DNA甲基化在家蠶、綿羊、肉雞等動物育種中的作用研究成果
多項研究表明，DNA甲基化對動物的生長發育、疾病抗性、繁殖性能起到了重要的調控作用。近年來，DNA甲基化在動物育種領域的研究進展極為迅速。本期我們對3篇DNA甲基化在家蠶、羊和雞等動物育種領域的研究成果進行解讀，并對DNA甲基化在動物育種中的作用研究套路進行總結，一起看看吧。
一、家蠶育種
標題：Comparative genome-wide DNA methylation analysis reveals epigenomic differences in response to heat-humidity stress in Bombyx mori.
期刊：Int J Biol Macromol.
影響因子: 6.953
發表時間：2020.12.01
技術平臺：WGBS、組學聯合分析
摘要：
DNA甲基化是一種與非生物脅迫反應有關的表觀遺傳修飾。但關于昆蟲對環境信號反應的DNA甲基化研究很少。本研究作者通過全基因組重亞硫酸鹽測序（WGBS）對兩個顯著不同耐熱和耐濕品系的家蠶DNA甲基化圖譜進行比較分析。在CG環境中共鑒定出RT_48h（高溫/高濕處理48h的抗性菌株）和ST_48h（高溫/高濕處理48h的敏感菌株）之間2934個差異甲基化區域（DMRs），對應1230個DMR相關基因（DMGs）。DMR主要位于基因組區域（外顯子和內含子）。GO和KEGG分析表明，DMG在細胞結合、代謝過程中與RNA轉錄通路富集。此外，有10個DMG參與家蠶的濕熱應激反應。本研究結果表明，DNA甲基化在家蠶對環境脅迫的反應中起著至關重要的作用，并為鑒定高溫/高濕脅迫下家蠶的關鍵抗性基因提供重要證據。
實驗和流程設計
兩個品系：耐熱蠶品系7532 vs 敏感品系Knobbed
處理：正常環境 vs 高熱高濕
時間序列：24h vs 48h
結果：
（1）甲基化譜的相關性分析和聚類分析
Figure 1：
（A）樣本DNA甲基化圖譜的相關性分析（WGBS）
（B）樣本DNA甲基化圖譜的聚類分析
（2）DNA甲基化在不同功能元件上的分布
Figure 2：
（A）基因元件和重復元件的DNA甲基化水平組間差異（CpG）
（B）基因及附近元件的DNA甲基化水平組間差異（CpG）
（3）DMR分析
Figure 5：
DMR與DMG關聯分析
關鍵基因篩選
2、綿羊育種
標題：Integrative Genome-Wide DNA Methylome and Transcriptome Analysis of Ovaries from Hu Sheep with High and Low Prolific
Figure 3：HPBB、LPBB、LPB+的DMG
一、家蠶育種
標題：Comparative genome-wide DNA methylation analysis reveals epigenomic differences in response to heat-humidity stress in Bombyx mori.
期刊：Int J Biol Macromol.
影響因子: 6.953
發表時間：2020.12.01
技術平臺：WGBS、組學聯合分析
摘要：
DNA甲基化是一種與非生物脅迫反應有關的表觀遺傳修飾。但關于昆蟲對環境信號反應的DNA甲基化研究很少。本研究作者通過全基因組重亞硫酸鹽測序（WGBS）對兩個顯著不同耐熱和耐濕品系的家蠶DNA甲基化圖譜進行比較分析。在CG環境中共鑒定出RT_48h（高溫/高濕處理48h的抗性菌株）和ST_48h（高溫/高濕處理48h的敏感菌株）之間2934個差異甲基化區域（DMRs），對應1230個DMR相關基因（DMGs）。DMR主要位于基因組區域（外顯子和內含子）。GO和KEGG分析表明，DMG在細胞結合、代謝過程中與RNA轉錄通路富集。此外，有10個DMG參與家蠶的濕熱應激反應。本研究結果表明，DNA甲基化在家蠶對環境脅迫的反應中起著至關重要的作用，并為鑒定高溫/高濕脅迫下家蠶的關鍵抗性基因提供重要證據。
實驗和流程設計
兩個品系：耐熱蠶品系7532 vs 敏感品系Knobbed
處理：正常環境 vs 高熱高濕
時間序列：24h vs 48h
結果：
（1）甲基化譜的相關性分析和聚類分析
（A）樣本DNA甲基化圖譜的相關性分析（WGBS）
（B）樣本DNA甲基化圖譜的聚類分析
（2）DNA甲基化在不同功能元件上的分布
Figure 2：
（A）基因元件和重復元件的DNA甲基化水平組間差異（CpG）
（B）基因及附近元件的DNA甲基化水平組間差異（CpG）
（3）DMR分析
Figure 3：
（A）DMR鑒定（耐 vs. 不耐）
（B）DMR在各類基因元件上的分布
（4）DMG的GO和KEGG分析
（B）DMR在各類基因元件上的分布
（4）DMG的GO和KEGG分析
Figure 4：
（A）DMG GO功能富集分析（耐 vs. 不耐）
