CC BY
35
УДК 636.082 : 575.113
Копилов К.В., канд. наук, Б1рюкова О.Д., канд. с.-г. наук ® e-mail: [email protected] 1нститут розведення i генетики тварин НААН Украг'ни, с. Чубинське КиИвськог обл
ХАРАКТЕРИСТКА ТВАРИН УКРАШСЬКО! ЧОРНО - РЯБО!' МОЛОЧНО1' ПОРОДИ ЗА ПОЛ1МОРФ1ЗМОМ ГЕН1В (QTL)
До^джено генетичну структуру популяцп украг'нськог' чорно - рябог молочног породи за генами, що асоцтоваш з господарсько корисними ознаками (CSN3, BLG, GH, LEP, Pit 1). Вивчено зв'язок цих гетв з молочною продуктивтстю. Розподы алельних варiантiв до^джуваних гетв демонструе особливостi продуктивних ознак тварин украг'нськог чорно-рябог молочног породи.
Ключовi слова: MAS-селекцiя, генотип, украгнська чорно-ряба молочна порода, популящя.
Вступ. В даний час, завдяки досягненням молекулярное' генетики, вщкрилась можливють ан^зу гешв, яю прямо чи опосередковано пов'язаш з господарсько корисними ознаками сшьськогосподарських тварин. Виявлення бажаних варiантiв таких гешв дозволить додатково до традицшного вщбору тварин проводити селекцш за генотипом безпосередньо на рiвнi ДНК. Отримано даш щодо зв'язку мiж вмктом бшка в молощ та генотипом тварин за генами капа-казешу, бета-лактоглобулшу, гормону росту, яю впливають на яккний склад молока [1].
Селекщя, що базуеться безпосередньо на аналiзi дiï окремих гешв, точкових мутацш (SNPs), локусiв кшьккних ознак та зчеплених з ними гешв отримала назву селекцiï з допомогою маркерiв (Marker Assisted Selection -MAS), методолопя якоï передбачае першочергову iдентифiкацiю фрагментiв генома, а вже надалi - дослiдження ознак, що визначаються тим чи шшим фрагментом. Саме такий пiдхiд створив пщгрунтя для впровадження i практичноï реалiзацiï геномноï селекцiï в крашах з розвинутим тваринництвом.
Розвиток тваринництва Украши потребуе впровадження нових методiв та пiдходiв, якi базуються безпосередньо на аналiзi спадково1' iнформацiï на рiвнi генiв чи груп зчеплення гешв, в основi яких лежить використання полiморфiзму ДНК для виявлення специфiчних послiдовностей (генна дiагностика, ДНК - дiагностика) [2], яка дае можливкть з одного боку управляти генетичною структурою популяцiï, з шшого - проводити аналiз генотипу тварин на рiвнi генiв, асоцiйованих в тому чи^ i з господарсько корисними ознаками. Таю локуси отримали назву локуЫв кiлькiсних ознак QTL - Quantitative Trait Loci's [3, 4, 5, 6, 7, 8].
Впровадження в тваринництво селекци за допомогою маркерiв вщкривае можливост подальшого пiдвищення ефекту селекцiï, в першу чергу за рахунок пiдвищення точност оцiнки генетичного потенцiалу тварини [9, 10].
® Копилов К.В., Б1рюкова О.Д., 2010
98
Метою дослщжень було вивчити генетичну структуру популяци украшсько! чорно-рябо! молочно! породи за генами, асоцшованими з господарсько корисними ознаками, та зв'язок цих гешв з молочною продуктивнiстю.
