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        基于全基因組關(guān)聯(lián)分析和代謝組學(xué)篩選奶牛體細(xì)胞數(shù)性狀關(guān)鍵基因

        2025-04-16 00:00:00羅忠澤張寧玥李瑞瑞馬云李新海
        山東農(nóng)業(yè)科學(xué) 2025年3期

        摘要:體細(xì)胞數(shù)性狀是奶牛生產(chǎn)及育種中的重要經(jīng)濟(jì)性狀之一,篩選該性狀相關(guān)的重要功能基因、挖掘關(guān)鍵分子標(biāo)記,對奶牛體細(xì)胞數(shù)性狀的遺傳改良具有重要意義。本研究通過全基因組關(guān)聯(lián)分析(GWAS)和代謝組學(xué)聯(lián)合分析篩選影響體細(xì)胞數(shù)性狀的重要基因及關(guān)鍵代謝物。首先,使用Illumina Bovine 50K SNP芯片鑒定2 709頭荷斯坦奶牛的基因型,利用奶牛體細(xì)胞數(shù)性狀的基因組估計(jì)育種值(genomic estimated breeding val-ue,GEBV)進(jìn)行GWAS,篩選到ⅣPFFR2、ZNF831、SLC4A4、SLM02、SKAP1和CBX1六個候選基因;KEGG通路分析發(fā)現(xiàn),候選基因主要富集在神經(jīng)活性配體與受體的相互作用、胰腺分泌、膽汁分泌、近端小管碳酸氫鹽再生和Rapl倍號通路等生物過程。其次,選擇高體細(xì)胞數(shù)(Hscc)和低體細(xì)胞數(shù)(Lscc)兩種極端表型的奶牛,基于液相色譜串聯(lián)質(zhì)譜(LC -MS/MS)進(jìn)行血漿代謝組學(xué)分析,篩選出71種血漿顯著差異代謝物;相較于Hscc組,Lscc組有皮質(zhì)醇、醛固酮和桂皮酸乙酯等57種差異代謝物表達(dá)量上調(diào),牛磺脫氧膽酸、相酸等14種差異代謝物表達(dá)量下調(diào);KEGG富集分析發(fā)現(xiàn)顯著差異代謝物主要在醛固酮調(diào)節(jié)的鈉重吸收、膽汁分泌、乙醛酸鹽和二羧酸鹽代謝、酮體的合成與降解等通路顯著富集。GWAS與代謝組學(xué)聯(lián)合分析表明,膽汁分泌是調(diào)控體細(xì)胞數(shù)性狀的重要通路,影響膽汁分泌過程的SLC4A4基因與膽汁分泌代謝物皮質(zhì)醇可作為影響奶牛體細(xì)胞數(shù)性狀的關(guān)鍵基因和代謝物。本研究結(jié)果可為奶牛體細(xì)胞數(shù)性狀的遺傳改良提供重要候選基因和分子標(biāo)記。

        關(guān)鍵詞:奶牛體細(xì)胞數(shù);SLC4A4基因:全基因組關(guān)聯(lián)分析:代謝組學(xué)分析;血漿差異代謝物

        中圖分類號:S823.91: Q781 文獻(xiàn)標(biāo)識號:A 文章編號:1001-4942(2025) 03-0158-08

        牛奶是世界上重要的乳制品來源,奶牛業(yè)是世界經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。牛奶中體細(xì)胞數(shù)是反映奶牛健康和評估乳品質(zhì)量的重要指標(biāo)。乳汁中體細(xì)胞數(shù)增加通常與乳腺炎相關(guān),這不僅影響奶牛健康,也影響乳品的安全性和經(jīng)濟(jì)價值。培育生產(chǎn)體細(xì)胞數(shù)較低乳汁的奶牛,提高乳品質(zhì)量,增強(qiáng)乳腺健康,一直是奶牛飼養(yǎng)者和育種學(xué)家長期追求的目標(biāo)。然而,由于體細(xì)胞數(shù)性狀是數(shù)量性狀,受多個微效基因調(diào)控,其遺傳改良仍需要持續(xù)挖掘關(guān)鍵基因。近年來,全基因組關(guān)聯(lián)分析(GWAS)、代謝組學(xué)等技術(shù)為進(jìn)一步挖掘性狀相關(guān)候選基因、解析性狀形成的分子機(jī)制提供了更有效的分析手段。

