Идентификация SNPS и генов-кандидатов, ассоциированных с отложением абдоминального жира у перепелов Coturnix japonica

Идентификация SNPS и генов-кандидатов, ассоциированных с отложением абдоминального жира у перепелов Coturnix japonica

Автор: Волкова Н.А., Герман Н.Ю., Ларионова П.В., Ветох А.Н., Романов М.Н., Зиновьева Н.А.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Рубрика: Генетика и геномика

Статья в выпуске: 6 т.58, 2023 года.

Бесплатный доступ

Интенсивность отложения жира, в том числе абдоминального, - один из важных показателей, характеризующих как мясную продуктивность и качество продукции, так и общее здоровье сельскохозяйственной птицы. Этот признак положительно коррелирует с быстрым ростом птицы и в значительной степени зависит не только от условий кормления и содержания, но и от генетических факторов. В основном данные о генетических механизмах, обусловливающих жировой обмен и интенсивность отложения жира, получены на курах, идентифицированы SNPs и гены-кандидаты, детерминирующие отложение как внутримышечного, так и брюшного (абдоминального) жира. Число подобных исследований на перепелах относительно невелико. К настоящему времени в специальной литературе недостаточно информации о локусах количественных признаков (QTL), достоверно связанных с показателями жирового обмена у перепелов. В представленной работе впервые сообщается о выявленных SNPs, с высокой достоверностью (p 2 модельной ресурсной популяции. В области выявленных SNPs установлены гены-кандидаты, достоверно связанные с этим признаком. Целью работы были поиск SNPs и идентификация генов-кандидатов, связанных с отложением абдоминального жира у перепелов. Исследования проводили на самцах F2 модельной ресурсной популяции ( n = 146), полученной при скрещивании двух контрастных по скорости роста и мясным качествам пород - японских (медленный рост) и техасских (быстрый рост) перепелов. Особей F2 генотипировали методом GBS (genotyping-by-sequencing, генотипирование посредством секвенирования). Для выявления ассоциаций между данными полногеномного генотипирования и количеством абдоминального жира использовали программное обеспечение PLINK 1.9 с принятыми ограничениями (geno 0,1; mind 0,1; maf 0,05). В качестве порогового критерия достоверности установили p 2 ресурсная популяция перепелов характеризовалась высокой вариабельностью по содержанию абдоминального жира в туше. В возрасте 56 сут этот показатель варьировал от 0,01 до 10,46 г и составил в среднем 2,41±0,16 г. На основании проведенного GWAS-анализа (genome-wide association study) идентифицировали 29 SNPs и 11 генов-кандидатов, находящихся в областях расположения этих SNPs, которые ассоциированы с отложением абдоминального жира у перепелов. Обнаруженные SNPs локализуются на хромосомах 1, 2, 7, 8, 17, 19, 21, 24 и 28. Установленные гены-кандидаты ( CNTN5, GNAL, PDE1A, RBMS1, PTPRF, SH3GLB2, SLC27A4, TRIM62, IGSF9B, USHBP1, NR2F6 ) идентифицированы на хромосомах CJA1 (1), CJA2 (1), CJA7 (2), CJA8 (1), CJA17 (2), CJA21 (1), CJA24 (1) и CJA28 (2). Детектированные SNP и гены-кандидаты могут послужить генетическими маркерами в программах селекции на улучшение мясных качеств перепелов и снижение содержания жира в тушках.

Еще

Coturnix japonica, перепел, qtl, snp, genotyping-by-sequencing, gbs, genome-wide association study, gwas, гены-кандидаты, абдоминальный жир

Короткий адрес: https://sciup.org/142240679

IDR: 142240679   |   DOI: 10.15389/agrobiology.2023.6.1079rus

Список литературы Идентификация SNPS и генов-кандидатов, ассоциированных с отложением абдоминального жира у перепелов Coturnix japonica

