Полногеномный анализ ассоциаций с продуктивными и репродуктивными признаками у молочного скота в российской популяции голштинской породы

Полногеномный анализ ассоциаций с продуктивными и репродуктивными признаками у молочного скота в российской популяции голштинской породы

Автор: Сермягин А.А., Гладырь Елена Александровна, Харитонов Сергей Николаевич, Ермилов А.Н., Стрекозов Н.И., Брем Г., Зиновьева Н.А.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Рубрика: Геномная селекция

Статья в выпуске: 2 т.51, 2016 года.

Бесплатный доступ

Полногеномный анализ ассоциаций (whole-genome associated study, GWAS) создавался как мощный инструмент для идентификации геномных вариаций, связанных с экономически важными признаками у различных видов сельскохозяйственных животных. Развитие методов геномной селекции открывает новые возможности для улучшения продуктивных и воспроизводительных качеств домашнего скота. Целью настоящих исследований было изучение полногеномных ассоциаций полиморфизмов единичных нуклеотидов (SNP) с племенной ценностью голштинских быков-производителей по признакам молочной продуктивности и воспроизводства. Скрининг SNP проводили с помощью Illumina BovineSNP50K v2 BeadChip у 195 быков-производителей, проверенных по качеству потомства, и 61 молодых быков, оцененных по родословной. Сбор и анализ информации по хозяйственно полезным качествам дочерей быков осуществляли на основе баз данных племенного учета в 77 хозяйствах Московской области. Племенную ценность (EBV) определяли по показателям молочной продуктивности и воспроизводительным качествам: удой за 305 сут лактации (MY), массовая доля жира (FC) и белка (PC), количество молочного жира (FY) и белка (PY), возраст первого отела (CA), трудность отела (CD), кратность осеменений (CR), продолжительность сервис-периода (DO) и стельности (GL), межотельный период (CI). Расчет EBV по каждому из признаков проводили по методологии BLUP Sire Model. Общее число SNP, отобранных по результатам контроля качества, составило 41370. Для расчета прямой геномной племенной ценности (DGV) по методу GBLUP выполняли построение геномной матрицы родства (G). Показатели комбинированной геномной племенной ценности (GEBV) получали на основе значений DGV и EBV. Для повышения достоверности данных GWAS и мощности поиска ассоциаций в целом в анализе использовали геномные оценки племенной ценности как для проверенных ранее, так и для молодых быков-производителей. Тестирование нулевых гипотез значимости ассоциаций осуществляли по критериям Бонферрони и ожидаемой доле ложных отклонений (LocFdr). Значения коэффициентов наследуемости для признаков воспроизводства колебались от 0,035 для CR до 0,221 для CA, тогда как для показателей молочной продуктивности они достигали более высоких значений - от 0,250 для FC до 0,401 для PC. На основании результатов тестов по Бонферрони и LocFdr было обнаружено несколько высокозначимых SNP для признаков молочной продуктивности и воспроизводства. Для MY установлены достоверные ассоциации ARS-BFGL-NGS-50172 на BTA17 и Hapmap54246-rs29017970 на BTA13. Для FC были картированы консервативные локусы на BTA-104917-no-rs и BTB-01604502 (58 Mb, BTA9), ARS-BFGL-NGS-107379 и ARS-BFGL-NGS-4939 (1,8-2,0 Mb, BTA14), для PC - Hapmap 43278-BTA-50082 (BTA20). Полиморфизмы ARS-BFGL-BAC-7205 (BTA1) и Hapmap48395-BTA-58382 (BTA5) оказались ассоциированы с PY. Получены данные по точной локализации мутаций для признаков репродукции: BTB-01622929 на BTA1 для CA, ARS-BFGL-NGS-89711 на BTA27 для CR, ARS-BFGL-NGS-117881 на BTA5 для DO, BTA-31636-no-rs на BTA1 и Hapmap26774-BTA-163037 на BTA27 для CI. Аддитивный эффект по ряду показателей превышал 9,0 %. В геноме отмечали референтные мутации с высокой степенью значимости в генах TRAFD1, LOC786966, DGAT1, SLC16A7, DUSP26 и CCDC58. Показано, что использование полногеномного анализа позволяет с высокой степенью точности картировать QTL признаков продуктивности и воспроизводства с низкой и умеренной наследуемостью.

