Идентификация SNPS для показателей роста и развития коз (Capra hircus Linnaeus, 1758) из ресурсной популяции в возрастной динамике

Бесплатный доступ

Поиск генетических вариантов, влияющих на рост и развитие коз, актуален для создания специализированной мясной породы и повышения продуктивности животных. В настоящей работе впервые идентифицированы 34 потенциальных QTL, сопряженных с генами, ассоциированными с параметрами роста и развития, мясной продуктивностью и воспроизводительными качествами, адаптационными способностями, развитием волосяных фолликулов, молочной продуктивностью и доместикацией у коз из группы возвратных кроссов ресурсной популяции, полученных при скрещивании местных карачаевских коз, гибридных по дикому туру, c производителями калахарской породы. Цель исследований - идентифицировать гены-кандидаты, ассоциированные с хозяйственно полезными признаками в специально созданной ресурсной популяции коз (Capra hircus ). Исследования проводили в 2021-2023 годах в ФГБНУ Федеральный исследовательский центр животноводства - ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста. Объектом были кроссы животных из специально созданной ресурсной популяции коз (n = 237), в том числе 109 козликов и 128 козочек. Кроссы были получены при скрещивании местных карачаевских коз, генотип которых несет до 25 % генов дикого тура (3/4 карачаевская коза × 1/4 дикий тур) и калахарских козлов-производителей красной масти (порода Kalahari Red). При создании базы фенотипов учитывали параметры роста и развития молодняка коз, которые соответствовали среднему возрасту в 10, 110, 190 и 390 сут, что соизмеримо с учетом величин при рождении, в 3-4 мес, 6 и 12 мес. Фиксировали следующие параметры роста и развития: живая масса, высота в холке, высота в спине, высота в крестце, высота в маклоках, высота в седалищных буграх, косая длина туловища, обхват груди, обхват пясти, ширина груди в плечах, глубина груди, ширина в маклоках, ширина в седалищных буграх, длина головы. Генотипирование экспериментальных животных проводили на основе SNP-панелей средней плотности ДНК-чипа Caprine SNP 50K BeadChip (59727 точечных мутаций) («Illumina, Inc.», США). GWAS анализ выполняли по стандартной линейной регрессионной модели, реализованной в программе Plink 1.9, с учетом популяционной структуры изучаемой выборки коз. Аннотацию генов осуществляли с использованием международной базы данных NCBI по сборке генома ARS1.2 Capra hircus (goat). Всего было идентифицировано 1036 генов с входящими в них или находящимися вблизи ±0,2 Mb SNPs, сопряженными с изменчивостью фенотипических оценок по показателям экстерьера и живой массы молодняка коз из ресурсной популяции. Из них 341 полиморфизм был определен непосредственно в 326 генах на 1-29-й хромосомах. Для детального анализа выявленных в результате GWAS генов, в части их биологической функции, посредством генной онтологии проводили дальнейшее исследование с привлечением международной базы данных генетической информации DAVID. Наибольшее число выявленных ассоциаций (пределы значимости от p function show_abstract() { $('#abstract1').hide(); $('#abstract2').show(); $('#abstract_expand').hide(); }

Еще

Capra hircus, козы, gwas, snp, qtl, гены-кандидаты, ресурсная популяция

Короткий адрес: https://sciup.org/142243759

IDR: 142243759   |   DOI: 10.15389/agrobiology.2024.4.633rus

Список литературы Идентификация SNPS для показателей роста и развития коз (Capra hircus Linnaeus, 1758) из ресурсной популяции в возрастной динамике

  • Новопашина С.И., Санников М.Ю., Хататаев С.А., Кузьмина Т.Н., Хмелевская Г.Н., Степанова Н.Г., Тихомиров А.И., Маринченко Т.Е. Состояние и перспективные направления улучшения генетического потенциала мелкого рогатого скота. Научный аналитическийобзор. М., 2019.
