对反应规范(Reaction Norm)参数进行多性状全基因组关联分析(Multi-trait GWAS)揭示影响母牛(Nellore Heifer)繁殖性能的环境响应基因座(Locus)——基于环境梯度的研究

《Journal of Animal Science and Biotechnology》：Multi-trait GWAS of reaction norm parameters reveals environment-responsive loci influencing reproductive performance in heifers

　　

摘要：热带地区牛肉生产的盈利能力和可持续性取决于母牛(Nellore Heifer，婆罗门瘤牛类型)的繁殖效率，而环境胁迫可引起基因型-环境互作(G×E Interaction)影响生育力。本研究利用200,258条初配妊娠(Heifer early Pregnancy, HP)和299,885条母牛再配种(Heifer Rebreeding, HR)表型记录，通过以周岁体重(Yearling Weight, YW)作为环境质量代理变量的连续环境梯度(Environmental Gradient, EG)，采用单步基因组反应规范(single-step Genomic Reaction Norm, ssGRN)探讨繁殖可塑性(Plasticity)的遗传基础。基因组分析涵盖22,556头动物(21,456头母牛和1,100头公牛)，基因分型填补至409,617个单核苷酸多态性(Single-Nucleotide Polymorphism, SNP)。随后对反应规范的截距(Intercept，代表遗传 merit Genetic Merit)和斜率(Slope，代表环境敏感性 Environmental Sensitivity)进行全基因组关联分析，继以多性状汇总分析及贝叶斯精细定位(Fine-mapping)，对显著SNP领±100 kb窗口内填充的全基因组序列(Whole-Genome Sequence, WGS)变异进行分析。结果显示：两性状遗传力(Heritability, h2)随环境质量改善而升高，表明遗传方差具环境依赖性。HP和HR跨环境梯度的遗传相关系数(Genetic Correlation, rg)为0.15~0.98，支持显著的G×E互作及高低环境条件下的个体重排(Reranking)。反应规范参数的多性状分析鉴定出截距显著信号482个、斜率显著信号700个。截距关联基因座富集于脂质代谢、胚胎发育、发情周期调节及下丘脑-垂体信号通路；斜率关联基因座突出内分泌信号、代谢可塑性(Metabolic Plasticity)及对断奶后营养与管理差异响应的神经内分泌反馈。精细定位将关联区间缩小至HP截距146个、斜率149个假定基因座(Locus)，HR截距117个、斜率167个假定基因座，均获高后验概率(Posterior Probability)与贝叶斯因子(Bayes Factor)支持。候选变异映射至内分泌与代谢调节因子，包括IGF1、LEP、GHRL、GNRHR、KISS1、MAPK3、PLAG1、INSR及LHCGR。结论：G×E互作在塑造Nellore母牛繁殖效率遗传架构中起关键作用。整合反应规范、多性状GWAS与精细定位揭示了同时影响生育力遗传 merit及环境敏感性的基因座，为热带体系下选育更具恢复力(Resilient)的母牛提供靶点。

Multi-trait GWAS of Reaction Norm Parameters Reveals Environment-Responsive Loci Influencing Reproductive Performance in Nellore Heifers 论文解读

本文发表于《Journal of Animal Science and Biotechnology》，研究围绕热带肉牛体系中Nelore母牛初配妊娠（Heifer early Pregnancy, HP）与母牛再配种（Heifer Rebreeding, HR）两繁殖性状，探究基因型–环境互作（Genotype-by-Environment interaction, G×E）对其遗传架构的影响。现有研究表明热带环境下热应激与营养不均可抑制下丘脑–垂体–性腺轴（Hypothalamic-Pituitary-Gonadal axis, HPG axis），导致繁殖性状表型受抑且个体遗传排名随环境改变而发生重排（reranking），但传统育种评估常忽略G×E，限制选择准确性。为此，研究人员采用以周岁体重（Yearling Weight, YW）拟合得到的连续环境梯度（Environmental Gradient, EG）构建单步基因组反应规范模型（single-step Genomic Reaction Norm model, ssGRN），将繁殖性状遗传效应拆解为反应规范截距（intercept，基线遗传 merit）与斜率（slope，环境敏感性），通过多性状全基因组关联分析（Multi-trait Genome-Wide Association Study, GWAS）及贝叶斯精细定位（Bayesian fine-mapping）识别关键基因组区域及候选基因，阐明Nelore母牛繁殖可塑性（phenotypic plasticity）的遗传与生物学基础。

