来自中国农大孙东晓教授的报告（2021/12/6），题目：“基于多组学鉴定奶牛生产性状关键基因及育种应用”。 其对中国农大在奶牛育种中十几年的工作，进行了非常好的总结和介绍。
提纲：
第一部分： 采用多组学策略鉴定奶牛产奶性状关键基因
第二部分：成功案例：EEF1D基因的发现与功能验证
第三部分：功能基因的创新应用：育种芯片研发
全部工作思路及其工作的主要方法
第一部分： 采用多组学策略鉴定奶牛产奶性状关键基因
（一）GWAS工作
1. 奶牛产奶性状的GWAS
产奶量，脂肪率等
我国最早在2010发表：
数据和方法（两种）：
找出对应及其附近基因（注意DGAT1和GHR）
与牛的QTLdb（5cM）进行overlap,
做了8个组织的基因表达。
2. 牛奶脂肪酸的GWAS
又增加丹麦的数据
3. 初乳IgG的GWAS
出生48小时进行的初乳和血液采样。
4. 全基因组重测序
2014年完成，选用经过后裔测定的8头种牛，四个同胞，但是8头牛育种值差别非常大。
10x二代测序
需要找出高低方向一致的基因，外显子：
对基因进行富集分析：
（二） 转录组分析
1 乳腺上皮
RNA-seq
2012年完成，泌乳中后期，4头牛，2头乳脂率非常高，另一头非常低
miRNA
ATC-se与rna-seq分析
2 肝脏组织
lnc-RNA
三个方法的CE竞争：
宏基因组，蛋白质，代谢组也均进行了分析，但是没有进行
第二部分 怎么鉴定“主效基因”
EEF1D基因的发现与功能验证，乳脂性状具有较大影响
EEF1D基因发现
28个显著SNP，其中一个位于EEF1D基因的内含子。采集8个组织进行验证，（PED9A基因与产奶性状不关联）
其他新群体验证，对EEF1D进行全部分析，3‘调控的有3个SNP，具有错意突变：
进行3中软件进行转录因子结果突变预测。
细胞水平验证（RNA水平干扰）
个体水平验证
在小鼠进行敲出EEF1D基因（杂合子），纯合子致死
配种，进行乳汁收集和验证
RNA-seq数据也非常一致
第三部分 怎么应用到育种
2009年美国率先开始，我国2012全部启动：全部后备公牛的育种。
国外的芯片利用LD位点，使SNP尽量均匀分布在染色体上，为固相；但是增加显著突变位点的可能更好。
新增加的位点，适合我国奶牛群体的SNP位点，目前，我国奶牛参考群体为1.5W。
85K的液相芯片目前正在验证：
问答
找到显著基因后，需要再次在其他群体扫描整个基因进行验证。
可能进行过表达的验证（如转基因小鼠），其结果可能能进一步得到验证。
需要多组学进行相互验证，可能更好确定候选基因，来进行后续的试验验证
后续：从汇报中的的一些胡思乱想和寻找答案（2021/12/6）
问题
为什么我国GS建立近10年，还是只涉及产奶性状？没有加入一些重要的功能性状（产犊难易，繁殖特性，长寿性状，体型评分，代谢疾病），最后猜想可能是表型数据无法收集。
那问题又来了，连建立的参考群，都不能保证这些基础数据的收集，那应该怎么相信这些参考群的管理（其他信息）呢？
如果有了新的指标，是否需要新的育种综合指数？
答案
两个大联盟在收集（需要时间）
指定采集数据的规范，有一定标准：
新的综合指数（UTPI），对于抗病性状应该增加指标：
初步成果
- 正在建立的“龙牛”芯片，85K，这个只是在基础50K数据中，又加入了一些产奶性状筛选到的SNP位点和已知的重大疾病的位点。但是没有考虑我刚才所述的功能信息的位点，或者说直接与繁殖相关的位点。
解决方案：
新芯片位点覆盖：
在找答案的同时，看到一个问题，冷冻精液进口占比60%+
那我就在想，我国目前的奶牛产奶量的提高是自己育种的结果，还是借助了国外的育种结果呢？一般来看，应该两者都会有，但是两者各自的占比就要打一个大大的问号了。