        GWAS已成為研究遺傳變異與復(fù)雜特征之間關(guān)系的重要方法,通過對大規(guī)模樣本進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析,能夠鑒定出與特定表型相關(guān)的基因和突變。GWAS的引入極大地促進(jìn)了對復(fù)雜性狀遺傳基礎(chǔ)的理解,其中混合線性模型(line-ar mlxed models,LMM)是進(jìn)行GWAS的常見方法之一,該模型結(jié)合了固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng),能夠控制潛在的群體結(jié)構(gòu)和親緣關(guān)系對數(shù)據(jù)的影響,幫助解決樣本間的遺傳異質(zhì)性和相關(guān)性,提高研究的可靠性。此外,它還可以對遺傳變異的貢獻(xiàn)進(jìn)行建模,評估每個位點(diǎn)對表型特征的影響。

        代謝組學(xué)研究旨在通過多種代謝組學(xué)技術(shù),如質(zhì)譜(MS)和核磁共振(NMR),檢測和量化生物液體中的小分子。整合多種代謝組學(xué)技術(shù)能更準(zhǔn)確地識別代謝產(chǎn)物。液相色譜—質(zhì)譜(LC-MS)是一種靈敏度高、選擇性強(qiáng)的技術(shù),其檢測靈敏度優(yōu)于高分辨率核磁共振技術(shù)。近年來,LC-MS被廣泛應(yīng)用于篩選血液代謝物的生物標(biāo)志物,對發(fā)現(xiàn)亞臨床營養(yǎng)疾病和代謝性疾病具有重要作用。目前通過代謝組學(xué)挖掘血液生物標(biāo)志物用于臨床診斷和改善飼養(yǎng)管理的研究較多,但運(yùn)用代謝組學(xué)挖掘跟奶牛體細(xì)胞數(shù)有關(guān)的生物標(biāo)志物的研究較少。

        本研究利用美國奶牛育種委員會的基因組遺傳評估系統(tǒng)計(jì)算出體細(xì)胞數(shù)性狀的基因組估計(jì)育種值(genomic estimated breeding value,GEBV)進(jìn)行GWAS,篩選與奶牛體細(xì)胞數(shù)顯著相關(guān)的候選基因,然后采集體細(xì)胞數(shù)存在差異的奶牛血漿,采用代謝組學(xué)分析血漿中的差異代謝物,通過差異代謝物富集分析篩選與奶牛體細(xì)胞數(shù)相關(guān)代謝通路,以期為中國奶牛的基因組選擇和分子標(biāo)記輔助育種提供有價值信息。

        1 材料與方法

        1.1 全基因組關(guān)聯(lián)分析樣品采集

        試驗(yàn)于2023年3-8月進(jìn)行,從全國11個牧場采集2 709頭6月齡荷斯坦奶牛的毛囊樣品,各牧場所在地和試驗(yàn)牛數(shù)見表1。

        1.2 樣品基因型鑒定及體細(xì)胞數(shù)GEBV獲取

        使用Illumina Bovine SNP50芯片,委托紐勤生物科技(上海)有限公司對所采集的毛囊樣品進(jìn)行基因型測定。SNP質(zhì)控條件設(shè)置為SNP位點(diǎn)檢出率≥95%、在奶牛群體中的缺失率≤5%。使用美國奶牛育種委員會(Council on Dairy CattleBreeding,CDCB)的奶?;蚪M遺傳評估系統(tǒng)(ht-tps://uscdcb.com/genetic-evaluations/)對體細(xì)胞數(shù)性狀進(jìn)行基因組遺傳評估,獲得每個個體的體細(xì)胞數(shù)性狀GEBV。

        1.3 基于GEBV的體細(xì)胞數(shù)性狀的全基因組關(guān)聯(lián)分析

        采用GEMMA v0.98.5軟件中的單變量線性混合模型(LMM)對各SNP位點(diǎn)與表型之間的相關(guān)性進(jìn)行檢測,該模型中包括固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng),具體模型如下:

        y= a+bx+g+e。

        式中,y為表型值,a為群體均值;b為固定效應(yīng),包括場效應(yīng)、出生年效應(yīng);x是SNP基因型指示變量,取0、1或2;g為剩余多基因效應(yīng),服從正態(tài)分布N(0,kσ2),其中k表示親緣關(guān)系矩陣,σ2表示SNP標(biāo)記解釋的加性遺傳方差:e為隨機(jī)殘差效應(yīng)。為避免假陽性,采用控制錯誤發(fā)現(xiàn)率法(1 discovery rate,F(xiàn)DR)對關(guān)聯(lián)分析結(jié)果進(jìn)行校正。

