劉航，侯黎明，王彬彬，劉晨曦，陶偉，張總平，牛培培，李強(qiáng)，李平華,4,5*，黃瑞華,4*

(1. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)養(yǎng)豬研究所，江蘇 南京 210095；2. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)淮安研究院，江蘇 淮安 225001；3. 淮安市淮陰新淮種豬場，江蘇 淮安 223322；4. 江蘇現(xiàn)代農(nóng)業(yè)(生豬)產(chǎn)業(yè)體系集成創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210095；5. 淮安沐林新農(nóng)村發(fā)展研究有限公司，江蘇 淮安 225001)

從傳統(tǒng)的表型選育，到最佳線性無偏預(yù)測(best linear unbiased prediction, BLUP)，再到標(biāo)記輔助選擇(marker assisted selection, MAS)，育種技術(shù)得到了快速的發(fā)展，極大地促進(jìn)了生豬品種的遺傳改良[1-2]。隨著Meuwiseen等[3]提出基因組選擇(genomic selection, GS)，遺傳育種技術(shù)得到進(jìn)一步的發(fā)展?；蚪M選擇將基因組信息考慮進(jìn)估計(jì)育種值(estimated breeding values, EBVs)的BLUP方法中，即基因組最佳線性無偏預(yù)測(genomic best linear unbiased prediction, GBLUP)[4]。目前許多育種跨國企業(yè)如種豬改良公司(pig improvement company, PIC)、丹育、海波爾育種有限公司(Hypor)等已將GS應(yīng)用于豬的育種中，國內(nèi)以溫氏為代表的大型育種公司也紛紛開啟豬GS育種工作[5]。近年來肉質(zhì)性狀開始被各大育種公司納入育種目標(biāo)。肉色性狀是肉質(zhì)性狀中最影響消費(fèi)者購買欲的指標(biāo)。肉色性狀作為微效多基因控制的數(shù)量性狀，其遺傳力屬于中或低等，且表型測定需要通過屠宰才準(zhǔn)確，因此基于系譜和常規(guī)選擇方法遺傳參數(shù)預(yù)測的準(zhǔn)確性仍達(dá)不到理想程度，需要采用基因組選擇方法進(jìn)行遺傳參數(shù)估計(jì)和高效育種[6]。

決定數(shù)量性狀的多基因效應(yīng)分為加性效應(yīng)、顯性效應(yīng)和上位效應(yīng)，其中加性效應(yīng)值為估計(jì)育種值，反映了目標(biāo)動(dòng)物在育種上貢獻(xiàn)的大小。復(fù)雜性狀的遺傳結(jié)構(gòu)中主要包括基因的數(shù)量和效應(yīng)大小、基因間的互作、基因與環(huán)境間的互作等。以肉色為代表的肉質(zhì)性狀的遺傳結(jié)構(gòu)復(fù)雜，然而目前常用的GS方法只將加性效應(yīng)加入模型中。顯性效應(yīng)為非加性效應(yīng)，是同一位點(diǎn)上2個(gè)等位基因之間的相互作用[7]。Su等[7]利用4種不同遺傳效應(yīng)組合的模型估計(jì)杜洛克豬平均日增重(30～100 kg)的遺傳力為0.357～0.397，該性狀的顯性遺傳方差占總表型方差的5.6%。研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)顯性遺傳方差和總表型方差的比率達(dá)到0.2時(shí)，估計(jì)模型中加入顯性效應(yīng)時(shí)，其準(zhǔn)確性會(huì)明顯提高[8]。王延暉等[9]利用模擬數(shù)據(jù)比較了不同模型下基因組估計(jì)育種值(genomic estimated breeding value, GEBV)估計(jì)的準(zhǔn)確性，結(jié)果表明當(dāng)顯性遺傳方差在遺傳方差中的比重越高，顯性效應(yīng)對(duì)GEBV估計(jì)的準(zhǔn)確性影響越大。有研究表明顯性效應(yīng)不僅能提升復(fù)雜性狀GEBV預(yù)測的準(zhǔn)確性，同時(shí)可用于指導(dǎo)個(gè)體間的交配計(jì)劃來提高后代的總遺傳價(jià)值[10]。蘇淮豬含有75%大白豬和25%淮豬的血統(tǒng)，其作為國內(nèi)優(yōu)良的雜交品種豬，具有生長發(fā)育快、繁殖率高、肉質(zhì)鮮美等特點(diǎn)[11]。目前尚未有團(tuán)隊(duì)分析顯性效應(yīng)對(duì)豬肉色性狀的影響，因此本研究以蘇淮豬為試驗(yàn)動(dòng)物，利用DMU軟件的單性狀模型和平均信息約束最大似然(average information restricted maximum likelihood, AI-REML)算法，比較包含和不包含顯性效應(yīng)的模型下，GBLUP方法估計(jì)豬肉色性狀加性遺傳方差和顯性遺傳方差的變化，并評(píng)估GEBV預(yù)測的準(zhǔn)確性。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)動(dòng)物

