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 "家猪基因组计划"：
一． 研究意义、科学依据、 国内外研究概况及发展趋势
1．建立以大规模DNA测序分析为基础的生物信息学平台，实现以任务带学科产业发展的目的，是推进我国生物高技术自主创新的重大举措。
由于人类基因组计划的成功而日趋成熟的大规模DNA测序技术及生物信息学的发展已经证明了，以大规模DNA测序(包括基因组和cDNA)为基础的生物资源信息化已成为全面寻找、分离、克隆基因最为经济、快捷的可靠方式。资源信息化将把生物资源与基因工程、转基因技术等分子生物技术有机地结合起来，成为二十一世纪生物产业的源头、生长点。
我们顺利打通了大规模基因组研究所有技术关键,建立了日产50 Mb以上的测序能力，并实现了降低成本的大规模DNA样品制备的技术路线，在生物信息学方面也取得了长足的进步。在大规模、低成本、高产量及即时信息分析上都赶上了国际人类基因组的同行，奠定了我们国际地位，为下一步中国特色重要生物信息资源的研究开发打下良好的基础。
我国特有的生物资源是发展我国21世纪生物产业的重要战略资源。基因组序列的获得是使生物资源由群体资源或物质资源转变为生物信息（即基因组序列）资源的唯一途径，它将使资源开发和利用走上新的阶段，即生物资源在序列化与信息化的基础上，实现产权化与产业化的新阶段。
2．中国是世界上养猪最多的国家。猪肉是中国人摄取蛋白质的第一来源，家猪在我国的国民经济中占有重要地位，我国是受益于养猪科学发展最大的国家：
1） 培育优质肉食品种（全球年消费量为7800万吨，约十亿头。我国生产与消费占全球的1/2，产值约1千亿人民币）。培育优良品种的家猪，提高瘦肉比率，加快生长速度和高效繁殖率是我国农业发展面临的一个重要问题。
2） 从医学和生物技术方面来看，家猪将是器官移植和疾病模型的最佳选择。猪与人的亲缘关系近，内脏器官大小和重量相似，是器官移植的理想材料。培育转基因猪，使提供的器官或细胞异种移植后不出现排斥反应，在医药领域有广泛的前景。
3） 过去5年全球测序的总能力和产量连续倍增，并带动了相关产业的迅猛发展，形成了巨大的高额利润市场，产业规模化大大降低了测序的单位成本，反过来又刺激了市场对测序的需求。大规模的数据产生又促进了生物信息学和功能基因组学产业的发展形成了基因组学分学科，技术，产业一体化的发展模式，在已有的基础上紧跟国际前沿，确保我国的竞争能力是本项目的重要目的。
二． 目标与内容
1． 第一期目标：
a. 目标
1) EST 测序，得到编码蛋白质的表达DNA序列信息;
2) 全基因组测序，建立数据库，为未来依据基因组进行家猪品种设计和改良奠定基础；
3) BAC文库构建，筛选含重要基因的BAC克隆；
4) 不同代表性家猪品种间单核苷酸多态性（SNP）鉴定，发现和定义优质基 因，阐明这些优质基因的利用途径和方法，为建立我国农业动物遗传资源的基因库、信息库奠定理论基础。
b. 内容：
1） 从不同组织的特异性文库中测定至少10万个EST序列；
2） 测定2 X 的全基因组序列，完成覆盖率约90%的基因组"工作框架图"，得到95%以上结构基因的全序列，建立基因组序列与最终分析的数据库;
3） 构建覆盖率至少5×的BAC文库，合成约30,000对候选基因区引物，用PCR法筛选BAC文库以得到含有重要基因的BAC克隆;
4） 合成有代表性位点的引物，PCR扩增并测序，鉴定至少5000个SNPs。
c. 关键科学技术问题：
建立cDNA文库，cDNA或EST测序；
建立物理图谱，霰弹法测定全基因组；
建立完整的中国猪种关系，用于鉴定杂交过程中基因的分布；
建立功能预测，序列组装与基因发现的能力；
2． 第二期目标：
1、 基因组学导向的家猪育种，将对养猪业产生巨大的影响。
2、 转基因器官移植在临床上的应用。
3、 基础生物学研究：比较基因组学、基因表达、生物信息学、实验动物学及与人相关的多基因疾病及相关的衰老健康研究等。
4、 与中国的农业动物学界及与养猪相关企业密切配合，以解决我国畜牧业的持续发展和快速繁殖优良家畜品种鉴定理论和技术基础。
前景分析
1） 猪的基因组序列数据库本身就是一个极具商业价值的产品 。
2） SNP将作为定位猪的优良品质基因的重要标记，为改良品种提供资源基因。通过ＤＮＡ重组等技术改良家猪品种，可提高家猪的产仔率、日增重量、瘦肉率及抗病性等，对发展我国国民经济、提高人民生活水平具有战略意义。
3） 猪的基因与人的基因高度相似，猪的有用基因的分离还能用来鉴定人的基因，经典的例子是猪的胰岛素基因。这些基因将有很大的产业开发价值。
4） 猪与人的亲缘关系近，内脏器官大小和重量相似，是器官移植的理想材料。比较猪与人的基因组，培育基因改良猪，使提供的器官或细胞异种移植后不出现排斥反应，在医药领域有广泛的前景。
5） 猪可作为人类常见多基因病和与年龄相关的老年病的比较基因组学研究材料和理想的实验动物模型。
6） 推动功能基因组学研究和生物信息学相关学科的发展。
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