[go: up one dir, main page]

CN111936638A - 乳磷脂 - Google Patents

乳磷脂 Download PDF

Info

Publication number
CN111936638A
CN111936638A CN201980023989.9A CN201980023989A CN111936638A CN 111936638 A CN111936638 A CN 111936638A CN 201980023989 A CN201980023989 A CN 201980023989A CN 111936638 A CN111936638 A CN 111936638A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mammal
snps
milk
polar lipid
lipid biosynthesis
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201980023989.9A
Other languages
English (en)
Inventor
刘支前
S·J·罗切福特
J·E·普赖斯
B·库克斯
汪婷婷
J·扎瓦兹基
G·C·施潘根贝格
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Agriculture Victoria Services Pty Ltd
Original Assignee
Agriculture Victoria Services Pty Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from AU2018901032A external-priority patent/AU2018901032A0/en
Application filed by Agriculture Victoria Services Pty Ltd filed Critical Agriculture Victoria Services Pty Ltd
Publication of CN111936638A publication Critical patent/CN111936638A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K67/00—Rearing or breeding animals, not otherwise provided for; New or modified breeds of animals
    • A01K67/02—Breeding vertebrates
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K67/00—Rearing or breeding animals, not otherwise provided for; New or modified breeds of animals
    • A01K67/027—New or modified breeds of vertebrates
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K2227/00—Animals characterised by species
    • A01K2227/10—Mammal
    • A01K2227/101—Bovine
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K2267/00—Animals characterised by purpose
    • A01K2267/02—Animal zootechnically ameliorated
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/124—Animal traits, i.e. production traits, including athletic performance or the like
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/156—Polymorphic or mutational markers

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

本发明提供了选择、鉴定或培育哺乳动物，特别是牛，以改进乳组成或产乳性状的方法。具体地，本发明的方法包括确定或培育与极性脂质生物合成相关的SNP。本发明还包括使用这些方法生产的哺乳动物和乳产品。

