整合eQTL与全基因组关联研究揭示猪子宫容量的加性和显性调控网络

推荐：本研究通过整合eQTL和全基因组关联分析（GWAS），采用包含加性和显性效应的混合模型，对8782头猪的子宫容量进行跨群体meta分析，鉴定出192个加性特异性、236个显性特异性和27个共享效应的lead SNPs，并发现40个显性效应和10个加性效应的调控通路，为猪育种提供了新的理论依据。

　　

猪的繁殖性能是猪肉生产的关键因素，而子宫容量作为重要的经济性状，直接影响猪的繁殖效率。然而，目前对猪子宫容量的遗传机制研究主要集中在加性效应上，显性效应的作用长期被忽视。此外，传统的单群体GWAS分析由于样本量小和遗传标记密度不足，难以全面揭示复杂性状的遗传基础。这些问题限制了猪育种中非加性遗传效应的利用，也阻碍了育种策略的优化。

为了解决这些问题，中国农业科学院的研究人员开展了一项大规模研究，通过整合eQTL和GWAS数据，采用包含加性和显性效应的混合模型，对来自3个品种9个群体的8782头猪进行了跨群体meta分析。研究结果发表在《animal》杂志上，为理解猪子宫容量的遗传调控机制提供了新见解。

研究人员首先对8782头猪的基因型数据进行质控和填补，获得了17611090个高质量SNP。随后采用GMAT软件进行加性和显性效应的GWAS分析，并通过METAL软件进行跨群体meta分析。研究还利用PigGTEx项目的34个组织eQTL数据，采用共定位和SMR分析鉴定调控通路。

研究结果部分，跨群体meta-GWAS鉴定出216个加性效应和260个显性效应QTL，其中192个为加性特异性，236个为显性特异性，24个为共享效应。这些lead SNPs在调控元件如增强子和启动子区域显著富集。通过整合eQTL数据，研究人员发现了40个显性效应和10个加性效应的调控通路。例如，rs343882381通过显性效应调控子宫中SLC38A10的表达影响子宫容量，而rs337112076则通过加性效应调控脑中TNNT1的表达。

在讨论部分，研究强调了跨群体meta-GWAS在提高QTL检测功效方面的优势。与单群体分析相比，该方法能发现更多共享效应的位点。研究还指出，加性和显性效应在猪子宫容量的遗传结构中都具有重要作用，这一发现为猪育种中非加性遗传效应的利用提供了理论支持。

该研究的创新之处在于首次系统鉴定了猪子宫容量的显性效应位点，并揭示了这些位点通过调控特定组织基因表达影响表型的分子机制。这些发现不仅填补了猪繁殖性状显性遗传调控机制的知识空白，也为后续功能验证和育种应用提供了重要靶点。未来研究可以结合单细胞测序等多组学数据，进一步阐明这些遗传变异的精确调控机制。