猪不同部位皮下脂肪的基因组表达谱差异

摘要

脂肪的沉积不仅影响猪肉品质，决定猪肉的经济价值，而且与疾病的发生密切相关。为了研究影响脂肪沉积的分子机制，本研究采用包含44，000个探针的Agilent的猪基因组表达谱芯片检测了瘦肉型的长白猪和脂肪型的荣昌猪在7月龄时背部皮下脂肪外层，背部皮下脂肪内层以及腹部皮下脂肪中基因组层次上的基因表达谱变化。猪基因组芯片分析的主要结果如下：
　　 (1)用T检验和方差分析(ANOVA)方法分别检测了品种间，性别间和组织间不同因素间的差异表达：得到了不同因素比较间的差异表达基因。这些基因的差异表达可能是不同比较因素条件下猪脂肪沉积能力差异的分子机制。
　　 (2)对基因进行自组织图映射(SOM)和对样本进行层级聚类(HCL)的PCA映射结果显示：差异表达基因被聚类为9类，涉及到脂质运输，胆固醇代谢和脂肪酸的合成等过程。样本内基因的表达模式在品种内更趋向一致，品种效应对脂肪组织中基因表达模式的影响要大于性别和组织效应，但母猪腹部皮下脂肪组织中表达模式有别于此规律而独聚一类。
　　 (3)主成分分析(PCA)结果显示：差异基因在长白猪样本中的表达水平高于荣昌猪样本中的表达水平，提示这可能是两猪种脂肪沉积能力表型巨大差异的基础。
　　 (4)基于GO功能分类的基因分组检验(GCT)结果显示：在品种内，组织内，性别间共找到基因变异程度达显著和极显著(PErmineJ＜0.05和0.01)的与脂肪代谢，能量代谢，细胞增殖和分化以及生长相关的GO分类10个；性别内，组织内，品种间有23个；品种内，性别内，组织间有34个，综合性别效应的品种间和综合品种效应的性别间分别有27个和3个。这些基因分组的差异可能在脂肪沉积能力差异的形成过程中发挥重要调控作用。
　　 (5)基因集合富集分析结果显示：基因在包括Insulinsignalingpathway,Glycolysis/Gluconeogenesis和Citratecycle(TCAcycle)在内的多个与脂肪和能量代谢有关的pathway中发生显著富集，并得到了这些pathway在各检验项中发挥调控作用的方向性（上调或下调）。通过Leadingedgeanalysis发现多个在不同pathway中高频出现的对调控脂肪沉积可能有重要作用的潜在的基因。也许这些基因的表达差异以及pathway层次上表达变化正是长白猪和荣昌猪这两种截然不同的生产类型的猪种在脂肪沉积能力的表型指标上巨大差异的分子基础。
　　 (6)染色体富集分析显示：与脂肪沉积能力相关的差异基因主要富集在第1，2，3，4，6，7，9，13，14号染色体，说明调控脂肪代谢的基因主要活跃在这些染色体中，寻找影响脂肪沉积相关的分子标记应重点放在这些染色体上。
　　 (7)可靠性评估结果显示：本次实验基因芯片内的最大变异系数为8.66％，最小变异系数仅为3.13％；芯片检测的实验样本生物学重复变异系数均在10％以内，长白猪和荣昌猪的生物学重复平均变异系数分别为5.75％和4.83％。荧光定量PCR验证结果昱示，两种不同的实验技术结果在不同品种脂肪组织表达谱中均为正相关，其相关系数在长白猪和荣昌猪中分别平均为0.773和0.760，最高分别为0.950和0.974。表明本研究结果准确可靠，所得结果能够真实准确的反映出试验样本中基因的表达变化规律。
　　 总之，本课题筛选出了对猪脂肪沉积可能有重大影响和重要调控作用的基因以及有较大研究价值的pathway,初步揭示了不同猪种脂肪沉积能力差异的分子基础。

