利用整合組學開展MSTN編輯梅山豬的表型遺傳分析
發(fā)布時間:2020-12-11 05:56
骨骼肌是產(chǎn)肉動物的主要肉類產(chǎn)品來源,也是重要的代謝器官,因此研究骨骼肌生長發(fā)育的分子機制意義重大。MSTN是一個重要的肌肉調(diào)節(jié)因子,可以負調(diào)控骨骼肌的生長發(fā)育。本研究對象是利用鋅指核酸酶技術(ZFN)編輯的MSTN基因編輯梅山豬,與野生梅山豬相比該豬具有明顯的雙肌表型、高瘦肉率和生長速度快等特點。為了探究MSTN編輯梅山豬肌肉肥大和肌纖維轉(zhuǎn)化的原因,本研究通過對胚胎期65天的各4頭MSTN-/-編輯梅山豬和野生梅山豬背最長肌進行RNA-Seq,miRNA-Seq和iTRAQ測序分析,鑒定出與豬生長發(fā)育相關的差異表達基因、miRNA和蛋白,并驗證了miRNA-95的功能,其分析結(jié)果將為后期進一步研究豬骨骼肌生長發(fā)育提供理論基礎。主要研究結(jié)果如下:1.通過對背最長肌進行轉(zhuǎn)錄組測序,結(jié)果發(fā)現(xiàn)MSTN編輯梅山豬組較野生梅山豬組共鑒定出了438個差異基因,對這些差異基因進行功能分析,發(fā)現(xiàn)其主要參與了肌纖維發(fā)育形成,肌纖維收縮,肌纖維轉(zhuǎn)化等過程中。同時還鑒定出了102個與肌肉生長相關的差異基因,主要參與肌細胞分化,肌肉組織發(fā)育,肌原纖維形成等過程,其中包括XK,ACTC1,I...
【文章來源】:中國農(nóng)業(yè)科學院北京市
【文章頁數(shù)】:94 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
本研究技術路線
圖 2-1 文庫構(gòu)建原理圖Fig 2-1 Schematic of library construction數(shù)據(jù)處理據(jù)是測序獲得的原始圖像數(shù)據(jù)文件通過堿基識別轉(zhuǎn)化為原始測序序列,測序質(zhì)量的序列信息均包含在 FASTQ 文件中。獲得的原始數(shù)據(jù)下機后再進行質(zhì)量控質(zhì),低質(zhì)量的reads,使用FastQC軟件來評估過濾后的reads質(zhì)量,檢驗合格后的clean比對分析。序列比對分析的測序序列采用 Tophat2(Kim et al., 2013)方法與參考基因組進行比對分析。To所示。
圖 2-2 Tophat2 的算法圖Fig 2-2 Tophat2 comparison analysis of the principle2.2.8 基因表達分析基因表達水平一般是通過基因轉(zhuǎn)錄的 mRNA 量的多少來衡量。在 RNA-seq 技術中,通過應用 cufflink (version:2.1.2) (http://cole-trapnell-lab.github.io/cuftlinks)對 tophat 的 mapping 結(jié)果進行基因定量。首先根據(jù)基因注釋文件對基因進行定位,接著再計數(shù)覆蓋在的基因區(qū)的 reads 數(shù),最后根據(jù)基因的長度和所獲得的 reads 數(shù)對基因表達量進行標準化計算,從而獲得轉(zhuǎn)錄組的表達量。每個基因的 FPKM 是目前估算基因表達水平最為常用的方法(Trapnell et al., 2010)。2.2.9 基因差異表達分析從統(tǒng)計學意義的角度上考慮,使用 DESeq 進行差異分析。該試驗每組設置 4 個重復,差異基因的篩選采用 p 值統(tǒng)計學法和差異倍數(shù)(FC))法, 篩選的條件為:|log2 (fold change)| > 1,p <0.05 和 qvalue <0.05。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]High-throughput screening of mouse gene knockouts identifies established and novel skeletal phenotypes[J]. Robert Brommage,Jeff Liu,Gwenn M Hansen,Laura L Kirkpatrick,David G Potter,Arthur T Ss,Brian Zambrowicz,David R Powell,Peter Vogel. Bone Research. 2014(03)
本文編號:2910017
【文章來源】:中國農(nóng)業(yè)科學院北京市
【文章頁數(shù)】:94 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
本研究技術路線
圖 2-1 文庫構(gòu)建原理圖Fig 2-1 Schematic of library construction數(shù)據(jù)處理據(jù)是測序獲得的原始圖像數(shù)據(jù)文件通過堿基識別轉(zhuǎn)化為原始測序序列,測序質(zhì)量的序列信息均包含在 FASTQ 文件中。獲得的原始數(shù)據(jù)下機后再進行質(zhì)量控質(zhì),低質(zhì)量的reads,使用FastQC軟件來評估過濾后的reads質(zhì)量,檢驗合格后的clean比對分析。序列比對分析的測序序列采用 Tophat2(Kim et al., 2013)方法與參考基因組進行比對分析。To所示。
圖 2-2 Tophat2 的算法圖Fig 2-2 Tophat2 comparison analysis of the principle2.2.8 基因表達分析基因表達水平一般是通過基因轉(zhuǎn)錄的 mRNA 量的多少來衡量。在 RNA-seq 技術中,通過應用 cufflink (version:2.1.2) (http://cole-trapnell-lab.github.io/cuftlinks)對 tophat 的 mapping 結(jié)果進行基因定量。首先根據(jù)基因注釋文件對基因進行定位,接著再計數(shù)覆蓋在的基因區(qū)的 reads 數(shù),最后根據(jù)基因的長度和所獲得的 reads 數(shù)對基因表達量進行標準化計算,從而獲得轉(zhuǎn)錄組的表達量。每個基因的 FPKM 是目前估算基因表達水平最為常用的方法(Trapnell et al., 2010)。2.2.9 基因差異表達分析從統(tǒng)計學意義的角度上考慮,使用 DESeq 進行差異分析。該試驗每組設置 4 個重復,差異基因的篩選采用 p 值統(tǒng)計學法和差異倍數(shù)(FC))法, 篩選的條件為:|log2 (fold change)| > 1,p <0.05 和 qvalue <0.05。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]High-throughput screening of mouse gene knockouts identifies established and novel skeletal phenotypes[J]. Robert Brommage,Jeff Liu,Gwenn M Hansen,Laura L Kirkpatrick,David G Potter,Arthur T Ss,Brian Zambrowicz,David R Powell,Peter Vogel. Bone Research. 2014(03)
本文編號:2910017
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