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[發明專利]用于鴨6周齡體重性狀篩選的微衛星標記、其試劑盒及應用無效

專利信息
申請號: 201010234305.0 申請日: 2010-07-23
公開(公告)號: CN101899515A 公開(公告)日: 2010-12-01
發明(設計)人: 李寧;黃銀花;吳非 申請(專利權)人: 李寧
主分類號: C12Q1/68 分類號: C12Q1/68;C12N15/11
代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 代理人: 王朋飛;王加嶺
地址: 100193 *** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 用于 體重 性狀 篩選 衛星 標記 試劑盒 應用
【說明書】:

技術領域

發明涉及分子生物學技術領域,具體涉及用于鴨6周齡體重性狀篩選的微衛星標記、其檢測試劑盒及應用。

背景技術

微衛星又稱為簡單序列重復(Sample?Sequence?Repeats,SSR),一般以1-6個堿基為核心序列,首尾相連組成的串聯重復序列。這種序列存在于幾乎所有真核生物的基因組中,基因的間隔區和內含子以及外顯子和調控區均有微衛星的分布。不同物種中,微衛星序列的含量各不相同,真核生物平均每50-150kb就存在一個微衛星位點,人類基因組中每間隔6kb存在一個微衛星位點,鳥類基因組中則每間隔20-39kb存在一個微衛星位點。并且各種微衛星序列的豐度在不同物種中也各不相同。例如,在人類及哺乳類動物基因組中,最豐富的微衛星序列是(AC)n;而在植物基因組中則以(AT)n最多。在真核生物基因組中,二核苷酸微衛星序列最為豐富,三核苷酸微衛星的序列含量比二核苷酸微衛星序列大約低10倍,而四核苷酸微衛星的微衛星序列則相對較少。

與其它分子標記相比,微衛星標記具有以下特點:(1).廣泛隨機分布于真核生物基因組中,外顯子和內含子皆有分布;(2).可根據微衛星兩側的保守性側翼序列設計引物,通過PCR擴增檢測其多態性;(3).高度多態,信息含量高;(4).進化上分離時間短的物種間微衛星側翼序列保守性較高,如Reed等用雞的特異性微衛星引物擴增火雞基因組,54%的引物具有PCR擴增產物(5).共顯性遺傳;(6).微衛星的序列一般較短,即使是部分降解的DNA也可能有足夠用來擴增的微衛星序列,這一點更優于RAPD和更長目的基因序列的VNTR,因而在古DNA的研究及法醫學鑒定中具有重要的應用價值;(7).隨著毛細管電泳技術及相關技術的發展,全自動化的大規模基因型分析已成為可能。

自1974年Skinner等首先發現微衛星以來該標記被廣泛應用于生物進化、遺傳學鑒定、種質資源分析及遺傳圖譜的構建、功能基因和數量性狀的定位等研究。目前,尋找微衛星位點的方法主要有以下三種:(1).基因組文庫法目前用于微衛星研究的基因組文庫分為三類:小插入片段文庫、大插入片段文庫及染色體特異文庫。小插入片段文庫由于便于后續微衛星結構的研究,得到廣泛應用。小片段插入文庫中的插入片段大小一般為200-600bp,具體做法是:用幾種限制性內切酶消化總DNA,然后用瓊脂糖凝膠分離酶切片段,回收200-600bp的片段,再與相應的載體連接并轉化特異菌系,應用標記了放射性元素的核心重復序列探針,通過放射性雜交篩選含有目標重復序列的陽性克隆,最后測定陽性克隆的序列克隆微衛星位點。(2).比較基因組學研究方法隨著人類基因組計劃測序工作的完成及其它重要經濟性狀動植物基因組計劃地開展,生物學家將對模式生物的分子遺傳學基礎有更深刻地認識和了解,如何利用模式生物的大量生物信息、借助于比較基因組學的研究方法進行其它物種動植物的分子遺傳學研究將是本世紀生物學的重要研究內容,微衛星標記的分離也不例外,豬、牛、雞等重要經濟動物大量微衛星標記的篩選為相近物種及多種物種通用微衛星標記的分離提供了可能。該方法應用微衛星標記較多的物種進行相近物種的PCR擴增,從中篩選出一些具有特異性擴增產物、擴增片段大小與原物種接近的多態位點,而對于擴增片段大小與原物種有差異的物種通過測序后分析是否是多態微衛星標記。該方法的優點是可篩選出一些通用于某些物種進化研究及構建比較遺傳圖譜的多態微衛星標記。

體重是鴨質量性狀中重要的一項,它能夠反應禽類的生長發育狀況,對養殖至關重要。對鴨體重這一性狀的微衛星標記,能夠為輔助育種提供有效參數,提高育種效率。

發明內容

本發明的目的是提供一種用于鴨6周齡體重性狀篩選的微衛星標記、其檢測試劑盒及應用。

本發明通過設計微衛星引物并熒光標記微衛星引物,利用PCR擴增得到不同長度的微衛星片段,在ABI測序儀GS-RUN-360-P0P4default?module下電泳,電泳結果用GenesScan3.7和Genemapper分析擴增片段大小,利用Crimap2.4軟件構件基因遺傳連鎖圖譜。在構建的基因遺傳圖片的基礎上,用Haley回歸區間定為法對重要經濟性狀進行QTL定位,定位采用模型為:

y=μ+P(Q|M)[CalA+CdlD]+e

其中:μ為群體平均數;

P(Q|M)為已知標記基因型時,QTL標記基因型的概率;

Cal為群體中第i個個體在給定座位的加性組分的回歸系數;

A為QTL的加性效應;

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