Выявление генов, ассоциированных с технологическими свойствами молока коров, с помощью GWA-анализа и генной онтологии

В последние годы наблюдается значительное развитие технологий в области генетики и селекции крупного рогатого скота, что открывает новые возможности для повышения продуктивности и качества молочной продукции. Настоящая работа посвящена исследованию генетической детерминации технологических свойств молока коров – термостабильности и сычужной свертываемости.

Цель исследования – проведение полногеномного анализа ассоциаций (GWA-анализ) для выявления позиционных генов-кандидатов, детерминирующих формирование технологических показателей молока коров, с последующей функциональной аннотацией для глубокого понимания механизмов действия генов и их вклада в формирование фенотипа. В результате GWA-анализа было идентифицировано 17 SNP, достоверно связанных с термостабильностью молока и расположенных на хромосомах BTA3, BTA6, BTA8, BTA23, BTA24, BTA27, BTA28 и BTA29. Также было выявлено 34 SNP, ассоциированных с сычужной свертываемостью молока, локализованных на хромосомах BTA1, BTA2, BTA3, BTA5, BTA6, BTA9, BTA10, BTA12, BTA14, BTA15, BTA16, BTA18, BTA20, BTA23, BTA24, BTA26 и BTA27.Функциональная аннотация выявила 144 гена, сгруппированных в 43 узла и 9 кластеров. Среди всех девяти кластеров в четырех из них были задействованы гены, ответственные за термостабильность (CNOT7) и сычужную свертываемость молока (HHAT, NEDD9, ZNF423). Функциональная аннотация 11 выявленных генов-кандидатов (HHAT, PDE3B, AK8, AK2, CNOT7, XRN2, NOP14, NEDD9, SMAD3, ZNF423, EBF1) с использованием базы данных DAVID позволила установить их вовлеченность в такие биологические процессы, как пальмитоилирование белка, регуляция клеточной активности, биосинтез нуклеотидов и регуляция трансляции. Выявлены ассоциации между отдельными генами (HHAT, AK8, EBF1) и QTL, влияющими на молочную продуктивность и качественный состав молока. Результаты исследования внесут вклад в понимание генетической архитектуры технологических свойств молока и могут быть использованы в геномной селекции для улучшения качества молочной продукции.

1. Суровцев В. Н. Тенденции и перспективы развития молочного животноводства России: риски и возможности. Молочная промышленность. 2023;(2):12–16. DOI: https://doi.org/10.31515/1019-8946-2023-02-12-16 EDN: UQGWLO DOI: https://doi.org/10.31515/1019-8946-2023-02-12-16

2. Ларкина Т. А., Ширяев Г. В. GWAS как инструмент обнаружения SNPs у крупного рогатого скота для изучения их связи с воспроизводством, продуктивностью, ростом, поведением, болезнями. Аграрная наука. 2024;1(8):124–131. DOI: https://doi.org/10.32634/0869-8155-2024-385-8-124-131 EDN: FIMLEZ DOI: https://doi.org/10.32634/0869-8155-2024-385-8-124-131

3. Сермягин А. А., Быкова О. А., Лоретц О. Г., Костюнина А. В., Зиновьева Н. А. Оценка геномной вариабельности продуктивных признаков у животных голштинизированной черно-пестрой породы на основе GWAS-анализа и ROH паттернов. Сельскохозяйственная биология. 2020;55(2):257–274. DOI: https://doi.org/10.15389/agrobiology.2020.2.257rus EDN: DTVHLI DOI: https://doi.org/10.15389/agrobiology.2020.2.257rus

4. Dadousis C., Biffani S., Cipolat-Gotet C., Nicolazzi E. L., Rosa G. J. M., Gianola D. et al. Genome-wide association study for cheese yield and curd nutrient recovery in dairy cows. Journal of Dairy Science. 2017;100(2):1259–1271. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2016-11586

5. Lu X., Arbab A. A. I., Abdalla I. M., Liu D., Zhang Zh., Xu T. et al. Genetic parameter estimation and genome-wide association study-based loci identification of milk-related traits in Chinese Holstein. Frontiers in Genetics. 2022;12:799664. DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2021.799664

6. Korkuć P., Neumann G. B., Hesse D., Arends D., Reißmann M., Rahmatalla S. et al. Whole-genome sequencing data reveal new loci affecting milk production in German Black Pied Cattle (DSN). Genes. 2023;14(3):581. DOI: https://doi.org/10.3390/genes14030581

7. Liu L., Zhou J., Chen Ch. J., Zhang J., Wen W., Tian J. et al. GWAS-based identification of new loci for milk yield, fat, and protein in Holstein cattle. Animals. 2020;10(11):2048. DOI: https://doi.org/10.3390/ani10112048

8. Shamsollahi M., Zhang Sh. Genome wide association study associated with milk protein composition. Animal Science Research. 2024;34(1):31–44. DOI: https://doi.org/10.22034/as.2023.54694.1690

