【毕业学位论文】（Word原稿）水貂血液蛋白多态性与经济性状相关的研究经济动物遗传育种硕士论文

密级 论文编号： 中国农业科学院 学位论文 水貂血液蛋白多态性与经济性状 相关的研究 I s 要 采用垂直板聚丙烯酰胺凝胶电泳法对我国饲养的美国短毛黑，大连金州黑水貂和左家型水貂血液中的红细胞血红蛋白（ 白蛋白（ 红细胞酯酶（ 转铁蛋白（ 慢球蛋白（ 后白蛋白（ 前白蛋白（ 碳酸酐酶（ 血清酯酶 (抗胰蛋白酶（ 过氧化物酶（ 维生素 14个蛋白位点进行检测。检测结果表明 三个类型中没有多态性， 美国短毛黑和金州黑中没有多态性，其他位点都具有多态性，血清酯酶由三个共显性等位基因控制，其他位点都有两个共显性等位基因控制， 同一种蛋白，（ 离效果不清晰）。 各个群体中不同位点的 （ P,没有非平衡位点； 左家型水貂中为平衡位点（ P,左家型水貂。 聚类分析结果反映了 3 个水貂类型间的亲缘关系， 左家型水貂和大连金州黑之间遗传距离最近（ 金州黑与美国短毛黑之间的遗传距离最远（ 其次是左家型和美国短 毛黑，它们的遗传距离是 明利用蛋白多态性识别及探讨水貂品种、品系间的亲缘关系是可行的。 通过建立一般线性模型对美国短毛黑，大连金州黑和左家型水貂遗传标记的筛选，方差分析表明： 左家型水貂皮张长度有影响显著， 美国短毛黑针绒毛长度比之间存在显著相关 ,， 绒毛长度比 影响较大的位点 , 最小二乘均数结果表明 ：左家型水貂 国短毛黑中 州黑水貂 州黑水貂 州黑水貂 关键词 水貂，杂合度， 液蛋白多态性，经济性状 of in a i b)， f)， o)， r)，A)， GC)s)， by of in C,b in da he of by by o Es It of ox of of of in a i is it be by of it be by of of is ,没有非平衡位点。 P, , 非平衡位点（ 国短毛黑血液蛋白位点 杂合度的大小顺序依次为 o家型水貂血液蛋白位点的 杂合度的大小顺序依次为f 不同的水貂类型，其同一位点的杂合度和有效等位基因数的大小顺序也不同。对于 家型水貂 大连金州黑 美国短毛黑， 家型水貂 大连金州黑 美国短毛黑，国短毛黑 左家型水貂 大连金州黑， 国短毛黑 左家型 水貂 大连金州黑， 国短毛黑 大连金州黑 左家型水貂，对于 点，仅在左家型水貂中发现了多态性，其它两个类型是单态。 在三个类型的水貂中，平均杂合度的顺序依次为：美国短毛黑 大连金州黑 左家型水貂 这就说明，不同水貂类型由于遗传背景不同，变异程度也不尽相同。 同水貂品种的遗传相似性和聚类分析 遗传相似性的含义是指两个类型各基因位点等位基因相同的概率，它反映了不同类型间亲缘关系的远近。遗传相似性越高，两个类型的亲缘关系越近；反之，遗传相似性越小，则类型间的亲缘关系越远。聚类分析反映水貂起源 分化的变化走向 23。根据各个种群已测得的 5个多态位点（单态位点除外）等位基因的频率，计算三个水貂类型间的遗传相似系数和遗传距离，结果见表 3 表 3水貂类型间的遗传距离和相似系数 品种 左家型水貂 大连金州黑 美国短毛黑 左家型水貂 连金州黑 国短毛黑 注：表中下三角的数为遗传相似系数，上三角的数据为 遗传距离 中国农业科学院硕士学位论文 结果 23 由表 3所比较的 3个水貂类型中，左家型水貂和大连金州黑之间的遗 传相似系数最大（ 遗传距离最近（ 金州黑与美国短毛黑之间的遗传相似系数最小（ 遗传距离最远（ 其次是左家型和美国短毛黑，这两个类型间的遗传相似系数和遗传距离分别是（ （ 三个类型间的遗传距离都很小，这就说明了三个类型的水貂起源相同。 