Идентификация генов-кандидатов, связанных с ростом и развитием овец из кроссбредной популяции, с использованием полногеномного поиска ассоциаций

В статье представлены результаты поиска полногеномных ассоциаций с фенотипическими показателями, характеризующими рост и развитие овец из кроссбредной популяции, полученной от скрещивания овец романовской породы и F1 гибридных баранов (романовская овца х катадин). База фенотипов включала десять промеров туловища (высота в холке, высота в крестце, высота спины, глубина груди, ширина груди за лопатками, ширина в маклоках, длина туловища, косая длина туловища, обхват груди, обхват пясти), зафиксированных в возрасте 6 дней, 3, 6 и 9 месяцев. Генотипирование овец проводили с помощью ДНК-чипов высокой плотности, содержащих около 600 000 SNP-маркеров. Полногеномные ассоциативные исследования (genome-wide association study, GWAS) выполнены путем регрессионного анализа в программе STATISTICA 10. Поиск генов-кандидатов, локализованных в области SNP, был осуществлен посредством Ensembl genome browser 110. Проведен анализ совпадений, идентифицированных SNP с известными локусами количественных признаков (QTL), включенными в базу данных Sheep Quantitative Trait Locus Database. Выявлены SNP, достоверно ассоциированные с изучаемыми фенотипическими показателями, располагающиеся внутри QTL, среди которых наиболее часто встречались категории «Масса туши», «Масса мышечной ткани в туше», «Живая масса» и «Масса костей». Установлено, что SNP, достоверно ассоциированные с экстерьерными показателями, были локализованы внутри или в непосредственной близости от 64 генов. Обнаружены потенциальные кандидаты, регулирующие рост мышечной (FOXO3, PRKAG3, MYOZ2 и ANKRD1) и хрящевой тканей (FGF12) и участвующие в критических для роста ягнят метаболических процессах (CLDN, ALB и MRC1). Наряду с известными у овец функциональными кандидатами (CAST и SCD5) выявлены гены, не описанные ранее у овец, но регулирующие процессы роста и развития у других видов сельскохозяйственных животных, в том числе гены RAB28, PRKAG3 и FOXO3. Идентифицированные SNP могут быть рекомендованы для включения в программы маркер-ориентированной селекции в овцеводстве.

1. Самусенко Л. Д. Стратегические направления в развитии продукции овцеводства. Вестник сельского развития и социальной политики. 2021;1(29):6–8. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=45619675 EDN: DYYYIW

2. Rowe J. B. The Australian sheep industry–undergoing transformation. Animal Production Science. 2010;50(12):991–997. DOI: https://doi.org/10.1071/AN10142

3. Safari E., Fogarty N. M., Gilmour A. R. A review of genetic parameter estimates for wool, growth, meat and reproduction traits in sheep. Livestock Production Science. 2005;92(3):271–289. DOI: https://doi.org/10.1016/j.livprodsci.2004.09.003

4. Денискова Т. Е., Петров С. Н., Сермягин А. А., Доцев А. В., Форнара М. С., Reyer H., Wimmers К., Багиров В. А., Brem G., Зиновьева Н. А. Поиск геномных вариантов, ассоциированных с живой массой у овец, на основе анализа высокоплотных SNP генотипов. Сельскохозяйственная биология. 2021;56(2):279–291. DOI: https://doi.org/10.15389/agrobiology.2021.2.279rus EDN: XEJUPA

5. Talebi R., Ghaffari M. R., Zeinalabedini M., Abdoli R., Mardi M. Genetic basis of muscle-related traits in sheep: A review. Animal Genetics. 2022;53(6):723–739. DOI: https://doi.org/10.1111/age.13266

6. Kongsro J., Roe M., Kvaal K., Aastveit A. H., Egelandsdal B. Prediction of fat, muscle and value in Norwegian lamb carcasses using EUROP classification, carcass shape and length measurements, visible light reflectance and computer tomography (CT). Meat science. 2009;81(1):102–107. DOI: https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2008.07.004