Матерiал i методи. Ощнку полiморфiзму генiв капа-казешу (CSN3), бета-лактоглобулiну(BLG), гормону росту (GH), гiпофiзарно-специфiчний фактор транскрипци (Pit 1), лептину (LEP) проводили за методом ПЛР-ПДРФ на зразках отриманих вщ тварин укра!нсько1 чорно - рябо! молочно! породи з господарств ТОВ «Агрофiрма Кшвська» та СВК iм. Щорса. Видiлення ДНК проводили з використанням стандартного комерцшного набору «ДНК-сорб В» виробництва «Амплiсенс» згiдно з рекомендащями виробника. Концентрацiю ДНК перевiряли шляхом електрофорезу в 2% агарозному гел1 Для амплiфiкацi! фрагменту гена к-Cn використовували наступнi праймери: 5' GAAATCCCTACCATCAATACC-3' та 5' CCATCTACCTAGTTTAGATG-3'. Для амплiфiкацi! фрагменту гена PLG використовували праймери: 5'TGTGCTGGACACCGACTACAAAAAG-3';
5'GCTCCCGGTATATGACCACCCTCT-3'. Для ампшфгсаци фрагменту гена LEP використовують наступнi праймери: 5' - GTCACCAGGATCAATGACAT-3'; 5' - AGCCCAGGAATGAAGTCCAA-3'. Для ампшфкаци фрагменту гена GH використовували наступнi праймери: 5' - GCTGCTCCTGAGGGCCCTTC-3'; 5' -GCGGCGGCACTTCATGACCC-3'. Для ампифкаци фрагмента гена PIT-1 використовували наступш праймери: 5'-CAATGAGAAAGTTGGTGC-3'; 5'-TCTGCATTCGAGATGCTC-3'. Для аналiзу полiморфiзму структурних генiв використовували рестриктази, пвдбраш до кожного гену: CSN3 - Hind III, BLG - Hae III, GH - AluI, PIT-1 - Hinfl, LEP - Sau3AI.
Результати дослщження. Первiстки у частинi популяци УЧР, яка дослщжувалась, мають високу молочну продуктивнiсть (переЫчно, надiй -6206±139 кг молока, вмкт жиру та бiлка в молощ - 3,61±0,02 % та 3,12±0,01 % вiдповiдно). Було встановлено генетичну структури популяци за генами, що асоцiйованi з молочною продуктившстю (табл. 1). За геном CSN3 частота алельного варiанта А, що асоцшований з пiдвищеним надоем, значно вища, нiж частота алелю В. Алельний варiант В-гена CSN3, асоцшований iз високим вмiстом бiлка в молощ та кращими технологiчними показниками для виробництва твердих сирiв [11]. На даний час, в геномнш селекци за цим геном алель В вважаеться бажаним [12]. Але у дослщженш популяци частота цього алелю знаходиться на низькому рiвнi (0,18). Натомють за геном GH частота бажаного [12] алелю L (0,78) була вище, шж частота алельного варiанту V (0,22). Генетична структура дослщжувано! частини популяци УЧР за генами CSN3 i GH вщображае картину, що е характерною для деяких молочних порщ [11]. Частота алеля А за геном BLG становила 0,368, а В-алельного варiанта -
0.632. Вiдомо, що перший е бажаним та асоцшований iз високими надоями молока, а другий - iз високим вмютом казешових бiлкiв та пiдвищеним вмктом жиру в молоцi корiв [11]. Овд вiдмiтити збалансованiсть популяци за геном PIT
1. Частоти алельних варiантiв подiбнi. За геном LEP спостеркали значнi вiдмiнностi мiж частотами алельних варiантiв (А - 0,788, В - 0,212, вщповщно).