本研究從江蘇省淮安市淮陰種豬場選取487頭蘇淮豬，其中291頭閹公豬和196頭母豬，分為4個(gè)批次在相同飼養(yǎng)條件下飼養(yǎng)后屠宰。屠宰前禁食24 h，自由飲水，于淮安市金源肉品中心進(jìn)行屠宰。屠宰日齡為(239.4±2.2)d，胴體重為(61.25±0.46)kg，并依據(jù)屠宰時(shí)的氣候狀況分為4個(gè)季節(jié)(3、4、5月為春季，6、7、8月為夏季，9、10、11月為秋季，12、1、2月為冬季)。

1.2 樣品采集及表型測定

采集試驗(yàn)動(dòng)物的耳組織樣，用于基因組DNA提取[12]。采集胸腰結(jié)合處背最長肌組織樣品，用于測定肉色性狀。在屠宰后45 min，隨機(jī)選擇背最長肌橫截面的3塊區(qū)域，使用HunterLab MiniScan EZ (New York, USA)儀器測定肉色，通過國際照明委員會(huì)(International Commission on Illumination, CIELAB)色度坐標(biāo)(亮度L*、紅度a*和黃度b*)參數(shù)表示，并記為L*45 min、a*45 min和b*45 min，求其平均值。置于4 ℃下保存24 h，再次測定背最長肌的3個(gè)隨機(jī)區(qū)域的肉色參數(shù)，并記為L*24 h、a*24 h和b*24 h，求其平均值。

1.3 基因組DNA提取、分型及質(zhì)控

利用DNA提取試劑盒(天根生化科技有限公司，北京)提取耳組織樣DNA，通過NanoDrop 2000分光光度計(jì)測量DNA原液濃度，DNA原液純度指標(biāo)(OD260 nm/OD280 nm)值在1.8～2.1之間。利用GGP Porcine 80K SNP 芯片(紐勤生物科技有限公司，中國上海)對(duì)合格的DNA原液進(jìn)行SNP分型，共獲得68 516個(gè)SNP。

通過PLINK(V1.07)軟件對(duì)SNP分型結(jié)果進(jìn)行質(zhì)控，并去除位于性染色體和未知染色體上的SNP，質(zhì)控條件如下：1)最小等位基因(minor allele frequency, MAF)大于 1%；2)SNP檢出率大于95%；個(gè)體檢出率大于90%。質(zhì)控后，保留487個(gè)個(gè)體和55 035個(gè)SNPs，用于后續(xù)的分析。

1.4 統(tǒng)計(jì)模型及分析方法

本試驗(yàn)先通過SAS 9.2軟件的一般線性模型(general linear model, GLM)分析每個(gè)肉色性狀的影響因素，將顯著影響肉色性狀的因素(P<0.05)考慮進(jìn)后續(xù)分析對(duì)應(yīng)模型中。一般線性模型如下：

y=μ+S+B+E+A+C+e。

模型中y代表肉色性狀表型值；μ代表群體均值；S代表性別；B代表屠宰批次；E代表屠宰季節(jié)；A代表日齡；C代表胴體重；e代表隨機(jī)殘差。

基于DMU軟件的單性狀模型和AI-REML算法，通過GBLUP方法估計(jì)蘇淮豬群體中肉色性狀的遺傳方差和GEBV。本試驗(yàn)使用的遺傳力為狹義遺傳力，即加性遺傳方差與表型方差的比值。GBLUP統(tǒng)計(jì)模型如下：

