Preview

Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия аграрных наук

Расширенный поиск

Биоинформатический анализ геномов коммерческих пород домашних свиней для идентифи- кации породоспецифичных SNP

https://doi.org/10.29235/1817-7204-2021-59-4-464-476

Аннотация

Определение чистопородности сельскохозяйственных животных в селекционной системе имеет ключевое значение для всей отрасли животноводства. Чистопородное разведение заводских пород призвано обеспечить производство высокоценного улучшающего племенного материала для товарного животноводства. Определение чистопородности свиней может быть проведено с использованием однонуклеотидных полиморфизмов (SNP). Технология мультиплексирования сегодня достигла уровня, который позволяет за один запуск прибора охарактеризовать десятки и сотни тысяч полиморфных вариантов одновременно для сотен животных. Впервые с использованием методов биоинформатики проведен анализ полногеномных проектов для 264 особей вида Sus scrofa, расположенных в базе Sequence Read Archive (NCBI-SRA). Определен in silico генотип для 692 SNP, из которых для 59 SNP показан значительный потенциал для дифференциации четырех коммерческих пород: крупная белая (наиболее значимые SNP – Chr.6:g.85845403T>G и Chr.16:g.74053569T>C), дюрок (Chr.4:g.55661608A>G, Chr.14:g.107689091T>C и Chr.14:g.107939105T>C), ландрас (Chr.5:g.99925204A>G, Chr.18:g.40100481A>G и Chr.18:g.7664624A>G) и пьетрен (Chr.13:g.136017764T>C и Chr.17:g.47595840A>G). Для пород свиней дюрок и пьетрен точность дифференциации была не менее 99 %, для пород свиней крупная белая и ландрас – более 80 %, однако показатель чувствительности, характеризующий процент ложноположительных результатов классификации, был немногим более 65 %. Создание моделей для молекулярно-генетических исследований данных пород позволит проводить генетическую экспертизу их чистопородности, что будет способствовать возрастанию их племенной ценности и сохранению национального генофонда.

Об авторах

В. Н. Кипень
Институт генетики и цитологии Национальной академии наук Беларуси
Беларусь

Кипень Вячеслав Николаевич – кандидат биологических наук наук, научный сотрудник лаборатории генетической и клеточной инженерии

ул. Академическая, 27, 220072 Минск



М. Е. Михайлова
Институт генетики и цитологии Национальной академии наук Беларуси
Беларусь

Михайлова Мария Егоровна – кандидат биологических наук, зав. лабораторией генетики животных

ул. Академическая, 27, 220072 Минск



Е. В. Снытков
Институт генетики и цитологии Национальной академии наук Беларуси
Беларусь

Снытков Евгений Владимирович – младший научный сотрудник лаборатории генетики животных

ул. Академическая, 27, 220072 Минск



Е. Л. Романишко
Институт генетики и цитологии Национальной академии наук Беларуси
Беларусь

Романишко Елена Леонидовна – научный сотрудник лаборатории генетики животных

ул. Академическая, 27, 220072 Минск



Е. В. Иванова
Институт генетики и цитологии Национальной академии наук Беларуси
Беларусь

Иванова Екатерина Вадимовна – стажер младшего научного сотрудника лаборатории генетической и клеточной инженерии

ул. Академическая, 27, 220072 Минск



Р. И. Шейко
Институт генетики и цитологии Национальной академии наук Беларуси
Беларусь

Шейко Руслан Иванович – член-корреспондент НАН Беларуси, доктор сельскохозяйственных наук, профессор, директор

ул. Академическая, 27, 220072 Минск



Список литературы

1. Кореневская, П.А. Продуктивность и биологические особенности свиней французской селекции и их помесей : автореф. дис. … канд. биол. наук : 06.02.10 / П.А. Кореневская ; Рос. гос. аграр. ун-т – МСХА им. К.А. Тимирязева. – М., 2018. – 24 с.

