Біологія тварин

СВІТОВИЙ ДОСВІД ТА ПЕРСПЕКТИВИ ВИКОРИСТАННЯ ГЕНОМНОЇ СЕЛЕКЦІЇ В МОЛОЧНОМУ СКОТАРСТВІ

С. Ю. Рубан¹, В. О. Даншин², О. М. Федота³

Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її., Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

¹Інститут розведення і генетики тварин ім. М. В. Зубця НААН,
вул. Погребняка, 1, с. Чубинське, Бориспільський р-н, Київська обл., 08321, Україна

²Інститут тваринництва НААН,
вул. Сьомої Гвардійської армії, 3, смт Кулиничі, Харківський р-н., Харківська обл., 62404, Україна

³Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна,
пл. Свободи, 4, м. Харків, 61022,Україна

Оглядова стаття присвячена аналізу світових досягнень у галузі геномної селекції великої рогатої худоби. Успіхи в секвенуванні геному тварин дозволяють відслідковувати успадковування коротких хромосомних фрагментів за допомогою чіпів низької та високої щільності для розрахунку генетичної цінності тварин. Оскільки фенотипи бугаїв мають набагато більшу точність, ніж корів, референтні популяції складаються насамперед з генотипованих бугаїв, оцінених за потомством. У той же час окремі країни включають до референтних популяцій корів після певної стандартизації їх фенотипів.

Отримані оцінки ефектів великої кількості SNP-маркерів використовуються для прогнозування племінної цінності тварин. Прогноз може здійснюватися відразу після народження тварини, незалежно від наявності даних про продуктивність самої тварини або її родичів. У більшості випадків кінцева оцінка комбінує суму ефектів SNP-маркерів та залишкових полігенних ефектів з результатами традиційної оцінки.

Порівняння різних методів геномної оцінки свідчить про деяку перевагу байєсовських методів при наявності невеликої кількості локусів кількісних ознак (QTL) зі значними ефектами, але на практиці здебільшого використовується геномний BLUP. Геномна оцінка особливо прибуткова в галузі молочного скотарства, оскільки вона дозволяє удвічі знизити генераційний інтервал порівняно з традиційною оцінкою за потомством. Вища надійність оцінок племінної цінності матерів бугаїв компенсує зниження надійності оцінок племінної цінності батьків бугаїв. Вартість генотипування значно нижча за вартість оцінки за потомством. При використанні геномної селекції середньорічний генетичний прогрес може бути збільшений у два рази, навіть якщо інтенсивність відбору залишиться незмінною.