GBLUP-A：y=Xb+Maqa+e，

GBLUP-AD：y=Xb+Maqa+Mdqd+e。

GBLUP-A為只考慮加性效應(yīng)的統(tǒng)計(jì)模型，GBLUP-AD為同時(shí)考慮加性效應(yīng)和顯性效應(yīng)的統(tǒng)計(jì)模型。模型中y表示肉色性狀表型向量；b表示固定效應(yīng)向量(L*值考慮屠宰批次、屠宰季節(jié)和胴體重；a*值和b*值考慮屠宰批次、屠宰季節(jié)和日齡)，X表示與固定效應(yīng)的關(guān)聯(lián)矩陣；qa和qd分別為加性效應(yīng)向量和顯性效應(yīng)向量，Ma和Md分別為加性向量和顯性向量的關(guān)聯(lián)矩陣；e為隨機(jī)殘差效應(yīng)。

本試驗(yàn)使用R3.6.3軟件循環(huán)進(jìn)行5重交叉驗(yàn)證用于檢測模型預(yù)測的準(zhǔn)確性，共循環(huán)20次。5重交叉驗(yàn)證先將試驗(yàn)群體隨機(jī)等分為5份，依次將1份群體作為驗(yàn)證群體，4份作為參考群體，將驗(yàn)證群體預(yù)測的GEBV和矯正表型間的相關(guān)系數(shù)除以遺傳力的平方根作為預(yù)測準(zhǔn)確性[13]。

數(shù)據(jù)以“平均值±標(biāo)準(zhǔn)誤”表示，P<0.01為差異極顯著，P<0.05為差異顯著。

2 結(jié)果與分析

2.1 蘇淮豬肉色性狀描述統(tǒng)計(jì)及影響因素

487頭蘇淮豬肉色性狀如表1所示，a*值的變異系數(shù)最大，L*值和b*值變異系數(shù)也較大。

表1 蘇淮豬肉色性狀的描述統(tǒng)計(jì)(n=487)

表2為GLM模型對(duì)肉色性狀影響因素顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果。在該蘇淮豬試驗(yàn)群體內(nèi)，屠宰批次和屠宰季節(jié)對(duì)肉色性狀均有顯著影響(P<0.05)。L*值在夏季時(shí)最高，春季時(shí)最低；而a*值和b*值在春季時(shí)最高，夏季時(shí)最低。隨著日齡增加，a*值極顯著上升(P<0.01)，而b*值則顯著下降(P<0.05)。L*45 min和L*24 h隨著胴體重增加而顯著下降(P<0.05)。因此在估算肉色GEBV的GBLUP-A模型和GBLUP-AD模型中，屠宰批次和屠宰季節(jié)作為固定效應(yīng)，日齡作為a*值和b*值的協(xié)變量，胴體重作為L*值的協(xié)變量。

表2 肉色性狀影響因素的顯著性檢驗(yàn)

