基于SNP芯片技术对猪性状的应用及其研究进展

116
猪业科学 
 SWINE INDUSTRY SCIENCE 2018年35卷第04期遗传改良
GENETIC IMPROVEMENT
北京顺鑫农业小店种猪分公司协办
栏目协办
基于SNP芯片技术对猪性状的应用及其研究进展
宋志芳，石 岗，赵海燕
（河北农业大学动物科技学院，河北 保定 071000）
单核苷酸多态性（SNP）主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA 序列多态性，也就是单个SNP 由于置换、颠换、缺失或插入所引起的遗传变异现象，是第三代分子遗传标记，具有很大的发展潜力，在生物、农学、生物进化和医学等众多领域都有广泛应用[1]，在分子遗传学、药物遗传学、人类疾病诊断和治疗、法医学和基因组学等理论研究方面也扮演着重要角色[2]。

SNP 是在漫长的进化过程中形成的，具有遗传稳定性。

我国是一个养猪大国，并具有各具特点的优良地方品种，因此，开展持续且高效的遗传改良来保持猪种的优良品质并加以改良十分迫切。

所以，基于SNP 芯片技术，利用全基因组选择、全基因组关联分析等方法，选择性地进行猪性状的表型值与SNP 芯片数据间的关联分析，是促进猪育种效率的提高和培育优良品种的一种有效方法。

1　SNP 的检测方法与技术
随着对SNP 研究的不断深入，关于SNP 的检测方法与技术也在不断发展。

根据是否需要凝胶电泳和自动化程度的高低，可以把SNP 检测方法分为基于凝胶电泳的检测方法（传统SNP 检测方法）和高通量、自动化程度较高的SNP 检测方法[3]。

传统的SNP 检测方法主要包括DNA 测序、RFLP（限制性片段长度多态性）、SSCP（单链构象多态性）、
CAPS （酶切扩增多态性序列）、DGGE （变性梯度凝胶电泳分析）、OLA（寡核苷酸连接分析）和AS-PCR（等位基因特异性）等[4-6]，这些方法必须经过凝胶电泳进行检测，存在不能多重分析、难以实现自动化、速度慢、不易大规模展开等问题，只能进行小规模的SNP 测试，必然会被淘汰。

随着生物技术的发展出现了自动化程度较高、高通量的SNP 检测方法，主要包括直接测序、DNA 芯片、质谱检测、HRM（高分辨熔解曲线）、ASH（异位点杂交）、DHPLC（变性高效液相色谱）和SBCE（单碱基延伸）等[7-11]，这些方法能够实现高通量、自动化检测，但是对技术和设备的要求高，成本也高。

近年来已经在晶体上用“光刻法”实现原位合成，直接合成高密度的可控序列寡核苷酸，使DNA 芯片法表现出强大威力，对SNP 的检测可以自动化、批量化，并已在建立SNP 图谱方面投入实际应用
[12]。

2　SNP 芯片技术介绍
2.1　SNP 芯片基因分型技术原理
SNP 芯片是继表达谱芯片之后，目前最成熟且应用最广泛的生物芯片。

基于Illumina 平台的SNP 基因平台采用光纤微珠芯片技术(BeadArray)，可对全基因组或特定SNP 位点进行分析，微珠芯片技术是目前高通量基因分型和基因表达研究平台的代表[13]。

基于SNP
芯片进行基因分型的技术原理为：首先通过PCR 扩增含有SNP 的基因组片段，然后通过序列特异性引物实现单碱基延伸，随后样品分析物与芯片基质共结晶后在真空管中受瞬时纳秒(10-9s) 强激光激发。

核酸分子因此解吸附成为单电荷离子，由于电场中离子飞行时间与离子质量成反比，通过检测核酸分子在真空管中的飞行时间而获得样品分析物的精确分子量，从而检测出SNP 位点信息（https:///item/SNP%E5%9F%BA%E5%9B%A0%E5%88%86%E5%9E%8B/7337636）。

2.2　利用SNP 芯片可进行的分析
目前有两大平台能进行SNP 芯片基因分型：Illumina SNP 芯片分型平台（包括Infiniumä技术和GoldenGateä技术）和Affymetrix 基因分型平台（Affy-metrixGeneTitanä技术），可以进行不同标记密度SNP 芯片的快速基因分型。

