全基因组关联分析(GWAS)技术在家犬中的应用研究进展

万九生 李 静 陈 超 邓卫东 岳 锐 徐 虎 黎立光

全基因组关联分析(GWAS)是一种在关联分析的基础上利用群体的连锁不平衡，对全基因组范围内的遗传标记进行检测，以定位影响表型性状的遗传因素的分析方法。随着二代基因组测序技术不断发展更新，测序费用逐步降低，为畜禽高密度芯片的开发以及全基因组重测序的应用奠定了基础。

一、全基因组关联分析（GWAS）是目前深度发掘自然群体物种复杂性状相关功能基因的高效手段

全基因组关联分析(GWAS)是最早研究复杂性状和疾病遗传变异的有效方法，其核心是研究分子变异和目标表型性状之间的关联。尤其是近几年来随着高通量测序和高分辨的代谢检测技术的不断发展，以及多种生物信息学技术和统计学方法发展，这些为复杂性状基因变异的精细定位提供基础。2005 年，Science杂志首次报道了年龄相关性视网膜黄斑变性GWAS结果,在医学界和遗传学界引起了极大的轰动，此后一系列GWAS 陆续展开。2006 年，波士顿大学医学院联合哈佛大学等多个研究机构报道了基于佛明翰心脏研究样本关于肥胖的GWAS 结果，已经陆续报道了关于人类身高、体重、血压等主要性状,以及视网膜黄斑、乳腺癌、前列腺癌、白血病、冠心病、肥胖症、糖尿病、精神分裂症、风湿性关节炎等几十种威胁人类健康的常见疾病的GWAS结果，累计发表了近万篇论文，确定了一系列疾病发病的致病基因、相关基因、易感区域和SNP 变异。此外，复杂疾病GWAS方法学(如研究设计、统计分析、结果的解释)也取得了极大的进步，因此称为“GWAS第一次浪潮”。

同时，动、植物中重要的经济性状、农艺性状关联分析也已经大量开展。利用GWAS 开展对猪、牛、羊、鸡等动物经济性状的研究，集中在繁殖性能、生长发育、免疫力等方面。例如：猪生长性状的GWAS 分析发现，在对杜洛克猪进行采食行为（日采食量、日采食次数、日采食总时间）的全基因组关联分析中，鉴定到SSC14 上的MW4 基因与日采食次数具有较强的关联，同时发现促进多肽分泌等基因与采食行为极显著相关。繁殖性状GWAS的研究发现。赵科伟等人以白色杜洛克X二花脸的F2 资源家系群体为研究对象，开展了GWAS 研究，检测到与了右侧和左侧附睾重、左侧睾丸重、精子密度以及总精子数等性状显著相关的5 个SNP 位点。第一篇关于鸡的GWAS 的研究报道是利用两个F2 群体的全基因组30000 个SNP，分别发现15 个和24 个与腹脂性状显著相关的标记。

二、全基因组关联分析(GWAS)技术在家犬中的应用

传统遗传育种中，犬的品种改良和行为性状选育工作主要是观察后代的表型，通过表型差异进行选育。自从分子生物技术手段在动物遗传育种中的研究和实践中得到广泛使用以来，已在很多经济动物上发现了决定其重要经济性状的主效基因和连锁分子标记，极大地促进了动物育种工作的开展。随着犬基因组测序完成和大量分子标记和基因的定位完成，以分子标记辅助选择技术为解决犬形态性状的遗传改良提供了新的方向和手段。

基于全基因组关联分析（GWAS）技术在阐明自然群体物种复杂性状形成的强大优势，借助机器学习算法开展分析处理，结合家犬测序大数据，通过犬的表型数据进行全基因组关联分析，挖掘与犬生长发育、体型外貌、行为性状相关等的候选基因，获得调控重要性状分子标记，进而以分子标记辅助选择技术为犬进行育种改良。

Parker 等人于2009 在Science 杂志上报道，通过多个具有矮腿性状和不具有矮腿性状的家犬品系的基因组多态位点关联分析发现了影响身体大小的附效基因——纤维原细胞生长因子4（FGF4）反转座基因，发现所有家犬矮腿品系的18 号染色体上均有一个FGF4 反转座基因的插入，而非矮腿品系家犬均没有这段插入。通过全基因组关联分析发现纤维细胞生长因子4（FGF4）基因在软骨细胞中的特异表达决定了短肢性状及骨头的长宽比例，该基因的表达与软骨发育不良密切相关，软骨发育不良是一种腿短的表型，可定义至少19 个犬种，包括腊肠犬、柯基犬和贝塞猎犬（如图1）。

图1

Cadieu 等人通过对来自80 个不同品种的超过1000 头家犬进行全基因组关联分析（GWAS），鉴定到了分别与皮毛的生长模式、毛长和卷曲3 个性状相关的3 个基因，即RSPO2、FGF5 和KRT71。仅仅考虑这3 个基因的基因型，便可以解释80%家犬中皮毛的生长模式、毛长和卷曲的性状差异。在家犬中许多看起来差异很大的被毛表型，均是由这3 个基因组的相应基因型的不同组合所导致的（如图2）。RSPO2 基因3’端167 个碱基的缺失产生了犬的硬卷毛及长眉、胡须等性状，FGF5 基因单碱基突变造成第95 位氨基酸由半胱氨酸变成苯丙氨酸，使犬的短毛或硬卷毛性状被长毛性状所替代，KRT71 基因第151位氨基酸的异义突变直接影响了犬被毛是卷毛还是直毛。

图2

随着全基因组测序技术的不断发展，利用全基因组测序揭示选择和变异下的基因组区域对形态的影响已经非常成熟。Jocelyn 等人分析了722头犬的全基因组序列(WGS)，通过选择性扫描分析和全基因组关联分析(GWAS)研究，结果确定了强影响的突变与16 种表型相关。其中影响品种犬身高、体重差异的相关基因有ESR1、IGF1、LCORL、STC2、GHR、IRS4 等。以及作为多基因特征的寿命具有显著相关性：LCORL、HMGA2、IGF1 和CFA26基因座。同时证实了与先前报道一致的家犬体重与寿命之间的相关性：大型品种犬(平均体重>30 kg)平均寿命较短(约8～10 年)，而小微型和宠物犬品种(平均体重<10kg)，其寿命可到18 岁及以上。

三、借助全基因组关联分析（GWAS）技术挖掘警用性能性状相关的候选基因辅助改良警犬育种

借助全基因组关联分析（GWAS）技术应用在警犬领域，结合重要警用性状的表型数据进行全基因组关联分析，进行全面深入的数据探究，挖掘与警用性能性状相关的候选基因。为全面揭示警犬优良警用性能的遗传机理奠定了基础。寻找分子标记，确定的相关分子标记可以为下一步深入开展警犬群体遗传研究提供研究基础，提高警犬育种的效率，提升警犬品质。提升警犬的装备配发数量与质量，参与反恐维稳、处置突发事件、参与重大活动的安全防范等公安实战业务，有效提高警犬的战斗力。