2.2 不同模型估計(jì)的遺傳方差

由表3可見，a*45 min的遺傳力在GBLUP-A模型和GBLUP-AD模型中都最高，分別為0.32和0.27，而b*24 h在GBLUP-AD模型中獲得最低的遺傳力，為0.13。L*、a*和b* 3個(gè)肉色性狀受顯性效應(yīng)影響程度不一，b*值在GBLUP-AD模型中顯性遺傳方差與加性遺傳方差的比率可以達(dá)到2.0，而L*24 h估計(jì)的顯性遺傳方差幾乎為0。顯性效應(yīng)對(duì)于不同性狀加性效應(yīng)估計(jì)的影響也不同，b*45 min的顯性遺傳方差與加性遺傳方差的比率最大，但其在GBLUP-A模型和GBLUP-AD模型的加性遺傳方差基本上未發(fā)生改變，因此遺傳力也未被影響。顯性效應(yīng)對(duì)b*24 h具有較大影響，其遺傳力下降了0.06。a*值受顯性效應(yīng)的影響也較大，a*45 min和a*24 h的顯性遺傳方差與加性遺傳方差的比率分別為0.53和1.40，其遺傳力都下降了0.05。而L*值受顯性效應(yīng)的影響最小，L*24 h基本上不受影響，L*45 min的遺傳力只下降了0.01。

表3 不同模型下估計(jì)肉色的遺傳參數(shù)

2.3 GBLUP預(yù)測準(zhǔn)確性比較

GBLUP預(yù)測不同性狀的GEBV時(shí)，其準(zhǔn)確性不同。由表4可見，b*值的預(yù)測準(zhǔn)確性最高，其中b*24 h的GEBV預(yù)測準(zhǔn)確性在GBLUP-AD模型中達(dá)到0.790 6。a*45 min的GEBV預(yù)測準(zhǔn)確性在GBLUP-A模型中最低，為0.448 7。比較了顯性效應(yīng)對(duì)肉色性狀GEBV預(yù)測準(zhǔn)確性的影響，除了L*24 h和b*45 min在GBLUP-A模型和GBLUP-AD模型中的GEBV預(yù)測準(zhǔn)確性沒有明顯差異，L*45 min、a*45 min、a*24 h和b*24 h在GBLUP-AD模型中的GEBV預(yù)測準(zhǔn)確性分別高于GBLUP-A模型。b*24 h在GBLUP-A模型和GBLUP-AD模型中的預(yù)測準(zhǔn)確性都高于b*45 min，而a*24 h與a*45 min也呈現(xiàn)相同的趨勢。

表4 不同模型預(yù)測肉色GBEV的準(zhǔn)確性

3 討論

3.1 蘇淮豬肉色性狀的影響因素

蘇淮豬群體內(nèi)肉色性狀存在較大的變異，其中a*45 min的變異系數(shù)達(dá)到32.22%，a*24 h的變異系數(shù)達(dá)29.33%，L*和b*也存在相對(duì)較大的變異，因此需對(duì)蘇淮豬肉色性狀開展選育工作。傳統(tǒng)的肉色性狀評(píng)定主要通過比色板進(jìn)行，常用的有日本肉色比色板和美國肉色比色板，但這兩種測定方法主觀誤差較大[14]。本試驗(yàn)采用CLELAB色度坐標(biāo)(L*、a*和b*)對(duì)肉色性狀進(jìn)行評(píng)定，相比于比色板更加科學(xué)客觀[15]。肉色參數(shù)L*值與肌纖維類型和肌肉中糖原含量相關(guān)，a*值與肌肉中肌紅蛋白含量相關(guān)，而b*值與脂肪含量相關(guān)[16]。因此影響3個(gè)肉色參數(shù)的主要因素并不相同。屠宰批次和屠宰季節(jié)對(duì)肉色具有顯著影響，表明肉色受環(huán)境影響較大。Simonetti等[17]比較了不同屠宰前環(huán)境溫度對(duì)肉品質(zhì)的影響，發(fā)現(xiàn)當(dāng)屠宰前環(huán)境溫度高時(shí)，豬肉在屠宰后24和48 h均呈現(xiàn)出明顯較低的pH值和a*值，明顯較高的滴水損失和L*值。因此在生產(chǎn)中應(yīng)該控制屠宰環(huán)境的變化，降低對(duì)肉品質(zhì)的損害。

