CC BY
346
УДК 636.39.082.453.5 UDC 636.39.082.453.5
ГЕНЕТИЧЕСКИЕ МАРКЕРЫ В GENETIC MARKERS IN ANIMAL
СЕЛЕКЦИИ ЖИВОТНЫХ: ОПЫТ И BREEDING: EXPERIENCE AND ПЕРСПЕКТИВЫ (обзор) PROSPECTS (review)
Т.В. Мамонтова, канд-т с.-х. наук,; Mamontova TV., Aybazov М.М.
М.М. Айбазов, д-р с.-х. наук All-Russian Research Institute for Sheep and
ФГБНУ Всероссийский научно-исследова- Goat Breeding тельский институт овцеводства и козоводства ФАНО России
mamontova.vniiok@gmail.com В статье анализируются попытки ис- The paper analyzes the attempts of следователей связать продуктивные researchers to link the productive показатели животных с интерьерны- parameters of animals with interior ми параметрами, в частности, ис- parameters, in particular the study of следования групп крови и белкового blood groups and protein polymorphisms. полиморфизма. Отмечается влияние There is noted the influence of genetic генетических локусов в формирова- loci in the formation of quantitative traits нии количественных признаков живот- of animals. It is emphasized that the ных. Подчеркивается, что изменения changes in the DNA sequence is the в последовательности ДНК являются cause of all subsequent changes in the первопричиной всех последующих из- body. It is substantiates the importance of менений организма. Обосновывается genomic selection developing for the early важность разработки геномной селек- prediction of animal productivity. ции для раннего прогнозирования продуктивности животных.
Ключевые слова: генетические мар- Key words: genetic markers, loci, gene,
керы, локусы, ген, ДНК, геномная се- DNA, genomic selection
лекция
Развитие животноводства всегда было связано со стремлением и попытками улучшения различных продуктивных показателей животных, осуществляемых, как правило, на примитивном уровне, по фенотипическим параметрам [1,4]. Считалось, что от выдающегося по экстерьерным показателям животного и потомки будут с высокими показателями продуктивности. Представление, что «яблоко от яблони недалеко падает» было отчасти верным, что нашло свое воплощение в созданных т.н. «народной селекцией» породах и типах животных.
С другой стороны, в разные эпохи и в разных отраслях животноводства приоритетные параметры «идеального» животного кардинально, порой диаметрально различались, что не делало попытки исследователей менее настойчивыми. Около двух столетий назад из множества продуктивных показателей животных, важных для осуществления хозяйственной деятельности человека, устойчиво сформировались главные: резвость и выносливость в коневодстве, обильномолочность и живая масса в скотоводстве, мясосальность в свиноводстве, количество и качество шерсти в овцеводстве, молочность в молочном козоводстве, яйценоскость в птицеводстве. На развитие и совершенствование именно этих признаков были в основном направлены исследования ученых и усилия практиков. В дальнейшем, с накоплением знаний по общей биологии и затем бурным развитием генетики, все большую популярность находили исследования, направленные на поиск уже интерьерных показателей, характеризующих те или иные фенотипические параметры и продуктивные качества
животных. В частности, еще в 1923 году журнал «Genetics» опубликовал статью, где автор привел данные по ассоциации размера семени фасоли (количественный признак) и пигментации семенной кожуры (качественный признак) [25]. Таким образом, впервые было показано, как генетические (внутренние) факторы, влияющие на количественный (внешний) признак, могут быть идентифицированы при помощи маркерного признака. В 1926 г акад. А.С. Серебровский и Е.Т. Васина-Попова описали расположение генов в половой хромосоме курицы [26]. В это же время А.С. Сере-бровский предложил метод «сигнального гена», который был использован для поиска гена, детерминирующего яйценоскость [18].
