ỨNG DỤNG GIẢI TRÌNH TỰ GENE THẾ HỆ MỚI (NGS) ĐỂ SÀNG LỌC ĐA HÌNH NUCLEOTIDE ĐƠN (SNP) LIÊN QUAN ĐẾN TÍNH TRẠNG TĂNG TRƯỞNG  Ở TU HÀI (Lutraria rhynchaen, Jonas 1844)

Triệu Anh Tuấn; Thái Thanh Bình

doi:10.34238/tnu-jst.7056

ỨNG DỤNG GIẢI TRÌNH TỰ GENE THẾ HỆ MỚI (NGS) ĐỂ SÀNG LỌC ĐA HÌNH NUCLEOTIDE ĐƠN (SNP) LIÊN QUAN ĐẾN TÍNH TRẠNG TĂNG TRƯỞNG Ở TU HÀI (Lutraria rhynchaen, Jonas 1844)

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 06/12/22 Ngày hoàn thiện: 05/04/23 Ngày đăng: 13/04/23

Các tác giả

1. Triệu Anh Tuấn , Trường Đại học Hùng Vương
2. Thái Thanh Bình, Trường Cao đẳng kinh tế, Kỹ thuật và Thủy sản

Tóm tắt

Nghề nuôi tu hài (Lutraria rhynchaena) tại huyện Vân Đồn, tỉnh Quảng Ninh hiện nay gặp nhiều khó khăn do chất lượng con giống thấp, dịch bệnh thường xuyên xảy ra. Trên cơ sở đó, cần có những nghiên cứu nhằm nâng cao chất lượng con giống; đặc biệt là cần có sự kết hợp giữa di truyền số lượng và di truyền phân tử để chọn lọc được tính trạng mong muốn thông qua các chỉ thị phân tử. Trong nghiên cứu này, chúng tôi ứng dụng công nghệ giải trình tự gen thế hệ mới NovaSeq6000 để giải trình tự và sàng lọc các đa hình nucleotide đơn (SNPs) liên quan đến tính trạng tăng trưởng ở tu hài. Kết quả đã sàng lọc được tổng số 1.470.534 SNPs cho cả hai nhóm tu hài, ở nhóm tu hài tăng trưởng nhanh xác định được 703.228 SNPs, ở tu hài tăng trưởng chậm xác định được 394.723 SNPs và xác định được 372.583 SNPs xuất hiện ở cả hai nhóm tu hài. Qua sàng lọc và phân tích liên kết thu được 20 SNP tiềm năng cho nhóm tu hài tăng trưởng nhanh và 12 SNP tiềm năng cho nhóm tu hài tăng trưởng chậm. Các SNP được sàng lọc bước đầu là chỉ thị phân tử phục vụ cho các chương trình chọn giống tu hài ở Việt Nam trong tương lai.

Từ khóa

Tu hài; Tăng trưởng; Giải trình tự; Sàng lọc; SNP

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] T. B. Thai, P. Y. Lee, M. H. Gan, C. M. Austin, L. J. Croft, A. T. Trieu, and H. M. Tan, “Whole Genmon Asembly of the Snout Otter Clam, Lutraria rhynchaena, Using Nanopore and lllumina Data, Benchmarked Against Bivalve Genome Assemblies,” Frontiers in Gentics, vol. 10, p. 158, 2019.

[2] E. S. Lander, “The new genomics: global views of biology,” Science, vol. 274, no. 5287, pp. 536-539, 1996.

[3] Z. Liu and J. Cordes, “DNA marker technologies and their applications in aquaculture genetics,” Aquaculture, vol. 238, pp. 1-37, 2004.

[4] J. Fernández, M. A. Toro, A. K. Sonesson, and B. Villanueva, “Optimizing the creation of base populations for aquaculture breeding programs using phenotypic and genomic data and its consequences on genetic progress,” Front. Genet, vol. 5, p. 414, 2014.

[5] Z. Liu, “Single nucleotide polymorphism (SNP),” In: Liu, Z. (Ed.), Aquaculture Genome Technologies. Blackwell, USA, 2007, pp. 59-72.

[6] N. D. Beuzen, M. J. Stear, and K. C. Chang, “Molecular markers and their use in animal breeding,” Veterinary Journal, vol. 160, pp. 42-52, 2000.

[7] W. J. Tao and E. G. Boulding, “Associations between single nucleotide polymorphisms in candidate genes and growth rate in Arctic charr (Salvelinus alpinus L.),” Heredity, vol. 91, pp. 60-69, 2003.

[8] Y. X. Xu, Z. Y. Zhu, L. C. Lo, C. M. Wang, G. Lin, F. Feng, and G. H. Yue, “Characterization of two parvalbumin genes and their association with growth traits in Asian seabass (Lates calcarifer),” Anim Genet, vol. 37, pp. 266-268, 2006.