利用高密度SNP 芯片分型技术可以在全基因组范围内得到大量的SNP 位点，并结合GWAS 方法，可以找到与复杂疾病和性状相关的变异位点。

利用SNP 芯片可以进行的分析主要有全基因组关联分析、基于生物学通路和基因的GWAS、eQTL 关联定位、全基因组连锁分析、全基因组拷贝数变异分析、基因组选择、遗传连锁分析、群体遗传学分析以及候选区域的关联分析等，有助于分析人类疾病和动植物
摘 要：SNP 具有分布广、数量多，易检测和便于分型等优点，在动植物分子育种方面已经得到广泛应用，并不断出
现新的分析检测方法。

相对全基因组重测序的成本而言，SNP 芯片检测的成本较低，使得利用SNP 芯片技术在全基因组范围内寻找与人类疾病和动植物性状相关的SNPs 成为可能。

利用SNP 芯片技术结合全基因组关联分析（GWAS），已经检测到了与猪性状显著相关的SNPs 位点和候选基因，为未来猪的分子育种提供理论依据。

该文主要就SNP 芯片技术的特点、原理和方法以及在猪性状方面的应用加以综述。

关键词：单核苷酸多态性；SNP 芯片；基因分型；全基因组关联分析
基金项目：河北省科技计划项目“深县猪新品系的选育”（15226301D）
Copyright©博看网 . All Rights Reserved.
117
2018年35卷第04期 SWINE INDUSTRY SCIENCE 猪业科学遗传改良
GENETIC IMPROVEMENT
精品思想 市场战略
复杂性状，最终找到影响疾病和性状的SNPs、QTLs 和候选基因，为诊疗疾病和改善性状提供科学的理论依据。

3　利用SNP 芯片技术在猪性状的研究进展
目前国内外已有大量关于基于SNP 芯片技术对猪有关性状的研究报道，包括繁殖性状、肉质性状、体尺性状、胴体性状、血液性状、免疫性状和生长性状等，丰富了猪的分子育种理论，并为顺利展开分子育种，对猪的性状进行有效改良提供了分子依据。

3.1　利用SNP 芯片技术在猪主要
经济性状的研究进展
谢健[13]利用Illumina Porcine SNP 60K 芯片对香猪的产仔性状进行了GWAS 和拷贝数变异分析，筛选到ZEB1、PDIA4、MARCKS 等基因可能是香猪产仔数性状的潜在候选基因，并发现ADAMTS-1、AR、KIT、MED12、PN-1和SOD1与繁殖有关且只在高产群体中存在拷贝数变异；程笃学等[14]利用llumina 公司猪SNP60K 分型芯片技术对大白猪×民猪F2资源群体的胴体瘦肉量进行了GWAS 研究，最后发现了14个在染色体水平与瘦肉量性状显著关联的SNP 位点。

Jonas 等[15]利用SNP 芯片基因分型数据把商业群体和由杜洛克×柏林小型猪构建的F2家系将与翻乳头形成有关的QTL 定位于SSC3，SSC4，SSC6和SSC11上。

Maria 等[16]利用高密度SNP 数据在SSC12上发现了与肌内脂肪含量显著相关的SNPs 位点。

国内外利用SNP 芯片技术针对不同猪种的生长、胴体和繁殖等重要经济性状已经得到了大量的研究成果，通过比较分析，可以发现影响性状的显著变异位点，进而检索到与之相关的基因。

3.2　利用SNP 芯片技术在猪其他性状的研究进展
曾治君等[17]利用高密度SNP 芯片对苏太猪和白色杜洛克×二花脸F2资源家系的血糖和糖基化血清蛋白性状进行了GWAS 分析，最终定位到了与性状相关的SNP 位点，通过基因注释发现ASPM、TRPM3和KCTD10等基因
是影响两性状的重要候选基因。

梁晶[18]通过GWAS 检测发现了35个与猪耳面积显著相关的SNPs，并在SSCS 上定位了影响猪耳面积性状的显著区间。

此外，还要利用SNP 芯片技术对猪的耳型性状、猪饲料效率分化选择、内脏重和母猪杀婴行为等性状的关联研究，取得了一定的研究成果。

4　前景与展望
随着分子生物学技术的发展以及分析工具的改进和国内外研究人员利用SNP 芯片数据的研究不断深入，SNP 芯片会取得越来越好的发展。

针对性越来越强、芯片密度和检测效率越来越高、分析方法越来越科学，从而精准定位与性状相关的SNP 位点。

我国也已经研发了新款55K SNP 芯片，并于2017年4月份投入生产。

这款芯片不仅适用于我国猪种的育种、品种鉴定、地方品种资源的评价、功能基因鉴定等研究，成本也较低，具有广阔的应用前景[19]。

定制芯片能够完全根据研究需要挑选变异位点，定制探针完成这些位点的基因分型，因此定制芯片的兴起和运用会研究出越来越多的分子标记，为动物分子育种积累素材，以期在实际生产中加以应用。

