Поиск следов селекции с помощью анализа гомозиготных районов в популяции кур породы китайская шелковая

Обложка
  • Авторы: Рейнбах Н.Р.1, Дементьева Н.В.1
  • Учреждения:
    1. Всероссийский научно-исследовательский институт генетики и разведения сельскохозяйственных животных — филиал Федерального исследовательского центра животноводства — ВИЖ им. акад. Л.К. Эрнста
  • Выпуск: Том 22, № 4 (2024)
  • Страницы: 437-446
  • Раздел: Методология экологической генетики
  • URL: https://journal-vniispk.ru/ecolgenet/article/view/287941
  • DOI: https://doi.org/10.17816/ecogen636206
  • ID: 287941

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В Китае китайская шелковая курица внесена в список пород кур с высоким приоритетом сохранения и используется в мясном птицеводстве и в традиционной китайской медицине. Особые фенотипические признаки, такие как перья без крючков, полидактилия, черная кожа, кости, гиперпигментация соединительных тканей, привлекают внимание как птицеводов, так и научных исследователей, которые используют китайских шелковых кур в качестве модели для изучения генетических и эволюционных механизмов, лежащих в основе генетического разнообразия. Для исследования был проведен отбор биологического материала у птицы российской популяции китайских шелковых кур. Генотипирование проводилось с использованием микрочипа Illumina Chicken 60K SNP. Анализ геномной архитектуры включал изучение гомозиготных регионов с частотой встречаемости выше 75 %. В ходе исследования было отобрано 24 гена-кандидата, связанных с развитием оперения (АLK, EDARADD), костяка (WDR43, FBXO11), влияющих на адаптационную и иммунную способность организма (EPCAM, PELI3, PLEK, LGALS8, RAB1B, RYR2), на яичную (MDH1, SPRED2, MEIS1, ACTN2, PCNX2, BCL2L10, CYP19A1), мясную (FOXN2, B3GNT2, MDH1, TMOD3, SLC35F3, NTPCR, PPP3R1, TSNAX) продуктивность. Эти результаты расширяют понимание того, как селекционное разведение сформировало геном породы китайская шелковая на территории России, и вносят вклад в сохранение данной уникальной породы.

Об авторах

Наталья Романовна Рейнбах

Всероссийский научно-исследовательский институт генетики и разведения сельскохозяйственных животных — филиал Федерального исследовательского центра животноводства — ВИЖ им. акад. Л.К. Эрнста

Автор, ответственный за переписку.
Email: miss.reynbax@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6193-5617
SPIN-код: 1472-1950
Россия, Санкт-Петербург

Наталия Викторовна Дементьева

Всероссийский научно-исследовательский институт генетики и разведения сельскохозяйственных животных — филиал Федерального исследовательского центра животноводства — ВИЖ им. акад. Л.К. Эрнста

