中国畜禽种业 >

2026 , Vol. 22 >Issue 5: 52 - 60

DOI: https://doi.org/10.19543/j.cnki.1673-4556.20260329.003

生物技术

基于转录组学比较不同日龄绍兴鸭卵巢功能差异分析

  • 周宁 , 1, 2, 3 ,
  • 刘锦玉 2 ,
  • 卢立志 2 ,
  • 曾涛 2 ,
  • 郑嫩珠 1 ,
  • 张钰 3 ,
  • 李丽 , 1 ,
  • 顾天天 , 1, 2
展开
  • 1. 福建省农业科学院畜牧兽医研究所/福建省畜禽遗传育种重点实验室，福建 福州 350013
  • 2. 浙江省农业科学院畜牧兽医研究所，浙江 杭州 310021
  • 3. 扬州大学动物科学与技术学院，江苏 扬州 225009
顾天天（1993—），女，江苏南通人，助理研究员，主要研究方向：家禽遗传育种，E-mail：
李丽（1988—），女，河北唐山人，助理研究员，主要研究方向：家禽遗传育种，E-mail：。

周宁（2000—），女，江苏南通人，硕士研究生，研究方向：动物遗传育种与繁殖，E-mail：。

收稿日期: 2025-10-30

  网络出版日期: 2026-06-17

基金资助

国家重点研发计划项目(2024YFD1300902)

福建省畜禽遗传育种重点实验室(FJXQKFJJ2025-1)

国家水禽产业技术体系专项(CARS-42)

收起

Comparative analysis of ovarian function differences in Shaoxing ducks at different ages based on transcriptomics

  • Ning Zhou , 1, 2, 3 ,
  • Jinyu Liu 2 ,
  • Lizhi Lu 2 ,
  • Tao Zeng 2 ,
  • Nenzhu Zheng 1 ,
  • Yu Zhang 3 ,
  • Li Li , 1 ,
  • Tiantian Gu , 1, 2
Expand
  • 1. Fujian Academy of Agricultural Sciences Institute of Animal Husbandry and Veterinary Medicine / Fujian Provincial Key Laboratory of Animal Genetics and Breeding, Fuzhou, 350013, Fujian
  • 2. Institute of Animal Husbandry and Veterinary, Zhejiang Academy of Agricultural Sciences, Hangzhou, 310021, Zhejiang
  • 3. College of Animal Science and Technology, Yangzhou University, Yangzhou, 225009, Jiangsu

Received date: 2025-10-30

  Online published: 2026-06-17

Fold

摘要

目的 该试验旨在研究300日龄和900日龄蛋鸭卵巢组织转录本的差异，并筛选影响卵巢衰老的关键基因或信号通路。 方法 该试验采集300日龄青年蛋鸭和900日龄老年蛋鸭卵巢组织，通过Illumina HiSeq平台进行深度测序，并对差异表达基因（Differentially expressed genes， DEGs）进行基因本体（Gene ontology， GO）功能注释、京都基因与基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes， KEGG）富集分析和实时荧光定量PCR（Quantitative Real-time PCR）验证。 结果 结果显示，900日龄和300日龄蛋鸭卵巢间共鉴定出403个基因表达存在显著差异，其中235个上调基因，168个下调基因。GO功能显著富集在代谢过程、免疫系统过程、生殖过程和转录调节活性等条目；KEGG通路显著富集在白细胞介素-17信号通路、ECM受体相互作用和花生四烯酸代谢等通路。qRT-PCR结果发现，10个基因（ADRA2B、TF、APOC3、RXRG、MMP9、GRIA4、OXTR、ATP6V1G3、TRPC5和STMN4）在900日龄和300日龄蛋鸭卵巢组织间表达变化模式与转录组测序结果一致，表明RNA-Seq结果可靠。 结论 转录组测序筛选出403个显著差异基因，其中TF、APOC3、TRPC5等基因可能与卵巢衰老相关。KEGG富集显示的白介素-17信号通路、ECM受体相互作用和花生四烯酸代谢等通路，可影响炎症反应和损伤，参与蛋鸭卵巢衰老。

关键词： 蛋鸭; 卵巢功能; 日龄; 转录组学

本文引用格式

周宁 , 刘锦玉 , 卢立志 , 曾涛 , 郑嫩珠 , 张钰 , 李丽 , 顾天天 . 基于转录组学比较不同日龄绍兴鸭卵巢功能差异分析[J]. 中国畜禽种业, 2026 , 22(5) : 52 -60 . DOI: 10.19543/j.cnki.1673-4556.20260329.003

