《Animals》：Current Applications and Future Prospects of High-Throughput Omics Technologies in Animal Reproductive Biology
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高通量组学技术的最新发展和应用使动物生物技术现代化，为研究人员提供了对动物生殖的非凡理解。本综述讨论了高通量组学技术在动物生殖生物学中的应用和进展。综述数据来源于不同期刊中已发表的新旧研究工作。用于获取手稿的互联网数据库包括ResearchGate、Googl
高通量组学技术的最新发展和应用使动物生物技术现代化，为研究人员提供了对动物生殖的非凡理解。本综述讨论了高通量组学技术在动物生殖生物学中的应用和进展。综述数据来源于不同期刊中已发表的新旧研究工作。用于获取手稿的互联网数据库包括ResearchGate、Google Scholar、ScienceDirect、Web of Science、PubMed和开放获取期刊目录。结果表明，组学技术先前已用于人类生物学，并随着时间推移被引入动物生殖生物学。使用这些技术的研究表明，基因组学（genomics）分析识别出至少180个拷贝数变异（CNVs）和49个候选基因，这些基因富集于关键的生育力通路，包括视黄醇代谢（retinol metabolism）、类固醇激素生物合成（steroid hormone biosynthesis）和Hippo信号通路（Hippo signalling），而转录组学（transcriptomics）分析在细胞和分子水平上筛选了生殖指标的分子动态。研究人员对体外或体内成熟的猪卵母细胞进行了转录组分析。这些分析产生了大量“大数据”（Big Data）。因此，组学可以处理分析产生的大量数据，但需要生物信息学专家和先进计算机，使其在农场层面难以负担。然而，包括辅助生殖技术（ARTs）在内的广泛使用的技术，在多年使用后已达到其极限。为了打破传统ARTs的瓶颈，未来研究必须优先考虑整合性ARTs和高通量组学技术，因为这些技术已被明确证明能提高农场动物的繁殖成功率。提高繁殖效率与减小生态足迹的协同作用对于提高畜牧系统的准确性和可持续性至关重要，最终促进全球粮食安全。
论文主体部分内容总结如下：
**1. 引言**
畜牧业产量对全球农业部门贡献显著，通过提供动物蛋白增强粮食安全，这依赖于农场动物繁殖效率的提高。传统上，通过辅助生殖技术（ARTs）实现繁殖效率提升，但依赖精确表型选择、基本遗传方法、配子选择和胚胎选择等。然而，常见ARTs在多年应用后已达到顶峰，无法应对动物繁殖的生物学复杂性，包括多胎妊娠风险和物种特异性机制。因此，采用更可靠、高效和可持续的标准至关重要。高通量组学技术（包括蛋白质组学、代谢组学、转录组学、基因组学及其与ARTs的相互作用）的出现为理解动物繁殖的分子基础提供了新途径。这些技术可识别与生育力等繁殖参数相关的基因，分析基因表达模式，并揭示繁殖过程中的蛋白质定位。整合方法（系统生物学）有望克服当前繁殖瓶颈，优化育种计划。本综述旨在讨论：（1）高通量技术的历史发展；（2）组学技术在农场动物繁殖中的描述与应用；（3）高通量组学技术与ARTs的相互作用；（4）在牲畜繁殖中使用组学技术的挑战；（5）高通量组学技术在动物繁殖中持续应用的前景。
**2. 材料与方法**
**2.1 文献检索**：检索目标为关于高通量组学技术历史、发展和应用以改善农场动物繁殖的当代同行评审和在线文章。使用的数据库包括ResearchGate、Google Scholar、ScienceDirect、Web of Science、PubMed和开放获取期刊目录。检索关键词包括“high-throughput technology”、“omics technologies”、“genomics”、“transcriptomics”、“proteomics”、“metabolomics”、“reproduction”、“fertility”和“farm animals”。此外，通过文章参考文献发现其他相关数据。
**2.2 选择标准（纳入与排除）**：依据Sjofjan等人描述的方法，纳入标准包括：英文撰写；报告高通量组学技术在动物生殖生物学中的应用和进展；可获取全文、摘要或海报；发表在书籍或同行评审期刊；讨论高通量技术的历史演变；主题与主要焦点一致；讨论基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学；讨论组学与ARTs的整合及在动物繁殖中的应用困难；发表于2010–2015年或2016–2025年（高通量组学技术普及时期）。