CC BY
05. Pothier Joël F. Viren-Diagnostik für den Gemüsesektor: frühzeitige Viruserkennung dank der Kombination molekularer Methoden // IUNR Magazin. 2024. № 2. P. 22-23.
References:
1. Agroservice "Semko" Brown (brown) rugose fruit virus (Tobamovirus, ToBRFV) / Agroservice "Semko" // URL: https://semco.ru/articles_and_reviews/virus-buroy-korichnevoy-morshchinistosti-plodov-tobamovirus-tobrfv/ (date of access 11/15/2023).
2. Guidelines for the detection and identification of the brown rugose fruit virus of tomato Tomato brown rugose fruit virus - second edition 2022 Brown (brown) rugose fruit virus (Tobamovirus, ToBRFV). // URL: https://vniikr.ru/upload/medialibrary/pdf/_%20Virus%20brown%20wrinkling%20fruit%20tomat oToBRFV.pdf (access date 11/16/2023).
3. Ziv Spiegelman, Savithramma P. Dinesh-Kumar Breaking Boundaries: The Perpetual Interplay Between Tobamoviruses and Plant Immunity // Annual Review of Virology, 2023. № 10. P. 455-476.
4. Tomaten mit Resistenz gegen das Jordanvirus / Michael Kümin and etc // Swiss Academies Communications, 2023. № 2. P. 13-14.
5. Pothier Joël F. Viren-Diagnostik für den Gemüsesektor: frühzeitige Viruserkennung dank der Kombination molekularer Methoden // IUNR Magazin. 2024. № 2. P. 22-23.
УДК 303.7:636.2.034
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ GWAS АНАЛИЗА ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПОЛИМОРФИЗМОВ В ГЕНАХ, СОПРЯЖЕННЫХ С ПРИЗНАКАМИ МОЛОЧНОЙ ПРОДУКТИВНОСТИ НА ПРИМЕРЕ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА КОМБИНИРОВАННЫХ ПОРОД
Токарев А.И.1, аспирант 2 курса по научной специальности 1.5.7 Генетика. Научный руководитель: к.филол.наук, доцент Михайлова Ю.Л.2 1ФГБНУ ФИЦ ВИЖ им. Л.К. Эрнста 2 ФГБОУ ВО Орловский ГАУ
АННОТАЦИЯ
На компонентный состав молока животных оказывают влияние не только средовые факторы (кормление, технология содержания, сезон года и стадия лактации), но и генетические (порода, генотип, происхождение-и др.). Наиболее интересным с научной точки зрения является оценка влияния генотипа особи на изменение количественных параметров белковой и жировой фракций молока. Наиболее эффективными стоит считать поиск генов и однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) в них входящих на основе анализа полногеномных ассоциаций для определенной выборки животных одной породы (популяции). Здесь могут быть применены как непрерывные числовые величины (прямые фенотипы, оценка племенной ценности, стандартизированные отклонения), так и пороговые значения (группировка особей по качественным параметрам: здоровье, уровни удоя и состава компонентов в молоке и др.). С развитием технологий выращивания и использования животных люди начали искать методы селекции более продуктивных особей в популяции. Одним из мощных инструментов для идентификации вариаций геномов животных является полногеномный анализ ассоциаций (GWAS). Получаемые результаты анализа полногеномных ассоциаций дают представление о значениях достоверности ассоциаций, формировании либо отсутствии локусов количественных признаков наличии полиморфизмов в межгенных и генных
участках генома. Использование данного метода позволяет проводить идентификацию значимых полиморфизмов не только среди пород скота разного направления продуктивности, но и внутри популяций животных одной породы. В обзорной статье представлены некоторые исследования в области анализа полногеномных ассоциаций на примере крупного рогатого скота молочно-мясного или комбинированного направления продуктивности.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
GWAS анализ, молочная продуктивность, крупный рогатый скот ABSTRACT
The component composition of animal milk is influenced not only by environmental factors (feeding, housing technology, season of the year and stage of lactation), but also by genetic factors (breed, genotype, origin, etc.). The most interesting from a scientific point of view is the assessment of the influence of an individual's genotype on changes in the quantitative parameters of the protein and fat fractions of milk. The most effective is the search for genes and single nucleotide polymorphisms (SNPs) included in them based on the analysis of genome-wide associations for a certain sample of animals of the same breed (population). Here, both continuous numerical values (direct phenotypes, assessment of breeding value, standardized deviations) and threshold values (grouping of individuals according to qualitative parameters: health, levels of milk yield and composition of components in milk, etc.) can be used. With the development of technologies for raising and using animals, people began to look for methods of selecting more productive individuals in the population. One powerful tool for identifying variation in animal genomes is genome-wide association studies (GWAS). The obtained results of the genome-wide associations studies provide an idea of the reliability of associations, the formation or absence of quantitative trait loci (QTL), and the presence of polymorphisms in intergenic and genic regions of the genome. The use of this method makes it possible to identify significant polymorphisms not only among livestock breeds of different areas of productivity, but also within populations of animals of the same breed. The review of the article presents some studies in the field of genome-wide association analysis using the example of dairy-beef or combined productivity cattle.