Abstract

Objective This study aimed to investigate the transcriptional differences in the ovarian tissues of 300-day-old and 900-day-old laying ducks, and to identify the key genes or signaling pathways that affect ovarian aging. Method Ovarian tissues of 300-day-old young laying ducks and 900-day-old old laying ducks were collected, and deep sequencing was performed on the Illumina HiSeq platform. The differentially expressed genes (DEGs) were annotated for Gene ontology (GO) function, KEGG pathway enrichment analysis, and verified by real-time fluorescent quantitative PCR. Result The results showed that 403 genes were significantly differentially expressed between the 900-day-old and 300-day-old laying duck ovaries. Among them, 235 genes were upregulated and 168 genes were downregulated. The GO functions were significantly enriched in metabolic processes, immune system processes, reproduction processes, and transcriptional regulatory activities; the KEGG pathways were significantly enriched in interleukin-17 signaling pathway, ECM-receptor interaction, and arachidonic acid metabolism, etc. The qRT-PCR results revealed that 10 genes, including ADRA2B, TF, APOC3, RXRG, MMP9, GRIA4, OXTR, ATP6V1G3, TRPC5 and STMN4, showed consistent expression patterns between the 900-day-old and 300-day-old laying duck ovarian tissues and the results of transcriptome sequencing, indicating the reliability of the RNA-Seq results. Conclusion Transcriptome sequencing identified 403 significantly DEGs, among which TF, APOC3, TRPC5, etc. may be related to ovarian aging. The KEGG enrichment analysis showed that the interleukin-17 signaling pathway, ECM receptor interaction, and arachidonic acid metabolism pathways can affect inflammatory responses and damage and participate in the aging of laying duck ovaries.

Key words： Egg-laying ducks; Ovary function; Age; Transcriptome

我国是世界鸭养殖和消费大国之一，拥有多样化的鸭品种和广泛的养殖区域，鸭出栏量已占世界出栏量的75%[1]。绍兴鸭（又称绍兴麻鸭），原产于浙江省绍兴市和诸暨市[2]，以其产蛋量高、性成熟早、抗病力强及产蛋高峰期长等特点而著称。该鸭具有很高的肉、羽、蛋综合经济价值，是国内目前养殖范围最广的蛋鸭品种之一[3,4]。然而，其产蛋与繁殖性能会随年龄的增长而显著衰退[5,6]，这严重限制了畜禽产业的可持续发展。卵巢是重要的生殖器官，对于维持雌性动物生育能力和内分泌稳态都是不可或缺的[7]。卵巢衰老是一种特殊类型的器官衰老，先于任何其他哺乳动物器官[8,9]。卵巢随着年龄的增长，局部微环境会发生变化，从而导致卵母细胞质量的降低和卵泡耗竭率的增加[10]，这可能是大龄雌性动物不孕的主要原因[11]。研究表明，卵巢间质细胞中DNA、蛋白质和脂质的氧化损伤产物随着年龄增长显著增加[12]。低质量的卵母细胞表现出增加的非整倍体率和更高的细胞质细胞器损伤[13]。
RNA测序（RNA sequencing，RNA-seq）能够全面分析转录组，从而系统揭示信号网络的整体变化[14]，同时还可能发现未知转录本和新基因，识别可变剪切位点以及单核苷酸多态性（Single nucleotide poly morphism，SNP）[15]。RNA-seq技术已被用于研究包括植物、哺乳动物和细菌在内的多种物种[16-18]。Jin等[19]根据RNA-seq分析发现龙岩鸭衰老导致卵巢钙信号紊乱，抑制cAMP代谢，进而降低抗氧化能力，抑制颗粒细胞增殖与迁移，最终限制卵泡发育。Ren等[20]通过转录组学分析发现EPOX基因在北京鸭产蛋期特异性高表达，是鸭卵泡发育的关键调控因子。目前对于绍兴鸭卵巢组织衰老机制的研究报道较少，本研究采用RNA-Seq技术分析300日龄和900日龄绍兴鸭卵巢组织的差异，以期为绍兴鸭卵巢衰老机制研究提供有价值的参考依据，促进产业发展。

1 材料与方法

1.1 动物的选择

本研究所用的绍兴鸭（Anas platyrhynchos）来自诸暨市国伟禽业发展有限公司。根据前期产蛋记录和观察，于2022年4月选择300日龄和900日龄的母鸭各3只作为试验鸭。屠宰后采集卵巢组织，用于后续试验。

1.2 RNA提取

按照制造商的说明书要求，用TRIzol®试剂（Invitrogen公司）从卵巢组织中提取总RNA，并使用DNaseI（TaKara公司）去除残留的基因组DNA。然后使用2100生物分析仪（Agilent公司）测定RNA质量，并使用ND-2000（Nanodrop Tech-nologies）进行定量分析。选取符合后续实验要求的RNA样本（OD260/280介于1.8～2.2，OD260/230不低于2.0，RNA完整指数（RIN）≥6.5，28S与18S核糖体RNA比值≥1.0，总量大于10 μg）进行测序文库构建。

1.3 文库制备及IlluminaHiseq测序

遵循Illumina TruSeq TM RNA样本制备试剂盒的操作指南，以1 μg总RNA为起始材料构建RNA-seq转录组文库。具体流程如下：首先采用oligo（dT）磁珠富集带有poly（A）尾的信使RNA，随后在裂解缓冲液作用下将其片段化。以此片段化mRNA为模板合成cDNA，再经过末端修复、3'端加A尾并与测序接头连接，完成文库初步构建。接下来，参照Illumina标准流程对文库进行末端修复、A尾添加及标签接头连接等处理。为获取200～300 bp的目标cDNA片段，使用2%低范围超琼脂糖凝胶对文库进行大小筛选，并通过Phusion DNA聚合酶（NEB）进行15个循环的PCR扩增。最后，利用TBS380对文库进行定量，并在Illumina NovaSeq 6000测序平台（上海博日生物科技有限公司）上开展双末端测序，读长为2×150 bp。

