Thích nghi của bộ gen đối với điều kiện khí hậu cực đoan ở gia súc thịt do chương trình lai giống

Springer Science and Business Media LLC - Tập 24 Số 1
Rugang Tian1, Hojjat Asadollahpour Nanaie1, Xiao Wang1, Baolige Dalai1, Meng Zhao1, Fenf Wang1, Hui Li1, Yang Ding1, Hao Zhang1, Yuan Li1, Tingyue Wang1, Tu Luan2, Jianghong Wu3
1Inner Mongolia Academy of Agricultural & Animal Husbandry Sciences, Hohhot, 010031, China
2Faculty of Biosciences, Norwegian University of Life Sciences, As, Norway
3College of Animal Science and Technology, Inner Mongolia Minzu University, Tongliao, China

Tóm tắt

Tóm tắt Giới thiệu Hiểu biết về các lực lượng tiến hóa liên quan đến biến đổi khí hậu đã hình thành sự biến đổi gen bên trong các loài luôn là một mục tiêu cơ bản trong sinh học. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã tạo ra dữ liệu trình tự toàn bộ bộ gen (WGS) từ 65 con gia súc lai và 45 con gia súc Mông Cổ. Cùng với 62 trình tự toàn bộ bộ gen từ các quần thể gia súc trên toàn thế giới, chúng tôi đã ước lượng sự đa dạng di truyền và cấu trúc di truyền quần thể của các quần thể gia súc. Ngoài ra, chúng tôi đã thực hiện các phân tích di truyền học quần thể so sánh để khám phá cơ sở di truyền liên quan đến biến đổi trong việc thích nghi với khí hậu lạnh và đáp ứng miễn dịch ở gia súc lai nằm ở khu vực lạnh của Trung Quốc. Để làm sáng tỏ các dấu hiệu gen cấu thành sự thích nghi với khí hậu lạnh, chúng tôi đã thực hiện ba phép đo thống kê, chỉ số cố định (FST), tỷ lệ đa dạng nucleotide log2 (θπ ratio) và tỷ lệ hợp lý tổng hợp xuyên quần thể (XP-CLR), và kiểm tra thêm kết quả để xác định các vùng gen dưới sự chọn lọc cho sự thích nghi lạnh và các đặc tính liên quan đến đáp ứng miễn dịch. Kết quả Bằng cách tạo ra dữ liệu WGS, chúng tôi đã nghiên cứu cấu trúc di truyền quần thể và mối quan hệ phát sinh chủng loại của các quần thể gia súc được nghiên cứu. Kết quả cho thấy sự phân nhóm các nhóm gia súc phù hợp với phân bố địa lý của chúng. Chúng tôi phát hiện sự đa dạng di truyền rõ rệt giữa các kiểu hình cai súc bản địa và quần thể thương mại. Phân tích cấu trúc quần thể đã cho thấy bằng chứng về di sản di truyền chung giữa quần thể gia súc lai đã được nghiên cứu và cả giống Red-Angus và Mông Cổ. Trong tất cả các quần thể gia súc được nghiên cứu, mức độ liên kết không đều (LD) cao nhất và thấp nhất (khoảng ~ 0.54 đến 0.73) được phát hiện ở quần thể Holstein và Rashoki. Cuộc tìm kiếm các vùng gen tiềm năng dưới sự chọn lọc ở gia súc lai đã tiết lộ một số gen ứng cử liên quan đến đáp ứng miễn dịch và protein sốc lạnh trên nhiều nhiễm sắc thể. Chúng tôi đã xác định một số gen đồng hợp tác thích nghi với đóng góp lớn hơn dự kiến ​​từ di sản Mông Cổ vào các hợp chất Molgolia x Red Angus như TRPM8, NMUR1, PRKAA2, SMTNL2 và OXR1 tham gia vào trao đổi năng lượng và cân bằng chuyển hóa. Ngoài ra, chúng tôi phát hiện một số gen ứng cử có thể liên quan đến các đặc tính đáp ứng miễn dịch. Kết luận Nghiên cứu đã xác định các gen ứng cử liên quan đến việc phản ứng thích nghi với lạnh và đáp ứng miễn dịch ở gia súc lai, bao gồm các gen hoặc con đường gen mới có khả năng tham gia vào những sự thích nghi này. Việc xác định các gen này có thể làm rõ cơ sở phân tử liên quan đến việc thích nghi với khí hậu môi trường cực đoan và do đó có thể được sử dụng trong các chương trình lai tạo gia súc để chọn ra các giống có hiệu quả hơn cho các khu vực khí hậu lạnh.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Hume DA, Whitelaw CBA, Archibald AL. The future of animal production: improving productivity and sustainability. J Agric Sci. 2011;149:9–16.