  • Zhang L., Wang F., Gao G., Yan X., Liu H., Liu Z., Wang Z., He L., Lv Q., Wang Z., Wang R., Zhang Y., Li J., Su R. Genome-wide association study of body weight traits in Inner Mongolia cashmere goats. Frontiers in Veterinary Science, 2021, 8: 752746 (doi: 10.3389/fvets.2021.752746).
  • Selionova M., Aibazov M., Sermyagin A., Belous A., Deniskova T., Mamontova T., Zharkova E., Zinovieva N. Genome-wide association and pathway analysis of carcass and meat quality traits in Karachai young goats. Animals, 2023,13(20):3237 (doi: 10.3390/ani13203237).
  • Selionova M., Trukhachev V., Aibazov M., Sermyagin A., Belous A., Gladkikh M., Zinovieva N. Genome-wide association study of milk composition in Karachai goats. Animals, 2024, 14(2): 327 (doi: 10.3390/ani14020327).
  • Sun X., Niu Q., Jiang J., Wang G., Zhou P., Li J., Chen C., Liu L., Xu L., Ren H. Identifying candidate genes for litter size and three morphological traits in Youzhou Dark goats based on genome-wide SNP markers. Genes, 2023, 14(6): 1183 (doi: 10.3390/genes14061183).
  • Денискова Т.Е., Петров С.Н., Сермягин А.А., Доцев А.В., Форнара М.С., Reyer H., Wimmers К., Багиров В.А., Brem G., Зиновьева Н.А. Поиск геномных вариантов, ассоциированных с живой массой у овец, на основе анализа высокоплотных SNP генотипов. Сельскохозяйственная биология, 2021, 56(2): 279-291 (doi: 10.15389/agrobiology.2021.2.279rus).
  • Денискова Т.Е., Кошкина О.А., Петров С.Н., Сермягин А.А., Зиновьева Н.А. Идентификация генов-кандидатов, связанных с ростом и развитием овец из кроссбредной популяции, с использованием полногеномного поиска ассоциаций. АграрнаянаукаЕвро-Северо-Востока, 2024, 25(2): 236-250 (doi: 10.30766/2072-9081.2024.25.2.236-250).
  • Sherman B.T., Hao M., Qiu J., Jiao X., Baseler M.W., Lane H.C., Imamichi T., Chang W. DAVID: a web server for functional enrichment analysis and functional annotation of gene lists (2021 update). Nucleic Acids Research, 2022, 50(W1): W216-W221 (doi: 10.1093/nar/gkac194).
  • Chang C.C., Chow C.C., Tellier L.C., Vattikuti S., Purcell S.M., Lee J.J. Second-generation PLINK: rising to the challenge of larger and richer datasets. GigaScience, 2015, 4: s13742-015-0047-8 (doi: 10.1186/s13742-015-0047-8).
  • Tao L., He X., Jiang Y., Liu Y., Ouyang Y., Shen Y., Hong Q., Chu M. Genome-wide analyses reveal genetic convergence of prolificacy between goats and sheep. Genes, 2021, 12(4): 480 (doi: 10.3390/genes12040480).
  • Guan D., Martínez A., Castelló A., Landi V., Luigi-Sierra M.G., Fernández-Álvarez J., Cabrera B., Delgado J.V., Such X., Jordana J., Amills M. A genome-wide analysis of copy number variation in Murciano-Granadina goats. Genetics, Selection, Evolution: GSE, 2020, 52(1): 44 (doi: 10.1186/s12711-020-00564-4).
  • Gu B., Sun R., Fang X., Zhang J., Zhao Z., Huang D., Zhao Y., Zhao Y. Genome-wide association study of body conformation traits by whole genome sequencing in Dazu Black goats. Animals, 2022, 12(5): 548 (doi: 10.3390/ani12050548).
  • Saif R., Mahmood T., Zia S., Henkel J., Ejaz A. Genomic selection pressure discovery using site-frequency spectrum and reduced local variability statistics in Pakistani Dera-Din-Panah goat. Tropical Animal Health and Production, 2023, 55(5): 331 (doi: 10.1007/s11250-023-03758-2).
