改善产乳动物和产品的遗传图谱的方法
阅读：557发布：2020-12-18
专利汇可以提供改善产乳动物和产品的遗传图谱的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了用于通过利用遗传图谱来改善期望产乳性状的方法。本发明还提供了确定有关于遗传图谱分析中所用的多个标记的产乳动物基因型的方法。在某些实施方式中，所述遗传图谱包含至少一个与无 角 性状相关的标记。本发明还提供了用于选择或分配动物用于预定用途、用于挑选潜在亲本动物用于育种和用于生产改良的乳产品的方法。，下面是改善产乳动物和产品的遗传图谱的方法专利的具体信息内容。
1.一种根据动物的遗传图谱来分配牛类动物的用途的方法，所述方法包括：
a.确定动物在12个以上基因座处的基因型，其中每个基因座包含具有至少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；且其中至少12个SNP选自表2和序列表中所述的SNP；
b.分析所确定的至少一个受评估动物的基因型；和
c.根据所确定的动物的遗传图谱来分配动物或用途；
其中，对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少12个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
2.如权利要求1所述的方法，其中“a”部分还包括确定动物在一个以上的其他基因座处的基因型，所述其他基因座各自含有至少一个具有至少两个等位基因变异体的其他SNP；
其中所述其他SNP中的至少一个与无角性状相关并且选自表1和序列表中所述的SNP；且其中所述动物对于这些其他SNP中的一个或多个而言是杂合性的。
3.如权利要求1所述的方法，其中“a”部分还包括确定动物在一个以上的其他基因座处的基因型，所述其他基因座各自含有至少一个具有至少两个等位基因变异体的其他SNP；
其中所述其他SNP中的至少一个与无角性状相关并且选自表1和序列表中所述的SNP；且其中所述动物对于这些其他SNP中的一个或多个而言是纯合性的。
4.如权利要求1、2或3中任一项所述的方法，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少13个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
5.如权利要求1、2或3中任一项所述的方法，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少14个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
6.如权利要求1、2或3中任一项所述的方法，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少15个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
7.如权利要求1、2或3中任一项所述的方法，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少16个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
8.如权利要求1、2或3中任一项所述的方法，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少18个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
9.如权利要求1、2或3中任一项所述的方法，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少20个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
10.如权利要求1、2或3中任一项所述的方法，其中所述动物是无角的。
11.一种根据动物的遗传图谱来分配潜在亲本牛类动物的用途的方法，所述方法包括：
a.确定动物在12个以上基因座处的基因型，其中每个基因座包含具有至少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；且其中至少12个SNP选自表2和序列表中所述的SNP；
b.分析所确定的至少一个受评估动物的基因型；和
c.根据动物的基因型来分配至少一只动物用于育种；
其中，对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少12个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
12.如权利要求11所述的方法，其中“a”部分还包括确定动物在一个以上的其他基因座处的基因型，所述其他基因座各自含有至少一个具有至少两个等位基因变异体的其他SNP；其中所述其他SNP中的至少一个与无角性状相关并且选自表1和序列表中所述的SNP；且其中所述动物对于这些其他SNP中的一个或多个而言是杂合性的。
13.如权利要求11所述的方法，其中“a”部分还包括确定动物在一个以上的其他基因座处的基因型，所述其他基因座各自含有至少一个具有至少两个等位基因变异体的其他SNP；其中所述其他SNP中的至少一个与无角性状相关并且选自表1和序列表中所述的SNP；且其中所述动物对于这些其他SNP中的一个或多个而言是纯合性的。
14.如权利要求11、12或13中任一项所述的方法，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少13个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
15.如权利要求11、12或13中任一项所述的方法，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少14个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
16.如权利要求11、12或13中任一项所述的方法，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少15个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
17.如权利要求11、12或13中任一项所述的方法，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少16个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
18.如权利要求11、12或13中任一项所述的方法，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少18个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
19.如权利要求11、12或13中任一项所述的方法，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少20个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
20.如权利要求11、12或13中任一项所述的方法，其中所述潜在亲本牛类动物是无角的。
21.一种生产牛类动物的后代的方法，所述方法包括：
a)对已根据权利要求1～10中任一项所述的方法被分配用于育种的至少一个潜在亲本动物进行鉴定；
b)通过选自以下方法的方法从所分配的动物生产后代：
i)天然育种；
ii)人工授精；
iii)体外受精；和
iv)从动物收集精液/精子或至少一个卵子并通过任何方式将其分
别与来自第二动物的卵子或精液/精子接触以产生孕体。
22.如权利要求21所述的方法，所述方法包括通过天然育种产生后代。
23.如权利要求21所述的方法，所述方法包括通过人工授精、胚胎移植和/或体外受精来生产子代。
24.一种具有遗传图谱的牛类产品，其中所述遗传图谱包含单核苷酸多态性(SNP)；其中所述产品包含选自表2和序列表中所述的SNP的至少12个SNP；且其中对于表2中所述SNP的至少12个的优选等位基因而言，所述产品是纯合性的。
25.如权利要求24所述的牛类产品，其中对于选自表1所述SNP的至少一个SNP的与无角性状相关的至少一个等位基因座而言，所述牛类产品是杂合性的。
26.如权利要求24所述的牛类产品，其中对于选自表1所述SNP的至少一个SNP的与无角性状相关的至少一个等位基因座而言，所述牛类产品是纯合性的。
27.如权利要求24、25或26中任一项所述的牛类产品，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少13个SNP的优选等位基因而言，所述牛类产品是纯合性的。
28.如权利要求24、25或26中任一项所述的牛类产品，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少14个SNP的优选等位基因而言，所述牛类产品是纯合性的。
29.如权利要求24、25或26中任一项所述的牛类产品，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少15个SNP的优选等位基因而言，所述牛类产品是纯合性的。
30.如权利要求24、25或26中任一项所述的牛类产品，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少16个SNP的优选等位基因而言，所述牛类产品是纯合性的。
31.如权利要求24、25或26中任一项所述的牛类产品，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少18个SNP的优选等位基因而言，所述牛类产品是纯合性的。
32.如权利要求24、25或26中任一项所述的牛类产品，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少20个SNP的优选等位基因而言，所述牛类产品是纯合性的。
33.如权利要求24～32中任一项所述的牛类产品，其中所述牛类产品是分离的精液。
34.一种具有遗传图谱的牛类动物，其中所述遗传图谱包含单核苷酸多态性(SNP)；其中所述动物包含选自表2和序列表中所述的SNP的至少12个SNP；且其中对于表2中所述SNP的至少12个的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
35.如权利要求34所述的牛类动物，其中对于选自表1所述SNP的至少一个SNP的与无角性状相关的至少一个等位基因座而言，所述牛类动物是杂合性的。
36.如权利要求34所述的牛类动物，其中对于选自表1所述SNP的至少一个SNP的与无角性状相关的至少一个等位基因座而言，所述牛类动物是纯合性的。
37.如权利要求34、35或36中任一项所述的牛类动物，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少13个SNP的优选等位基因而言，所述牛类动物是纯合性的。
38.如权利要求34、35或36中任一项所述的牛类动物，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少14个SNP的优选等位基因而言，所述牛类动物是纯合性的。
39.如权利要求34、35或36中任一项所述的牛类动物，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少15个SNP的优选等位基因而言，所述牛类动物是纯合性的。
40.如权利要求34、35或36中任一项所述的牛类动物，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少16个SNP的优选等位基因而言，所述牛类动物是纯合性的。
41.如权利要求34、35或36中任一项所述的牛类动物，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少18个SNP的优选等位基因而言，所述牛类动物是纯合性的。
42.如权利要求34、35或36中任一项所述的牛类动物，其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少20个SNP的优选等位基因而言，所述牛类动物是纯合性的。
43.如权利要求34、35或36中任一项所述的牛类动物，其中所述牛类动物是无角的。
44.一种确定牛类动物的遗传图谱的方法：
a.提供含有DNA的生物材料样品；
b.确定所述生物材料在12个以上的基因座处的基因型；其中每个基因座包含具有至少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；且其中至少12个SNP选自表2和序列表中所述的SNP；和
c.分析所确定的基因型；
其中，对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少12个SNP的优选等位基因而言，所述生物材料是纯合性的。
45.如权利要求44所述的方法，其中步骤“b”还包括确定生物材料在一个以上的其他基因座处的基因型，所述其他基因座各自含有至少一个具有至少两个等位基因变异体的其他SNP；其中所述其他SNP中的至少一个选自表1和序列表中所述的SNP；且其中所述生物材料对于至少一个表1所述的与无角性状相关的等位基因而言是杂合性的。
46.如权利要求44所述的方法，其中步骤“b”还包括确定生物材料在一个以上的其他基因座处的基因型，所述其他基因座各自含有至少一个具有至少两个等位基因变异体的其他SNP；其中所述其他SNP中的至少一个选自表1和序列表中所述的SNP；且其中所述生物材料对于至少一个表1所述的与无角性状相关的等位基因而言是纯合性的。
改善产乳动物和产品的遗传图谱的方法
[0001] 本申请要求于2007年12月19日提交的美国临时申请第61/014,904号的权益，本文通过参考并入其全部内容。
[0003] 与本文同时提交了序列表(根据37C.F.R.§1.1.821)，该序列表包含创建于2008年12月12日的29,629字节(28.9千字节)(在MS-Windows XP中测定)的名为“Polled_
ProductSEQLIST_final.txt”的文件，本文通过参考并入其全部内容。
ProductSEQLIST_final.txt”的文件，本文通过参考并入其全部内容。
技术领域
[0004] 本发明涉及产乳动物的改善的遗传图谱(genetic profile)、包含改善的遗传图谱的产品和生产这些产品的方法。更具体而言，本发明涉及遗传标记在对于多种表现性状
而言改善产乳牛类和乳产品的方法中的使用，所述表现性状包括但不限于如无角/有角表
型、生产力和适合度性状等性状。
而言改善产乳牛类和乳产品的方法中的使用，所述表现性状包括但不限于如无角/有角表
型、生产力和适合度性状等性状。
背景技术
[0005] 乳品工业的未来活力和竞争力取决于对包括乳生产力(例如，乳生产、脂肪产量、蛋白产量、脂肪％、蛋白％和泌乳持久力)、健康(例如，体细胞计数、乳腺炎发病率)、繁殖
力(例如，受孕率、发情期表现、产犊间歇和公牛不归率)、产犊容易性(例如，直接产犊容易
性和母畜产犊容易性)、寿命(例如，生产寿命)和功能性构造(例如，乳房支撑、合适的足
和腿的形状、合适的臀部角度等)的多种性状的连续改善。某些特征，例如动物是否有角，
可能对于农场和动物福利社的有效运作较为重要。
力(例如，受孕率、发情期表现、产犊间歇和公牛不归率)、产犊容易性(例如，直接产犊容易
性和母畜产犊容易性)、寿命(例如，生产寿命)和功能性构造(例如，乳房支撑、合适的足
和腿的形状、合适的臀部角度等)的多种性状的连续改善。某些特征，例如动物是否有角，
可能对于农场和动物福利社的有效运作较为重要。
[0006] 基因组学提供了通过发现负责遗传变异的基因或与基因相连的遗传标记来更大地改善生产力和适合度性状的可能性，并且可以将其用于更直接和准确的选择。已经报
道了接近1000个与生产力和适合度性状相关的标记(对于已报道的QTL的可搜索数据
库，参见bovineqtlv2.tamu.edu/index.html)，然而，QTL位置的分辨率仍然较低，这使得
难以将这些QTL在工业规模上用于标记辅助选择(MAS)中。仅有少数QTL已经用强推定
性或得到良好确证的以下因果突变进行了完全表征：染色体14上的DGAT1(Grisard等，
2002；Winter等，2002；Kuhn等，2004)、染色体20上的GHR(Blott等，2003)、染色体6上
的ABCG2(Cohen-Zinder等，2005)或SPP1(Schnabel等，2005)。然而，这些发现较为罕有
且仅解释了小部分生产力性状的遗传差异，而尚未完全表征任何控制定量适合度性状的基
因。已经开展了一些与有角/无角表型相关的遗传测试(参见例如，US2007134701A1和
US2005053328A1)。然而，这些测试在乳用乳牛中的预测能力不够理想。提交于2007年10
月3日的美国临时申请第60/977,238号提供了一种优选测试方法，本文通过参考并入其全
部内容。
道了接近1000个与生产力和适合度性状相关的标记(对于已报道的QTL的可搜索数据
库，参见bovineqtlv2.tamu.edu/index.html)，然而，QTL位置的分辨率仍然较低，这使得
难以将这些QTL在工业规模上用于标记辅助选择(MAS)中。仅有少数QTL已经用强推定