这些标准产生约600篇相关研究，最终数据库包含107篇文章，其中27篇专门聚焦于动物生殖生物学中的四种高通量组学技术。文献检索策略和选择标准见图1。
**2.3 筛选相关文章的分类**：根据所涉及的高通量组学技术和发表年份对文章进行分类（表1）。分析发现，大多数关于高通量组学技术的出版物集中于组学在人类生殖、动物育种和遗传学中的应用，以及识别与生长、健康和适应性相关的基因，但农场动物生殖生物学方面的关注较少。
**3. 搜索结果与讨论**
**3.1 高通量组学技术的历史发展**：高通量组学技术于20世纪下半叶发展，由质谱（MS）和DNA测序技术进步推动。组学（omics）后缀代表过去三十年的突破性技术发展，可同时分析数千种分子。组学技术首先在人类基因组计划（HGP，1990–2003年）中引入，最初使用耗时的Sanger测序，其完成开启了生物医学科学新时代。其他组学技术始于1990年代初：转录组学（transcriptomics）在1990年代末使用Sanger测序和微阵列出现，RNA测序（RNA-Seq）于2008年左右开发，提供广泛的剪接变异体和非编码RNA分析；2020年空间转录组学被Nature Methods评为年度方法。蛋白质组学（proteomics）技术中，John Fenn和Koichi Tanaka开发了软电离方法，使质谱（MS）适用于生物样品；1975年首次使用二维凝胶电泳（2D Gel Electrophoresis）；1994年Marc Wilkins使用MS和核磁共振波谱（NMR）高通量鉴定和定量蛋白质。代谢组学（metabolomics）中，“代谢谱”一词于1971年首次使用，Horning等人整合了气相色谱-质谱联用（GC-MS）分析人体尿液。2000年代初，Illumina和Roche等公司开发了大规模并行测序（如下一代测序技术），大幅降低了DNA测序的成本和时间。高通量组学技术的演变以持续追求更高通量、更低成本和更高分辨率为特征，从单个基因或蛋白质研究转向对完整生物系统的全面理解（图2）。
**3.2 组学技术在动物繁殖中的描述与应用**：高通量组学技术是用于收集和分析高通量数据的现代化工具，涵盖蛋白质组学、转录组学、基因组学和代谢组学，可研究特定时间点细胞、组织、器官或整个生物体的蛋白质、mRNA转录本、基因序列和代谢谱（图3）。这些工具被视为广泛的研究手段，使科学家能够深入探究分子水平的复杂生物学过程，提供生殖生理和病理学信息。组学数据可通过强大的生物信息学和计算工具整合至系统生物学水平。其集体应用在动物繁殖中架起了动物潜力（基因型）与实际繁殖性能（表型）之间的桥梁。最初，农场动物的遗传选择依赖表型性状；随着时间推移，繁殖和长寿性状、动物健康、抗逆性、抗病性等成为重要特征。这些技术的应用提高了对动物繁殖效率的理解，通过超越传统表型选择，提供了精确的分子见解。Menon等人的研究讨论了组学技术如何用于识别与理想繁殖性状相关的遗传变异和生殖疾病的生物标志物。
**3.2.1 基因组学（Genomics）**：基因组学是研究生物体完整遗传物质（基因组）的多学科领域，涉及识别和表征所有基因、非编码DNA区域及其相互作用。基因组学技术通过分析相关基因组，研究个体间在生殖系和体细胞水平的变异，包括DNA微阵列技术、第一代Sanger测序、下一代测序（NGS）和第三代长读长测序（TSG）。其中NGS提供最强的诊断和育种能力，但成本高昂。在动物繁殖中，基因组学技术使育种者能做出更精确、有针对性的选择决策，尤其适用于早期选择。基因组选择（genomic selection）通过分析全基因组数千个遗传标记（如单核苷酸多态性SNPs），可在动物出生后立即进行。例如，全基因组关联研究（GWAS）发现了与山羊产仔数相关的SNP变异，注释了GABRA5、AKAP13和SV2B等候选基因。拷贝数变异（CNVs）是重要的结构变异形式，显著影响基因表达和功能。Zhao等人在贵州黑山羊中识别出180个CNV和49个候选基因，富集于视黄醇代谢、类固醇激素生物合成和Hippo信号通路等生育力通路。Oliveira等人在荷斯坦牛中通过基于CNV的全基因组关联分析发现两个CNV区域与三个繁殖性状相关。基因组学可与ARTs（如体外受精、胚胎移植）整合，增加选择精度。图4展示了基因组选择在猪中的应用流程：从新生仔猪采集样本、鉴定、运输、DNA提取、质控、基因分型、存储大数据，最终获得基因组估计育种值（GEBV）。
**3.2.2 转录组学（Transcriptomics）**：转录组学技术通常用于分析生物体的完整RNA序列（RNA-Seq），以发现特定生殖性状中激活的基因，分析生殖组织（如卵巢、睾丸、子宫）在关键阶段（如卵母细胞成熟、精子发生、胚胎植入）的RNA表达。此外，研究长链非编码RNA（lncRNA）和微小RNA（miRNA）等调控非编码RNA对生殖功能的影响。RNA-Seq具有宽动态范围、高灵敏度、准确客观的转录本定量等优点。常用的方法包括RNA-Seq、原位杂交（ISH）、定量实时聚合酶链反应（qRT-PCR）和微阵列分析。Xiong等人利用全转录组测序发现了与母鸡卵巢萎缩相关的环状RNA（circRNA）、lncRNA和差异表达miRNA，形成竞争性内源RNA网络，其中THBS1和MYLK基因与卵巢功能通路相关。qRT-PCR检测范围广，对部分降解的RNA样本抗性较强。微阵列分析依赖已知序列，用于检测遗传变异和基因表达，如子宫内膜容受性研究。Indriastuti等人报道，多种动物（牛、马、水牛、猪、山羊、家禽）中精子生成基因与生育力相关。Shi等人通过整合转录组和蛋白质组分析，评估了奶山羊的季节性繁殖生理，发现非繁殖期促性腺激素水平降低和卵泡尺寸减小，并识别出TMEM205、TM7SF2等共同基因作为抑制卵泡发育的潜在介质。表2列出了不同转录组学技术对多种动物繁殖功能的影响。
**3.2.3 蛋白质组学（Proteomics）**：蛋白质组学技术由Wilkins和Williams在1990年代中期首次描述，用于研究细胞、组织或生物体中所有表达蛋白质的功能意义。蛋白质组学技术的发展使发现支持生殖生理的蛋白质信号成为可能，这些信号可作为评估和提高农场动物生育力的生物标志物。蛋白质组学旨在生成蛋白质谱和生物标志物，用于监测、诊断和预测动物病理。例如，通过开发分子方法选择最佳配子和胚胎以及最容受的子宫内膜，利用与最优生殖输出相关的蛋白质谱预测生育力。然而，由于成本高和缺乏针对不同细胞类型的理想方案，蛋白质组学在牲畜研究中的应用曾受限，但随着新分析技术和计算工具的发展，相关报告数量正在增加。蛋白质组学方法包括二维（2D）PAGE、二维差异凝胶电泳（2D-DIGE）、一维十二烷基硫酸钠聚丙烯酰胺凝胶电泳（1D-SDS-PAGE）和液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）。近年来，蛋白质组学研究数量激增，用于识别不育的候选蛋白质标志物。Liang等人建立了过氧化氢诱导的氧化应激小鼠模型，通过血清蛋白谱分析发现抗氧化酶活性（CAT、SOD、GSH-Px）变化和卵巢结构改变。Satrio等人发现年龄对西门塔尔牛精子蛋白质组有显著影响：年轻公牛表达与顶体组装和精子细胞发育相关的蛋白（SPACA1），中年公牛表达运动性和去获能标志物（PEBP1），老年公牛表达与获能相关过度活跃的蛋白。Zhao等人通过LC-MS/MS分析猪精子，发现8个生育力相关蛋白在藏猪中过度表达。图7展示了使用蛋白质组学技术分析托拉雅水牛精液和精浆的流程：从动物采集精液，分离精子细胞和精浆，提取蛋白质，通过一维SDS-PAGE分离，胰蛋白酶消化成肽段，真空浓缩后通过nano-LC-MS/MS分析，并利用UniProt、STRING、PANTHER等软件数据库进行鉴定和功能分析。
**3.2.4 代谢组学（Metabolomics）**：代谢组学技术用于定义动物繁殖性能与代谢变化之间的关联，以理解影响繁殖结果的因素。该技术表征了营养物质利用、能量代谢和生殖活动中的生物标志物，可分析排卵、卵泡发育、精子发生、受精和胚胎发生等不同阶段的代谢变化。代谢组学分为靶向代谢组学（targeted metabolomics）和非靶向代谢组学（non-targeted metabolomics）。靶向代谢组学提供代谢通路中目标代谢物的定量数据，如激素合成和胚胎生长中的特殊代谢物；非靶向代谢组学用于识别与动物繁殖相关的新代谢通路或生物标志物。代谢物作为多层面组学中的生物调节因子，维持细胞稳态。代谢组谱分析用于识别候选基因和代谢物，并揭示治疗效果的代谢机制。常用技术包括傅里叶变换红外光谱（FT-IR）、拉曼光谱、核磁共振（NMR）波谱以及基于质谱（MS）的技术，如LC-MS和GC-MS。图8展示了代谢组学分析的各种技术，图9展示了使用GC-MS、LC-MS和NMR进行动物遗传选择的代谢组学应用工作流程。