В последующие десятилетия была представлена концепция поиска локусов количественных признаков с помощью сцепленных с ними маркеров, не получившая развития из-за отсутствия последних [21]. В 60-е годы прошлого столетия массовые исследования групп крови и белкового полиморфизма дали надежду на применение генетических маркеров в селекции животных. В многочисленных исследованиях, направленных на поиск ассоциаций с количественными хозяйственно полезными признаками, приводились противоречивые результаты. Одни авторы находили маркеры продуктивности, другим по тем же локусам выявить ассоциаций не удавалось. Как правило, зависимость интерпретировалась как тенденция, реже - как статистически значимая разница [6,17,20]. В итоге иммуногенетические исследования не смогли дать однозначного ответа о характере и тесноте связи с хозяйственно полезными признаками [10]. Более того, было установлено, что, если даже взаимосвязи и имеют место, они не являются универсальными [6].
Предполагалось существование отдельных ключевых генов и/или групп сцепленных генов, которые при любых внешних условиях привносят в формирование количественного признака животного свой вклад, величина которого в определенной степени регламентируется этой средой [15]. Именно такие генетические локусы было принято обозначать термином «локусы количественного признака» (Quantitative Trait Loci, QTL). Что такое QTL? Большинство хозяйственно полезных признаков, представляющих интерес для селекции животных, являются количественными (комплексными). Они детерминируются многими генами малого эффекта (полигенами) и в значительной степени подвержены воздействию факторов внешней среды. Аддитивная генетическая изменчивость этих признаков варьирует от 2 до 50%. Природа генов, лежащих в основе этой изменчивости, изучена плохо. Кроме того, смена лимитирующих факторов внешней среды влечет за собой смену спектра генов, определяющих фенотипическую изменчивость признаков [13,16].
Последние два десятилетия прошлого века считаются периодом создания карт сцепления и поиска этих локусов количественных признаков. В дальнейшем совершенствование методов молекулярной биологии и накопление фундаментальных знаний привели к качественному скачку - появлению сравнительно простого и дешевого метода, основанного на полимеразной цепной реакции (Polymerase Chain Reaction, PCR). Другими словами, были созданы маркерные системы, которые позволили проводить прямое исследование ДНК различных организмов. ДНК-маркеры - это полиморфные участки ДНК с неизвестными функциями, но с известной позицией в хромосоме [9]. Преимущество ДНК-маркеров в том, что изменения в последовательности ДНК являются первопричиной всех последующих изменений организма. Кроме того, они обеспечивают возможность анализа любых последовательностей генома, а не только белок - кодирующих, составляющих от 1 до 10% от всего генома [5,8]. Новая технология получила название «геномной селекции» (Genomic Selection, GS).
В прошлом все, что исследователи знали о генетическом потенциале молодого животного, происходило из усредненных показателей его родителей. Эти показате-
ли представляли собой просто среднее значение прогнозируемой передающей способности (PTA) родителей животного, и у ученых не было возможности определить, какие гены унаследовало молодое животное: лучше или хуже этого среднего. Например, в скотоводстве не было иного выбора, кроме как ждать два года до того, как у коровы определены лактационные параметры. В случае с быками должно было пройти пять лет, пока начнут лактацию их дочери. Теперь, поскольку связи между маркерами нуклеотидных последовательностей и функционально важными генами, наблюдаемыми у предков животного, остаются на протяжении нескольких поколений (пока не будут разорваны рекомбинацией), ученые, наконец, могут заглянуть в будущее молодого животного. Полиморфизм нуклеотидных последовательностей ДНК способствует созданию любого количества ДНК-маркеров различных типов [5, 11,14]. С усовершенствованием и автоматизацией методов секвенирования (расшифровки последовательности нуклеотидов) стало возможным генотипирование животных по тысячам маркеров. Наиболее эффективной считается технология с применением «микрочипа» (одновременный анализ на специальной платформе экспрессии десятков тысяч генов в нескольких десятках проб) на основе полиморфизма по единичному нуклеотиду (Single Nucleotide Polymorphism, SNP). Маркеры однонуклеотидного полиморфизма, представляющие точечные мутации (A, T, C или G) в последовательности ДНК, могут быть изучены гораздо более эффективно и менее трудоемко, чем, например, микросателлитные маркеры, используемые ранее последовательно (по одному). Технология микрочипов позволяет получать маркеры, равномерно рассеянные по всему геному. Эти маркеры интенсивно изучаются в геномах человека и животных для выявления ассоциаций и сцеплений с различными QTL, которые могут быть релевантными (действительными) в любой популяции. Таким образом, под GS подразумевают оценку тотальной геномной племенной ценности (Total Genomic Breeding Value, TGBV) и ее использование при отборе животных [24].