[9] K. L. Glenn, L. Grapes, T. Suwanasopee, D. L. Harris, Y. Li, K. Wilson, and M. F. Rothschild, “SNP analysis of AMY2 and CTSL genes in Litopenaeus vannamei and Penaeus monodon shrimp,” Animal Genetics, vol. 36, pp. 235-236, 2005.

[10] M. T. Nguyen, A. C. Barnet, P. B. Mather, Y. Li, and R. E. Lyons, “Correlation of SNP (Single Nucleotide Polymorphisms) in the crustacean hyperglycemic hormone genes with individual growth performance in giant freshwater prawn Macrobrachium rosenbergii,” Conference Proceedings National Fisheries Science, Nong Lam University, 2011.

[11] M. T. Nguyen, T. M. T. Vo, H. Jung, and P. Mather, “A transcriptomic analysis of th kidney tisue of tra catfish (Pangansianodon hypophthlmus) reared in saline condition: De no vo assembly, annotation, SNP discovery,” Journal Biology, vol. 37, no. 2, pp. 220-227, 2015.

[12] D. T. Nguyen, “DNA marker techniques in study and selection of plant,” Jounal Biology, vol. 36, no. 3, pp. 265-294, 2014.

[13] R. J. Toonen, J. B. Puritz, Z. H. Forsman, J. L. Whitney, I. Fernandez-Silva, K. R. Andrews, and C. E. Bird, “ezRAD: a simplified method for genomic genotyping in non-model organisms,” PeerJ, vol. 1, no. e203, 2013.

[14] A. M. Bolger, M. Lohse, and B. Usadel, “Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data,” Bioinformatics, vol. 30, no. 15, pp. 2114-2120, 2014.

[15] J. B. Puritz, C. M. Hollenbeck, and J. R. Gold, “dDocent: a RADseq, variant-calling pipeline designed for population genomics of non-model organisms,” PeerJ, vol. 10, no. 2, 2014, Art. no e341.

[16] H. Li and R. Durbin, “Fast and accurate short read alignment with Burrows - Wheeler transform,” Bioinformatics, vol. 25, no. 14, pp. 1754-1760, 2009.

[17] H. Li, B. Handsaker, A. Wysoker, T. Fennell, J. Ruan, and N. Homer, “Genome Project Data Processing, the Sequence Alignment/Map format and SAMtools,” Bioinformatics (Oxford, England), vol. 25, no. 16, pp. 2078-2079, 2009.

[18] Z. Gao, W. Luo, H. Liu, C. Zeng, X. Liu, S. Yi, and W. Wang, “Transcriptome Analysis and SSR/ SNP Markers Information of the Blunt Snout Bream (Megalobrama amblycephala),” PLOS ONE, vol. 7, no. 8, 2012, Art. no. e42637.

[19] J. M. Catchen, A. Amore, P. Hohenlohe, W. Cresko, and J. H. Postlethwait, “Stacks: Building and Genotyping Loci De Novo,” From Short-Read Sequences, vol. 1, no. 3, p. 11, 2011.

[20] N. C. Rochette, A. G. Rivera-Colón, and J. M. Catchen, “Stacks 2: Analytical methods for paired-end sequencing improve RADseq-based population genomics,” Molecular ecology, vol. 28, no. 21, p. 18, 2019.

[21] G. Csardi and T. Nepusz, “The igraph software package for complex network research,” Inter Journal, Complex Syst, 2006, Art. no. 1695.

[22] P. Kemppainen, C. G. Knight, D. K. Sarma, T. Hlaing, A. Prakash, and Y. N. Maung, “Linkage disequilibrium network analysis (LDna) gives a global view of chromosomal inversions, local adaptation and geographic structure,” Mol Ecol Resour, vol. 15, pp. 1031-1045, 2015.

[23] T. Antao, A. Lopes, R. J. Lopes, A. Beja-Pereira, and G. Luikart, “LOSITAN: a workbench to detect molecular adaptation based on a Fst-outlier method,” BMC bioinformatics, vol. 9, p. 323, 2008.

[24] M. Salem, R. L. Vallejo, T. D. Leeds, Y. Palti, S. Liu, and A. Sabbagh, “RNA-Seq identifies SNP markers for growth traits in rainbow trout,” PLoS One, vol. 7, no. 5, 2012.

[25] F. W. Allendorf, P. A. Hohenlohe, and G. Luikart, “Genomics and the future of conservation genetics,” Nature Reviews Genetics, vol. 11, no. 10, pp. 697-709, 2010.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.7056

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