Preview

Аграрная наука

Расширенный поиск

Генетическая архитектура мясных показателей свиноматок крупной белой породы

https://doi.org/10.32634/0869-8155-2024-386-9-71-76

Аннотация

В настоящее время полногеномный анализ ассоциаций является современным и достоверным методом анализа геномной информации о животных, а также определения взаимосвязи «генотип — фенотип». Данное исследование направлено на использование метода GWAS для выявления значимых SNP, находящихся внутри или сцепленных с генами по мясным показателям свиней крупной белой породы — толщине шпика над 6–7-м и 10–12-м позвонками, глубине «мышечного глазка». Проведенный GWA-анализ показал наличие 60 генов, из которых 17 имеют связь с биологическим функционалом, аннотация которых проведена в программе DAVID. Были обнаружены три гена, имеющие кодификацию в базе Pig QTL. Гены были разделены на 10 групп на основании генной онтологии (GO). Из всех генов наибольший интерес представляет ген AUTS2, расположенный на 3-й хромосоме и прогнозирующий количество желтых тел у свиноматок. Результаты данной научной работы будут способствовать разработке системы генетической оценки и улучшению мясных качеств свиней.

Об авторах

Е. А. Требунских
ООО Селекционно-гибридный центр «Топ Ген»
Россия

Елена Алексеевна Требунских, заместитель директора по племенному делу

ул. им. Калинина, 1, с. Верхняя Хава, Верхнехавский р-н, Воронежская обл., 396110



А. А. Белоус
Федеральный исследовательский центр животноводства — ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста
Россия

Анна Александровна Белоус, кандидат биологических наук, доцент, заведующая лабораторией

пос. Дубровицы, 60, г. о. Подольск, Московская обл., 142132



П. И. Отраднов
Федеральный исследовательский центр животноводства — ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста
Россия

Пётр Ильич Отраднов, младший научный сотрудник

пос. Дубровицы, 60, г. о. Подольск, Московская обл., 142132



А. Ф. Контэ
Федеральный исследовательский центр животноводства — ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста
Россия

Александр Фёдорович Контэ, кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник

пос. Дубровицы, 60, г. о. Подольск, Московская обл., 142132



А. А. Решетникова
Федеральный исследовательский центр животноводства — ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста
Россия

Анастасия Александровна Решетникова, младший научный сотрудник

пос. Дубровицы, 60, г. о. Подольск, Московская обл., 142132



В. В. Волкова
Федеральный исследовательский центр животноводства — ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста
Россия

Валерия Владимировна Волкова, кандидат биологических наук, старший научный сотрудник

пос. Дубровицы, 60, г. о. Подольск, Московская обл., 142132



Н. А. Зиновьева
Федеральный исследовательский центр животноводства — ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста
Россия

Наталия Анатольевна Зиновьева, директор, доктор биологических наук, академик Российской академии наук, профессор

пос. Дубровицы, 60, г. о. Подольск, Московская обл., 142132



Список литературы

1. Zhang S. et al. Selective sweep analysis reveals extensive parallel selection traits between large white and Duroc pigs. Evolutionary Applications. 2020; 13(10): 2807–2820. https://doi.org/10.1111/eva.13085

2. Johnson Z.B., Nugent R.A. Heritability of body length and measures of body density and their relationship to backfat thickness and loin muscle area in swine. Journal of Animal Science. 2003; 81(8): 1943–1949. https://doi.org/10.2527/2003.8181943x

3. Davoli R. et al. Genetic parameters of backfat fatty acids and carcass traits in Large White pigs. Animal. 2019; 13(5): 924–932. https://doi.org/10.1017/S1751731118002082

4. Bidanel J.P., Ducos A., Guéblez R., Labroue F. Genetic parameters of backfat thickness, age at 100 kg and ultimate pH in on-farm tested French Landrace and Large White pigs. Livestock Production Science. 1994; 40(3): 291–301. https://doi.org/10.1016/0301-6226(94)90096-5

5. Ruan D. et al. Weighted Single-Step GWAS Identified Candidate Genes Associated with Growth Traits in a Duroc Pig Population. Genes. 2021; 12(1): 117. https://doi.org/10.3390/genes12010117