99
Таблиця 1
Генетична структура популяцн УЧР за генами CSN3, BLG, GH, PIT 1 i LEP
Ген Частота генотитв Частота алелш
генотип n частота алель частота
CSN3 CSN3AA 83 0,664 A 0,82
CSN3AB 39 0,312 B 0,18
CSN3BB 3 0,024
GH GHLL 77 0,616 L 0,78
GHLV 41 0,328 V 0,22
GH" 7 0,056
BLG BLGAA 10 0,08 A 0,368
BLGAB 72 0,576 B 0,632
BLGBB 43 0,344
PIT 1 PIT 1AA 24 0,192 A 0,436
PIT 1ab 61 0,488 B 0,564
PIT 1BB 40 0,32
LEP LEPAA 77 0,616 A 0,788
LEP aB 43 0,344 B 0,212
LEP BB 5 0,04
Нами було проведено дослщження зв'язку гешв CSN3, BLG, GH, PIT 1 i LEP з ознаками молочно! продуктивност (табл. 2). За геном CSN3 BiporwHa рiзниця була встановлена мiж генотипами CSN3AA та CSN3^ за вама показниками молочно! продуктивностi. Оскiльки тварин з генотипом CSN3BB виявлено дуже мало, в1рогщно! рiзницi не було встановлено. За геном GH слщ вщм^ити тварин з генотипом GHLL Вони вiдрiзнялись бiльшим рiвнем надою та бшковомолочност! За геном BLG тварини гомозиготш за алелем В мали високий рiвень надою, а гомозиготш за алелем А бшьший вмкт жиру в молоцi.
Таблиця 2
Вплив рпннх алельних вар1ант1в ген1в CSN3, BLG, GH, PIT 1 i LEP на
молочну продуктивн1сть первкток УЧР
Генотип К-сть гол1в Продуктившсть
Надщкг Жир,% Жир,кг Б1лок,% Б1лок,кг
CSN3AA 83 6584±166a 3,58±0,02с 234,7±5,7g 3,09±0,01' 203,1±4,9k
CSN3AB 39 5500±211b 3,68±0,03d 202,2±7,7h 3,16±0,03J 172,4±5,8'
CSN3BB 3 4942±998 3,7±0,12 185±43,9 3,27±0,17 157,9±28,7
GHLL 77 6236±166 3,62±0,02 224,7±5,5 3,12±0,01 193,5±4,8
GHLV 41 6171±273 3,59±0,03 221,2±9,8 3,12±0,02 191,1±8
GH" 7 6088±563 3,66±0,08 222,2±20,2 3,11±0,06 188,2±15,3
BLGAA 10 6063±589 3,7±0,06 221,8±19,1 3,09±0,02 186,8±17,7
BLGAB 72 6119±176 3,6±0,03 219,7±6,1 3,12±0,02 190±5,1
BLGBB 43 6387±242 3,61±0,03 229,9±8,4 3,12±0,02 197,8±6,8
PIT 1AA 24 6328±299 3,62±0,03 228,3±10,2 3,1±0,02 195,7±9,1
PIT 1ab 61 6204±205 3,6±0,03 222,5±7,1 3,12±0,01 191,7±5,7
PIT 1BB 40 6138±245 3,63±0,03 221,7±8,5 3,14±0,02 191,6±7,4
LEPAA 77 6235±174 3,58±0,02e 222,3±5,9 3,12±0,02 193,5±5,0
LEP aB 43 6169±246 3,65±0,03 224,4±8,6 3,12±0,02 191,0±7,1
LEP BB 5 6094±760 3,8±0,09f 230,6±28,3 3,08±0,04 188,1±24,1
Bсього 125 6206±139 3,61±0,02 223,4±4,8 3,12±0,01 192,4±4
Примака. a:b, g:h, k:l - P < 0,001, d:c - P < 0,01, f:e - P < 0,02, j:i - P < 0,05 (критерш
Стьюдента). В ц1й таблиц р1зш суперскрипти в межах однш колонки вказують на вфопдну рпницю м1ж показниками.
100
За геном LEP спостеркали BiporwHy рiзницю за вмктом жиру в молощ мiж групами тварин з генотипами LEPAA та LEP ВВ, а мiж LEPAA та LEP AB piзниця наближалась до вipoгiднo!. Слiд вiдмiтити тварин з генотипом LEPAA Вони мали високий piвень надою. За геном PIT 1 тварини гомозиготш за алелем А мали високий piвень надою, а гoмoзигoтнi за алелем В-бшьший вмiст бiлка в молощ.
