西班牙纯种马膝关节形态缺陷的遗传与基因组学解析：从遗传参数估计到基因组选择策略

本研究通过加权单步基因组最佳线性无偏预测（wssGBLUP）方法，首次对西班牙纯种马（PRE）膝关节形态缺陷进行大规模遗传参数估计和全基因组关联分析（GWAS）。研究基于58,922匹马的表型数据和4,057匹马的基因组数据，发现膝关节缺陷具有中等至高度遗传力（h2=0.13–0.38），并在7条染色体上鉴定出17个显著关联区域，包含38个与软骨发育（如COL8A1）、关节疾病（如OA）和骨骼代谢相关的候选基因。这些发现为PRE马的膝关节健康育种提供了关键分子靶点，推动了基因组选择策略在马匹育种中的实践应用。

　　

引言

马匹的运动系统健康是影响其运动性能和耐用性的关键因素。膝关节缺陷作为常见的肢体形态异常，不仅损害关节功能，还可能导致慢性疼痛、运动能力下降和跛行，对马匹福利和经济价值造成显著影响。西班牙纯种马（Pura Raza Espa?ola, PRE）以其优雅体态和运动 versatility 著称，膝关节形态是其种马登记和遗传评估的核心指标之一。尽管膝关节缺陷的成因涉及遗传、发育和环境等多因素，其遗传机制仍不明确。近年来，基因组技术如全基因组关联分析（GWAS）和高通量测序为揭示形态性状的遗传基础提供了新工具，但针对膝关节缺陷的基因组研究仍较为缺乏。

材料与方法

性状描述与评估

研究采用两种方法评估膝关节角度：连续变量（从-4到4的9级评分）用于侧视（SVKA）和正视（FVKA）膝关节角度；多分类变量（5级量表）分别评估背膝（buck knee）、膝内翻（calf knee）、外翻膝（bench knee）和膝外翻（knock knee）。无缺陷记为0。兽医技术人员依据标准化流程进行形态评估。

样本与基因型数据

研究共纳入58,922匹PRE马（19,752匹公马，39,170匹母马），平均年龄4.8岁。系谱数据包含398,866个个体。4,057匹马使用Axiom? EQUIGENE SNP芯片进行基因分型，经质控后保留77,584个SNP用于分析。

统计分析与GWAS

采用加权单步基因组限制性最大似然（wssGREML）方法，构建三变量模型（SVKA-背膝-膝内翻；FVKA-外翻膝-膝外翻）。固定效应包括性别、年龄、祖先起源（西班牙裔 vs. 中欧/阿拉伯影响）、地理区域、牧场规模、近交系数和体躯比例指数。遗传参数和基因组育种值（GEBVs）通过Gibbs抽样算法估计，GWAS采用1 Mb滑动窗口计算遗传方差解释比例，显著阈值设为1%。

功能注释

利用Ensembl BioMart和DAVID数据库对显著关联区域内的基因进行功能注释，优先分析与骨骼、软骨和关节疾病相关的基因。

结果与讨论

患病率与遗传参数

56.37%的PRE马无膝关节偏差。膝外翻（knock knee）和膝内翻（calf knee）是最常见的缺陷（分别为25.28%和22.19%），而外翻膝（bench knee）和背膝（buck knee）罕见（≤0.12%）。连续性状的遗传力估计为SVKA: 0.19±0.009，FVKA: 0.20±0.009；分类性状的遗传力范围为0.13±0.025（外翻膝）至0.38±0.016（膝外翻）。遗传相关性分析显示，同一视角下的相反缺陷呈负相关（如背膝 vs. 膝内翻: -0.37），而连续性状与高发缺陷呈正相关（如FVKA vs. 膝外翻: 0.95），表明患病率主导了性状间的相关性模式。

GWAS与候选基因

GWAS在7条染色体上鉴定出17个显著基因组区域（解释遗传方差>1%），其中4个区域解释比例超过1.5%。这些区域与多个性状关联，例如ECA7的一个区域同时影响外翻膝和背膝，提示存在多效性或连锁不平衡。功能注释发现38个候选基因，主要涉及：

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  滑膜与关节功能：如ECA4上的SAMD9L（滑膜成纤维细胞标记）和CALCR（与腕骨角度关联，增加骨折风险）；
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  软骨细胞分化与代谢：如CDK6（抑制软骨细胞成熟）、ZNF606（分化抑制因子）和RHOT1（促进增殖）；
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  骨关节炎（OA）相关通路：包括PDE1C（OA软骨中高表达，促进基质降解）、DNMT1（OA中表达下调）、OSCAR（软骨细胞凋亡）和COL8A1（OA生物标志物）；
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  其他关节疾病：如VSTM1（与舟骨病关联）和COL5A3（韧带退化相关）。

这些基因在人类和小鼠模型中的功能研究支持其在关节发育和疾病中的关键作用，例如NF1和SMG6通过GWAS与膝OA关联，MINK1缺失可延缓关节软骨退化。

结论

本研究首次在PRE马中系统解析了膝关节形态缺陷的遗传架构，证实了中高遗传力支持基因组选择的可行性。通过GWAS发现的候选基因为理解膝关节形态的分子机制提供了新视角，并为育种实践中降低膝关节缺陷风险提供了靶点。整合基因组信息有望提升PRE马的形态质量、运动表现和福利水平。