Email: dementevan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0210-9344
SPIN-код: 8768-8906
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Clark W.R. The pheasants of the world: Biology and natural history. В кн.: Pheasants of the world: Biology and natural history / P.A. Johnsgard, editor. Swan Hill Press, 2001. doi: 10.2307/3803290
  2. Zhao X., Wen J., Zhang X., et al. Significant genomic introgression from grey junglefowl (Gallus sonneratii) to domestic chickens (Gallus gallus domesticus) // J Anim Sci Biotechnol. 2024. Vol. 15, N 1. ID 45. doi: 10.1186/s40104-024-01006-7
  3. Huang R., Zhu C., Zhen Y. Genetic diversity, demographic history, and selective signatures of Silkie chicken // BMC Genomi. 2024. Vol. 25, N 1. ID 754. doi: 10.1186/s12864-024-10671-x
  4. Ka-Shu Wong G., Liu B., Wang J., et al. A genetic variation map for chicken with 2.8 million single-nucleotide polymorphisms // Nature. 2004. Vol. 432, N 7018. P. 717–722. doi: 10.1038/nature03156
  5. Вахрамеев А.Б., Макарова А.В. Экстерьерная оценка кур. Дубровицы: Эрнста, 2021.
  6. Prakash A., Singh Y., Chatli M., et al. Review of the black meat chicken breeds: Kadaknath, Silkie, and Ayam Cemani // J World’s Poult Sci. 2023. Vol. 79, N 4. P. 879–891. doi: 10.1080/00439339.2023.2250322
  7. Dementieva N.V., Shcherbakov Y.S., Stanishevskaya O.I., et al. Large-scale genome-wide SNP analysis reveals the rugged (and ragged) landscape of global ancestry, phylogeny, and demographic history in chicken breeds // Journal of Zhejiang University-SCIENCE B. 2024. Vol. 25, N 4. P. 324–340. doi: 10.1631/jzus.B2300443
  8. Kirin M., McQuillan R., Franklin C.S., et al. Genomic runs of homozygosity record population history and consanguinity // PloS One. 2010. Vol. 5, N 11. ID e13996. doi: 10.1371/journal.pone.0013996
  9. Li J., Lee M., Davis B.W., et al. Mutations upstream of the TBX5 and PITX1 transcription factor genes are associated with feathered legs in the domestic chicken // Mol Biol Evol. 2020. Vol. 37, N 9. P. 2477–2486. doi: 10.1093/molbev/msaa093
  10. Dorshorst B., Okimoto R., Ashwell C. Genomic regions associated with dermal hyperpigmentation, polydactyly and other morphological traits in the silkie chicken // J Hered. 2010. Vol. 101, N 3. P. 339–350. doi: 10.1093/jhered/esp120
  11. Feng C., Gao Y., Dorshorst B., et al. A cis-regulatory mutation of PDSS2 causes silky-feather in chickens // PLoS Genet. 2014. Vol. 10, N 8. ID e1004576. doi: 10.1371/journal.pgen.1004576
  12. He C., Chen Y., Yang K., et al. Genetic pattern and gene localization of polydactyly in Beijing fatty chicken // PLoS One. 2017. Vol. 12, N 5. ID e0176113. doi: 10.1371/journal.pone.0176113
  13. Cho E., Kim M., Manjula P., et al. A retroviral insertion in the tyrosinase (TYR) gene is associated with the recessive white plumage color in the Yeonsan Ogye chicken // J Anim Sci Biotechnol. 2021. Vol. 63, N 4. P. 751–758. doi: 10.5187/jast.2021.e71
  14. Faraco C.D., Vaz S.A., Pástor M.V., Erickson C.A. Hyperpigmentation in the Silkie fowl correlates with abnormal migration of fate-restricted melanoblasts and loss of environmental barrier molecules // Dev Dyn. 2001. Vol. 220, N 3. P. 212–225. doi: 10.1002/1097-0177(20010301)220:3<212::Aid-dvdy1105>3.0.Co;2-9
  15. Zhu F., Yin Z.-T., Zhao Q.-S., et al. A chromosome-level genome assembly for the Silkie chicken resolves complete sequences for key chicken metabolic, reproductive, and immunity genes // Commun Biol. 2023. Vol. 6, N 1. ID 1233. doi: 10.1038/s42003-023-05619-y
  16. Tarrant K.J., Lopez R., Loper M., Fulton J.E. Assessing MHC-B diversity in Silkie chickens // Poult Sci. 2020. Vol. 99, N 5. P. 2337–2341. doi: 10.1016/j.psj.2020.01.005
  17. Liu J., Zhang T., Fu L., et al. Review of genetic diversity and breed identification of black-bone silky fowl // Zhongguo Zhong Yao Za Zhi. 2022. Vol. 47, N 8. P. 2021–2027. doi: 10.19540/j.cnki.cjcmm.20220116.101