性或得到良好确证的以下因果突变进行了完全表征：染色体14上的DGAT1(Grisard等，
2002；Winter等，2002；Kuhn等，2004)、染色体20上的GHR(Blott等，2003)、染色体6上
的ABCG2(Cohen-Zinder等，2005)或SPP1(Schnabel等，2005)。然而，这些发现较为罕有
且仅解释了小部分生产力性状的遗传差异，而尚未完全表征任何控制定量适合度性状的基
因。已经开展了一些与有角/无角表型相关的遗传测试(参见例如，US2007134701A1和
US2005053328A1)。然而，这些测试在乳用乳牛中的预测能力不够理想。提交于2007年10
月3日的美国临时申请第60/977,238号提供了一种优选测试方法，本文通过参考并入其全
部内容。
[0007] 这些在先评估方法通常仅仅基于一种相关表型来对选择进行描述。更成功的策略采取使用跨牛基因组的多个标记，其中同时使用与包括有角/无角、生产力和/或适合度的
多个性状相关的标记以进行选择。
多个性状相关的标记以进行选择。
[0008] 世界各地的产奶用牛群主要源自已知具有高生产水平的荷斯坦(Holstein)种或荷斯坦-弗里塞(Holstein-Friesian)种。然而，荷斯坦种的高生产水平也已经与其更大
的产犊难度和降低的繁殖力水平相联系。尚不清楚的是，这些不利的相关性是否是由于多
效基因效应或仅仅是由于连锁基因。如果是后者，有可能利用标记知识来选择含有来自数
个连锁基因的有利等位基因的有利重组物，所述有利等位基因往往频率极低而使得用传统
选择无法取得较大进展。由于荷斯坦种质已经在全球销售和运输了数十年，荷斯坦种已经
有效地成为一个保持于相对中等的近交率(inbreeding rate)的大全球种群。
的产犊难度和降低的繁殖力水平相联系。尚不清楚的是，这些不利的相关性是否是由于多
效基因效应或仅仅是由于连锁基因。如果是后者，有可能利用标记知识来选择含有来自数
个连锁基因的有利等位基因的有利重组物，所述有利等位基因往往频率极低而使得用传统
选择无法取得较大进展。由于荷斯坦种质已经在全球销售和运输了数十年，荷斯坦种已经
有效地成为一个保持于相对中等的近交率(inbreeding rate)的大全球种群。
[0009] 在MAS中必须使用多个标记以便在没有近亲或动物自身的表型记录的情况下准确地描述该动物的遗传图谱。特别优选基于与多个不同性状相关的多个标记来选择。本文
描述了这种基于针对有角/无角、生产力和适合度的遗传图谱的多标记选择的应用。
描述了这种基于针对有角/无角、生产力和适合度的遗传图谱的多标记选择的应用。
[0010] 可以将大量的所得连锁标记(linked marker)用于各种各样的标记选择或标记辅助选择方法(包括全基因组选择(WGS)(Meuwissen等，Genetics 2001))中以改善这些性
状的种群遗传优点、在乳品工业中创造价值和改进动物福利社。
状的种群遗传优点、在乳品工业中创造价值和改进动物福利社。
发明内容
[0011] 本部分提供了对本发明的非穷尽性总结。
[0012] 本发明的各个实施方式提供了用于评估在动物基因组中的12个以上位置处的动物遗传图谱的方法和使用标记辅助选择(MAS)来育种的方法。在这些实施方式的各个方
面，在DNA片段(等位基因)内含有至少一个选自本发明的“表格与序列列表”中所述的SNP
的SNP的位置对动物基因型进行评估。
面，在DNA片段(等位基因)内含有至少一个选自本发明的“表格与序列列表”中所述的SNP
的SNP的位置对动物基因型进行评估。
[0013] 本发明的其它实施方式提供了包括以下步骤的方法：a)分析一个以上的多态性处的动物基因组序列(其中所分析的等位基因各自包含至少一个SNP)以确定这些多态性
的每一个的动物基因型；b)分析针对每个多态性所确定的基因型以确定存在的SNP的等位
基因；c)分析所述动物的遗传图谱，和d)基于动物在所分析的一个以上多态性处的基因型
来分配待用动物。
的每一个的动物基因型；b)分析针对每个多态性所确定的基因型以确定存在的SNP的等位
基因；c)分析所述动物的遗传图谱，和d)基于动物在所分析的一个以上多态性处的基因型
来分配待用动物。
[0014] 本发明的实施方式的各个方面提供了基于使用在本发明所公开的一个以上多态性处的动物基因型的遗传图谱来分配待用动物的方法。替代性地，所述方法提供了由于动
物具有不与所需表型相关的不合需要的遗传图谱而不分配该动物用于特定用途。
物具有不与所需表型相关的不合需要的遗传图谱而不分配该动物用于特定用途。
[0015] 本发明的其它实施方式提供了选择动物用于育种以产生后代的方法。这些方法的各个方面包括：a)确定至少一个潜在亲本动物在一个以上基因座处的基因型，其中所分析
的基因座中的至少一个含有选自表1和序列表中所述的SNP组的SNP的等位基因；b)对于
至少一只动物分析在一个以上的位置处确定的基因型以确定所存在的SNP等位基因；c)分
析所述动物的遗传图谱；和d)分配至少一只动物用于产生后代。
的基因座中的至少一个含有选自表1和序列表中所述的SNP组的SNP的等位基因；b)对于
至少一只动物分析在一个以上的位置处确定的基因型以确定所存在的SNP等位基因；c)分
析所述动物的遗传图谱；和d)分配至少一只动物用于产生后代。
[0016] 本发明的其它实施方式提供了子代动物(后代动物)的生产方法。本发明该实施方式的各方面提供了包括如下的方法：使已通过本文所述的方法选择用于育种的动物进
行育种以产生子代。子代可以通过纯天然方法或者通过使用任何适当的技术手段来生产，
所述技术手段包括但不限于：人工授精、胚胎移植(ET)、多排卵胚胎移植(MOET)、体外受精
(IVF)或其任何组合。
行育种以产生子代。子代可以通过纯天然方法或者通过使用任何适当的技术手段来生产，
所述技术手段包括但不限于：人工授精、胚胎移植(ET)、多排卵胚胎移植(MOET)、体外受精
(IVF)或其任何组合。
[0017] 本发明的其它实施方式提供了包含改善的遗传内容的分离精液。优选的是，包含改善的遗传内容的分离精液还包含本文所述的遗传图谱。本发明的各种实施方式还包括冷
冻分离精液，以及具有不成比例的性别确定特征(例如，大于天然存在频率的X染色体)的
分离精液。
冻分离精液，以及具有不成比例的性别确定特征(例如，大于天然存在频率的X染色体)的
分离精液。
[0018] 本发明的其它实施方式包括用于根据牛类动物的遗传图谱来分配待用动物的方法，所述方法包括：确定动物在12个以上基因座处的基因型，其中每个基因座包含具有至
少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；且其中至少12个SNP选自表2和序列表
中所述的SNP；分析所确定的至少一个受评估动物的基因型；和根据所确定的遗传图谱来
分配动物或用途；其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少12个SNP的优选等位基
因而言，所述动物是纯合性的。
少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；且其中至少12个SNP选自表2和序列表
中所述的SNP；分析所确定的至少一个受评估动物的基因型；和根据所确定的遗传图谱来
分配动物或用途；其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少12个SNP的优选等位基
因而言，所述动物是纯合性的。
[0019] 本发明的其它实施方式包括用于根据潜在亲本牛类动物的遗传图谱来分配待用动物的方法，所述方法包括：a.确定动物在12个以上基因座处的基因型，其中每个基因座
包含具有至少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；且其中至少12个SNP选自表
2和序列表中所述的SNP；b.分析至少一个受评估动物的所确定的基因型；和c.根据动物
的基因型来分配至少一只动物用于育种用途；其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的
至少12个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
包含具有至少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；且其中至少12个SNP选自表
2和序列表中所述的SNP；b.分析至少一个受评估动物的所确定的基因型；和c.根据动物
的基因型来分配至少一只动物用于育种用途；其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的
至少12个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
[0020] 本发明的其它实施方式还包括生产来自牛类动物的后代的方法，所述方法包括：a)对已根据本文所述方法被分配用于育种的至少一个潜在亲本动物进行鉴定；b)通过选
自以下方法的方法从所分配的动物生产后代：(i)天然育种；(ii)人工授精；(iii)体外受
精；和c)从动物收集精液/精子或至少一个卵子并通过任何方式将其分别与来自第二动物
的卵子或精液/精子接触以产生孕体。在本发明的该实施方式的优选方面中，所述后代是
无角的。
自以下方法的方法从所分配的动物生产后代：(i)天然育种；(ii)人工授精；(iii)体外受
精；和c)从动物收集精液/精子或至少一个卵子并通过任何方式将其分别与来自第二动物
的卵子或精液/精子接触以产生孕体。在本发明的该实施方式的优选方面中，所述后代是
无角的。
[0021] 本发明的其它实施方式还包括具有遗传图谱的牛类产品，其中所述遗传图谱包含单核苷酸多态性(SNP)且其中所述产品包含选自表2和序列表中所述的SNP的至少12个
SNP，而且其中对于表2中所述SNP的至少12个的优选等位基因而言，所述产品是纯合性
的。
SNP，而且其中对于表2中所述SNP的至少12个的优选等位基因而言，所述产品是纯合性
的。
[0022] 本发明的其它实施方式还包括具有遗传图谱的牛类动物，其中所述遗传图谱包含单核苷酸多态性(SNP)且其中所述动物包含选自表2和序列表中所述的SNP的至少12个
SNP，而且其中对于表2中所述SNP的至少12个的优选等位基因而言，所述动物是纯合性
的。在本发明的该实施方式的优选方面中，所述牛类动物是无角的。
SNP，而且其中对于表2中所述SNP的至少12个的优选等位基因而言，所述动物是纯合性
的。在本发明的该实施方式的优选方面中，所述牛类动物是无角的。
[0023] 本发明的其它实施方式还包括确定牛类产品的遗传图谱的方法：a)收集含有DNA的生物材料样品；b)确定所述生物材料在12个以上的基因座处的基因型；其中每个基因座
包含具有至少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；且其中至少12个SNP选自表
2和序列表中所述的SNP；和c)分析所确定的基因型；其中，对于选自表2和序列表中所述
的SNP的至少12个SNP的优选等位基因而言，所述生物材料是纯合性的。
包含具有至少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；且其中至少12个SNP选自表
2和序列表中所述的SNP；和c)分析所确定的基因型；其中，对于选自表2和序列表中所述
的SNP的至少12个SNP的优选等位基因而言，所述生物材料是纯合性的。
[0024] 定义
[0025] 提供以下定义以辅助本领域技术人员更容易地理解和认知本发明的全部范围。但是，如下文所提供的定义中所表明，除非明确指明，所提供的定义并非是有意排他性的。更
确切地说，它们是提供给本领域熟练技术人员以集中于本发明的各种说明性实施方式上的
优选定义。
确切地说，它们是提供给本领域熟练技术人员以集中于本发明的各种说明性实施方式上的
优选定义。
[0026] 如本文所用的术语“等位基因关联”优选是指：f(Ai)与f(Bj)的乘积得到的2 2
f(AiBj)的非随机偏差，由r ＞0.2具体限定该非随机偏差，其中r 从相当大的动物样本
(例如，≥100)中测定并且定义为
f(AiBj)的非随机偏差，由r ＞0.2具体限定该非随机偏差，其中r 从相当大的动物样本
(例如，≥100)中测定并且定义为
[0027] [ 等式1]
[0028] 其中A1表示一个基因座处的等位基因，表示另一个基因座处的等位基因；f(A1B1)是指同时具有A1和B1的配子的频率，f(A1)是A1的频率，f(B1)是种群中B1的频率。
[0029] 如本文所用，术语“分配待用动物”和“分配使用”优选是指决定如何将动物在畜群内使用或者将其从畜群中移除以便实现所需的畜群管理目标。例如，可能将动物分配用
作育种动物或分配用于作为非育种动物销售(例如，分配为待作为肉用销售的动物)。在本
发明的某些方面，可以将动物分配用于育种程序内具有非常具体目标(例如，有角/无角、
生产力或适合度)的亚组中。于是，即使在分配用于育种目的的动物组内，还有针对实现更
具体和/或专门化的育种目的的用途的更具体的分配。
作育种动物或分配用于作为非育种动物销售(例如，分配为待作为肉用销售的动物)。在本
发明的某些方面，可以将动物分配用于育种程序内具有非常具体目标(例如，有角/无角、
生产力或适合度)的亚组中。于是，即使在分配用于育种目的的动物组内，还有针对实现更
具体和/或专门化的育种目的的用途的更具体的分配。
[0030] 如本文所用，“具有不成比例的性别决定特征的精液”是指为增加在将精液用于使卵母细胞受精时产生预定性别的子代的统计概率而经过改性或者处理的精液。
[0031] 如本文所用，术语“牛类产品”是指源自、产自或包含牛类细胞的产品，所述产品包括但不限于牛奶、奶酪、黄油、酸奶、冰激凌、肉和皮革；以及用于生产包括例如分离精液、胚
胎或其它繁殖材料的牛类产品的生物材料。
胎或其它繁殖材料的牛类产品的生物材料。
[0032] 如本文所用，术语“分离精液”是指包含多个从原始动物经物理分离的精子/精液的生物材料，所述物理分离通常作为利用人和/或机械干涉的过程的一部分。分离精液的
实例包括但不限于细管精液(straws of semen)、细管冷冻精液和适用于IVF程序的精液。
实例包括但不限于细管精液(straws of semen)、细管冷冻精液和适用于IVF程序的精液。
[0033] 如本文所用，术语“无角”优选是指当在可能有角的物种中进行评估时因其基因型而不具有角的动物的表型。在遗传上倾向于有角但经过处理而被除去角或防止角生长的动
物不被认为是无角的，即便它们不具备角。
物不被认为是无角的，即便它们不具备角。
[0034] 如本文所用，术语“遗传图谱”(GP)是指特征为给定动物的至少一个表型性状的遗传标记的多个等位基因状态。优选的是，遗传图谱指至少5个遗传标记的等位基因状态。
下文中连同表和序列表对各种遗传标记、期望的等位基因和遗传图谱进行具体说明。
下文中连同表和序列表对各种遗传标记、期望的等位基因和遗传图谱进行具体说明。
[0035] 如本文所用，术语“优选等位基因”是指与期望特征相关的等位基因。与本发明的各个实施方式相关联的具体的优选等位基因的列表可见于表1和2中。
[0036] 如本文所用，术语“遗传标记”优选是指在DNA中可以通过合适的方法来测定或检测的任何稳定且继承的变异。遗传标记可以用于检测除其自身以外的特定基因型或表型，
否则所述特定基因型或表型将不可测定或非常难以检测。遗传标记的实例包括但不限于单
核苷酸多态性(SNP)、限制性片段长度多态性(RFLP)、扩增片段长度多态性(AFLP)、拷贝数
变化(CNV)、简单重复序列(SSR，也称微卫星(microsatellite))和插入缺失。
否则所述特定基因型或表型将不可测定或非常难以检测。遗传标记的实例包括但不限于单
核苷酸多态性(SNP)、限制性片段长度多态性(RFLP)、扩增片段长度多态性(AFLP)、拷贝数
变化(CNV)、简单重复序列(SSR，也称微卫星(microsatellite))和插入缺失。
[0037] 如本文所用，术语“动物”优选是指乳用或肉用牛类。
[0038] 如本文所用，“适合度”优选是指包括但不限于以下的性状：妊娠率(PR)、雌性子代妊娠率(DPR)、生产寿命(PL)、体细胞计数(SCC)和体细胞评分(SCS)。
[0039] 如本文所用，PR和DPR是指非妊娠动物在每个21日周期中怀孕的百分比。
[0040] 如本文所用，PL以每次泌乳期的月数并将所有泌乳期加合直至乳牛被从畜群中移除(剔除或死亡)来进行分析。
[0041] 如本文所用，体细胞评分可以使用以下关系来计算：SCS＝log2(SCC/100,000)+3，其中SCC是每毫升牛奶中的体细胞。
[0042] 如本文所用，术语“生长”是指与动物的尺寸和/或重量的增加有关的各种参数的测定。
[0043] 如本文所用，术语“连锁不平衡(linkage disequilibrium)”优选是指其中在相同染色体上存在A1和B1(如上文等位基因关联的定义中所用)的等位基因关联。
[0044] 如本文所用，术语“标记辅助选择(MAS)”优选是指基于系谱和表型数据的可能组合中的标记信息的动物选择。
[0045] 如本文所用，术语“天然育种”优选是指在受精过程中在没有人的干预时使动物交配。换言之，不使用如人工授精或胚胎移植等机械或技术性方法。该术语不涉及亲本动物
的选择。
的选择。
[0046] 如本文所述，术语“净优点”优选是指包括几种通常测定的性状的复合指标，所述性状根据典型生产设定中的相对经济值而进行衡量并被表达为相对于工业基础的每只奶
牛的终生经济价值。净优点指标的实例包括但不限于美国的$NM或TPI、加拿大的LPI等
(计算这些指标的公式是本领域内公知的，例如，$NM可见于USDA/AIPL的网站：www.aipl.
