Геномные ассоциации показателей мясной продуктивности петушков (Gallus gallus) на основе данных полногеномного секвенирования
Автор: Ветох А. Н., Волкова Н. А., Ларионова П. В., Абдельманова А. С., Волкова Л. А., Зиновьева Н. А.
Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology
Рубрика: Генетика, геномика, фенотип
Статья в выпуске: 6 т.60, 2025 года.
Бесплатный доступ
Поиск и идентификация генетических маркеров, связанных с формированием перспективных фенотипов и оценкой продуктивного потенциала служит основой маркерной и геномной селекции сельскохозяйственной птицы, в том числе направленной на создание и совершенствование высокопродуктивных мясных пород и кроссов кур ( Gallus gallus ). В настоящем исследовании впервые идентифицированы новые достоверно значимые SNP (single nucleotide polymorphisms) и гены-кандидаты, ассоциированные с продуктивными качествами мясных кур. Детектированные SNPs могут быть в дальнейшем исследованы в качестве генетических маркеров для использования в селекции на улучшение мясной продуктивности у кур мясных пород и кроссов. Цель работы - поиск однонуклеотидных полиморфизмов и идентификация генов-кандидатов, ассоциированных с интенсивностью роста, убойным выходом и весовыми параметрами тушки и ее отдельных частей у кур. Работа была выполнена в 2023-2025 годах на базе ФГБНУ Федеральный исследовательский центр - ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста. Объектом исследований служили петушки F2 ресурсной популяции кур ( G. gallus ), которая была создана посредством скрещивания двух контрастных по интенсивности роста пород: мясной породы корниш белый (материнская форма), характеризующейся высокой скоростью роста и используемой для получения высокопродуктивных мясных кроссов, и русской белой породы яичного направления продуктивности (отцовская форма) с умеренной скоростью роста. Цыплят поколения F2 выращивали в несколько этапов по типу содержания (брудерное и напольное). Для проведения полногеномного ассоциативного исследования из общей популяции F2 были отобраны 40 петушков с высокими ( n = 20) и низкими ( n = 20) показателями живой массы в возрасте 63 сут. Эти особи были охарактеризованы по показателям роста и мясной продуктивности: живой массе, среднесуточному приросту живой массы, убойному выходу, массе тушки, массе грудки, бедра, голени, крыльев. Для выделения ДНК и последующего поиска SNP и генов, ассоциированных с показателями роста, отбирали пульпу пера. Геномную ДНК экстрагировали с помощью набора ДНК-Экстран-2 (ООО «Синтол», Россия). Выполняли полногеномное генотипирование кур ресурсной популяции. GWAS-анализ проводили с использованием программного обеспечения PLINK 1.9 (https://www.cog-genomics.org/plink/) для поиска достоверно значимых ассоциаций SNP с изученными показателями роста и мясной продуктивности. С помощью ресурса https://www.ncbi.nlm.nih.gov/datasets/genome/ провели аннотацию генов, в которых были локализованы обнаруженные SNP. Анализ выявил 59 значимых SNP и 12 генов, локализованных в позициях этих SNP, в том числе 51 SNP и 10 генов, ассоциированных с живой массой и ее среднесуточным приростом, и 13 SNP и 4 гена, связанных с весовыми параметрами тушки и ее отдельных частей у петушков исследованной популяции. Выявленные SNP и гены были локализованы на 5 из 28 учтенных хромосом: GGA2 (1 SNP, 1 ген), GGA4 (55 SNP, 8 генов), GGA6 (2 SNP, 2 гена), GGA9 (19 SNP, 1 ген), GGA23 (2 SNP). При этом было установлено 12 SNP (rs16451696, rs734169095, rs734922454, rs739717793, rs733453394, rs317394303, rs733563521, rs312391845, rs314257889, rs318214875, rs312310372, rs318006749), общих для группы изученных признаков, и 5 генов ( ATRN , CTN2 , DAF9 , GFRA4 , DLG1 ), в области которых локализовались от 2 до 7 выявленных SNP. Максимальное число значимых ассоциаций изученных признаков ( n = 5) было установлено для SNP rs318006749, локализованного в гене DLG1 . Анализ аллельных вариантов гена DLG1 в указанном локусе выявил связь генотипа СС с высокой живой массой, среднесуточным приростом живой массы, массой тушки, грудки, бедра, голени и крыльев у петушков исследованной популяции (р function show_abstract() { $('#abstract1').hide(); $('#abstract2').show(); $('#abstract_expand').hide(); }
Гены-кандидаты, мясная продуктивность
Короткий адрес: https://sciup.org/142247711