        1.4 血漿樣品采集及血漿代謝物提取測定

        本試驗(yàn)于2022年10月-2023年8月在山東省德州市視界牧業(yè)奶牛場開展,收集同一牛舍內(nèi)體況、泌乳天數(shù)相近奶牛連續(xù)10個月的體細(xì)胞數(shù)數(shù)據(jù)。最終篩選出高體細(xì)胞數(shù)[Hscc,(48. 28±17.76)萬個/mL]和低體細(xì)胞數(shù)[Lscc,(2.80±0.81)萬個/mL]奶牛各6頭。晨飼前,使用肝素鈉抗凝管采集上述12頭奶牛的全血樣本,4℃下3 000 r/min離心10 min分離血漿并分裝于1.5mL離心管,液氮速凍15 min后轉(zhuǎn)移至-80 0C冰箱保存。

        測定前,將血漿樣品在4℃下解凍,向100μL樣品中加入700μL萃取劑(甲醇、乙腈、水按體積比4:2:1混合),冷藏2h后25 000xg離心15min,將沉淀干燥后重新溶于甲醇和水的混合溶液中,再次離心取上清液。使用Waters 2777C UPLC和Q Exactive HF質(zhì)譜儀對代謝物進(jìn)行分離和檢測。色譜分析采用BEH C18色譜柱,正離子模式的流動相為含0.1%甲酸的水溶液和甲醇,負(fù)離子模式使用含10 mmol/L甲酸銨的水溶液和95%甲醇,在一級和二級質(zhì)譜模式下分離和檢測代謝物。得到的質(zhì)譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入Compound Discoverer 3.3軟件(Thermo Fisher Scientific,USA)分析,設(shè)置參數(shù)包括母離子質(zhì)量偏差<5×10-6、碎片離子質(zhì)量偏差<10×10-6、保留時間偏差<0.2 min。結(jié)合ChemS-pider、BMDB和mzCloud數(shù)據(jù)庫鑒定代謝物,獲得峰面積數(shù)據(jù)。

        1.5 代謝組數(shù)據(jù)的PLS -DA分析、OPLS -DA分析與差異代謝物鑒定

        使用偏最小二乘判別分析(PLS-DA)和監(jiān)督模型正交偏最小二乘判別分析(OPLS - DA)對代謝組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。應(yīng)用t檢驗(yàn)鑒定Hscc組和Lscc組間的差異代謝物,運(yùn)用Benj amini - Hoch-berg算法對P值進(jìn)行校正,用Padjust評估兩組之間代謝物的顯著性水平,以差異倍數(shù)FC≥2(即|log2FC |≥1)、Pajust <0.05為標(biāo)準(zhǔn)篩選差異代謝物。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 基因型數(shù)據(jù)

        經(jīng)質(zhì)量控制和缺失數(shù)據(jù)過濾后,共獲得含47 843個SNP標(biāo)記位點(diǎn)的基因型數(shù)據(jù),基因型檢出率為95%,SNP基因型缺失率為5%。

        2.2 體細(xì)胞數(shù)GEBV的頻數(shù)分布及描述性統(tǒng)計(jì)量

        如圖1所示,2 709頭荷斯坦奶牛毛囊樣品的體細(xì)胞數(shù)GEBV近似正態(tài)分布。奶牛體細(xì)胞數(shù)GEBV平均值為2.93萬個/mL,標(biāo)準(zhǔn)差為0.13萬個/mL,最小值為2.55萬個/mL,最大值為3.37萬個/mL(表2)。

