Полногеномные ассоциативные исследования качества мяса по показателям цвета грудки у кур (Gallus gallus L.)

Автор: Ветох А.Н., Джагаев А.Ю., Белоус А.А., Волкова Н.А., Зиновьева Н.А.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Статья в выпуске: 6 т.58, 2023 года.

Бесплатный доступ

Одним из наиболее важных признаков качества мяса служит его цветовая характеристика, которая во многом определяет потребительский спрос. Качество мяса оценивают по его цветовому спектру по специальным шкалам. В частности, широко применяется шкала L*a*b*, эффективность которой показана во многих отраслях мясного животноводства. В ряде исследований установлена генетическая обусловленность цветовых характеристик мяса сельскохозяйственных животных и птицы. Выявлены однонуклеотидные полиморфизмы (SNPs) и гены-кандидаты, детерминирующие степень проявления этого признака (J. Sun с соавт., 2022; X. Guo с соавт., 2023). Мы выполнили полногеномные ассоциативные исследования цветовых показателей мяса грудки у кур из F2 ресурсной популяции на основании данных полногеномного генотипирования. Цель работы - поиск SNPs и идентификация генов, ассоциированных с показателем цвета мяса у кур. Объектом изучения были куры F2 модельной ресурсной популяции ( n = 260, виварий ФИЦ животноводства - ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста, 2021-2023 годы). Для получения популяции использовали две контрастные по мясным качествам породы кур - русскую белую (медленный рост) и корниш (быстрый рост). Генотипирование полученной птицы проводили с использованием чипов высокой плотности Illumina Chicken iSelect BeadChip 60k («Illumina Inc.», США). В возрасте 9 нед после экспериментального убоя птицы измерили характеристики мяса грудки по цветовой шкале L*a*b* с использованием портативного спектрофотометра CM-700d («Konica Minolta», Япония). На основании полученных данных гено- и фенотипирования выполнили полногеномные ассоциативные исследования, использовав программное обеспечение PLINK 1.9 с принятыми ограничениями (geno 0,1; mind 0,1; maf 0,03). В качестве порогового критерия достоверности установили p 2 ресурсная популяция кур характеризовалась высоким коэффициентом изменчивости по показателям зеленого (a*) и голубого (b*) участков спектров цвета мяса (от 19,99 % до 97,23 %). По показателю L вариабельность в исследованной популяции была относительно низкой (коэффициент изменчивости не превышал 9,75 %). На основании проведенного GWAS-анализа выявлено 60 значимых SNPs, в том числе ассоциированных с цветовым спектром: по L* - 28 SNPs, по a* - 48 SNPs, по b* - 4 SNPs. Указанные SNPs локализованы на хромосомах GGA1 (10 SNPs), GGA2 (3 SNPs), GGA3 (18 SNPs), GGA7 (2 SNPs), GGA8 (4 SNPs), GGA10 (2 SNPs), GGA12 (7 SNPs), GGA13 (9 SNPs), GGA17 (4 SNPs) и GGA18 (1 SNP). Идентифицированы 270 генов-кандидатов, связанных с изученными признаками, в 30 из этих генов были локализованы выявленные SNPs. Результаты исследования могут быть использованы в геномной селекции на улучшение качественных характеристик мяса кур.

Еще

Gallus gallus, куры, snp, gwas, гены-кандидаты, качество мяса, цвет мяса, шкала l*a*b*

Короткий адрес: https://sciup.org/142240678

IDR: 142240678 | DOI: 10.15389/agrobiology.2023.6.1068rus

Список литературы Полногеномные ассоциативные исследования качества мяса по показателям цвета грудки у кур (Gallus gallus L.)