KEYWORDS
GWAS analysis, milk production, milk traits, cattle.
Введение. Совершенствование популяций животных привело к постепенному изменению методов - от отбора особей по предкам и фенотипу к оценке по качеству потомства, а в последние десятилетия - по совокупности генетических маркеров. Как в России, так и в мире активно изучается геномная архитектура признаков продуктивности у животных. Характеристика изменчивости количественных и качественных параметров при этом может измеряться в генетических и фенотипических компонентах. Так, полногеномные ассоциативные исследования (genome-wide association study, GWAS) показали возможность применения оценок племенной ценности для поиска однонуклеотидных полиморфизмов (single nucleotide polymorphism, SNP), ассоциированных с локусами количественных признаков (quantitative trait loci, QTL). Были обнаружены значимые мутации в генах, ассоциированные с процентным содержанием компонентов молока коров.
Цель исследования состояла в мета-анализе ряда публикаций для оценки изменчивости компонентов молока коров по расширенному спектру показателей во взаимосвязи с геномной вариабельностью по однонуклеотидным полиморфизмам при ассоциативном поиске.
Условия, материалы и методы. Были проанализированы результаты GWAS по некоторым наиболее цитируемым публикациям в международных базах, в которых представлены данные расширенного компонентного состава молока крупного рогатого
скота, включающие следующие показатели: удой за 305 дней лактации, массовая доля жира, белка и лактозы в молоке (%), количество соматических клеток, точка замерзания, сухое вещество, СОМО (сухой обезжиренный молочный остаток), концентрация мочевины, концентрация ацетона и бета-гидроксибутирата, казеиновая фракция белка, содержание жирных кислот С14:0 (миристиновая ЖК), С16:0 (пальминовая ЖК), С18:0 (стеариновая ЖК), SFA (насыщенные ЖК), MUFA (мононенасыщенные ЖК), PUFA (полиненасыщенные ЖК), C18:1 (олеиновая ЖК), SCFA (короткоцепочечные ЖК), MCFA (среднецепочечные ЖК), LCFA (длинноцепочечные ЖК), TIFA (транс-изомеры ЖК).
Результаты и обсуждение. С развитием технологий выращивания и использования животных люди начали искать методы селекции более продуктивных особей в популяции. Одним из мощных инструментов для идентификации вариаций геномов животных является полногеномный анализ ассоциаций (GWAS). Использование данного метода позволяет проводить поиск и обнаружение значимых полиморфизмов [1]. Ознакомимся с некоторыми исследованиями в области анализа полногеномных ассоциаций для крупного рогатого скота.
В исследовании, проведенном Tribout T. с соавт., анализ GWAS на 10 871 быках-производителях и 85 303 коровах трех основных французских молочных пород крупного рогатого скота: голштинской, монбельярской и нормандской, позволил идентифицировать и подтвердить 54 QTL для экономически важных признаков, связанных с молочной продуктивностью, морфологическими качествами и здоровьем вымени. Использование полногеномных данных для выборки быков был проведен с целью первичного обнаружения ассоциаций, что позволило напрямую определить гены-кандидаты (SNP-полиморфизмы), которые затем были добавлены в индивидуальный кастомизированный (коммерческий) чип, используемый для рутинной геномной оценки французского молочного скота. Анализы, проведенные на популяции коров дочернего поколения (выборка молодых животных дочерей изученных быков), позволили подтвердить большое количество детерминированных по выборке быков генов и SNP-вариантов, что дало более полное понимание генетических механизмов, лежащих в основе изменчивости биологических и продуктивных признаков. Поскольку данные мутации включены в панель генотипирования (биочип) животных французской популяции скота, по выявленным генам-кандидатам (причинные или каузальные полиморфизмы), они могут быть использованы для геномного прогнозирования продуктивности и характеристик вымени изученных трех пород молочного скота [2].