        2.3 體細(xì)胞數(shù)GEBV的全基因組關(guān)聯(lián)分析

        使用GEMMA軟件的LMM模型,設(shè)置FDR顯著性閾值為0.05,對奶牛體細(xì)胞數(shù)GEBV與SNPs進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,共篩選到24個SNPs(圖2,表3)與奶牛體細(xì)胞數(shù)顯著相關(guān),其中,大部分SNPs位于6、13、19、23號染色體上。共注釋到6個基因,分別為NPFFR2、ZNF831、SLC4A4、S/-M02、SKAP1和CBX1,其中,NPFFR2和SLC4A4位于6號染色體上,ZNF831和SLM02位于13號染色體上,SKAP1和CBX1位于19號染色體上。注釋到的基因最顯著位點(diǎn)為chr6_89051385,物理位置為6:89051385,F(xiàn)DR為7.69E-09。

        2.4 候選SNPs位點(diǎn)的功能分析

        查閱GO和KEGG數(shù)據(jù)庫,獲取候選基因參與的生物過程以及影響到的通路,如表4所示,候選基因主要參與信號轉(zhuǎn)導(dǎo)、G蛋白偶聯(lián)受體信號通路、神經(jīng)肽信號通路、鈉離子運(yùn)輸和陰離子運(yùn)輸?shù)壬镞^程,主要影響神經(jīng)活性配體與受體的相互作用、胰腺分泌、膽汁分泌、近端小管碳酸氫鹽再生和Rapl信號通路。

        2.5 候選基因SLC4A4顯著SNP位點(diǎn)基因型統(tǒng)計(jì)

        在SLC4A4上存在2個SNP位點(diǎn):Bovine-HD0600024201(chr6: 88494442A>G)與Bovine-HD0600024213(chr6: 88527916C >T)。兩個SNP位點(diǎn)基因型GEBV均值見表5,其中位點(diǎn)Bovine-HD0600024201基因型A/A、A/G、C/G的GEBV均值分別為2. 96、2.94、2.90,位點(diǎn)Bovine-HD0600024213基因型T/T、T/C、C/C的GEBV分別為2.96、2.94、2.91,可作為該SNP優(yōu)勢基因型。體細(xì)胞數(shù)GEBV值越小表明體細(xì)胞數(shù)值越低,因此Bo-vineHD0600024201和BovineHD0600034213的優(yōu)勢等位基因分別為G和C。

        2.6 代謝組數(shù)據(jù)的PLS-DA分析和OPLS-DA分析

        對Hscc組和Lscc組樣品的代謝組數(shù)據(jù)進(jìn)行偏最小二乘判別分析(PLS-DA),結(jié)果(圖3A)顯示,組內(nèi)樣品間聚類趨勢明顯,組間樣品分離趨勢明顯,表明樣品的重復(fù)性較好:主成分1可以解釋兩組樣品間20.86%的變異,主成分2可以解釋兩組樣品間9.4%的變異。進(jìn)一步采用監(jiān)督模型正交偏最小二乘判別分析(OPLS-DA)對完整數(shù)據(jù)集進(jìn)行概述,并區(qū)分組間差異,結(jié)果(圖3B)顯示,兩組樣品有明顯分離趨勢:其中R2Y=0.991,表明模型有較好的解釋率;Q2(cum)=0.522,表明該模型有較好的預(yù)測能力。

        2.7 高、低體細(xì)胞數(shù)組間差異代謝物及富集分析

        以Padjust <0.05、|log2FC|≥1為標(biāo)準(zhǔn)篩選Hscc組和Lscc組奶牛血漿差異代謝物,共得到71種差異代謝物(圖4);相較于Hscc組,Lscc組有皮質(zhì)醇、醛固酮和桂皮酸乙酯等57種差異代謝物表達(dá)量上調(diào),?;敲撗跄懰?、相酸等14種差異代謝物表達(dá)量下調(diào)。KEGG富集分析(圖4B)發(fā)現(xiàn),這些差異代謝物主要在醛固酮調(diào)節(jié)的鈉重吸收、膽汁分泌、乙醛酸鹽和二羧酸鹽代謝、酮體的合成與降解等通路顯著富集(P<0.05)。顯著富集到的差異代謝物有皮質(zhì)醇、醛固酮、乙醇酸和檸檬酸鹽等(P<0.05),其中,顯著富集到膽汁分泌通路上的差異代謝物為皮質(zhì)醇(表6)。