3.2 遺傳結(jié)構(gòu)對(duì)蘇淮豬肉色性狀遺傳力的影響

在蘇淮豬群體中，肉色的遺傳力在0.13～0.32之間，屬于低至中等遺傳力，其中a*45 min在GBLUP-A模型中估計(jì)的遺傳力最高達(dá)到0.32，b*24 h在GBLUP-AD模型中估計(jì)的遺傳力最低，為0.13。不同群體間的肉色遺傳力略有差異，但都屬于低至中等遺傳力。Cabling等[18]計(jì)算690頭杜洛克豬的肉色遺傳力，L*、a*和b*的遺傳力分別為0.44、0.68和0.64。而Miar等[19]利用杜洛克和大白豬雜交產(chǎn)生的2 075頭后代測定的肉色遺傳力略低，L*、a*和b*的遺傳力分別為0.28、0.26和0.31。屠宰后45 min和24 h的分別代表著熱鮮肉和冷鮮肉，具有不同的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，其中a*值和b*值在2個(gè)時(shí)間點(diǎn)也體現(xiàn)出不同的遺傳力。本文發(fā)現(xiàn)蘇淮豬a*值在45 min的遺傳力明顯高于24 h的遺傳力，b*24 h則高于b*45 min。這可能是由于肌紅蛋白的氧化狀態(tài)容易受保存環(huán)境的影響，而脂肪則在4 ℃環(huán)境下趨于穩(wěn)定狀態(tài)。

不同性狀的加性遺傳方差與非加性遺傳方差的比例不同，一般來說，低遺傳力的性狀相比于高遺傳力的性狀更容易受到非加性效應(yīng)的影響。Tusell等[20]通過在純合群體和雜合群體中對(duì)豬的6類性狀進(jìn)行遺傳貢獻(xiàn)的估計(jì)，發(fā)現(xiàn)不同性狀其遺傳表達(dá)模型不同，其中生長性狀受顯性效應(yīng)影響較小，而肉質(zhì)和行為性狀則受顯性效應(yīng)影響較大。Liu等[21]對(duì)杜洛克豬和皮特蘭豬雜交的品系進(jìn)行35個(gè)表型的數(shù)量性狀遺傳位點(diǎn)(quantitative trait locus, QTL)定位，共鑒定到71個(gè)QTL，其中40個(gè)QTL加性效應(yīng)較強(qiáng)，31個(gè)顯性效應(yīng)較強(qiáng)，值得注意的是與肉質(zhì)性狀相關(guān)的11個(gè)QTL的顯性效應(yīng)值與加性效應(yīng)值的比率在0.3～3.0之間，這與本研究結(jié)果一致，表明肉質(zhì)性狀受顯性效應(yīng)影響較大。Stratz等[22]也對(duì)梅山豬、歐洲野豬和皮特蘭形成的雜交系進(jìn)行與肉質(zhì)相關(guān)QTL的鑒定，鑒定到10個(gè)同時(shí)具有加性效應(yīng)和顯性效應(yīng)的QTL，3個(gè)只具有顯性效應(yīng)的QTL，5個(gè)只具有加性效應(yīng)的QTL。本次試驗(yàn)中，顯性遺傳方差與加性遺傳方差的比率在b*值上表現(xiàn)最高，在L*值上表現(xiàn)最低，表明b*值受顯性效應(yīng)影響較大，而L*值則較小。b*45 min在GBLUP-A模型和GBLUP-AD模型中的遺傳力并未太大變化，而b*24 h在GBLUP-AD模型中的遺傳力下降了0.06，這可能是由于影響b*45 min和b*24 h的基因存在差異，b*24 h受環(huán)境影響更大。a*45 min和a*24 h受到顯性效應(yīng)不同程度的影響，但其遺傳力都下降了0.05，且a*24 h的遺傳力更低，即顯性效應(yīng)對(duì)a*24 h遺傳力估計(jì)有更大的影響，而顯性效應(yīng)對(duì)于L*值的影響較小。肉色受到微效多基因控制，其遺傳結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在估計(jì)肉色遺傳力的模型中考慮不同的遺傳效應(yīng)有助于提高估計(jì)的準(zhǔn)確性。

3.3 不同遺傳結(jié)構(gòu)對(duì)GEBV預(yù)測準(zhǔn)確性的影響

隨著測序成本的下降，基因組數(shù)據(jù)可以加入育種值估計(jì)的模型中，這大幅度提升了模型的準(zhǔn)確性。GBLUP的模型可分為直接法和間接法，直接法利用基因組數(shù)據(jù)構(gòu)建的親緣關(guān)系矩陣代替了系譜構(gòu)建的親緣關(guān)系矩陣考慮進(jìn)動(dòng)物模型中；間接法則通過參考群體來估計(jì)各個(gè)SNP的效應(yīng)值，將驗(yàn)證群體的各SNP效應(yīng)值相加為GEBV[23]。為提高動(dòng)物模型預(yù)測的準(zhǔn)確性，多種模型被開發(fā)，如一步法(single-step, SSBLUP)、性狀特異關(guān)系矩陣(trait-specific relationship matrix, TABLUP)、嶺回歸最佳線性無偏預(yù)測法(ridge regression best liner unbiased prediction, RRBLUP)和貝葉斯方法(如BayesA、BayesB、BayesC、BayesCπ和BayesLASSO)等[24]。本試驗(yàn)采用GBLUP的直接法，當(dāng)性狀遺傳力低且受到多個(gè)微效QTL控制時(shí)，該方法預(yù)測準(zhǔn)確性與貝葉斯方法、SSBLUP等模型相近[25]。在預(yù)測肉色性狀GEBV的模型中，性狀遺傳力越高，其模型預(yù)測準(zhǔn)確性也就越高，但同時(shí)也存在多種因素影響，如性狀遺傳結(jié)構(gòu)、相關(guān)QTL數(shù)量、芯片SNP的分布及數(shù)量、有效群體數(shù)量等[26]。

本次試驗(yàn)中L*24 h的顯性遺傳方差接近為0，而其余5個(gè)性狀都受到顯性效應(yīng)的影響，可能是由于環(huán)境對(duì)L*24 h產(chǎn)生較大的影響。結(jié)果表明L*24 h和b*45 min在GBLUP-A模型和GBLUP-AD模型中的準(zhǔn)確性并未有明顯差異，其余性狀在GBLUP-AD模型中的準(zhǔn)確性均有所提高，其中b*24 h的預(yù)測準(zhǔn)確性在GBLUP-AD模型中比在GBLUP-A模型中約高了0.12。對(duì)于存在顯性效應(yīng)影響的性狀，模型中考慮顯性效應(yīng)會(huì)增加模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。Nishio等[27]通過模擬數(shù)據(jù)來評(píng)估顯性效應(yīng)對(duì)于豬GEBV預(yù)測準(zhǔn)確性的影響，結(jié)果表明當(dāng)顯性效應(yīng)方差較大時(shí)，模型中加入顯性效應(yīng)，其準(zhǔn)確性相比于常規(guī)模型提高了1.2%。Da等[28]基于1 654個(gè)荷斯坦奶牛的基因組數(shù)據(jù)，比較了GBLUP和GREML方法在不同模型下的預(yù)測準(zhǔn)確性，發(fā)現(xiàn)同時(shí)包含加性效應(yīng)和顯性效應(yīng)的GBLUP和GREML相比于只含單一遺傳效應(yīng)的模型具有高的預(yù)測準(zhǔn)確性。因此在動(dòng)物模型中考慮顯性效應(yīng)，可提高復(fù)雜性狀GEBV預(yù)測的準(zhǔn)確性，提升育種效率。

綜上所述，本研究通過研究顯性效應(yīng)對(duì)肉色GBLUP預(yù)測準(zhǔn)確性的影響，在肉色6個(gè)性狀中L*24 h受顯性效應(yīng)影響小，而L*45 min、a*45 min、a*24 h、b*45 min和b*24 h受顯性效應(yīng)影響大?？紤]顯性效應(yīng)的模型在預(yù)測L*45 min、a*45 min、a*24 h和b*24 h的GEBV時(shí)展現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確性，這為蘇淮豬肉質(zhì)性狀遺傳改良提供了更加合適的模型。