Еще

Полногеномный анализ, наследуемость, молочная продуктивность, воспроизводительные качества

Короткий адрес: https://sciup.org/142213928

IDR: 142213928   |   DOI: 10.15389/agrobiology.2016.2.182rus

Список литературы Полногеномный анализ ассоциаций с продуктивными и репродуктивными признаками у молочного скота в российской популяции голштинской породы

  • Марзанов Н.С., Девришов Д.А., Марзанова С.Н., Комкова Е.А., Озеров М.Ю., Кантанен Ю. Генетическое маркирование, сохранение разнообразия и проблемы разведения животных. Сельскохозяйственная биология, 2011, 2: 3-14.
  • Столповский Ю.А. Концепция и принципы генетического мониторинга для сохранения in situ пород доместицированных животных. Сельскохозяйственная биология, 2010, 6: 3-8.
  • Зиновьева Н.А., Стрекозов Н.И., Янчуков И.Н., Ермилов А.Н., Ескин Г.В. Система геномной оценки скота: первые результаты. Животноводство России, 2015, 3: 27-29.
  • Кузнецов В.М. Племенная оценки животных: прошлое, настоящее, будущее (обзор). Проблемы биологии продуктивных животных, 2012, 4: 18-57.
  • Sermyagin A.A., Seltsov V.I., Kostyunina O.V., Gladyr E.A., Kharzinova V.R., Zinovieva N.A. Effect of LALBA polymorphism on the milk production traits of Russian cattle population. Book of Abstract «International scientific genetic conference «XXVI. GENETIC DAYS». Prague, Czech Republic, 2014: 135-138.
  • Goddard M.E., Hayes B.J. Mapping genes for complex traits in domestic animals and their use in breeding programmes. Nature Reviews Genetics, 2009, 10: 381-391 ( ) DOI: 10.1038/nrg2575
  • Weller J.I. Quantitative trait loci analysis in animals. 2nd ed. CABI, UK, 2009.
  • Hayes B.J., Bowman P.J., Chamberlain A.J., Goddard M.E. Invited review: Genomic selection in dairy cattle: Progress and challenges. J. Dairy Sci., 2009, 92: 433-443 ( ) DOI: 10.3168/jds.2008-1646
  • Pryce J.E., Gredler B., Bolormaa S., Bowman P.J., Egger-Danner C., Fuerst C., Emmerling R., Sölkner J., Goddard M.E., Hayes B.J. Short communication: Genomic selection using a multi-breed, across-country reference population. J. Dairy Sci., 2011, 94: 2625-2630 ( ) DOI: 10.3168/jds.2010-3719
  • Pérez O'Brien A.M., Utsunomiya Y.T., Mészáros G., Bickhart D.M., Liu G.E., Van Tassell C.P., Tad S., Sonstegard T.S., da Silva M.V.B., Garcia J.F., Sölkner J. Assessing signatures of selection through variation in linkage disequilibrium between taurine and indicine cattle. Genetics Selection Evolution, 2014, 46: 19 ( ) DOI: 10.1186/1297-9686-46-19
  • Boison S.A., Santos D.J.A., Utsunomiya A.H.T., Carvalheiro R., Neves H.H.R., Perez O'Brien A.M., Garcia J.F., Sölkner J., da Silva M.V.G.B. Strategies for single nucleotide polymorphism (SNP) genotyping to enhance genotype imputation in Gyr (Bos indicus) dairy cattle: Comparison of commercially available SNP chips. J. Dairy Sci., 2015, 98: 4969-4989 ( ) DOI: 10.3168/jds.2014-9213
  • Pryce J.E., Bolormaa S., Chamberlain A.J., Bowman P.J., Savin K., Goddard M.E., Hayes B.J. A validated genome-wide association study in 2 dairy cattle breeds for milk production and fertility traits using variable length haplotypes. J. Dairy Sci., 2010, 93: 3331-3345 ( ) DOI: 10.3168/jds.2009-2893
  • Bolormaa S., Pryce J.E., Hayes B.J., Goddard M.E. Multivariate analysis of a genome-wide association study in dairy cattle. J. Dairy Sci., 2010, 93: 3818-3833 ( ) DOI: 10.3168/jds.2009-2980