        3 討論與結(jié)論

        本研究利用全基因組關(guān)聯(lián)分析和代謝組學(xué)分析方法篩選影響奶牛體細(xì)胞數(shù)性狀的關(guān)鍵基因和代謝物。篩選出NPFFR2、ZNF831、SLC4A4、SL-M02、SKAP1和CBX1六個候選基因與奶牛體細(xì)胞數(shù)顯著相關(guān)。其中,SLC4A4與奶牛乳腺炎相關(guān)。SLC4A4基因編碼一種鈉/碳酸氫鹽共轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白(NBCel),在許多組織中發(fā)揮著重要作用,特別是在肝臟中調(diào)節(jié)酸-堿平衡。研究表明,酸堿平衡可調(diào)節(jié)肝細(xì)胞內(nèi)外的離子平衡,特別是氫離子和鈉離子的平衡,這些離子的濃度變化可以影響肝細(xì)胞的代謝活性和膽汁的合成,SLC4A4可能通過調(diào)節(jié)酸堿平衡,進(jìn)一步調(diào)節(jié)膽汁分泌。然而SLC4A4對奶牛乳腺炎的影響及其作用機(jī)制尚不明確。

        進(jìn)一步利用代謝組學(xué)技術(shù),篩選出不同體細(xì)胞數(shù)奶牛間的71種血漿顯著差異代謝物,其中,相比于高體細(xì)胞數(shù)樣品,低體細(xì)胞數(shù)組有皮質(zhì)醇、醛固酮和桂皮酸乙酯等57種差異代謝物表達(dá)量上調(diào),?;敲撗跄懰帷⑾嗨岬?4種差異代謝物表達(dá)量下調(diào):KEGG富集分析發(fā)現(xiàn)顯著差異代謝物主要在醛固酮調(diào)節(jié)的鈉重吸收、膽汁分泌、乙醛酸鹽和二羧酸鹽代謝、酮體的合成與降解等通路顯著富集。有研究發(fā)現(xiàn),皮質(zhì)醇可作為抗炎因子調(diào)節(jié)奶牛乳腺炎。膽汁酸(TCDCA)通過增加細(xì)胞外信號調(diào)節(jié)激酶(ERK)的磷酸化、激活SIPR2和甾體生成因子SF-1,促進(jìn)腎上腺皮質(zhì)細(xì)胞中甾體生成相關(guān)基因的表達(dá),從而顯著增加皮質(zhì)醇的分泌水平,其作用可通過抑制SIPR2或逆轉(zhuǎn)SF-1的激活而減少。本試驗(yàn)中,相比于Hscc組,Lscc組血液中皮質(zhì)醇水平顯著上調(diào),富集到膽汁分泌通路。

        結(jié)合全基因組關(guān)聯(lián)分析和代謝組學(xué)分析,推測SLC4A4可能通過調(diào)節(jié)細(xì)胞內(nèi)外離子濃度影響膽汁酸堿平衡,膽汁酸通過調(diào)節(jié)ERK信號通路和SF-1的活性影響腎上腺皮質(zhì)醇的合成和釋放。與高體細(xì)胞數(shù)奶牛相比,低體細(xì)胞數(shù)奶牛血液中皮質(zhì)醇水平顯著上調(diào),抑制了炎癥反應(yīng)。SLC4A4顯著SNP位點(diǎn)分析發(fā)現(xiàn),BovineHD0600024201的優(yōu)勢等位基因?yàn)镚,BovineHD0600024213的優(yōu)勢等位基因?yàn)镃,可作為對奶牛體細(xì)胞數(shù)性狀進(jìn)行遺傳改良的候選分子標(biāo)記位點(diǎn)。

        綜上所述,本研究利用全基因組關(guān)聯(lián)分析和代謝組學(xué)方法篩選出SLC4A4為影響奶牛體細(xì)胞數(shù)性狀的候選基因,并提供SLC4A4基因有價值的分子標(biāo)記位點(diǎn)。下一步將重點(diǎn)針對SLC4A4開展基因功能驗(yàn)證和分子育種利用,為優(yōu)化奶牛生產(chǎn)管理以及培育健康產(chǎn)優(yōu)質(zhì)奶的奶牛品種提供新思路和依據(jù)。

        基金項(xiàng)目:中央引導(dǎo)地方科技發(fā)展專項(xiàng)(YDZX2022153);現(xiàn)代農(nóng)業(yè)(奶牛)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)項(xiàng)目(CARS-36);寧夏回族自治區(qū)重 點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(202IBEF01001,2022BBF02017)

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