На примере китайской популяции скота голштинской породы Lu X. с соавт. оценили генетические параметры для пяти признаков (удой, процентное содержание жира, количество молочного жира, процентное содержание белка, количество молочного белка), используя случайную регрессионную модель тестового дня. Аддитивная генетическая изменчивость, а также постоянно действующие факторы окружающей среды и наследуемость признаков менялись на протяжении всей лактации, в то время как генетические и паратипические корреляции между различными днями лактации в течение всего лактационного периода уменьшались по мере увеличения временного интервала (приближения животных к окончанию лактации или переводу в группу сухостоя). В этом исследовании 21 SNP преодолел порог по критерию Бонферрони (0,05/84 407) и был значимо связан с пятью признаками молочной продуктивности. Два SNP (rs108962265 и rs110246034), расположенные на хромосомах 13 и 3, были достоверно связаны с признаком удоя, а ближайшими к ним генами были PITRM1 и PRMT6 соответственно. Шесть SNP (rs137071126, rs109278135, rs109595510, rs210744919, rs133996308 и rs133840542), расположенные на хромосомах 14, 24, 3, 5, 28 и 12, были достоверно связаны с массовой долей жира в молоке, причем ближайшими к ним генами были SLC52A2, NOL4, RCSD1, MGST1, PLAU и SUPT20H соответственно. Четыре SNP (rs137260850, rs43527533, rs42206791 и rs109656599), расположенные на хромосомах 16, 7, 15 и 18, были достоверно связаны с количеством молочного жира, а ближайшими к ним генами были PLA2G4A, TENM2, METTL15 и CDH13 соответственно. Шесть SNP (rs43002440, rs135708753, rs110387086,
rs132711282, rs43496186 и rs109425744), расположенные на хромосомах 14, 12, 17, 14, 7 и 10, были достоверно связаны с массовой долей белка, а ближайшими к ним генами были KHDRBS3, ATP11A, MLXIP, FBXO43, WNT9A и CORO2B соответственно. Три SNP (rs109957491, rs109097262 и rs41906111), расположенные на хромосомах 1, 13 и 19, достоверно ассоциировались с количеством молочного белка, ближайшие к ним гены — MFSD1, PLCB1 и MYOID соответственно. Обнаруженные значимые SNP объяснили 5,44%, 12,39%, 8,89%, 10,65% и 7,09% фенотипической изменчивости для удоя, процента жира, количества молочного жира, процента и количества белка соответственно. Представленные результаты могут быть полезны для понимания основ генетики количественных признаков и понимания генетической архитектуры молочной продуктивности коров, способствуя тем самым генетическому улучшению стад и популяций скота в низовьях реки Янцзы (Китай) [3].