1.4 读取质量控制与映射

原始的双端测序读段由Trimmomatic（参数设置为SLIDINGWINDOW:4:15MINLEN:75，版本0.36，http://www.usadellab.org/cms/uploads/supplementary/T-rimmomatic）软件进行修剪和质量控制。然后使用hisat2（https://ccb.jhu.edu/software/hisat2/index.shtml）将干净的读段分别以定向模式与参考基因组进行比对，该软件使用默认参数进行映射。这些数据的质量评估由qualimap_v2.2.1（http://qualimap.bioinfo.cipf.es/）完成。使用htseq（https://htseq.readthedocs.io/en/release_0.11.1/）计算每个基因的读取数。

1.5 差异表达分析和功能富集

通过每百万比对读段中每千碱基外显子片段数的方法计算每个基因的表达水平，从而识别2个不同样本之间的差异表达基因（Differentialy expressed genes，DEGs）。使用R统计软件包edgeR（http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/edge-R.html/）进行差异表达分析。2个样本之间的DEGs是根据以下标准选择的：以2为底的倍数变化的对数（log2FoldChange, log2FC）的绝对值大于等于1且错误发现率（False discovery rate，FDR）应小于等于0.05。为了进一步理解差异表达基因的调控功能，通过Goatools（https://github.com/tanghaibao/Goatools）和KOBAS（http://kobas.cbi.pku.edu.cn/home.do）进行GO功能富集和KEGG通路分析。当差异表达基因的Bonferroni校正P值＜0.05时，它们在GO term和KEGG通路中显著富集。使用互作基因/蛋白质检索工具（https://string-db.org/）对DEGs进行蛋白质互作（Protein-protein interaction，PPI）网络分析。

1.6 实时荧光定量PCR

使用Trizol法从鸭卵巢组织中提取总RNA，并使用FastKing gDNA Dispelling RT Super Mix试剂盒（天根生物科技有限公司，北京）逆转录总RNA为cDNA。引物序列信息见表1，内参基因为GAPDH。qRT-PCR扩增体系（20 μL）：ddH2O 7.2 μL，ChamQTM SYBR® qPCR Master Mix（诺唯赞）10.0 μL，正反向引物（10 μmol/L）各0.4 μL，cDNA 2.0 μL。反应条件：95 ℃ 30 s；95 ℃ 10 s，60 ℃ 30 s，40个循环。实时荧光定量PCR在LightCycler® 96系统（Roche, Basel, Switzerland）上进行。每个样品重复3次取平均值，从而保证结果的可重复性，采用2-ΔΔCt方法计算基因的相对表达量并进行统计分析。
表1 qRT-PCR引物信息

Table 1 Primer Information of qRT-PCR

基因Genes 引物序列（5'→3'）Primer sequences 基因登录号Accession Number 扩增长度Amplification length/bp
ADRA2B F: CGCCCCAAAACCTCTTCTTG; R: ATCTCGCACCACGTCTTCTG XM_021271422.4 127
TF F: AAAAGACCTGCGAGGCAAGA; R: AAAAACTTGGCCACCGCTTG XM_005028068.6 150
APOC3 F: GGTATAAAGTGGGAGGCTGGG; R: ACTGAGACCTTCATGGCTGG XM_027444320.3 77
RXRG F: ATGGTTGAGTGCGCTGAAGA; R: GCGTGAACGGGGGAATAGAA XM_038183246.2 113
MMP9 F: GCGCTGATGTACCCCATGTA; R: CAGAGCCACGACCATAGAGG XM_038166138.2 94
GRIA4 F: GAGGCAGGCGTCTTAGACAA; R: GGCACTCGTCTTGTCCTTACT XM_005016337.6 96
OXTR F: CCAAGATCCGGACGGTCAAA; R: GATGAAGGGAGAGGCTTCCTG XM_005012067.5 131
ATP6V1G3 F: GATAGACCACTACCGGCTGC; R: ACCTTGGGAGCCCATTACATTT XM_005027310.6 73
TRPC5 F: AGTGGTGAGAAGCAGGTTCC; R: CGTGGAATCGTTACCCGTCT XM_027465062.3 146
STMN4 F: AAGGAGCTGCCTCTCGTCTC; R: GGTGAGGTCTACGGTGTCTTCAT XM_072036605.1 96
GAPDH F: GGTTGTCTCCTGCGACTTCA; R: TCCTTGGATGCCATGTGGAC XM_038180584.2 165

1.7 数据分析

采用IBM SPSS Statistics 25（Armonk，NY，USA）对数据进行t检验分析，检验组间差异。P<0.05表示差异显著。

2 结果与分析

2.1 300日龄和900日龄蛋鸭卵巢组织转录组测序

利用RNA-seq对300日龄和900日龄绍兴鸭6个卵巢组织进行转录组测序，结果表明，将低质量序列、接头序列及重复序列过滤掉后，分别获得了91511550～105058402条高质量reads，Q20与Q30占比分别大于97%和91%。此外，将过滤后的序列与北京鸭基因组（CAU_Pekin_2.0）比对，比对率均高于83%（表2）。综上，本次测序与建库质量均满足后续基因表达分析的要求。
表2 样本测序数据评估