直接根据遗传距离按照类平均法聚类绘制聚类图如图 1： 金州黑 左家型 美国短毛黑 0 传距离） 图 1：三个类型水貂 聚类分析图 同样聚类分析结果也验证了这一事实的正确性。聚类的结果与遗传距离聚类相吻合，类平均法系统聚类结果见表 3 表 3 类平均法聚类分析表 聚类数 聚类连接 新类频数 正态 离 2 ：表中的 表金州黑， 表左家型水貂， 表美国短毛黑。 由表可知，根据平均距离最短的原则，首先将左家型水貂和金州黑聚为 一类（ 然后将美国短毛黑与 并。正态 离不是品种间的遗传距离 ,而是观测之间距离的均方根，结果与遗传距离相符合，系统聚类树状图绘改后生成图 2： 金州黑 左家型 美国短毛黑 0 态 图 2：三个类型的水貂聚类分析图 性模型筛选水貂的生化遗传标记 18 由于本试验数据为非均衡数据，也就是数据结构中每个分类因子各水平下（或各水平组合下 ）的观测值数目不相等，即通常所说的次级样本含量不等。因此采用最小二乘法（ 由于此法的分析模型灵活，可以消除次级样本含量不等对均数和方差的影响，因而非常适用于本实验资料的分析，在计算平均数、方差分析和资料校正时都很有用。用统计软件的一般线性模型过程 我们提供了一个最小二乘分析的强有力工具，可以灵活地设计不同的分析模型对数据进行相应的处理。 本实验 通过交叉分组资料的多因素最小二乘分析建立数学模型。 首先通过 选出对经济性状影响较大的蛋中国农业科学院硕士学位论文 结果 24 白位点，在这些多态蛋白位点和经济性状之间建立线性模型。该部分的方差分析与 不设定假设检验输出结果时，系统会自动输出各因素所引起的型（ 型离均差平方和（ S）。对于非均衡资料而言，通常选用型平方和的结果。然后 进行 不同处理水平间的差异显著性检验。 本实验主要经济性状为左家型水貂的皮张长度，美国短毛黑和金州黑主要性状是体重、体长、针绒毛的长度和细度，针绒毛长度比 。 态蛋白位点与左家型水貂皮张长度的关系 通过各多态蛋白位点与左家型水貂皮张长度之间的方差分析，逐个剔除方差分析中影响较小的位点，最后筛选出对皮张长度影响较大的多态蛋白位点。 1、 方差分析过程见表 3 表 3各多态蛋白位点与左家型水貂皮张长度之间的方差分析表 F S rF 代表差异显著 方差分析结果，对于 F=P=明 于 F=P=明 于 F=P=即不同的 于 =明 于F=P=明 因此，筛选出蛋白位点 左家型水貂皮张长度影响显著， 由此，将 点定为1 个分类变量，每个基因型为一个分类水平，建立如下线性模型： +家型水貂皮张长度 ，为总体均值， 定服从正态分布 N（ 0，2）， 进行最小二乘均数及多重比较。 2、最小二乘均数及多重比较 （ 1）、 不同 张长度之最小二乘均数（标准误）分别为 P=,且 中国农业科学院硕士学位论文 结果 25 统计结果见表 3 2）、 不同 A、 准误）分别为 和 P= P=间差异不显著。 结果见表 3 表 3 小二乘均数及多重比较表 小二乘均数 标准误 概率 表 3 之间的 最小二乘均数及多重比较表 小二乘均数 标准误 概率 B A B . B . 上述分析结果看出 P= 说明 家型水貂皮张长度在遗传上存在相关。最小二乘均数和多重比较结果表明，尽管 其基因型之间有显著差异。结果还表明了其他三个多态位点（ 基因型之间也无显著差异。 