候选基因集法在畜牧学上的应用
王琼萍 上海交通大学
近期，我们课题组在总结前有方法的基础上，结合畜牧业发展实际提出了候选基因集法（candidate gene set approach，CGSA）。这种方法一般有六大步骤：
（1）基因集的定义：
可在已有知识的基础上，通过各种方法来定义基因集，如生物学通路，基因共表达信息等。而现有的很多数据库就提供了我们这样的平台。GO（GeneOntology），KEGG（Kyoto Eneyclopedia of Genes and Genomes），Pfam，Entrez等。通过利用这些注释数据库，可以粗略富集到具有相似生物学功能或者在同一个生物学通路里的基因集。
（2）QTL 上的映射：
现有的 QTL 数据库里存储了相当多的关于猪各个性状的 QTL 信息。这一步的目的在于通过一定的生物信息学方法，将已经定义的基因集在已发现的 QTL上进行映射分析，以将跨度较大的 QTL 具体到某个或某几个可能关联的基因上来。这些基因我们称为候选 QTG（quantitative trait gene）。
（3）SNP 点的预测：
利用现有的数据库资源，包括已报道的 SNP 库，如 Inllumina SNP60芯片数据库、NCBI （National Center for Biotechnology Information） SNP 数据库，也包括通过利用鸟枪序列库（NCBI Trace Archives）中的序列，通过比对预测潜在的相关 SNP 位点。这些 SNP 位点，我们称为候选 QTN（quantitative trait nucleotide）。
（4）表型测定与 SNP 检测分型：
对实验群体就目标性状进行表型测定，同时根据样本量以及位点的多少选择合适的 SNP 检测分型方法对实验个体进行基因分型。
（5）关联分析：
根据表型测定和 SNP 分型结果，采用合适的的关联分析方法进行统计分析，以阐明候选基因集的候选 QTN 对性状的作用。分析方法可用多元多重回归（Multivariate multiple regression）、单体型分析技术、随机回归模型与生存分析等。
（6）功能验证：
对相关联的 SNP 用一定的方法进行功能验证是必须的。具体可用原位杂交技术、电泳凝胶滞缓实验（EMSA）、免疫共沉淀技术（CHIP）蛋白质电泳等。候选基因集法克服了候选基因法的单一性及不可创新性，同时解决了全基因组水平上的盲目性，并且这种方法还可以充分利用在 QTL 定位上取得的大量成果。更重要的是，这种方法是在基因集如通路水平上来阐释性状的发生发展的。基因集水平上研究的一个重要优势在于可在一个网络的水平上研究影响相同性状的众多基因，尤其是这些基因间的相互关系。
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