  18. Перинек О., Ширяев Г., Рябова А. Применение периферического венозного катетера у кур // Нормативно-правовое регулирование в ветеринарии. 2024. № 4. C. 115–118. EDN: TYYANG doi: 10.52419/issn2782-6252.2023.4.115
  19. Vieceli F.M., Bronner M.E. Leukocyte receptor tyrosine kinase interacts with secreted midkine to promote survival of migrating neural crest cells // Development. 2018. Vol. 145, N 20. ID dev164046. doi: 10.1242/dev.164046
  20. Qiu M., Zhang Z., Zhu S., et al. Transcriptome sequencing and mass spectrometry reveal genes involved in the non-mendelian inheritance-mediated feather growth rate in chicken // Biochem Genet. 2024. Vol. 62. P. 4120–4136. doi: 10.1007/s10528-023-10643-y
  21. Houghton L., Lindon C., Morgan B.A. The ectodysplasin pathway in feather tract development // Development. 2005. Vol. 132, N 5. P. 863–872. doi: 10.1242/dev.01651
  22. Fedorova E.S., Dementieva N.V., Shcherbakov Y.S., Stanishevskaya O.I. Identification of key candidate genes in runs of homozygosity of the genome of two chicken breeds, associated with cold adaptation // Biology. 2022. Vol. 11, N 4. ID 547. doi: 10.3390/biology11040547
  23. Tan X., Liu L., Dong J., et al. Genome-wide detections for runs of homozygosity and selective signatures reveal novel candidate genes under domestication in chickens // BMC Genom. 2024. Vol. 25, N 1. ID 485. doi: 10.1186/s12864-024-10349-4
  24. Sun L., Li C., Zhao N., et al. Host protein EPCAM interacting with EtMIC8-EGF is essential for attachment and invasion of Eimeria tenella in chickens // Microb Pathog. 2024. Vol. 188. ID 106549. doi: 10.1016/j.micpath.2024.106549
  25. Moynagh P.N. The roles of Pellino E3 ubiquitin ligases in immunity // Nat Rev Immunol. 2014. Vol. 14, N 2. P. 122–131. doi: 10.1038/nri3599
  26. An J., Chen P., Li X., et al. Identification of potential hub genes and biological mechanism in rheumatoid arthritis and non-small cell lung cancer via integrated bioinformatics analysis // Transl Oncol. 2024. Vol. 45. ID 101964. doi: 10.1016/j.tranon.2024.101964
  27. Purić E., Nilsson U.J., Anderluh M. Galectin-8 inhibition and functions in immune response and tumor biology // Med Res Rev. 2024. Vol. 44, N 5. P. 2236–2265. doi: 10.1002/med.22041
  28. Gimenez M.C., Frontini-Lopez Y.R., Pocognoni C.A., et al. Rab1b-GBF1-ARF1 secretory pathway axis is required for birnavirus replication // J Virol. 2022. Vol. 96, N 4. ID e02005-21. doi: 10.1128/JVI.02005-21
  29. Frontini-López Y.R., Rivera L., Pocognoni C.A., et al. Infectious bursal disease virus assembly causes endoplasmic reticulum stress and lipid droplet accumulation // Viruses. 2023. Vol. 15, N 6. ID 1295. doi: 10.3390/v15061295
  30. Hu Z., Cao J., Liu G., et al. Comparative transcriptome profiling of skeletal muscle from black muscovy duck at different growth stages using RNA-seq // Genes. 2020. Vol. 11, N 10. ID 1228. doi: 10.3390/genes11101228
  31. Mulim H.A., Hernandez R.O., Vanderhout R., et al. Genetic background of walking ability and its relationship with leg defects, mortality, and performance traits in turkeys (Meleagris gallopavo) // Poult Sci. 2024. Vol. 103, N 7. ID 103779. doi: 10.1016/j.psj.2024.103779
  32. Rajcan-Separovic E., Harvard C., Liu X., et al. Clinical and molecular cytogenetic characterisation of a newly recognised microdeletion syndrome involving 2p15-16.1 // J Med Genet. 2007. Vol. 44, N 4. P. 269–276. doi: 10.1136/jmg.2006.045013
  33. Wu P., Zhou K., Zhang J., et al. Transcriptome integration analysis at different embryonic ages reveals key lncRNAs and mRNAs for chicken skeletal muscle // Front Vet Sci. 2022. Vol. 9. ID 908255. doi: 10.3389/fvets.2022.908255
  34. Wang X., Zhang J., Su J., et al. Genome-wide mapping of the binding sites of myocyte enhancer factor 2A in chicken primary myoblasts // Poult Sci. 2024. Vol. 103, N 10. ID 104097. doi: 10.1016/j.psj.2024.104097
  35. Shrestha M.M., Lim C.-Y., Bi X., et al. Tmod3 phosphorylation mediates AMPK-dependent GLUT4 plasma membrane insertion in myoblasts // Front Endocrinol. 2021. Vol. 12. ID 653557. doi: 10.3389/fendo.2021.653557