  • Yuan Y., Zhang W., Liu C., He Y., Zhang H., Xu L., Yang B., Zhao Y., Ma Y., Chu M., Zhao Z., Huang Y., Han Y., Zeng Y., Ren H., Wang G., E G. Genome-wide selective analysis of Boer goat to investigate the dynamic heredity evolution under different stages. Animals, 2022, 12(11): 1356 (doi: 10.3390/ani12111356).
  • Moaeen-Ud-Din M., Danish Muner R., Khan M.S. Genome wide association study identifies novel candidate genes for growth and body conformation traits in goats. Scientific Reports, 2022, 12(1): 9891 (doi: 10.1038/s41598-022-14018-y).
  • Bhat B., Yaseen M., Singh A., Ahmad S.M., Ganai N.A. Identification of potential key genes and pathways associated with the Pashmina fiber initiation using RNA-Seq and integrated bioinformatics analysis. Scientific Reports, 2021, 11(1): 1766 (doi: 10.1038/s41598-021-81471-6).
  • Li C., Feng C., Ma G., Fu S., Chen M., Zhang W., Li J. Time-course RNA-seq analysis reveals stage-specific and melatonin-triggered gene expression patterns during the hair follicle growth cycle in Capra hircus. BMC Genomics, 2022, 23(1): 140 (doi: 10.1186/s12864-022-08331-z).
  • Wu C., Ma S., Zhao B., Qin C., Wu Y., Di J., Suo L., Fu X. Drivers of plateau adaptability in cashmere goats revealed by genomic and transcriptomic analyses. BMC Genomics, 2023, 24(1): 428 (doi: 10.1186/s12864-023-09333-1).
  • Wang W., Li Z., Xie G., Li X., Wu Z., Li M., Liu A., Xiong Y., Wang Y. Convergent genomic signatures of cashmere traits: evidence for natural and artificial selection. International Journal of Molecular Sciences, 2023, 24(2): 1165 (doi: 10.3390/ijms24021165).
  • Geng R., Yuan C., Chen Y. Exploring differentially expressed genes by RNA-Seq in cashmere goat (Capra hircus) skin during hair follicle development and cycling. PloS ONE, 2013, 8(4): e62704 (doi: 10.1371/journal.pone.0062704).
  • Waineina R.W., Okeno T.O., Ilatsia E.D., Ngeno K. Selection signature analyses revealed genes associated with adaptation, production, and reproduction in selected goat breeds in Kenya. Frontiers in Genetics, 2022, 13: 858923 (doi: 10.3389/fgene.2022.858923).
  • Massender E., Oliveira H.R., Brito L.F., Maignel L., Jafarikia M., Baes C.F., Sullivan B., Schenkel F.S. Genome-wide association study for milk production and conformation traits in Canadian Alpine and Saanen dairy goats. Journal of Dairy Science, 2023, 106(2): 1168-1189 (doi: 10.3168/jds.2022-22223).
  • Sun Z., Zhang Z., Liu Y., Ren C., He X., Jiang Y., Ouyang Y., Hong Q., Chu M. Integrated analysis of mRNAs and long non-coding RNAs expression of oviduct that provides novel insights into the prolificacy mechanism of goat (Capra hircus). Genes, 2022, 13(6): 1031 (doi: 10.3390/genes13061031).
  • Ren C., Chen Y., Tang J., Wang P., Zhang Y., Li C., Zhang Z., Cheng X. TMT-based comparative proteomic analysis of the spermatozoa of buck (Capra hircus) and ram (Ovis aries). Genes, 2023, 14(5): 973 (doi: 10.3390/genes14050973).
  • Luo N., Cheng W., Zhou Y., Gu B., Zhao Z., Zhao Y. Screening candidate genes regulating placental development from trophoblast transcriptome at early pregnancy in Dazu Black goats (Capra hircus). Animals, 2021, 11(7): 2132 (doi: 10.3390/ani11072132).