При исследовании коров китайской породы скота Xinjiang Brown, улучшенной быками бурой швицкой породы путем поглотительного скрещивания до третьего поколения, использовался SNP биочип высокой плотности для выполнения GWAS с показателями состава молока, репродуктивными качествами и частотой возникновения мастита у коров. Было обнаружено 12 значимых SNP, связанных с шестью из 10 изученных признаков (FP, процент жира; PY, количество молочного белка; SCS, оценка количества соматических клеток; AFS, возраст первого осеменения; GL, продолжительность стельности; CI, межотельный интервал; PP, процент белка; MY, удой; FY, количество молочного жира; AFC, возраст первого отела). Для полногеномного анализа ассоциаций использовался метод FarmCPU. В конечном итоге 12 SNP преодолели порог 5% после поправки Бонферрони и были связаны с шестью из 10 исследуемых признаков (FP, PY, SCS, AFS, gl, и CI). Что касается свойств молока, два значимых SNP были обнаружены на аутосомах Bos taurus (BTA) 24 (BovineHD2400007916) и BTA 7 (BTB-01731924) и были связаны с FP и PY соответственно. Что касается признака здоровья, устойчивости к маститу, три значимых SNP были обнаружены на BTA 8 (BovineHD0800007286), BTA 22 (BovineHD2200012261) и BTA 5 (BovineHD0500013296) и были связаны с SCS. Что касается репродуктивных признаков, три SNP, расположенные на BTA 14 (BovineHD1400016327), BTA 3 (BovineHD0300035237) и BTA 16 (BovineHD1600006691), были значимо связаны с AFS; два SNP, расположенные на BTA 14 (BovineHD1400021729) и BTA 17 (ARS-USMARC_528), были значимо связаны с GL; и два SNP, расположенные на BTA 19 (Bovine HD1900002007) и BTA 25 (BovineHD2500003462), были значимо связаны с CI. Семь из этих SNP перекрываются с областями QTL, о которых ранее сообщалось в исследованиях, полученных на других популяциях крупного рогатого скота. Эти результаты расширяют понимание характеристик крупного рогатого скота по хозяйственно-полезным признакам и способствуют дальнейшим исследованиям по изучению функции генов для использования в геномной селекции в части локальных популяций скота с невысокими показателями продуктивности [4].
Также исследования коллектива китайских ученых Teng J. с соавт. обнаружили 581 ген, связанный с признаками молочной продуктивности, включая большинство генов, о которых сообщалось ранее неоднократно (например, DGAT1, HSF1, MGST1, GHR, ABCG2, ADCK5 и CSN1S1). Потенциально некоторые новые гены, такие как CCSER1, CUX2, SNTB1, RGS7, STK3 и OSR2, могут рассматриваться как многообещающие гены-кандидаты [5].
На корейской популяции скота голштинской породы GWAS исследования проводились для анализа фенотипов молочной продуктивности (удой (MY), количество молочного жира (FY) и белка (PY), логарифмированным значениям или оценке количества соматических клеток (SCS), которые показали шесть регионов QTL в геноме скота. Кроме того, гены - DGAT1, ANO2 и PDE4B были подвергнуты анализу сети взаимодействия белок-белок (PPI) и анализу обогащения генов с описанием биологических путей взаимодействия по базе данных KEGG. Результаты показали, что ген DGAT1 участвует в метаболизме глицеролипидов, переваривании и всасывании
жиров, метаболических путях и путях метаболизма ретинола, влияя на удой (MY) молока и фенотипическую изменчивость для количества молочного жира (FY). Было обнаружено, что ген PDE4B тесно вовлечен в метаболическую активность через сигнальный путь цАМФ, влияя на значения фенотипа FY. Однако для фенотипических признаков PY и SCS не было установлено генов-кандидатов с сильным влиянием, хотя значительные области были идентифицированы, что указывает на необходимость дальнейших исследований. Ожидается, что результаты предоставят важную информацию для геномного отбора изученных показателей с целью улучшения молочной продуктивности в популяции корейского голштинского скота [6].
Разведение буйволов в Индии в основном используется для производства молока, но отрицательная корреляция между удоем и репродуктивными особенностями привела к неблагоприятному снижению их фертильности. Полногеномное сканирование было проведено в общей сложности у 120 особей буйволов породы Мурра, генотипированных с помощью методы секвенирования ddRAD по 13 признакам, связанным с плодовитостью, продуктивностью и ростом буйволиц. Идентифицировано 25 значимых SNP, связанных с возрастом первого отела (AFC), возрастом первого осеменения (AFS), периодом от отела до 1-го осеменения (А1), продолжительностью сервис-периода ^Р) и живой массой телят в 6 месяцев (6М). 15 генетических вариант перекрывались с различными областями QTL в опубликованных ранее исследованиях. Среди ассоциированных локусов наиболее значимые гены-кандидаты, влияющие на изменчивость признаков фертильности, включали: AQP1, TRNAE-CUC, NRIP1, CPNE4 и VOPP1. Ген AQP1 экспрессируется на разных стадиях стельности и в фазе овуляции. Ген CPNE4 определяет содержание гликогена, регулирует его экспрессию в мышечной ткани и активируется на ранних сроках стельности. Ген NRIP1 влияет на регуляцию желтого тела в период стельности и контролирует овуляцию [8].