2. Identification of high utility SNPs for population assignment and traceability purposes in the pig using highthroughput sequencing / A.M. Ramos [et al.] // Animal Genetics. – 2011. – Vol. 42, N6. – P. 613–620. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2011.02198.x

3. A genome-wide association study for a proxy of intermuscular fat level in the Italian Large White breed identifies genomic regions affecting an important quality parameter for dry-cured hams / L. Fontanesi [et al.] // Animal Genetics. – 2017. – Vol. 48, N4. – P. 459–465. https://doi.org/10.1111/age.12542

4. Genome-wide association study for ham weight loss at first salting in Italian Large White pigs: towards the genetic dissection of a key trait for dry-cured ham production / L. Fontanesi [et al.] // Animal Genetics – 2017. – Vol. 48, N1. – P. 103-107. https://doi.org/10.1111/age.12491

5. Genetic diversity analysis of two commercial breeds of pigs using genomic and pedigree data / R. Zanella [et al.] // Genetics Selection Evolution. – 2016. – Vol. 48. – Art. 24. https://doi.org/10.1186/s12711-016-0203-3

6. Genome-wide study on intramuscular fat in Italian Large White pig breed using the PorcineSNP60 BeadChip / R. Davoli [et al.] // J. of Animal Breeding a. Genetics. – 2016. – Vol. 133, N4. – P. 277–282. https://doi.org/10.1111/jbg.12189

7. A genome-wide association study in large white and landrace pig populations for number piglets born alive / S. Bergfelder-Drüing [et al.] // PLoS ONE. – 2015. – Vol. 10, N3. – P. e0117468. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0117468

8. A genomewide association study for average daily gain in Italian Large White pigs / L. Fontanesi [et al.] // J. of Animal Science. – 2014. – Vol. 92, N4. – P. 1385–1394. https://doi.org/10.2527/jas.2013-7059

9. A genome-wide association study to detect QTL for commercially important traits in Swiss Large White boars / D. Becker [et al.] // PLoS ONE. – 2013. – Vol. 8, N2. – P. e55951. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0055951

10. Development of a genetic tool for product regulation in the diverse British pig breed market / S. Wilkinson [et al.] // BMC Genomics. – 2012. – Vol. 13. – Art. 580. https://doi.org/10.1186/1471-2164-13-580

11. Using SNP array data to test for host genetic and breed effects on Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome Viremia / S. Biffani [et al.] // BMC Proc. – 2011. – Vol. 5, suppl. 4. – Art. S28. https://doi.org/10.1186/1753-6561-5-S4-S28

12. Estimation of U. S. Yorkshire breed composition using genomic data / Y. Huang [et al.] // J. of Animal Science. – 2014. – Vol. 92, N4. – P. 1395–1404. https://doi.org/10.2527/jas.2013-6907

13. Uimari, P. Whole-genome SNP association analysis of reproduction traits in the Finnish Landrace pig breed / P. Uimari, A. Sironen, M.L. Sevón-Aimonen // Genetics Selection Evolution. – 2011. – Vol. 43. – Art. 42. https://doi.org/10.1186/1297-9686-43-42

14. Multi-breed genome-wide association study reveals novel loci associated with the weight of internal organs / Y. He [et al.] // Genetics Selection Evolution. – 2015. – Vol. 47. – Art. 87. https://doi.org/10.1186/s12711-015-0168-7

15. Investigations on the pattern of linkage disequilibrium and selection signatures in the genomes of German Piétrain pigs / P. Stratz [et al.] // J. of Animal Breeding a. Genetics. – 2014. – Vol. 131, N6. – P. 473–482. https://doi.org/10.1111/jbg.12107

16. Roberts, K. S. Relationships among and variation within rare breeds of swine / K.S. Roberts, W.R. Lamberson // J. of Animal Science. – 2015. – Vol. 93, N8. – P. 3810–3813. https://doi.org/10.2527/jas.2015-9001

17. Оценка интрогрессии генов свиньи домашней (Sus scrofa domesticus) в генофонд дикого кабана (Sus scrofa scrofa) на основе исследования полиморфизма генов MC1R и NR6A1 / В.Н. Кипень [и др.] // Молекулярная и прикладная генетика : сб. науч. тр. / Ин-т генетики и цитологии Нац. акад. наук Беларуси. – Минск, 2019. – Т. 26. – С. 83–95.

18. Kolb, A. Accurate SNP analysis using the IntelliQube® and duplex BHQplus® genotyping assays with a fast PCR protocol [Electronic resource] / A. Kolb, L. Linz // Annual SLAS conference and exhibition, Washington, Feb. 4–8, 2017 / Walter E. Washington Convention Center. – Mode of access: http://info.biosearchtech.com/hubfs/docs/SLAS%20Poster%20 Abstract.pdf. – Date of access: 31.10.2019.