  • Reber I., Keller I., Becker D., Flury C., Welle M., Drögemüller C. Wattles in goats are associated with the FMN1/GREM1 region on chromosome 10. Animal Genetics, 2015, 46(3): 316-320 (doi: 10.1111/age.12279).
  • Menzi F., Keller I., Reber I., Beck J., Brenig B., Schütz E., Leeb T., Drögemüller C. Genomic amplification of the caprine EDNRA locus might lead to a dose dependent loss of pigmentation. Scientific Reports, 2016, 6: 28438 (doi: 10.1038/srep28438).
  • Wani S.A., Sahu A.R., Khan R.I.N., Pandey A., Saxena S., Hosamani N., Malla W.A., Chaudhary D., Kanchan S., Sah V., Rajak K.K., Muthuchelvan D., Mishra B., Tiwari A.K., Sahoo A.P., Sajjanar B., Singh Y.P., Gandham R.K., Mishra B.P., Singh R.K. Contrasting gene expression profiles of monocytes and lymphocytes from peste-des-petits-ruminants virus infected goats. Frontiers in Immunology, 2019, 10: 1463 (doi: 10.3389/fimmu.2019.01463).
  • Guo J., Zhong J., Li L., Zhong T., Wang L., Song T., Zhang H. Comparative genome analyses reveal the unique genetic composition and selection signals underlying the phenotypic characteristics of three Chinese domestic goat breeds. Genetics, Selection, Evolution: GSE, 2019 51(1): 70 (doi: 10.1186/s12711-019-0512-4).
  • Signer-Hasler H., Henkel J., Bangerter E., Bulut Z., VarGoats Consortium, Drögemüller C., Leeb T., Flury C. Runs of homozygosity in Swiss goats reveal genetic changes associated with domestication and modern selection. Genetics, Selection, Evolution: GSE, 2022, 54(1): 6 (doi: 10.1186/s12711-022-00695-w).
  • Dong Y., Zhang X., Xie M., Arefnezhad B., Wang Z., Wang W., Feng S., Huang G., Guan R., Shen W., Bunch R., McCulloch R., Li Q., Li B., Zhang G., Xu X., Kijas J. W., Salekdeh G.H., Wang W., Jiang Y. Reference genome of wild goat (Capra aegagrus) and sequencing of goat breeds provide insight into genic basis of goat domestication. BMC Genomics, 2015, 16(1): 431 (doi: 10.1186/s12864-015-1606-1).
  • Ncube K.T., Dzomba E.F., Rosen B.D., Schroeder S.G., Van Tassell C.P., Muchadeyi F.C. Differential gene expression and identification of growth-related genes in the pituitary gland of South African goats. Frontiers in Genetics, 2022, 13: 811193 (doi: 10.3389/fgene.2022.811193).
  • Wang X., Liu J., Zhou G., Guo J., Yan H., Niu Y., Li Y., Yuan C., Geng R., Lan X., An X., Tian X., Zhou H., Song J., Jiang Y., Chen Y. Whole-genome sequencing of eight goat populations for the detection of selection signatures underlying production and adaptive traits. Scientific Reports, 2016, 6: 38932 (doi: 10.1038/srep38932).
  • Tahir M.S., Porto-Neto L.R., Gondro C., Shittu O.B., Wockner K., Tan A.W.L., Smith H.R., Gouveia G.C., Kour J., Fortes M.R.S. Meta-analysis of heifer traits identified reproductive pathways in Bos indicus cattle. Genes, 2021, 12(5): 768 (doi: 10.3390/genes12050768).
  • Chen Q., Qu K., Ma, Z., Zhan J., Zhang F., Shen J., Ning Q., Jia P., Zhang J., Chen N., Chen H., Huang B., Lei C. Genome-wide association study identifies genomic loci associated with neurotransmitter concentration in cattle. Frontiers in Genetics, 2020, 11: 139 (doi: 10.3389/fgene.2020.00139).
