組選擇信號圖譜，為深入研究人工選擇和生物進化提供了線索。曾滔等［27］采用群體分化指數(shù)FST法對蘇尼特羊、德國肉用美利奴羊和杜泊羊進行群體間選擇信號檢測分析，得到365個候選基因，其中部分與綿羊生長、繁殖及肉質(zhì)性狀相關(guān)，為綿羊育種提供了有益參考。

3.2 不同尾型綿羊群體選擇信號分析

本研究利用FST法對蒙古羊和藏羊進行選擇信號分析，共檢測到448個候選基因。利用DAVID在線軟件對篩選出的448個候選基因進行GO富集分析，共得到43個GO條目。結(jié)果表明，這些基因主要富集在發(fā)育過程、細胞形態(tài)建成、大分子分解代謝、轉(zhuǎn)錄調(diào)控、性別分化等生物學(xué)過程。細胞組分富集分析發(fā)現(xiàn)7個受選擇的基因，富集在初級纖毛、細胞橋粒。此外，在分子功能富集分析方面，發(fā)現(xiàn)13個基因，主要富集于活性亞硫酸鹽細胞膜轉(zhuǎn)運活性、硫酸鹽細胞膜轉(zhuǎn)運活性及形成有活性的C-S鍵。本研究重點關(guān)注綿羊脂肪沉積代謝，故從中挑選出與脂肪合成代謝相關(guān)的候選基因，共50個，包括PPARG、PDGFD、RXRG等。GO分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這些基因主要富集在脂類生物合成、磷脂代謝、細胞形態(tài)發(fā)生、生殖過程及細胞調(diào)節(jié)等生物學(xué)過程，細胞組分富集分析方面主要富集在細胞組分、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)、膜組分等，分子功能富集分析方面主要富集于脂肪酸連接酶活性、脂質(zhì)結(jié)合、激活蛋白結(jié)合等。

本研究篩選到的候選基因中，部分基因已經(jīng)在其他相關(guān)文獻中得到報道。如J.W.Kijas等［12］通過選擇信號檢測對世界多個綿羊品種進行全基因組分析得到的一些基因及相關(guān)基因，包括NPR2、MSRB3、ABCG2、RXFP2、NF1、BMP2、MITF、FGF7等，均在本次研究中被篩選到。NPR2為鳥苷酸環(huán)化酶受體，與小鼠卵母細胞減數(shù)分裂的阻滯相關(guān)［28］。L.A.Doyle等首先發(fā)現(xiàn)ABCG2（ATP結(jié)合轉(zhuǎn)運蛋白G超家族成員2）與腫瘤細胞耐藥有關(guān)［29］，H.G.Olsen等后來發(fā)現(xiàn)ABCG2A與產(chǎn)乳量、乳蛋白率及乳脂率緊密相關(guān)［30］。NF1與人類神經(jīng)纖維瘤相關(guān)［31］。FGF7為成纖維細胞生長因子7，能夠刺激小鼠乳腺上皮細胞和肌上皮細胞的增殖［32］。同時，也檢測到S.Qanbari等［33］對不同國家多個奶牛及肉牛品種進行選擇信號檢測發(fā)現(xiàn)的ADAMTS6基因。ADAMTS6基因與腫瘤發(fā)育相關(guān)［34］。另外，與M.H.Moradi等［14］對伊朗脂尾和瘦尾綿羊品種進行全基因組選擇性清除掃描檢測到的與脂肪沉積相關(guān)候選基因中部分基因保持一致，包括SPAG8、HINT2等。研究表明，SPAG8為精子關(guān)聯(lián)抗原8，在雄性生殖細胞分化時產(chǎn)生，可能在精子發(fā)生的細胞分裂中起到一定作用［35］。HINT2在小鼠體內(nèi)能夠影響血糖調(diào)節(jié)和線粒體功能［36］。此外，將本次研究檢測的候選基因與L.Zhang等［37］獲得的綿羊肉用性狀全基因組關(guān)聯(lián)分析結(jié)果相比較，也發(fā)現(xiàn)一些相關(guān)基因，包括GRM8、CRADD、RPL 36、RPL3、RPL 23A、EPB41L 2、LRRC58、LRRC8A、LRRC18、SHISA3等。

