GWAS как инструмент обнаружения SNPs у крупного рогатого скота для изучения их связи с воспроизводством, продуктивностью, ростом, поведением, болезнями

В глобальном аспекте крупный рогатый скот (КРС) служит не только источником пищи, но и обеспечивает тяговую силу, материал для получения шкуры  и иногда шерсти, а также оказывает поддержку культурных и религиозных практик.

Животноводство способствует повышению плодородия почвы, обеспечивает экологические преимущества. Однако с ростом населения и потребности в продуктах животного происхождения возрастает давление на ресурсы и окружающую среду, связанное с животноводством, поэтому необходимо повышать эффективность и устойчивость животноводства, улучшая генетический потенциал и здоровье животных.

Продукты животного происхождения являются важными компонентами здорового сбалансированного рациона человека, обеспечивая необходимым источником белка (включая определенные незаменимые аминокислоты, которые обычно не встречаются в растительной пище), энергией, минералами и витаминами.

Среди различных видов сельскохозяйственных животных КРС занимает особое место, так как обладает высокой продуктивностью и адаптивностью к локальным условиям среды обитания. КРС включает в себя множество пород, которые различаются по своим производственным, морфологическим, физиологическим и поведенческим характеристикам. Эти различия обусловлены генетической изменчивостью, которая формировалась под влиянием естественного и искусственного отбора, а также генетических событий, таких как мутации, рекомбинации, генетический дрейф и миграция.

Для изучения генетической изменчивости и ее связи с разными признаками у КРС широко используется метод полногеномного исследования ассоциаций (genome-wide association study, GWAS).

GWAS представляет собой биоинформатический подход, который позволяет оценить ассоциации между однонуклеотидными полиморфизмами (single nucleotide polymorphisms, SNP) и количественными или качественными признаками у большого количества индивидов. GWAS может быть проведен с использованием различных платформ генотипирования — начиная от массивов низкой плотности (10 тыс. SNPs) и заканчивая массивами высокой плотности до 600 тыс. SNPs, а также секвенированием всего генома. Этот метод позволяет обнаружить SNP, которые ассоциированы с различными важными в геномной селекции признаками сельскохозяйственных животных, идентифицировать гены-кандидаты и области генома, которые могут быть вовлечены в регуляцию этих признаков.

Для проведения GWAS необходимо иметь достаточное количество генотипированных и фенотипированных животных, а также подходящую платформу генотипирования, которая обеспечивает высокую плотность и равномерное покрытие генома.

В настоящее время широко используется Illumina BovineSNP50 BeadChip, который содержит около 50 тыс. SNP, распределенных по всему геному. Эта платформа имеет высокую точность и служит основой для геномных оценок в США и Канаде.

Однако эта платформа не учитывает генетические различия между породами крупного рогатого скота, которые могут влиять на полиморфизм и частоту SNP. Так, тысячи SNP, которые были полиморфными у голштинов, были мономорфными у джерси и коричневого швицкого скота, что указывало на то, что необходимы наборы SNP для конкретных пород или что в процессе выбора SNP необходимо учитывать все породы.

Кроме того, с развитием технологий секвенирования стало возможным использовать более высокоплотные платформы генотипирования, такие как Illumina BovineHD BeadChip, который содержит около 800 тыс. SNP. Или даже секвенирование всего генома, которое позволяет обнаружить все варианты в геноме, включая структурные вариации.

Характеристика генетических вариаций и генетическая структура популяций по SNPs ключевых генов, отвечающих за здоровье и воспроизводство животных, позволяют определять особенности местных популяций и могут быть полезны в маркер-ассоциированной селекции (Marker-Assisted Selection, MAS).

MAS основана на использовании маркеров, связанных с интересующими признаками, для ускорения и повышения эффективности селекции. Однако, для того чтобы маркеры были информативными, необходимо оценить их влияние на признаки, а также учитывать генетические взаимодействия между ними. Для этого применяется GWAS — метод, который позволяет одновременно оценить ассоциации между большим количеством SNP и признаками у КРС.