IDR: 142247711 | УДК: 636.52/.58:577.2 | DOI: 10.15389/agrobiology.2025.6.1044rus
Genome-wide associations of meat productivity traits in cockerels based on whole genome sequencing data
The search and identification of genetic markers associated with formation of promising phenotypes and the assessment of productive potential form the basis for marker-assisted and genomic selection in poultry breeding. This includes efforts aimed at creating and improving high-yielding meat breeds and crosses of chickens. In this study the first identification of novel significant SNPs and candidate genes linked to productivity traits in meat-type cockerels. The detected SNPs can be further investigated as genetic markers to enhance meat productivity in meat-type chicken breeds and crosses through breeding. The aim of this study was to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs), and candidate genes associated with growth intensity, slaughter yield, and the weight parameters of the carcass and its individual parts in cockerels. The research was carried out in 2023-2025 at the L.K. Ernst Federal Research Center for Animal Husbandry. The study subjects were F2 generation cockerels from a resource chicken population (Gallus gallus), created by crossing two breeds contrasting in growth intensity: the White Cornish meat breed, characterized by a high growth rate and used to produce high-performance meat crosses, and the Russian White breed of egg-laying direction (paternal line), distinguished by a moderate growth rate. The F2 generation chicks were reared in several stages under different housing systems: brooding and floor rearing. For the genome-wide association study (GWAS), 40 cockerels with high (n = 20) and low (n = 20) live body weight at 63 days of age were selected from the general F2 population. These individuals were characterized by growth and meat productivity indicators: live body weight, average daily gain, slaughter yield, carcass weight, and weights of breast, thigh, drumstick, and wings. For DNA extraction and subsequent identification of SNPs and genes associated with growth traits, feather pulp samples were collected. Genomic DNA was extracted using the DNA-Extran-2 kit (LLC "Syntol", Moscow, Russia). Genotyping of the resource population chickens was performed using whole-genome sequencing. A GWAS was performed using PLINK 1.9 software (https://www.cog-genomics.org/plink/) to identify statistically significant associations between SNPs and the studied growth and meat productivity traits. Gene annotation for the identified SNPs was conducted using the resource https://www.ncbi.nlm.nih.gov/datasets/genome/. The analysis revealed 59 significant SNPs, and 12 genes located at these SNP positions, including 51 SNPs and 10 genes associated with live body weight and average daily gain, and 13 SNPs and 4 genes linked to weight parameters of the carcass and its parts in the studied cockerel population. The identified SNPs and genes were localized to 5 out of the 28 assessed chromosomes: GGA2 (1 SNP, 1 gene), GGA4 (55 SNPs, 8 genes), GGA6 (2 SNPs, 2 genes), GGA9 (19 SNPs, 1 gene), and GGA23 (2 SNPs). Furthermore, 12 SNPs (rs16451696, rs734169095, rs734922454, rs739717793, rs733453394, rs317394303, rs733563521, rs312391845, rs314257889, rs318214875, rs312310372, rs318006749) were common to the group of studied traits, and 5 genes ( ATRN, CTN2, DAF9, GFRA4, DLG1 ) were identified in the regions containing from 2 to 7 of the significant SNPs. The maximum number of significant associations with the studied traits (n = 5) was found for SNP rs318006749, located in the DLG 1 gene. Analysis of allelic variants of the DLG1 gene at this locus revealed a significant association (p function show_eabstract() { $('#eabstract1').hide(); $('#eabstract2').show(); $('#eabstract_expand').hide(); }
Текст научной статьи Геномные ассоциации показателей мясной продуктивности петушков (Gallus gallus) на основе данных полногеномного секвенирования
Современное промышленное птицеводство предъявляет высокие требования к качеству и однородности производимой продукции. Ключевым фактором успеха в этой сфере служит эффективное управление селекцион-
* Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ, тема ¹ FGGN-2023-0002.