**3.3 高通量组学技术与ARTs的整合**：上述每种组学技术均可用于辅助生殖领域，以识别参与生殖的细胞和组织（如精子、睾丸、卵母细胞、胚胎及其代谢产物如精浆、卵泡液、培养基）的理想分子特征。通过系统生物学方法识别最佳受精的精子和卵母细胞以及最佳植入和活产的胚胎，可提高辅助生殖成功率。ARTs包括体细胞核移植、体外受精、人工授精和胚胎移植。组学技术与ARTs的整合通过深入理解生育力背后的分子生理机制，有望显著提高农场动物的繁殖产出。该整合旨在超越传统基于形态学的胚胎选择，转向全面的分子谱分析。整合不同组学数据可揭示复杂的生化通路和调控网络，但需要严格的统计分析和数据兼容性考虑。必须开发计算模型和机器学习技术。Sellem等人、Gliozzi等人和Kumaresan等人的研究通过结合多种体外评估，分别获得了R2=0.39、R2=0.84和R2=0.83的雄性生育力预测模型准确率，表明即使在高等生育力范围内，结合动力学精子参数和基于流式细胞术的DNA分析（如DNA精子完整性）也能区分公牛生育力水平。Turri等人强调，传统精液分析不足以描述雄性生育力水平，需要更复杂的技术，如转录组分析。?zbek等人指出，转录组分析在细胞和分子水平上全面且极其敏感地筛选了生殖指标的分子动态。对体外或体内成熟的猪卵母细胞进行转录组分析，发现体外成熟卵母细胞中WNT信号成分过度表达，添加WNT信号拮抗剂Dickkopf相关蛋白1（DKK1）可提高卵母细胞成熟率和囊胚细胞数。Turri等人通过分析短RNA谱与精液质量，表明更深入理解精子功能可预测雄性生育力。利用基因组和转录组见解，ARTs可显著提高动物生育力和繁殖率。基因组选择可提供具有优良繁殖性状（如早熟、高受胎率、短产犊间隔）的动物。转录组学对生殖组织的分析揭示了子宫容受性、胚胎植入和ART功效的基本分子机制。
**3.4 在牲畜繁殖中使用组学技术相关的挑战**：尽管组学技术与ARTs整合取得了一些积极成果，但仍面临多种挑战。首先，组学技术及其整合产生大量复杂数据（通常为千兆字节到太字节，即“大数据”），传统管理方案难以处理，需要专家生物信息学家、统计学家和计算机科学家进行批判性评估、分析和解释。必须实施先进的统计方法和模型，以避免错误结果和数据误解。其次，组学技术的高成本阻碍了其在农场层面的常规大规模应用，目前技术仍停留在实验室，直到开发出即时检测设备（如针对复杂代谢物的试纸测试）。将基于组学的生物标志物从受控实验室环境转移到实际农场也是一大挑战。此外，生育力性状的多基因遗传结构受到遗传与环境因素复杂交互作用的影响，每个性状通常受众多小效应位点影响，而非单个易识别基因，这使得识别与生育力相关的遗传变异变得困难。在繁殖率低和世代间隔长的动物（如牛）中，纵向研究困难，世代周转有限，难以定位和验证生育力相关位点。
**3.5 高通量组学技术在动物繁殖中持续应用的前景**：尽管成本仍是问题，但数据整合和效率提升旨在解决这一问题。高通量组学技术通过同时分析数千种分子，提供了一种新颖的分析方法，旨在增强农场动物的繁殖能力。这推动向精准育种转变，通过揭示疾病抗性等性状的分子基础，改进遗传选择（基因组学），预测繁殖成功（蛋白质组学），并与ARTs整合以实现可持续的畜牧系统。然而，构建大型动物数据库具有挑战性。整合转录组学、蛋白质组学、代谢组学和基因组学提供了对繁殖过程的全面理解，揭示了调控网络和新的干预与育种选择生物标志物。这可为评估生产与生态生存能力提供精准、数据驱动的方法，从而为全球农场动物管理设定新标准。通过研究精子特异性蛋白，组学与ARTs的整合可有效改进精液分选和胚胎移植等技术。组学技术在动物养殖中的广泛应用对全球粮食安全和环境可能产生重大影响。通过提高繁殖效率并减少畜牧业生态足迹，这些方法为更可持续的动物生产系统提供了途径。因此，必须持续投资于利用这些尖端技术的研究与开发，以充分发挥其在农场动物生殖生物学中的潜力。
**4. 结论**
常用辅助生殖技术（ARTs）已使用多年并达到其效率顶峰。因此，其与高通量技术（如基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学）的整合对于推进动物繁殖性能至关重要。这些工具通过提供对复杂生物过程的空前见解，从发现阶段研究转向生育力保存和分子育种的实际应用。然而，由此产生的“大数据”需要专门的生物信息学和计算专业知识，以将复杂数据集转化为可操作的育种策略。尽管具有潜力，但仍需进一步研究以完全弥合组学数据与现场实施之间的差距。未来工作应优先考虑多组学与ARTs的整合，以提高畜牧系统的精准性和可持续性。最终，完善这些高通量应用对于提高繁殖效率、减少农业环境足迹和保障全球粮食安全至关重要。