Description

乳磷脂
技术领域
本发明提供选择、鉴定或培育(breed)哺乳动物(特别是牛)以改进乳组成或产乳性状的方法。具体地，该方法包括确定或培育与极性脂质生物合成相关的SNP。本发明还包括使用这些方法生产的哺乳动物和乳产品。
背景技术
牛乳生产的遗传基础对乳品工业具有重要意义。调节乳量和乳含量的能力具有改变耕作方式并生产经调整以满足各种要求的产品。尤其是，需要一种对牛进行遗传评估以选择那些表达所需性状(例如增加的乳产量和改进的乳组成)的那些牛的方法。
乳是一种复杂的液体，其包含蛋白质、脂质、乳糖和低聚糖以及维生素和矿物质。乳中的生化成分决定了其营养价值、物理特征(例如乳脂小球大小)和产品特征(例如凝乳稳定性、凝乳时间)。可以从乳的生化特征预测此类功能特性。
牛乳含有3-6％的脂肪，其中主要部分(约98％)是以位于脂肪小球内的甘油三酸酯(TAG)形式。极性脂质(包括磷脂类和鞘脂类)占总脂肪的0.5-1％，主要存在于脂肪小球膜中。乳中鉴定出的最丰富的极性脂质类别是磷脂酰胆碱(PC)、磷脂酰乙醇胺(PE)、磷脂酰丝氨酸(PS)、磷脂酰肌醇(PI)、鞘磷脂(SM)和乳糖神经酰胺(LacCer)。极性脂质由于具有两亲性质，因此可以改进乳产品的物理功能(例如起泡、乳化、胶凝化和热稳定性)。
除了对乳产品的加工和质量至关重要的理化特性外，极性脂质(特别是鞘脂类)还具有其他对人体健康有益的功能，例如抗炎活性、降低心血管疾病的风险、降低胆固醇吸收和抗癌活性。婴儿临床试验的最新结果已经证明了磷脂类、神经节苷脂类和婴儿认知发育之间的联系。
众所周知，乳的脂肪含量和脂质组成会随着牛品种、动物饮食、泌乳阶段和季节而变化。但是，大多数关于乳的脂质组成的研究都集中在总的脂肪酸谱上，这是甘油三酸酯(TAG)组成的良好指标。与作为存储能量形式的TAG相比，极性脂质是除脂肪酸外还含有各种类型的端基(head group)的生物活性分子。因此，据信乳腺中极性脂质合成的调控比TAG生产的调控更为复杂。
已经证明了，极性脂质的含量和/或组成容易受到奶牛饮食和泌乳阶段的影响，但是缺乏有关该性状的遗传的信息。牛乳作为主要饮品和常见食品组分，是人类饮食中极性脂质的重要来源，但需要改进的生产极性脂质的方法。
本发明的目的是克服或至少减轻一种或多种与现有技术相关的困难或不足。
发明内容
一方面，本发明提供了一种选择能够生产具有改进的组成的乳的哺乳动物的方法，所述方法包括确定所述哺乳动物在与极性脂质生物合成相关的一种或多种SNP处的基因型状态的步骤。
哺乳动物可以是任何合适的类型，优选用于商品化乳生产的哺乳动物，例如绵羊、山羊或牛。在一个优选的实施方案中，哺乳动物是牛。
如本文所用，“改进的乳组成”是指改变乳组成以改变一种或多种成分的量，优选地增加一种或多种成分的量。但是，在某些情况下，也可能需要减少乳中的一种或多种成分的量。在一个优选的实施方案中，所述成分是极性脂质，在这种情况下，所述乳具有“改进的极性脂质组成”。通过这种方式，乳可以被“人源化”以使其组成与人乳更加接近。这可能是生产婴儿配方食品所需的。替代地，可以调整乳的成分以生产食物补充物，例如补充粉，例如用于不适者或老年人。
在一个特别优选的实施方案中，极性脂质选自磷脂酰胆碱(PC)、磷脂酰乙醇胺(PE)、磷脂酰丝氨酸(PS)、磷脂酰肌醇(PI)、鞘磷脂(SM)和乳糖神经酰胺(LacCer)。
在另一个优选的实施方案中，极性脂质是磷脂。
“与极性脂质生物合成相关的一种或多种SNP”是指哺乳动物基因组中与极性脂质生物合成基因相关的单核苷酸的变异。优选地，SNP位于此类极性脂质生物合成基因的编码区、非编码区或调控区中。优选地，所述基因编码极性脂质生物合成所需的酶，所述极性脂质选自PC、PE、PS、PI、SM和LacCer。
在一个特别优选的实施方案中，所述一种或多种SNP选自表3中所列的SNP。
哺乳动物的基因型状态可以通过任何合适的方法来确定。这样的方法可以涉及哺乳动物的基因组或基因组的一部分(例如显示出与需要的OS性状的密切关联的染色体)的序列分析。在一个优选的实施方案中，当哺乳动物是牛时，染色体可以是第14、15或25号染色体。以这种方式，可能根据他们的基因型确定个体的乳表型状态。
在一个特别优选的实施方案中，该方法可以包括对样品进行全基因组关联分析(GWAS)的步骤。这可能涉及就一组SNP对哺乳动物进行基因分型，以产生低密度基因型。然后可以对选定的哺乳动物进行基因分型，或者将其基因型填充(impute)至更大的SNP阵列或全基因组序列，优选地使用以较高密度或使用全基因组序列数据进行基因分型的参考种群。
在一个优选的实施方案中，该步骤可被整合到这类哺乳动物的常规遗传评估中。
确定哺乳动物的基因型状态可以替代地或额外地涉及对基因表达水平的评估。
在一个优选的实施方案中，可以例如通过RNAseq分析来确定候选基因的RNA转录物水平。尽管申请人不希望受到理论的限制，但目的SNP可能与转录物水平高度相关。
可以确定来自含有核酸的哺乳动物的任何合适样品(例如血液样品)中的RNA转录物水平。
在另一方面，本发明提供了一种鉴定具有指示改变的产乳性状的基因型的哺乳动物的方法，所述方法包括：
提供来自所述哺乳动物的核酸样品；和
确定在所述核酸样品中与极性脂质生物合成相关的一种或多种SNP的存在；
其中所述SNP的存在与所述改变的产乳性状相关。
哺乳动物可以是任何合适的类型，优选用于商品化乳生产的哺乳动物，例如绵羊、山羊或牛。在一个更优选的实施方案中，哺乳动物是牛。
在一个优选的实施方案中，所述改变的产乳性状可以是乳的极性脂质组成。因此，可以改变乳组成以改变一种或多种成分的量，优选地增加一种或多种成分的量。但是，在某些情况下，也可能需要减少乳中的一种或多种成分的量。