ными процессами при получении кур с высокими показателями мясной продуктивности, роста и качества мяса. Все это зависит от ряда генетически обусловленных факторов (1-3).
В ряде исследований описана высокая наследуемость признаков роста у цыплят-бройлеров в раннем возрасте, а также выявлена корреляция между живой массой и характеристиками тушки (10, 11). На генетическом уровне на качественные показатели куриных тушек влияет множество генов на аутосомах и половых хромосомах, что делает этот признак по-настоящему сложным. Сотни локусов количественных признаков (quantitative trait locus, QTL), связанных с линейными и весовыми параметрами тушки и ее составных частей и органов, уже картированы (8, 12-14).
Полногеномное секвенирование — уникальный инструментарий для изучения механизмов, оказывающих влияние на развитие живых организмов. Эта технология позволяет не только идентифицировать конкретные гены и участки генома, отвечающие за целевые признаки, к которым относятся весовые характеристики различных частей тушки сельскохозяйственной птицы, но и обнаруживать взаимосвязи и закономерности проявления таких фенотипов на молекулярном уровне. В том числе она дает возможность идентифицировать породоспецифичные генетические варианты, что свидетельствует о высокой значимости подобного подхода (15, 16).
Таким образом, применение молекулярно-генетических инструментов для повышения точности прогнозирования продуктивных качеств птицы и для оптимизации производственных стратегий актуально и востребовано. На основании идентификации генов, ассоциированных с весовыми показателями тушки кур и ее частей, могут быть составлены рекомендации для практических селекционных программ и предложены эффективные решения для повышения экономической отдачи в птицеводстве.
В настоящем исследовании впервые идентифицированы новые достоверно значимые SNP и гены-кандидаты, ассоциированные с мясными качествами кроссбредных петушков. Детектированные SNP могут быть в дальнейшем исследованы в качестве генетических маркеров в селекции на улучшение мясной продуктивности у кур мясных пород и кроссов.
Цель работы — поиск однонуклеотидных полиморфизмов и идентификация генов-кандидатов, ассоциированных с интенсивностью роста, убойным выходом и весовыми параметрами тушки и ее частей у кур.
Методика. Работа была выполнена в 2023-2025 годах на базе ФГБНУ Федеральный исследовательский центр — ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста. Объектом исследований служила F2 ресурсная популяция кур (Gallus gallus), которая была создана посредством скрещивания двух контрастных по интенсивности роста пород: мясной породы корниш белый (материнская форма), характеризующейся высокой скоростью роста и используемой для получения высокопродуктивных мясных кроссов, и русской белой породы яичного направления продуктивности (отцовская форма), отличающейся умеренной скоростью роста.
Цыплят поколения F 2 выращивали в несколько этапов по типу содержания (брудерное и напольное). Период выращивания в брудерах составлял 21 сут при контролируемом температурном режиме, который постепенно снижался с 35 °C в первые часы после выхода кондиционного молодняка из яйца до 23 °C к моменту перевода на напольное содержание. Напольное содержание было организовано с соблюдением правил и стандартов зоогигиены: регулярная смена подстилки для исключения повышенной влажности и загазованности помещения, хорошая приточная вентиляция, отсутствие сквозняков, стандартный световой режим. Обеспечивался круглосуточный доступ к полнорационному комбикорму с энергетической ценностью 2600-3000 ккал/кг, сбалансированному по основным питательным веществам и соответствовавшему возрастным физиологическим потребностям птицы. Вода подавалась в неограниченном объеме из автопоилок.
