大规模低覆盖度全基因组测序揭示细毛羊羊毛和生长性状的遗传结构

《Journal of Genetics and Genomics》：Large-scale low-coverage whole-genome sequencing reveals the genetic architecture of wool and growth traits in fine-wool sheep

　　

培育具有优良生长性能和羊毛品质的绵羊对于细毛羊产业的可持续性至关重要。在本研究中，研究人员对来自5个绵羊品种（4个细毛羊和1个半细毛羊）的3842个个体进行了低覆盖度全基因组测序（low-coverage whole-genome sequencing, lcWGS），并生成了一个大型基因组数据集。通过将这些品种与粗毛羊进行比较，研究人员刻画了细毛羊的基因组景观和选择信号。研究人员鉴定出多个与毛囊发育和皮肤形态相关的已知功能基因，包括EGFR、KRT74、EDAR、EREG和GLI2。此外，针对19个性状的全基因组关联研究（genome-wide association study, GWAS）鉴定出156个与生长和羊毛性状显著相关的候选基因，包括与体型大小相关的LCORL、与净毛率相关的EGFR，以及与纤维直径相关的PRDM1。值得注意的是，EGFR在GWAS和选择信号分析中均被检测到，表明其在表型形成和历史选择中的重要角色。总体而言，研究人员的研究结果揭示了细毛羊和半细毛羊生长和羊毛性状的遗传基础，突出了EGFR、LCORL和PRDM1作为候选基因，并为未来的功能验证和分子育种提供了宝贵的基因组资源和候选标记。

**论文解读**

**研究背景与问题**

绵羊是人类最早驯化的家畜之一，在纺织和肉类产业中发挥重要经济作用。细毛羊因其卓越的羊毛品质而具有重要经济价值，中国是全球主要的羊毛生产和消费国之一，自20世纪中期以来，通过高强度育种计划（尤其是中国美利奴羊）显著提升了羊毛品质。然而，随着经济格局变化和消费需求多样化，育种目标已逐渐转向“兼用型”模式，即在提高羊毛品质的同时确保优良的生长性能。解析生长和羊毛性状的遗传基础对于提高育种效率至关重要。这些性状是经典的数量性状，受遗传和环境因素相互作用影响。全基因组关联研究（GWAS）和选择信号分析是主要方法，但以往研究受限于样本量小、品种多样性有限、基因组分辨率低，以及常孤立地分析羊毛或生长性状，阻碍了候选基因和位点的可靠鉴定。为了克服这些局限并提高统计效力，大规模全基因组测序是理想选择，但成本高昂。因此，低覆盖度全基因组测序（lcWGS）结合基因型填充成为经济有效的替代方案，可在0.5×至1×测序深度下获得与传统SNP芯片相当的基因分型性能，并有效捕获常见和低频变异。

**研究内容与结论**

研究人员对3842个个体（来自4个细毛羊品种：中国美利奴羊（新疆型，CMS）、德新细毛羊（DXS）、多胎美利奴羊（中国美利奴高繁殖力品系，PMS）、德国美利奴羊（GMS），以及1个半细毛羊品种：云南半细毛羊（YSS））进行了lcWGS，并整合了5个粗毛羊品种（135个个体）的全基因组测序数据。通过高精度基因型填充和群体基因组学分析，揭示了遗传变异模式和选择信号。进一步对19个羊毛品质和生长性能相关性状进行GWAS，并结合选择信号分析，揭示了羊毛与肉产量之间的遗传权衡与协同效应。研究结果加强了细毛羊育种的理论基础，并为加速可持续畜牧业中的兼用型遗传改良提供了宝贵基因组资源。论文发表在《Journal of Genetics and Genomics》。