  • Chamberlain A.J., Hayes B.J., Savin K., Bolormaa S., McPartlan H.C., Bowman P.J., Van Der Jagt C., MacEachern S., Goddard M.E. Validation of single nucleotide polymorphisms associated with milk production traits in dairy cattle. J. Dairy Sci., 2012, 95: 864-875 ( ) DOI: 10.3168/jds.2010-3786
  • Qanbari S., Pimentel E.C.G., Tetens J., Thaller G., Lichtner P., Sharifi A.R., Simianer H. A genome-wide scan for signatures of recent selection in Holstein cattle. Animal Genetics, 2010, 41(4): 377-389 ( ) DOI: 10.1111/j.1365-2052.2009.02016.x
  • Maxa J., Neuditschko M., Russ I., Förster M., Medugorac I. Genome-wide association mapping of milk production traits in Braunvieh cattle. J. Dairy Sci., 2012, 95: 5357-5364 ( ) DOI: 10.3168/jds.2011-4673
  • Fang M., Fu W., Jiang D., Zhang Q., Sun D., Ding X., Liu J. A multiple-SNP approach for genome-wide association study of milk production traits in Chinese Holstein cattle. PLoS ONE, 2014, 9(8): e99544 ( ) DOI: 10.1371/journal.pone.0099544
  • Schopen G.C.B., Visker M.H.P.W., Koks P.D., Mullaart E., van Arendonk J.A.M., Bovenhuis H. Whole-genome association study for milk protein composition in dairy cattle. J. Dairy Sci., 2011, 94: 3148-3158 ( ) DOI: 10.3168/jds.2010-4030
  • Maurice-Van Eijndhoven M.H.T., Bovenhuis H., Veerkamp R.F., Calus M.P.L. Overlap in genomic variation associated with milk fat composition in Holstein Friesian and Dutch native dual-purpose breeds. J. Dairy Sci., 2015, 98: 6510-6521 ( ) DOI: 10.3168/jds.2014-9196
  • Cole J.B., Wiggans G.R., Ma L., Sonstegard T.S., Lawlor T.J. Jr., Crooker B.A., Van Tassell C.P., Yang J., Wang S., Matukumalli L.K., Da Y. Genome-wide association analysis of thirty one production, health, reproduction and body conformation traits in contemporary U.S. Holstein cows. BMC Genomics, 2011, 12: 408 ( ) DOI: 10.1186/1471-2164-12-408
  • Wang X., Wurmser C., Pausch H., Jung S., Reinhardt F., Tetens J., Thaller G., Fries R. Identification and dissection of four major QTL affecting milk fat content in the German Holstein-Friesian population. PLoS ONE, 2012, 7(7): e40711 ( ) DOI: 10.1371/journal.pone.0040711
  • Cole J.B., Waurich B., Wensch-Dorendorf M., Bickhart D.M., Swalve H.H. A genome-wide association study of calf birth weight in Holstein cattle using single nucleotide polymorphisms and phenotypes predicted from auxiliary trait. J. Dairy Sci., 2014, 97: 3156-3172 ( ) DOI: 10.3168/jds.2013-7409
  • Sahana G., Guldbrandtsen B., Lund M.S. Genome-wide association study for calving traits in Danish and Swedish Holstein cattle. J. Dairy Sci., 2011, 94: 479-486 ( ) DOI: 10.3168/jds.2010-3381
  • Fritz S., Capitan A., Djari A., Rodriguez S.C., Barbat A., Baur A., Grohs C., Weiss B., Boussaha M., Esquerre D., Klopp C., Rocha D., Boichard D. Detection of haplotypes associated with prenatal death in dairy cattle and identification of deleterious mutations in GART, SHBG and SLC37A2. PLoS ONE, 2013, 8(6): e65550 ( ) DOI: 10.1371/journal.pone.0065550
  • Mészáros G., Eaglen S., Waldmann P., Sölkner J. A genome wide association study for longevity in cattle. Open Journal of Genetics, 2014, 4: 46-55 ( ) DOI: 10.4236/ojgen.2014.41007
  • Sahana G., Guldbrandtsen B., Thomsen B., Holm L-E., Panitz F., Brøndum R.F., Bendixen C., Lund M.S. Genome-wide association study using high-density single nucleotide polymorphism arrays and whole-genome sequences for clinical mastitis traits in dairy cattle. J. Dairy Sci., 2014, 97: 7258-7275 ( ) DOI: 10.3168/jds.2014-8141