参考文献
[1] 杨昭庆,洪坤学.单核苷酸多态性的研究进展[J].国外医学遗传学分
册,2000,23(1):4-8.
[2] 唐立群,肖层林,王伟平.SNP 分子标
记的研究及其应用进展[J].中国农学通报,2012,28(12):154-158.
[3] 许家磊,王宇,后猛,等.SNP 检
测方法的研究进展[J].分子植物育种,2015,13(2):475-482.
[4] ORITA M,IWAHANA H,KANAZA-WA H,et al.Detection of poly-morphisms of human DNA by gel electrophoresis as single-strand conformation polymorphisms[J].Pro-ceedings of the National Academy of Sciences,1989,86(8):2766-2770.
[5] KONIECZNY A,AUSUBEL F.M.A 
procedure for mapping Arabidopsis mutations usingco-dominant eco-type-specific PCR-based markers[J].Plant J,1993,4(2):403-410.
[6] SUZUKI Y,SEKIYA T,HAYASHI 
K.Allele-specific polymerase chain reaction: a method for amplifica-tion and sequence determination of a 
single component among a mixture of sequence variants[J].Anal.Bio-chem,1991,192(1):82-84.
[7] VOS P,SIMONS G,JESSE T,et 
al.The tomato Mi-1 gene confers resistance to bothroot-knot nema-todes and potato aphid[J].Nat, Bio-technol,1998,16(13):1365-1369.
[8] BUTCHER L M,MEABURN E,LIU 
L,et al.Genotyping pooled DNA on microarrays: a systematicge-nome screen of thousands of SNPs in large samples to detect QTLs for complex traits[J].Behav.Gen-et,2004,34(5):549-555.
[9] FASANO T,BOCCHI L,PISCIOTTA 
L,et al.Denaturing high-perfor-mance liquid chromatography in the detection of ABCA1 gene mutations in familial HDL deficiency[J].J.Lipid Res,2005,46(4):817-822.[10] BRAY M S,BOERWINKLE E,DO-RIS P A.High-throughput multiplex 
SNP genotyping with MALDI-TOF massspectrometry:practice,prob-lems and promise[J].Hum. Mu-tat,2001,17(4):296-304.[11] GUNDRY C N,VANDERSTEEN J 
G,REED G H,et al.Amplicon melt-ing analysis with labeled primers:a closed-tube method for differentiating homozygotes and heterozygotes[J].Clin.Chem,2003,49(3):396-406.[12] 张磊.鸡部分免疫性状全基因组关联分
析研究[D].北京：中国农业科学院,2012.[13] 谢健.基于高密度SNP 芯片的香猪产仔
数性状基因筛选和鉴定[D].贵阳：贵州大学,2016.[14] 程笃学,罗维真,张龙超，等.利用大
白猪×民猪F_2资源群体开展瘦肉量全基因组关联研究[J].农业生物技术学报,2012,20(8):858-866.[15] J O N A S E ,S C H R E I N E M A C H -ERS H J,KLEINWäCHTER T,et 
al.QTL for the heritable inverted teat defect in pigs[J].Mammalian Ge-nome,2008,19(2):127-138. [16] MUäOZ M,ALVES E,COROMINAS 
J,et al.Survey of SSC12 regions af-fecting fatty acid composition of intra-muscular fat using high-density SNP data[J].Frontiers in genetics,2012（2）:101.[17] 曾治君,刘晨龙,杨慧，等.利用高密
度SNP 对猪血糖和糖基化血清蛋白性状的全基因组关联分析[J].中国农业科学,2014,47(18):3700-3707.[18] 梁晶.猪耳面积性状全基因组关联分析
及主效基因探索[D].北京：中国农业科学院,2015.[19] 本刊辑.我国研制出新款猪55KSNP 芯
片[J].江西畜牧兽医杂志,2017(3):19.
（收稿日期：2018-01-02）
Copyright©博看网 . All Rights Reserved.。