Применение стратегии метаанализа для проверки взаимодействия генотипа и среды (¿хЕ) выявили новые гены, связанные с признаками веса туши и веса костей у скота китайской популяции симментальской породы мясного направления продуктивности. Этот подход позволил идентифицировать 16 значимых локусов, расположенных внутри или рядом с 11 генами на 8 различных хромосомах, а также еще
17 SNP, близких к уровню значимости для GWAS, расположенных внутри или рядом с 10 генами (CW - масса туши, FP - процент жира, МР - процент мышц, ВР - процент костей, BW - масса костей, MW - масса мышц, FW - масса жира [9].
Мясной скот симментальской породы (животные, родившиеся в период с 2008 по 2015 год) разводился в Улгае, Китай. У каждой особи одновременно измерялись шесть характеристик размера тела в различные периоды роста (в 6, 12 и 18 месяцев после рождения): ВН - высота в холке; BL - длина от переднего края лопатки до заднего края седалищного бугра (косая длина туловища); НН - высота от бедра до земли (высота в тазобедренном сочленении); HS - обхват груди по заднему краю лопатки; AS - обхват самой толстой части туловища; CS - обхват пясти. Кроме того, для анализа методом LONG-GWAS учитывались 133 особи, записи фенотипов которых перекрывались на трех стадиях роста. После этого исследования все особи были забиты в строгом соответствии с институциональными спецификациями закупок мяса для свежей говядины. Анализ множественных ассоциаций был проведен для шести признаках роста животных на каждой стадии. В общей сложности 45 SNP достигли уровня полногеномной значимости, связанной по крайней мере с одним из шести признаков, со значением достоверности в диапазоне от 9,99х10-6 (BovineHD0700018941 для BL18) до 2,11х10-8 (BovineHD0200014365 для HS18). Среди них два SNP рядом с геном SOX2 (SRY-Box 2) на ВТА1 были также идентифицированы в печени и желудке. На ВТА2 два локуса в области 0,69 КЬ были достоверно связаны с одним признаком - HS18, а один из них (BovineHD0200014365) также был связан с множественными показателями в восзрасте
18 мес. На ВТА6 три SNP в области 0,46 МЬ были расположены рядом с RASGEF1B (член семейства доменов RasGEF 1В). На ВТА7 один SNP (BovineHD0700034055) был связан с признаками HS12 и AS12, а именно ген EFNA5, а другой SNP
(BovineHD0700012966) был связан с одним признаком HH6 и рядом показателей в 6 мес., а именно PTBP1. На BTA10 один SNP (BovineHD1000002378) был связан с BH6 с одним признаком, а именно с геном SV2C. В то время как на BTA11 четыре локуса в области 0,04 Mb были связаны с HS12, а один из них (BovineHD1100007368) также был связан с рядом показателей в 12 мес., все из которых находились рядом с геном PKDCC. На BTA13 SNP BovineHD1300012489 и BovineHD1300012894 были связаны с BH18, а также с AS18 соответственно. Эти два SNP также тесно связаны с рядом показателей в 18 мес. На BTA23 для гена PRIM2 были обнаружены два SNP. Эти результаты дают ценную информацию для дальнейшего изучения потенциального генетического механизма особенностей роста симментальского скота мясного направления продуктивности [6].
Предыдущие исследования GWAS выявили несколько хромосомных областей, связанных с компонентами белка молока коров [7, 8], характеристиками свертываемости молока и плотности творога (сгустка) [9, 10] и индивидуальными фенотипами выхода сыра (сырной массы) [11]. Известны основные эффекты BTA6 на технологические свойства молока и варианты белка в диапазоне от ~82 до 88 Mbp [9, 10, 12], включая кластер казеина, и были предложены 2 потенциальных QTL при ~82,6 и ~88,4 Mbp и в на BTA11 (при ~87 и ~104 Mbp) [10, 12]. Расположение генов казеина на BTA6 широко известно [13], тогда как сигналы на BTA11 были в основном приписаны гену р-лактоглобулина (BLG). Более того, известно влияние вариантов молочного белка на свертываемость молока и выход сыра [14, 15]. Это один из первых анализов с использованием скрытых переменных в GWAS и анализов путей обогащения генного набора у молочного скота. Идентифицированные области генома соответствовали ожидаемым сигналам, основанным на факторных нагрузках и их интерпретации. Результаты анализа обогащения набора генов также соответствовали предыдущим выводам, основанным на индивидуальных измеренных фенотипах, и показали, что ассоциированные гены в основном вовлечены в пути, связанные с репродукцией и функциональностью молочной железы [10].