  • Фисинин В.И., Буяров В.С., Буяров А.В., Шуметов В.Г. Мясное птицеводство в регионах России: современное состояние и перспективы инновационного развития. Аграрная наука, 2018, 2: 30-38.
  • Зыков С.А. Современные тенденции развития птицеводства. Эффективное животноводство, 2019, 4(152): 51-54.
  • Priti M., Satish S. Quail farming: an introduction. International Journal of Life Sciences, 2014, 2: 190-193.
  • Minvielle F. The future of Japanese quail for research and production. World’s Poultry Science Journal, 2004, 60(4): 500-507 (doi: 10.1079/WPS200433).
  • Quaresma M.A.G., Antunes I.C., Gil Ferreira B., Parada A., Elias A., Barros M., Santos C., Partidário A., Mourato M., Roseiro L.C. The composition of the lipid, protein and mineral frac-tions of quail breast meat obtained from wild and farmed specimens of Common quail (Coturnix coturnix) and farmed Japanese quail (Coturnix japonica domestica). Poultry Science, 2022, 101(1): 101505 (doi: 10.1016/j.psj.2021.101505).
  • Genchev A., Mihaylova G., Ribarski S., Pavlov A., Kabakchiev M. Meat quality and composition in Japanese quails. Trakia Journal of Sciences, 2008, 6(4): 72-82,
  • Hu Z.-L., Park C.A., Reecy J.M. Bringing the Animal QTLdb and CorrDB into the future: meeting new challenges and providing updated services. Nucleic Acids Research, 2022, 50(D1): D956-D961 (doi: 10.1093/nar/gkab1116).
  • Коршунова Л.Г., Карапетян Р.В., Комарчев А.С., Куликов Е.И. Ассоциации однонуклео-тидных замен в генах-кандидатах с хозяйственно полезными признаками у кур (Gallus gallus domesticus L.) (обзор). Сельскохозяйственная биология, 2023, 58(2): 205-222 (doi: 10.15389/agrobiology.2023.2.205rus).
  • Sarsenbek A., Wang T., Zhao J., Jiang W. Comparison of carcass yields and meat quality between Baicheng-You chickens and Arbor Acres broilers. Poultry Science, 2013, 92: 2776-2782 (doi: 10.3382/ps.2012-02841).
  • Yang Y., Wen J., Fang G.Y., Li Z.R., Dong Z.Y., Liu J. The effects of raising system on the lipid metabolism and meat quality traits of slow-growing chickens. Journal of Applied Animal Research, 2015, 43(2): 147-152 (doi: 10.1080/09712119.2014.928631).
  • Fouad A., El-Senousey H. Nutritional factors affecting abdominal fat deposition in poultry: a review. Asian-Australasian Journal of Animal Sciences, 2014, 27: 1057-1068 (doi: 10.5713/ajas.2013.13702).
  • Zhao S.M., Ma H.T., Zou S.X., Chen W.H., Zhao R.Q. Hepatic lipogenesis gene expression in broiler chicken with different fat deposition during embryonic development. Journal of Veterinary Medicine, 2007, 54: 1-6 (doi: 10.1111/j.1439-0442.2007.00898.x).
  • Xing J., Kang L., Hu Y., Xu Q., Zhang N., Jiang Y. Effect of dietary betaine supplementation on mRNA expression and promoter CpG methylation of lipoprotein lipase gene in laying hens. Journal of Poultry Science, 2009, 46: 224-228 (doi: 10.2141/jpsa.46.224).
  • Dikici A., Nacak B., Yel N., Zaimoğulları K., İpek G., Özer M. Quality characteristics and oxi-dative stability of chicken kavurma formulated with chicken abdominal fat as beef fat replacer. Journal of the Hellenic Veterinary Medical Society, 2022, 73(3): 4525-4534 (doi: 10.12681/jhvms.27738).
  • Santos M.F., Lima D.A.S., Madruga M. S., Silva F.A.P. Lipid and protein oxidation of emulsified chicken patties prepared using abdominal fat and skin. Poultry Science, 2020, 99(3): 1777-1787 (doi: 10.1016/j.psj.2019.11.027).
  • Li J., Cheng Y., Chen Y., Qu H., Zhao Y., Wen C., Zhou Y. Effects of dietary synbiotic supple-mentation on growth performance, lipid metabolism, antioxidant status, and meat quality in Par-tridge shank chickens. Journal of Applied Animal Research, 2019, 47(1): 586-590 (doi: 10.1080/09712119.2019.1693382).