arsusda.gov/reference.btm)。
牛的终生经济价值。净优点指标的实例包括但不限于美国的$NM或TPI、加拿大的LPI等
(计算这些指标的公式是本领域内公知的，例如，$NM可见于USDA/AIPL的网站：www.aipl.
arsusda.gov/reference.btm)。
[0047] 如本文所用，术语“乳生产”优选是指与产乳动物的生产力相关的表型性状，包括牛奶液体体积、脂肪百分比、蛋白百分比、脂肪产量和蛋白产量。
[0048] 如本文所用，术语“预测值”优选是指基于动物的基因型和系谱对动物的育种值或传递能力的估计。
[0050] 如本文所用，术语“定量性状(quantitative trait)”用于指代受多个(两个以上，往往是很多个)基因控制的性状，每个基因贡献出较小至中等的对该新性状的影响。通
常在正常分布之后进行对定量性状的观察。
常在正常分布之后进行对定量性状的观察。
[0051] 如本文所用，术语“定量性状基因座(QTL)”用于描述含有影响定量性状的多态性的基因座。
[0052] 如本文所用，术语“繁殖材料”包括但不限于精液、精子、卵子和受精卵。
[0053] 如本文所用，术语“单核苷酸多态性”或“SNP”是指在种群内是多态性的动物基因组中的位置。即，在种群内，某些个体动物在该位置具有一种碱基类型，而其它动物具有不
同的碱基。例如，SNP可以指其中某些动物在其DNA序列中具有“G”而其它动物具有“T”的
基因组中的位置。
同的碱基。例如，SNP可以指其中某些动物在其DNA序列中具有“G”而其它动物具有“T”的
基因组中的位置。
[0055] 如本文所用，术语“全基因组选择(WGS)”优选是指基于基因组范围的标记辅助选择(MAS)过程，其中以中等至较高的密度(例如，至少约1标记/1厘摩～1标记/5厘摩)
跨越整个基因组、或以中等至较高的密度跨越QTL区、或者与QTL直接相邻或将其侧包围的
标记解释了极大部分的控制一种以上性状的遗传变异。
跨越整个基因组、或以中等至较高的密度跨越QTL区、或者与QTL直接相邻或将其侧包围的
标记解释了极大部分的控制一种以上性状的遗传变异。
具体实施方式
[0056] 本发明的各个实施方式提供了用于评估产乳动物或牛类产品的遗传图谱的方法。在本发明的优选实施方式中，在12个以上的位置对动物的基因型进行评估。本发明的这些
实施方式的各方面提供了包括以下步骤的方法：确定在含有单核苷酸多态性(SNP)的10个
以上位置(基因座)处的动物的基因座序列。具体而言，本发明提供了用于评估动物的基
因型的方法，所述方法通过以下步骤实现：针对选自表1和2以及序列表中所述的SNP的12
个以上SNP中的每一个确定所存在的该SNP的两个以上基因座。
实施方式的各方面提供了包括以下步骤的方法：确定在含有单核苷酸多态性(SNP)的10个
以上位置(基因座)处的动物的基因座序列。具体而言，本发明提供了用于评估动物的基
因型的方法，所述方法通过以下步骤实现：针对选自表1和2以及序列表中所述的SNP的12
个以上SNP中的每一个确定所存在的该SNP的两个以上基因座。
[0057] 本发明的各个实施方式提供了根据动物的遗传图谱来分配牛类动物的用途的方法，所述方法包括：a)确定动物在12个以上基因座处的基因型，其中每个基因座包含具有
至少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；且其中至少12个SNP选自表2和序列
表中所述的SNP；b)分析至少一个受评估动物的所确定的基因型；和c)根据所确定的动物
的遗传图谱来分配动物或用途；其中，对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少12个SNP
的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
至少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；且其中至少12个SNP选自表2和序列
表中所述的SNP；b)分析至少一个受评估动物的所确定的基因型；和c)根据所确定的动物
的遗传图谱来分配动物或用途；其中，对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少12个SNP
的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
[0058] 本发明的替代性实施方式包括如下的方法：其中“a”部分还包括确定动物在一个以上的其他基因座处的基因型，这些其他基因座各自含有至少一个具有至少两个等位基
因变异体的其他SNP；其中所述其他SNP与无角性状相关并且选自表1和序列表中所述的
SNP；且其中所述动物对于这些其他SNP中的一个或多个而言是杂合性的。
因变异体的其他SNP；其中所述其他SNP与无角性状相关并且选自表1和序列表中所述的
SNP；且其中所述动物对于这些其他SNP中的一个或多个而言是杂合性的。
[0059] 本发明的这些实施方式的替代性方面包括如下的方法：其中“a”部分还包括确定动物在一个以上的其他基因座处的基因型，所述其他基因座各自含有至少一个具有至少两
个等位基因变异体的其他SNP；其中所述其他SNP与无角性状相关并且选自表1和序列表
中所述的SNP；且其中所述动物对于这些其他SNP中的一个或多个而言是纯合性的。
个等位基因变异体的其他SNP；其中所述其他SNP与无角性状相关并且选自表1和序列表
中所述的SNP；且其中所述动物对于这些其他SNP中的一个或多个而言是纯合性的。
[0060] 本发明的这些实施方式的其它替代性方面包括如下的方法：其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少约13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24和/或25个SNP
中的每一个处的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。本发明的优选实施方式还包括
其中动物为无角的方法。
中的每一个处的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。本发明的优选实施方式还包括
其中动物为无角的方法。
[0061] 本发明的各个实施方式提供了根据动物的遗传图谱来分配潜在亲本牛类动物的用途的方法。这些实施方式的各个方面包括：a)确定动物在12个以上基因座处的基因型，
其中每个基因座包含具有至少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；且其中至少
12个SNP选自表2和序列表中所述的SNP；b)分析至少一个受评估动物的所确定的基因型；
和c)根据动物的基因型来分配至少一只动物用于育种；其中，对于选自表2和序列表中所
述的SNP的至少12个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
其中每个基因座包含具有至少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；且其中至少
12个SNP选自表2和序列表中所述的SNP；b)分析至少一个受评估动物的所确定的基因型；
和c)根据动物的基因型来分配至少一只动物用于育种；其中，对于选自表2和序列表中所
述的SNP的至少12个SNP的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
[0062] 本发明的这些实施方式的替代性方面包括如下的方法：其中“a”部分还包括确定动物在一个以上的其他基因座处的基因型，而每个其他基因座含有至少一个具有至少两个
等位基因变异体的其他SNP；其中所述其他SNP与无角性状相关并且选自表1和序列表中
所述的SNP；且其中所述动物对于这些其他SNP中的一个或多个而言是杂合性的。
等位基因变异体的其他SNP；其中所述其他SNP与无角性状相关并且选自表1和序列表中
所述的SNP；且其中所述动物对于这些其他SNP中的一个或多个而言是杂合性的。
[0063] 本发明的这些实施方式的其它方面包括如下的方法：其中“a”部分还包括确定动物在一个以上的其他基因座处的基因型，而每个其他基因座含有至少一个具有至少两个等
位基因变异体的其他SNP；其中所述其他SNP与无角性状相关并且选自表1和序列表中所
述的SNP；且其中所述动物对于这些其他SNP中的一个或多个而言是纯合性的。
位基因变异体的其他SNP；其中所述其他SNP与无角性状相关并且选自表1和序列表中所
述的SNP；且其中所述动物对于这些其他SNP中的一个或多个而言是纯合性的。
[0064] 本发明的这些实施方式的其它方面包括如下的方法：其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少约13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24和/或25个SNP中的每
一个处的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。本发明的优选实施方式还包括其中动
物为无角的方法。
一个处的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。本发明的优选实施方式还包括其中动
物为无角的方法。
[0065] 本发明的其它实施方式提供了生产来自牛类动物的后代的方法，所述方法包括：a)对已根据本文所述的任何方法被分配用于育种的至少一个潜在亲本动物进行鉴定；b)
通过选自以下方法的方法从所分配的动物生产后代：i)天然育种；ii)人工授精；iii)体
外受精；和c)从动物收集精液/精子或至少一个卵子并通过任何方式将其分别与来自第二
动物的卵子或精液/精子接触以产生孕体。
通过选自以下方法的方法从所分配的动物生产后代：i)天然育种；ii)人工授精；iii)体
外受精；和c)从动物收集精液/精子或至少一个卵子并通过任何方式将其分别与来自第二
动物的卵子或精液/精子接触以产生孕体。
[0066] 本发明的这些实施方式的替代性方面包括如下的方法：所述方法包括通过天然育种产生后代。
[0067] 本发明的这些实施方式的替代性方面包括如下的方法：所述方法包括通过人工授精、胚胎移植和/或体外受精来产生后代。
[0068] 本发明的其它实施方式提供了具有遗传图谱的牛类产品，其中所述遗传图谱包含单核苷酸多态性(SNP)；其中所述产品包含选自表2和序列表中所述的SNP的至少12个
SNP；且其中对于表2所述SNP的至少12个的优选等位基因而言，所述产品是纯合性的。
SNP；且其中对于表2所述SNP的至少12个的优选等位基因而言，所述产品是纯合性的。
[0069] 本发明的这些实施方式的某些方面包括如下的牛类产品：对于选自表1所述SNP的至少一个SNP的与无角性状相关的至少一个等位基因座而言，所述牛类产品是杂合性
的。
的。
[0070] 本发明的这些实施方式的其它方面包括如下的牛类产品：对于选自表1所述SNP的至少一个SNP的与无角性状相关的至少一个等位基因座而言，所述牛类产品是纯合性
的。
的。
[0071] 本发明的这些实施方式的其它方面包括如下的方法：其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少约13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24和/或25个SNP中的每
一个处的优选等位基因而言，所述牛类产品是纯合性的。
一个处的优选等位基因而言，所述牛类产品是纯合性的。
[0072] 本发明的这些实施方式的优选方面包括其中牛类产品是分离精液的牛类产品。
[0073] 本发明的其它实施方式提供了具有遗传图谱的牛类动物，其中所述遗传图谱包含单核苷酸多态性(SNP)；其中所述动物包含选自表2和序列表中所述的SNP的至少12个
SNP；且其中对于表2中所述SNP的至少12个的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
SNP；且其中对于表2中所述SNP的至少12个的优选等位基因而言，所述动物是纯合性的。
[0074] 本发明的这些实施方式的替代性方面提供了如下的牛类动物：对于选自表1所述SNP的至少一个SNP的与无角性状相关的至少一个等位基因座而言，所述牛类动物是杂合
性的。
性的。
[0075] 本发明的这些实施方式的其它方面提供了如下的牛类动物：对于选自表1所述SNP的至少一个SNP的与无角性状相关的至少一个等位基因座而言，所述牛类动物是纯合
性的。
性的。
[0076] 本发明的这些实施方式的其它方面提供了如下的牛类动物：其中对于选自表2和序列表中所述的SNP的至少13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24和/或25个SNP中
的每一个处的优选等位基因而言，所述牛类动物是纯合性的。
的每一个处的优选等位基因而言，所述牛类动物是纯合性的。
[0077] 本发明的这些实施方式的特别优选方面提供了无角牛类动物。
[0078] 本发明的各个实施方式提供了确定牛类动物的遗传图谱的方法，所述方法包括：a)收集含有DNA的生物材料样品；b)确定所述生物材料在12个以上的基因座处的基因型，
其中每个基因座包含具有至少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；其中至少12
个SNP选自表2和序列表中所述的SNP；和c)分析所确定的基因型；其中，对于选自表2和
