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生长性状是猪育种的关键经济性状，但其遗传机制不明。本研究中，西北农林科技大学研究人员对秦川黑猪进行全基因组和转录组分析，鉴定出 6 个与生长性状相关的候选基因，为育种策略和遗传研究提供科学依据。
在现代畜牧业中，猪的养殖对于保障肉类供应至关重要。生长性状，如体重、体长、体高、胸围和管围等，是衡量猪生长发育和养殖效益的重要指标。然而，这些生长性状受到多种因素的影响，其中遗传机制的复杂性使得传统育种方法难以精准改良猪的生长性能。目前，虽然分子标记技术有所发展，猪的数量性状位点（QTL）数据库也记录了大量与生长性状相关的 QTL，但仍无法完全揭示生长性状的遗传奥秘。因此，深入研究猪生长性状的遗传机制，寻找关键的遗传标记和候选基因，对于提高猪的育种效率、推动养猪业的发展具有重要意义。
为了解决这一难题，西北农林科技大学的研究人员开展了一项针对秦川黑猪（Qinchuan Black pigs，QCB）生长性状的研究。他们通过全基因组和转录组分析，基于低覆盖度全基因组重测序数据，旨在揭示与秦川黑猪生长性状相关的候选基因，为猪的育种提供新的分子靶点和理论依据。该研究成果发表在《BMC Genomics》杂志上。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，收集了 197 头秦川黑猪的生长性状数据和耳组织样本，提取基因组 DNA 进行低深度全基因组重测序；其次，利用猪的参考面板（SWIM 1.0）进行基因型填补，提高数据质量；然后，进行群体遗传结构分析、连锁不平衡分析、选择信号分析、全基因组关联研究（Genome-Wide Association Studies，GWAS）和差异基因表达分析等，以挖掘与生长性状相关的基因和通路。
研究结果如下：
- 遗传参数估计：对秦川黑猪的 10 个生长性状进行描述性统计和遗传参数估计，发现这些性状多为中等遗传力性状，且部分性状间存在显著的表型和遗传相关性23。
- 基因型填补准确性：利用 SWIM 参考面板对低深度测序数据进行基因型填补，结果显示填补后数据准确性显著提高，平均等位基因一致率和平方相关系数（r2）分别达到 95.83% 和 0.8614。
- 群体遗传结构和连锁不平衡：通过分析发现，秦川黑猪在群体遗传结构上更接近欧洲猪，且其连锁不平衡程度低于大白猪（Large White，LW），表明选择增强了秦川黑猪的连锁不平衡程度5。
- 选择信号分析：运用 Fst 和 θπ 两种方法检测秦川黑猪的选择信号，共鉴定出 371 个受选择的基因（Positive Selection Genes，PSGs），这些基因与肌肉组织发育、系统发育和组织发育等功能相关6。
- 全基因组关联研究：采用单位点和多位点 GWAS 方法，共鉴定出 18 个与生长性状相关的候选基因。其中，CTNND2 基因在两种分析方法中均被鉴定为与生长性状相关78。
- 差异表达基因分析：对秦川黑猪和小型猪背最长肌的转录组数据进行分析，鉴定出 1137 个差异表达基因（Differentially Expressed Genes，DEGs），其中 18 个 DEGs 与肌肉和生长发育相关910。
- 候选基因筛选：综合选择信号分析、GWAS 和转录组分析结果，筛选出 6 个可能影响秦川黑猪生长性状的基因，分别为 TENM3、CTNND2、RIMS1、PCDH7、ADGRL3 和 CTNNA311。
研究结论和讨论部分指出，本研究首次利用低深度全基因组重测序数据对秦川黑猪进行了全面的遗传分析，成功鉴定出 6 个与生长性状相关的候选基因。这些基因的发现有助于深入理解秦川黑猪生长性状的分子遗传机制，为加速秦川黑猪的育种进程提供了重要的理论基础。同时，研究中采用的多种分析方法相结合的策略，提高了鉴定生长相关基因的效率和准确性，为其他猪品种的遗传研究提供了有益的参考。然而，该研究也存在一定的局限性，如育种群体尚处于早期发展阶段。未来，研究人员计划继续收集数据，进一步验证这些候选基因的功能，为猪的遗传改良提供更有力的支持。