Makkar HPS. Review: Feed demand landscape and implications of food-not feed strategy for food security and climate change, Anim.12 (2018) 1744–1754.

FAO., 2020. Food Outlook – Biannual Report on Global Food Markets. Food and Agriculture Organization of the United Nation, Rome, Italy. https://www.fao.org/3/ca9509en/ca9509en.pdf.

Greenwood PL. Review: an overview of beef production from pasture and feedlot globally, as demand for beef and the need for sustainable practices increase. Anim. 2021;15:100295.

Li XZ, Yan CG, Zan LS. Current situation and future prospects for beef production in China. Asian-Australas J Anim Sci. 2018;31:984–91.

Mohanty M, Baum R, Ma R, Mathew G. Grass-roots democracy in India and China: the right to participate. SAGE Publications India Pvt Ltd. 2013. https://doi.org/10.4135/9788132101130.

Li W, Huntsinger L. China’s grassland contract policy and its impacts on herder ability to benefit in Inner Mongolia: tragic feedbacks,Ecol. Soc.16 (2) 2011.

Wang J, Brown DG, Agrawal A. Climate adaptation, local institutions, and rural livelihoods: a comparative study of herder communities in Mongolia and Inner Mongolia, China, Glob. Environ Change. 2013;23:1673–83.

Hu L, Brito LF, Abbas Z, Sammad A, Kang L, Wang D, Wu H, Liu A, Qi G, Zhao M, Wang Y, Xu Q. Investigating the short-term Effects of Cold stress on metabolite responses and metabolic Pathways in Inner-Mongolia Sanhe cattle. Anim. 2021;11:249.

Xing Y, Qi Y, Purev C, Wang S, Wang H, Wu K, Cao J, Liu C, Liu Y, Li L, Zhang Y, Zhou H. Structural variants in Mongolian originated ruminant: role in adaptation of extreme-environment, bioRxiv https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-17431/v1.

Paim TDP, Hay EHA, Wilson C, Thomas MG, Kuehn LA, Paiva SR, McManus C, Blackburn HD. Dynamics of genomic architecture during composite breed development in cattle. Anim Genet. 2020;51:224–34.

Kim ES, Rothschild MF. Genomic adaptation of admixed dairy cattle in East Africa. Front Genet. 2014;5:443.

Favero R, Menezes GRO, Torres RAA, Silva LOC, Bonin MN, Feijó GLD, Altrak G, Niwa MVG, Kazama R, Mizubuti IY, Gomes RC. Crossbreeding applied to systems of beef cattle production to improve performance traits and carcass quality. Anim. 2019;13:2679–86.

Márquez GC, Speidel SE, Enns RM, Garrick DJ. Genetic diversity and population structure of American Red Angus cattle. J Anim Sci. 2010;88:59–68.

Wu JH, Gong H, Luan QJ, Xue L, Sun HL, Wang F. Transcriptome reveals that genic SNPs contributes to heterosis in cattle, Proceedings of the 2017 2nd International Conference on Biological Sciences and Technology (BST 2017). 2 (2018).

Igoshin AV, Yurchenko AA, Belonogova NM, Petrovsky DV, Aitnazarov RB et al. Genome-wide association study and scan for signatures of selection point to candidate genes for body temperature maintenance under the cold stress in Siberian cattle populations.BMC Genet.20 (2019).

Bolormaa S, Porto Neto LR, Zhang YD, Bunch RJ, Harrison BE, Goddard ME, et al. A genome-wide association study of meat and carcass traits in australian cattle. J Anim Sci. 2011;89:2297–309.

Lu D, Sargolzaei M, Kelly M, Vander Voort G, Wang Z, Mandell I, et al. Genome-wide association analyses for carcass quality in crossbred beef cattle. BMC Genet. 2013;14:80.

Mateescu RG, Garrick DJ, Reecy JM. Network Analysis reveals putative genes affecting meat quality in Angus cattle. Front Genet. 2017;8:171.

Asadollahpour-Nanaei H, Dehghani-Qanatqestani M, Esmailizadeh A. Whole-genome resequencing reveals selection signatures associated with milk production traits in african Kenana dairy zebu cattle. Genomics. 2020;112:880–5.

Bolger AM, Lohse M, Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinform. 2014;30:2114–20.

Li H, Durbin R. Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform. Bioinform. 2009;15:1754–60.

Li H, Handsaker B, Wysoker A, Fennell T, Ruan J, Homer N, et al. 1000 Genome Project Data Processing Subgroup, the sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinform. 2009;25:2078–9.

McKenna A, Hanna M, Banks E, Sivachenko A, Cibulskis K, Kernytsky A, et al. The genome analysis Toolkit: a MapReduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data. Genome Res. 2010;20:1297–303.

