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基于高密度 SNP 芯片进行 中国荷斯坦牛CNV检测

基于高密度 SNP 芯片进行 中国荷斯坦牛CNV检测. 刘剑锋　张勤 中国农业大学动物科技学院 2010.8.17. 一、研究背景. 拷贝数变异是指与参照基因组比较， DNA 片段缺失、复制、插入或复杂基因组重排区域大于 1Kb 至 Mb 的结构变异。. …. CNV 在人类基因组上的研究. CNVs 大约占有 12% 的区域 几千个基因存在拷贝数变异 SNP 研究任何两个随机人类基因组都至少有 0.1% 的差异 ， CNVs 研究为至少 1%. CNV 在人类基因组上的研究.

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基于高密度 SNP 芯片进行 中国荷斯坦牛CNV检测

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Presentation Transcript

  1. 基于高密度SNP芯片进行中国荷斯坦牛CNV检测 刘剑锋　张勤 中国农业大学动物科技学院 2010.8.17

  2. 一、研究背景 • 拷贝数变异是指与参照基因组比较，DNA片段缺失、复制、插入或复杂基因组重排区域大于1Kb至Mb的结构变异。

  3. …

  4. CNV在人类基因组上的研究 • CNVs大约占有12%的区域 • 几千个基因存在拷贝数变异 • SNP研究任何两个随机人类基因组都至少有0.1%的差异 ，CNVs研究为至少1%

  5. CNV在人类基因组上的研究 • 2004年，lafrate等在5个人群39名没有亲缘关系的健康个体中发现255个位点包含CNVs,平均长度150kb-425kb • 2004年，Sebat等在20个没有血缘关系的个体中发现221个拷贝数变异，平均跨越465kb

  6. CNV在人类基因组上的研究 • 2005年，Tuzun等比较两组不同种族的人类基因组序列，共发现241个CNVs,片断大小在8～40kb。 • 2008年，Hasin等通过3个不同祖先的25个个体检测嗅觉受体（OR）基因位点的CNVs。发现93个OR基因位点受到CNVs影响。

  7. CNV在小鼠中的研究 • 2007年，Chris 等比较C57BL/6品系的14个高度近交967代的亚群鉴别出38个CNVs。 • 18个CNVs影响43个与繁殖、免疫和认知相关的基因。 • CNVs的范围在4Kb-4Mb。

  8. CNV在大鼠中的研究 • 2008年，Guryey等研究发现643个CNVs约占基因组的1.4%，65%的CNV片段长度小于10kb 。 • CNVs在基因组上分布不均匀，最易集中在中心粒和端粒部位。 • 发现18号染色体（RNO18）没有CNV 。

  9. CNV在猪中的研究 • 12头没有亲缘关系的杜洛克猪与一头没有亲缘关系的汉普夏公猪比较 • 共发现37个拷贝数变异区域，5个位于染色体重复区域

  10. CNV在牛中的研究 14 Holsteins 3 Simmental 2 Red danish 1 Hereford 基于ＣＧＨ技术

  11. 来自１７个公牛家系的２４８个半同胞个体 基于SNP 50 K芯片技术

  12. ＣＮＶ的研究价值

  13. ＣＮＶ的研究价值 CNVs 除了具有覆盖范围广、组成形式多样的特点以外，还具有其作为遗传标记的三个重要特点 —— 可遗传性 ——相对稳定性 ——高度异质性

  14. CNV作用机制与疾病 • 通过剂量效应直接改变基因表达量，引起功能紊乱。 • 通过影响基因转录调控因子，间接影响基因的表达量。

  15. 研究CNV的相关试验技术 • 分辨率范围从1Mb到几Kb • 准确程度依靠芯片上片段的数量和距离 • Array-CGH • ROMA • Fosmid末端比较 • FISH • SNP芯片技术

  16. 二、试验群体 • 2047荷斯坦奶牛，来自１４个公牛家系 • 基于Illumina高密度SNP50K芯片检测平台

  17. 三、CNV检测 • 利用BEADSTUDIO产生每个个体的所有SNP位点探针杂交信号强度数据； • 基于隐马尔科夫链算法，采用PennCNV软件，检测个体CNV。

  18. PennCNV简介 • 从SNP芯片数据检测CNVs • 隐马尔科夫模型（hidden Markov model） • 可处理 Illumina、Affymetrix及其他芯片数据 • 集成多方面信息：total signal intensity、每个SNP标记的allelic intensity ratio、相邻SNPs的距离、SNP等位点的群体频率、系谱信息。

  19. 四、检测结果 • 共检测出8010个CNV，存在于1746 samples内。 • 其中大多数含SNP数不超过10个，检测出CNV数超过100个的有7 samples（low quality）。 • 需进行质量控制，以减少假阳性结果。

  20. 对牛SNP50芯片数据的分析 • 质量控制 sample-level： No.CNV：50 LRR_SD:0.24 BAF_DRIFT:0.01 WF：0.05

  21. 2047 samples--------->>>>1246 samples8010 CNVs-------------->>>>2448 CNVs

  22. 质量控制 call-level 质控水平：7 SNPs,100 Kb 2448 CNVs-------->>>242 CNVs

  23. 质量控制： 去除特定染色体区域的CNV：如染色体端、着丝粒附近等区域。

  24. 对牛SNP50芯片数据的分析 • 最终结果

  25. 对牛SNP50芯片数据的分析

  26. 五、下一步工作 • 对检出的CNV进行进一步验证： • 1、CGH芯片 • 2、RT-PCR • 3、测序验证 • 进行CNV与奶牛生产性能的GWAS分析 • CNV区域的生物信息学分析

  27. 六、展望 • 随着高通量全基因组CNVs 扫描平台和新的统计推算方法的不断发展，基于CNVs 这一新的遗传标志的GWAS 将和基于SNPs 的传统GWAS 一样，成为研究复杂性状遗传机理的有力工具。

  28. 六、展望 • 联合使用SNPs 和CNVs 这两个具有互补性的遗传标志，将为深入理解复杂性状的分子机制和鉴定易感基因，对遗传变异和复杂性状表型关系的认识具有重要意义。

  29. 致谢 • 感谢课题组姜力博士生在基因型分析、信号强度分析给予的付出和帮助 • 感谢课题组蒋纪才硕士生在PENNCNV软件调试中付出的努力 • 感谢张勤教授对总体研究方案给予的支持、教导和帮助！

  30. 衷心感谢各位老师！

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