GWAS-анализ выявил множество генов-кандидатов и областей генома, связанных с различными продуктивными и репродуктивными признаками КРС, такими как количество и качество молока, фертильность, рост, ранняя половая зрелость. Кроме того, GWAS играет важную роль в выявлении локусов количественных признаков (QTL), которые определяют изменчивость признаков у мясного скота, таких как особенности роста, масса тела, мраморность мяса.

Однако GWAS-анализ имеет ряд ограничений, которые снижают его точность и производительность. Одним из таких ограничений является высокое неравновесие связей между SNP, которое приводит к тому, что GWAS-анализ может обнаруживать ассоциации с непричинными SNP, находящимися в близости от причинных SNP, но не влияющими на признак напрямую. Это усложняет идентификацию и валидацию причинных вариантов генов, а также оценку их эффектов.

Другим ограничением является недостаточное генетическое разнообразие внутри популяций, которое снижает статистическую производительность GWAS-анализа при поиске ассоциаций, а также увеличивает риск ложных отрицательных результатов.

Для решения этих проблем используются различные стратегии, которые учитывают генетическую структуру популяций и комбинируют данные из разных источников.

Одной из таких стратегий является метаанализ, который объединяет результаты GWAS-анализов, проведенных на разных внутрипородных субпопуляциях, для повышения статистической мощности и уменьшения гетерогенности эффектов. Метаанализ позволяет отбирать варианты в цельногеномных последовательностях для геномной селекции КРС, особенно нацеленные на молочную продуктивность.

Другой стратегией является совместный многопородный анализ, который использует данные от разных пород КРС, для повышения генетического разнообразия и точности картирования причинных вариантов, лежащих в основе выработки молока у молочного скота.

Для определения приоритетности генов-кандидатов на фертильность у молочных коров был использован анализ на основе экспрессии генов, интегрирующий функциональную аннотацию GWAS.

Кроме изучения продуктивных и репродуктивных признаков, GWAS применяется для изучения генетических вариантов, связанных с устойчивостью к патогенам КРС. Это важно для обеспечения здоровья и благополучия животных, а также для снижения экономических потерь и использования антибиотиков. GWAS позволяет выявлять гены и QTLs, которые влияют на иммунный ответ и сопротивляемость к различным инфекционным заболеваниям, таким как мастит, бабезиоз, туберкулез, бруцеллез и др.

Эти подходы в совокупности демонстрируют универсальность и потенциал GWAS в раскрытии генетической основы различных количественных и качественных признаков в разведении КРС. В целом GWAS вносит значительный вклад в понимание генетической архитектуры сложных признаков у КРС, предлагая ценную информацию для программ селекции.

Ниже рассмотрим частные случаи использования GWAS метода в изучении воспроизводства, молочной и мясной продуктивности, особенностей роста, поведения и наследственных заболеваний КРС.

Материалы и методы исследования

Методологической основой исследований явились научные публикации авторов, которые c помощью GWAS выявляли и изучали QTLs, вовлеченные в формирование признаков воспроизводства, продуктивности, роста, поведения и наследственных заболеваний КРС.

В процессе изучения литературы использовались общие методы научного познания: наблюдение, анализ, сравнение, обобщение. Англоязычная база данных PubMed/NCBI (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/) — ценный информационный ресурс для нахождения оригинальных публикаций по фундаментальной и практической генетике в животноводстве.  Проведен анализ 58 литературных источников за последние 15 лет, отражающих современное состояние зарубежных исследований по поиску QTLs, связанных с хозяйственно ценными признаками КРС, с помощью GWAS-метода.

Результаты и обсуждение

Изучение репродуктивных качеств КРС с помощью GWAS

Интенсивный направленный отбор на увеличение молочной продуктивности привел к появлению современных молочных стад с очень высокими надоями, но с низкими показателями фертильности. Низкие репродуктивные показатели телок и коров могут в значительной степени снизить эффективность и общую рентабельность стада из-за дополнительных затрат на ветеринарную помощь и вынужденную выбраковку.

До недавнего времени снижение воспроизводительной способности связывали с послеродовыми проблемами клинического характера, а также с развитием метаболического стресса, обусловленного лактацией. В настоящее время считается, что по крайней мере половина такого снижения обусловлена генетическими факторами. Однако из-за полигенного характера наследования воспроизводительной функции и ее отрицательных генетических корреляций с показателями молочной продуктивности селекция на улучшение репродуктивной способности происходит медленно.

Исследования репродуктивных качеств КРС с помощью GWAS является одной из наиболее важных функциональных задач молочной промышленности.

GWAS — один из основных методов выявления значимых генов за последних 15 лет, связанных с показателями воспроизводства.  В ряде исследований обнаружены QTLs для репродуктивных признаков на хромосоме BTA 13. Выявлены гены CACNB2, SLC39A12, ZEB1, которые являются генами-кандидатами, ассоциированные с фертильностью голштинской породы коров.

Так, ген CACNB2 кодирует β-субъединицу потенциалзависимых кальциевых каналов (Ca+), которая является вторичным медиатором, регулирующим большинство клеточных процессов. Ген SLC39A12 кодирует белки-переносчики цинка, которые могут регулировать уровни свободного внутриклеточного цинка в яйцеклетке во время созревания. ZEB1 играет важную роль в регуляции репродукции млекопитающих: более низкая экспрессия ZEB1 приводит к снижению концентрации лютеинизирующего гормона (ЛГ) в сыворотке крови, нарушению выброса ЛГ и неспособности к овуляции.

В исследовании китайских и скандинавских голштинов использовалось SNP-сканирование 54K, которое было разработано для покрытия распространенных SNP у основных пород КРС для достижения геномного прогнозирования в области воспроизводства.

Внутри гена может существовать множество SNPs, связанных с репродуктивными характеристиками. Так, важные ассоциации (например, в гене CACNB2) удалось изучить в популяциях, отличных от китайских и нордических голштинов. Таким образом, GWAS необходим для точного картирования причинных мутаций.

Полногеномные исследования ассоциаций признаков фертильности были проведены для нескольких пород КРС. В разных популяциях сообщалось о ряде мажорных локусов. Так, у КРС датской джерси анализ полногеномной последовательности позволил идентифицировать различные QTL, влияющие на их национальный индекс плодовитости, который включает в себя такие характеристики, как количество осеменений на одно зачатие, интервал от отела до первого осеменения, 56-дневный период неосеменения, количество дней от первого до последнего осеменения. Эти QTLs были расположены на хромосоме КРС (BTA) 7, 9, 20, 23, 25. Большинство SNPs, которые, имели высокую ассоциативную достоверность с индексом фертильности, были межгенными, за исключением одного миссенс-варианта в экзоне.

На территории Италии у голштинской породы коров были идентифицированы QTLs, ассоциированные с индексом фертильности с использованием данных чипа 50 K SNP на хромосомах BTA5 и BTA2. Локус на хромосоме BTA18 связан с легкостью отела у голштинской породы, другие QTLs, способствующие облегчению отела, были идентифицированы у немецкой породы fleckvieh на BTA14 и BTA 21. У nordic red породы коров идентифицированы QTLs, которые были связаны с легкостью отела, показателем мертворождения и индексом телосложения, включая рост.

Изучение показателей молочной продуктивности КРС с помощью GWAS

Молочная продуктивность является одним из основных признаков, по которому проводится селекция КРС. Этот признак имеет высокую экономическую значимость, а также отражает адаптацию животных к разным условиям содержания и кормления. Молочная продуктивность определяется не только количеством молока, но и его качеством, включая содержание жира, белка, лактозы, соматических клеток и других компонентов.

Молочная продуктивность является сложным признаком, который зависит от множества генетических факторов и факторов окружающей среды, а также их взаимодействия. Поэтому для изучения генетической основы молочной продуктивности необходимо использовать современные методы генетического анализа, которые позволяют охватить всю геномную информацию о генетической структуре популяций.

Применение GWAS к изучению молочной продуктивности КРС привело к обнаружению множества QTLs и генов-кандидатов, связанных с разными компонентами этого признака. Например, в исследовании Cole с соавт. было проведено сканирование высокой плотности с использованием 38 416 маркеров у 1755 голштинских коров, которые были фенотипированы по 14 признакам молочной продуктивности. Анализ показал, что большинство признаков обусловлены вкладом большого количества генов с аддитивным эффектом, а не моделью конечного локуса. Были обнаружены 49 QTLs, которые объясняли более 1% дисперсии признака, и 9 QTLs, которые объясняли более 5% дисперсии признака.

Самым значимым QTL был локус на 14-й хромосоме, который включал ген DGAT1, кодирующий ацил-КоА-диацилглицерол ацилтрансферазу 1, которая участвует в синтезе триглицеридов. Полиморфизм этого локуса был ассоциирован с содержанием жира, белка и лактозы в молоке, а также с удоем и массой тела.

В другом исследовании, проведенном Sahana, были картированы QTLs молочной продуктивности у КРС датской джерси с помощью полногеномного анализа. Выявлены 98 QTLs на 27 хромосомах, ассоциированных с содержанием жира и белка в молоке.

Информация о QTLs и генах-кандидатах, связанных с молочной продуктивностью, может быть особенно полезна для локальных пород коров, которые имеют свои особенности. Например, для КРС двойного назначения, который более адаптирован к различным условиям среды, чем специализированные породы, важно поддерживать баланс между молочными и репродуктивными свойствами, а также устойчивостью к маститу. Для таких пород, как синьцзян браун, адаптированной к региону Синьцзян на северо-западе Китая, были проведены GWAS-исследования, чтобы проанализировать генетическую архитектуру этих признаков.

Для оценки племенной ценности с помощью Illumina 150 K Bovine BeadChip генотипированы 403 коровы и проанализированы их родственные связи. Были обнаружены 12 значимых SNPs, связанных с шестью из 10 изучаемых признаков, включая выработку молочного жира, удой, длительность лактации и интервал между отелами. 7 из этих SNP перекрываются с известными QTLs, а ген-кандидат CDH2, связанный с адипогенезом жировой ткани, был предложен как потенциальный фактор, влияющий на молочную продуктивность.

Помимо SNPs, молочная продуктивность регулируется различными эпигенетическими механизмами, которые включают, например, модификацию ДНК и ядерных белков — гистонов, а также взаимодействие ДНК и РНК. Эти механизмы играют важную роль в клеточной дифференциации, развитии эмбрионов, онкогенезе и многих сложных заболеваниях.

Однако мало что известно об эпигенетической регуляции молочной продуктивности у молочного скота. Для выявления профиля экспрессии генов молочной продуктивности провели полногеномное исследование. Были использованы 12 коров с высокой и низкой молочной продуктивностью, для которых были проведены полногеномное бисульфитное секвенирование и РНК-секвенирование в сухостойный период и период лактации. Обнаружены 10 877 и 6617 областей с дифференциальным метилированием, соответствующих 3601 и 2802 дифференциально метилированным генам (DMG), за два периода между двумя группами.

Кроме того, 156 дифференциально экспрессируемых генов (DEG) перекрываются с DMG при сравнении двух групп и 131 DEG перекрывается с DMG при сравнении двух периодов. Путем интеграции данных метилома, транскриптома и GWAS были предложены потенциальные гены-кандидаты для определения признаков молочной продуктивности у молочного скота, такие как DOCK1, PTK2 и PIK3R1. Эти гены участвуют в регуляции цитоскелета, сигнальных путей и метаболизма.

Для идентификации генов-кандидатов, связанных с разными компонентами молочной продуктивности, такими как содержание жира, белка, лактозы и соматических клеток в молоке, а также особенностями строения тела, проведено SNP-сканирование коров голштинской породы. Были использованы 2127 коров, генотипированных с помощью Illumina BovineSNP50 BeadChip (США), и 31 фенотипический признак, измеренный в течение первой лактации.

Выявлены 175 значимых SNPs на 22 хромосомах. К основным генам и областям хромосом относятся: GNAS/BTA13, DGAT1-NIBP/BTA14, MGMT/BTA26 и PDGFRA/BTA6, связанные с процентным содержанием жира и белка в молоке; INSR/BTA7, LOC520057/BTA7, GRIA3/BTAX, LRP1B/BTA2, влияющие на уровень соматических клеток в молоке; PHKA2/BTAX и REN/BTA16 принимают участие в формировании тела.

Эти результаты подтверждают связь между разными показателями молочной продуктивности и особенностями строения тела, а также показывают, что некоторые гены могут иметь плейотропный эффект на разные признаки.

Другим важным признаком, связанным с молочной продуктивностью, является возраст первого отела (AFC). Для изучения генетических факторов, влияющих на AFC, было проведено GWAS у 813 114 коров голштинской породы США первой лактации, используя 75 524 SNP. Были выявлены 2063 аддитивных эффекта и 29 эффектов доминирования, распределенных по всему геному. Три хромосомы (15, 19 и 23) имели наиболее значимые аддитивные эффекты, связанные с AFC, а также с содержанием жира и белка в молоке.

В этих регионах были обнаружены гены репродуктивных гормонов SHBG и PGR, которые могут регулировать половое созревание и цикл коров. Наиболее значимые эффекты генного доминирования были обнаружены на хромосомах 5 и 6 вблизи генов, связанных с ростом. Все эффекты доминирования были положительными, то есть гетерозиготы имели преимущество перед гомозиготами.

Результаты этого исследования показали, что AFC коров голштинской породы в США определяется большим количеством SNPs, которые также влияют на признаки молочной продуктивности. Выявлено, что среди анализируемых коров некоторые несли отрицательные рецессивные генотипы, по крайней мере по одному из семи SNP, которые сильно увеличивали AFC и снижали удои. Такие коровы рекомендуется выбраковывать из популяции, чтобы улучшить рентабельность и экономическую эффективность молочного скотоводства.

Изучение показателей мясной продуктивности КРС с помощью GWAS

Мясная продуктивность является одним из ключевых признаков, по которому проводится селекция мясного скота. Этот признак включает не только массу и выход туши, но и ее качество, такое как площадь ребра, толщина шпика, мраморность и цвет мяса. Он зависит от множества генетических и окружающих факторов, а также их взаимодействия.

Применение GWAS к изучению мясной продуктивности привело к обнаружению множества QTLs и генов-кандидатов, связанных с разными компонентами этого признака.

Например, в исследовании Li с соавт. было проведено интегративное исследование, объединяющее 10 488 742 SNP, 31 показатель плазмы крови и фенотипы качества туши у 1180 коров мясных пород. Анализ показал, что многие показатели плазмы крови были значимо связаны с разными качествами туши, такими как масса горячей туши (HCW), площадь ребра (REA), средняя толщина шпика (AFAT), выход постного мяса (LMY) и показатель мраморности туши (CMAR).

Эти данные отражали различные биологические процессы, такие как липидный, углеводный, аминокислотный и энергетический метаболизм, которые влияли на качество туши. Было обнаружено, что некоторые SNPs были связаны как с показателями плазмы, так и с качественными характеристиками туши, что указывает на аддитивную работу генов, которые формируют тушу.

В другом исследовании, проведенном Niu, был применен метод совокупного коэффициента правдоподобия (CLR) и GWAS для изучения сигнатур отбора и вариантов-кандидатов, влияющих на характеристики туши у 1233 быков-производителей пьемонтской породы. Анализ показал, что были идентифицированы 11 600 выбранных геномных регионов, перекрывающихся с 2214 генами-кандидатами, и большинство из них были сцеплены.

Несколько высококонсервативных миссенс-вариантов были идентифицированы в генах OR5M13D, NCAPG и TEX2. Эти гены могут быть вовлечены в регуляцию роста, развития и метаболизма мышечной ткани. Это исследование подтвердило полигенную генетическую архитектуру признаков туши и предоставило новое понимание генетической основы сложных признаков мясного скота.

В третьем исследовании, проведенном Liu с соавт., был проведен GWAS-анализ для поиска генов, участвующих в формировании формы тела коров голштинской породы в Китае. Выявлены гены CDH12, TARP, PCDH9, DTHD1 и ARAP2  в качестве генов-кандидатов, которые могут влиять на крепость поясницы. Гены LOC781835, FSTL4, ATG4C, SH3BP4, DMP1 и DSPP, которые могут влиять на положение таза, и гены USP6NL, CNTN3, LOC101907665, UPF2 и ECHDC3 были выбраны в качестве генов-кандидатов, которые могут влиять на межкопытную щель. Однако для более полного понимания генетической архитектуры мясной продуктивности необходимо проводить дальнейшие исследования с использованием более высокоплотных платформ генотипирования, секвенирования всего генома, а также сравнения разных пород и популяций мясного скота.

Изучение показателей роста КРС с помощью GWAS

Показатели роста КРС являются важными факторами, по которым проводится селекция мясного и молочного скота. Эти признаки включают в себя вес при рождении (BWT), вес при отъеме (WW), вес годовалых особей (YW), прирост массы тела до и после отъема (WG и PWG) и другие.

Так, в исследовании Zepeda-Batista было проведено GWAS для идентификации новых QTLs, связанных с особенностями роста мексиканского КРС браунви. Выявлены 17 значимых SNPs, связанных с BWT, WW и YW, на трех хромосомах (BTA 11, BTA 22 и BTA 27). В этих регионах были выявлены четыре мажорных гена — MCM2, TPRA1, GALM и NRG1, которые участвуют в процессах, связанных с эмбриональным развитием, ростом костей и тканей, клеточной адгезией.

В работе Gutiérrez-Gil проведен GWAS-анализ для выявления генетических вариантов, влияющих на ростовые признаки у мясного скота шароле. Обнаружены 18 значимых SNPs, расположенных на 13 хромосомах, которые были связаны с BWT, WW, YW, WG и PWG.

Наиболее важными генами в этих регионах были TRAF6, CDH11, KLF7, MIR181A-1 и PRCP, которые были связаны с перинатальной и постнатальной выживаемостью, клеточной адгезией, ростом костей, регуляцией адипогенеза и аппетитом.

В исследовании Snelling с соавт. был проведен GWAS для изучения вариантов, влияющих на показатели роста у 150 быков-производителей семи пород: черный ангусс, шароле, гельбви, герефорд, лимузене, красный ангус, симментальская, используя 50 тыс. SNPs. Был обнаружен 231 значимый SNPs на 29 хромосомах, связанных с BWT, WW, YW, WG и PWG. Геномное расположение этих SNPs совпадало с ранее исследованными QTLs, влияющими на ростовые признаки.

К основным генам относятся: GHR/BTA20, MC4R/BTA18, PLAG1/BTA14, LCORL/BTA6, NCAPG/BTA6, FABP4/BTA14, связанные с BWT, WW и YW; CAPN1/BTA29, CAST/BTA7, CALM1/BTA26, связанные с WG и PWG. Это гены-кандидаты, которые могут быть вовлечены в регуляцию роста, развития и метаболизма мышечной и жировой ткани у КРС различных пород.

Изучение болезней КРС с помощью GWAS

Распространенные заболевания животных, такие как кетоз, мастит, молочная лихорадка, метрит, несут для производителей колоссальные финансовые потери в результате снижения продуктивности молока и мяса. Существуют попутные затраты, связанные со снижением рождаемости.

Полногеномные исследования, идентифицирующие гены-кандидаты, связанные со здоровьем КРС, раскрывают понимание генетической архитектуры заболеваний. Такой формат точного картирования и анализа имеет важное экономическое значение для мясной и молочной промышленности с целью рентабельности отрасли. Изучение генов, влияющих на проявление болезней и анализ SNPs в этих генах, помогает в корректировке и улучшении здоровья КРС.

Двустороннее сходящееся косоглазие с экзофтальмом (BCSE) представляет собой порок развития глаз и считается легким, но прогрессирующим заболеванием, поражающим КРС в первые два года жизни.

Это наследственное заболевание редко описывается у КРС и напоминает аутосомно-доминантные наследуемые формы прогрессирующей наружной офтальмоплегии (ПЭО) человека. У немецкого КРС были обнаружены две связанные области генома, которые могут быть ответственны за развитие и (или) прогрессирование BCSE. Целью исследования было фенотипически охарактеризовать BCSE у голштинского КРС из Германии и Швейцарии, а также идентифицировать связанные области генома с помощью GWAS.

Клинико-патологический фенотип 52 коров голштинской породы, пораженных BCSE, соответствовал фенотипу, описанному у швейцарской бурой породы, но, кроме того, были обнаружены признаки дегенерации и клеточной инфильтрации в глазных мышцах.

Данные GWAS ставят под сомнение моногенный тип наследования и указывают на более сложное наследование BCSE у голштинского скота. Анализ данных показал взаимодействие SNPs в гене ABCC4 с маркерами в межгенном пространстве у NCOR2 и DNAJC3, которые возможно являются функциональными генами-кандидатами BCSE.

У КРС швейцарской бурой моногенное аутосомно-доминантное наследование BCSE оказалось наиболее вероятным при комплексном сегрегационном анализе. В исследовании Distl с соавт., проводившемся с октября 1993 года по май 1995-го, были изучены в общей сложности 200 больных коров. Исследование связи между показателями молочной продуктивности и BCSE проводилось в общей сложности на 10 960 коровах. Не было обнаружено связи между показателями молочной продуктивности и возникновением BCSE у коров. Сцепление или плейотропия локуса BCSE с QTLs молочной продуктивности не доказано.

Мастит — наиболее часто встречающееся заболевание у молочного скота, негативно влияющее на благополучие животных и производство молока. GWAS выявил множество локусов, связанных с количеством соматических клеток (SCS) и маститом у КРС. Для исследования  пятнистой (RS) и бурой (RB) пород коров в Румынии использовали SNP-чип Axiom Bovine v3 (> 63 тыс.) и 33 330 записей признаков от 690 коров. Выявили 14 значимых SNPs, ассоциированных с маститом, которые расположены в 12 генах — AKAP8, CLHC1, MEGF10, SATB2, GATA6, SPATA6, COL12A1, EPS8, LUZP2, RAMAC, IL12A и ANCRD55, и 3 SNPs обнаружены в генах ZDHHC19, DAPK1 и MMP7.

Изучение поведения КРС с помощью GWAS

Поведение — это сложный признак, поэтому понимание его генетической структуры имеет первостепенное значение для разработки эффективных стратегий селекции. Послушный темперамент КРС облегчает процесс обращения с животным и связан с качеством мяса, продуктивностью [46].

Целью исследования Araujo с соавт. было проведение полногеномного секвенирования и SNP-сканирования североамериканского ангусского скота в годовалом возрасте с использованием гаплотипов и связью с темпераментом (YT). Были использованы около 266 тыс. YT-записей и 70 тыс. животных, генотипированных с использованием панели 50 тыс. SNP.

Было обнаружено, что YT КРС является высокополигенным признаком: гены и локусы количественных признаков  широко распространены по всему геному. Были построены маплеты Манхэттена для отображения процента общей аддитивной генетической дисперсии, объясняемой некластеризованными SNP и гаплотипами из блоков с различными порогами LD.

Основные выявленные гены-кандидаты, именно ATXN10 , ADAM10 , VAX2 , ATP6V1B1 , CRISPLD1 , CAPRIN1 , FA2H , SPEF2 , PLXNA1 и CACNA2D3, участвуют в важных биологических процессах и метаболических путях, связанных с поведенческими особенностями, социальным взаимодействием и агрессивностью у КРС.

Молекулярные механизмы, лежащие в основе агрессивного поведения, примитивны и сходны у представителей подтипа позвоночных. Лидийская порода КРС отбиралась с XVIII века для проявления агонистических реакций на основе таких черт, как агрессивность, свирепость и бойкость, все они демонстрируют значительные показатели наследуемости. Этот интенсивный отбор, возможно, привел к сдвигам в частотах определенных аллелей.

В исследовании авторы сосредоточены на картировании недавних признаков отбора, связанного с агрессивностью в хромосоме X, путем сравнения образцов КРС с двумя неспециализированными испанскими породами, демонстрирующими «прирученное» поведение.

Наиболее значимые маркеры были выявлены вокруг гена моноаминоксидазы А (MAOA), таким образом, были дополнительно исследованы ассоциации трех функционально важных областей, расположенных вблизи промотора этого гена. Был обнаружен полиморфизм, состоящий из переменного числа тандемных повторов нуклеотида C (BTX: 105 462 494) и демонстрирующий меньшее количество повторов у лидийской породы по сравнению с прирученными испанскими породами КРС. Анализы in silico показали, что вариант delsins C g.105462 494 может кодировать белок связывания Sp1, один из основных факторов транскрипции, контролирующий основной промотор и экспрессию гена MAOA.

Выводы

В данной статье приведены примеры анализа с помощью GWAS по изучению различных признаков воспроизводства, продуктивности, особенностей роста, поведения и болезней у КРС. GWAS является мощным инструментом для обнаружения SNPs, которые связаны с разными фенотипическими признаками, а также для идентификации генов-кандидатов, которые могут быть вовлечены в регуляцию этих признаков.

В статье освещены преимущества и ограничения GWAS, перспективы его развития и улучшения. GWAS позволяет раскрыть генетическую архитектуру сложных признаков, которые определяют продуктивность и адаптацию КРС, а также позволяет учитывать генетические взаимодействия и эпигенетические факторы, которые могут влиять на экспрессию генов и фенотипы.

Примеры успешного применения GWAS для изучения воспроизводства, молочной и мясной продуктивности, признаков роста, поведенческих особенностей и заболеваемости КРС показали, что данная информация может быть полезна для геномной селекции и повышения рентабельности отрасли скотоводства. Обозначены некоторые проблемы и вызовы, с которыми сталкивается GWAS, такие как множественное тестирование, контроль за ложными отклонениями, генетическая гетерогенность и плейотропия.

В заключение можно сказать, что GWAS является эффективным и перспективным методом для изучения генетической основы экономически значимых признаков КРС, который позволит улучшить продуктивность и адаптацию к условиям содержания  и кормления.

Об авторах

Татьяна Александровна Ларкина; кандидат биологических наук младший научный сотрудник,

tanya.larkina2015@yandex.ru; https://orcid.org/ 0000-0003-4574-4639

Геннадий Владимирович Ширяев; кандидат сельскохозяйственных наук старший научный сотрудник,

gs-2027@yandex.ru

Всероссийский научно-исследовательский институт генетики и разведения сельскохозяйственных животных — филиал Федерального исследовательского центра животноводства — ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста», Московское шоссе, 55А, Санкт-Петербург, Пушкин, 196601, Россия

УДК 636.082.12
DOI: 10.32634/0869-8155-2024-385-8-124-131

Просмотров: 305

Источник: https://agrarnayanauka.ru/gwas-kak-instrument-obnaruzheniya-snps-u-krupnogo-rogatogo-skota-dlya-izucheniya-ih-svyazi-s-vosproizvodstvom-produktivnostyu-rostom-povedeniem-boleznyami/