В среднем один SNP приходится на 400 нуклеотидов. Число SNP на ген колеблется от 0 до 29. Типичный индивидуум в среднем гетерозиготен примерно по 24000-400000 несинонимичных, т.е. изменяющих аминокислоту в кодируемом белке, замен. В геноме человека находится около 1 млн SNP (можно предположить, что такое же количество у мелкого рогатого скота), из которых около 500000 не кодирующих, 200000 синонимичных кодирующих (молчащих, не изменяющих аминокислотную последовательность кодируемого белка) и 200000 несинонимичных кодирующих SNP [5].
Мониторинг генома предполагает анализ десятков тысяч генетических маркеров, т.к. есть чипы, позволяющие типировать 500 тыс. SNP-маркеров. Нетрудно предсказать, что скоро будут доступны чипы с миллионом и более маркеров. Цена такого анализа снижается, и в будущем можно ожидать, что генотипирование нескольких сотен или тысяч животных с помощью этих чипов будет финансово приемлемо. В самой большой базе данных - dbNCNB - содержится более 11 млн SNP. Именно такие ДНК-маркеры особенно удобны для построения плотных генетических карт или карт сцепления с QTL (интервал между сцепленными маркерами или размер искомого участка QTL может быть сведен к 1-2 и менее сантиморганам, сМ; 1сМ=1% рекомбинантных гамет при кроссинговере) [7].
На сегодняшний день наличие генетических карт высокой плотности для крупного рогатого скота, относительно дешевая технология микрочипов и развитие методологии генетической оценки животных делают возможной геномную селекцию (GS) в молочном скотоводстве. Так как весь геном анализируется одновременно, то отпадает необходимость в идентификации QTL или генов. Было показано, что с высо-
коплотными маркерами GS без фактического знания локализации мажорного (главного) гена так же эффективна, как MAS, в которой известна точная локализация мажорного гена. Поэтому, имея плотные маркерные карты, фенотипические данные и надлежащее аналитическое средство, можно рассчитывать TGBV животных, не идентифицируя QTL или гены. Компьютерным моделированием [24] было установлено, что при наличии маркерной карты с одним полиморфным мультиаллельным маркером на каждом сантиморгане и 100 полусибсами на каждого производителя точность GS по продуктивным признакам при использовании BLUP составит 0,73, метода BAYES^ - 0,85 [19]. Следует, однако, подчеркнуть, что точность отбора в традиционных программах селекции, применяемых на странах с развитым животноводством, уже, как правило, достаточно высокая. Но т.к. информацию о геноме можно получить у очень молодых животных (даже у эмбриона), то GS может быть мощным фактором воздействия на продолжительность генерационного интервала и, следовательно, на генетический прогресс. Это воздействие считается более важным, чем влияние на точность отбора. Снижение генерационного интервала возможно даже при естественном воспроизводстве. В то же время существенное повышение генетического прогресса можно ожидать при комбинации GS с новыми репродуктивными (клеточными) технологиями.
Реализуется [22] идея сокращения генерационного интервала, в которой предполагается извлекать ооциты из яичников телок-плодов, которые культивируются и оплодотворяются in vitro. Далее эмбриональные клетки используется для генотипи-рования по маркерам. На основании маркерных генотипов проводится отбор эмбрионов, которые имплантируются самкам-реципиентам. Процедуру можно повторить: извлечь ооциты у особей второго поколения. В этом случае генерационный интервал самок снижается в несколько раз (с 2-2,5 лет до 3-6 месяцев).
