發(fā)布時(shí)間：2020-11-09 10:42

　　 肌肉中的脂肪含量對(duì)雞肉的嫩度和風(fēng)味會(huì)產(chǎn)生重要的影響,研究肌內(nèi)脂肪代謝調(diào)控機(jī)制對(duì)改善雞肉風(fēng)味及嫩度具有重要意義。而為了保證雞肉的品質(zhì),我們?cè)诟纳破滹L(fēng)味和嫩度的同時(shí)還需要對(duì)其進(jìn)行保鮮,以此來(lái)抑制肉中腐敗微生物的生長(zhǎng),保持雞肉原有的鮮美。本研究選取10只黃山黑雞,取其大腿肌肉組織,利用索氏抽提法測(cè)量肌肉中脂肪的含量。根據(jù)肌內(nèi)脂肪含量的結(jié)果選取表型差異極其顯著的兩組(每組2個(gè)樣),即肌內(nèi)脂肪含量極高組(IMFH)和肌內(nèi)脂肪含量極低組(IMFL)。將兩組樣品進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測(cè)序,篩選出14個(gè)影響肌內(nèi)脂肪含量的候選基因。其中將G0/G1開關(guān)基因(G0S2)作為影響肌內(nèi)脂肪含量最有希望的候選基因,并對(duì)其進(jìn)行功能驗(yàn)證。最后,為了保證雞肉的品質(zhì),以冷鮮雞肉為實(shí)驗(yàn)材料,對(duì)其保鮮技術(shù)進(jìn)行探討。主要得出以下結(jié)果:1.肌內(nèi)脂肪含量測(cè)定:采用索氏抽提法檢測(cè)大腿組織中10個(gè)樣本的肌內(nèi)脂肪含量,挑選2組肌內(nèi)脂肪含量低(2.691%和2.223%)和2組肌內(nèi)脂肪含量高(5.858%和5.934%)作為實(shí)驗(yàn)材料。2.轉(zhuǎn)錄組測(cè)序篩選關(guān)鍵基因:共篩選出128個(gè)差異表達(dá)基因,其中34個(gè)基因下調(diào),94個(gè)基因上調(diào)。對(duì)差異表達(dá)基因,GO和KEGG結(jié)果以及QTL映射和基因功能的綜合分析,我們將G0S2,FABP4,PLIN1,SCD,LFABP,SLC1A6,SLC45A3,ACSBG1,LY86,ST8SIA5,SNAI2,HPGD,EDN2和THRSP作為影響肌內(nèi)脂肪含量的14個(gè)候選基因。并且G0S2為最有希望的候選基因。3.關(guān)鍵基因的功能驗(yàn)證:構(gòu)建G0S2基因的RNA干擾慢病毒表達(dá)載體,轉(zhuǎn)染雞前脂肪細(xì)胞后鑒定其干擾效率,篩選出有效干擾片段G2并進(jìn)行正式實(shí)驗(yàn),干擾效率可達(dá)55%。通過(guò)設(shè)置陰性對(duì)照組,將干擾組和陰性對(duì)照組進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測(cè)序篩選差異表達(dá)基因。共檢測(cè)到2242個(gè)差異表達(dá)基因,其中1344個(gè)基因下調(diào),898個(gè)基因上調(diào)。通過(guò)綜合分析差異表達(dá)基因、通路富集和基因功能發(fā)現(xiàn),有10個(gè)脂肪代謝關(guān)鍵基因受G0S2基因的調(diào)節(jié),包括ACACA、ACSL3、ACSS2、ELOVL1、FADS1、FADS2、PNPLA2、SCD、SREBP-1和PPARG。G0S2通過(guò)影響這10個(gè)脂肪代謝關(guān)鍵基因的表達(dá)來(lái)調(diào)控脂肪代謝過(guò)程。4.冷鮮雞肉保鮮技術(shù)研究:研究4種單一保鮮劑即茶多酚、Nisin、溶菌酶和殼聚糖的保鮮作用。
【學(xué)位單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TS251.55
【部分圖文】：

圖 2.1 測(cè)序錯(cuò)誤率分布圖Fig 2.1 Distribution of error ratio of RNA-seq注：橫坐標(biāo)表示的是 reads 的堿基位置，縱坐標(biāo)表示的是單堿基的錯(cuò)誤率GC 含量的分布檢查是用來(lái)檢測(cè)有沒(méi)有 AT 和 GC 分離的現(xiàn)象，但是這類情況多是測(cè)序也有可能是建庫(kù)的時(shí)候帶來(lái)的，而且可能會(huì)對(duì)后續(xù)的定量分析產(chǎn)生影響，如圖 2.2 所示是四個(gè)樣品的 GC 含量分布圖。從圖中可看出 GC 含量的分布總體呈水平線，并沒(méi)有 AT、GC 分離現(xiàn)象。然而前 6-7 個(gè)堿基卻呈現(xiàn)比較大的波動(dòng)。對(duì)Illumina 測(cè)序來(lái)講，因?yàn)殡S機(jī)引物擴(kuò)增會(huì)產(chǎn)生偏差，測(cè)序所得的每一個(gè) read 前 6-7個(gè)堿基呈現(xiàn)較大的波動(dòng)是正常情況。

圖 2.2 轉(zhuǎn)錄組測(cè)序 GC 含量分布見(jiàn)圖Fig 2.2 Base quality statistics of RNA-seq：橫坐標(biāo)表示的是 reads 的堿基位置，縱坐標(biāo)表示的是每個(gè)堿基所占的比例；不同的堿基由不同顏色表示經(jīng)由原始數(shù)據(jù)過(guò)濾、測(cè)序錯(cuò)誤率檢查、GC 含量分布檢查，會(huì)取得后面分析用的 clean reads，數(shù)據(jù)匯總見(jiàn)表 2.4 所示。表 2.4 數(shù)據(jù)產(chǎn)出質(zhì)量情況一覽表Tab 2.4 Data output quality listamplenameRaw readsCleanreadscleanbasesErrorrate(%)Q20(%)Q30(%)GC content(%)MFH1 62285352 60063910 9.01G 0.02 96.57 91.82 51.21

圖 2.3 轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)在參考基因組不同區(qū)域的分布情況Fig 2.3 The distribution of RNA-Seq reads mapped to reference genome in different regions
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本文編號(hào)：2876301