态蛋白位点与水貂针毛长度的关系 通过各多态蛋白位点与大连金州黑针毛长度之间的方差分析，逐个剔除方差分析中影响较小的位点，最后筛选出对针毛长度影响较大的多态蛋白位点。 1、 方差分析过程见表 3 方差分析结果，对于 F=P=明 于 言， F=P=明 于 言， F=P=明 同 基 因 型 对 金 州 黑 针 毛 长 度 无 显 著 影 响 ; 对于 言 ，F=明 于 而言， F=P=明 中国农业科学院硕士学位论文 结果 26 表 3态蛋白位点与大连金州黑针毛长度的关系 F S rF O 2 此，这五个位点与大连金州黑针毛长度之间不存在显著相关，也没有一个位点有较大影响，而且最小二乘均数和多重比较结果也表明了各个位点的基因型之间也没有显著差异。 通过各多态蛋白位点与美国短毛黑针毛长度之间的方差分析，逐个剔除方差分析中影响较小的位点，最后筛选出对针毛长度影响较大的多态蛋白位点。 1、 方差分析过程见表 3差分析结果，对于 F=P=明 于 F=P=明 于 F=P=明 于 表 3 态蛋白位点与美国短毛黑针毛长度的方差分析 F S rF =明 于F=P=明 因此，这五个位点与美国短毛黑针毛长度之间不存在显著相关，也没有一个位点有较大影响，而且最小二乘均数和多重比较结果也表明了各个位点的基因型之间也没有显著差异。 绒毛长度的关系 态蛋白位点与大连金州黑绒毛长度的关系 通过各多态蛋白位点与大连金州黑绒毛长度之间的方差分析，逐个剔除方差分析中影响较小的位点，最后筛选出对绒毛长度影响较大的多态蛋白位点。 1、 方差分析过程 3 中国农业科学院硕士学位论文 结果 27 表 3多态蛋白位点与大连金州黑绒毛长度的关系 F S rF O 2 差分析结果，对于 言， F=P=明 同基因型对金州黑绒毛长度无显著影响；对于 言， F=P=明 同基因型对金州黑绒毛长度无显著影响； 对于 言， F=P=明 同基因型对金州黑绒毛长度无显著影响 ;对于 言， F= 即这个两个蛋白位点对金州黑绒毛长度有显著影响，不同的 因型和不同的 因型绒毛长度间存在着显著差异 ,将 点各自定为 1 个分类变量，每个基因型为一个分类水平，建立如下线性模型： +州黑绒毛长度 ， 为总体均值， 定服从正态分布 N（ 0， 2），并进行最小二乘均数及多重比较。 2、最小二乘均数及多重比较 （ 1）不同 A、 准误）分别为 和 （ P=结果见 3 3小二乘均数及多重比较 小二乘均数 标准误 概率 A . B . 2)不同 B、 准误）分别为 （ 其中 P=（ P=结果见 3上述分析结果看出 P= 表 3 小二乘均数及多重比较 小二乘均数 标准误 概率 B . . C . 通过各多态蛋白位点与美国短毛黑绒毛长度之间的方差分析，逐个剔除方差分析中影响较 小的位点，最后筛选出对绒毛长度影响较大的多态蛋白位点。 1、方差分析过程见表 3 表 3多态蛋白位点与美国短毛黑绒毛长度的方差分析 F S rF 差分析结果，对于 F=明 于 F=明 于 F=P=明 于 F=P=明 对于 F=P=明 因此，这五个蛋白位点与美国短毛黑绒毛长度之间不存在显著相关，也没有一个位点有较大影响，而且最小二乘均数和多重比较结果也表明了各个位点的基因型之间也没有显著差异。 中国农业科学院硕士学位论文 结果 29 态蛋白位点与水貂针毛直径的关系 态蛋白位点与大连金州黑针毛直径的关系 通过各多态蛋白位点与大连金州黑针毛直径之间的 方差分析，逐个剔除方差分析中影响较小的位点，最后筛选出对针毛直径影响较大的多态蛋白位点。 