序列表中所述SNP的至少12个SNP的优选等位基因而言，所述生物材料是纯合性的。
其中每个基因座包含具有至少两个等位基因变异体的单核苷酸多态性(SNP)；其中至少12
个SNP选自表2和序列表中所述的SNP；和c)分析所确定的基因型；其中，对于选自表2和
序列表中所述SNP的至少12个SNP的优选等位基因而言，所述生物材料是纯合性的。
[0079] 本发明的这些实施方式的替代性方面提供了如下的方法：其中步骤“b”还包括确定生物材料在一个以上的其他基因座处的基因型，而每个其他基因座含有至少一个具有至
少两个等位基因变异体的其他SNP；其中，(i)所述其他SNP选自表1和序列表中所述的
SNP；且(ii)所述生物材料对于至少一个表1所述的与无角性状相关的等位基因而言是杂
合性的。
少两个等位基因变异体的其他SNP；其中，(i)所述其他SNP选自表1和序列表中所述的
SNP；且(ii)所述生物材料对于至少一个表1所述的与无角性状相关的等位基因而言是杂
合性的。
[0080] 本发明的这些实施方式的替代性方面提供了如下的方法：其中步骤“b”还包括确定生物材料在一个以上的其他基因座处的基因型，而每个其他基因座含有至少一个具有至
少两个等位基因变异体的其他SNP；其中，(i)所述其他SNP选自表1和序列表中所述的
SNP；且(ii)所述生物材料对于至少一个表1所述的与无角性状相关的等位基因而言是纯
合性的。
少两个等位基因变异体的其他SNP；其中，(i)所述其他SNP选自表1和序列表中所述的
SNP；且(ii)所述生物材料对于至少一个表1所述的与无角性状相关的等位基因而言是纯
合性的。
[0081] 在本发明的优选实施方式中，评估动物的基因型以便确定对于选自表1和/或表2以及序列表的SNP组的SNP而言所存在的等位基因。
[0082] 在本发明的任何实施方式中，可以就已显示出与一个或多个性状相关的SNP(参见表1)而言分析动物的基因型并将其用于计算遗传图谱。例如，本发明的实施方式提供了
用于对10个以上、25个以上、50个以上、100个以上、200个以上、500个以上或1000个以上
的SNP进行基因分型的方法，其中所述SNP已被确定为与这些性状中的一个或多个显著相
关。这些SNP中的至少两个优选选自表1和序列表所述的SNP。
用于对10个以上、25个以上、50个以上、100个以上、200个以上、500个以上或1000个以上
的SNP进行基因分型的方法，其中所述SNP已被确定为与这些性状中的一个或多个显著相
关。这些SNP中的至少两个优选选自表1和序列表所述的SNP。
[0083] 本发明的各方面还提供了全基因组分析和全基因组选择(WGS)(即为基于基因组范围的标记辅助选择(MAS))。而且，在本发明的这些实施方式的任何方面中，用于进行全基
因组选择的标记可以包括选自表1和序列表所述的标记的一个或多个标记。
因组选择的标记可以包括选自表1和序列表所述的标记的一个或多个标记。
[0084] 在本发明的任何实施方式中，SNP基因座处的基因座序列可以通过与本发明相容的任何方法来确定。合适的方法对于本领域技术人员是公知的，且包括但不限于直接测序、
通过合成测序、引物延伸、基质辅助激光解吸/离子化-时间飞行(MALDI-TOF)质谱、聚合
酶链式反应-限制性片段长度多态性、微阵列/多重阵列系统(例如，可获自Affymetrix，
Santa Clara，California的那些微阵列/多重阵列系统)和等位基因特异性杂交。
通过合成测序、引物延伸、基质辅助激光解吸/离子化-时间飞行(MALDI-TOF)质谱、聚合
酶链式反应-限制性片段长度多态性、微阵列/多重阵列系统(例如，可获自Affymetrix，
Santa Clara，California的那些微阵列/多重阵列系统)和等位基因特异性杂交。
[0085] 本发明的其它实施方式提供了用于根据动物的有角/无角、生产力和/或适合度预测值来分配动物用于后续应用(例如，用作销售用于肉品或乳品目的的公畜或母畜)的
方法。本发明的该实施方式的各个方面包括针对选自表1和序列表所述的SNP的至少一个
SNP确定至少一个动物基因型(针对一个以上SNP确定动物基因型的方法如上所述)。可
以基于动物的基因型和所得遗传图谱来确定动物的使用分配。
方法。本发明的该实施方式的各个方面包括针对选自表1和序列表所述的SNP的至少一个
SNP确定至少一个动物基因型(针对一个以上SNP确定动物基因型的方法如上所述)。可
以基于动物的基因型和所得遗传图谱来确定动物的使用分配。
[0086] 本发明提供了其中唯一进行的分析是对表1和序列表所述SNP的基因型的分析的实施方式。其它实施方式提供了其中将本文所公开的SNP分析与任何其它所需类型的基因
组分析或表型分析(例如，除本发明所公开的那些遗传标记以外的其它任何遗传标记的分
析)结合的方法。
组分析或表型分析(例如，除本发明所公开的那些遗传标记以外的其它任何遗传标记的分
析)结合的方法。
[0087] 根据本发明的这些实施方式的各个方面，一旦已经对所选SNP确定了动物的基因序列，就对该信息进行评估以确定对于所选SNP所存在的SNP等位基因。优选的是，对于所
有已确定的SNP评估动物的等物基因互补物。其后，基于下文所述的具体方法来分析遗传
图谱。最后，基于动物对于一个以上的所评估的SNP位置的基因型来分配动物的使用。优
选的是，考虑到动物的遗传图谱而进行分配。
有已确定的SNP评估动物的等物基因互补物。其后，基于下文所述的具体方法来分析遗传
图谱。最后，基于动物对于一个以上的所评估的SNP位置的基因型来分配动物的使用。优
选的是，考虑到动物的遗传图谱而进行分配。
[0088] 可以基于任何合适标准进行分配。对于任何遗传图谱而言，可以根据动物的遗传图谱是否超出目标值来进行决定。该决定往往取决于育种或畜群管理目标。另外，本发明
的其它实施方式提供了其中采用了两种以上标准的组合的方法。这种标准组合包括但不限
于选自表型数据、系谱信息、品种信息、动物的遗传图谱和来自同胞、后代和/或亲本的遗
传图谱信息的两种以上的标准。
的其它实施方式提供了其中采用了两种以上标准的组合的方法。这种标准组合包括但不限
于选自表型数据、系谱信息、品种信息、动物的遗传图谱和来自同胞、后代和/或亲本的遗
传图谱信息的两种以上的标准。
[0089] 可以通过任何合适的方法来确定与所需表型特征相关的等位基因。这些相关性的确定方法是本领域内公知的；而且，这些方法的使用的各方面一般性地描述于下文“实施
例”中。
例”中。
[0090] 根据本发明该实施方式的各个方面，动物的使用分配可以对具有所需基因型的动物施加阳性选择(例如，选择具有所需基因型的动物)、阴性选择具有不需要的基因型的动
物或这些方法的任意组合。
物或这些方法的任意组合。
[0091] 根据本发明的该实施方式的优选方面，经鉴定为具有高于最小阈值的遗传图谱的动物或牛类产品被分配用于与具有更高的经济值的动物相一致的应用。替代性地，具有低
于最小阈值的遗传图谱的动物或牛类产品不被分配用于与那些具有更高的经济值的动物
相同的应用。
于最小阈值的遗传图谱的动物或牛类产品不被分配用于与那些具有更高的经济值的动物
相同的应用。
[0092] 本发明的其它实施方式提供了用于选择潜在亲本动物(即分配用于育种)以改善潜在子代中的适合度和/或生产力的方法。本发明的该实施方式的各个方面包括使用选
自表1和序列表所述SNP的SNP来确定至少一只动物的遗传图谱。此外，对于是否和如何
将动物用作潜在亲本动物的决定可以基于该动物的遗传图谱、系谱信息、品种信息、表型信
息、后代信息或其任意组合。
自表1和序列表所述SNP的SNP来确定至少一只动物的遗传图谱。此外，对于是否和如何
将动物用作潜在亲本动物的决定可以基于该动物的遗传图谱、系谱信息、品种信息、表型信
息、后代信息或其任意组合。
[0093] 而且，如同其它的使用分配类型那样，本发明的这些实施方式的各个方面提供了其中唯一进行的分析是对遗传图谱的分析的方法。这些实施方式的其它方面提供了其中将
本文所公开的遗传图谱分析与任何其它所需基因组分析或表型分析(例如，除本发明公开
的那些遗传标记物以外的其它任何遗传标记物的分析)组合的方法。
本文所公开的遗传图谱分析与任何其它所需基因组分析或表型分析(例如，除本发明公开
的那些遗传标记物以外的其它任何遗传标记物的分析)组合的方法。
[0094] 根据本发明的这些实施方式的各个方面，一旦所选SNP的位点处的动物基因序列已被确定，就对该信息进行评估以确定对于至少一个所选SNP所存在的SNP等位基因。优
选对所有测序SNP的动物等物基因互补物进行评估。另外，对动物的等位基因互补物进行
分析和评估以便分析遗传图谱，由此与此动物后代的遗传优点或表型值。最后，仅基于动物
的遗传图谱或者基于其遗传图谱与一种以上的其它标准的组合来分配动物的用途。
选对所有测序SNP的动物等物基因互补物进行评估。另外，对动物的等位基因互补物进行
分析和评估以便分析遗传图谱，由此与此动物后代的遗传优点或表型值。最后，仅基于动物
的遗传图谱或者基于其遗传图谱与一种以上的其它标准的组合来分配动物的用途。
[0095] 本发明的其它实施方式提供了生产后代动物的方法。根据本发明该实施方式的各个方面，用于生产后代的动物是那些已根据本发明的任何实施方式分配用于育种的动物。
使用动物来生产后代的本领域技术人员可以进行必要的分析，或者替代性地，生产后代的
本领域技术人员可以获得已经由本领域其它技术人员分析的动物。后代可以通过任何适当
方法生产，所述方法包括但不限于：(i)天然育种，(ii)人工授精，(iii)体外受精(IVF)或
(iv)从动物收集精液/精子和/或至少两个卵子并让其分别与来自第二动物的卵子或精液
/精子接触以通过任何方式产生孕体。
使用动物来生产后代的本领域技术人员可以进行必要的分析，或者替代性地，生产后代的
本领域技术人员可以获得已经由本领域其它技术人员分析的动物。后代可以通过任何适当
方法生产，所述方法包括但不限于：(i)天然育种，(ii)人工授精，(iii)体外受精(IVF)或
(iv)从动物收集精液/精子和/或至少两个卵子并让其分别与来自第二动物的卵子或精液
/精子接触以通过任何方式产生孕体。
[0096] 根据本发明的其它方面，通过包括使用标准人工授精(AI)、体外受精、多排卵胚胎移植(MOET)或其任意组合的方法来生产后代。
[0097] 本发明的其它实施方式提供了包括分配动物用于育种目的并从该动物收集/分离遗传材料的方法：其中遗传材料包括但不限于：精液、精子、卵子、受精卵、血液、组织、血
清、DNA和RNA。
清、DNA和RNA。
[0098] 可以理解，本发明所提供的方法和信息的最高效和有效的应用采用计算机程序和/或包括全部或一部分的本发明中公开的序列的可电子登入的数据库。于是，本发明的各个
实施方式提供了包括全部或一部分的对应于表1和表2以及序列表所述的至少12个SNP
的序列的数据库。在这些实施方式的优选方面，所述数据库包括25个以上、50个以上、100
个以上的序列，其中至少一个是表1和序列表中所述的SNP。
实施方式提供了包括全部或一部分的对应于表1和表2以及序列表所述的至少12个SNP
的序列的数据库。在这些实施方式的优选方面，所述数据库包括25个以上、50个以上、100
个以上的序列，其中至少一个是表1和序列表中所述的SNP。
[0099] 此外还可以理解，本发明所提供的方法和信息的有效分析和应用将采用自动基因分型。可以使用包括但不限于使用微阵列的本领域内已知的任何合适方法来进行这种基因
分型。
分型。
[0100] 本发明的其它实施方式提供了其中通过一种以上的计算机可执行程序来登入一个以上的SNP序列数据库的方法。这类方法包括但不限于：通过程序来使用数据库以分析
SNP与表型性状或其它用户限定的性状(例如，使用一种以上的如基因表达水平、蛋白表达
水平或化学概况等度量测定的性状)之间的相关性、计算遗传图谱和用于分配动物用于育
种或售卖的程序。
SNP与表型性状或其它用户限定的性状(例如，使用一种以上的如基因表达水平、蛋白表达
水平或化学概况等度量测定的性状)之间的相关性、计算遗传图谱和用于分配动物用于育
种或售卖的程序。
[0101] 本发明的其它实施方式提供了包括从已被分配用于育种的动物收集遗传材料并计算遗传图谱的方法。其中，所述动物已通过作为本发明一部分公开的任何方法而分配用
于育种。
于育种。
[0102] 本发明的其它实施方式提供了用于确定样品中存在一种以上SNP的何种等位基因的诊断试剂盒或其它诊断装置；其中所述SNP选自表1和序列表所述的SNP。在本发明的
该实施方式的各个方面，所述试剂盒或装置提供了有助于决定是否存在对应于所述SNP的
核酸的试剂/仪器。这类试剂盒或装置还可以有助于确定所存在的SNP等位基因。在本发
明的该实施方式的某些方面，所述试剂盒或装置包含适用于DNA扩增(例如，通过聚合酶链
式反应)的至少一个核酸寡核苷酸。在本发明的其它方面，所述试剂盒或装置包含能在严
格条件下与表1和序列表中所述的至少10个SNP处的至少一个等位基因特异性杂交的纯
化核酸片段。
该实施方式的各个方面，所述试剂盒或装置提供了有助于决定是否存在对应于所述SNP的
核酸的试剂/仪器。这类试剂盒或装置还可以有助于确定所存在的SNP等位基因。在本发
明的该实施方式的某些方面，所述试剂盒或装置包含适用于DNA扩增(例如，通过聚合酶链
式反应)的至少一个核酸寡核苷酸。在本发明的其它方面，所述试剂盒或装置包含能在严
格条件下与表1和序列表中所述的至少10个SNP处的至少一个等位基因特异性杂交的纯
化核酸片段。
[0103] 在本发明的该实施方式的特别优选方面，所述试剂盒或装置包含能够确定样品中所存在的一个以上SNP的等位基因的至少一个核酸阵列(例如，DNA微阵列)；其中所述
SNP选自表1和序列表所述的SNP。本发明的该实施方式的优选方面提供了能够针对10个
以上的SNP同时确定样品中所存在的等位基因的DNA微阵列。优选的是，所述DNA微阵列
能够针对25个以上、50个以上、100个以上的SNP确定样品中所存在的SNP等位基因。这
类阵列的制备方法是本领域技术人员已知的，且这类阵列可商购(例如，来自Affymetrix，
Santa Clara，California)。
SNP选自表1和序列表所述的SNP。本发明的该实施方式的优选方面提供了能够针对10个
以上的SNP同时确定样品中所存在的等位基因的DNA微阵列。优选的是，所述DNA微阵列
能够针对25个以上、50个以上、100个以上的SNP确定样品中所存在的SNP等位基因。这
类阵列的制备方法是本领域技术人员已知的，且这类阵列可商购(例如，来自Affymetrix，
Santa Clara，California)。
[0104] 与表中所述的任何SNP由等位基因关联的遗传标记可以通过本领域技术人员已知的任何适合方法进行鉴定。例如，可以使用对于表中所述任何SNP序列特异的探针来筛
选基因组库。通过这种方式，可以鉴定出包含至少该序列的一部分的克隆体，然后可以确定
多达300k碱基(300 kilobases)的3’和/或5’侧翼染色体序列。优选对多达70k碱基
的3’和/或5’侧翼染色体序列进行评估。通过这种方式，可鉴定出与表中所述SNP有等
位基因关联的遗传标记。这些有等位基因关联的替代性标记可以用于代替表1和序列表所
述的标记来选择动物。
选基因组库。通过这种方式，可以鉴定出包含至少该序列的一部分的克隆体，然后可以确定
多达300k碱基(300 kilobases)的3’和/或5’侧翼染色体序列。优选对多达70k碱基
的3’和/或5’侧翼染色体序列进行评估。通过这种方式，可鉴定出与表中所述SNP有等
位基因关联的遗传标记。这些有等位基因关联的替代性标记可以用于代替表1和序列表所
述的标记来选择动物。
[0105] 在本发明的优选实施方式中，基于从产乳动物或牛类产品获取的基因型信息来分析遗传图谱。所述遗传图谱已使用来自如上所述的全基因组基因分析的信息、SNP发现技
术和候选基因分析而创建。使用性状相关性、效应估计值和预期的基础标记值来创建所述
图谱。
术和候选基因分析而创建。使用性状相关性、效应估计值和预期的基础标记值来创建所述
图谱。
[0106] 本发明的其它实施方式提供了包含改善的遗传内容的分离精液。优选的是，包含改善的遗传内容的分离精液还包含本文所述的遗传图谱。本发明的各个实施方式还包括冷
冻分离精液和具有不成比例的性别决定特征的分离精液(例如，X染色体大于天然存在频
率的分离精液)。
冻分离精液和具有不成比例的性别决定特征的分离精液(例如，X染色体大于天然存在频
率的分离精液)。
[0107] 当确定精子或精液的遗传图谱时，所述遗传图谱基于针对每个SNP在来源动物(包括对于每个等位基因是纯合性的而对于等位基因组合是杂合性的那些动物)中存在的
所有等位基因而确定。由于每个个体精子和未受精的卵子仅含单倍体基因组(与双倍体基
因组相对)，因而本文提供的遗传图谱计算仅可用于以下情形：其中存在足够数量的单倍
体细胞以确定动物的双倍提基因型所源自的细胞(即大于约50个个体细胞)。
所有等位基因而确定。由于每个个体精子和未受精的卵子仅含单倍体基因组(与双倍体基
因组相对)，因而本文提供的遗传图谱计算仅可用于以下情形：其中存在足够数量的单倍
体细胞以确定动物的双倍提基因型所源自的细胞(即大于约50个个体细胞)。
[0108] 当确定其它牛类产品的遗传图谱时，必须从该产品至少获取一个DNA样品。例如，当测试牛奶时，必须从其中所含的白细胞获取DNA。当测试牛类肉产品时，可以从肌纤维中
提取DNA。优选的是，当对牛类产品的遗传图谱进行评估时，使用来自至少约50个个体细胞
的DNA以确定遗传图谱。然而，在DNA提取和复制领域的近期进展允许从小至一个细胞的
样品确定遗传内容物(Zhang，2006)。
提取DNA。优选的是，当对牛类产品的遗传图谱进行评估时，使用来自至少约50个个体细胞
的DNA以确定遗传图谱。然而，在DNA提取和复制领域的近期进展允许从小至一个细胞的
样品确定遗传内容物(Zhang，2006)。
[0109] 收集、储存、冷冻和使用分离精液的方法是本领域所公知的。可以将任何合适技术与本文所述的遗传图谱联合使用。此外，用于改变精子悬浮液中的如X染色体频率等性
别决定特征的技术也是已知的。在本领域中已知由多种用于改变性别决定特征的方法，所
述方法包括例如细胞仪法、光损伤法和微流体法。以下参考文献涉及收集、储存、冷冻精子
悬浮液和改变其性别决定特征的方法，此处通过参考并入其内容：US5135759、US5985216、
US6071689、US6149867、US6263745、US6357307、US6372422、US6524860、US6604435、
US6617107、US6746873、US6782768、US6819411、US7094527、US7169548、US2002005076A1、
US2002096123A1、US2002119558A1、US2002129669A1、US2003157475A1、US2004031071A1、
US2004049801A1、US2004050186A1、US2004053243A1、US2004055030A1、US2005003472A1、
US2005112541A1、US2005130115A1、US2005214733A1、US2005244805A1、US2005282245A1、
US2006067916A1、US2006118167A1、US2006121440A1、US2006141628A1、US2006170912A1、
US2006172315A1、US2006229367A1、US2006263829A1、US2006281176A1、US2007026378A1、
US2007026379A1、US2007042342A1。
别决定特征的技术也是已知的。在本领域中已知由多种用于改变性别决定特征的方法，所
述方法包括例如细胞仪法、光损伤法和微流体法。以下参考文献涉及收集、储存、冷冻精子
悬浮液和改变其性别决定特征的方法，此处通过参考并入其内容：US5135759、US5985216、
US6071689、US6149867、US6263745、US6357307、US6372422、US6524860、US6604435、
US6617107、US6746873、US6782768、US6819411、US7094527、US7169548、US2002005076A1、
US2002096123A1、US2002119558A1、US2002129669A1、US2003157475A1、US2004031071A1、
US2004049801A1、US2004050186A1、US2004053243A1、US2004055030A1、US2005003472A1、
US2005112541A1、US2005130115A1、US2005214733A1、US2005244805A1、US2005282245A1、
US2006067916A1、US2006118167A1、US2006121440A1、US2006141628A1、US2006170912A1、
US2006172315A1、US2006229367A1、US2006263829A1、US2006281176A1、US2007026378A1、
US2007026379A1、US2007042342A1。
[0110] 实施例
[0111] 本发明包括了以下实施例以展示本发明的一般实施方式。本领域技术人员应该理解，下文实施例中公开的技术代表了本发明人所发现的在本发明的实践中很好地起作用的
技术，因而可以认为其构成了本发明的优选实施方式。然而，根据本公开，本领域技术人员
应该理解，在不背离本发明的情况下可以在所公开的具体实施方式中进行许多变化而仍然
获得相似的或类似的结果。
技术，因而可以认为其构成了本发明的优选实施方式。然而，根据本公开，本领域技术人员
应该理解，在不背离本发明的情况下可以在所公开的具体实施方式中进行许多变化而仍然
获得相似的或类似的结果。
[0112] 根据本公开，本文公开和要求的所有组合物和方法可以在不进行不必要的实验的情况下制备和执行。尽管已经就优选实施方式而言对本发明的组合物和方法进行了说明，
然而对于本领域技术人员显而易见的是，可以在不背离本发明的概念和范围的情况下应用
各种变化。
然而对于本领域技术人员显而易见的是，可以在不背离本发明的概念和范围的情况下应用
各种变化。
[0113] 实施例1：确定遗传标记与表型性状或图谱之间的关联
[0114] 基于基因组范围的基因基础定量性状(定量性状基因座：QTL)的同时发现和精细定位需要密集覆盖整个基因组的遗传标记。如本实施例中所述，从具有在牛基因组中的此
前估计位置的微卫星标记和单核苷酸多态性(SNP)标记、以及从具有在牛基因组中的基于
与人类序列的同源性和人类/牛比较定位图的推断位置的SNP标记构建了全基因组的密集
覆盖的标记定位图。开发了作为CRIMAP软件(Green等，Washington University School
of Medicine，St.Louis，1990)的扩展的新连锁定位软件包以使得能够在血统明确的家畜
群中的基因组范围上进行更有效的密集分布的标记的定位(Liu和Grosz，Abstract C014；
Grapes 等，Abstract W244；2006 Proceedings of the XIV Plant and AnimalGenome
Conference，www.intl-pag.org)。新连锁定位工具建立于CRIMAP中编程的基本定位原则
上以通过较大系谱的配分、染色体指派的自动化和两点连锁分析以及将子定位图合并为完
整染色体来提高效率。所得的全基因组发现图(WGDM)包括6,966个标记和长度为3,290
厘摩(cM)的定位图并且平均定位图密度为2.18标记/cM。标记之间的平均间隔为0.47cM
且最大间隔为7.8cM。该定位图为有助于乳牛中的生产力和适合度变异的QTL的全基因组
分析和精细定位提供了基础。
前估计位置的微卫星标记和单核苷酸多态性(SNP)标记、以及从具有在牛基因组中的基于
与人类序列的同源性和人类/牛比较定位图的推断位置的SNP标记构建了全基因组的密集
覆盖的标记定位图。开发了作为CRIMAP软件(Green等，Washington University School
of Medicine，St.Louis，1990)的扩展的新连锁定位软件包以使得能够在血统明确的家畜
群中的基因组范围上进行更有效的密集分布的标记的定位(Liu和Grosz，Abstract C014；
Grapes 等，Abstract W244；2006 Proceedings of the XIV Plant and AnimalGenome
Conference，www.intl-pag.org)。新连锁定位工具建立于CRIMAP中编程的基本定位原则
上以通过较大系谱的配分、染色体指派的自动化和两点连锁分析以及将子定位图合并为完
整染色体来提高效率。所得的全基因组发现图(WGDM)包括6,966个标记和长度为3,290
厘摩(cM)的定位图并且平均定位图密度为2.18标记/cM。标记之间的平均间隔为0.47cM
且最大间隔为7.8cM。该定位图为有助于乳牛中的生产力和适合度变异的QTL的全基因组
分析和精细定位提供了基础。
[0115] 发现和定位种群
[0116] 用于发现和定位种群的系统可以采取许多形式。用于确定种群范围的标记/QTL关联的最有效策略包括在允许对非遗传效应的解释且包含有关于受测个体的系谱的信息
的设计中收集具有表型测定的感兴趣的个体的较大且遗传多样性的样品。在本实施例中，
使用了遵循孙代设计(Weller等，1990)的后代群来发现和定位QTL：来自荷斯坦种的种群
各有平均具有6.1个基因分型的雄性子代的529只公畜，且每个雄性子代平均具有4216个
带有产奶数据的雌性子代。从约3,200只荷斯坦公牛和来自其它产乳品种的约350只公牛
收集DNA样品；代表多个公畜和祖父代公畜家系。
的设计中收集具有表型测定的感兴趣的个体的较大且遗传多样性的样品。在本实施例中，
使用了遵循孙代设计(Weller等，1990)的后代群来发现和定位QTL：来自荷斯坦种的种群
各有平均具有6.1个基因分型的雄性子代的529只公畜，且每个雄性子代平均具有4216个
带有产奶数据的雌性子代。从约3,200只荷斯坦公牛和来自其它产乳品种的约350只公牛
收集DNA样品；代表多个公畜和祖父代公畜家系。
[0117] 表型分析
[0118] 受到评估的产乳性状包括如乳产量(“MILK”)(磅)、脂肪产量(“FAT”)(磅)、脂肪百分比(“FATPCT”)(％)、生产寿命(“PL”)(月)、体细胞评分(“SCS”)(Log)、子代
妊娠率(“DPR”)(％)、蛋白产量(“PROT”)(磅)、蛋白百分比(“PROTPCT”)(％)和净价
值(net merit)(“NM”)(美元)等传统性状以及多个性状的组合，例如在遗传图谱中。这
些性状是受性别限制的，这是因为在雄性动物上无法测定个体表型。相反，定义为PTA(预
测传递能力)的这些性状的遗传价值使用所有近亲的表型来估计。大多数产乳公牛是用相
当大数量的雌性子代(例如，＞50)测试过的后代，且其PTA估计值比个体乳牛表型数据通
常更加准确或更准确得多。对于美国荷斯坦种群的传统产乳性状的遗传评估每季度由USDA
进行。性状、遗传评估步骤和评估中所用遗传参数的详细说明可见于USDAAIPL网站(www.