Asadollahpour Nanaei H, Esmailizadeh A, Ayatollahi Mehrgardi A, Han J, Wu DD, Li Y, Zhang YP. Comparative population genomic analysis uncovers novel genomic footprints and genes associated with small body size in chinese pony. BMC Genom. 2020;21:496.

Chang CC, Chow CC, Tellier LC, Vattikuti S, Purcell SM, Lee JJ. Second-generation PLINK: rising to the challenge of larger and richer datasets. Gigascience. 2015;4:7.

Price MN, Dehal PS, Arkin AP. FastTree 2 – Approximately Maximum-Likelihood Trees for Large Alignments. PLoS ONE. 2010 (2010): e9490.

Patterson N, Price AL, Reich D. Population structure and eigenanalysis. PLoS Genet. 2006;2:e190.

Alexander DH, Novembre J, Lange K. Fast model-based estimation of ancestry in unrelated individuals, Genome Res. 2009 (2009) 1655–64.

Lawson DJ, Hellenthal G, Myers S, Falush D. Inference of population structure using dense haplotype data. Plos Genet. 2012;8:e1002453.

Danecek P, Auton A, Abecasis G, Albers CA, Banks E, DePristo MA, et al. The variant call format and VCFtools. Bioinform. 2011;27:2156–8.

Malinsky M, Matschiner M, Svardal H. Dsuite-fast D-statistics and related admixture evidence from VCF files. Mol Ecol Resour. 2021;21:584–95.

Jiang Y, Jiang Y, Wang S, Zhang Q, Ding X. Optimal sequencing depth design for whole genome re-sequencing in pigs. BMC Bioinform. 2019;8:556.

Chen N, Cai Y, Chen Q, Li R, Wang K, et al. Whole-genome resequencing reveals world-wide ancestry and adaptive introgression events of domesticated cattle in East Asia. Nat Commun. 2018;9:2337. https://doi.org/10.1038/s41467-018-04737-0.

Riley DG, Chase CC Jr, Coleman SW, Olson TA, Randel RD. Evaluation of tropically adapted straightbred and crossbred beef cattle: Heifer age and size at first conception and characteristics of their first calves. J Anim Sci. 2010;88:3173–82.

Osei-Amponsah R, Kwaku Asem E, Yeboah F, Obese. Cattle crossbreeding for sustainable milk production in the tropics. Int J Livest Prod. 2020;4:108–13.

Leonard WR, Snodgrass JJ, Sorensen MV. Metabolic adaptations in indigenous siberian populations. Annu Rev Anthropol. 2005;34:451–71.

Bjerregaard P, Dewailly E, Young TK, Blanchet C, Hegele RA, et al. Blood pressure among the Inuit (Eskimo) populations in the Arctic. Scand J Public Health. 2003;31:92–9.

Snodgrass JJ, Leonard WR, Sorensen MV, Tarskaia LA, Mosher MJ. The influence of basal metabolic rate on blood pressure among indigenous Siberians. Am J Phys Anthropol. 2008;137:145–55.

Kim J, Hanotte O, Mwai OA, Dessie T, Bashir S, et al. The genome landscape of indigenous african cattle. Genome Biol. 2017;18. https://doi.org/10.1186/s13059-017-1153-y.

Huson HJ, Sonstegard TS, Godfrey J, Hambrook D, Wolfe C, Wiggans G, et al. A genetic investigation of island Jersey cattle, the foundation of the Jersey breed: comparing population structure and selection to Guernsey, Holstein, and United States Jersey cattle. Front Genet. 2020;11. https://doi.org/10.3389/fgene.2020.00366.

Nosrati M, Asadollahpour Nanaei H, Amiri Ghanatsaman Z, Esmailizadeh A. Whole genome sequence analysis to detect signatures of positive selection for high fecundity in sheep. Reprod Domest Anim. 2019;54:358–64.

Mueller JC. Linkage disequilibrium for different scales and applications. Brief Bioinform. 2004;5:355–64.

Nosratia M, Asadollahpour Nanaei H, Javanmard A, Esmailizadeh A. The pattern of runs of homozygosity and genomic inbreeding in world-wide sheep populations. Genomics. 2021;113:1407–15.

Mohamadipoor Saadatabadi L, Mohammadabadi M, Amiri Ghanatsaman Z, Babenko O, Stavetska R, et al. Signature selection analysis reveals candidate genes associated with production traits in iranian sheep breeds. BMC Vet Res. 2021;369. https://doi.org/10.1186/s12917-021-03077-4.

Passamonti MM, Somenzi E, Barbato M, Chillemi G, Colli L, Joost S, et al. The Quest for genes involved in adaptation to climate change in ruminant livestock. Animals. 2021;28:2833.