Для полногеномного ассоциативного исследования из общей популяции F 2 были отобраны 40 петушков с высокой ( n = 20) и низкой ( n = 20) живой массой в возрасте 63 сут. Птицу подвергали 12-часовой голодной выдержке с сохранением свободного доступа к воде. После проведения предубойного контроля птицу взвешивали с точностью до 1 г. Убой проводили наружным способом (обескровливание птицы при перерезании сонной артерии на 15-20 мм ниже ушного отверстия). После полного обескровливания с соблюдением температурного режима обработки проводили механизированный ощип для получения готовой тушки. Тушки разделывали по схеме: отделение крыльев в плечелоктевом суставе, отделение ножек по тазобедренному суставу, разделение ножек на бедро и голень по коленному суставу. Составные части тушки взвешивали на лабораторных весах Ohaus Scout SPX8200 («OHAUS Corporation», США). Для повышения точности измерения массу бедра, голени и крыла рассчитывали как средние значения для пары одноименных частей тела.
Для выделения ДНК и последующего поиска SNP и генов, ассоциированных с показателями роста, от птиц ресурсной популяции отбирали биоматериал — пульпу пера. Экстракцию геномной ДНК проводили с использованием набора ДНК-Экстран-2 (ООО «Синтол», Россия) в соответствии с протоколом производителя. Для полногеномного секвенирования использовали образцы ДНК, прошедшие контроль качества. Качество и чистоту ДНК оценивали на спектрофотометре NanoDrop 8000 («Thermo Fisher Scientific, Inc.», США). Концентрацию ДНК определяли на флуориметре Qubit 3.0 («Thermo Fisher Scientific, Inc.», США).
При полногеномном генотипировании особей из ресурсной популяции первичные данные полногеномного секвенирования получали на платформе NovaSeq 6000 («Illumina, Inc.», США). Результаты были подвергнуты контролю качества с использованием программы FastQC v0.12.1 . Адаптеры и низкокачественные прочтения отфильтровывали с помощью программы FASTP v0.23.4 . Короткие прочтения выравнивали относительно референсного генома курицы Gallus gallus (сборка в Ensembl, release 109 с применением алгоритма BWA-MEM2 v2.2.1 (17). Последующая обработка выравненных данных вклю-1046
чала сортировку, индексацию и маркировку ПЦР-дубликатов с помощью утилит SAMtools v1.17 (18). Варьирующие позиции SNP были определены с использованием пакета BCFtools v1.17 (19). Для обеспечения высокого качества последующего анализа к полученному VCF-файлу применили многоступенчатый фильтр, использовав BCFtools и VCFtools, в результате были отбракованы варианты с частотой минорного аллеля (MAF) < 0,05 и отфильтрованы варианты, значимо отклоняющиеся от равновесия Харди-Вайнберга (p < 1½10-6). Анализ ассоциаций между отфильтрованными SNP и фенотипическими показателями (живая масса, масса частей тушки) проводился с использованием логистической регрессии в программном пакете PLINK 1.9 (20). В качестве ковариаты использовался показатель главных компонент (PCA) для учета возможной скрытой популяционной стратификации.
Гены-кандидаты определяли в границах экзонов/интроннов или на расстоянии 250 Mbp от значимых SNP через средство просмотра геномных данных (Genome Data Viewer) в базе данных NCBI Gallus gallus (chicken) . Функциональные аннотации генов выполняли с привлечением базы данных GeneCards и программы DAVID , а также базы Chicken QTL database .
Результаты определения показателей роста и мясной продуктивности анализировали методами вариационной статистики с применением пакета анализа данных Microsoft Office 365, который позволил рассчитать максимальные (max), минимальные (min) и средние ( M) значения, стандартные ошибки средних (±SEM) и коэффициент изменчивости ( Cv, % ) признака, а также провести t -тест для оценки статистически значимых различий между группами.
Результаты. В исследованной ресурсной популяции отмечалась высокая вариабельность оцениваемых показателей роста и мясной продуктивности петушков (табл. 1).