Table 2 Evaluation of sample sequencing data

项目Items 样本名称Sample name
D300-1 D300-2 D300-3 D900-1 D900-2 D900-3
过滤后数据Clease reads 105058402 100239028 91511550 101950176 96135278 103532342
过滤后数据Clease bases 15675135585 14954327246 13654835354 15213074629 14347014313 15456361516
Q20/% 97.63 97.33 97.50 97.70 97.52 98.03
Q30/% 92.75 91.96 92.41 92.93 92.47 93.98
可比对数据Mapped reads 87797306 84090520 76293179 85750293 80897836 86791162
比对率Mapped ratio/% 83.57 83.89 83.37 84.11 84.15 83.38

2.2 差异表达基因鉴定

以FDR≤0.05且log2FC的绝对值≥1作为筛选标准，鉴定不同日龄蛋鸭个体间的差异表达基因。统计分析结果显示，共检测到403个基因存在显著表达差异，包括235个上调基因和168个下调基因（图1）。
图1 差异表达基因散点图

注：红点表示该组上调基因，蓝点表示该组下调基因。

Fig. 1 Scatter plot of differentially expressed genes

Note: Red dots indicate upregulated genes in the group, and blue dots indicate downregulated genes.

2.3 差异基因GO功能注释

对差异基因进行GO功能注释，结果显示所有差异表达基因被富集到278个GO条目中（图2）。为进一步明确其主要调控功能，选取富集最显著的30个GO条目，绘制了差异基因GO注释柱状图，结果发现，在生物过程方面，DEGs主要富集在代谢过程（Metabolic process）、免疫系统过程（Immune system process）、生殖过程（Reproduction process）、对刺激反应（Response to stimulus）、发育过程（Developmental process）和生物调控（Biological regulation）等，提示与卵巢衰老已知的线粒体功能障碍、炎性衰老和卵泡发育失调等核心病理特征吻合；在细胞组分方面，细胞解剖实体（Cellular anatomical entity）、细胞内（Intracellular）和包含蛋白的复合物（Protein-containing complex）是DEGs的主要作用场所；在分子功能方面，DEGs主要富集在结合（Binding）、转录调节活性（Transcription regulator activity）、分子功能调节剂（Molecular function regulator）和催化活性（Catalytic activity）等，可能包括调控细胞凋亡、自噬等衰老相关通路的关键蛋白或基因，影响卵泡存活。
图2 差异表达基因GO注释

注：MF：分子功能（molecular function）；BP：生物过程（biological process）；CC：细胞组分（cellular component）。

Fig. 2 GO Annotation of differentially expressed genes

Note: MF: molecular function; BP: biological process; CC: cellular component.

2.4 差异表达基因KEGG富集分析

对差异表达基因的注释结果按照KEGG（P＜0.05）中通路类型进行分类，大多数DEGs显著富集到9条KEGG信号通路，其中8条为上调通路，1条为下调通路。主要富集在白细胞介素17（In-terlukin-17, IL-17）信号通路、ECM受体相互作用、花生四烯酸代谢、α-亚麻酸和亚油酸代谢等通路（图3）。在这些通路中上调的差异基因有IL17A、IL8、AGTR1、NPPC、OC90、RXRG、SOST、SOSTDC1、CHAD、COMP、SPP1、SV2B、TNXB、AVPR1A、GRM3等，下调的差异基因有ATP6V0A4、ATP6V1G3。
图3 差异表达基因KEGG富集散点图

注：横轴表示通路对应的富集程度，纵轴表示通路名称。圆点的大小表示每个通路中包含的差异表达基因个数，而点的颜色对应于不同的P值范围（红色、黄色、绿色、蓝色和紫色分别代表P值在0～0.1、0.1～0.2、0.2～0.3、0.3～0.4和0.4以上范围）。

Fig. 3 KEGG enrichment aggregation point map of differentially expressed genes

Note: The horizontal axis represents the enrichment degree corresponding to the pathway, the vertical axis represents the pathway name. The dot size indicates the number of differentially expressed genes in the pathway, and the dot color corresponds to the different P-value ranges (Red, yellow, green, blue and purple represent the range of P values from 0 to 0.1, 0.1 to 0.2, 0.2 to 0.3, 0.3 to 0.4 and above 0.4, respectively).