Предложена [23] еще более быстрая схема разведения, в которой генерационный интервал сокращается до предела. Согласно этой схеме, культура клеток, полученная от оплодотворения ооцитов, отбирается по маркерной информации. В отобранной культуре мейоз индуцируется оплодотворением. Результирующие культуры снова отбираются по маркерам, и цикл повторяется. Вся схема разведения может быть проведена в лабораторных условиях. Тогда генерационный интервал будет зависеть только от времени, которое потребуется для выполнения необходимых лабораторных манипуляций.
Для внедрения геномной селекции необходима референтная популяция для картирования QTL. В молочном скотоводстве обычно используют «внучатый проект». Один раз протипировав по маркерам животных референтной популяции, геномная селекция может быть сразу же применена в базовой популяции по всем признакам. Это большой прорыв по сравнению с традиционными геномными технологиями, и с внедрением геномной селекции может свершиться долгожданная молекулярная революция в разведении сельскохозяйственных животных.
Ограничением для использования геномной селекции на сегодняшний день является недостаточное понимание принципов работы генома и фактических механизмов реализации в том или ином виде мультигенных признаков. Пока классическая селекция сегодня может использовать данные полногеномного анализа, но только как справочный материал, решения же до сих пор принимаются на основе анализа фенотипа.
Список литературы:
1. Айбазов, М.М. Современные биотехнологические методы и приемы интесификации воспроизводства овец и коз / М.М. Айбазов// Овцы, козы, шерстяное дело. - 2007. - № 4. - С. 54-56.
2. Айбазов, М.М. Применение лапароскопии при внутриматочном осеменении и трансплантации эмбрионов
у овец / М.М. Айбазов //Вестник ветеринарии. - 1998. - № 5. - С. 51.
3. Айбазов, М.М. Криорезистентность эмбрионов коз в зависимости от стадии развития / М.М. Айбазов, Т. Мамонтова //Сборник научных трудов Всероссийского научно-исследовательского института овцеводства и козоводства. - 2013. - Т. 3. - № 6. - С. 14-17.
4. Айбазов, М.М. Перспективная биотехнология воспроизводства овец и коз / М.М. Айбазов, Т.В. Мамонтова, М.С. Сеитов //Сборник научных трудов Всероссийского научно-исследовательского института овцеводства и козоводства. - 2014. - Т. 1. - № 7 (1).- С. 3-7
5. Алтухов, Ю.П. Полиморфизм ДНК в популяционной генетике. / Ю.П. Алтухов, Е.А. Салменкова // Генетика. - 2002.- Т. 38. - № 9. - С. 1173-1195.
6. Амбросьева, Е.Д. Биохимические маркеры в свиноводстве (обзор). / Е.Д. Амбросьева // Аграрная Россия.- 2002. - № 5. - С. 19-30.
7. Аульченко, Ю.С. Методологические подходы и стратегии картирования генов, контролирующих комплексные признаки человека. / Ю.С. Аульченко, Т. И. Аксенович // Вестник ВОГиС, 2006. - Т. 10. - № 1. - С.189-202.
8. Багиров, В.А.Сохранение и рациональное использование генофонда животных / В.А, Бигиров, Ш.Н.и-Насибов, П.М. Кленовицкий, С.А. Лесин, В.А. Воеводин, Н.А. Зиновьева, Л.К. Эрнст, В.В. Калашников, В.А. Солошенко / Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. - 2010. - № 2. - С. 37.
9. Глазко, В.И. Введение в ДНК-технологии. /В.И. Глазко, И.М. Дунин, Г.В. Глазко, Л.А. Калашникова / М.: Росинформагротех, - 2001.- 436 с.
10. Зиновьева, Н. Методы маркер-зависимой селекции. / Н. Зиновьева, Е. Гладырь, Г. Державина, Е. Кунаева // Животноводство России. - 2006. - № 3. - С. 29-31.
11. Зубец, М.В. О возможности осуществления заказа на желательный генотип потомка по группам крови в автоматизированно-аналитическом режиме при подборе пар. / М.В. Зубец, А.Г. Костюк, В.И. Власов, Б.Е. Подоба // Молекулярно-генетические маркеры животных. Киев. - 1994. - С. 82 - 83.