Hasib FMY, Islam MS, Das T, Rana EA, Uddin MH, Bayzid M, et al. Lumpy skin disease outbreak in cattle population of Chattogram, Bangladesh. Vet Med Sci. 2021. https://doi.org/10.1002/vms3.524.

Krehbiel BC. Evaluation of population genetic structure in two British Bos Taurus breeds across five U.S. climate zones. (2017). http://hdl.handle.net/10217/181393

Dhaka A, Murray AN, Mathur J, Earley TJ, Petrus MJ, Patapoutian A. TRPM8 is required for Cold Sensation in mice. Neuron. 2007;54:371–8.

Myers BR, Sigal YM, Julius D. Evolution of thermal response properties in a cold-activated TRP channel. PLoS ONE. 2009;4:e5741.

Babenko VN, Isakova ZT, Talaibekova ET, Asambaeva DA, Kobzev VF, Potapova TA, et al. Polymorphism in the TRP8 gene in Kyrgyz population: putative association with highland adaptation. Russ J Genet Appl Res. 2016;6:605–12.

Reimúndez A, Fernández-Peña C, García G, Fernández R, Ordás P, Gallego R, Pardo-Vazquez JL, et al. Deletion of the cold thermoreceptor TRPM8 increases heat loss and food intake leading to reduced body temperature and obesity in mice. PeerJ. 2015;3:e1310.

Igoshin AV, Gunbin KV, Yudin NS, Voevoda MI. Searching for signatures of cold climate adaptation in TRPM8 gene in populations of east asian ancestry. Front Genet. 2019;10:759.

Yamashita H, Wang Z, Wang Y, Furuyama T, Kontani Y, Sato Y, Mori N. Impaired basal thermal homeostasis in rats lacking capsaicin-sensitive peripheral small sensory neurons. J Biochem. 2008;143:385–93.

Gracheva EO, Bagriantsev SN. Evolutionary adaptation to thermosensation. Curr Opin Neurobiol. 2015;34:67–73.

Hanada R, Teranishi H, Pearson JT, Kurokawa M, Hosoda H, Fukushima N, et al. Neuromedin U has a novel anorexigenic effect independent of the leptin signaling pathway. Nat Med. 2004;10:1067–73.

Nakahara K, Hanada R, Murakami N, Teranishi H, Ohgusu H, Fukushima N, et al. The gut–brain peptide neuromedin U is involved in the mammalian circadian oscillator system. Biochem Biophys Res Commun. 2004;318:156–61.

Malendowicz LK, Rucinski M. Neuromedins NMU and NMS: an updated overview of their functions. Front Endocrinol. 2021;12:713961.

Okada Y, Kamatani Y, Takahashi A, Matsuda K, Hosono N, Ohmiya H, et al. Common variations in PSMD3-CSF3 and PLCB4 are associated with neutrophil count.[J]. Hum Mol Genet. 2010;19:2079–85.

Asadollahpour Nanaei H, Kharrati-Koopaee H, Esmailizadeh A. Genetic diversity and signatures of selection for heat tolerance and immune response in iranian native chickens. BMC Genom. 2022;23:224. https://doi.org/10.1186/s12864-022-08434-7.

Spencer-Jones NJ, Ge D, Snieder H, Perks U, Swaminathan R, Spector TD, et al. AMP-kinase alpha2 subunit gene PRKAA2 variants are associated with total cholesterol, low-density lipoprotein-cholesterol and high-density lipoprotein-cholesterol in normal women. J Med Genet. 2006;43:936–42.

Ross FA, MacKintosh C, Hardie DG. AMP-activated protein kinase: a cellular energy sensor that comes in 12 flavours. FEBS J. 2016;283:2987–3001.

Tian S, Zhou X, Phuntsok T, Zhao N, Zhang D, Ning C et al. Genomic Analyses Reveal Genetic Adaptations to Tropical Climates in Chickens. IScience. 23 (2020) 101644.

Kalaldeh MA, Gibson J, Lee SH, Gondro C, van der Werf JHJ. Detection of genomic regions underlying resistance to gastrointestinal parasites in australian sheep. Genet Sel Evol. 2019;51:37. https://doi.org/10.1186/s12711-019-0479-1.

Wang W, Zhang X, Zhou X, Zhang Y, La Y, Zhang Y, et al. Deep Genome Resequencing reveals Artificial and Natural selection for visual deterioration, Plateau adaptability and high prolificacy in Chinese Domestic Sheep. Front Genet. 2019;10:300.

Sellayah D, Sikder D. Orexin receptor-1 mediates brown fat developmental differentiation. Adipocyte. 2012;1:58–63.

Thông tin
Thông tin xuất bản

Springer Science and Business Media LLC

Tập 24 Số 1

Thông tin tác giả