猪的生长发育性状是重要的经济性状。然而,到目前为止,对于猪生长发育的相关机理还不是很清楚,已经大量开展的数量性状基因座(quantitative trait locus, QTL)定位研究成果也不能很好地运用到育种实践中来。这些因素都制约着猪种的遗传改良。为更好地阐释从基因到性状表型的生物学过程,本研究利用候选基因集法部分流程,旨在寻找影响猪生长发育的候选基因集,为育种实践提供理论支持。具体内容和结果如下所述:首先,从NCBI的GEO数据库中收集了四套最近发表的Affymetrix的商业化的全基因组表达谱芯片数据,分别为GSE9484、GSE7863、GSE14710、GSE10428,均与小鼠骨骼肌生长发育相关,实验设计分别是基于四种不同的因子(Akt1,Galgt2, STAT5, RB1),数据集均分别用基因集富集分析法(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)分析。由于其设计方法的不同,我们将前两者及后两者分别进行整合,得到显著上调及显著下调通路分别为24条、15条及5条、1条。其中,缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸降解,淀粉和蔗糖代谢通路是两个整合中共有的结果。所以,共得到上调和下调的候选基因集27个和17个。其次,利用比较基因组学的手段,将小鼠通路基因与猪的cDNA库进行比对,将序列的相似度大于75%的序列视为同源基因。并且将这些同源基因与猪原有的通路成员做对比,将尚不存在于猪通路的成员加入从而组成新的通路作为后续研究的候选基因集。最后,将这些新的通路成员通过基因碱基位置在已报道的QTL区域上进行映射分析,将候选基因集成员分别对应到了猪日增重、平均日采食量、蛋白沉积率、肩胛骨长度、骨骺评分、屠宰日龄、胫骨长度、尺骨长度、肱骨长、达100kg日龄、股骨骨矿物质密度、股骨长度、脂质沉积率等生长性状的QTL上,这些对应到与具体生长性状相关联的QTL上的基因可作为候选基因(QTG)。然后,将现有的两个SNP数据库,即NCBI的dbSNP库和Illumina的Porcine 60K芯片数据库的SNP定位到候选QTG上,得到314个候选QTN。综上所述,本文通过对小鼠骨骼肌生长发育相关表达谱芯片的分析及整合分析,并利用比较基因组学的方法将其比对到猪上,发现生长发育相关候选基因集。然后将这些基因集成员与猪的QTL数据库进行映射得到生长发育相关候选QTG,继而利用现有SNP数据库得到候选QTN。这些通路和基因可作为影响猪生长发育候选通路和基因,不仅可以对现有生长发育相关基因有更深入的了解,还有助于发现新的相关候选基因,为猪育种提供新的理论依据。