iMeta | 猪图形泛基因组与结构变异解析抗逆性和重要经济性状形成的遗传基础

近日，西北农林科技大学于太永教授课题组联合国内外多家单位，在猪泛基因与结构变异研究方面取得重要进展。相关成果以题为“Pangenome and genome variations analysis of pigs unveil genomic facets for its adaptation and agronomic characteristics”的学术论文形式，发表于国际知名期刊《iMeta》（IF：23.8）。西北农林科技大学动物科技学院博士生李栋、硕士生王宇龙、已毕业硕士袁甜甜、曹明浩（现为中国科学院昆明动物研究所博士生）为本文共同第一作者，西北农林科技大学动物科技学院于太永教授和丁荣荣讲师、中国农业大学动物科学技术学院丁向东教授、瓦赫宁根大学Martijn Derks讲师为该论文的共同通讯作者。

封底论文（iMeta期刊 供图）

01 研究亮点

本研究，构建了迄今为止包含基因组个体数最多的的猪图形泛基因组。利用图形泛基因组和结构变异发现，BTF3基因的单倍型在中西方猪种间存在显著差异，是调控猪肉性状的关键候选基因；OPA1是调控猪体型大小的关键候选基因。

02 研究背景

猪粮安天下。猪肉是我国居民消费的最主要肉类产品，约占我国居民肉类产品消费总量的57.8%。生猪产业是我国畜牧业的支柱，是实施农业强国战略和乡村振兴的重要抓手。我国是养猪大国，但不是养猪强国。生猪养殖科技水平，特别是生猪种业与国外先进国家相比仍有较大差距。生猪重要经济性状形成的调控网络和遗传基础，仍然不明。近年来，高通量测序技术和信息技术迅猛发展，使得从泛基因组和结构变异角度，解析生猪重要经济性状和抗逆性状形成的机制成为可能。国内外相关团队先后构建了猪泛基因组，挖掘到了一系列与高海拔适应性、肉品质和抗病等相关的候选基因。这些研究，加深了我们对猪重要经济性状形成机制的理解。然而，已构建的泛基因组受基因组质量和样本数量所囿，对结构变异的挖掘依然有限。

03 结果与讨论

3.1 图形泛基因组构建和结构变异分析

研究者利用Pacbio HiFi和Hi-C技术，组装了三个地方猪种（八眉猪（BM））、蕨麻猪（JM）、汉江黑猪（HJB））和一个外来猪种（大白猪（LW））的基因组。基因组的Contig N50为48.2—81.2 Mb，BUSCO完整度为97.8%—98.0%，与目前国际通用的猪参考基因组（Sscrofa11.1）质量接近。把HJB、 LW和之前组装的10个Contig水平基因组（BUSCO：95.5%—97.7%）挂载为染色体水平基因组。在14个新基因组中，BM和JM猪分别注释了25,586个和25,406个基因；BUSCO分析显示，注释完整度达到了94.49%。

利用来自亚洲（17个）、欧洲（9个）和非洲（1个）的总共27个猪基因组，研究者构建了猪图形泛基因组。Mash分析显示，亚洲品种的遗传多样性高于欧洲品种。相比于之前发表的猪基因组泛序列，此次基于Minigraph-Cactus（MC）所构建的泛基因组泛序列长度不是最长，但是其非重复序列最长（133.11 Mb），且重复比例最低（55.03%）。八眉猪贡献了最长的非参考序列（189.1 Mb），而汉江黑猪贡献了9.4 Mb。泛序列中注释到的基因在伤口愈合和免疫过程中高度富集。通过MC检测发现了两个新基因—OR9G1和OR1A1；已有的研究显示，其在人类嗅觉中发挥重要作用。通过核心私有基因家族分析，共鉴定到了23,915个基因家族。

基因组组装和注释

运用Pangenie流程，研究者基于泛基因组所识别的SVs对598个个体进行基因分型。分别鉴定到了228,326个SVs（95,301个INS和133,025个DEL）。与Manta相比，Pangenie识别到了57,444个大于1 Kb的插入（INS）。结果表明，在大片段插入类型SVs的检测方面，Pangenie更具优势。Pangenie的系统发育分析显示，猪主要分为两个群体：群体I（主要为欧洲猪）和群体II（主要为亚洲猪）。然而，基于Manta方法检测到的SVs分群结果，不能准确表示各个品种间的系统发育关系。

结构变异和群体遗传学分析

3.2 选择信号分析和关键功能基因挖掘

运用LFMM和RDA两种景观基因组学研究手段，鉴定到了高海拔适应相关基因（KIT、EPAS1和EGLN1），同时，也新鉴定到了新基因HAMP（与红细胞生成和铁稳态相关）和SYK（与脂肪沉积相关）。此外，鉴定到了一个73 bp的插入（chr9：64,794,429 bp），位于ETNK2的内含子区域，与猪的环境温度适应性显著相关。

利用SVs的选择信号分析鉴定到了与猪体型大小相关的候选基因TRNAD-GUC和MIR135-2。此外，还检测到了其它候选基因：PTPRT（采食量和体型相关）、PLPPR1（磷脂代谢相关）和NFIA（葡萄糖稳态和骨骼发育相关）。PigQTL、GO富集分析和PigBiobank数据库分析发现，这些候选基因与生长和发育过程密切相关。36个共定位的受选择区域注释到的基因与成骨和骨小梁形成相关。其中，OPA1在正常体型猪和小型猪间存在差异。

利用SVs对高低IMF猪种进行选择信号分析，定位到了与肉质相关基因：WWOX（与脂质代谢相关）、SND1（参与胆固醇调节）和ROCK1（影响肌肉生成和肉质）等。GO富集分析、PigBiobank和PigQTL分析结果表明，这些候选基因与肉质性状相关。Real-time分析显示，以上候选基因在高低IMF猪中表达量显著差异（p < 0.05）。其中候选基因BTF3在高低IMF猪种中的单倍型差异显著，其CDS上游区域，存在一个20 bp的缺失，可能影响猪IMF的沉积。过表达（pcDNA3.1-BTF3）和干扰（si-BTF3）实验表明，BTF3促进脂肪细胞增殖。

肌内脂肪关键候选基因挖掘

04 研究结论

研究者构建了包含27个猪基因组的猪图形泛基因组，并利用泛基因组所检测的SVs，对598个重测序个体进行结构变异分型。利用分型的SVs进行群体遗传学分析，结果发现相比于利用二代重测序数据直接检测SVs，其系统发育关系更准确。通过基因组与环境关联分析、选择信号分析和富集分析，SVs鉴定到了小变异未检测到的一系列新候选基因如：OPA1和BTF3。研究为深入理解猪抗逆性和重要经济性状形成的机制提供了新的数据基础，为猪分子育种和遗传改良提供了新靶标。

05 文章来源

链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/imt2.257