1. Показатели роста и мясной продуктивности петушков ( Gallus gallus ) F 2 ресурсной популяции в возрасте 63 сут ( n = 40, ФГБНУ Федеральный исследовательский центр — ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста, 2023-2025 годы)
Полученные экспериментальные данные по показателям роста и мясной продуктивности петушков из F 2 модельной ресурсной популяции были использованы при полногеномных исследованиях по поиску достоверно значимых однонуклеотидных полиморфизмов и идентификации генов-кандидатов, ассоциативных с изученными признаками.
По убойному выходу мы не выявили SNP на уровне установленного порога достоверности.
голени, крыльев
Примечание. GGA — хромосома.
Установленные значимые SNP (см. табл. 2) были использованы для аннотирования генов-кандидатов, связанных с показателями роста и мясной 1048
Функциональная аннотация выявленных в настоящем исследовании генов-кандидатов, ассоциированных с признаками роста и мясной продуктивности, показала, что эти гены можно разделить на несколько категорий: гены SCIN , SMYD1 , GFRA4 связаны с метаболизмом, формированием и развитием мышечной ткани, дифференцировкой миоцитов, регуляцией роста; гены ATRN , KCNMA1 , TLL2 , DLG1 имеют отношение к функциям и развитию нервной системы — играют важную роль в активности нейронов и передаче сигналов, оказывают влияние на пищевое поведение; гены CTBP1 , SLC4A11 , EIF2AK3 , CTN2 , DAF9 кодируют белки, участвующие в межклеточном транспорте.
Проанализировав базы данных количественных признаков и открытые источники литературы, мы не нашли сведений, подтверждающих прямое влияние 12 генов, установленных в нашей работе (см. табл. 4), на показатели роста и мясной продуктивности кур. Вместе с тем в работах, выполненных на других видах сельскохозяйственных животных, были описаны достоверно значимые ассоциации ряда установленных в нашем исследовании генов-кандидатов с ростом и продуктивными признаками. В частности, определены достоверно значимые ассоциации гена SCIN с высокой оценкой овец карачаевской породы (суперэлита) по комплексу признаков, включая живую массу и размеры тела (21). K. Xing с соавт. (22) в исследовании на свиньях установили влияние гена SMYD на размер тела и высказали предположение, что этот ген участвует в регуляции отложения внутримышечного жира и развитии мышечных волокон. J.B. Cole с соавт. (23) выявили связь гена SMYD1 с признаками, характеризующими рост, развитие, продуктивные качества крупного рогатого скота голштинской породы: глубиной тела, формой и расположением задних конечностей, шириной и глубиной грудной клетки, высотой в холке, общим количеством молочного жира и белка в молоке.
Также в ряде работ выявлена связь некоторых установленных нами генов с признаками, косвенно связанными с ростом и мясной продуктивностью животных. Так, показана связь гена TLL2 с площадью мышечного глазка длиннейшей мышцы спины у крупного рогатого скота (24). Установлено влияние гена KCNMA1 на цвет мяса у свиней, в частности спектр b* длиннейшей мышцы спины (25), а также на устойчивость к заболеваниям у крупного рогатого скота (26) и овец (27). Показана связь гена DLG1 с адаптацией к окружающей среде, врожденным и аддитивным иммунитетом у коз (28). Выявлены значимые ассоциации гена EIF2AK3 с возрастом полового созревания у крупного рогатого скота (29).
Инфекционные заболевания и технологические стрессы негативно влияют на рост и развитие птицы и животных, а также на показатели мясной продуктивности. Высокая устойчивость к заболеваниям и адаптация к условиям окружающей среды способствуют нормальному росту и развитию животных при выращивании.
В работе Z. Yang с соавт. (30) установлена связь гена GFRA4 с высотой гребня у петушков. Развитие гребня связывают с достижением половой зрелости (31) и ростом сельскохозяйственной птицы (32). K. Qi с соавт. (32) на основании результатов сравнительного анализа двух групп кур с большим и маленьким гребнем показали, что куры с большим гребнем имели более развитый скелет, большую окружность голени, глубину и ширину груди, высокое содержание гормона роста.