12. Максименко, В.Ф. Генетико-селекционные аспекты сохранения ярославской породы скота. / В.Ф, Мак-сименко // Труды ВИЖа: Дубровицы, - 2005. - С. 134-137.
13. Мамонтова, Т.В. Современные тенденции развития мирового и российского рынка биотехнологий в животноводстве / Т.В, Мамонтова, М.М. Айбазов, О. Русакова //Сборник научных трудов Всероссийского научно-исследовательского института овцеводства и козоводства. - 2014. - Т. 2. - № 7. - С. 292-300.
14. Марзанов, Н.С. Микросателлиты и их использование для оценки генетического разнообразия животных (обзор иностранной литературы). / Н.С Марзанов, М.Ю. Озеров, М.Г. Насибов, Л.К. Марзанова // Сельскохозяйственная биология. - 2004. - № 2. - С. 104-111.
15. Потокина, Е.К. Современные методы геномного анализа в исследованиях генетики количественных признаков у растений. / Е.К, Потокина, Ю.В. Чесноков //Сельскохозяйственная биология. - 2005. - № 3. - С.3-18.
16. Селионова, М.И. О некоторых итогах научного обеспечения овцеводства и козоводства российской федерации / М.И. Селионова, В.А. Багиров / Овцы, козы, шерстяное дело. - 2014. - № 1. - С. 2-3.
17. Селионова, М.И. Перспективы использования геномных технологий в селекции овец (аналитический обзор) / М.И. Селионова, М.М. Айбазов, Т.В. Мамонтова //Сборник научных трудов Всероссийского научно-исследовательского института овцеводства и козоводства. - 2014. - Т. 3. - № 7. - С. 107-112.
18. Сердюк, Г.Н. Использование иммуногенетических маркеров в селекции животных / Г.Н. Сердюк // Современные методы генетики и селекции в животноводстве: материалы международной научной конференции, С.-Петербург: ВНИИГРЖ. - 2007. - С. 240-243.
19. Серебровский, А.С. Генетический анализ. / А.С, Серебровский. - М.: Наука. - 1970.- 342 с.
20. Смарагдов, М.Г. Тотальная геномная селекция с помощью SNP как возможный ускоритель традиционной селекции / М.Г. Смарагдов // Генетика. - 2009. - Т. 45. - № 6. - С. 725-728.
21. Тинаева, Н.А. О возможности использовании полиморфизма белков крови как показателя отбора в пушном звероводстве / Н.А. Тинаева, Л.Г. Маркович, В.В. Конкина, Е.А. Семикрасова // Вестник ВОГиС — 2007. - Т. 11. - № 1. - С. 122-129.
22. Шмидт, Т.Ю. Возможности использования микросателлитных маркеров для генетического картирования локусов хозяйственно полезных признаков (Quantitative Trait Loci - QTL / Т.Ю. Шмидт, В.Г. Шевченко // Вопросы общей биологии в ветеринарии. - 2002. - С. 176-182.
23. Georges M., Massey J.M. Velogenetics, or the synergistic use of marker assisted selection and germ line manipulation // Theriogenology. 1991.-V. 35.-P. 151-159.
24. Haley C.S., Visscher P.M. Strategies to utilize marker - quantitative trait loci associations // J. Dair. Sci. 1998 -V. 81, № 2.-C. 85-97.
25. Meuwissen T.H.E.. Genomic selection: The future of animal breeding // Norwegian University of LifSciences, Box 5003, 1432 As Norway.2007-P. 88-91.
26. Sax K. The association of size differences with seed-coat pattern and pigmentation in Phaseolus Vulgaris // Genetics.-1923.-V. 8.-P.552-560.
27. Serebrovsky A.S., Wassina E.T. On the topography of the sex-chromosome in fowis // J. Genet.-1926 V. 17.-P. 211-216 (цит. по [10]).