主要技术方法

研究人员使用巴西及南美多国商业育种数据库中379,228头Nelore母牛记录，经质控保留HP表型200,258条（早熟率57%）、HR表型299,885条（再孕率63%）。以同场同年出生及管理划分同期组（Contemporary Group, CG），以YW的BLUE（Best Linear Unbiased Estimation）解标准化后作为EG。22,556头受测动物（21,456雌性＋1,100头公牛）经多密度芯片分型并利用参考群以FImpute软件填充至409,617个SNP，经质控后拟合ssGBLUP获取EG，继而用阈值ssGRN模型（threshold ssGRN）估计截距与斜率随机动物效应，Gibbs采样获取后验分布计算遗传参数（遗传力h2及跨环境遗传相关r_g）。对截距与斜率分别做基于符号t值（signed t-value）的多性状χ2检验（df=2）汇总HP与HR信息，显著性阈值按有效独立检测数（Me≈1,105.55）Bonferroni校正（P＜9.91×10??，－log??(P)＞5.0）。对显著SNP领±100 kb窗口内将基因型进一步填充至全基因组序列（Whole-Genome Sequence, WGS，参考群243头测序公牛），采用FINEMAP-adj框架（基于LOCO-MLMA统计量及相关性校正连锁不平衡矩阵）做贝叶斯精细定位，以后验包含概率（Posterior Inclusion Probability, PIP＞0.90）及log??(Bayes factor)＞3.5界定高置信因果变异。

研究结果

遗传参数（Heritability estimates｜Genetic correlation across environments）

研究通过ssGRN模型获得不同EG水平（－3.0至＋3.0 SD）下HP与HR的加性遗传方差（additive genetic variance, σ2_a）及遗传力（h2）。结果：低EG（EG＝－3.0）时HP h2＝0.19±0.02、HR h2＝0.26±0.03；高EG（EG＝＋3.0）时HP h2升至0.41±0.03、HR h2升至0.42±0.03，呈非线性S型增长，HP加性遗传方差增幅（204.3%）大于HR（87.7%），说明有利环境释放被掩盖的遗传变异。跨EG遗传相关r_g：HP为0.18（极端间）～0.99，HR为0.15～0.98，中–中环境r_g＞0.80但低vs其他或高vs低环境r_g明显跌落，证明存在实质性G×E及环境诱导的个体重排，且HR对环境变化更敏感。

反应规范参数反映部分重叠的遗传架构（Reaction norm parameters reflect partially overlapping genetic architectures）

截距（a_int）与斜率（a_slope）遗传相关r_g(HP)＝0.71［95%HPD 0.71–0.72］、r_g(HR)＝0.50［0.49–0.51］，表明基线繁殖潜力与环境响应性受部分共同基因控制。HP与HR截距GEBV（Genomic Estimated Breeding Value）Pearson r＝0.61，斜率GEBV r＝0.73，说明两性状对环境变化的塑性响应具更高共享遗传基础。

Sire-specific G×E highlighting variable reproductive plasticity

选取中等EG下GEBV最高且子代最多的90头公牛绘制反应规范轨迹，显示个体间环境响应方向和幅度差异显著。群体均值GEBV从低EG到高EG由58%升至78%（HP）、55%升至72%（HR）。按低/中/高EG各自排名前90头公牛取交叠：HP仅13头、HR仅10头共同出现于三环境顶端，中–高EG交叠较多（HP 68头、HR 70头），证实G×E导致明显重排，常规BLUP无法捕捉此特性。