  36. Yu S., Wang G., Liao J., Tang M. Transcriptome profile analysis identifies candidate genes for the melanin pigmentation of breast muscle in Muchuan black-boned chicken // Poult Sci. 2018. Vol. 97, N 10. P. 3446–3455. doi: 10.3382/ps/pey238
  37. Liu C., Chen Z., Zhang Z., et al. Unveiling the genetic mechanism of meat color in pigs through GWAS, multi-tissue, and single-cell transcriptome signatures exploration // Int J Mol Sci. 2024. Vol. 25, N 7. ID 3682. doi: 10.3390/ijms25073682
  38. Zhang J., Zhuang H., Cao J., et al. Breast meat fatty acid profiling and proteomic analysis of Beijing-You chicken during the laying period // Front Vet Sci. 2022. Vol. 9. ID 908862. doi: 10.3389/fvets.2022.908862
  39. Shah T.M., Patel N.V., Patel A.B., et al. A genome-wide approach to screen for genetic variants in broilers (Gallus gallus) with divergent feed conversion ratio // Mol Genet Genom. 2016. Vol. 291, N 4. P. 1715–1725. doi: 10.1007/s00438-016-1213-0
  40. Shen M., Li T., Chen F., et al. Transcriptomic analysis of circRNAs and mRNAs reveals a complex regulatory network that participate in follicular development in chickens // Front Genet. 2020. Vol. 11. ID 503. doi: 10.3389/fgene.2020.00503
  41. Liu Z., Sun C., Yan Y., et al. Genome-wide association analysis of age-dependent egg weights in chickens // Front Genet. 2018. Vol. 9. ID 128. doi: 10.3389/fgene.2018.00128
  42. Sánchez-Guardado L.Ó., Irimia M., Sánchez-Arrones L., et al. Distinct and redundant expression and transcriptional diversity of MEIS gene paralogs during chicken development // Dev Dyn. 2011. Vol. 240, N 6. P. 1475–1492. doi: 10.1002/dvdy.22621
  43. Guo M., Li Y., Chen Y., et al. Genome-wide mapping of estrogen receptor α binding sites by ChIP-seq to identify genes related to sexual maturity in hens // Gene. 2018. Vol. 642. P. 32–42. doi: 10.1016/j.gene.2017.11.020
  44. Liu Y., Xin J., Zhang S., et al. Expression patterns and biological function of BCL2L10 during mouse preimplantation development // Gene Expr Patterns. 2022. Vol. 46. ID 119285. doi: 10.1016/j.gep.2022.119285
  45. Jeong J.-H., Jung Y.-K., Kim H.-J., et al. The gene for aromatase, a rate-limiting enzyme for local estrogen biosynthesis, is a downstream target gene of Runx2 in skeletal tissues // Mol Cell Biol. 2010. Vol. 30, N 10. P. 2365–2375. doi: 10.1128/mcb.00672-09
  46. Nie R., Tian H., Zhang W., et al. NR5A1 and NR5A2 regulate follicle development in chicken (Gallus gallus) by altering proliferation, apoptosis, and steroid hormone synthesis of granulosa cells // Poult Sci. 2024. Vol. 103, N 5. ID 103620. doi: 10.1016/j.psj.2024.103620
  47. Chen X., Li X., Zhong C., et al. Genetic patterns and genome-wide association analysis of eggshell quality traits of egg-type chicken across an extended laying period // Poult Sci. 2024. Vol. 103, N 4. ID 103458. doi: 10.1016/j.psj.2024.103458
  48. Cogburn L.A., Trakooljul N., Chen C., et al. Transcriptional profiling of liver during the critical embryo-to-hatchling transition period in the chicken (Gallus gallus) // BMC Genom. 2018. Vol. 19, N 1. ID 695. doi: 10.1186/s12864-018-5080-4
  49. Zhao C., Andreeva V., Gibert Y., et al. Tissue specific roles for the ribosome biogenesis factor Wdr43 in zebrafish development // PLoS Genet. 2014. Vol. 10, N 1. ID e1004074. doi: 10.1371/journal.pgen.1004074
  50. Qin Y., Yan G., Qiao Y., et al. Identification of hub genes based on integrated analysis of single-cell and microarray transcriptome in patients with pulmonary arterial hypertension // BMC Genom. 2023. Vol. 24, N 1. ID 788. doi: 10.1186/s12864-023-09892-3
  51. Wang X., Kong F., Lin Z. Cromolyn prevents cerebral vasospasm and dementia by targeting WDR43 // Front Aging Neurosci. 2023. Vol. 15. ID 1132733. doi: 10.3389/fnagi.2023.1132733
  52. Huang H., Lu J., Aukhil I., et al. FBXO11 regulates bone development // Bone. 2023. Vol. 170. ID 116709. doi: 10.1016/j.bone.2023.116709

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-Вектор, 2024


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».