在一个优选的实施方案中，所述成分是极性脂质。以此方式，可以鉴定出产生其组成与人乳更接近的乳的牛。这可能是生产婴儿配方食品所需的。替代地，可以调整乳的成分以生产食物补充剂，例如补充粉，例如用于不适者或老年人。
核酸样品可以是任何合适的类型。在一个优选的实施方案中，核酸样品可以是血液样品。
“与极性脂质生物合成相关的一种或多种SNP”是指哺乳动物基因组中与低聚糖生物合成基因相关的单核苷酸的变异。优选地，SNP位于此类低聚糖生物合成基因的编码区、非编码区或调控区中。优选地，所述基因编码极性脂质生物合成所需的酶，所述极性脂质选自PC、PE、PS、PI、SM和LacCer。
在一个特别优选的实施方案中，所述一种或多种SNP选自表3中所列的SNP。
核酸样品中SNP的存在可以通过任何合适的方法来确定。这样的方法可以涉及哺乳动物的基因组或基因组的一部分(例如显示出与需要的极性脂质性状密切关联的染色体)的序列分析。在一个优选的实施方案中，当哺乳动物是牛时，染色体可以是第14、15或25号染色体。
在一个特别优选的实施方案中，该方法可以包括对样品进行GWAS的步骤。这可能涉及就一组SNP对哺乳动物进行基因分型，以产生低密度基因型。然后可以相对于较大的参考种群和/或SNP阵列对选定的哺乳动物进行基因分型。在一个优选的实施方案中，该步骤可被整合到这类哺乳动物的常规遗传评估中。
确定SNP的存在可以替代地或额外地涉及对基因表达水平的评估。
在一个优选的实施方案中，候选基因的RNA转录物水平可以例如通过RNAseq分析来确定。尽管申请人不希望受到理论的限制，但目的SNP可能与转录物水平高度相关。
可以确定来自哺乳动物的任何合适的核酸样品(例如血液样品)中的RNA转录物水平。
在本发明的另一方面，提供了一种针对改变的乳组成而选择性地培育哺乳动物的方法，所述方法包括使用标记物辅助选择来培育所述哺乳动物以携带与极性脂质生物合成相关的一种或多种SNP。
哺乳动物可以是任何合适的类型，优选用于商品化乳生产的哺乳动物，例如绵羊、山羊或牛。在一个更优选的实施方案中，哺乳动物是牛。
“与极性脂质生物合成相关的一种或多种SNP”是指哺乳动物基因组中与极性脂质生物合成基因相关的单核苷酸的变异。优选地，SNP位于此类极性脂质生物合成基因的编码区、非编码区或调控区中。优选地，所述基因编码极性脂质生物合成所需的酶，所述极性脂质选自PC、PE、PS、PI、SM和LacCer。
在一个特别优选的实施方案中，所述一种或多种SNP选自表3中所列的SNP。
SNP的存在可以通过分析来自哺乳动物的核酸样品来确定。SNP的存在可以通过任何合适的方法来确定。这样的方法可以涉及哺乳动物的基因组或基因组的一部分的序列分析，例如显示出与需要的极性脂质性状密切相关的染色体。在一个优选的实施方案中，当哺乳动物是牛时，染色体可以是第14、15或25号染色体。
在一个优选的实施方案中，可以培育哺乳动物以携带两个拷贝的一种或多种SNP。
在本发明的另一方面，提供了一种通过上述方法选择、鉴定或培育的哺乳动物。
哺乳动物可以是任何合适的类型，优选用于商品化乳生产的哺乳动物，例如绵羊、山羊或牛。在一个更优选的实施方案中，哺乳动物是牛。
在本发明的另一方面，提供了一种通过上述方法选择、鉴定或培育的哺乳动物的乳产品。在一个优选的实施方案中，乳产品可以是其组成更接近人乳的牛乳产品。在另一个优选的实施方案中，乳产品可以是婴儿配方食品。在另一个优选的实施方案中，乳产品可以是食物补充剂，例如补充粉，例如用于不适者或老年人。
现在将参考所附的实施例和附图更全面地描述本发明。然而，应理解，以下描述仅是说明性的，并且不应以任何方式被视为对上述发明的一般性的限制。
附图说明
图1.关于PS性状(PL1、PL2)的GWAS结果的分位数-分位数(QQ)图，其是通过将测量(observed)的–log[p值](较暗的，通常为非线性曲线)绘制在预期的–log[p值](灰色，线性绘图线；零假设)上。
图2.关于SM性状(PL11、PL12、PL22、Sum_SM)的GWAS结果的分位数-分位数(QQ)图，其是通过将测量的–log[p值](较暗的，通常为非线性曲线)绘制在预期的–log[p值](灰色，线性绘图线；零假设)上。
图3.关于PE性状(PL27、PL28、Sum_PE)的GWAS结果的分位数-分位数(QQ)图，其是通过将测量的–log[p值](较暗的，通常为非线性曲线)绘制在预期的–log[p值](灰色，线性绘图线；零假设)上。
图4.关于PC性状(PL33、PL34、PL36、PL37、Sum_PC)的GWAS结果的分位数-分位数(QQ)图，其是通过将测量的–log[p值](较暗的，通常为非线性曲线)绘制在预期的–log[p值](灰色，线性绘图线；零假设)上。
图5.关于PI性状(PL46、PL51)的GWAS结果的分位数-分位数(QQ)图，其是通过将测量的–log[p值](较暗的，通常为非线性曲线)绘制在预期的–log[p值](灰色，线性绘图线；零假设)上。
图6.关于LacCer性状(PL58、PL59)的GWAS结果的分位数-分位数(QQ)图，其是通过将测量的–log[p值](较暗的，通常为非线性曲线)绘制在预期的–log[p值](灰色，线性绘图线；零假设)上。
图7.用GWAS–log10 p值对PS性状(PL1、PL2)进行QTL鉴定。根据x轴上的染色体和位置绘制–log10 p值(y轴)。包含在虚线椭圆中的星号表示较强的QTL信号(p值<0.00001)。
