近年來，大樣本低深度全基因組測序方法（low-coverage whole-genome sequencing，lcWGS）已從理論上證明能夠以極低的成本獲取全基因組高密度SNP標(biāo)記，進(jìn)而增加QTL定位的精度并更好地挖掘各類疾病的遺傳機(jī)制。近期中國農(nóng)業(yè)大學(xué)胡曉湘教授團(tuán)隊與華南農(nóng)業(yè)大學(xué)吳珍芳教授團(tuán)隊合作，基于MGISEQ-2000測序平臺，開發(fā)了畜禽全套低深度測序分析流程，并進(jìn)行豬重要經(jīng)濟(jì)性狀遺傳結(jié)構(gòu)的解析，研究成果以題為“Accelerated deciphering of the genetic architecture ofagricultural economic traits in pigs using a low-coverage whole-genomesequencing strategy ”發(fā)表在國際期刊 Gigascience (5-Year IF：7.715)。 該研究論證了低深度測序技術(shù)在沒有優(yōu)質(zhì)參考單倍型數(shù)據(jù)庫的畜禽物種中的高效高質(zhì)填充方法，解決了育種中重要的“卡脖子”問題，展示了在功能基因定位和重要經(jīng)濟(jì)性狀遺傳結(jié)構(gòu)解析中的巨大優(yōu)勢，為我國十四五規(guī)劃種業(yè)振興行動方案提供了完全自主知識產(chǎn)權(quán)的新型遺傳分析方法和育種理論依據(jù)。

研究方案設(shè)計

基于lcWGS的 BaseVar-STITCH分析流程性能評估

與15X重測序結(jié)果相比，基于低深度測序數(shù)據(jù)的BaseVar-STITCH分析流程可得到高準(zhǔn)確性基因型(R2 = 0.919, GC = 0.970) ，超過了基于GATK-Beagle分析流程結(jié)果(R2= 0.484, GC = 0.709) （圖2 A）。與GGP-80數(shù)據(jù)（SNP芯片）相比，BaseVar-STITCH結(jié)果顯示更高的GC一致性和R2值(R2 =0.997, GC = 0.990)（圖2 B）。此外，與BaseVar-STITCH數(shù)據(jù)相比，基于Fluidigm基因分型(16個位點(diǎn)，191個個體)，平均GC為0.991。綜上所述，BaseVar-STITCH流程是一種適用于lcWGS策略的變異檢測和基因填充的分析方法。 

lcWGS測序深度可低至0.1x

基于0.5×WGS數(shù)據(jù)進(jìn)行STITCH分析，在樣本量>500時對結(jié)果影響不大。在0.1×WGS抽樣測序深度下，增加樣本量至1985可大幅提升分析結(jié)果(圖2 C和D)?？傮w來說，隨著測序深度/樣本量的增加，結(jié)果持續(xù)改善，單個位點(diǎn)>200×的總測序深度可保證研究中基因型的可信度。

解析豬重要經(jīng)濟(jì)性狀遺傳結(jié)構(gòu)

研究對21個豬重要經(jīng)濟(jì)性狀進(jìn)行了全基因組關(guān)聯(lián)分析和遺傳結(jié)構(gòu)解析，并系統(tǒng)評估人工選擇在杜洛克豬育種過程中對基因組結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的影響。對存在主效QTL的性狀，利用高密度標(biāo)記一步法鑒定到了影響豬乳頭數(shù)的候選主效基因ABCD4、背膘厚的候選主效基因HMGA1；對于遺傳力高但不存在主效基因的性狀，挖掘到了影響采食行為的重要神經(jīng)通路中大量微效基因，并清晰地展示了數(shù)量遺傳經(jīng)典的“無窮小模型”，為下一代基因組選育提供了理論基礎(chǔ)；此外，本研究還發(fā)現(xiàn)該群體經(jīng)受長期人工選擇后，生長類性狀所表現(xiàn)出來的QTL固定、遺傳力丟失等顯著遺傳變化，證明了該父系群體生長性狀前期選育取得的顯著成效。 

本次研究首次建立了適用于低深度測序的BaseVar-Stitch基因分型流程，以極低成本獲得了目前杜洛克豬最大群體 (2869頭) 的高密度SNP標(biāo)記集 (11.7M)，用三種不同方法評估的分型準(zhǔn)確性均超過99%，證明了本研究創(chuàng)制的大樣本無參自我填充策略相較于傳統(tǒng)基于小樣本高深度數(shù)據(jù)填充，具有顯著先進(jìn)性。 

研究產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化亮點(diǎn)

亮點(diǎn)一：基于lcWGS的基因分型SNP 數(shù)量高

大樣本低深度重測序展示出極高的基因分型準(zhǔn)確性(>99%)，遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)基于少量樣本高深度數(shù)據(jù)作為ref進(jìn)行填充的策略(86%-95%)。

在設(shè)計低深度重測序項目方案時，推薦樣本量應(yīng)>2000個，測序深度應(yīng)在0.4X-1X之間。

亮點(diǎn)三：基于lcWGS的基因分型周期快

lcWGS基因分型為大樣本量項目，因此研究團(tuán)隊不斷在優(yōu)化實驗和分析環(huán)節(jié)的大通量樣本的速度，通過在建庫環(huán)節(jié)引入自動化，在分析環(huán)節(jié)進(jìn)行加速，以進(jìn)一步降低測序和分析中的時間成本，加速項目周期，以契合產(chǎn)業(yè)化分子育種周期效益需求。

亮點(diǎn)四：基于lcWGS的基因分型成本低

華大智造助力中國分子育種平臺建設(shè)
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參考資料：