9. Левченко М. В., Гладырь Е. А., Зарипов О. Г., Петрякова Г. К., Лашнева И. А., Карликова Г. Г., Сермягин А. А., Зиновьева Н. А. Полногеномный анализ ассоциаций с технологическими свойствами молока коров голштинской породы. Молочное и мясное скотоводство. 2024;(6):3–9. DOI: https://doi.org/10.33943/MMS.2024.42.72.001 EDN: FQONYJ DOI: https://doi.org/10.33943/MMS.2024.42.72.001

10. Citek J., Brzakova M., Hanusova L., Hanuš O., Večerek L., Samková E. et al. Technological properties of cow’s milk: correlations with milk composition, effect of interactions of genes and other factors. Czech Journal of Animal Science. 2020;65(1):13–22. DOI: https://doi.org/10.17221/150/2019-CJAS

11. Tan X., He Zh., Fahey A. G., Zhao G., Liu R., Wen J. Research progress and applications of genome‐wide association study in farm animals. Animal Research and One Health. 2023;1(1):56–77. DOI: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/aro2.14

12. Bekele R., Taye M., Abebe G., Meseret S. Genomic regions and candidate genes associated with milk production traits in Holstein and its crossbred cattle: a review. International Journal of Genomics. 2023;2023(1):1–18. DOI: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1155/2023/8497453

13. Dadousis C., Pegolo S., Rosa G. J. M., Gianola D., Bittante G., Cecchinato A. Pathway-based genomewide association analysis of milk coagulation properties, curd firmness, cheese yield, and curd nutrient recovery in dairy cattle. Journal of Dairy Science. 2017;100(2):1223–1231. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2016-11587

14. Marina H., Pelayo R., Suárez-Vega A., Gutiérrez-Gil B., Esteban-Blanco C., Arranz J. J. Genome-wide association studies (GWAS) and post-GWAS analyses for technological traits in Assaf and Churra dairy breeds. Journal of Dairy Science. 2021;104(11):11850–11866. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2021-20510

15. Pegolo S., Bergamaschi M., Gasperi F., Biasioli F., Cecchinato A., Bittante G. Integrated PTR-ToF-MS, GWAS and biological pathway analyses reveal the contribution of cow’s genome to cheese volatilome. Scientific Reports. 2018;8:17002. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-018-35323-5

16. Sanchez M. P., Ramayo Caldas Yu., Wolf V., Laithier C., El Jabri M., Michenet A. et al. Sequence based GWAS, network and pathway analyses reveal genes co associated with milk cheese making properties and milk composition in Montbéliarde cows. Genetics Selection Evolution. 2019;51:34. DOI: https://doi.org/10.1186/s12711-019-0473-7

17. Lagresle-Peyrou Ch., Six E. M., Picard C., Rieux-Laucat F., Michel V., Ditadi A. et al. Human adenylate kinase 2 deficiency causes a profound hematopoietic defect associated with sensorineural deafness. Nature Genetics. 2009;41:106–111. DOI: https://doi.org/10.1038/ng.278

18. Riley D. G., Miller R. K., Nicholson K. L., Gill C. A., Herring A. D., Riggs P. K. et al. Genome association of carcass and palatability traits from Bos indicus-Bos taurus crossbred steers within electrical stimulation status and correspondence with steer temperament. Livestock Science. 2019;229:150–158. DOI: https://doi.org/10.1016/j.livsci.2019.09.021

19. Yan X., Kuang B., Ma Sh., Wang R., Lin J., Zeng Y. et al. NOP14-mediated ribosome biogenesis is required for mTORC2 activation and predicts rapamycin sensitivity. Journal of Biological Chemistry. 2024;300(3):105681. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbc.2024.105681

20. Zhang L., Ning Y., Li P., Guo H., Zan L. Tissue expression analysis and characterization of SMAD3 promoter in bovine myoblasts and preadipocytes. DNA and Cell Biology. 2018;37(6):551–559. DOI: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5985903/

21. Abo-Ismail M. K., Voort G. V., Squires J. J., Swanson K. C., Mandell I. B., Liao X. et al. Single nucleotide polymorphisms for feed efficiency and performance in crossbred beef cattle. BMC Genetics. 2014;15:14. DOI: http://www.biomedcentral.com/1471-2156/15/14

22. Chaiprasert T., Armartmuntree N., Techasen A., Sakonsinsiri Ch., Pinlaor S., Ungarreevittaya P. et al. Roles of Zinc Finger Protein 423 in Proliferation and Invasion of Cholangiocarcinoma through Oxidative Stress. Biomolecules. 2019;9(7):263. DOI: https://doi.org/10.3390/biom9070263

23. Pagani F., Tratta E., Dell’Era P., Cominelli M., Poliani P. L. EBF1 is expressed in pericytes and contributes to pericyte cell commitment. Histochemistry and Cell Biology. 2021;156:333–347. DOI: https://doi.org/10.1007/s00418-021-02015-7