2.5 差异基因互作分析

利用STRING数据库构建了DEGs的PPI网络。该网络由192个基因组成，按照得分，ATP6VOA4、ATP6V1G3、GAL、GALR1、MC2R和POMC被鉴定为核心基因（图4）。
图4 PPI网络和核心基因

Fig. 4 PPI network and core genes

2.6 荧光定量PCR验证

本研究在与繁殖相关的显著富集KEGG通路中筛选出ADRA2B、TF、APOC3、RXRG、MMP9、GRIA4、OXTR、ATP6V1G3、TRPC5和STMN4基因进行qRT-PCR验证转录组测序数据的准确性。实时荧光定量PCR分析显示，10个基因在2种日龄鸭卵巢组织间的表达模式与转录组测序结果高度吻合（图5），从而验证了本研究转录组数据的准确性与可靠性。
图5 qRT-PCR验证转录组测序数据

注：D300表示300日龄组，D900表示900日龄组。*表示P<0.05。

Fig. 5 Verification of transcriptome sequencing data by qRT-PCR

Note: D300 represents the 300-day-old group, and D900 represents the 900-day-old group. * represents P<0.05.

3 讨论

绍兴鸭作为一种重要的水禽，如何提升其产蛋后期的繁殖效率与繁殖年限，是一个关键问题。卵巢是影响雌性动物性生殖能力的关键器官[21]，卵巢衰老是大龄雌性动物不孕的主要原因。目前，在人类和小鼠上关于卵巢衰老的研究较多，揭示了衰老小鼠卵巢转录组变化的全面细胞图谱，确定了卵巢衰退的早期驱动因素[22]。然而，有关绍兴鸭卵巢衰老机制的研究仍然很少。
为探究蛋鸭卵巢衰老的分子机制，本研究对300日龄和900日龄绍兴鸭的卵巢组织进行RNA-seq测序分析。以北京鸭基因组（CAU_Pekin_2.0）为参考序列进行比对分析，比对率在83%以上，但是Q20>97%和Q30>91%，这表明测序原始数据质量非常高。因此，比对率主要反映了北京鸭基因组与绍兴鸭基因组之间的差异。这部分可能包含一些绍兴鸭特有的、在北京鸭基因组中缺失的基因或序列变异。共鉴定出403个基因表达存在显著差异，包括235个上调基因和168个下调基因。对这些差异表达基因的功能进行进一步的GO注释和KEGG富集分析，发现它们主要参与白介素-17信号通路、ECM受体相互作用、花生四烯酸代谢和α-亚麻酸和亚油酸代谢等通路。这些发现系统地描绘了绍兴鸭卵巢衰老的转录组特征，为阐明其生理功能衰退的调控机理奠定了坚实的理论基础。然而，本研究缺乏表型数据支撑，具有一定的局限性。
慢性炎症作为衰老的新标志，在卵巢衰老过程中扮演关键角色。这种持续性的炎症反应会对卵巢组织产生渐进性损害，通过复杂的分子网络加速卵巢功能衰退[23]。IL-17信号通路在宿主防御、自身免疫和组织炎症等多种情况下具有免疫调节作用[24, 25]。IL-17信号可激活下游NF-kB信号的关键介质NF-kB、p65，触发IL-1β、IL-6、TNF-α等炎症因子的产生，从而促进炎症[26]。研究表明，IL-17信号通路与细胞衰老呈正相关[27]，抑制IL-17信号通路可抑制子宫内膜细胞衰老[28]。研究表明ECM受体相互作用是参与衰老的最常见通路[29]。在炎症、损伤、感染甚至衰老过程中，ECM成分会被释放，充当“危险信号”。 ECM机械感应和炎症信号调节之间的密切联系可以驱动衰老[30]。CircRNAs介导ECM受体相互作用，影响调节细胞衰老和ECM重塑[31]。花生四烯酸代谢是介导炎症、凋亡与信号转导的关键脂质通路[32]。花生四烯酸通过代谢所产生的前列腺素和白三烯都是重要的炎症介质[33]，可通过激活GPCR类受体，驱动NF-κB、MAPK等信号通路，诱导炎症因子表达，参与先天免疫与慢性炎症反应[34]。研究发现，随着年龄的增长和雌激素的减少，花生四烯酸代谢中前列腺素这一分支的促炎反应有所增加[35]。在本研究中，转录组结果显示900日龄蛋鸭卵巢中，IL-17信号通路、ECM受体相互作用和花生四烯酸代谢信号通路表达上调，说明年龄的增长可能引发炎症和损伤，进一步对卵巢产生伤害，促使卵巢衰老。
本研究运用转录组测序技术筛选出多个与蛋鸭卵巢衰老相关的通路，进一步在与繁殖相关的KEGG通路中筛选出了10个关键差异基因（ADRA2B、TF、APOC3、RXRG、MMP9、GRIA4、OXTR、ATP6V1G3、TRPC5和STMN4）。利用qRT-PCR对差异表达基因进行验证，结果显示900日龄组蛋鸭卵巢中ADRA2B、TF、APOC3、RXRG基因表达量显著上调，MMP9、GRIA4、OXTR、ATP6V1G3、TRPC5和STMN4基因表达量显著下调，为进一步研究蛋鸭卵巢衰老的分子机制提供了大量候选基因。转铁蛋白（TF）是一种主要存在于血浆中的蛋白质，它能与铁离子结合，并将其运输至机体的所有目标组织[36]。Stephen等[37]通过蛋白质组学发现自然衰老大鼠卵巢中转铁蛋白水平异常上调，导致铁积累，进而激活NF-κB-iNOS信号通路，介导了卵巢的氧化炎症衰老。此外，另有研究提示，转铁蛋白分泌受衰老影响，可能与中期卵母细胞数量减少有关[38]。在本研究中，TF基因表达量在900日龄蛋鸭卵巢组织中上调，表明其介导了卵巢的衰老。载脂蛋白C3（Apolipoprotein c3, APOC3）是甘油三酯代谢的关键调节因子，其功能获得性变异会导致高甘油三酯血症，增加心血管疾病和急性胰腺炎风险[39, 40]。研究发现APOC3通过诱导人类单核细胞中的替代型NLRP3炎症小体，并通过caspase-8和Toll样受体2、4的二聚化来激活NLRP3炎症小体，从而诱导炎症和器官损伤[41]。在生殖衰老过程中，卵巢NLRP3炎症小体表达增加，伴随caspase-1和IL-1β水平升高，这种炎症通路激活在卵巢早衰患者中尤为显著[42]。APOC3水平在炎症状态下会升高[43]，APOC3也会引起炎症[44]，这与本研究中APOC在900日龄卵巢组织中基因表达量下调的结果一致，相对于300日龄的青年蛋鸭，900日龄的老年蛋鸭卵巢处在炎症衰老的状态中。卵巢衰老涉及卵母细胞和颗粒细胞中线粒体能量生成、活性氧积累及钙离子（Ca²⁺）浓度变化[45]。瞬时受体电位通道C5（TRPC5）是一种非选择性阳离子通道，主要表达于神经系统和心血管系统，参与细胞去极化和神经元兴奋性调节[46]。TRPC5通道作为钙通道，可能通过调节细胞内钙稳态影响线粒体功能，从而加速或延缓卵巢衰老。它们与具有氧化应激反应性的TRP通道具有同源性[47]，研究表明，TRPC5与氧化应激之间存在相互作用[48]。TRPC5基因缺失在改善内皮细胞病理状况，特别是改善衰老中起了关键作用[49]。在本研究中，TRPC5下调导致细胞内钙内流减少，扰乱钙信号传导，影响卵母细胞成熟和排卵过程，从而导致卵泡发育异常和卵巢衰老。卵巢衰老通过炎症介质和激素变化影响全身衰老进程。绝经相关的炎症状态与多种年龄相关疾病的发生发展密切相关，提示延缓卵巢衰老可能具有系统性抗衰老效应[50, 51]。若要进一步确定差异基因是否在蛋鸭卵巢衰老中发挥功能，还需进行基因功能验证。