  • Sugiharto S., Pratama A.R., Yudiarti T., Wahyuni H.I., Widiastuti E., Sartono T.A. Effect of acidified turmeric and/or black pepper on growth performance and meat quality of broiler chick-ens. International Journal of Veterinary Science and Medicine, 2020, 8(1): 85-92 (doi: 10.1080/23144599.2020.1830691).
  • Narinc D., Karaman E., Aksoy T. Effects of slaughter age and mass selection on slaughter and carcass characteristics in 2 lines of Japanese quail. Poultry Science, 2014, 93(3): 762-769 (doi: 10.3382/ps.2013-03506).
  • Abou-Kassem D.E., El-Kholy M.S., Alagawany M., Laudadio V., Tufarelli V. Age and sex-related differences in performance, carcass traits, hemato–biochemical parameters, and meat quality in Japanese quails. Poultry Science, 2019, 98(4): 1684-1691 (doi: org/10.3382/ps/pey543).
  • Lotfi E., Zerehdaran S., Azari M.A. Genetic evaluation of carcass composition and fat deposition in Japanese quail. Poultry Science, 2011, 90(10): 2202-2208 (doi: 10.3382/ps.2011-01570).
  • Narinc D., Aksoy T., Karaman E., Aygun A., Firat M.Z., Uslu M.K. Japanese quail meat quality: Characteristics, heritabilities, and genetic correlations with some slaughter traits. Poultry Science, 2013, 92(7): 1735-1744 (doi: 10.3382/ps.2013-03075).
  • Jiang M., Fan W.L., Xing S.Y., Wang J., Li P., Liu R.R., Li Q.H., Zheng M.Q., Cui H.X., Wen J., Zhao G.P. Effects of balanced selection for intramuscular fat and abdominal fat percentage and estimates of genetic parameters. Poultry Science, 2017, 96(2): 282-287 (doi: 10.3382/ps/pew334).
  • Глазко В.И., Косовский Г.Ю., Глазко Т.Т., Федорова Л.М. ДНК маркеры и «микроса-теллитный код» (обзор). Сельскохозяйственная биология, 2023, 58(2): 223-248 (doi: 10.15389/agrobiology.2023.2.223rus).
  • Wang D., Qin P., Zhang K., Wang Y., Guo Y., Cheng Z., Li Z., Tian Y., Kang X., Li H., Liu X. Integrated LC/MS-based lipidomics and transcriptomics analyses revealed lipid composition het-erogeneity between pectoralis intramuscular fat and abdominal fat and its regulatory mechanism in chicken. Food Research International, 2023, 172: 113083 (doi: 10.1016/j.foodres.2023.113083).
  • Moreira G.C.M., Boschiero C., Cesar A.S.M., Reecy J. M., Godoy T. F., Trevisoli P. A., Cantão M.E., Ledur M.C., Ibelli A.M.G., Peixoto J.O., Moura M.T., Garrick D., Coutinho L.L. A genome-wide association study reveals novel genomic regions and positional candidate genes for fat deposition in broiler chickens. BMC Genomics, 2018, 19: 374 (doi: 10.1186/s12864-018-4779-6).
  • Zhang H., Hu X., Wang Z., Zhang Y., Wang S., Wang N., Ma L., Leng L., Wang S., Wang Q., Wang Y., Tang Z, Li N., Da Y., Li H. Selection signature analysis implicates the PC1/PCSK1 region for chicken abdominal fat content. PLoS ONE, 2012, 7(7): e40736 (doi: 10.1371/journal.pone.0040736).
  • Trevisoli P.A., Moreira G.C.M., Boschiero C., Cesar A.S.M., Petrini J., Margarido G.R.A., Le-dur M.C., Mourão G.B., Garrick D., Coutinho L.L. A missense mutation in the MYBPH gene is associated with abdominal fat traits in meat-type chickens. Frontiers in Genetics, 2021, 11(12): 698163 (doi: 10.3389/fgene.2021.698163).
  • Zhang H., Shen L.Y., Xu Z.C., Kramer L.M., Yu J.Q., Zhang X.Y., Na W., Yang L.L., Cao Z.P., Luan P., Reecy J.M., Li H. Haplotype-based genome-wide association studies for carcass and growth traits in chicken. Poultry Science, 2020, 99(5): 2349-2361 (doi: 10.1016/j.psj.2020.01.009).
  • Tavaniello S., Maiorano G., Siwek M., Knaga S., Witkowski A., Di Memmo D., Bednarczyk M. Growth performance, meat quality traits, and genetic mapping of quantitative trait loci in 3 gen-erations of Japanese quail populations (Coturnix japonica). Poultry Science, 2014, 93(8): 2129-2140 (doi: 10.3382/ps.2014-03920).