图8.用GWAS–log10 p值对SM性状(PL11、PL12、PL22、Sum_SM)进行QTL鉴定。根据x轴上的染色体和位置绘制–log10 p值(y轴)。包含在虚线椭圆中的星号表示较强的QTL信号(p值<0.00001)。
图9.用GWAS–log10 p值对PE性状(PL27、PL28、Sum_PE)进行QTL鉴定。根据x轴上的染色体和位置绘制–log10 p值(y轴)。包含在虚线椭圆中的星号表示较强的QTL信号(p值<0.00001)。
图10.用GWAS–log10 p值对PC性状(PL33、PL34、PL36、PL37、Sum_PC)进行QTL鉴定。根据x轴上的染色体和位置绘制–log10 p值(y轴)。包含在虚线椭圆中的星号表示较强的QTL信号(p值<0.00001)。
图11.用GWAS–log10 p值对PI性状(PL46、PL51)进行QTL鉴定。根据x轴上的染色体和位置绘制–log10 p值(y轴)。包含在虚线椭圆中的星号表示较强的QTL信号(p值<0.00001)。
图12.用GWAS–log10 p值对LacCer性状(PL58、PL59)进行QTL鉴定。根据x轴上的染色体和位置绘制–log10 p值(y轴)。包含在虚线椭圆中的星号表示较强的QTL信号(p值<0.00001)。
图13.乳磷脂-鞘磷脂的GWAS。紧密相连的SNP：名称：DGAT1，染色体：14，碱基对：1801116，特征：内含子-变异体。说明的差异：39％。
图14.乳磷脂-磷脂酰乙醇胺的GWAS。紧密相连的SNP：名称：DGAT1，染色体：14，碱基对：1801116，特征：内含子-变异体。说明的差异：17％。
图15.乳磷脂-磷脂酰肌醇的GWAS
图16.乳磷脂-磷脂酰胆碱：种类1的GWAS
图17.乳磷脂-磷脂酰胆碱：种类2的GWAS
图18.乳磷脂-磷脂酰胆碱：种类3的GWAS
具体实施方式
实施例1
奶牛、牛群管理和乳样品采集
所有实验奶牛都在位于澳大利亚维多利亚的经济发展、就业、运输和资源部的Ellinbank中心(Department of Economic Development,Jobs,Transport andResources’Ellinbank Centre)的研究牛群中饲养，并根据《澳大利亚用于科学目的的动物保护和使用实践准则(Australian Code of Practice for the Care and Use ofAnimals for Scientific Purposes)》进行实验。奶牛的饮食在整个挤奶季节有所不同，但大多数的奶牛的营养摄入通常来自放牧的牧场，并根据不同的策略补充买进的饲料。
在这项研究中使用了360只在冬末/初春产犊的荷斯坦奶牛。实验进行了三年(2013年、2014年和2015年)，每年有120只奶牛参与。每年在10月中旬至11月下旬期间，分三批(每批40只动物)采集乳样品。在每个采样时机，将下午和早晨挤奶的总奶量收集到测试桶中，将每只奶牛的样品合并，并取一个子样本进行分析。乳样品在冰上运输到实验室，并在分析前保持在-80℃。
实施例2
表型分型
如先前所述(Liu et al.，2015)，从生乳中提取极性脂质。在脂质提取之前，先加入内标(PS 34:0)。
将与LTQ-Orbitrap MS(Thermo Scientific)偶联的Agilent 1290UPLC系统用于极性脂质定量。极性脂质的色谱分离是使用维持在30℃的Luna HILIC色谱柱(250×4.6mm，5μm，Phenomenex)实现的。流动相由5mM甲酸铵水溶液(A)和含0.1％甲酸的乙腈(B)组成。流速为0.6mL/min，在25min内梯度洗脱为2至21％A。进样量为5μL。
脂质的检测是通过LTQ-Orbitrap质谱仪(Thermo Scientific)在电喷雾电离正(对于大多数极性脂质类别)或负(对于PI分析)傅里叶变换模式下进行的。正负模式下的分辨率均设置为60,000。按照先前报道的(Liu et al.，2015)，对乳中存在的脂质种类进行鉴定。选定的极性脂质种类的定量是基于由内标标准化后的母离子的峰面积。
实施例3
基因分型
335只奶牛最初是使用8309个全基因组SNP的低密度(LD)自定义内部面板进行基因分型的，其中约5300个是与Illumina BovineSNP50BeadChip(～50,000SNP阵列：http：//www.illumina.com/products/by-type/microarray-kits.html)上的SNP共有。然后，这些奶牛的LD基因型由澳大利亚奶牛群体改良计划(ADHIS)进行填充(impute)，作为在澳大利亚对标准Illumina BovineSNP50 BeadChip的常规遗传评估的一部分，使用了包含超过50,000只动物的参考种群。经填充的牛SNP50基因型包括通过质量控制的39,756个SNP。然后将这些BovineSNP50BeadChip基因型填充为高密度BovineHD BeadChip(800,000个SNP阵列)。用于该填充的参考种群共有2155只动物，其具有牛HD BeadChip上632003个SNP的真实基因型，并随后通过了一系列质量控制过滤程序(filter)(Erbe et al.，2012)。
在最初的全基因组关联分析之后，将相同的荷斯坦奶牛填充为染色体上的全基因组序列变异体，这些变异体显示出与某些极性脂质性状的紧密关联。为了进行序列填充，本发明人使用了1000只牛基因组计划(1000Bull Genomes Project)中第5轮的645只测序的奶牛参考集(Daetwyler et al.，2014)。这些主要包括荷斯坦(450只)和几只次要(minor)品种，包括泽西岛、斯堪的纳维亚红和根西岛品种。仅当在参考牛中有4个或更多个拷贝的次要等位基因时，才填充为序列变异体。
每个填充步骤使用的软件是使用默认参数的Fimpute(Sargolzaei et al.，2014)。为了检查三年间动物之间的基因组相似性，如图S-1(支持信息)中所示，对具有HD632003SNP的360只动物进行了主成分分析(PCA)。为了提高进一步关联研究的质量，图S-1中的异常值被删除，只剩下约332只动物。为了进行关联分析，仅在研究奶牛的次要等位基因频率高于0.05时才包括HD SNP和序列变异体。
实施例4
GWAS
GWAS模型假设y(n个个体的表型记录)是固定效应(β)、每个SNP效应(gi)和环境误差(e)的线性模型：
y＝Xβ+u+e， (1)
其中，β是固定效应，包括从1到9的不同批号；X是设计矩阵，将表型与其固定效应联系起来；
Figure BDA0002707518000000091
动物关系矩阵
Figure BDA0002707518000000092
m是SNP的数目。Zi是每个以0、1和2编码的SNP i的基因型数据(表示基因型aa、Aa和AA)。在本发明人的分析中，通过GCTA软件(Yang et al.，2011)进行GWAS，以进行关联研究。
另外，为了评估GWAS的精确度，基于GWAS p值计算了两个统计标准，即错误发现率(FDR)和分位数-分位数(Q-Q)图。Q-Q图是确定具有理论χ2分布的每个SNP的预期的GWAS p值(零假设)与测量值的偏离程度的图形表示。
通过在零假设检验中的I型错误率评估错误发现率(FDR)。对于GWAS分析，FDR使用估计的p值来发现在给定阈值下可能为假(错误的拒绝)的显著SNP(被拒绝的零假设)的比例。根据Bolormaa等人(Bolormaa et al.，2011)的公式计算FDR：
Figure BDA0002707518000000101
其中T为来自GWAS的阈值p值，s为p值小于T的有效SNP的数目，N是数据中SNP的总数。
实施例5
极性脂质性状的遗传基础
极性脂质性状的遗传度用于确定测量的性状变异的比例，所述性状变异是由于遗传因素而非环境因素或其他生物学因素。大多数极性脂质性状显示出30％至74％的遗传度，表明它们是高度可遗传的，也就是说，奶牛之间的差异在很大程度上是由于遗传因素。
表1.12种牛极性脂性状的遗传度、遗传变异和表型变异
Figure BDA0002707518000000102
Figure BDA0002707518000000111
关联研究检测QTL的效力
QQ图。使用分位数-分位数(QQ)图(图1-6)进一步研究上述针对6组极性脂质性状(PS、SM、PE、PC、PI和LacCer)的18个主要性状的GWAS结果的质量。图1-6说明，在没有真正联系的零假设下，对于所有性状中每一个而言，测量的最高–log p值高于预期值。具体地，对于性状SM、PE和PC，测量的–log p值与灰色线性线有很大的差异，意味着许多中度到高度显著的P值明显比零假设下的预期值更显著。
错误发现率。GWAS产生的两个结果包括p值和估计的SNP效应。为了评估GWAS的性能，本发明人首先根据估计的p值计算了所有性状的FDR率(表2)。测试了四个p值阈值(p<0.000001，p<0.00001，p<0.0001和p<0.001)。对于性状PS和LacCer，错误率相对较高。例如，在阈值p<0.00001下，错误发现率几乎达到63％，这意味着这些性状的GWAS结果缺乏效力。相反，包括SM、PE、PC的性状的FDR率相对较低。特别是，在阈值p<0.000001下，SM、PE和PC的大多数性状的FDR仅为1-3％，这提供有力证据证明，针对这些性状的GWAS具有足够的效力来检测真实的QTL。FDR计算与图1-6的qqplot完全匹配。
表2.在三个GWAS阈值p<0.000001、p<0.00001和p<0.0001下的18个性状的错误发现率(FDR)。
Figure BDA0002707518000000112
Figure BDA0002707518000000121
实施例6
从HD SNP GWAS发现QTL
使用HD SNP基因型的GWAS结果表明，对于FDR最低的所有乳极性脂质性状，都存在几个主要的QTL区(图7-12)。存在一些明显的QTL峰，可能接近因果突变(causal mutation)区域。值得注意的是，第14、15、24号染色体上的一个区域具有强的QTL信号，影响PS、SM、PE和PC(图7-12)。
实施例7
具有序列变异体的候选基因和因果突变发现。
一旦已经确认了关于几个可能的QTL的显著p值的质量，那么将它们的详细基因组信息以及对相关性状的可能影响列在表3和表4中。正如预期的那样，所有性状都对第14号染色体具有相同的主要QTL效应。对它们而言，最重要的SNP(1801116bp)是DGAT1基因。假定所有命名为HEATR7A、CPSF1、TONSL、CYHR1的其他基因与DGAT1密切相关，这需要进一步研究。总体而言，DGAT1可以解释不同性状之间高达20％的遗传变异。
表3.最显著的GWAS序列变异体的基因组信息(列出的多个变异体具有相同的显著p值)
Figure BDA0002707518000000131
Figure BDA0002707518000000141
表4.QTL区域中候选基因的完整定义。
Figure BDA0002707518000000142
Figure BDA0002707518000000151
参考文献
Daetwyler H.D.，Capitan A.，Pausch H.，Stothard P.，van Binsbergen R.，Brondum R.F.，Liao X.，Djari A.，Rodriguez S.C.，Grohs C.，Esquerre D.，Bouchez O.，Rossignol M.-N.，Klopp C.，Rocha D.，Fritz S.，Eggen A.，Bowman P.J.，Coote D.，Chamberlain A.J.，Anderson C.，VanTassell C.P.，Hulsegge l.，Goddard M.E.，Guldbrandtsen B.，Lund M.S.，Veerkamp R.F.，Boichard D.A.，Fries R.&Hayes B.J.(2014)Whole-genome sequencing of 234 bulls facilitates mapping of monogenicand complex traits in cattle.Nat Genet 46，858-65.
Erbe M.，Hayes B.J.，Matukumalli L.K.，Goswami S.，Bowman P.J.，ReichC.M.，Mason B.A.&Goddard M.E.(2012)Improving accuracy of genomic predictionswithin and between dairy cattle breeds with imputed high-density singlenucleotide polymorphism panels.Journal of Dairy Science 95，4114-29.
Liu Z.，Moate P.，Cocks B.&Rochfort S.(2015).Comprehensive polarlipididentification and quantification in milk byliquid chromatography-massspectrometry.Journal of Chromatography B，978-979，95-102.
Sargolzaei M.，Chesnais J.P.&Schenkel F.S.(2014)A new approach forefficient genotype imputation using information from relativas.BMC Genomics15，1-12.
权利要求书(按照条约第19条的修改)
1.一种选择能够生产具有改进的组成的乳的哺乳动物的方法，所述方法包括确定在与极性脂质生物合成相关的一种或多种SNP处所述哺乳动物的基因型状态的步骤，并且其中所生产的乳具有改进的极性脂质组成。
2.根据权利要求1的方法，其中所述方法包括对所述哺乳动物进行与标志物相关的选择的额外步骤。
3.根据权利要求1或2的方法，其中直接确定所述一种或多种SNP的基因型状态。
4.根据权利要求1或2的方法，其中使用SNP阵列或全基因组序列数据确定所述一种或多种SNP的基因型状态。
5.根据权利要求1至4中任一项的方法，其中所述哺乳动物是牛。
6.根据权利要求1至5中任一项的方法，其中所述极性脂质选自PS、SM、PE、PC、PI和LacCer。
7.根据权利要求1至6中任一项的方法，其中所述基因型状态是通过全基因组关联分析和/或基因表达水平来确定。
8.根据权利要求1至7中任一项的方法，其中所述SNP选自以下SNP中的任一种。
Figure FDA0002707518070000011
Figure FDA0002707518070000021
Figure FDA0002707518070000031
9.一种鉴定具有指示改变的产乳性状的基因型的哺乳动物的方法，所述方法包括：
提供来自所述哺乳动物的核酸样品；
确定在所述核酸样品中与极性脂质生物合成相关的一种或多种SNP的存在；
其中所述SNP的存在与所述改变的产乳性状相关；以及
其中所述改变的产乳性状为极性脂质生物合成组成。
10.根据权利要求9的方法，其中所述方法包括对所述哺乳动物进行与标志物相关的选择的额外步骤。
11.根据权利要求9或10的方法，其中所述哺乳动物是牛。
12.根据权利要求9至11中任一项的方法，其中所述极性脂质生物合成选自PS、SM、PE、PC、PI和LacCer。
13.根据权利要求9至12中任一项的方法，其中所述SNP选自以下SNP中的任一种。
Figure FDA0002707518070000032
Figure FDA0002707518070000041
Figure FDA0002707518070000051
14.一种选择性地培育哺乳动物以改变乳组成的方法，所述方法包括使用标记物辅助选择来培育所述哺乳动物以携带与极性脂质生物合成相关的一种或多种SNP。
15.根据权利要求14的方法，其中所述哺乳动物是牛。
16.根据权利要求14或15的方法，其中所述极性脂质生物合成选自PS、SM、PE、PC、PI和LacCer。
17.根据权利要求14至16中任一项的方法，其中所述SNP选自以下SNP中的任一种。
Figure FDA0002707518070000052
Figure FDA0002707518070000061
18.根据权利要求14至17中任一项的方法，其中所述哺乳动物携带两个拷贝的一种或多种所述SNP。
19.通过根据权利要求1至18中任一项的方法选择、鉴定或培育的哺乳动物。
20.根据权利要求19的哺乳动物，其中所述哺乳动物是牛。
21.通过根据权利要求1至18中任一项的方法选择、鉴定或培育的哺乳动物的乳产品。

Claims (23)

1.一种选择能够生产具有改进的组成的乳的哺乳动物的方法，所述方法包括确定在与极性脂质生物合成相关的一种或多种SNP处所述哺乳动物的基因型状态的步骤。
2.根据权利要求1的方法，其中所述方法包括对所述哺乳动物进行与标志物相关的选择的额外步骤。
3.根据权利要求1或2的方法，其中直接确定所述一种或多种SNP的基因型状态。
4.根据权利要求1或2的方法，其中使用SNP阵列或全基因组序列数据确定所述一种或多种SNP的基因型状态。
5.根据权利要求1至4的方法，其中所述哺乳动物是牛。
6.根据权利要求1至5中任一项的方法，其中所生产的乳具有改进的极性脂质组成。
7.根据权利要求1至6中任一项的方法，其中所述极性脂质选自PS、SM、PE、PC、PI和LacCer。
8.根据权利要求1至7中任一项的方法，其中所述基因型状态是通过全基因组关联分析和/或基因表达水平来确定。
9.根据权利要求1至8中任一项的方法，其中所述SNP选自表1或表3中所列的SNP。
10.一种鉴定具有指示改变的产乳性状的基因型的哺乳动物的方法，所述方法包括：
提供来自所述哺乳动物的核酸样品；
确定在所述核酸样品中与极性脂质生物合成相关的一种或多种SNP的存在；
其中所述SNP的存在与所述改变的产乳性状相关。
11.根据权利要求10的方法，其中所述方法包括对所述哺乳动物进行与标志物相关的选择的额外步骤。
12.根据权利要求9或10的方法，其中所述改变的产乳性状是极性脂质生物合成组成。
13.根据权利要求10至12中任一项的方法，其中所述哺乳动物是牛。
14.根据权利要求10至13中任一项的方法，其中所述极性脂质生物合成选自PS、SM、PE、PC、PI和LacCer。
15.根据权利要求10至14中任一项的方法，其中所述SNP选自表3中所列的SNP。
16.一种选择性地培育哺乳动物以改变乳组成的方法，所述方法包括使用标记物辅助选择来培育所述哺乳动物以携带与极性脂质生物合成相关的一种或多种SNP。
17.根据权利要求16的方法，其中所述哺乳动物是牛。
18.根据权利要求16或17的方法，其中所述极性脂质生物合成选自PS、SM、PE、PC、PI和LacCer。
19.根据权利要求16至18中任一项的方法，其中所述SNP选自表3中所列的SNP。
20.根据权利要求16至19中任一项的方法，其中所述哺乳动物携带两个拷贝的一种或多种所述SNP。
21.通过根据权利要求1至20中任一项的方法选择、鉴定或培育的哺乳动物。
22.根据权利要求21的哺乳动物，其中所述哺乳动物是牛。
23.通过根据权利要求1至20中任一项的方法选择、鉴定或培育的哺乳动物的乳产品。
CN201980023989.9A 2018-03-28 2019-03-27 乳磷脂 Pending CN111936638A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
AU2018901032 2018-03-28
AU2018901032A AU2018901032A0 (en) 2018-03-28 Milk phospholipids
PCT/AU2019/050271 WO2019183673A1 (en) 2018-03-28 2019-03-27 Milk phospholipids