（B）DMG KEGG通路富集分析
（5）DMG和DEG的重疊分析
（B）DMG KEGG通路富集分析
（5）DMG和DEG的重疊分析
Figure 5：
DMR與DMG關聯分析
關鍵基因篩選
2、綿羊育種
標題：Integrative Genome-Wide DNA Methylome and Transcriptome Analysis of Ovaries from Hu Sheep with High and Low Prolific
期刊：Front Cell Dev Biol
影響因子: 5.201
發表時間：2022.02.03
技術平臺：WGBS、RNA-seq、多組學關聯分析
摘要：
DNA甲基化通過影響基因表達在生物過程中發揮重要作用，但DNA甲基化如何調控湖羊（綿羊的一種）的表型變異仍不清楚。本研究作者通過WGBS和RNA-seq在不同繁殖力和基因型（FecBB和FecB+）的湖羊卵巢中繪制全基因組DNA甲基化和轉錄組圖譜。結果發現高產和低產湖羊卵巢DNA甲基化和轉錄組水平存在顯著差異。比較甲基組分析分別鑒定出10644、9594和12214個差異甲基化區域（DMRs）以及87、1121和2375個基因，顯示三個不同對照組的差異表達水平。將雌性繁殖相關的DMR相關基因和差異表達基因進行富集，系統整合分析揭示轉錄起始位點周圍DNA甲基化水平與基因表達水平負相關，且這一結果在體內和體外檢測ITGB2和LAPTM4B表達中得到證實。總之，結果表明，DNA甲基化通過影響卵巢的基因表達來影響繁殖力，這可能有助于更好通過了解表觀基因組和轉錄組變化來提高動物育種。
實驗設計：
三組：9只母羊，分為HPBB（n=3），LPBB（n=3）和LPB+（n=3）組
處理：所有母羊在發情期間被屠宰，立即收集卵巢樣本并儲存在-80°C下，用于WGBS和RNA-seq。
結果：
影響因子: 5.201
發表時間：2022.02.03
技術平臺：WGBS、RNA-seq、多組學關聯分析
摘要：
DNA甲基化通過影響基因表達在生物過程中發揮重要作用，但DNA甲基化如何調控湖羊（綿羊的一種）的表型變異仍不清楚。本研究作者通過WGBS和RNA-seq在不同繁殖力和基因型（FecBB和FecB+）的湖羊卵巢中繪制全基因組DNA甲基化和轉錄組圖譜。結果發現高產和低產湖羊卵巢DNA甲基化和轉錄組水平存在顯著差異。比較甲基組分析分別鑒定出10644、9594和12214個差異甲基化區域（DMRs）以及87、1121和2375個基因，顯示三個不同對照組的差異表達水平。將雌性繁殖相關的DMR相關基因和差異表達基因進行富集，系統整合分析揭示轉錄起始位點周圍DNA甲基化水平與基因表達水平負相關，且這一結果在體內和體外檢測ITGB2和LAPTM4B表達中得到證實。總之，結果表明，DNA甲基化通過影響卵巢的基因表達來影響繁殖力，這可能有助于更好通過了解表觀基因組和轉錄組變化來提高動物育種。
實驗設計：
三組：9只母羊，分為HPBB（n=3），LPBB（n=3）和LPB+（n=3）組
處理：所有母羊在發情期間被屠宰，立即收集卵巢樣本并儲存在-80°C下，用于WGBS和RNA-seq。
結果：
Figure 1：HPBB、LPBB、LPB+三組湖羊卵巢的DNA甲基化水平和分布
Figure 2：HPBB、LPBB、LPB+的DMR
Figure 3：HPBB、LPBB、LPB+的DMG
Figure 4：DE mRNA鑒定
Figure 6：母羊繁殖相關的DMG和DEG網絡
Figure 7：HPBB、LPBB、LPB+不同組卵巢DNA甲基組和轉錄組綜合分析
Figure 8：ITGB2和LAPTM4B甲基化和表達水平綜合分析
3、肉雞育種
3、肉雞育種
標題：Genome-Wide Assessment of DNA Methylation in Chicken Cardiac Tissue Exposed to Different Incubation Temperatures and CO2 Levels
期刊：Front Genet
影響因子: 4.599
發表時間：2020.10.28
技術平臺： RRBS
摘要：
孵化過程中的溫度和CO2濃度對肉雞的發育有著深遠的影響。此前許多研究發現這些參數的差異對孵化心重 (heart weight，HW) 有顯著影響。早期生活環境也被證明會影響肉雞后期的生產性能，因此表觀遺傳機制可能介導環境刺激引起的長期生理變化。作者利用RRBS技術評估84只在兩種不同蛋殼溫度（egg shell temperature，EST；37.8℃和38.9℃）和三種CO2濃度（0.1%、0.4%和0.8%）下孵化的肉雞幼體心臟組織的DNA甲基化模式，并進行差異甲基化分析。