7. Raschia M. A., Maizon D. O., Amadio A. F., Nani J. P., Poli M. A. Quantitative trait loci exploration and characterization of gestation length in Holstein cattle. Theriogenology. 2024;215:43–49. DOI: https://doi.org/10.1016/j.theriogenology.2023.11.012

8. Зиновьева Н. А., Костюнина О. В., Гладырь Е. А., Банникова А. Д., Харзинова В. Р., Ларионова П. В., Шавырина К. М., Эрнст Л. К. Роль ДНК-маркеров признаков продуктивности сельскохозяйственных животных. Зоотехния. 2010;1:8–10. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13016576 EDN: JWJHPV

9. Matika O., Riggio V., Anselme-Moizan M., Law A. S., Pong-Wong R., Archibald A. L., Bishop S. C. Genome-wide association reveals QTL for growth, bone and in vivo carcass traits as assessed by computed tomography in Scottish Blackface lambs. Genetics, selection, evolution. 2016;48:11. DOI: https://doi.org/10.1186/s12711-016-0191-3

10. Li Y., Yang H., Guo J., Yang Y., Yu Q., Guo Y., Zhang C., Wang Z., Zuo P. Uncovering the candidate genes related to sheep body weight using multi-trait genome-wide association analysis. Frontiers in veterinary science. 2023;10:1206383. DOI: https://doi.org/10.3389/fvets.2023.1206383

11. Cinar M. U., Arslan K., Sohel M. M. H., Bayram D., Piel L. M. W., White S. N., Daldaban F., Aksel E. G., Akyüz B. Genome-wide association study of early liveweight traits in fat-tailed Akkaraman lambs. PloS one. 2023;18(11):e0291805. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0291805

12. Li C., Li J., Wang H., Zhang R., An X., Yuan C., Guo T., Yue Y. Genomic Selection for Live Weight in the 14th Month in Alpine Merino Sheep Combining GWAS Information. Animals. 2023;13(22):3516. DOI: https://doi.org/10.3390/ani13223516

13. Криворучко А. Ю., Зуев Р. В., Суров А. И., Скокова А. В., Каниболоцкая А. А., Лиховид А. А., Яцык О. А. Полногеномный поиск новых генов-кандидатов мясной продуктивности у овец северокавказской мясошерстной породы. Генетика. 2023;59(5):562–572. DOI: https://doi.org/10.31857/S0016675823050090 EDN: FNVKYA

14. Егорова Т. Ю., Криворучко А. Ю., Скокова А. В., Кухарук М. Ю., Каниболоцкая А. А., Яцык О. А. Полиморфизмы, ассоциированные с параметрами фенотипа у джалгинских мериносов. Достижения науки и техники АПК. 2023;37(10):59–64. DOI: https://doi.org/10.53859/02352451_2023_37_10_59 EDN: DBFBZE

15. Кириченко А. В., Злобин А. С., Шашкова Т. И., Волкова Н. А., Иолчиев Б. С., Багиров В. А., Бородин П. М., Карссен Л. С., Цепилов Я. А., Аульченко Ю. С. Платформа GWAS-MAP|ovis для хранения и анализа результатов полногеномных ассоциативных исследований овец. Вавиловский журнал генетики и селекции. 2022;26(4):378–384. DOI: https://doi.org/10.18699/VJGB-22-46 EDN: RWNYID

16. Zinovieva N. A., Dotsev A. V., Sermyagin A. A., Deniskova T. E., Abdelmanova A. S., Kharzinova V. R., Sölkner J., Reyer H., Wimmers K., Brem G. Selection signatures in two oldest Russian native cattle breeds revealed using high-density single nucleotide polymorphism analysis. PloS one. 2020;15(11):e0242200. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0242200

17. Денискова Т. Е., Доцев А. В., Петров С. Н., Форнара М. С., Рейер Х., Виммерс К., Багиров В. А., Брем Г., Зиновьева Н. А. Геномная оценка и фенотипическая характеристика F2 ресурсной популяции овец. Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2019;20(5):498–507. DOI: https://doi.org/10.30766/2072-9081.2019.20.5.498-507 EDN: TWNBSF

18. Crispim A. C., Kelly M. J., Facioni Guimarães S. E., Fonseca e Silva F., Salinas Fortes M. R., Wenceslau R. R., Moore S. Multi-Trait GWAS and New Candidate Genes Annotation for Growth Curve Parameters in Brahman Cattle. PloS one. 2015;10(10):e0139906. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0139906

19. Frezarim G. B., Fonseca L. F. S., Salatta B. M., Silva D. B. S., Bresolin T., Oliveira Seno L., Barufatti A., Ferro J. A., Albuquerque L. G. Genes and proteins associated with ribeye area and meat tenderness in a commercial Nellore cattle population. Genome. 2022;65(4):229–240. DOI: https://doi.org/10.1139/gen-2020-0163

20. de Las Heras-Saldana S., Chung K. Y., Kim H., Lim D., Gondro C., van der Werf J. H. J. Differential Gene Expression in Longissimus Dorsi Muscle of Hanwoo Steers-New Insight in Genes Involved in Marbling Development at Younger Ages. Genes. 2020;11(11):1381. DOI: https://doi.org/10.3390/genes11111381

21. Greguła-Kania M., Gruszecki T. M., Junkuszew A., Juszczuk-Kubiak E., Florek M. Association of CAST gene polymorphism with carcass value and meat quality in two synthetic lines of sheep. Meat science. 2019;154:69–74. DOI: https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2019.04.007

22. Xu S. S., Gao L., Shen M., Lyu F. Whole-Genome Selective Scans Detect Genes Associated With Important Phenotypic Traits in Sheep (Ovis aries). Frontiers in genetics. 2021;12:738879. DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2021.738879

23. Kizilaslan M., Arzik Y., White S. N., Piel L. M. W., Cinar M. U. Genetic Parameters and Genomic Regions Underlying Growth and Linear Type Traits in Akkaraman Sheep. Genes. 2022;13(8):1414. DOI: https://doi.org/10.3390/genes13081414

24. Lu A. T., Narayan P., Grant M. J., Langfelder P., Wang N., Kwak S., Wilkinson H., Chen R. Z., Chen J., Simon Bawden C., Rudiger S. R., Ciosi M., Chatzi A., Maxwell A., Hore T. A., Aaronson J., Rosinski J., Preiss A., Vogt T. F., Coppola G., Monckton D., Snell R. G., William Yang X., Horvath S. DNA methylation study of Huntington's disease and motor progression in patients and in animal models. Nature Communication. 2020;11(1):4529. DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-020-18255-5

25. Harb J. F., Christensen C. L., Kan S. H., Rha A. K., Andrade-Heckman P., Pollard L., Steet R., Huang J. Y., Wang R. Y. Base editing corrects the common Salla disease SLC17A5 c.115C>T variant. Mol Ther Nucleic Acids. 2023;34:102022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.omtn.2023.08.024

26. Ponsuksili S., Murani E., Phatsara C., Schwerin M., Schellander K., Wimmers K. Porcine muscle sensory attributes associate with major changes in gene networks involving CAPZB, ANKRD1, and CTBP2. Functional Integrative Genomics. 2009;9(4):455–471. DOI: https://doi.org/10.1007/s10142-009-0131-1

27. Alvarenga A. B., Retallick K. J., Garcia A., Miller S. P., Byrne A., Oliveira H. R., Brito L. F. Across-country genetic and genomic analyses of foot score traits in American and Australian Angus cattle. Genetics Selection Evolution. 2023;55(1):76. DOI: https://doi.org/10.1186/s12711-023-00850-x

28. Pascottini O. B., De Koster J., Van Nieuwerburgh F., Van Poucke M., Peelman L., Fievez V., Leroy J. L. M. R., Opsomer G. Effect of overconditioning on the hepatic global gene expression pattern of dairy cows at the end of pregnancy. Journal of Dairy Sciences. 2021;104(7):8152–8163. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2020-19302

29. Yang C., Ding Y., Dan X., Shi Y., Kang X. Multi-transcriptomics reveals RLMF axis-mediated signaling molecules associated with bovine feed efficiency. Frontiers in veterinary science. 2023;10:1090517. DOI: https://doi.org/10.3389/fvets.2023.1090517

30. Hu R., Zou H., Wang Z., Cao B., Peng Q., Jing X., Wang Y., Shao Y., Pei Z., Zhang X., Xue B., Wang L., Zhao S., Zhou Y., Kong X. Nutritional Interventions Improved Rumen Functions and Promoted Compensatory Growth of Growth-Retarded Yaks as Revealed by Integrated Transcripts and Microbiome Analyses. Frontiers in Microbiology. 2019;10:318. DOI: https://doi.org/10.3389/fmicb.2019.00318

31. Clark D. L., Boler D. D., Kutzler L. W., Jones K. A., McKeith F. K., Killefer J., Carr T. R., Dilger A. C. Muscle gene expression associated with increased marbling in beef cattle. Animal Biotechnology. 2011;22(2):51–63. DOI: https://doi.org/10.1080/10495398.2011.552031

32. Wei D., Zhang J., Raza S. H. A., Song Y., Jiang C., Song X., Wu H., Alotaibi M. A., Albiheyri R., Al-Zahrani M., Makhlof R. T. M., Alsaad M. A., Abdelnour S. A., Quan G. Interaction of MyoD and MyoG with Myoz2 gene in bovine myoblast differentiation. Research in veterinary science. 2022;152:569–578. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rvsc.2022.09.023

33. Roldan D. L., Dodero A. M., Bidinost F., Taddeo H. R., Allain D., Poli M. A., Elsen J. M. Merino sheep: a further look at quantitative trait loci for wool production. Animal. 2010;4(8):1330–1340. DOI: https://doi.org/10.1017/S1751731110000315

34. Walling G. A., Visscher P. M., Wilson A. D., McTeir B. L., Simm G., Bishop S. C. Mapping of quantitative trait loci for growth and carcass traits in commercial sheep populations. Journal of Animal Science. 2004;82(8):2234–2245. DOI: https://doi.org/10.2527/2004.8282234x

35. Cavanagh C. R., Jonas E., Hobbs M., Thomson P. C., Tammen I., Raadsma H. W. Mapping Quantitative Trait Loci (QTL) in sheep. III. QTL for carcass composition traits derived from CT scans and aligned with a meta-assembly for sheep and cattle carcass QTL. Genetics Selection Evolution. 2010;42(1):36. DOI: https://doi.org/10.1186/1297-9686-42-36

36. Raadsma H. W., Thomson P. C., Zenger K. R., Cavanagh C., Lam M. K., Jonas E., Jones M., Attard G., Palmer D., Nicholas F. W. Mapping quantitative trait loci (QTL) in sheep. I. A new male framework linkage map and QTL for growth rate and body weight. Genetics Selection Evolution. 2009;41(1):34. DOI: https://doi.org/10.1186/1297-9686-41-34

37. Clop A., Marcq F., Takeda H., Pirottin D., Tordoir X., Bibé B., Bouix J., Caiment F., Elsen J. M., Eychenne F., Larzul C., Laville E., Meish F., Milenkovic D., Tobin J., Charlier C., Georges M. A mutation creating a potential illegitimate microRNA target site in the myostatin gene affects muscularity in sheep. Nature Genetics. 2006;38(7):813–818. DOI: https://doi.org/10.1038/ng1810

38. Stratz P., Schiller K. F., Wellmann R., Preuss S., Baes C., Bennewitz J. Genetic parameter estimates and targeted association analyses of growth, carcass, and meat quality traits in German Merinoland and Merinoland-cross lambs. Journal of Animal Science. 2018;96(2):398–406. DOI: https://doi.org/10.1093/jas/sky012