**关键技术与方法**

研究人员主要采用了以下关键技术方法：（1）低覆盖度全基因组测序（lcWGS）与基因型填充，使用GLIMPSE2软件对3842个细毛羊样本进行填充；（2）群体遗传学分析，包括主成分分析（PCA）、邻接树（NJ tree）、TreeMix基因流分析、ADMIXTURE群体结构分析、连锁不平衡（LD）衰减分析及遗传多样性（θπ和F_ST）计算；（3）选择信号检测，采用F_ST、交叉群体复合似然比（XP-CLR）和交叉群体扩展单倍型纯合性（XP-EHH）三种方法，比较超细毛羊（纤维直径<18 μm）与粗毛羊；（4）全基因组关联研究（GWAS），使用FastGWA进行单群体分析，再通过METAL进行逆方差加权固定效应meta分析，并利用基因组限制性最大似然法（GREML）估计遗传力与遗传相关；（5）精细定位与功能注释，使用SuSiE模型对染色体6上的生长相关位点进行精细定位，并整合染色质状态、功能注释和保守性评分。样本队列来源包括5个细毛羊/半细毛羊品种（3842个个体）和5个粗毛羊品种（135个个体）。

**研究结果**

**1. 利用大规模lcWGS和填充有效鉴定高密度全基因组变异**
通过对3842个个体进行lcWGS，生成约20 Tb原始数据，平均覆盖深度1.98×。经基因型填充和严格过滤后，获得19,157,827个高质量SNP。与粗毛羊数据集（21,203,055个SNP）合并，最终得到17,309,966个共享高置信度SNP用于群体结构分析和选择信号分析。

**2. 高深度与低深度数据的比较评估显示lcWGS数据的准确性和稳定性**
以15,321,400个共享SNP为真值集，评估不同测序深度下的填充准确性。在1×覆盖度下，多数准确性指标超过95%，即使在0.1×极端深度下，基因型一致性也达95.12%。假阴性率（FNR）始终高于假阳性率（FPR），表明倾向于低估真实变异。结果验证了填充数据的可靠性，支持低覆盖度测序策略在群体规模基因组研究中的应用。

**3. 群体基因组分析揭示细毛羊的独特遗传结构**
PCA、NJ树和TreeMix分析清晰区分了粗毛羊与细毛羊/半细毛羊，并表明历史基因流方向（如从CMS流向PMS和DXS）。细毛羊与半细毛羊之间的F_ST为0.0386，而细毛羊与粗毛羊之间的F_ST为0.0501–0.0804。细毛羊和半细毛羊表现出较低的核苷酸多样性（θπ）和较高的LD。ADMIXTURE分析显示细毛羊群体具有更强的异质性和混合成分。

**4. 群体间生长和羊毛性状的表型差异**
GMS体型较大（体重、体高、体长、胸围显著高于中国细毛羊品系），而中国细毛羊品系（CMS、PMS、DXS）羊毛纤维更细（平均纤维直径MFD为18.7 μm–20.1 μm，GMS为21.7 μm）。这些差异为后续GWAS和选择信号分析提供了基础。

**5. 全基因组选择扫描鉴定与细毛性状相关的候选基因和通路**
使用F_ST、XP-CLR和XP-EHH三种方法，以超细毛羊（MFD<18 μm）和粗毛羊为对比组，取三种方法前1%区域交集，得到441个候选基因，包括已知的KRT74、IRF2BP2、EDAR，以及新候选基因GLI2、ASH1L、EREG、AREG、OVOL2。GO富集分析显示表皮和角质形成相关术语显著富集（如表皮结构成分、角化、中间丝组织、细胞-细胞连接、角质丝）。KEGG分析仅角质化包膜形成通路在FDR校正后显著（FDR=0.00824）。对染色体3上133.47 Mb–133.86 Mb区域的进一步分析显示，半细毛羊在该区域核苷酸多样性更低，Tajima's D更负，KRT74基因的单倍型分析表明Hap1是主要单倍型，几乎存在于所有细毛羊和半细毛羊群体中。

**6. 经济性状的遗传参数估计和GWAS**
通过GREML估计遗传力，DXS的生长性状遗传力较高（0.423–0.480），MFD、羊毛长度（WL）和毛丛长度（SL）的遗传力为中等至较高（0.363–0.839）。遗传相关和表型相关分析显示体型性状聚类紧密，而羊毛性状具有更多样的相关模式。meta分析（合并CMS、DXS、PMS、GMS、YSS）显著提高了统计效力，共鉴定出19个性状的156个候选基因。体重（BW）和净毛率（CWY）分别贡献了生长和羊毛性状中较多的显著SNP。

**7. 整合meta分析揭示生长和羊毛性状的主要QTL区域**
整合分析发现两个主要QTL区域：染色体6（36.6 Mb–38.6 Mb）与生长性状相关，包含NCAPG和LCORL基因，其中LCORL的领先SNP（OAR6:38346436）对BW、体长（BL）和体高（BH）的等位基因替代效应较小（0.43–1.62 kg/cm），但解释了0.6%–1.0%的遗传方差。精细定位优先考虑OAR6:38307312作为候选调控变异，位于LCORL靶向的活性增强子区域。染色体19（0.6 Mb–1.2 Mb）与净毛率（CWY）相关，领先变异OAR19:1046097位于EGFR基因内含子区。EGFR在皮肤中表达显著富集，qRT-PCR验证显示高羊毛产量羊皮肤中EGFR表达显著高于低羊毛产量羊（P<0.01）。该SNP解释了1.90%的CWY表型方差，等位基因替代效应为1.08%–2.33%。EGFR也在选择信号分析中检出，但未与MFD显著关联。

**8. 与平均纤维直径相关的PRDM1附近调控变异**
MFD的GWAS在染色体8上鉴定出54个显著SNP，最显著位点OAR8:31446665位于已知选择扫描区域（31.40 Mb–32.40 Mb）上游1 Mb内。该区域包含LIN28B、BVES和PRDM1基因。PRDM1编码锌指转录抑制因子，参与表皮发育、皮脂腺干细胞维持和毛囊形成。OAR8:31418088与领先SNP高LD（r2=0.896），位于皮肤组织活性增强子区域，且在PMS、CMS、DXS群体中表现出显著的MFD加性效应。KASP基因分型验证（90个额外个体）确认了该位点与MFD的关联，一致率为92%。

**总结讨论与结论**

**讨论部分总结**：本研究通过lcWGS生成细毛羊的全基因组SNP数据集，并结合表型记录、跨群体GWAS和选择信号分析，揭示了细毛羊的遗传结构，鉴定了与生长和羊毛性状相关的SNP和候选基因。lcWGS结合基因型填充是一种经济有效的基因分型策略，在1×–2×测序深度下，基因型一致性达97.99%–98.28%，r2为0.9456–0.9529，支持其在资源有限的群体基因组研究中的可行性。长期人工选择在细毛羊中产生了清晰的基因组选择信号，与粗毛羊相比，细毛羊遗传多样性显著降低。选择扫描鉴定出多个候选选择性清除区域，包括已知的EDAR、KRT74、IRF2BP2，以及新候选GLI2和EREG，功能富集分析表明这些基因参与表皮发育、皮肤结构和毛囊发育通路。GWAS鉴定出LCORL与生长性状显著关联，尤其在兼用型品种DXS中信号最强，反映了该品种的选育目标。EGFR与净毛率关联，其保守功能支持其作为羊毛产量候选基因。PRDM1可能通过调控毛囊发育影响纤维直径，KASP验证确认了OAR8:31418088为真实QTL。选择扫描与GWAS检出基因重叠较少，仅EGFR同时被两种方法检出，表明历史选择信号与当前表型变异可能反映不同遗传机制。

**研究结论部分翻译**：总体而言，本研究的结果揭示了细毛羊和半细毛羊生长和羊毛性状的遗传基础，突出了EGFR、LCORL和PRDM1作为候选基因，并为未来的功能验证和分子育种提供了宝贵的基因组资源和候选标记。