基因组映射反应规范效应（Genomic mapping of reaction norm effects for reproductive traits）

多性状meta-GWAS识别截距显著SNP 482个、斜率显著SNP 700个，131个SNP为两者共有（集中于BTA4：92.38–93.81 Mb及BTA14：23.03–24.06 Mb，含LEP、PLAG1等HPG轴相关基因）。显著SNP等位效应随EG变化，部分发生方向逆转，符合SNP×E互作模式。截距关联区域分布于BTA1、3、5、6、16、22、25、27，精细定位锚定至IGF1（BTA5）、PMCH（BTA5）、GNRHR（BTA6）、KISS1（BTA16）、GHRL（BTA22）等参与神经内分泌激活与能量依赖繁殖潜能的基因。斜率关联区域跨16条常染色体（尤BTA2、7、10、11、13、14、29），精细定位锚定INS–IGF2（BTA29）、INSR（BTA7）、IGFBP2/IGFBP5（BTA2）、FSHR及LHCGR（BTA11）等参与代谢–内分泌可塑性与 gonadotropin信号基因。BTA4（LEP、HILPDA、SND1、IRF5）与BTA14（PLAG1、MOS、LYN、PENK、CHCHD7、SDR16C5）呈多效性（pleiotropy），同时影响截距与斜率，整合能量稳态与繁殖信号传递。功能富集（GO及KEGG/Reactome）：截距基因富集神经内分泌调控（GnRH分泌、促性腺激素释放、GABA能突触传递）、脂质代谢及MAPK信号；斜率基因富集卵巢类固醇生成（Ovarian steroidogenesis, bta04913）、雌激素信号（Estrogen signaling, bta04915）、催乳素信号（Prolactin signaling, bta04917）、胰岛素受体信号、AMPK/MAPK级联及GABA能突触（bta04727），印证代谢感知–HPG轴耦合调控环境依赖性繁殖表现。

讨论部分总结

讨论指出，HP与HR遗传力随EG上移而增大源于恶劣环境下加性遗传方差被压制，忽略G×E会将本属遗传方差归为残差从而低估选择精度。跨环境遗传相关跌破0.80及顶端公牛重排率低，强调需依目标生产环境选用RN模型所得环境特异性GEBV——低投入体系选低EG GEBV，改良体系选中EG GEBV兼顾稳定性。截距–斜率中等正遗传相关暗示高遗传 merit个体往往对环境改善响应更强，选育时可同步提升平均水平与可塑性。GWAS及精细定位区分了决定基线繁殖潜能（截距—KISS1、GNRHR、IGF1、GHRL、LEP等介导HPG轴激活与能量门控）与决定环境敏感性（斜率—INS–IGF2、INSR、IGFBP2/5、FSHR、LHCGR、GABRA2等介导代谢–内分泌反馈及滤泡对促激素响应）的两类基因集；BTA4/BTA14多效区（LEP、PLAG1等）为连接能量平衡与繁殖输出的枢纽。功能富集证实繁殖效率由代谢–神经内分泌–免疫网络整合调控，热带体系下热/营养应激通过该网络修饰表型。统计精细定位缩窄可信因果变异集，为后续功能验证提供靶标。

结论（Conclusions）

G×E互作对Nelore母牛HP与HR表现有显著影响，表现为环境梯度下遗传值与重排变化，HR对环境变幅敏感度更高。研究鉴定出控制基线繁殖效率（截距）与环境响应性（斜率）的关键基因组区：截距位点富集脂质代谢、胚胎发育及HPG轴相关基因（如IGF1、KISS1、GNRHR）；斜率位点富集代谢可塑性及神经内分泌反馈相关基因——特别是胰岛素–IGF轴（INS–IGF2、INSR、IGFBP2/5）、促性腺激素受体（FSHR、LHCGR）及GABA信号（GABRA2、GABRB1）；BTA4与BTA14具多效性，含LEP、PLAG1等整合能量稳态与繁殖信号。整合反应规范建模、多性状GWAS与贝叶斯精细定位揭示同时影响生育力遗传 merit及环境敏感性的基因座，为热带/亚热带肉牛体系选育高繁殖潜力兼具适应弹性的母牛、推动遗传进展与可持续性提供分子靶点。