6. Jiang Y. et al. A genome-wide association study of growth and fatness traits in two pig populations with different genetic backgrounds. Journal of Animal Science. 2018; 96(3): 806–816. https://doi.org/10.1093/jas/skx038

7. Zhang Y. et al. Genetic correlation of fatty acid composition with growth, carcass, fat deposition and meat quality traits based on GWAS data in six pig populations. Meat Science. 2019; 150: 47–55. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2018.12.008

8. Wang X. et al. GWAS of Reproductive Traits in Large White Pigs on Chip and Imputed Whole-Genome Sequencing Data. International Journal of Molecular Sciences. 2022; 23(21): 13338. https://doi.org/10.3390/ijms232113338

9. Wang Y. et al. Genome-Wide Association Study of Piglet Uniformity and Farrowing Interval. Frontiers in Genetics. 2017; 8: 194. https://doi.org/10.3389/fgene.2017.00194

10. Okamura T. et al. A genome-wide scan for quantitative trait loci affecting respiratory disease and immune capacity in Landrace pigs. Animal Genetics. 2012; 43(6): 721–729. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2012.02359.x

11. Uemoto Y. et al. Genome-wide association studies for production, respiratory disease, and immune-related traits in Landrace pigs. Scientific Reports. 2021; 11: 15823. https://doi.org/10.1038/s41598-021-95339-2

12. Falker-Gieske C., Blaj I., Preuß S., Bennewitz J., Thaller G., Tetens J. GWAS for Meat and Carcass Traits Using Imputed Sequence Level Genotypes in Pooled F2- Designs in Pigs. G3 Genes|Genomes|Genetics. 2019; 9(9): 2823–2834. https://doi.org/10.1534/g3.119.400452

13. Oyelami F.O. et al. Haplotype Block Analysis Reveals Candidate Genes and QTLs for Meat Quality and Disease Resistance in Chinese Jiangquhai Pig Breed. Frontiers in Genetics. 2020; 11: 752. https://doi.org/10.3389/fgene.2020.00752

14. Marigorta U.M., Rodríguez J.A., Gibson G., Navarro A. Replicability and Prediction: Lessons and Challenges from GWAS. Trends in Genetics. 2018; 34(7): 504–517. https://doi.org/10.1016/j.tig.2018.03.005

15. Colhoun H.M., McKeigue P.M., Smith G.D. Problems of reporting genetic associations with complex outcomes. The Lancet. 2003; 361(9360): 865–872. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(03)12715-8

16. Evangelou E., Maraganore D.M., Ioannidis J.P.A. Meta-Analysis in Genome-Wide Association Datasets: Strategies and Application in Parkinson Disease. PLoS ONE. 2007; 2(2): e196. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0000196

17. Sato S., Hayashi T., Kobayashi E. Characterization of porcine autism susceptibility candidate 2 as a candidate gene for the number of corpora lutea in pigs. Animal Reproduction Science. 2011; 126(3–4): 211–220. https://doi.org/10.1016/j.anireprosci.2011.05.003

18. Li X. et al. Integrated Single-Trait and Multi-Trait GWASs Reveal the Genetic Architecture of Internal Organ Weight in Pigs. Animals. 2023; 13(5): 808. https://doi.org/10.3390/ani13050808

19. Wu P. et al. Whole-genome sequencing association analysis reveals the genetic architecture of meat quality traits in Chinese Qingyu pigs. Genome. 2020; 63(10): 503‒515. https://doi.org/10.1139/gen-2019-0227


Рецензия

Для цитирования:


Требунских Е.А., Белоус А.А., Отраднов П.И., Контэ А.Ф., Решетникова А.А., Волкова В.В., Зиновьева Н.А. Генетическая архитектура мясных показателей свиноматок крупной белой породы. Аграрная наука. 2024;1(9):71-76. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2024-386-9-71-76

For citation:


Trebunskikh E.A., Belous A.A., Otradnov P.I., Conte A.F., Reshetnikova A.A., Volkova V.V., Zinovieva N.A. Genetic architecture of meat traits in Large White sows. Agrarian science. 2024;1(9):71-76. (In Russ.) https://doi.org/10.32634/0869-8155-2024-386-9-71-76

Просмотров: 94


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0869-8155 (Print)
ISSN 2686-701X (Online)
X