aipl.arsusda.gov)。重要的是应注意到，本实施例中评估的产乳性状不是独立的：FAT和
PROT分别是MILK和FATPCT、以及MILK和PROTPCT的复合性状。NM是基于蛋白产量、脂肪
产量、生产寿命、体细胞评分、子代妊娠率、产犊难度和数类性状而计算的指标性状。蛋白产
量和脂肪产量共同占＞50％的NM，而乳产量、脂肪含量和蛋白含量的值由蛋白产量和脂肪
产量来说明。
妊娠率(“DPR”)(％)、蛋白产量(“PROT”)(磅)、蛋白百分比(“PROTPCT”)(％)和净价
值(net merit)(“NM”)(美元)等传统性状以及多个性状的组合，例如在遗传图谱中。这
些性状是受性别限制的，这是因为在雄性动物上无法测定个体表型。相反，定义为PTA(预
测传递能力)的这些性状的遗传价值使用所有近亲的表型来估计。大多数产乳公牛是用相
当大数量的雌性子代(例如，＞50)测试过的后代，且其PTA估计值比个体乳牛表型数据通
常更加准确或更准确得多。对于美国荷斯坦种群的传统产乳性状的遗传评估每季度由USDA
进行。性状、遗传评估步骤和评估中所用遗传参数的详细说明可见于USDAAIPL网站(www.
aipl.arsusda.gov)。重要的是应注意到，本实施例中评估的产乳性状不是独立的：FAT和
PROT分别是MILK和FATPCT、以及MILK和PROTPCT的复合性状。NM是基于蛋白产量、脂肪
产量、生产寿命、体细胞评分、子代妊娠率、产犊难度和数类性状而计算的指标性状。蛋白产
量和脂肪产量共同占＞50％的NM，而乳产量、脂肪含量和蛋白含量的值由蛋白产量和脂肪
产量来说明。
[0119] 从2007年2月公布于AIPL网站的USDA评估下载了带有后代测试数据的所有公牛的PTA数据。使用以下两个模型来分析PTA数据：
[0120] yij＝si+PTAdij [等式4]
[0121] yi＝μ+β1(SPTA)i+PTAdi [等式5]
[0122] 其中yi(yij)是第i只公牛的PTA(第i只公畜的第j个子代的PTA)；si是第i只公畜的效应；(SPTA)i是整个样本的第i只公牛的公畜PTA；μ是种群平均值；PTAdi(PTAdij)
是残余公牛PTA。
是残余公牛PTA。
[0123] 等式4称作公畜模型，其中将公畜作为固定因子进行拟合。在所有美国荷斯坦后代受测公牛中，相当大量的公畜仅有非常少量的后代受测子代(例如，某些仅有一个子
代)，在这些情况中将公畜作为固定因子拟合是显然不合需要的。公知的是，在前几十年中
美国荷斯坦畜群已经在传统产乳性状上得到了稳定和快速的遗传进步，这暗示着公畜的效
应可能部分地通过拟合公牛的出生年份来得到解释。对于具有少于10个后代受测子代的
公畜，在等式4中用子代的出生年份替代公畜。等式5称作SPTA模型，其中将公畜的PTA
拟合为协变量。使用线性回归来估计残余PTA(PTAdi或PTAdij)。
代)，在这些情况中将公畜作为固定因子拟合是显然不合需要的。公知的是，在前几十年中
美国荷斯坦畜群已经在传统产乳性状上得到了稳定和快速的遗传进步，这暗示着公畜的效
应可能部分地通过拟合公牛的出生年份来得到解释。对于具有少于10个后代受测子代的
公畜，在等式4中用子代的出生年份替代公畜。等式5称作SPTA模型，其中将公畜的PTA
拟合为协变量。使用线性回归来估计残余PTA(PTAdi或PTAdij)。
[0124] 实施例2：使用单核苷酸多态性和遗传图谱改良子代性状
[0125] 为改善对于选定性状的种群平均遗传优点，可以使用与该性状显著相关的一个或多个标记来选择育种动物。在每个所发现的基因座的情形中，使用拥有处在与有利QTL等
位基因的种群范围连锁不平衡(LD)中的标记等位基因(或多个标记等位基因的单倍型)
的动物会增加用于育种的动物的育种值、增加种群中该QTL等位基因随时间推移的频率且
由此增加对于该性状的种群平均遗传优点。可以将这种增加的遗传优点散布到商用种群中
以完全实现其价值。
位基因的种群范围连锁不平衡(LD)中的标记等位基因(或多个标记等位基因的单倍型)
的动物会增加用于育种的动物的育种值、增加种群中该QTL等位基因随时间推移的频率且
由此增加对于该性状的种群平均遗传优点。可以将这种增加的遗传优点散布到商用种群中
以完全实现其价值。
[0126] 此外，可以同时使用多个标记，例如，在使用遗传图谱改良子代性状时。在此情形中，根据相关性状的值和标记对性状的估计效果来测定并权衡多个标记。优选的遗传图谱
的开发使得能同时包含多个性状和标记，由此优化选择过程的多个参数。
的开发使得能同时包含多个性状和标记，由此优化选择过程的多个参数。
[0127] 例如，DNA测试程序方案能通过使用本文所述的公牛筛选用DNA标记而极大地改变给定种群或精液产品中的无角等位基因的频率。对来自后代测试程序内的公牛的精液的
测试将鉴定出公牛在有角/无角基因座处的基因型。由于这一知识影响精液产品的市场吸
引力，因而该信息创造了价值。通常，后代测试程序使用系谱信息和近亲的表现来选择作为
进入所述程序的候选者的未成年公牛。然而，通过添加有角/无角标记信息，可以对年幼公
牛进行筛选以鉴定带有无角标记/等位基因(或对于其为纯合性)的那些动物。使这些动
物来创建下一代动物将不仅创建更多的天然无角动物(因为无角是显性的)，还将增加种
群中的无角等位基因的频率，而下一代的亲本将最终从所述种群中选取。
测试将鉴定出公牛在有角/无角基因座处的基因型。由于这一知识影响精液产品的市场吸
引力，因而该信息创造了价值。通常，后代测试程序使用系谱信息和近亲的表现来选择作为
进入所述程序的候选者的未成年公牛。然而，通过添加有角/无角标记信息，可以对年幼公
牛进行筛选以鉴定带有无角标记/等位基因(或对于其为纯合性)的那些动物。使这些动
物来创建下一代动物将不仅创建更多的天然无角动物(因为无角是显性的)，还将增加种
群中的无角等位基因的频率，而下一代的亲本将最终从所述种群中选取。
[0128] 另外，来自潜在公牛母亲及其雄性子代的DNA样品可以用来自表1的标记筛选，并可以收缩具有优选基因型的公牛母亲候选者以用于与受测公牛交配。如果采用超数排卵和
胚胎移植(ET)，每只公牛母亲每次发情期能产生一组5～10个子代。然后可以将标记再次
用于选择无角雄性子代作为后代测试程序的候选者，或雌性子代作为未来的公牛母亲。
胚胎移植(ET)，每只公牛母亲每次发情期能产生一组5～10个子代。然后可以将标记再次
用于选择无角雄性子代作为后代测试程序的候选者，或雌性子代作为未来的公牛母亲。
[0129] 使用SNP来估计育种值和在遗传核心(GN)中选择的第一步是从将作为用于选作GN中的种畜或选作其它商用种群中的种畜的候选者的所有子代中收集DNA。一种方法是在
出生后不久从每只牛犊获取少量耳部组织、毛发样品或血液置于标记(条码标记)的试管
内。另一种方法是直接对来自可用于育种的公牛的精液进行测试。提取自这些组织的DNA
可以用于测试基本无限数量的SNP标记、包括表1中所述的有角/无角标记，且可在动物达
到育种年龄之前将结果包括在选择决定中。
出生后不久从每只牛犊获取少量耳部组织、毛发样品或血液置于标记(条码标记)的试管
内。另一种方法是直接对来自可用于育种的公牛的精液进行测试。提取自这些组织的DNA
可以用于测试基本无限数量的SNP标记、包括表1中所述的有角/无角标记，且可在动物达
到育种年龄之前将结果包括在选择决定中。
[0130] 本文所述标记可以和与经济相关性的表型性状相关的标记组合用在育种方案中。用于将经确定为处于与有价值的QTL等位基因的种群范围LD中的标记(或标记单体型)
并入选择决定的方法是基于经典定量遗传学和选择指标理论((Falconer和Mackay，1996；
Dekkers和Chakraborty，2001)。为估计标记在用于选择的靶标种群中的效果，可以采用具
有被拟合为固定效应或协变量(在等位基因拷贝数上的表型的回归)的标记的混合动物模
型来分析具有针对所感兴趣的性状的表型测定值的随机动物样本。
并入选择决定的方法是基于经典定量遗传学和选择指标理论((Falconer和Mackay，1996；
Dekkers和Chakraborty，2001)。为估计标记在用于选择的靶标种群中的效果，可以采用具
有被拟合为固定效应或协变量(在等位基因拷贝数上的表型的回归)的标记的混合动物模
型来分析具有针对所感兴趣的性状的表型测定值的随机动物样本。
[0131] 替代性地，可以将一组与表型性状相关的标记用于创建遗传图谱，并将具有高于预定阈值的遗传图谱的公牛母亲候选者收缩用于与特定公牛交配。此外，可以同时使用遗
传图谱、相关标记、表型数据、系谱信息和其它历史表现参数。
传图谱、相关标记、表型数据、系谱信息和其它历史表现参数。
[0132] 如果采用超数排卵和胚胎移植(ET)，则每个公牛母亲每次发情期都能产生一组5～10个子代。然后可以将标记组再次用于选择最佳雄性子代作为候选者以用于后代测试
程序。如果使用基因组范围标记，则据估计标记选择的准确性能达到最高0.85(Meuwissen
等，2001)。这一额外准确性能被用来极大改善进入后代测试程序的候选者的遗传价值并由
此增加将可销售的经后代测试的公牛成功分级的概率。这一信息还能被用于通过减少受
测幼年公牛候选者的数量同时维持相同的成功分级者的数量来减少程序成本。在极端情况
下，可以使用非常准确的遗传图谱(genetic profiles)在根本无需后代测试的情况下将来
自幼年公畜的精液直接销售。出于现在可以将幼犊从青春期而不是4.5～5岁时开始销售，
可以将世代间隔减少超过一半且获益率能增加多达68.3％(Schrooten等，2004)。随着对
后代测试的需求的消除，人工授精工业的遗传改良成本将大大改善(Schaeffer，2006)。
程序。如果使用基因组范围标记，则据估计标记选择的准确性能达到最高0.85(Meuwissen
等，2001)。这一额外准确性能被用来极大改善进入后代测试程序的候选者的遗传价值并由
此增加将可销售的经后代测试的公牛成功分级的概率。这一信息还能被用于通过减少受
测幼年公牛候选者的数量同时维持相同的成功分级者的数量来减少程序成本。在极端情况
下，可以使用非常准确的遗传图谱(genetic profiles)在根本无需后代测试的情况下将来
自幼年公畜的精液直接销售。出于现在可以将幼犊从青春期而不是4.5～5岁时开始销售，
可以将世代间隔减少超过一半且获益率能增加多达68.3％(Schrooten等，2004)。随着对
后代测试的需求的消除，人工授精工业的遗传改良成本将大大改善(Schaeffer，2006)。
[0133] 在一个替代性实例中，可以维持集中的或分散的牛遗传核心(GN)种群来生产用于后代测试或基于遗传图谱直接销售的幼年公牛。假设将前10％～15％的雌性用作超数
排卵和胚胎抑制(MOET)方案中的ET供体，可以预测1000只乳牛的GN畜群每年会产生大
约3000个子代。然而，标记能改变MOET方案和体外胚胎制备的有效性。此前已据证实，
MOET核心方案从额外遗传收益的角度而言是有前途的，但对核心畜群以及幼年动物的有限
信息的操作成本已限制了广泛的采用。但采用标记信息和/或遗传图谱时，可以比以前更
准确得多地选择幼犊从而导致世代间隔的极大减小和遗传响应速率的提高。这对于MOET
核心畜群方案尤其正确，因为此前全同胞的育种值会完全相同，但采用标记信息可以在寿
命早期鉴定出最佳全同胞。标记信息和/或遗传图谱还能帮助限制近交，这是因为更少的
选择压力被放在系谱信息上而更多的选择压力在个体标记信息上。早期研究(Meuwissen
和vanArendonk，1992)发现，当在核心畜群情况下采用标记时具有高达26％额外遗传收益
的优势；然而，常规后代测试的益处要少得多。
排卵和胚胎抑制(MOET)方案中的ET供体，可以预测1000只乳牛的GN畜群每年会产生大
约3000个子代。然而，标记能改变MOET方案和体外胚胎制备的有效性。此前已据证实，
MOET核心方案从额外遗传收益的角度而言是有前途的，但对核心畜群以及幼年动物的有限
信息的操作成本已限制了广泛的采用。但采用标记信息和/或遗传图谱时，可以比以前更
准确得多地选择幼犊从而导致世代间隔的极大减小和遗传响应速率的提高。这对于MOET
核心畜群方案尤其正确，因为此前全同胞的育种值会完全相同，但采用标记信息可以在寿
命早期鉴定出最佳全同胞。标记信息和/或遗传图谱还能帮助限制近交，这是因为更少的
选择压力被放在系谱信息上而更多的选择压力在个体标记信息上。早期研究(Meuwissen
和vanArendonk，1992)发现，当在核心畜群情况下采用标记时具有高达26％额外遗传收益
的优势；然而，常规后代测试的益处要少得多。
[0134] 连同MAS，雌性选择也能成为遗传改良的重要来源，特别是如果标记解释了显著量的遗传变异的话。通过在植入前对胚胎的标记测试可以获得更高的效率(Bredbacka，
2001)。这将使得能够在胚胎上产生相当大的选择从而可以在植入之前弃去具有较差标记
概况的胚胎并减少接受者成本。这还可增加核心畜群的成本有效性，因为胚胎预选择将使
得能用较小的核心畜群获得等同的进步。替代性地，这在公牛进入后代测试之前提供了进
一步的预选择机会并且据预测遗传响应速率比常规后代测试要快上高达31％(Schrooten
等，2004)。
2001)。这将使得能够在胚胎上产生相当大的选择从而可以在植入之前弃去具有较差标记
概况的胚胎并减少接受者成本。这还可增加核心畜群的成本有效性，因为胚胎预选择将使
得能用较小的核心畜群获得等同的进步。替代性地，这在公牛进入后代测试之前提供了进
一步的预选择机会并且据预测遗传响应速率比常规后代测试要快上高达31％(Schrooten
等，2004)。
[0135] 使用遗传图谱来估计育种值和在GN中进行选择的第一步是从将成为候选者的所有子代收集DNA，所述候选者将用于选择作为GN中的种畜或其它商业种群中的种畜(在本
实施例中，每年在GN中产生3,000个子代)。一种方法是在出生后不久从每只牛犊获取少
量耳组织、毛发样本或血液置于标记(条纹码标记)的试管中。可以将从这些组织提取的
DNA用于测试大量的SNP标记。然后可以在动物达到育种年龄以前将结果包括在选择决定
中。
实施例中，每年在GN中产生3,000个子代)。一种方法是在出生后不久从每只牛犊获取少
量耳组织、毛发样本或血液置于标记(条纹码标记)的试管中。可以将从这些组织提取的
DNA用于测试大量的SNP标记。然后可以在动物达到育种年龄以前将结果包括在选择决定
中。
[0136] 用于将确定为处在具有有价值的QTL等位基因的种群范围LD(参见实施例1)中的标记(或标记单体型)并入选择决定的一种方法是基于经典定量遗传学和选择指标理论
(Falconer和Mackay，1996；Dekkers和Chakraborty，2001)。为了估计标记在用于选择的
靶标种群中的效果，可以在将标记拟合为固定效应或作为协变量(等位基因拷贝数上的表
型回归)时用混合动物模型来分析具有对感兴趣的性状的表型测定值的动物的随机样本。
可以使用来自任一个标记效应拟合方法的结果来推导等位基因取代效应，和相应地推导标
记的育种值：
(Falconer和Mackay，1996；Dekkers和Chakraborty，2001)。为了估计标记在用于选择的
靶标种群中的效果，可以在将标记拟合为固定效应或作为协变量(等位基因拷贝数上的表
型回归)时用混合动物模型来分析具有对感兴趣的性状的表型测定值的动物的随机样本。
可以使用来自任一个标记效应拟合方法的结果来推导等位基因取代效应，和相应地推导标
记的育种值：
[0137] α1＝q[a+d(q-p)] [等式6]
[0138] α2＝-p[a+d(q-p)] [等式7]
[0139] α＝a+d(q-p) [等式8]
[0140] gA1A1＝2(α1) [等式9]
[0141] gA1A2＝(α1)+(α2) [等式10]
[0142] gA2A2＝2(α2) [等式11]
[0143] 其中，α1和α2分别是等位基因1和2的平均效应；α是等位基因取代的平均效应；p和q分别是等位基因1和2的种群中的频率；a和d分别是加合性效应和显性效应；
gA1A1、gA1A2和gA2A2分别是具有标记基因型A1A1、A1A2和A2A2的动物的(标记)育种值。动
物的总性状育种值是对于所考虑的每个标记(或单体型)的育种值与残余多基因育种值之
和：
gA1A1、gA1A2和gA2A2分别是具有标记基因型A1A1、A1A2和A2A2的动物的(标记)育种值。动
物的总性状育种值是对于所考虑的每个标记(或单体型)的育种值与残余多基因育种值之
和：
[0144] [等式12]
[0145] 其中，EBVij是第i只动物的估计性状育种值， 是从j＝1到j＝n相加的标记育种值(其中N是受考虑的标记(单体型)的总数)，而 是拟合标记基因型后的第i只
动物的多基因育种值。
动物的多基因育种值。
[0146] 可以将这些方法容易地扩展以估计对于包括遗传图谱的多重性状的选择候选者的育种值。包含来自多个标记(单体型)的信息的针对每个性状的育种值均处在选择概况
理论的背景和设定每个性状的相对重要性的特定育种目标之内。也存在其它方法用于在估
计多个性状的育种值时对标记信息进行优化，这些方法包括负责标记和QTL之间的重组的
随机模型(例如，Fernando和Grossman，1989)和对在全基因组选择中所有发现的标记信
息的潜在性包括(Meuwissen等，Genetics2001)。通过这些方法中的任何一种可以将本文
报道的已被确定处在具有有价值的QTL等位基因的种群范围LD中的标记用于在乳品工业
中提供更高的选择准确性、更大的遗传改良速率和更大的价值积累。
理论的背景和设定每个性状的相对重要性的特定育种目标之内。也存在其它方法用于在估
计多个性状的育种值时对标记信息进行优化，这些方法包括负责标记和QTL之间的重组的
随机模型(例如，Fernando和Grossman，1989)和对在全基因组选择中所有发现的标记信
息的潜在性包括(Meuwissen等，Genetics2001)。通过这些方法中的任何一种可以将本文
报道的已被确定处在具有有价值的QTL等位基因的种群范围LD中的标记用于在乳品工业
中提供更高的选择准确性、更大的遗传改良速率和更大的价值积累。
[0147] 实施例3：SNP的鉴定
[0148] 如果核酸序列包含至少20个连续的包含表1或表2以及序列表所述的多态性和/或与之相邻的核苷酸，则该核酸序列含有本发明的实施方式的SNP。替代性地，在其中较短
的连续核苷酸序列在牛基因组中是独特的情况下，可以通过包含表1或表2以及序列表所
述的多态性或与之相邻的较短的连续核苷酸片段来鉴定SNP。通常，SNP位点的特征在于其
中包含有多态位点(polymorphic site)的共有序列、多态位点的位置和多态位点处的各种
等位基因。“共有序列”是指构建为在比对的序列簇的每个核苷酸位置处一致的DNA序列。
的连续核苷酸序列在牛基因组中是独特的情况下，可以通过包含表1或表2以及序列表所
述的多态性或与之相邻的较短的连续核苷酸片段来鉴定SNP。通常，SNP位点的特征在于其
中包含有多态位点(polymorphic site)的共有序列、多态位点的位置和多态位点处的各种
等位基因。“共有序列”是指构建为在比对的序列簇的每个核苷酸位置处一致的DNA序列。
[0149] 这些SNP具有如下核酸序列：所述核酸序列具有与包含所述多态性或与之相邻的动物DNA片段的任一条链中相同数目的核苷酸的序列的至少90％的序列同一性
(identity)、更优选为至少95％的序列同一性、甚至对于某些等位基因更优选为至少98％
且在许多情况下至少99％的序列同一性。这种动物DNA片段的一条链的核苷酸序列可见于
由SEQ ID NO：1～SEQ ID NO：46构成的组中的序列。通过多态性的真实特性可以理解，对
于某些等位基因而言，在多态位点自身处不存在同一性。因此，可以对排除于多态性序列之
外的序列确定序列同一性。每个基因座中的多态性如序列表中所述。
(identity)、更优选为至少95％的序列同一性、甚至对于某些等位基因更优选为至少98％
且在许多情况下至少99％的序列同一性。这种动物DNA片段的一条链的核苷酸序列可见于
由SEQ ID NO：1～SEQ ID NO：46构成的组中的序列。通过多态性的真实特性可以理解，对
于某些等位基因而言，在多态位点自身处不存在同一性。因此，可以对排除于多态性序列之
外的序列确定序列同一性。每个基因座中的多态性如序列表中所述。
[0150] 下文显示了彼此匹配的公共牛SNP的实例：
[0151] 经确定，SNP ss38333809与ss38333810相同，这是因为来自各序列的41个碱基(多态位点处于中间)与另一个完全匹配(匹配长度＝41，同一性＝100％)。
[0152] ss38333809：tcttacacatcaggagatagytccgaggtggatttctacaa
[0153] |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
[0154] ss38333810：tcttacacatcaggagatagytccgaggtggatttctacaa
[0155] ss38333809是SEQ ID NO：47，ss38333810是SEQ ID NO：48
[0156] 经确定，SNP ss38333809与ss38334335相同，这是因为来自各序列的41个碱基(多态位点处于中间)与另一个除一个碱基外均匹配(匹配长度＝41，同一性＝97％)。
[0157] ss38333809：tcttacacatcaggagatagytccgaggtggatttctacaa
[0158] |||||||||||||||||| ||||||||||||||||||||||
[0159] ss38334335：tcttacacatcaggagatggytccgaggtggatttctacaa
[0160] ss38333809是SEQ ID NO：49，ss38334335是SEQ ID NO：50。
[0161] 实施例4：对生产性状的定量和遗传评估
[0162] 可以通过测定每次挤奶时或仅在一定时间间隔时的乳牛的奶和乳组成来对生产性状进行定量。在USDA产量评估中，产乳数据由乳牛牛群改良协会(DHIA)使用ICAR认可
方法进行收集。遗传评估包括采用已知公畜且初次产犊在1960年以后的所有乳牛和出生
年在1950以后的谱系。少于305天的泌乳期被延长至305天。针对产犊时畜龄、产犊月份、
每日挤奶次数、此前开放天数和不均匀变化的影响来预先调节所有记录。使用单性状BLUP
重复性模型来进行遗传评估。该模型包括管理组(畜群×年×季外加注册状态)、产次
(parity)×畜龄的固定效果和永久环境和公畜互动对畜群的随机效果。每年评估和发布4
次PTA(2月、5月、8月和11月)。相对于5年逐步基础(即作为当年出生与减去五(5)年
的所有乳牛的平均值的差异)来计算PTA。对于具有有着有效泌乳记录的10个雌性子代的
公牛，发布公牛PTA以便估计雌性子代的表现。
方法进行收集。遗传评估包括采用已知公畜且初次产犊在1960年以后的所有乳牛和出生
年在1950以后的谱系。少于305天的泌乳期被延长至305天。针对产犊时畜龄、产犊月份、
每日挤奶次数、此前开放天数和不均匀变化的影响来预先调节所有记录。使用单性状BLUP
重复性模型来进行遗传评估。该模型包括管理组(畜群×年×季外加注册状态)、产次
(parity)×畜龄的固定效果和永久环境和公畜互动对畜群的随机效果。每年评估和发布4
次PTA(2月、5月、8月和11月)。相对于5年逐步基础(即作为当年出生与减去五(5)年
的所有乳牛的平均值的差异)来计算PTA。对于具有有着有效泌乳记录的10个雌性子代的
公牛，发布公牛PTA以便估计雌性子代的表现。
[0163] 实施例5：与乳牛中有角/无角表型相关的标记的鉴定
[0164] Georges等利用微卫星标记将未知的牛(Bos taurus)中无角突变定位于牛染色体1(BTA01)的近端。较近期对精细定位无角基因座的努力已包括额外微卫星标记定位
(Schmutz等，1995；Brenneman等，1996；Harlizius等，1997； 等，2005)和创
建无角区的基于BAC的物理定位图(Wunderlich等，2006)。来自这些引用文献的有角区的
最近端基因(ATP5O)和最远端基因(KRTAP8)的位置分别对应于公共牛基因组集群3.1版
(www.hgsc.bcm.tmc.edu/projects/bovine/)上的约0.6Mb和3.9Mb。
(Schmutz等，1995；Brenneman等，1996；Harlizius等，1997； 等，2005)和创
建无角区的基于BAC的物理定位图(Wunderlich等，2006)。来自这些引用文献的有角区的
最近端基因(ATP5O)和最远端基因(KRTAP8)的位置分别对应于公共牛基因组集群3.1版
(www.hgsc.bcm.tmc.edu/projects/bovine/)上的约0.6Mb和3.9Mb。
[0165] 本研究的目的在于通过在无角和有角的荷斯坦牛的发现组中的BTA01的近端的靶标区进行测序来鉴定与无角性状相关的单核苷酸多态性(SNP)。
[0166] 发现和定位种群
[0167] 所有DNA样品均使用Qiagen Biosprint(Qiagen Inc.，Valencia，CA)根据制造商方案来从精子中提取。将24只荷斯坦公牛用作多态性发现组。在该24只组内，将成对动
物作为有角公畜和无角雄性子代直接与基于所报告的动物表型预期为无角的母畜相关。从
两个专门通过利用无角雌性来针对无角性状育种的乳品生产商处获取来自12只无角雄性
子代的精液样品。为引入工业精华遗传学，使顶级公畜与这些无角雌性育种。因此，经鉴定
为与无角/有角性状一致的任何多态性对于12只有角公牛中的一个等位基因而言将是纯
合性的，而在12只无角公牛中是杂合性的(或对于第二等位基因罕为纯合性)。(假设无
角等位基因的等位基因频率为0.1，则在该种群中发现纯合性无角雄性子代的概率可经计
算为10％)。
物作为有角公畜和无角雄性子代直接与基于所报告的动物表型预期为无角的母畜相关。从
两个专门通过利用无角雌性来针对无角性状育种的乳品生产商处获取来自12只无角雄性
子代的精液样品。为引入工业精华遗传学，使顶级公畜与这些无角雌性育种。因此，经鉴定
为与无角/有角性状一致的任何多态性对于12只有角公牛中的一个等位基因而言将是纯
合性的，而在12只无角公牛中是杂合性的(或对于第二等位基因罕为纯合性)。(假设无
角等位基因的等位基因频率为0.1，则在该种群中发现纯合性无角雄性子代的概率可经计
算为10％)。
[0168] PCR
[0169] 设计PCR引物以靶向基因编码区和包括来自该区内的靶标基因的平均70bp的侧翼包围序列的调节单元(未翻译区、推定启动子)。通过使用以下梯度PCR热循环条件而获
得最佳引物退火温度：95℃时15分钟，94℃时35次45秒循环，横跨12个样品孔的从55℃
至66℃梯度温度45秒，72℃时45秒，72℃时10分钟。一旦发现最佳退火温度，使用如下标
准热循环条件来讲每个引物组扩增以用于测序：95℃时15分钟，继而在94℃时35次45秒
循环，在最佳退火温度时45秒，在72℃时45秒，并在72℃时10分钟的最终扩展步骤。对
于10微升PCR体积(梯度和标准)而言，浓度为5纳克/微升基因组DNA、0.5微摩的每种
引物(正向和反向)、1×SIGMA JumpStart PCR Mix(Sigma-Aldrich Co.，St.Louis，MO)。
得最佳引物退火温度：95℃时15分钟，94℃时35次45秒循环，横跨12个样品孔的从55℃
至66℃梯度温度45秒，72℃时45秒，72℃时10分钟。一旦发现最佳退火温度，使用如下标
准热循环条件来讲每个引物组扩增以用于测序：95℃时15分钟，继而在94℃时35次45秒
循环，在最佳退火温度时45秒，在72℃时45秒，并在72℃时10分钟的最终扩展步骤。对
于10微升PCR体积(梯度和标准)而言，浓度为5纳克/微升基因组DNA、0.5微摩的每种