Sandercock D.A., Barker Z.E., Mitchell M.A., Hocking P.M. Changes in muscle cell cation reg-ulation and meat quality traits are associated with genetic selection for high body weight and meat yield in broiler chickens. Genetics Selection Evolution, 2009, 41: 8 (doi: 10.1186/1297-9686-41-8).
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.
Alnahhas N., Berr C., Chabault M., Chartrin P., Le Bihan-Duval E. Genetic parameters of white striping in relation to body weight, carcass composition, and meat quality traits in two broiler lines divergently selected for the ultimate pH of the pectoralis major muscle. BMC Genomics, 2016, 17: 61 (doi: 10.1186/s12863-016-0369-2).
Karunanayaka D.S., Jayasena D.D., Jo C. Prevalence of pale, soft, and exudative (PSE) condition in chicken meat used for commercial meat processing and its effect on roasted chicken breast. Journal of Animal Science and Technology, 2016, 58: 27 (doi: 10.1186/s40781-016-0110-8).
Riovanto R., Marchi M., Cassandro M., Penasa M. Use of near infrared transmittance spectros-copy to predict fatty acid composition of chicken meat. Food Chemistry, 2012, 134(4): 2459-2464 (doi: 10.1016/j.foodchem.2012.04.038).
Семикопенко Н.И. Повышение эффективности производства мяса птицы с помощью процесса массирования. Все о мясе, 2017, 5: 38-41.
Дорохин Н.А. Качественные характеристики мяса цыплят-бройлеров и факторы, влияющие на них: обзор. Сельскохозяйственный журнал, 2020, 5(13): 59-64.
Боголюбова Н.В., Некрасов Р.В., Зеленченкова А.А. Антиоксидантный статус и качество мяса у сельскохозяйственной птицы и животных при стрессе и его коррекция с помощью адаптогенов различной природы (обзор). Сельскохозяйственная биология, 2022, 57(4): 628-663 (doi: 10.15389/agrobiology.2022.4.628rus).
Qiao M., Fletcher D.L., Smith D.P., Northcutt J.K. The effect of broiler meat color on pH, moisture, water-holding capacity, and emulsification capacity. Poultry Science, 2001, 80: 676-680 (doi: 10.1093/ps/80.5.676).
Petracci M., Betti M., Bianchi M., Cavani C. Color variation and characterization of broiler breast meat during processing in Italy. Poultry Science, 2004, 83: 2086-2092 (doi: 10.1093/ps/83.12.2086).
Woelfel R.L., Owens C.M., Hirschler E.M., Martinez R.D., Sams A.R. The characterization and incidence of pale, soft, and exudative broiler meat in a commercial processing plant. Poultry Sci-ence, 2002, 81: 579-584 (doi: 10.1093/ps/81.4.579).
Oba A., Almeida M.D., Pinheiro J.W., Ida E.I., Marchi D.F., Soares A.L., Shimokomaki M. The effect of management of transport and lairage conditions on broiler chicken breast meat quality and DOA (Death on Arrival). Brazilian Archives of Biology and Technology, 2009, 52: 205-211 (doi: 10.1590/S1516-89132009000700026).
Mir N.A., Rafiq A., Kumar F., Singh V., Shukla V. Determinants of broiler chicken meat quality and factors affecting them: a review. Journal of Food Science and Technology, 2017, 54: 2997-3009 (doi: 10.1007/s13197-017-2789-z).
Anadon H.L.S. Biological, nutritional, and processing factors affecting breast meat quality of broilers. Ph.D. Thesis. Virginia Polytechnic Institute and State University, Blacksburg, VA, 24061, USA, 2002.
Ежкова Г.О., Пономарев В.Я., Решетник О.А. Технология повышения качества мясного сырья PSE и DFD на организменном и тканевом уровне: монография. Казань, 2007.
Bowker B. Chapter 4. Developments in our understanding of water-holding capacity. In: Woodhead publishing series in food science, technology and nutrition, poultry quality evaluation. Woodhead Pub-lishing, 2017: 77-113 (doi: 10.1016/B978-0-08-100763-1.00004-0).
Allais S., Hennequet-Antier C., Berri C., Salles L., Demeure O., Le Bihan-Duval E. Mapping of QTL for chicken body weight, carcass composition, and meat quality traits in a slow-growing line. Poultry Science, 2019, 98(5): 1960-1967 (doi: 10.3382/ps/pey549).
Seo D.W., Park H.B., Jung S., Cahyadi M., Choi N.R., Jin S., Heo K.N., Jo C., Lee J.H. QTL analyses of general compound, color and pH traits in breast and thigh muscles in Korean native chicken. Livestock Science, 2015, 182: 145-150 (doi: 10.1016/j.livsci.2015.09.020).