  • Wang Y., Zhang C., Wang N., Li Z., Heller R., Liu R., Zhao Y., Han J., Pan X., Zheng Z., Dai X., Chen C., Dou M., Peng S., Chen X., Liu J., Li M., Wang K., Liu C., Lin Z., Chen L., Hao F., Zhu W., Song C., Zhao C., Zheng C., Wang J., Hu S., Li C., Yang H., Jiang L., Li G., Liu M., Sonstegard T.S., Zhang G., Jiang Y., Wang W., Qiu Q. Genetic basis of ruminant headgear and rapid antler regeneration. Science, 2019, 364(6446): eaav6335 (doi: 10.1126/science.aav6335).
  • Stronen A.V., Pertoldi C., Iacolina L., Kadarmideen H.N., Kristensen T.N. Genomic analyses suggest adaptive differentiation of northern European native cattle breeds. Evolutionary Applications, 2019, 12(6): 1096-1113 (doi: 10.1111/eva.12783).
  • Zeng X., Wang W., Zhang D., Li X., Zhang Y., Zhao Y., Zhao L., Wang J., Xu D., Cheng J., Li W., Zhou B., Lin C., Yang X., Zhai R., Ma Z., Liu J., Cui P., Weng X., Wu W., Zhang X., Zheng W. Expression of the ovine gene and the relationship between its polymorphism and feed efficiency traits. DNA and Cell Biology, 2023, 42(4): 194-202 (doi: 10.1089/dna.2022.0529).
  • Berton M.P., de Oliveira Silva R.M., Peripolli E., Stafuzza N.B., Martin J.F., Álvarez M.S., Gavinã B.V., Toro M.A., Banchero G., Oliveira P.S., Eler J.P., Baldi F., Ferraz J.B.S. Genomic regions and pathways associated with gastrointestinal parasites resistance in Santa Inês breed adapted to tropical climate. Journal of Animal Science and Biotechnology, 2017, 8: 73 (doi: 10.1186/s40104-017-0190-4).
  • Pławińska-Czarnak J., Majewska A., Zarzyńska J., Bogdan J., Kaba J., Anusz K., Bagnicka E. Gene expression profile in peripheral blood nuclear cells of small ruminant lentivirus-seropositive and seronegative dairy goats in their first lactation. Animals, 2021, 11(4): 940 (doi: 10.3390/ani11040940).
  • Namous H., Peñagaricano F., Del Corvo M., Capra E., Thomas D. L., Stella A., Williams J.L., Marsan P.A., Khatib H. Integrative analysis of methylomic and transcriptomic data in fetal sheep muscle tissues in response to maternal diet during pregnancy. BMC Genomics, 2018, 19(1): 123 (doi: 10.1186/s12864-018-4509-0).
  • Zhang H., Yang P., Liu C., Ma Y., Han Y., Zeng Y., Huang Y., Zhao Y., Zhao Z., He X., E G. Novel heredity basis of the four-horn phenotype in sheep using genome-wide sequence data. Animals, 2023, 13(20): 3166 (doi: 10.3390/ani13203166).
  • Zhang X., Zhang S., Tang Q., Jiang E., Wang K., Lan X., Pan C. Goat sperm associated antigen 17 protein gene (SPAG17): small and large fragment genetic variation detection, association analysis, and mRNA expression in gonads. Genomics, 2020, 112(6): 5115-5121 (doi: 10.1016/j.ygeno.2020.09.029).
  • Trigila A.P., Pisciottano F., Franchini L.F. Hearing loss genes reveal patterns of adaptive evolution at the coding and non-coding levels in mammals. BMC Biology, 2021, 19(1): 244 (doi: 10.1186/s12915-021-01170-6).
  • Chebii V. Genome scan for signatures of adaptive evolution in wild African goat (Capra nubiana). PhD Theses and Dissertations. Arusha, Tanzania, 2021
  • Naldurtiker A., Batchu P., Kouakou B., Terrill T.H., Shaik A., Kannan G. RNA-Seq exploration of the influence of stress on meat quality in Spanish goats. Scientific Reports, 2022, 12(1): 20573 (doi: 10.1038/s41598-022-23269-8).
Еще
Статья научная