鲫饲料转化率遗传调控机制的研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 庞美霞 |
| 答辩日期 | 2018 |
| 文献子类 | 博士 |
| 授予单位 | 中国科学院水生生物研究所 |
| 导师 | 童金苟 |
| 英文摘要 | 鲫（Carassius auratus, C. auratus）属于鲤科鱼类，是一种具有很高经济价值的淡水养殖鱼类，在我国乃至全世界范围内均有养殖。鲫实际上包含了多种染色体倍性的亚种，主要包括四倍体鲫（C. auratus auratus）和六倍体银鲫（C. auratus gibelio）。近年来，随着鲫的养殖产量与日俱增，高昂的养殖投入成本，尤其是饲料成本对生产者来说成为了沉重的负担，如何高效利用饲料资源越来越受到研究者的关注。本研究对鲫饲料转化率性状进行了分子遗传机制的解析，旨在为鲫分子标记辅助育种（MAS）奠定理论和技术基础。主要研究结果如下：利用9个微卫星标记对采自武汉涨渡湖的总计703尾鲫进行了倍性鉴定。将鉴定为四倍体鲫的样本随机选取45尾进行多态性统计，发现9个位点的等位基因数（A）介于6-9之间，期望杂合度（He）、观测杂合度（Ho）以及多态信息含量（PIC）分别介于0.485-0.843、0.318-0.759和0.449-0.812之间。而将鉴定为六倍体银鲫的样本随机选取45尾进行多态性统计发现，9个位点的A介于8-16之间，各位点检测出的三等位基因杂合性个体占所有个体的比例介于0.344-0.719之间，并且在四倍体鲫中多态性较高的位点其三等位基因的检出率也较高。以流式细胞术结果为参考，9个微卫星标记检测四倍体鲫的准确率为99.3%，而检测六倍体银鲫的准确率为100%。仅选取三等位基因检出率最高的4个高效微卫星标记统计其鉴定结果发现，这4个高效标记检测四倍体鲫的准确率为99.7%，而检测六倍体银鲫的准确率为99.2%。表明采用微卫星鉴定鲫倍性能为快速筛选野生亲本提供有效的技术手段。基于IIB型限制性内切酶RAD测序技术（2b-RAD），本研究利用一个包含113个后代的全同胞四倍体鲫F1家系构建了高密度遗传连锁图谱，并在此基础上对鲫饲料转化率及其相关性状进行了数量性状基因座（QTL）定位。构建的高密度遗传连锁图谱包含了8,460个SNP标记，分布于50个连锁群（LGs）上。该遗传图谱总长4,047.824 cM，平均标记间距离为0.478 cM，覆盖了四倍体鲫基因组的98.76％。本研究共定位到35个与饲料转化效率及其相关性状连锁的QTL位点，分布于14个连锁群上，解释了14.0-20.9％的表型变异。在这35个QTL中，8个与饲料转化率（FCE）相关，9个与相对生长速率（RGR）相关，13个与平均日增重（ADG）相关，5个与平均日采食量（ADFI）相关。我们发现，在LG16、LG25、LG36和LG49上，影响不同性状的几个QTL被定位到了同一连锁群的相同或接近的区域。通过比较基因组学分析，从5个QTL区间内部及其附近区域鉴定到7个候选基因，其预测生物学功能涉及能量代谢、消化、生物合成和信号转导。这些QTL定位信息及候选基因为鲫标记辅助选择和遗传改良提供了重要基因组资源。我们首次应用RNA测序（RNA-Seq）技术并结合差异表达基因（DEGs）分析，在鱼类的基因水平上鉴定与FCE相关的功能决定因子。本研究利用了6尾极端饲料转化率四倍体鲫个体（高、低各3尾）的全脑组织各自构建文库并进行了RNA-Seq，获得的总数据量为321,768,529 raw reads，过滤分析后每样本得到49,250,952 - 55,011,113 clean reads，将这些获得的clean reads进行组装后得到544,612个独立基因，独立基因的平均大小为644.38bp。经过差异表达分析，我们筛选出246个DEGs。其中，根据GO和KEGG注释分析，共筛选到20条与FCE相关的通路和13个关键候选基因，包括了代谢通路中的3个基因（Dgkk、Mgst3和Guk1b），信号转导通路中的4个基因（Vdnccsa1b、Tgfα、Nr4a1和Tacr2）以及其注释功能与生长相关的6个基因（Endog、Crebrtc2、Myh7、Myh1、Myh14和Igfbp7）。9个随机选取DEGs的qRT-PCR实验结果验证了RNA-Seq中基因的上、下调表达结果的可靠性。我们在鲫神经系统转录组分析中所获得的新发现将为养殖鱼类的同类研究提供参考信息，并有助于进一步认识鲫饲料转化效率的分子调控机制。 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.ihb.ac.cn/handle/342005/39061]  |
| 专题 | 水生生物研究所_中科院水生所知识产出（2009年前）_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 庞美霞. 鲫饲料转化率遗传调控机制的研究[D]. 中国科学院水生生物研究所. 2018. |
入库方式： OAI收割
来源：水生生物研究所
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