  • Suchocki T., Szyda J. Genome-wide association study for semen production traits in Holstein-Friesian bulls. J. Dairy Sci., 2015, 98: 5774-5780 ( ) DOI: 10.3168/jds.2014-8951
  • Mészáros G., Petautschnig E., Schwarzenbacher H., Sölkner, J. Genomic regions influencing coat color saturation and facial markings in Fleckvieh cattle. Animal Genetics, 2015, 46(1): 65-68 ( ) DOI: 10.1111/age.12249
  • Misztal I., Legarra A., Aguilar I. Computing procedures for genetic evaluation including phenotypic, full pedigree, and genomic information. J. Dairy Sci., 2009, 92: 4648-4655 ( ) DOI: 10.3168/jds.2009-2064
  • Aguilar I., Misztal I., Johnson D.L., Legarra A., Tsuruta S., Lawlor T.J. Hot topic: A unified approach to utilize phenotypic, full pedigree, and genomic information for genetic evaluation of Holstein final score. J. Dairy Sci., 2010, 93: 743-752 ( ) DOI: 10.3168/jds.2009-2730
  • Legarra A., Ducrocq V. Computational strategies for national integration of phenotypic, genomic, and pedigree data in a single-step best linear unbiased prediction. J. Dairy Sci., 2012, 95: 4629-4645 ( ) DOI: 10.3168/jds.2011-4982
  • Přibyl J., Madsen P., Bauer J., Přibylová J., Šimečková M., Vostrý L., Zavadilová L. Contribution of domestic production records, Interbull estimated breeding values, And single nucleotide polymorphism genetic markers to the single-step genomic evaluation of milk production. J. Dairy Sci., 2013, 96: 1865-1873 ( ) DOI: 10.3168/jds.2012-6157
  • Garrick D.J., Taylor J.F., Fernando R.L. Deregressing estimated breeding values and weighting information for genomic regression analyses. Genetics Selection Evolution, 2009, 41: 55 ( ) DOI: 10.1186/1297-9686-41-55
  • SAS/STAT 9.1 User's Guide. SAS Institute Inc., Cary, NC, 2005.
  • Purcell S., Neale B., Todd-Brown K., Thomas L., Ferreira M., Bender D., Maller J., Sklar P., de Bakker P., Daly M.J., Sham P.C. PLINK: a toolset for whole-genome association and population-based linkage analysis. American Journal of Human Genetics. 2007, 81(3): 559-575 ( ) DOI: 10.1086/519795
  • Сермягин А.А., Гладырь Е.А., Харитонов С.Н., Ермилов А.Н., Янчуков И.Н., Стрекозов Н.И., Зиновьева Н.А. Использование геномной оценки для совершенствования племенных качеств скота голштинской и черно-пестрой пород России. Мат. Межд. науч.-практ. конф. «Пути продления продуктивной жизни коров на основе оптимизации разведения, технологий содержания и кормления животных». Дубровицы, 2015: 115-120.
  • VanRaden P.M. Efficient methods to compute genomic predictions. J. Dairy Sci., 2008, 91: 4414-4423 ( ) DOI: 10.3168/jds.2007-0980
  • The R Project for Statistical Computing: Free software environment for statistical computing and graphics (http://www.r-project.org).
  • Efron B., Turnbull B.B., Narasimhan B. Locfdr: Computes local false discovery rates. R package version 1.1-7. 201 (http://CRAN.R-project.org/package=locfdr).
  • Benjamini Y., Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 1995, 57: 289-300.
  • Turner S.D. qqman: an R package for visualizing GWAS results using Q-Q and Manhattan plots. bioRxiv, 2014. Preprint first posted online May 14, 2014 ( ) DOI: 10.1101/005165
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp