一种莱芜黑鸡鉴定的SNP分子标记及应用

文档序号:35648818发布日期:2023-10-06 10:35阅读:36来源:国知局
一种莱芜黑鸡鉴定的SNP分子标记及应用

本发明涉及一种莱芜黑鸡鉴定的snp分子标记及应用,属于畜牧学、分子生物学。


背景技术:

1、农业种质资源是保障国家粮食安全和重要农副产品有效供给的战略性资源,是农业科技原始创新与现代种业发展的物质基础。鉴定评估优质高效的种质资源为科学开展保护利用提供可靠依据,是今后实现现代农业高质量发展的重要保障。

2、莱芜黑鸡是山东省地方特色鸡种质资源,属小型黑羽类型,主要产于鲁中山区和汶河源头。该鸡体型较小,黑羽、黑腿、黑喙,红色单冠,皮肤白色。莱芜黑鸡具有性成熟早、产蛋量高等特色,是山东省重要的地方鸡资源。

3、目前市场上鉴别莱芜黑鸡的方法主要依靠外观观察。这种观察主观性较强,鉴定错误率较高,尤其在鉴定莱芜黑鸡与其他品种鸡杂种后代时,容易导致不正确的分类与鉴定。而且黑鸡品种刚出雏时较为相似,鉴定错误率也较高。传统的标记鉴定方法诸如细胞学标记、生物化学标记以及免疫学标记,虽然已经在品种鉴定中进行应用,但由于这些标记的多态性低和信息量小,且是对基因的间接反映,受到基因与环境互作的影响比较大,在生产实践中有很大的局限性。dna分子遗传标记问世为克服这一难题提供了有效的解决途径。dna分子遗传标记具有不受表型、时空的限制、多态性好等特点,因此常常被用来进行品种鉴定的工作。包括微卫星标记、限制性片段长度多态性和单核苷酸多态性(singlenucleotide polymorphism,snp)标记等。限制性片段长度多态性分子标记则操作繁琐成本较高,标记数目和多态性有限;微卫星标记检测方法自动化程度和通量低,且不同实验室的条件不同而难以实现标准化和规模化;snp是指在基因组dna水平上发生的单个核苷酸变异所引起的dna序列多态性。相对于以限制性片段长度多态性为代表的第一代遗传标记和微卫星多态性为代表的第二代遗传标记,snp具有位点丰富、分布广泛、遗传稳定性高、具有代表性、检测便捷快速等特点。利用个体基因组dna中特有的品种差异性较大的snp位点,通过不同位点组合的基因型进行品种鉴定,鉴定结果更加客观、准确。鉴于此,科研和实践中均急需开发一种能有效准确鉴定莱芜黑鸡品种的产品及方法,应用于莱芜黑鸡品种鉴定工作。


技术实现思路

1、本发明针对上述问题,提供了一种莱芜黑鸡鉴定的snp分子标记及应用,本发明对9个鸡品种进行全基因组重测序,筛选出莱芜黑鸡特有的snp位点18个,基于18个snp位点组合,建立莱芜黑鸡品种鉴定模型。本发明的技术方案如下:

2、一种莱芜黑鸡鉴定的snp分子标记,所述snp分子标记的特异性snp位点如表1所示:

3、表1莱芜黑鸡品种特异性snp位点

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6、进一步的,扩增莱芜黑鸡鉴定的snp分子标记的pcr引物如表2所示:

7、表2 18个snp分子标记位点的pcr引物

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11、本发明还包括,一种莱芜黑鸡鉴定的snp基因芯片,所述snp基因芯片上固定有表2所示的pcr引物。

12、进一步的,本发明所述扩增莱芜黑鸡鉴定的snp分子标记以及snp基因芯片在鉴定莱芜黑鸡中的应用。

13、本发明还包括,一种利用snp分子标记鉴定莱芜黑鸡的方法,步骤如下:

14、(1)提取样品基因组dna,利用表2所述pcr引物进行扩增;

15、pcr反应程序为:95℃10min,95℃30s,60℃30s,72℃50s,共32个循环;72℃10min;

16、pcr反应体系以20μl计为:模板dna0.5μl,10pmol/μl上游引物0.5μl,10pmol/μl下游引物0.5μl,2*master mix 10μl,ddh2o 8.5μl。

17、(2)采用直接测序法对扩增产物进行等位基因测序;

18、(3)获取待测样本的snp对应位点基因表;

19、(4)准备分析的输入文件,将文件转换为plink格式,再用plink将文件中基因型转换成0 1 2格式;

20、(5)将数据文件输入到随机抽样训练svm(support vector machine,支持向量机)模型中进行预测。

21、本发明与现有技术相比具有以下优点:

22、1.本发明首次提出莱芜黑鸡最具代表性的18个差异snp位点。

23、2.本发明使用的snp标记来源于全基因组snp数据集,不同于以往的基因组特定区域内(如线粒体,微卫星标记等)的分子标记,对样品来源鉴定更加精准。

24、3.本发明通过410只莱芜黑鸡和559只背景鸡中70%的个体作为训练组进行20次随机抽样训练svm模型,确定了这18个snp位点可以成功鉴定莱芜黑鸡品种,采用本发明提供的这18个snp位点及鉴定技术,对莱芜黑鸡的鉴定准确率高达92%。

25、4.本发明利用svm(support vector machine,支持向量机)模型开展机器学习,svm分类思想简单,就是将样本与决策面的间隔最大化,分类效果较好,能更好的将莱芜黑鸡和非莱芜黑鸡分开。

26、5.本发明为今后莱芜黑鸡的鉴定、保种、以及遗传育种提供了有力的技术支持。



技术特征:

1.一种莱芜黑鸡鉴定的snp分子标记,其特征在于,所述莱芜黑鸡的特异snp位点如下:

2.一种鉴定莱芜黑鸡品种的snp引物组合,其特征在于,所述引物组合包括用于扩增权利要求1所述snp位点组合中的全部snp位点的引物组;

3.如权利要求1所述的snp分子标记在鉴定莱芜黑鸡的品种中的应用。

4.一种利用snp分子标记鉴定莱芜黑鸡的方法,其特征在于,步骤如下:


技术总结
本发明涉及一种莱芜黑鸡鉴定的SNP分子标记及其的应用,所述莱芜黑鸡鉴定的SNP分子标记包括18个位点,检测待测鸡基因组中上述18个SNP位点的分型结果,以18个SNP为预测变量,利用机器学习的方法进行莱芜黑鸡和非莱芜黑鸡的鉴定,机器学习利用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)模型开展。采用本发明提供的这18个SNP位点及鉴定技术,对莱芜黑鸡的鉴定准确率高达92%%,为今后莱芜黑鸡的鉴定、保种、以及遗传育种提供了有力的技术支持。

技术研发人员:刘杰,周艳,王杰,雷秋霞,曹顶国,李福伟,韩海霞,刘玮,李大鹏
受保护的技术使用者:山东省农业科学院家禽研究所(山东省无特定病原鸡研究中心)
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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