引物(正向和反向)、1×SIGMA JumpStart PCR Mix(Sigma-Aldrich Co.，St.Louis，MO)。
[0170] 推定调节单元的预测
[0171] 使用在线资源WWW Promoter Scan(www-bimas.cit.nih.gov/molbio/proscan/)来扫描靶标基因内含子和所预测调节单元的基因间序列，例如，启动子和转录因子结合位
点。将鉴定出的推定调节单元包含在基因编码和调节区(UTR)中以用于引物设计和靶标多
态性发现。
点。将鉴定出的推定调节单元包含在基因编码和调节区(UTR)中以用于引物设计和靶标多
态性发现。
[0172] 测序
[0173] 使用如下所述的方法进行测序，且所有测序均以正向和反向方向完成。进行10微升标准PCR，其中5微升通过琼脂糖凝胶电泳进行可视化以对扩增进行确认，而其余5微升
使用EXO-SAP-IT PCR产物净化仪(USB corporation，Cleveland，OH)根据制造商方案进行
纯化。在9微升反应体积(7微升纯化PCR产物和2微升的10微摩引物(前向和反向))中
进行纯化PCR产物的直接测序，并在ABI 3730xl自动测序仪(Applied Biosystems，Foster
City，CA)上进行解析。对于每个DNA样品产生了正向和反向序列。使用最近版本的Phred/
Phrap(Ewing等，1998，Ewing and Green 1998)和Consed(Gordon等，1998)进行序列微量
比对和多态性检测。
使用EXO-SAP-IT PCR产物净化仪(USB corporation，Cleveland，OH)根据制造商方案进行
纯化。在9微升反应体积(7微升纯化PCR产物和2微升的10微摩引物(前向和反向))中
进行纯化PCR产物的直接测序，并在ABI 3730xl自动测序仪(Applied Biosystems，Foster
City，CA)上进行解析。对于每个DNA样品产生了正向和反向序列。使用最近版本的Phred/
Phrap(Ewing等，1998，Ewing and Green 1998)和Consed(Gordon等，1998)进行序列微量
比对和多态性检测。
[0174] 对通过上述测序工作发现的SNP的与所预测的基因型匹配的基因型分析SNP是否与有角/无角表型相关/无关。所预测的基因型模式是：a)所有公畜对于一个等位基因是
纯合性的，而所有雄性子代对于另一个等位基因为纯合性(或可能为杂合性)。表1所列的
那些SNP显示出与所预测的基因型模式100％的一致性，因而显示出与有角/无角表型的相
关性。
纯合性的，而所有雄性子代对于另一个等位基因为纯合性(或可能为杂合性)。表1所列的
那些SNP显示出与所预测的基因型模式100％的一致性，因而显示出与有角/无角表型的相
关性。
[0175] 实施例6：改良的遗传图谱的开发
[0176] 选用于包含在标记组中的32个标记源自对实施例1所述的基因组扫描实验结果的分析。叙述词“锚定标记”用于定义代表了处于QTL区内的标记的那些标记，所述标记与
该QTL区内同时存在的其它标记相比最佳地代表了该QTL区。锚定标记通过首先选择那些
具有观测-最大F统计值＞1的标记而进行鉴定。如果基因座周围的多个标记符合这一标
准，则具有最大的观测-最大F统计值被选作锚定物，而进一步的附带条件是在新的锚定标
记的5厘摩以内不能存在任何其它锚定标记。
该QTL区内同时存在的其它标记相比最佳地代表了该QTL区。锚定标记通过首先选择那些
具有观测-最大F统计值＞1的标记而进行鉴定。如果基因座周围的多个标记符合这一标
准，则具有最大的观测-最大F统计值被选作锚定物，而进一步的附带条件是在新的锚定标
记的5厘摩以内不能存在任何其它锚定标记。
[0177] 然后由等位基因频率来对62个锚定标记的列表进行分选，以筛选出具有小于30％的次要等位基因频率的标记(这一筛选背后的原理在于除去那些可能因较低的样品
数量而具有偏向效应估计值的标记)。所得32个标记包括在下表2中。
数量而具有偏向效应估计值的标记)。所得32个标记包括在下表2中。
[0178] 基于这些结果，据预测具有表2所述的优选等位基因的动物将具有包括适合度和生产力性状的改良的遗传核表型特征。据预测，具有表2所述优选等位基因和如表1所述
的与无角表型相关的等位基因的组合的动物将具有包括适合度、生产力和无角性状的特别
有价值的遗传核表型特征。
的与无角表型相关的等位基因的组合的动物将具有包括适合度、生产力和无角性状的特别
有价值的遗传核表型特征。
[0179] 实施例7：公牛的遗传图谱的确定
[0180] 可从任何含有代表性DNA的生物来源获取遗传材料样品，但优选方法通常采用血液、精液、毛发或唾液。一旦已获得样品，则将标准基因分型方法用于确定表1和表2所列
的标记处的样品的等位基因。与具有较少的见于表2的“优选”栏中的等位基因的样品相
比，具有较多的见于该“优选”栏中的等位基因的样品指示着优异的遗传和/或表型表现。
如果公牛的遗传图谱对于表2所述的优选定位中的至少12个等位基因是纯合性的，则将其
选用于育种目的。
的标记处的样品的等位基因。与具有较少的见于表2的“优选”栏中的等位基因的样品相
比，具有较多的见于该“优选”栏中的等位基因的样品指示着优异的遗传和/或表型表现。
如果公牛的遗传图谱对于表2所述的优选定位中的至少12个等位基因是纯合性的，则将其
选用于育种目的。
[0181] 实施例8：牛类产品的遗传图谱的确定
[0182] 从产品提取包含DNA的代表性产品样品。例如，当测试牛奶或乳产品时，可以从其中所含的白细胞获取DNA。当测试牛肉类产品时，可以从肌纤维提取DNA。对于包含大浓度
细胞和/或DNA的样品，使用标准基因分型方法来确定表1和2中所列标记处的样品的等
位基因。优选的是，当评估牛类产品的遗传图谱时，将来自至少约50个个体细胞的DNA用
于确定遗传图谱。然而，DNA提取和复制领域中的近期进展使得能够从小至一个细胞的样
品中确定遗传内容物。
细胞和/或DNA的样品，使用标准基因分型方法来确定表1和2中所列标记处的样品的等
位基因。优选的是，当评估牛类产品的遗传图谱时，将来自至少约50个个体细胞的DNA用
于确定遗传图谱。然而，DNA提取和复制领域中的近期进展使得能够从小至一个细胞的样
品中确定遗传内容物。
[0183] 实施例9：公牛精液的遗传图谱的确定
[0184] 虽然精液含有单倍体细胞，这些细胞仍能被用于通过大量细胞的基因分型而创建遗传图谱。第一步是获得含有极大数目的精细胞(例如，＞1,000,000细胞)的细管精液或
样品。第二步是从细管精液(即大量精细胞的库)中提取DNA。然后将所提取的DNA用于
对表1和序列表中所列标记进行基因分型。这些基因分型结果将包含亲本动物的两条DNA
链的信息。因此，该基因分型数据可以用于确定如上所述的遗传图谱。
样品。第二步是从细管精液(即大量精细胞的库)中提取DNA。然后将所提取的DNA用于
对表1和序列表中所列标记进行基因分型。这些基因分型结果将包含亲本动物的两条DNA
链的信息。因此，该基因分型数据可以用于确定如上所述的遗传图谱。
[0185] 参考文献
[0186] 本文中通过参考具体并入本申请上下文中引用的参考文献。
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chromosome 1.AnimalGenetics 37：592-594.
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其或/和质素量含脂乳的物动 法方试测物动乳哺的质 i rof lammam a gnitset fo fo tnetnoc taf rof noitis am taem rof noitisopsider 系的产生乳和白蛋的群畜乳产 rof sdohtem dna smetsyS( cudorp klim dna nietorp g )sdr
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择选助辅物记标牛的成组乳的 f enivob fo noitceles detsissa )noitisopmoc klim 法方的状性产乳善改中牛测检 rof snoitisopmoc dna sdohteM( klim devorpmi gnitceted yll )elttac ni stiart no
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6 6 公 期 7
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态多的因基白蛋酪-κ和1-tip析 法方的质品产乳的物动定 m rof slamina gniyfitnedi rof d eht gnisylana yb seitilauq noit dna 1-tip eht fo msihpr )seneg niesac 表因基的物动乳哺类蹄有秀优定 taht seliforp noisserpxe eneG( etalugnu etile yllaciteneg yf )s 方的状性的畜家类牛非理管和种 rof smetsys dna sdohteM(统 eganam dna deerb ot stiart gni )kcotsevil fe
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通 性 ( p p k 遗 达 i m 题 干 法 i n
1 1 1
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0 5 7
4 0 号 1
4 8 3
6 7 开 3
3 3 5
1 1 公 1
50 50 / 50
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2 2 利 2
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5 6 6
0 0 6 6 0
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法方的型因基的牛角无/角有定确于 rof srekraM dna dohteM(记标 fo epytoneG eht gninimret )elttaC delloP/denr 动择选质性型表在潜或型因基望期对 pytoneg derised rof slamina gnitceleS( )seitreporp cipytonehp laitnetop rof dohteM(法方的成组酸肪脂的乳变 )klim fo noitisopmoc dica yttaf gniret 态状因基位等端’5因基白蛋酪-1s)a( eht gninimreted rof dohteM(法方定确 )a(g$eht fo dne-′5 eht fo etats cilel )eneg nies anD(物记标AND用加增产乳的 ni noitcudorp klim desaercni rof srekr )eltt
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[0239]
[0240]
[0241] 表格说明
[0242] 表1：提供与本文所述的无角/有角表型相关的SNP的SEQ ID号和每个SNP对应于无角或有角时的等位基因。
[0243] 表2：提供可用于构建相对于如生产力和适合度性状等经济重要性性状而言的遗传图谱的SNP的SEQ ID号。
[0244] 表1.与无角性状相关的SNP
[0245]SEQ ID 无角等位基因 有角等位基因
1 C T
2 T C
3 T C
4 G A
5 T C
6 A G
7 T C
8 C T
9 G A
10 A G
11 G A
12 A C
13 C T
1 C T
2 T C
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7 T C
8 C T
9 G A
10 A G
11 G A
12 A C
13 C T
[0246]
[0247] 表2.与经济重要性性状相关的SNP
[0248] (在每个情形中优选等位基因列为“等位基因1”)
[0249]SEQ ID SNP_ID 优选等位基因 等位基因2
15 NBYA_342584 G A
16 NBYA_342716 T C
17 NBYA_342832 T G
18 NBYA_343138 G T
19 NBYA_343185 A G
20 NBYA_343186 A G
21 NBYA_343307 T C
22 NBYA_343573 T C
23 NBYA_343580 G A
24 NBYA_345616 T C
25 NBYA_345686 T C
26 NBYA_346236 T C
27 NBYA_347875 G T
28 NBYA_348097 C A
29 NBYA_348346 T C
30 NBYA_349346 A G
31 NBYA_349348 A G
32 NBYA_349455 G A
33 NBYA_350413 A C
34 NBYA_350479 G C
35 NBYA_350505 A G
36 NBYA_350590 T C
37 NBYA_350805 G C
38 NBYA_350936 G A
39 NBYA_352717 G A
40 NBYA_353064 A G
41 NBYA_353076 A G
42 NBYA_353135 T C
43 NBYA_353365 G A
44 NBYA_353833 C T
45 NBYA_353947 T A
46 NBYA_354471 T A
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