目录

文摘

英文文摘

高频词对照表

脂肪酸名称对照表

第一章 引言

1 选题背景及意义

2 研究目的

参考文献

第二章 文献综述

1 脂肪组织沉积及其调控的研究进展

1.1 脂肪组织的形成和发育

1.2 脂肪组织的类型和分布

1.3 脂肪组织的功能

1.4 脂肪沉积的调控机制

1.5 猪脂肪沉积的特点

2 表达谱基因芯片技术

2.1 表达谱基因芯片

2.2 表达谱基因芯片的分类和技术流程

2.3 表达谱基因芯片的优点

2.4 表达谱基因芯片在基因组学中的应用

2.5 表达谱基因芯片存在的问题

2.6 全基因组表达谱基因芯片

3 基因芯片研究猪脂肪表达谱的概况

参考文献

第三章 荣昌猪和长白猪脂肪沉积性状的比较研究

1 前言

2 材料与方法

2.1 试验群体

2.2 样本采集和性状指标测定

2.3 实验的主要仪器及试剂

3 数据分析

4 结果与分析

4.1 猪肥胖指数的测定结果

4.2 胴体性状指标的分析

4.3 ELISA指标分析

4.4 脂肪酸组成的差异

5 讨论

5.1 两猪种生长性能差异

5.2 两猪种细胞因子含量和脂肪酸组成的差异

参考文献

第四章 利用全基因组表达谱芯片研究影响猪脂肪沉积基因的表达谱

1 前言

2 材料与方法

2.1 试验材料

2.2 实验中主要仪器和试剂

2.3 实验方法

2.4 数据预处理和标准化

3 实验结果分析

3.1 Total RNA的甲醛变性琼脂糖电泳结果

3.2 RNA池的bioanalyzer2100电泳结果

3.3 猪全基因组芯片扫描结果

3.4 标准化结果

4 讨论

4.1 芯片类型的选择

4.2 实验数据的标准化处理

4.3 缺失值估计

参考文献

第五章 差异表达分析，表达模式识别和数据降维

前言

1 基因的差异表达分析，表达模式识别和数据降维

1.1 猪基因组芯片探针注释文件的重注解

1.2 基因差异表达分析——T检验和ANOVA

1.3 表达模式识别-基因的自组织映射(SOM)和样本的层级聚类(HCL)

1.4 主成分分析(PCA)

2 结果与分析

2.1 基因差异表达分析——T检验和ANOVA

2.2 基因差异表达的ANOVA

3 差异基因的表达模式识别——自组织映射和主成分映射

3.1 差异基因的自组织映射和主成分映射

3.2 样本的层级聚类的分割和主成分映射

3.3 主成分分析(PCA)

4 讨论

4.1 基因差异表达分析

4.2 聚类分析及主成分验证

4.3 主成分分析

参考文献

第六章 表达谱基因芯片数据的生物学功能发掘

1 前言

1.1 基因分组检验(Gene class test,GCT)分析

1.2 基因集合富集分析(Gene set enrichment analysis,GSEA)

1.3 染色体富集分析(Chromosome co-localization analysis，CCLA)

2 分析策略

2.1 GCT分析

2.2 基因集合富集分析

2.3 染色体富集分析

3 结果与分析

3.1 差异表达基因的GCT分析

3.2 基因集合富集分析(GSEA)

3.3 染色体富集分析

4 讨论

4.1 基因分组检验(GCT)分析

4.2 基因集合富集分析(GSEA)

4.3 染色体富集分析

参考文献

第七章 基因芯片数据可靠性的验证

1 材料与方法

1.1 芯片实验自身的质控

1.2 荧光定量PCR验证

2 结果与分析

2.1 芯片实验片内和样本的变异系数

2.2 荧光定量PCR与芯片检测结果的相关性

3 讨论

参考文献

结论与展望

1 结论

2 下一步要进行的工作

致谢

博士期间发表论文