  • Volkova N.A., Romanov M.N., Abdelmanova A.S., Larionova P.V., German N.Y., Vetokh A.N., Shakhin A.V., Volkova L.A., Anshakov D.V., Fisinin V.I., Narushin V.G., Griffin D.K., Sölkner J., Brem G., McEwan J.C., Brauning R., Zinovieva N.A. Genotyping-by-sequencing strategy for integrating genomic structure, diversity and performance of various Japanese quail (Coturnix ja-ponica) breeds. Animals, 2023, 13: 3439 (doi: 10.3390/ani13223439).
  • Andrews S. FastQC: A quality control tool for high throughput sequence data; Version 0.10.1. Bioin-formatics Group, Babraham Institute, Cambridge, UK, 2012. Режим доступа: http://www.bioin-formatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc. Дата обращения: 25.09.2023.
  • Langmead B. bowtie2: a fast and sensitive gapped read aligner. Version 2.4.4. GitHub, Inc. 2021. Режим доступа: https://github.com/BenLangmead/bowtie2 Дата обращения: 25.09.2023.
  • Turner S.D. qqman: an R package for visualizing GWAS results using Q-Q and Manhattan plots. Journal of Open Source Software, 2018, 3(25): 731 (doi: 10.21105/joss.00731).
  • Gao Z., Ding R., Zhai X., Wang Y., Chen Y., Yang C-X., Du Z-Q. Common gene modules identified for chicken adiposity by network construction and comparison. Frontiers in Genetics, 2020, 11: 537 (doi: 10.3389/fgene.2020.00537).
  • Zhang H., Du Z.Q., Dong J.Q. Detection of genome-wide copy number variations in two chicken lines divergently selected for abdominal fat content. BMC Genomics, 2014, 15: 517 (doi: 10.1186/1471-2164-15-517).
  • Lee Y.S., Shin D. Genome-wide association studies associated with backfat thickness in landrace and Yorkshire pigs. Genomics Inform, 2018, 16(3): 59-64 (doi: 10.5808/GI.2018.16.3.59).
  • Revilla M., Puig-Oliveras A., Crespo-Piazuelo D., Criado-Mesas L., Castelló A., Fernández A.I., Ballester M., Folch J.M. Expression analysis of candidate genes for fatty acid composition in adipose tissue and identification of regulatory regions. Scientific Reports, 2018, 8(1): 2045 (doi: 10.1038/s41598-018-20473-3).
  • Maganti A., Chi J., Cohen P. Arx and Nr2f6 transcriptionally regulate visceral and brown fat phenotype. Diabetes, 2021, 70(S1): 201-LB (doi: 10.2337/db21-201-LB).
  • Zhou B., Jia L., Zhang Z., Xiang L., Yuan Y., Zheng P., Liu B., Ren X., Bian H., Xie L., Li Y., Lu J., Zhang H., Lu Y. The nuclear orphan receptor NR2F6 promotes hepatic steatosis through upregulation of fatty acid transporter CD36. Advanced Science, 2020, 7(21): 2002273 (doi: 10.1002/advs.202002273).
  • Kim N.J., Baek J.H., Lee J., Kim H., Song J-K., Chun K-H. A PDE1 inhibitor reduces adipo-genesis in mice via regulation of lipolysis and adipogenic cell signaling. Experimental & Molecular Medicine, 2019, 51: 1-15 (doi: 10.1038/s12276-018-0198-7).
  • Dairi G., Al Mahri S., Benabdelkamel H., Alfadda A.A., Alswaji A.A., Rashid M., Malik S.S., Iqbal J., Ali R., Al Ibrahim M., Al-Regaiey K., Mohammad S. Transcriptomic and proteomic analysis reveals the potential role of RBMS1 in adipogenesis and adipocyte metabolism. Interna-tional Journal of Molecular Sciences, 2023, 24(14): 11300 (doi: 10.3390/ijms241411300).
  • Li G-S., Liu W-W., Zhang F., Zhu F., Yang F-X., Hao J-P., Hou Z.-C. Genome-wide association study of bone quality and feed efficiency-related traits in Pekin ducks. Genomics, 2020, 112(6): 5021-5028 (doi: 10.1016/j.ygeno.2020.09.023).
  • Zhao Y., He S., Huang J., Liu M. Genome-wide association analysis of muscle pH in Texel sheep ½ Altay sheep F2 resource population. Animals, 2023, 13(13): 2162 (doi: 10.3390/ani13132162).
  • Hardie L.C., VandeHaar M.J., Tempelman R.J., Weigel K.A., Armentano L.E., Wiggans G.R., Veerkamp R.F., de Haas Y., Coffey M.P., Connor E.E., Hanigan M.D., Staples C., Wang Z., Dekkers J.C.M., Spurlock D.M. The genetic and biological basis of feed efficiency in mid-lactation Holstein dairy cows. Journal of Dairy Science, 2017, 100(11): 9061-9075 (doi: 10.3168/jds.2017-12604).
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp