Поиск генетических маркеров для селекционно-племенной работы, направленной на повышение массы поросят при рождении

При интенсивном повышении признаков плодовитости свиноматок возникла проблема снижения массы поросят при рождении. В связи с этим, особую актуальность и научную значимость приобретает поиск генетических вариантов, связанных с массой поросят при рождении. Целью работы – на основе данных полногеномного генотипирования, используя метод Fst, идентифицировать генетические варианты, связанные с массой поросенка при рождении и протестировать их для выбора оптимальных генетических маркеров для селекционно-племенной работы, способствующей повышению воспроизводительной продуктивности свиней. Исследования проводили в 2020-2022 гг. на свиньях породы крупная белая (n = 239), разводимых в ЗАО «Племзавод-Юбилейный» Тюменской области. Генотипирование проводили с использованием GeneSeek® GGP Porcine HD Genomic Profiler v1 (Illumina Inc, США). Фильтрацию геномных данных провели в соответствии со следующими параметрами --geno 0.1, -mind 0.1, -maf 0.05, -hwe 1e-7, --indep-pairwise 50 5 0.8. Для идентификации геномных областей, связанных с массой поросят при рождении, использовали статистику Fst, путем сравнения генетических вариантов у свиней между двумя группами с высокими и низкими показателями. Значимыми вариантами считали те, у которых значения Fst превышали уровень квантиля 0,999. Для оценки значимости эффектов генотипов вариантов на массу поросят при рождении и количество поросят при рождении использовали критерий Стьюдента. Результаты показали, что между массой поросят при рождении и количеством поросят при рождении существует умеренная отрицательная связь (-0,351). Выявлено 17 SNP, связанных с массой поросят при рождении, 9 из которых локализованы в генах KIF13A, STK24, FDFT1, ADGRD1, STX2, TMEM132D, ENSSSCG00000054866, ENSSSCG00000058459, а также SNPs rs81450496, rs80887103 в межгенных областях, были определены как перспективные генетические маркеры для повышения массы поросят при рождении. Полученные результаты могут быть использованы для создания отечественных селекционных технологий, способствующих повышению эффективности свиноводства.

1. Declerck I., Dewulf J., Sarrazin S., Maes D. Long-term effects of colostrum intake in piglet mortality and performance. Journal of Animal Science. 2016;94(4):1633-1643. DOI: https://doi.org/10.2527/jas.2015-9564

2. Rutherford K., Baxter E., D'eath R., Turner S., Arnott G., Roehe R., Ask B., Sandøe P., Moustsen V. A., Thorup F., Edwards S. A., Berg P., Lawrence A. B. The welfare implications of large litter size in the domestic pig I: biological factors. Animal Welfare. 2013;22(2):199-218. DOI: https://doi.org/10.7120/09627286.22.2.199

3. Tan C., Huang Z., Xiong W., Ye H., Deng J., Yin Y. A review of the amino acid metabolism in placental function response to fetal loss and low birth weight in pigs. Journal of Animal Science and Biotechnology. 2022;13(1):28. DOI: https://doi.org/10.1186/s40104-022-00676-5

4. Ayuso M., Irwin R., Walsh C., Van Cruchten S., Van Ginneken C. Low birth weight female piglets show altered intestinal development, gene expression, and epigenetic changes at key developmental loci. The FASEB Journal. 2021;35(4):e21522. DOI: https://doi.org/10.1096/fj.202002587R

5. Liu Z. X., Wei H. K., Zhou Y. F., Peng J. Multi‐level mixed models for evaluating factors affecting the mortality and weaning weight of piglets in large‐scale commercial farms in central China. Animal Science Journal. 2018;89(5):760-769. DOI: https://doi.org/10.1111/asj.12963

6. Суховольский О. К. Значение биотехнологии в современном животноводстве. Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. 2019;(54):102-107. DOI: https://doi.org/10.24411/2078-1318-2019-11102 EDN: OBWFEN

7. Wang X., Liu X., Deng D., Yu M., Li X. Genetic determinants of pig birth weight variability. BMC Genetic. 2016;17(1):41-48. DOI: https://doi.org/10.1186/s12863-015-0309-6

8. Ajayi B., Akinokun J. Evaluation of some litter traits and heritability estimates of Nigerian Indigenous pigs. International Journal of Applied Agriculture and Apiculture Research. 2013;9(1-2):113-119. URL: https://www.ajol.info/index.php/ijaaar/article/view/96936

9. Putz A., Tiezzi F., Maltecca C., Gray K. A., Knauer M. Variance component estimates for alternative litter size traits in swine. Journal of Animal Science. 2015;93(11):5153-5163. DOI: https://doi.org/10.2527/jas.2015-9416

10. Banville M., Riquet J., Bahon D., Sourdioux M., Canario L. Genetic parameters for litter size, piglet growth and sow's early growth and body composition in the Chinese–European line Tai Zumu. Journal of Animal Breeding and Genetics. 2015;132(4):328-337. DOI: https://doi.org/10.1111/jbg.12122

11. Bekenev V. A. Ways to improve the gene pool of pigs of the Russian Federation. Vavilov Journal of Genetics and Breeding. 2018;22(8):912-921. DOI: https://doi.org/10.18699/VJ18.433

12. Bakoev S., Traspov A., Getmantseva L., Belous A., Karpushkina T., Kostyunina O., Usatov A., Tatarinova T. V. Detection of genomic regions associated malformations in newborn piglets: a machine-learning approach. PeerJ. 2021;9:e11580. DOI: https://doi.org/10.7717/peerj.11580

13. Bakoev S., Getmantseva L., Kostyunina O., Bakoev N., Prytkov Y., Usatov A., Tatarinova T. V. Genome-wide analysis of genetic diversity and artificial selection in Large White pigs in Russia. PeerJ. 2021;9:e11595. DOI: https://doi.org/10.7717/peerj.11595

14. Bakoev S., Getmantseva L., Bakoev F., Kolosova M., Gabova V., Kolosov A., Kostyunina O. Survey of SNPs Associated with Total Number Born and Total Number Born Alive in Pig. Genes. 2020;11(5):491. DOI: https://doi.org/10.3390/genes11050491

15. Sell-Kubiak E. Selection for litter size and litter birthweight in Large White pigs: Maximum, mean and variability of reproduction traits. Animal. 2021;15(10):100352. DOI: https://doi.org/10.1016/j.animal.2021.100352

16. Distl O. Mechanisms of regulation of litter size in pigs on the genome level. Reproduction in Domestic Animals. 2007;42(S2):10-16. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1439-0531.2007.00887.x

17. Zhang L., Wang L., Li Y., Li W., Yan H., Liu X., Zhao K., Wang L. A. substitution within erythropoietin receptor gene D1 domain associated with litter size in Beijing Black pig, Sus scrofa. Animal science journal. 2011;82(5):627-632. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1740-0929.2011.00901.x

18. Obata F., Ozuru R., Tsuji T., Matsuba T., Fujii J. Stx2 Induces Differential Gene Expression and Disturbs Circadian Rhythm Genes in the Proximal Tubule. Toxins. 2022;14(2):69. DOI: https://doi.org/10.3390/toxins14020069

19. Mansego M. L., Milagro F. I., Zulet M. Á., Moreno-Aliaga M. J., Martínez J. A. Differential DNA methylation in relation to age and health risks of obesity. International journal of molecular sciences. 2015;16(8):16816-16832. DOI: https://doi.org/10.3390/ijms160816816

20. Chan Y. F., Jones F. C., McConnell E., Bryk J., Bünger L., Tautz D. Parallel selection mapping using artificially selected mice reveals body weight control loci. Current Biology. 2012;22(9):794-800. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cub.2012.03.011

21. Bianchi E., Sun Y., Almansa-Ordonez A., Woods M., Goulding D., Martinez-Martin N., Wright G. J. Control of oviductal fluid flow by the G-protein coupled receptor Adgrd1 is essential for murine embryo transit. Nature communications. 2021;12(1):1251. DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-021-21512-w

22. Ling P., Lu T. J., Yuan C. J., Lai M. D. Biosignaling of mammalian Ste20-related kinases. Cellular signalling. 2008;20(7):1237-1247. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cellsig.2007.12.019

23. Hsu H. P., Wang C. Y., Hsieh P. Y., Fang J. H., Chen Y. L. Knockdown of serine/threonine-protein kinase 24 promotes tumorigenesis and myeloid-derived suppressor cell expansion in an orthotopic immunocompetent gastric cancer animal model. Journal of Cancer. 2020;11(1):213-228. DOI: https://doi.org/10.7150/jca.35821