4 结论

本研究利用RNA-seq技术对900日龄和300日龄的蛋鸭卵巢组织的转录组进行比较和分析，筛选出403个显著差异基因，其中TF、APOC3、TRPC5等基因可能与卵巢衰老相关。KEGG富集显示的IL-17信号通路、ECM受体相互作用和花生四烯酸代谢等通路，可影响炎症反应和损伤，参与蛋鸭卵巢衰老。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
孙泽才, 陈新华, 黄凤娇, 等. 我国水禽产品市场基本特征分析[J]. 南方农业, 2015, 9(9): 103-105.

SUN Z C, CHEN X H, HUANG F J, et al. Analysis on the basic characteristics of waterfowl products market in China[J]. South China Agriculture, 2015, 9(9): 103-105.

[2]
冯佩诗. 全基因组重测序及转录组测序揭示鸭种群结构及驯化适应的分子基础[D]. 广州: 华南农业大学, 2018.

FENG P S. Whole-genome resequencing and transcriptome sequencing reveal population structure and domestication signature of ducks[D]. Guangzhou: South China Agricultural University, 2018.

[3]
ALIMADADI A, MUNROE P B, JOE B, et al. Meta-analysis of dilated cardiomyopathy using cardiac RNA-seq transcriptomic datasets[J]. Genes, 2020, 11(1): 60.

[4]
王珍珍, 芦治学, 屈元启, 等. 不同品种蛋鸭蛋品质比较分析[J]. 中国家禽, 2019, 41(12): 55-58.

WANG Z Z, LU Z X, QU Y Q, et al. Analysis on egg quality traits of four laying duck breeds[J]. China Poultry, 2019, 41(12): 55-58.

[5]
ZHOU J, YU J Z, ZHU M Y, et al. Genome-wide association analysis and genetic parameters for egg production traits in Peking ducks[J]. Animals, 2024, 14(13): 1891.

[6]
CHANG Y G, GUO R B, ZENG T, et al. Analysis of transcriptomic differences in the ovaries of high- and low-laying ducks[J]. Genes, 2024, 15(2): 181.

[7]
WANG S, ZHENG Y X, LI J Y, et al. Single-cell transcriptomic atlas of primate ovarian aging[J]. Cell, 2020, 180(3): 585-600.e19.

[8]
RUSS J E, HAYWOOD M E, LANE S L, et al. Spatially resolved transcriptomic profiling of ovarian aging in mice[J]. iScience, 2022, 25(8): 104819.

[9]
ZHANG J J, CHEN Q, DU D F, et al. Can ovarian aging be delayed by pharmacological strategies[J]. Aging, 2019, 11(2): 817-832.