Выводы. Были получены новые знания о полиморфизмах SNP (в генах и межгенных участках), детерминирующих изменчивость белковой и жировой фракций молока крупного рогатого скота. Характеристика популяционной структуры скота комбинированных пород позволит уточнить долю наличия в геноме компонентов, принадлежащих российской популяции различных пород молочно-мясного направления продуктивности в сравнении с крупным рогатым скотом других стран для цели сохранения генофонда пород отечественной селекции.
Библиография:
1. A genome - wide scan for signatures of recent selection in Holstein cattle / S. Qanbari and etc. // Animal Genetics, 41, 2010. PP. 377 - 389.
2. Confirmed effects of candidate variants for milk production, udder health, and udder morphology in dairy cattle / T. Tribout and etc. // BMC Genetics Selection Evolution, 52, 2020.
3. Genetic Parameter Estimation and Genome-Wide Association Study-Based Loci Identification of Milk-Related Traits in Chinese Holstein / X LuLivestock Genomics, 12, 2021.
4. Genome-wide association study of milk and reproductive traits in dual-purpose Xinjiang Brown cattle / J. Zhou and etc. // BMC Genimics, 20, 2019.
5. Longitudinal genome-wide association studies of milk production traits in Holstein cattle using whole-genome sequence data imputed from medium-density chip data / J. Teng and etc // Journal of Dairy Science. 106, 2023.
6. Genome-Wide Identification of Candidate Genes for Milk Production Traits in Korean Holstein Cattle / S. Kim and etc. // Animals. 11, 2021.
7. Genetic parameters for major milk proteins in Dutch Holstein-Friesians. / G. C. B. Schopen and etc. // Journal of Dairy Science. 92. 2009. P. 1182-1191.
8. Phosphorylation of aS1-casein is regulated by different genes / E. Bijl and etc. // Journal of Dairy Science. 97, 2014.
9. Bovine chromosomal regions affecting rheological traits in rennet-induced skim milk gels / V. R. Gregersen and etc. // Journal of Dairy Science. 98. 2015.
10. Genome-wide association of coagulation properties, curd firmness modeling, protein percentage, and acidity in milk from Brown Swiss cows / C. Dadousis and etc. // Journal of Dairy Science. 99. 2016. PP.3654-3666.
11. Inferring genetic parameters on latent variables underlying milk yield and quality, protein composition, curd firmness and cheese-making traits in dairy cattle / C. Dadousis and etc. // Animals. 12. 2018. PP. 224-231.
12. Whole-genome association study for milk protein composition in dairy cattle / G. C. B. Schopen and etc. // Journal of Dairy Science, 94, 2011. PP. 3148-3158.
13. Caroli A.M., S. Chessa, and G.J. Erhardt. Invited review: Milk protein polymorphisms in cattle: Effect on animal breeding and human nutrition // Journal of Dairy Science. 92, 2009. PP. 5335-5352.
14. Effects of p-K-casein (CSN2-CSN3) haplotypes and p-lactoglobulin (BLG) genotypes on milk production traits and detailed protein composition of individual milk of Simmental cows / V. Bonfatti and etc. // Journal of Dairy Science. 93, 2010. PP.3797-3808.
15. Bittante G., M. Penasa and A. Cecchinato. Invited review: Genetics and modeling of milk coagulation properties // Journal of Dairy Science. 95, 2012. PP. 6843-6870.
16. Genome-wide association and pathway-based analysis using latent variables related to milk protein composition and cheesemaking traits in dairy cattle / Ch. Dadousis and etc. Journal of Dairy Science. 100. 2017. C. 9085-9102.