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111936638A true CN111936638A (zh) 2020-11-13

Family

ID=68059411

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201980023989.9A Pending CN111936638A (zh) 2018-03-28 2019-03-27 乳磷脂

Country Status (3)

Country Link
CN (1) CN111936638A (zh)
AU (1) AU2019240760A1 (zh)
WO (1) WO2019183673A1 (zh)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002036824A1 (en) * 2000-10-31 2002-05-10 Michel Alphonse Julien Georges Marker assisted selection of bovine for improved milk production using diacylglycerol acyltransferase gene dgat1
CN103374564A (zh) * 2012-04-20 2013-10-30 天津农学院 在牛dgat1基因中引入k232a精细突变的方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002036824A1 (en) * 2000-10-31 2002-05-10 Michel Alphonse Julien Georges Marker assisted selection of bovine for improved milk production using diacylglycerol acyltransferase gene dgat1
CN103374564A (zh) * 2012-04-20 2013-10-30 天津农学院 在牛dgat1基因中引入k232a精细突变的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
NURIT ARGOV-ARGAMAN等: "Milk Fat Content and DGAT1 Genotype Determine Lipid Composition of the Milk Fat Globule Membrane", PLOS ONE *

Also Published As

Publication number Publication date
WO2019183673A1 (en) 2019-10-03
AU2019240760A1 (en) 2020-10-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Taye et al. Exploring evidence of positive selection signatures in cattle breeds selected for different traits
Buitenhuis et al. Estimation of genetic parameters and detection of chromosomal regions affecting the major milk proteins and their post translational modifications in Danish Holstein and Danish Jersey cattle
Shi et al. Genes regulating lipid and protein metabolism are highly expressed in mammary gland of lactating dairy goats
Nanaei et al. Whole-genome resequencing reveals selection signatures associated with milk production traits in African Kenana dairy zebu cattle
CN116356041B (zh) 低密度奶牛全基因组30k snp芯片及其应用
JPH05304999A (ja) ウシミトコンドリアｄｎａと経済的に重要な形質との関連化
Iamartino et al. The buffalo genome and the application of genomics in animal management and improvement.
George et al. Genetic improvement of economic traits in Murrah buffalo using significant SNPs from genome-wide association study
CN117431324B (zh) 一种奶牛全基因组中高密度snp芯片及其应用
CN116590433B (zh) 大白母猪繁殖性能的分子标记、引物、试剂盒、鉴定方法及应用
Wang et al. Detecting the selection signatures in Chinese Duroc, Landrace, Yorkshire, liangshan, and qingyu pigs
Javanrouh-Aliabad et al. Identification of candidate genes for blood metabolites in Iranian chickens using a genome-wide association study
Jiang et al. Unveiling the genetic landscape of feed efficiency in Holstein dairy cows: Insights into heritability, genetic markers, and pathways via meta-analysis
Lopez-Villalobos Analysing the genetic basis of milk production traits.
Zegeye et al. Genome-wide diversity and admixture of five indigenous cattle populations from the Tigray region of northern Ethiopia
KR101897808B1 (ko) 상가종 소의 육질 예측방법
CN115992257A (zh) 一种利用APOM基因SNPs分子标记检测奶牛产奶性状的方法及应用
Zou et al. Quantitative trait loci for porcine baseline erythroid traits at three growth ages in a White Duroc× Erhualian F2 resource population
Ponsuksili et al. Genetic regulation and variation of expression of miRNA and mRNA transcripts in fetal muscle tissue in the context of sex, dam and variable fetal weight
Bagnicka et al. The association of gene polymorphisms with milk production and mastitis resistance phenotypic traits in dairy cattle
CN111936638A (zh) 乳磷脂
CN119040469A (zh) 一种牛全基因组snp芯片及其应用
Jie et al. Identifying SNPs associated with birth weight and days to 100 kg traits in Yorkshire pigs based on genotyping-by-sequencing
Rajawat et al. Genomic patterns of selection in morphometric traits across diverse Indian cattle breeds
Xiang et al. Whole genome sequencing reveals that five genes are related to BW trait in sheep

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20201113

RJ01 Rejection of invention patent application after publication