研究結果驗證了ABLIM2、PITX2和THRSP三個基因的甲基化和表達的協調變化，確定孵化后小雞心臟的差異甲基化模式與孵化EST和CO2的差異有關，并且這種差異可能通過轉錄因子結合和基因表達的變化影響心臟的生長和發育。此外，本研究還鑒定了負責調節體溫的其他器官（包括下丘腦和甲狀腺）的表觀遺傳模式可能有助于表征調節心臟發育的溫度驅動差異機制。總之，對早期生活環境影響的表觀遺傳特征了解可以作為未來動物表現預測因子，從而有利于動物育種。
實驗設計：
環境：EST（37.8℃ vs 38.9℃）和CO2濃度（0.1%、0.4%、0.8%）
處理：孵化后6小時將小雞處死，取左心室心臟樣本。EST- CO2每組13-15個樣本-20°C儲存，用于DNA分離和RRBS分析
時間序列：第0天到第8天，所有雞蛋都在37.8°C溫度和0.1% CO2濃度的環境中孵化。第8天分成兩個EST（37.8°C和38.9°C）和三個CO2濃度（0.1%、0.4%和0.8% CO2），直至孵化。
結果：
影響因子: 4.599
發表時間：2020.10.28
技術平臺： RRBS
摘要：
孵化過程中的溫度和CO2濃度對肉雞的發育有著深遠的影響。此前許多研究發現這些參數的差異對孵化心重 (heart weight，HW) 有顯著影響。早期生活環境也被證明會影響肉雞后期的生產性能，因此表觀遺傳機制可能介導環境刺激引起的長期生理變化。作者利用RRBS技術評估84只在兩種不同蛋殼溫度（egg shell temperature，EST；37.8℃和38.9℃）和三種CO2濃度（0.1%、0.4%和0.8%）下孵化的肉雞幼體心臟組織的DNA甲基化模式，并進行差異甲基化分析。
研究結果驗證了ABLIM2、PITX2和THRSP三個基因的甲基化和表達的協調變化，確定孵化后小雞心臟的差異甲基化模式與孵化EST和CO2的差異有關，并且這種差異可能通過轉錄因子結合和基因表達的變化影響心臟的生長和發育。此外，本研究還鑒定了負責調節體溫的其他器官（包括下丘腦和甲狀腺）的表觀遺傳模式可能有助于表征調節心臟發育的溫度驅動差異機制。總之，對早期生活環境影響的表觀遺傳特征了解可以作為未來動物表現預測因子，從而有利于動物育種。
實驗設計：
環境：EST（37.8℃ vs 38.9℃）和CO2濃度（0.1%、0.4%、0.8%）
處理：孵化后6小時將小雞處死，取左心室心臟樣本。EST- CO2每組13-15個樣本-20°C儲存，用于DNA分離和RRBS分析
時間序列：第0天到第8天，所有雞蛋都在37.8°C溫度和0.1% CO2濃度的環境中孵化。第8天分成兩個EST（37.8°C和38.9°C）和三個CO2濃度（0.1%、0.4%和0.8% CO2），直至孵化。
結果：
Figure 1：心重降低與EST升高相關
TABLE 1：RRBS繪制DNA甲基化圖譜
Figure 2：不同孵化EST的CpG差異甲基化火山圖
Figure 3：曼哈頓曲線圖
Figure 4：不同溫度處理，七個表達基因差異甲基化，兩個穩定甲基化基因轉錄本豐度變化
易基因小結：DNA甲基化在動物育種中的作用研究套路
DNA甲基化在動物育種中的作用研究一般遵循三個步驟進行數據挖掘。首先，進行整體全基因組甲基化變化的分析（WGBS、RRBS等方式），包括平均甲基化水平變化、甲基化水平分布變化、降維分析、聚類分析、相關性分析等。其次，進行甲基化差異水平分析，篩選具體差異基因，包括DMC/DMR/DMG鑒定、DMC/DMR在基因組元件上的分布、DMC/DMR的TF結合分析、時序甲基化數據的分析策略、DMG的功能分析等。最后，將甲基化組學&轉錄組學關聯分析，包括Meta genes整體關聯、DMG-DEG對應關聯、網絡關聯等。
易基因小結：DNA甲基化在動物育種中的作用研究套路
DNA甲基化在動物育種中的作用研究一般遵循三個步驟進行數據挖掘。首先，進行整體全基因組甲基化變化的分析（WGBS、RRBS等方式），包括平均甲基化水平變化、甲基化水平分布變化、降維分析、聚類分析、相關性分析等。其次，進行甲基化差異水平分析，篩選具體差異基因，包括DMC/DMR/DMG鑒定、DMC/DMR在基因組元件上的分布、DMC/DMR的TF結合分析、時序甲基化數據的分析策略、DMG的功能分析等。最后，將甲基化組學&轉錄組學關聯分析，包括Meta genes整體關聯、DMG-DEG對應關聯、網絡關聯等。
參考文獻：
doi.org/10.3389/fgene.2020.558189
doi.org/10.3389/fcell.2022.820558
doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2020.08.251
doi.org/10.3389/fgene.2020.558189
doi.org/10.3389/fcell.2022.820558
doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2020.08.251
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