Висновки. Таким чином, poзпoдiл алельних ваpiантiв генiв, що асoцiйoванi з господарсько корисними ознаками, демонструе особливосп продуктивних ознак тварин укра!нсько! чорно-рябо! молочно! породи. Ц гени можуть виступати в poлi маpкеpiв у селекцшнш poбoтi з вiтчизняними молочними породами.
Л1тература
1. Patel, R. K. Allelic frequency of kappa-casein and beta-lactoglobulin in Indian crossbred (Bos taurus*Bos indicus) dairy bulls / R. K. Patel, J. B. Chauhan, K. M. Singa, K. J. Soni // Turk. J. Vet. Anim. Sci. - 2007. - Vol. 31. -No. 6. -P. 399-402.
2.Словарь терминов по биотехнологии для производства продовольствия и ведения сельского хозяйства [А. Заид, Х .Г. Хьюз, Э. Порчедду, Ф. Николас] / Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций, Рим, 2008. - С. 395.
3. A genome scan to detect quantitative trait loci for economically important traits in Holstein cattle using two methods and a dense single nucleotide polymorphism map / H. D. Daetwyler, F. S. Schenkel, M. Sargolzaei [et al.] // J. Dairy Sci. - 2008. - Vol. 91, № 8. - P. 3225—3236.
4. Detection of quantitative trait loci affecting milk production, health, and reproductive traits in Holstein cattle / M. S. Ashwell, D. W. Heyen, T. S. Sonstegard [et al.] // Journal of dairy science. - 2004. - Vol. 87, № 2. - P. 468—475.
5. Effect of quantitative trait loci for milk protein percentage on milk protein yield and milk yield in Israeli Holstein dairy cattle / E. Lipkin, R. Tal-Stein, A. Friedmann [et al.] // Journal of dairy science. - 2008. - Vol. 91, № 4. - P. 1614— 1627.
6. Lipkin E. Expected effects on protein yield of marker-assisted selection at quantitative trait loci affecting milk yield and milk protein percentage / E. Lipkin, A. Bagnato, M. Soller // Journal of dairy science. - 2008. - Vol. 91, № 7. - P. 2857— 2863.
7. Quantitative trait loci affecting milk production traits in Finnish Ayrshire dairy cattle / S. M. Viitala, N. F. Schulman, D. J. de Koning [et al.] // Journal of dairy science. - 2003. - Vol. 86, № 5. - P. 1828—1836.
8.Quantitative trait loci affecting milk yield and protein percentage in a three-country brown swiss population / A. Bagnato, F. Schiavini, A. Rossoni [et al.] // Journal of dairy science. - 2008. - Vol. 91, № 2. - P. 767—783.
9. Dalgleish D. G. Bovine milk protein properties and the manufacturing quality of milk / D. G. Dalgleish // Livestock production science. - 1992. - Vol. 35. - P. 75—93.
101
10. The Use of Genetic Markers to Measure Genomic Response to Selection in Livestock L. Gomez-Raya, H. Gro Olsen, F. Lingaas [et al.] // Genetics. - 2002. -Vol. 162, № 3. - P. 1381—1388.
11. Kaminski S. Kappa-casein genotyping of Polish Black-and-White x Holstein-Friesian bulls by polymerize chain reaction / S. Kaminski, L. Figiel // Genetica Polonica. - 1993. - Vol. 34. - P.65—72.
12. Зиновьева Н.А. Использование молекулярно-генетической информации в животноводстве / Н.А. Зиновьева, Л.К. Эрнст // Достижения в генетике, селекции и воспроизводстве сельскохозяйственных животных / Материалы меж. наук. конф., Ч.2. - Шб. ВНИИГРЖ, 2009. - C.3-7.
Summary
The genetic structure of population of Ukrainian Black-and-White Dairy breed by genes which are associated with economically useful signs (CSN3, BLG, GH, LEP, Pit 1). Communication of these genes is trained with dairy productivity. Distributing of allelic variants of these genes demonstrates the features of productive signs of animals of the Ukrainian Black-and-White Dairy breed.
Стаття надшшла до редакцИ 16.04.2010
102