19. Okonechnikov, K. Unipro UGENE: a unified bioinformatics toolkit / K. Okonechnikov, O. Golosova, M. Fursov // Bioinformatics. – 2012. – Vol. 28, N8. – P. 1166–1167. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts091

20. Analysis of MC4R polymorphism in Italian Large White and Italian Duroc pigs: association with carcass traits / R. Davoli [et al.] // Meat Science. – 2012. – Vol. 90, N4. – P. 887–892. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2011.11.025

21. Evaluation of QTL for carcass merit and meat quality traits in a US commercial Duroc population / I. Choi [et al.] // Meat Science. – 2012. – Vol. 92, N2. – P. 132–138. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2012.04.023

22. A genome-wide association scan in pig identifies novel regions associated with feed efficiency trait / G. Sahana [et al.] // J. of Animal Science. – 2013. – Vol. 91, N3. – P. 1041–1050. https://doi.org/10.2527/jas.2012-5643

23. Genomic regions affecting backfat thickness and cannon bone circumference identified by genome-wide association study in a Duroc pig population / N. Okumura [et al.] // Animal Genetics. – 2013. – Vol. 44, N4. – P. 454–457. https://doi.org/10.1111/age.12018

24. Genome-wide association study reveals genetic architecture of eating behavior in pigs and its implications for humans obesity by comparative mapping / D.N. Do [et al.] // PLoS One. – 2013. – Vol. 8, N8. – P. e71509. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0071509

25. Genome-wide association analysis identifies quantitative trait loci for growth in a Landrace purebred population / E.J. Jung [et al.] // Animal Genetics. – 2014. – Vol. 45, N3. – P. 442–444. https://doi.org/10.1111/age.12117

26. A genome-wide association study of production traits in a commercial population of Large White pigs: evidence of haplotypes affecting meat quality / M.P. Sanchez [et al.] // Genetics Selection Evolution. – 2014. – Vol. 46, N12. – P. 1–12. https://doi.org/10.1186/1297-9686-46-12

27. Genome-wide association and systems genetic analyses of residual feed intake, daily feed consumption, backfat and weight gain in pigs / D.N. Do [et al.] // BMC Genetics. – 2014. – Vol. 15. – Art. 27. https://doi.org/10.1186/1471-2156-15-27

28. Genome-wide association analysis for growth, muscularity and meat quality in Piétrain pigs / P. Stratz [et al.] // Animal Genetics. – 2014. – Vol. 45, N3. – P. 350–356. https://doi.org/10.1111/age.12133

29. Feed intake, average daily gain, feed efficiency, and real-time ultrasound traits in Duroc pigs: II. Genome-wide association / S. Jiao [et al.] // J. of Animal Science. – 2014. – Vol. 92, N7. – P. 2846–2860. https://doi.org/10.2527/jas.2014-7337

30. Genome-wide association study using deregressed breeding values for cryptorchidism and scrotal/inguinal hernia in two pig lines / C.A. Sevillano [et al.] // Genetics Selection Evolution. – 2015. – Vol. 47. – Art. 18. https://doi.org/10.1186/s12711-015-0096-6

31. Genome-wide association study on legendre random regression coefficients for the growth and feed intake trajectory on Duroc Boars / J.T. Howard [et al.] // BMC Genetics. – 2015. – Vol. 16. – Art. 59. https://doi.org/10.1186/s12863-015-0218-8

32. Genome wide association analysis reveals new production trait genes in a male Duroc population / K. Wang [et al.] // PLoS One. – 2015. – Vol. 10, N9. – P. e0139207. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0139207

33. A WUR SNP is associated with European Porcine Reproductive and Respiratory Virus Syndrome resistance and growth performance in pigs / G. Abella [et al.] // Research in Veterinary Science. – 2016. – Vol. 104. – P. 117–122. https://doi.org/10.1016/j.rvsc.2015.12.014

34. SNP- and haplotype-based genome-wide association studies for growth, carcass, and meat quality traits in a Duroc multigenerational population / S. Sato [et al.] // BMC Genetics. – 2016. – Vol. 17. – Art. 60. https://doi.org/10.1186/s12863-016-0368-3

35. Motsinger, A.A. Multifactor dimensionality reduction: An analysis strategy for modelling and detecting gene – gene interactions in human genetics and pharmacogenomics studies / A.A. Motsinger, M.D. Ritchie // Human Genomics. – 2006. – Vol. 2, N5. – P. 318–328. https://doi.org/10.1186/1479-7364-2-5-318

36. Шейко, И.П. Белорусский внутрипородный тип свиней в породе дюрок / И.П. Шейко, Р.И. Шейко, Т.Н. Тимошенко // Вес. Нац. акад. навук Беларусі. Сер. аграр. навук. – 2016. – №2. – С. 92–97.


Рецензия

Просмотров: 705


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


ISSN 1817-7204 (Print)
ISSN 1817-7239 (Online)