Ключові слова: ГЕНОМНА ОЦІНКА, ЛОКУСИ КІЛЬКІСНИХ ОЗНАК, SNP-МАРКЕРИ, РЕФЕРЕНТНА ПОПУЛЯЦІЯ, ВІДБІР

1. Ruban S. Y., Fedota O. M. The directions of selection organization in the dairy and beef cattle breeding of Ukraine. Breeding and Genetics, 2013, no.47, pp. 5–13. (in Ukrainian)
2. Fischer R. A. The correlation between relatives: the supposition of mendelain inheritance. Transactions of the royal society of Edinburgh, 1918, vol. 52, 399 p.
3. Grisart B., Coppieters W., Farnir F., Karim L., Ford Ch., Berzi P., Cambisano N., Mni M., Reid S., Simon P., Spelman R., Georges M., Snell R. Positional Candidate Cloning of a QTL in Dairy Cattle: Identification of a Missense Mutation in the Bovine DGAT1 Gene with Major Effect on Milk Yield and Composition. Genom Res., 2002, vol. 12, p. 222. https://doi.org/10.1101/gr.224202
4. Hayes B. J., Goddard M. E. The distribution of the effects of genes affecting quantitative traits in livestock. Genet. Sel. Evol., 2001, vol. 33, p. 209. https://doi.org/10.1186/1297-9686-33-3-209
5. Meuwissen T. H. E., Hayes B. J. Goddard M. E. Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps. Genetics, 2001, vol. 157, p. 1819.
6. Matukumalli L. K., Lawley C. T., Schnabel R. D., Taylor J. F., Allan M. F., Heaton M. P., O’Connell J., Moore S. S., Smith T. P., Sonstegard T. S., Van Tassell C. P. Development and characterization of a high density SNP genotyping assay for cattle. PLoS ONE, 2009, no.4, e 5350.
7. Van Raden P. M., Olson K. M., Null D. J., Hutchison J. L. Harmful recessive effects on fertility detected by absence of homozygous haplotypes. J. Dairy Sci., 2011, vol. 94, p. 6153. https://doi.org/10.3168/jds.2011-4624
8. Boichard D. Brochard M. New phenotypes for new breeding goals in dairy cattle. Animals, 2012, no.6, p. 544. https://doi.org/10.1017/S1751731112000018
9. Wiggans G. R., Van Raden P. M., Cooper T. A. The genomic evaluation system in the United States: past, present, future. J. Dairy Sci., 2011, vol. 94, p. 3202. https://doi.org/10.3168/jds.2010-3866
10. Van Raden P. M., Van Tassell C. P., Wiggans G. R., Sonstegard T. S., Schnabel R. D., Taylor J. F., Schenkel F. Invited review: Reliability of genomic predictions for North American Holstein bulls. J. Dairy Sci., 2009, vol. 92, p. 16. https://doi.org/10.3168/jds.2008-1514
11. Verbyla K. L., Hayes B. J., Bowman P. J., Goddard M. E. Accuracy of genomic selection using stochastic search variable selection in Australian Holstein Friesian dairy cattle. Genet. Res., 2009, vol. 91, p. 307. https://doi.org/10.1017/S0016672309990243
12. Croiseau P., Legarra A., Guillaume F., Fritz S., Baur A., Colombani C., Robert-Granié C., Boichard D., Ducrocq V. Fine tuning genomic evaluations in dairy cattle through SNP pre-selection with Elastic-Net algorithm. Genet. Res., 2011, vol. 93, p. 409. https://doi.org/10.1017/S0016672311000358
13. Boichard D., Guillaume F., Baur A., Croiseau P., Rossignol M. N., Boscher M. Y., Druet T., Genestout L., Colleau J. J., Journaux L., Ducrocq V., Fritz S. Genomic selection in French dairy cattle. Animal Prod. Sci., 2012, vol. 52, p. 115. https://doi.org/10.1071/AN11119
14. Cole J. B., Van Raden P. M., O’Connell J. R., Van Tassell C. P., Sonstegard T. S., Schnabel R. D., Taylor J. F.,. Wiggans G. R. Distribution and location of genetic effects for dairy traits. J. Dairy Sci., 2009, vol. 92, p. 2931. https://doi.org/10.3168/jds.2008-1762
15. Mäntysaari E., Liu Z., Van Raden P. Interbull validation test for genomic evaluations. Interbull Bulletin, 2011, no.41, p. 17.
16. Wiggans G. R., Cooper T. A., Van Raden P. M., Cole J. B. Adjustment of traditional cow evaluations to improve accuracy of genomic predictions. J. Dairy Sci., 2011, vol. 94, p. 6188. https://doi.org/10.3168/jds.2011-4481
17. Misztal I., Legarra A., Aguila I. Computing procedures for genetic evaluation including phenotypic, full pedigree, and genomic information. J. Dairy Sci., 2009, vol. 92, p. 4648. https://doi.org/10.3168/jds.2009-2064
18. Christensen O. F., Lund M. S. Genomic prediction when some animals are not genotyped. Genet. Sel. Evol., 2010, vol. 42, p. 2. https://doi.org/10.1186/1297-9686-42-2
19. Liu Z., Seefried F. R., Reinhardt F., Rensing S., Thaller G., Reents R. Impacts of both reference population size and inclusion of a residual polygenic effect on the accuracy of genomic prediction. Genet. Sel. Evol., 2011, vol. 43, p. 19. https://doi.org/10.1186/1297-9686-43-19
20. Lund M. S., de Roos A. P. W., de Vries A. G., Druet T., Ducrocq V., Fritz S., Guillaume F., Guldbrandtsen B., Liu Z., Reents R. Common reference of four European Holstein populations increase reliability of genomic predictions. Genet. Sel. Evol., 2011, vol. 43, p. 43. https://doi.org/10.1186/1297-9686-43-43
21. Dürr J., Philipsson J. International cooperation: the pathway for cattle genomics. Animal Frontiers, 2011, no.2, p. 16.
22. Schaeffer L. R. Strategy for applying genome-wide selection in dairy cattle. J. Anim. Breed. Genet., 2006, vol. 123, p. 218. https://doi.org/10.1111/j.1439-0388.2006.00595.x
23. Norman H. D., Wright J. R., Hutchinson J. I., Mattison J. M. Selection changes in the United States due to genomics. Interbull Bulletin, Berlin, 2014, no.48, p. 20.
24. Hutchison J. L., Cole J. B., Bickhart D. M. Use of young bulls in the United States. J. Dairy Sci., 2014, vol. 97, p. 3213. https://doi.org/10.3168/jds.2013-7525
25. Soyeurt H., Dardenne P., Dehareng F., Lognay G., Veselko D., Marlier M., Bertozzi C., Mayeres P., Gengler N. Estimating fatty acid content in cow milk using mid-infrared spectrometry. J. Dairy Sci., 2006, vol. 89, p. 3690. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(06)72409-2
26. Egger-Danner C., Cole J. B., Pryce J. E., Gengler N., Heringstad B., Bradley A., Stock K. F. Invited review: overview of new traits and phenotyping strategies in dairy cattle with a focus on functional traits. Animal, 2015, no.9, p. 191. https://doi.org/10.1017/S1751731114002614
27. Boichard D., Chung H., Dassonneville R., David X., Eggen A., Fritz S., Gietzen K. J., Hayes B. J., Lawley C. T., Sonstegard T. S. Design of a bovine low-density SNP array optimized for imputation. PLoS ONE, 2012, no.7, e 34130.

скачати повний текст статті в форматі PDF