本研究檢測到的候選基因中，部分基因與綿羊的生長發(fā)育性狀（BMP2、PPP1CC）、繁殖性狀（RXRG、FGFR2）、體形外貌性狀（MSRB3、RXFP2、MITF）及肉質(zhì)性狀（PDGFD、PPARG）等重要性狀相關(guān)。BMP2為骨發(fā)育形態(tài)蛋白2，參與骨骼形態(tài)和體型發(fā)育［12］。PPP1CC基因為蛋白磷酸酶1的催化亞基，它是廣泛存在于骨骼肌中的一種糖原相關(guān)磷酸酶，具有去磷酸化及糖原合成酶后期失活作用［38］。PPP1CC是骨骼肌收縮作用所需成分之一［39］，且可能與細胞周期阻滯、凋亡及組織的缺氧有關(guān)［40］。最新研究表明，PPP1CC是骨骼肌強度性狀相關(guān)的候選基因位點［41］。RXRG基因作為視黃酸的一種受體（RXR）的配體激活轉(zhuǎn)錄因子，結(jié)合到靶基因的特定應(yīng)答序列（DNA）上，調(diào)節(jié)基因的轉(zhuǎn)錄表達，是細胞分化和組織形態(tài)發(fā)生的主要調(diào)節(jié)因子。視黃酸是細胞分化和組織形態(tài)發(fā)生的主要調(diào)節(jié)因子，在上皮細胞生長、細胞分化、組織維持、視覺、胎兒發(fā)育及繁殖等過程中發(fā)揮著重要作用［42］。黃萌等［43］研究表明，RXRG基因AB基因型魯西牛比AA基因型個體更易產(chǎn)生雙胎，魯西牛單雙胎群體中的基因型組成對雙胎性狀的影響極顯著，表明RXRG對牛的繁殖力有顯著的影響。另外，本次研究發(fā)現(xiàn)RXR基因富集在PPAR信號通路（圖2）中，表明其可能與脂肪代謝沉積相關(guān)。FGFR2是胚胎中最早表達并傳導(dǎo)FGF信號的一種FGF受體。研究表明靶向斷裂純合FGFR2基因致使小鼠胚胎附植后不久便死亡［44］。在牛上的研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)GF2可能通過與FGFR2作用，促進滋養(yǎng)外胚層細胞DNA的合成反應(yīng)［45］，有利于胚胎存活。FGFR2在胚胎血管形成和維持胚胎血管完整性方面起重要作用，抑制FGFR2表達，則導(dǎo)致上皮細胞遷移的抑制，增加細胞凋亡［46］。MSRB3為蛋氨酸亞砜還原酶B3，研究表明，MSRB3與人類耳聾相關(guān)［47］。最新全基因組關(guān)聯(lián)分析（GWAS）表明，MSRB3在犬［48-49］和豬上作為與耳型相關(guān)的候選基因。S.E.Johnston等［50］發(fā)現(xiàn)RXFP2與綿羊角的缺失相關(guān)，此外，RXFP2可能與生殖相關(guān)，M.Gautier等［51］發(fā)現(xiàn)RXFP2能夠影響雄性動物繁殖力。文獻表明，MITF可與KIT基因互作影響黑色素細胞發(fā)育，導(dǎo)致豬、牛色斑表型的形成［52］。

3.3 尾脂組織PDGFD和PPARG基因的相對表達量

PDGFD是PDGF 4個家族成員中促進增殖作用最強的一個，它最早是在人類血小板中被檢測并純化出來，隱藏在α顆粒中并釋放出來對血小板起到激活作用［53-54］。研究表明，PDGF基因能夠促進脂肪前體細胞增殖并抑制其分化［20-21］。實時定量PCR研究表明，PDGFD在人類脂肪組織中的表達量比除甲狀腺組織之外的其他組織都要高［22］。PPARG屬于過氧化物酶體增殖物激活受體家族的一員，是誘導(dǎo)脂肪分化的充分且必需條件，能夠啟動脂肪細胞的分化［55］。P.Tontonoz等［18］研究發(fā)現(xiàn)，PPARG可以促進纖維母細胞轉(zhuǎn)化成脂肪細胞。J.R.Jones等［56］研究發(fā)現(xiàn)，PPARG基因敲除小鼠喂食高脂肪食物情況下，體重和體脂肪含量顯著低于對照組。另外，PPARG能促進小脂肪細胞生成［57］，可以調(diào)節(jié)脂蛋白脂酶、乙酰-Co A合成酶、脂肪酸結(jié)合蛋白及脂肪酸轉(zhuǎn)運蛋白等的表達［58］。這些研究充分表明，PPARG能夠調(diào)控脂肪細胞的生長分化過程。

