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大白猪和通城猪全基因组选择性清扫分析被引量：7: 2012年; 长期的人工选择使猪的生产性能得到显著提高,与选择相关的基因组区域也随之发生特定遗传变异表征(选择信号)。不同类型品种所受到选择强度不一,选择信号亦不相同,选择性清扫分析已逐渐成为选择信号的主要检测手段。文章基于商用型大白猪(n=45)和地方猪品种通城猪(n=45)的猪60K SNP芯片分型数据,借助遗传分化系数Fst法进行选择信号检测分析。利用gPLINK软件设定质控标准,共计34 304个SNPs被筛选出用于统计分析。使用Genepop软件包计算两个猪品种之间的遗传分化参数Fst,所得Fst平均值为0.3209。选取Fst>0.7036(即占总Fst值数目的 1%),共计344个SNPs被选择出来。SNP位置注释显示这些位点涉及到79个候选基因(Sus scrofa Build 9)。利用在线软件Ingenuity Pathway Analysis对候选基因的生物学通路进行网络分析,发现它们多与生长繁殖及免疫应答有关,如NCOA6、ERBB4、RUNX2和APOB等基因。研究结果为进行猪产肉、抗病等性状候选基因和致因突变深入挖掘提供了有益参考。; 李秀领杨松柏唐中林李奎刘榜樊斌; 关键词：网络分析

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李秀领