大规模基因组测序揭示峡谷型牦牛种群分化与选择信号——高原适应性进化的遗传基础

为解决峡谷型牦牛种群特异性适应的遗传机制问题，研究人员开展大规模全基因组重测序研究，通过核苷酸多样性（π）、固定指数（Fst）和跨群体扩展单倍型纯合度（XP-EHH）分析，鉴定到13个与生长、代谢、神经功能及环境适应相关的关键基因（如NFIB、TLK2、AMD1等），为高原家畜育种和遗传资源保护提供重要分子标记与理论依据。

　　

在青藏高原的险峻峡谷中，牦牛（Bos grunniens）作为高海拔牧业系统的核心支柱，为当地牧民提供了肉、奶、纤维和运输等 essential resources。这些被称为"峡谷型"的牦牛种群，在复杂多变的环境中演化出了多样化的表型特征，包括形态、生产性能和适应性。然而，其种群特异性适应的遗传机制仍不明确。随着高通量测序技术的发展，通过全基因组水平解析种群分化和选择信号成为可能，但针对峡谷型牦牛的大规模基因组研究仍属空白。为此，研究人员在《BMC Genomics》发表了最新研究成果，通过大规模基因组测序揭示了峡谷型牦牛的种群分离与选择特征。

本研究采用全基因组重测序技术（Illumina NovaSeq 6000和HiSeq 4000平台），对来自青海玉树（海拔4493米）、四川壤塘（3290米）和金川（2180米）的225头峡谷型牦牛（包括高原、昂科和金川三个种群）进行测序，平均测序深度达10×。通过BWA-MEM比对、GATK变异检测、PopLDdecay连锁不平衡分析、PLINK主成分分析（PCA）、ADMIXTURE群体结构分析，以及基于π、F_{st和XP-EHH的选择信号扫描，系统解析了种群遗传结构、独特SNP分布和选择驯化基因。}

群体结构与独特SNP分析

通过连锁衰减（LD decay）分析发现，昂科牦牛具有最高的平均r²值，而金川牦牛最低，表明其重组频率较高。三维PCA和邻接树（NJ tree）显示三个种群形成独立聚类，其中金川牦牛聚类最集中，提示其遗传多样性较低。ADMIXTURE分析在K=3时获得最优聚类，对应三个种群的独立祖先来源。独特SNP分析显示，昂科牦牛的独特SNP主要集中在16号染色体，高原牦牛在15号染色体，而金川牦牛则分布于多条染色体，反映其基因组多样性更广泛。

基因组选择扫描与基因型频率分析

通过π比值、F_st和XP-EHH分析，在基因组极端0.1%区域共检测到6411个候选位点，其中XP-EHH识别3644个，F_st识别2259个，π比值识别508个，这些位点主要分布于6、16、20号染色体和Y染色体。通过多方法交叠分析，最终鉴定出13个受强烈正选择的关键基因，涉及生长发育（NFIB、SPATA5）、代谢调控与低氧适应（AMD1、ERG28、NOA1、PITPNB）、神经功能与应激响应（TLK2、SVOPL）、生产力与繁殖（ITFG1、DOCK11）以及转录调控与表型性状（POLR2B、TCF25）。基因型频率分析显示，共享SNP的次要等位基因频率（MAF）在种群间呈现显著差异分布模式，这些SNP可作为种群特异性分子标记。

基因功能注释

GO富集分析显示，候选基因显著富集于突触边界膜、离子通道复合体（如钙离子通道、谷氨酸受体复合体）等神经系统相关功能。KEGG通路分析揭示这些基因参与致心律失常性右心室心肌病（ARVC）、扩张型心肌病、肥厚型心肌病等心脏疾病通路，以及Hippo、Wnt、Hedgehog、催产素信号和谷氨酸能突触等关键信号通路，同时涉及N-聚糖生物合成和铁死亡等生物过程。

该研究首次系统解析了峡谷型牦牛的基因组分化与适应性进化机制，发现其通过神经调节、代谢高效化、心脏保护和多器官发育协调等多维度策略适应高海拔峡谷环境。所鉴定的种群特异性SNP标记和13个关键基因为牦牛遗传资源保护、分子育种和高原家畜改良提供了重要理论依据与分子工具。