[10]
ISOLA J V V, OCAÑAS S R, HUBBART C R, et al. A single-cell atlas of the aging mouse ovary[J]. Nature Aging, 2024, 4(1): 145-162.

[11]
MAY-PANLOUP P, BOUCRET L, CHAO DE LA BARCA J M, et al. Ovarian ageing: The role of mitochondria in oocytes and follicles[J]. Human Reproduction Update, 2016, 22(6): 725-743.

[12]
LIM J, LUDERER U. Oxidative damage increases and antioxidant gene expression decreases with aging in the mouse ovary[J]. Biology of Reproduction, 2011, 84(4): 775-782.

[13]
ZHU J, YANG Q L, LI H, et al. Sirt3 deficiency accelerates ovarian senescence without affecting spermatogenesis in aging mice[J]. Free Radical Biology & Medicine, 2022, 193(Pt 2): 511-525.

[14]
GONG H X, QIU X T, LI P P, et al. Immune infiltration analysis reveals immune cell signatures in salivary gland tissue of primary Sjögren’s syndrome[J]. Frontiers in Medicine, 2023, 10: 1033232.

[15]
陈黎, 李国勤, 田勇, 等. 北京鸭腹部脂肪组织的转录组特征分析[J]. 浙江农业学报, 2016, 28(5): 743-747.

CHEN L, LI G Q, TIAN Y, et al. Transcriptome analysis of abdominal fats from Peking ducks by RNA-seq[J]. Acta Agriculturae Zhejiangensis, 2016, 28(5): 743-747.

[16]
GRABHERR M G, HAAS B J, YASSOUR M, et al. Full-length transcriptome assembly from RNA-Seq data without a reference genome[J]. Nature Biotechnology, 2011, 29(7): 644-652.

[17]
LAN D L, XIONG X R, WEI Y L, et al. RNA-Seq analysis of yak ovary: Improving yak gene structure information and mining reproduction-related genes[J]. Science China Life Sciences, 2014, 57(9): 925-935.

[18]
WESTERMANN A J, VOGEL J. Cross-species RNA-seq for deciphering host–microbe interactions[J]. Nature Reviews Genetics, 2021, 22(6): 361-378.

[19]
JIN C L, WANG S L, WANG S, et al. Age-related calcium signaling disturbance restricted cAMP metabolism and induced ovarian oxidation stress in laying ducks[J]. Poultry Science, 2025, 104(1): 104551.

[20]
REN J D, SUN C S, CHEN L, et al. Exploring differentially expressed key genes related to development of follicle by RNA-seq in Peking ducks (Anas Platyrhynchos)[J]. PLoS One, 2019, 14(6): e0209061.

[21]
TAO W J, JIN F, FAN Q W, et al. Effects of chitosan oligosaccharide on production performance, egg quality and ovarian function in laying hens with fatty liver syndrome[J]. Animals, 2022, 12(18): 2465.

[22]
李娟, 白雪, 杨梦丽, 等. 单细胞转录组测序技术在反刍动物卵巢生长发育中的调控研究[J]. 中国畜禽种业, 2025, 21(9): 22-28.

LI J, BAI X, YANG M L, et al. Single-cell transcriptome sequencing technology in the regulatory research of ovarian growth and development in ruminant animals[J]. The Chinese Livestock and Poultry Breeding, 2025, 21(9): 22-28.

[23]
ZENG Y T, WANG C, YANG C T, et al. Unveiling the role of chronic inflammation in ovarian aging: insights into mechanisms and clinical implications[J]. Human Reproduction, 2024, 39(8): 1599-1607.

[24]
LI Y, CHANG L H, HUANG W Q, et al. IL-17A mediates pyroptosis via the ERK pathway and contributes to steroid resistance in CRSwNP[J]. Journal of Allergy and Clinical Immunology, 2022, 150(2): 337-351.

[25]
BOROWCZYK J, SHUTOVA M, BREMBILLA N C, et al. IL-25 (IL-17E) in epithelial immunology and pathophysiology[J]. The Journal of Allergy and Clinical Immunology, 2021, 148(1): 40-52.

[26]
MIOSSEC P, KOLLS J K. Targeting IL-17 and TH17 cells in chronic inflammation[J]. Nature Reviews Drug Discovery, 2012, 11(10): 763-776.

[27]
KIM S K, JUNG S M, PARK K S, et al. Integrative analysis of lung molecular signatures reveals key drivers of idiopathic pulmonary fibrosis[J]. BMC Pulmonary Medicine, 2021, 21(1): 404.

[28]
JIAO X Y, JIAO Y X, CUI J W, et al. S100A4 targets PPP1CA/IL-17 to inhibit the senescence of sheep endometrial epithelial cells[J]. Frontiers in Veterinary Science, 2024, 11: 1466482.

[29]
WANG H, ZHU X Q, SHEN J Y, et al. Quantitative iTRAQ-based proteomic analysis of differentially expressed proteins in aging in humans and monkey[J]. BMC Genomics, 2019, 20(1): 725.

[30]
SUTHERLAND T E, DYER D P, ALLEN J E. The extracellular matrix and the immune system: A mutually dependent relationship[J]. Science, 2023, 379(6633): eabp8964.

[31]
HUA X M, YU L F, ZHU H, et al. Research progress of circRNAs in bone-related diseases[J]. Frontiers in Oncology, 2025, 15: 1481322.

[32]
EDWARDS J M, MCCARTHY C G, WENCESLAU C F. The obligatory role of the acetylcholine-induced endothelium-dependent contraction in hypertension: Can arachidonic acid resolve this inflammation[J]. Current Pharmaceutical Design, 2020, 26(30): 3723-3732.

[33]
ZHAO H K, WU L, YAN G F, et al. Inflammation and tumor progression: Signaling pathways and targeted intervention[J]. Signal Transduction and Targeted Therapy, 2021, 6: 263.

[34]
BAKHTIARI S, AHMADI B, ASRI N, et al. Unraveling the serum protein landscape in celiac disease: current evidence and future directions[J]. Immunity, Inflammation and Disease, 2025, 13(5): e70169.

[35]
LEE A R, PECHENINO A S, DONG H, et al. Aging, estrogen loss and epoxyeicosatrienoic acids (EETs)[J]. PLoS One, 2013, 8(8): e70719.

[36]
YAO Y, WANG B, JIANG Y B, et al. The mechanisms crosstalk and therapeutic opportunities between ferroptosis and ovary diseases[J]. Frontiers in Endocrinology, 2023, 14: 1194089.

[37]
SZE S C W, ZHANG L, ZHANG S Q, et al. Aberrant transferrin and ferritin upregulation elicits iron accumulation and oxidative inflammaging causing ferroptosis and undermines estradiol biosynthesis in aging rat ovaries by upregulating NF-κb-activated inducible nitric oxide synthase: first demonstration of an intricate mechanism[J]. International Journal of Molecular Sciences, 2022, 23(20): 12689.

[38]
HASHEMITABAR M, BAHMANZADEH M, MOSTAFAIE A, et al. A proteomic analysis of human follicular fluid: comparison between younger and older women with normal FSH levels[J]. International Journal of Molecular Sciences, 2014, 15(10): 17518-17540.

[39]
PRAKASH T P, MULLICK A E, RINEY S, et al. Discovery of long-acting APOC3 siRNA for treating patients with hypertriglyceridemia[J]. Nucleic Acids Research, 2025, 53(20): gkaf1063.

[40]
PACKARD C J, TASKINEN M R, BJÖRNSON E, et al. Genetically determined increase in apolipoprotein C-III (APOC3 gain-of-function) delays very low-density lipoprotein clearance in humans[J]. Atherosclerosis, 2025, 404: 119166.

[41]
ZEWINGER S, REISER J, JANKOWSKI V, et al. Apol-ipoprotein C3 induces inflammation and organ damage by alternative inflammasome activation[J]. Nature Immunology, 2020, 21(1): 30-41.

[42]
NAVARRO-PANDO J M, ALCOCER-GÓMEZ E, CASTEJÓN-VEGA B, et al. Inhibition of the NLRP3 inflammasome prevents ovarian aging[J]. Science Advances, 2021, 7(1): eabc7409.

[43]
MARTÍN-GONZÁLEZ C, MARTÍN-FOLGUERAS T, QUE-VEDO-ABELEDO J C, et al. Disease activity in patients with rheumatoid arthritis increases serum levels of apolipoprotein C-III[J]. Clinical and Experimental Rheumatology, 2023, 41(1): 67-73.

[44]
BORNFELDT K E. Apolipoprotein C3: form begets function[J]. Journal of Lipid Research, 2024, 65(1): 100475.

[45]
ZHANG X Y, ZHANG L, XIANG W P. The impact of mitochon-drial dysfunction on ovarian aging[J]. Journal of Translational Medicine, 2025, 23(1): 211.

[46]
DEMAREE I S, KUMAR S, TENNESSEN K, et al. Effects of TRPC1's lysines on heteromeric TRPC5-TRPC1 channel function[J]. Cells, 2024, 13(23): 2019.

[47]
KECK M, HERMANN C, LÜTZEL K, et al. Photoswitchable TRPC6 channel activators evoke distinct channel kinetics reflecting different gating behaviors[J]. iScience, 2024, 27(10): 111008.

[48]
NAYLOR J, AL-SHAWAF E, MCKEOWN L, et al. TRPC5 channel sensitivities to antioxidants and hydroxylated stilbenes[J]. Journal of Biological Chemistry, 2011, 286(7): 5078-5086.

[49]
LI Z T, GUO G, WANG H R, et al. TRPC5 channel modulates endothelial cells senescence[J]. European Journal of Phar-macology, 2017, 802: 27-35.

[50]
ISOLA J V V, BISWAS S, JAYARATHNE H, et al. Cana-gliflozin treatment prevents follicular exhaustion and attenuates hallmarks of ovarian aging in genetically heterogenous mice[J]. GeroScience, 2025, 47(3): 3061-3076.

[51]
LIU X Y, ZHAO Y Q, FENG Y Z, et al. Ovarian aging: the silent catalyst of age-related disorders in female body[J]. Aging and Disease, 2025, 17(1): 132-158.

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