Sun Y., Zhao G., Liu R., Zheng M., Hu Y., Wu D., Zhang L., Li P., Wen J. The identification of 14 new genes for meat quality traits in chicken using a genome-wide association study. BMC Genomics, 2013, 14: 458 (doi: 10.1186/1471-2164-14-458).
Sun J., Tan X., Yang X., Bai L., Kong F., Zhao G., Wen J., Liu R. Identification of candidate genes for meat color of chicken by combing selection signature analyses and differentially expressed genes. Genes, 2022, 13: 307 (doi: 10.3390/genes13020307).
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).
Guo X., Zhang H., Wang H., He X.X., Wang J.X., Wei W., Liu M., Xu J.M., Liu Y.N., Jiang R.S. Identification of key modules and hub genes involved in regulating the color of chicken breast meat using WGCNA. Animals, 2023, 13(14): 2356 (doi: 10.3390/ani13142356).
Горбунова Е.В., Коротаев В.В., Ластовская Е.А. Компьютерное моделирование цвета мяса. Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 2014, 57(12): 64-65.
Park M.N., Choi J.A., Lee K.T., Lee H.J., Choi B.H., Kim H., Kim T.H., Cho S., Lee T. Genome-wide association study of chicken plumage pigmentation. Asian-Australas. J. Anim. Sci., 2013, 26(11): 1523-1528 (doi: 10.5713/ajas.2013.13413).
Chen S., An J., Lian L., Qu L., Zheng J., Xu G., Yang N. Polymorphisms in AKT3, FIGF, PRKAG3, and TGF-β genes are associated with myofiber characteristics in chickens. Poultry Sci-ence, 2013, 92(2): 325-330 (doi: 10.3382/ps.2012-02766).
Zhang R., Yao F., Cheng X., Yang M., Ning Z. Identification of candidate genomic regions for egg yolk moisture content based on a genome-wide association study. BMC Genomics, 2023, 24: 110 (doi: 10.1186/s12864-023-09221-8).
Liu X., Liu L., Wang J., Cui H., Chu H., Bi H., Zhao G., Wen J. Genome-wide association study of muscle glycogen in jingxing yellow chicken. Genes, 2020, 11(5): 497 (doi: 10.3390/genes11050497).
Dou D., Shen L., Zhou J., Cao Z., Luan P., Li Y., Xiao F., Guo H., Li H., Zhang H. Genome-wide association studies for growth traits in broilers. BMC Genomic Data, 2022, 23: 1 (doi: 10.1186/s12863-021-01017-7).
Sun Y., Li Q., Hu Y., Sun Y, Liu R., Zheng M., Wen J., Li P., Liu L., Zhao G. Genome-wide association study of immune traits in chicken F2 resource population. J. Anim. Breed. Genet., 2016, 133(3): 197-206 (doi: 10.1111/jbg.12186).
Ridgway L.D., Kim E.Y., Dryer S.E. MAGI-1 interacts with Slo1 channel proteins and suppresses Slo1 expression on the cell surface. American Journal of Physiology-Cell Physiology, 2009, 297(1): 55-65 (doi: 10.1152/ajpcell.00073.2009).
Han C., Zeng X., Yao S., Gao L., Zhang L., Qi X., Duan Y., Yang B., Gao Y., Liu C., Zhang Y., Wang Y., Wang X. Voltage-dependent anion channel 1 interacts with ribonucleoprotein complexes to enhance infectious bursal disease virus polymerase activity. Journal of Virology, 2017, 91(16): e00584-17 (doi: 10.1128/JVI.00584-17).
Nishida K., Flanagan J.G., Nakamoto M. Domain-specific olivocerebellar projection regulated by the EphA-ephrin-A interaction. Development, 2002, 129(24): 5647-5658 (doi: 10.1242/dev.00162).
Xue Y., Liu S., Li W., Mao R., Zhuo Y., Xing W., Liu J., Wang C., Zhou L., Lei M. Genome-wide association study reveals additive and non-additive effects on growth traits in Duroc pigs. Genes, 2022, 13: 1454 (doi: 10.3390/genes13081454).
Lee Y.-S., Shin D. Genome-wide association studies associated with backfat thickness in landrace and Yorkshire pigs. Genomics Informatics, 2018, 16(3): 59-64 (doi: 10.5808/GI.2018.16.3.59).
Ruan D., Zhuang Z., Ding R., Qiu Y., Zhou S., Wu J., Xu C., Hong L., Huang S., Zheng E., Cai G., Wu Z., Yang J. Weighted single-step GWAS identified candidate genes associated with growth traits in a Duroc pig population. Genes, 2021, 12: 117 (doi: 10.3390/genes12010117). 36. Gu B., Sun R., Fang X., Zhang J., Zhao Z., Huang D., Zhao Y., Zhao Y. Genome-wide associ-ation study of body conformation traits by whole genome sequencing in Dazu black goats. Animals, 2022, 12: 548 (doi: 10.3390/ani12050548).

Еще

Статья научная