基于WGCNA分析挖掘调控莱芜猪肉色相关基因

文献类型： 中文期刊

第一作者： 任一帆

作者： 任一帆;赵雪艳;张大龙;王彦平;李菁璇;王继英

作者机构：

关键词： 莱芜猪;肉色;转录组测序;WGCNA

期刊名称： 中国农业大学学报

ISSN： 1007-4333

年卷期： 2025 年 30 卷 003 期

页码： 153-165

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为筛选影响莱芜猪肉色的关键候选基因，本研究利用莱芜猪转录组数据，通过加权基因共表达网络分析（Weighted gene co-expression network analysis, WGCNA）对33头莱芜猪测定了45 min及24 h的肉色（包括L、a、b），对其背最长肌样本开展了转录组测序，挖掘影响猪肉色的关键基因。结合转录组数据和表型数据利用R语言WGCNA软件包开展了WGCNA分析，在剔除2个离群样本后利用31个样本数据构建基因共表达网络，筛选目标模块及模块中的关键基因。结果表明：1）通过WGCNA分析，共获得20个共表达模块，其中4个模块与2个及以上肉色性状显著相关（|相关性系数|≥0.35且显著性P<0.01），分别为Floral white、Dark green、Pink及Orangered 4模块。2）功能富集分析发现，目标模块内基因显著富集在线粒体结构和功能、蛋白修饰、脂肪沉积和代谢、肌肉结构和功能等相关的GO项和通路中。3）以模块基因表达量与模块特征值的相关性系数绝对值>0.85且基因表达量与至少2个肉色性状的相关性系数绝对值>0.3为标准筛选目标模块基因，并将筛选到的基因进行蛋白互作分析，最终从4个模块中筛选到8个影响肉色的候选基因MYO9A、NDUFA13、COX5B、MRPL12、RPL8、ROBO4、EGFL7和CIDEC。综上，本研究通过WGCNA分析鉴别到影响肉色的4个目标模块及8个候选基因，为猪肉色分子调控机制研究与肉色育种改良奠定了理论基础。

分类号： S828.2

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