2023-10-23
（一）选择性清除分析概念
当一个有利突变发生后，这个突变基因的适合度越高，就越容易被选择固定。当这个基因被快速固定之后，与此基因座连锁的染色体区域，由于搭车效应也被固定下来，大片紧密连锁的染色体区域因此失去多态性，这种由于搭车效应引起多态性下降的现象，遗传上称为选择清除。
（二）选择性清除分析流程
（三）选择性清除分析适用范围
1.适应性进化机制及受选择基因
适用于：物种只在特定环境（或区域）存在，其适应性进化机制还未被研究。采样建议：选择不同地理分布，不同海拔高度的群体，如研究牦牛高海拔适应性。
2. 人工驯化机制及受选择基因
适用于：长期研究的物种驯化机制还未被研究。采样建议：需收集野生型、不同地区的驯化型样本，如研究大豆驯化，选取野生大豆、地方品种大豆及培育品种大豆。
（四）案例分享
案例1——鸡不同环境适应性选择清除分析
题目：Whole genome analyses reveal novel genes associated with chicken adaptation to tropical and frigid environments
中文题目：全基因组分析揭示了与鸡适应热带和寒冷环境有关的新基因
期刊：Journal of Advanced Research
影响因子：IF=12.82
发表时间：2022年7月
研究背景：
研究历史温度选择的遗传足迹，可以深入了解气候变化对长期种群动态的局部适应和可行的影响。鸡是研究遗传适应的重要物种，因为它与人类活动的驯化轨迹相似，与人类活动具有最多样化的品种有关。然而，很少有研究证明其适应自然热带和寒冷环境的基因特征。
样本选择：
（1）本研究对我国119只家鸡进行了全基因组重测序，包括不同环境温度的品种：文昌鸡（WCC）29只、绿壳鸡（GSC）30只、藏鸡（TBC）30只和林甸鸡（LDC）30只。测序深度：平均深度~22.74X/样本。
（2）从NCBI下载了4个鸡种的SRA数据：红色丛林鸡（RJF）3只、云南乡土鸡（YNJ）2只、台湾鸡（TWC）1只和北京油鸡（BJY）1只。
研究内容总结：
通过不同品种鸡的群体选择进行研究结果显示，WCC比LDC更早分化，并且在WCC和LDC之间存在明显的基因混合，表明它们之间存在更紧密的遗传关系。进一步的选择性清除分析显示，携带网膜上神经节细胞的33号成员1（SLC33A1）和甲状腺刺激素受体（TSHR）基因在更热带的WCC基因组中表现出更强的正选择信号。此外，来自约3,000个非洲本地生态类型的基因型数据证实，这两个基因的单核苷酸多态性（SNP）等位基因频率强烈与热带环境适应相关。此外，NADH: 尿苷酸喹啉氧化还原酶亚单位S4（NDUFS4）基因在LDC基因组中表现出强烈的正选择信号，且具有显著等位基因频率差异的SNP表明与寒冷环境适应密切相关。
案例2——人工驯化大豆选择性清除分析
题目：The patterns of deleterious mutations during the domestication of soybean
中文题目：大豆驯化过程中有害突变的模式
期刊：Nature Communications
影响因子：IF=16.6
发表时间：2021年1月
研究背景：
在全球范围内，大豆是主要的蛋白质和油料作物。提高我们对大豆驯化和改良过程的理解有助于促进基因组学辅助育种工作。
样本选择：
研究人员共收集833份大豆种质资源，对其中的781份样品进行高通量测序，其中包括418个驯化大豆(Glycine max)， 345个野生大豆(Glycine soja)和18个自然杂交大豆(G. max/G.)。测序深度：14.09X~61.27X。
研究内容总结：
对345份野生大豆材料和418份驯化大豆材料进行选择性清除分析，选择性扫描区域的平均大小为368 kb，平均包含20个基因，占大豆基因组编码序列（CDS）的6.4%（选择性扫描为7,215,740bp的CDS，其余基因组为104,886,718 bp的CDS）。检测到的选择性扫描显示了多种选择特征，包括驯化大豆相对于野生大豆的分化程度提高和预期的核苷酸多样性减少。在3、5、11、13和20号染色体上检测到更多的选择性扫描区域，这与之前使用少量野生大豆材料的结果一致。
（五）派森诺选择性清除分析结果图
【图】Fst曼哈顿图
【图】θπ曼哈顿图
【图】选择性清除散点图
【图】基因GO富集
【图】基因KEGG富集
【图】选择性清除与相关的基因特征
（六）近一年派森诺已发表群体选择进化文章列表
“物竞天择，适者生存。”短短八个字，道出了生命进化的本质。无疑，这也是市场经济条件下留给人类社会的一大课题。通过研究物种间的进化关系和不同适应性相关的优势基因，为遗传育种优良基因选择提供重要启示。随着派森诺群体进化产品不断优化升级，让您的每一个项目都有更好的体验。如需进一步讨论，欢迎发邮件或者致电我们哟（邮箱地址：genome_support@personalbio.cn，联系电话：021-80118168-6611）！