1、 方差分析过程见表 3 表 3态蛋白位点与大连金州黑针毛直径的方差分析 F S rF O 2 差分析结果，对于 F=P=明 于 言， F=P=明 于 言， F=P=明 同 基 因 型 对 金 州 黑 针 毛 直 径 无 显 著 影 响 ; 对于 言 ，F=明 于 F=明 因此这五个蛋白位点对大连金州黑的针毛直径的影响均不显著（ P, 即不存在显著相关，而且最小二乘均数和多重比较结果也表明了各个位点的基因型之间也没有显著差异。 通过各多态蛋白位点与美国短毛黑针毛直径之间的方差分析，逐个剔除方差分析中影响较小 的位点，最后筛选出对针毛直径影响较大的多态蛋白位点。 1、方差分析过程见表 3 表 3态蛋白位点与美国短毛黑针毛直径的方差分析 F S rF 差分析结果，对于 F=P=明 于 F=P=明 于 F=P=国农业科学院硕士学位论文 结果 30 表明 于 F=明 于F=P=明 因此，这五个位点与美国短毛黑针毛直径之间不存在显著相关，也没有一个位点有较大影响，而且最小二乘均数和多重比较结果也表明了各个位点的基因型之间也没有显著差异。 态蛋白位点与水貂绒毛直径的关系 态蛋白位点与大连金州黑绒毛直径的关系 通过各多态蛋白位点与大连金州黑绒毛直径之间 的方差分析，逐个剔除方差分析中影响较小的位点，最后筛选出对绒毛直径影响较大的多态蛋白位点。 1、方差分析过程见表 3 方差分析结果，对于 言， F=P=明 同基因型对金州黑绒毛直径无显著影响；对于 言， F=P=明 同基因型对金州黑绒毛直径无显著影响；对于 言， F=P=明 同基因型对金州黑绒毛直径无显著影响 ; 对于 言， F=明 同基因型对金州黑绒毛直径无显著影响；对于 言， F=P=明 同基因型对金州黑绒毛直径也无显著影响。 表 3 多态蛋白位点与大连金州黑绒毛直径的关系 F S rF O 2 此这五个蛋白位点对大连金州黑的绒毛直径不存在显著相关（ P,也没有一个位点有较大影响，而且最小二乘均数和多重比较结果也表明了各个位点的基因型之间也没有显著差异。 通过各多态蛋白位点与美国短毛黑绒毛直径之间的方差分析，逐个 剔除方差分析中影响较小的位点，最后筛选出对绒毛直径影响较大的多态蛋白位点。 1、 方差分析过程表 3 方差分析结果，对于 F=P=明 于 F=P=明 同基因型对美国短毛黑绒毛直径无显著影响；对于 F=P=明 于 中国农业科学院硕士学位论文 结果 31 表 3多态蛋白位点与美国短毛黑绒 毛直径的方差分析 F S rF =明 于F=P=明 因此，这五个位点与美国短毛黑绒毛直径之间不存在显著相关（ P,也没有一个位点有较大影响，而且最小二乘均数和多重比较结果也表明了各个位点的基因型之间也没有显著差异。 态蛋白位点与水貂体长的关系 通过各多态蛋白位点与大连 金州黑体长之间的方差分析，逐个剔除方差分析中影响较小的位点，最后筛选出对体长影响较大的多态蛋白位点 1、方差分析过程见表 3 3多态蛋白位点与大连金州黑体长的方差分析 F S rf O 2 差分析结果，对于 F=P=明 于 言， F=P=明 同基因型对金州黑体长无显著影响；对于 F=P=明 对于 言， F=明 于 F=P=明 因此这五个蛋白位点对大连金州黑的体长的影响均不显著（ P, 即不存在显著相关。 但最小二乘均数及多重比较结果表明 ： A、 结果 32 均数（标准误）分别为 、 P=,即 P= 统计结果见表 3 3小二乘均数及多重比较 小二乘均数 标准误 概率 A . . B . 通过各多态蛋白位点与美国短毛黑体长之间的方差分析，逐个剔除方差分析中影响较小的位点，最 后筛选出