PPARG在蛋白質(zhì)、葡萄糖及脂質(zhì)的代謝過程中也具有重要調(diào)控作用［59］，能夠調(diào)控細胞增殖、細胞周期和生長發(fā)育過程中部分相關(guān)基因的表達［60-61］。林婄婄等［61］在不同脂尾型綿羊脂肪組織中對PPARG的發(fā)育性表達研究表明，PPARG的表達在品種間存在差異，廣靈大尾羊（長脂尾型）尾脂組織中PPARG的表達量高于小尾寒羊（短脂尾型）尾脂組織，而且月齡對PPARG的表達無顯著影響。本次研究中，重點挑選與脂肪代謝合成相關(guān)的候選基因，對其中檢測到的PPARG和PDGFD基因利用呼倫貝爾羊大尾和小尾品系尾脂及藏羊尾脂進行了表達量分析。呼倫貝爾羊大尾和小尾品系均屬于短脂尾型綿羊，尾部沉積大量脂肪，且呼倫貝爾羊大尾品系尾脂含量明顯高于小尾品系，而藏羊?qū)儆诙淌菸残途d羊，尾部沉積脂肪非常少。結(jié)果顯示，對于PPARG基因，呼倫貝爾羊大尾及小尾品系尾脂表達量均顯著高于藏羊，且呼倫貝爾羊大尾品系顯著高于小尾品系；對于PDGFD基因，呼倫貝爾羊大尾及小尾品系尾脂表達量顯著高于藏羊，而呼倫貝爾羊大尾品系與小尾品系尾脂表達量無明顯差異，這與文獻報道一致［20-22，55-57，61］，進一步說明PPARG和PDGFD與綿羊的尾部脂肪沉積有關(guān)，可作為綿羊尾型選育的候選基因，為綿羊尾型和肉質(zhì)改良提供了重要參考。

3.4 選擇信號檢測展望

目前基因組水平選擇信號的檢測還處于起始階段。由于家畜的大部分馴化性狀受到多個基因的共同影響，且基因之間的互作造成基因表達的不確定，再加上受到分子、細胞、組織、個體及生態(tài)環(huán)境甚至客觀因素等多層面多因素的復(fù)雜影響，使得選擇信號的檢測難度很大，檢測結(jié)果的準確性也受到一定影響。另外，F(xiàn)ST法本身也有局限性，如果基因在完成選擇的群體中已經(jīng)固定下來，基因周圍的連鎖不平衡就會被充分的重組降解，得到的FST值就比較小，候選基因就檢測不到。隨著高密度SNP芯片的進一步發(fā)展及統(tǒng)計分析方法的進一步改進，更多的群體遺傳分化奧秘將會被揭開，更多的選擇信號位點將會被檢測到，也將得到更多與綿羊重要性狀相關(guān)的候選基因，更好地促進我國綿羊的育種與改良。

4 結(jié) 論

本研究利用蒙古羊和藏羊群體的SNP芯片分型數(shù)據(jù)，基于遺傳分化系數(shù)FST法進行群體間選擇信號檢測并進行基因注釋，共找到448個候選基因，從中篩選出50個與脂類代謝相關(guān)的基因，GO分析發(fā)現(xiàn)，它們主要富集在脂類生物合成過程、磷脂代謝、脂質(zhì)結(jié)合等條目，其中4個基因（PPARG、 RXRG、SLC27A2和ACSL6）富集在PPAR信號通路中。對與脂類代謝相關(guān)的重要候選基因PPARG和PDGFD進行相對表達量分析，結(jié)果表明這兩個基因與脂肪沉積密切相關(guān)，可以作為尾型選育的候選基因。本研究篩選到的候選基因中部分與綿羊重要性狀相關(guān)，為綿羊尾型選育、品種改良及功能基因組研究提供了重要參考依據(jù)。

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