ivmМеждународный вестник ветеринарииInternational Journal of Veterinary Medicine2072-2419SpbGUVM Publishing House10.52419/issn2072-2419.2024.2.333ivm-1406Research ArticleАКУШЕРСТВО, ГИНЕКОЛОГИЯOBSTETRICS, GYNECOLOGYПолногеномный ассоциативный анализ репродуктивных признаков черно-пестрой голштинизированной популяции крупного рогатого скота в условиях Северо-Западного регионаGenome-wide associative analysis of reproductive characteristics of a black-and-white Holstein cattle population in the conditions of the Northwestern regionДементьеваН. В.DementievaN. B.

 канд. биол. наук 

 PhD (Biol. Sci.) 

ЩербаковЮ. С.ShcherbakovYu. S.

 канд. биол. наук 

 PhD (Biol. Sci.) 

ЛаркинаТ. А.LarkinaT. A.

 канд. биол. наук 

 PhD (Biol. Sci.)

ШиряевГ. В.ShiryaevG. V.

 канд. с.-х. наук 

 PhD (Agr. Sci.) 

GS-2027@yandex.ruНикитинГ. С.NikitinG. S.

 канд. ветеринар. наук 

 PhD (Vet. Sci.) 

РыбаковМ. А.RybakovM. A.

 асп. 

 graduate student 

ЯкимовФ. Д.YakimovF. D.

 асп. 

 graduate student 

Всероссийский научно-исследовательский институт генетики и разведения сельскохозяйственных животных – филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный исследовательский центр животноводства – ВИЖ имени академика Л. К. Эрнста»Russian FederationФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет ветеринарной медицины»Russian Federation20242806202402333346Copyright © Дементьева Н.В., Щербаков Ю.С., Ларкина Т.А., Ширяев Г.В., Никитин Г.С., Рыбаков М.А., Якимов Ф.Д., 20242024Дементьева Н.В., Щербаков Ю.С., Ларкина Т.А., Ширяев Г.В., Никитин Г.С., Рыбаков М.А., Якимов Ф.Д.Dementieva N.B., Shcherbakov Y.S., Larkina T.A., Shiryaev G.V., Nikitin G.S., Rybakov M.A., Yakimov F.D.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vetjournal.spbguvm.ru/jour/article/view/1406

В последние годы геномная оценка и широкое внедрение современных биотехнологических приемов играют ведущую роль в реализации селекционных программ. Долгое время увеличение показателей молочной продуктивности было главной целью селекции. Это привело к значительному снижению воспроизводства в стадах. Репродуктивные показатели маточного поголовья крупного рогатого скота могут в значительной степени снизить общую рентабельность из-за дополнительных затрат на управление стадом, ветеринарную помощь и вынужденную выбраковку. У опытных групп определен генотип с помощью чипа BovineSNP50 v3 BeadChip сформированы из коров черно-пестрой голштинизированной породы. Для исследования были выбраны основные репродуктивные показатели коров: возраст первого осеменения, индексы осеменения перед первой (А), второй (Б), третьей (В), четвертой (Г) лактацией и период между отелами. Анализ ассоциаций по всему геному проводился с использованием программного обеспечения EMMAX. Обнаружено 2 значимых SNP и 5 условно значимых. Выявлены кандидатный ген CAMK2D с показателем возраст при первом осеменении, гены TLN2, WSCD2, GAPT с показателем количество осеменений и гены WDR36, TDRD10 с межотельным периодом. На основании проведенных исследований предполагаем, что с возрастом происходит изменение генетических факторов влияющих на фертильность животных. Выявленные кандидатные гены влияют как на механизмы созревания фолликулов, так рост и развитие эмбрионов. Полученные результаты могут быть использованы как для отбора животных для улучшения показателей воспроизводства, так и для поиска фундаментальных основ формирования фертильности у крупного рогатого скота.

In recent years, genomic assessment and the widespread introduction of modern biotechnological techniques have played a leading role in the implementation of breeding programs. For a long time, increasing milk productivity has been the main goal of breeding. This led to a significant decrease in reproduction in herds. The reproductive indicators of the uterine livestock of cattle can largely reduce the total profitability due to additional costs for manual, veterinary assistance and forced culling. Experienced groups are genotyped using the Bovinesnp50 V3 Beadchip chip are formed from the cows of black-and-white holsteinized breed. For the study, the main reproductive traits of cows were chosen: the age of the first insemination, the insemination indices in front of the first (a), the second (b), the third (c), fourth (d) lactation and the period between hotels. Analysis of associations throughout the genome was carried out using EMMAX software. 2 significant SNP and 5 conditionally significant were found. The CAMK2D candidate gene with the age at the first insemination, the TLN2, WSCD2, GAPT genes with the indicator, the number of insemination and genes WDR36, TDRD10 with the inter -suffering period was identified. Based on the studies, we assume that with age there is a change in the genetic factors affecting animal fertility. The identified candidate genes affect the mechanisms of maturation of follicles, so the growth and development of embryos. The results can be used both for the selection of animals to improve reproduction indicators, and for the search for the fundamental foundations of the formation of fertility in cattle.

генSNPрепродуктивные признакикрупный рогатый скотgeneSNPreproductive featurescattleThe work was carried out with the financial support of the RNF, project No. 21-76-10042.ReferencesMa L. Symposium review: Genetics, genome-wide association study, and genetic improvement of dairy fertility traits / L. Ma, J. B. Cole, Y. Da, P. M. VanRaden // J. Dairy Sci. – 2019. – № 102(4). – P. 3735-3743. DOI: 10.3168/jds.2018-15269.Ma L. Symposium review: Genetics, genome-wide association study, and genetic improvement of dairy fertility traits / L. Ma, J. B. Cole, Y. Da, P. M. VanRaden // J. Dairy Sci. – 2019. – № 102(4). – P. 3735-3743. DOI: 10.3168/jds.2018-15269.Olasege B. S. Correlation scan: identifying genomic regions that affect genetic correlations applied to fertility traits / B. S. Olasege, L. R. Porto-Neto, M. S. Tahir et al. // BMC Genomics. – 2022. – № 23(1). – P. 684. DOI: 10.1186/s12864-022-08898-7.Olasege B. S. Correlation scan: identifying genomic regions that affect genetic correlations applied to fertility traits / B. S. Olasege, L. R. Porto-Neto, M. S. Tahir et al. // BMC Genomics. – 2022. – № 23(1). – P. 684. DOI: 10.1186/s12864-022-08898-7.Chebel R. C. Reproduction in the era of genomics and automation / R. C. Chebel, R. S. Bisinotto, J. Giordano, A. Maggiolino, P. de Palo // Reprod Fertil Dev. – 2023. – № 36 (2). – P. 51-65. DOI: 10.1071/RD23173.Chebel R. C. Reproduction in the era of genomics and automation / R. C. Chebel, R. S. Bisinotto, J. Giordano, A. Maggiolino, P. de Palo // Reprod Fertil Dev. – 2023. – № 36 (2). – P. 51-65. DOI: 10.1071/RD23173.Rocha R. F. B. Single-step genome-wide association studies and post-GWAS analyses for the number of oocytes and embryos in Gir cattle / R. F. B. Rocha, A. O. Garcia, P. I. Otto et al. // Mamm Genome. – 2023. – № 34(3). – P. 497-508. DOI: 10.1007/s00335-023-10009-0.Rocha R. F. B. Single-step genome-wide association studies and post-GWAS analyses for the number of oocytes and embryos in Gir cattle / R. F. B. Rocha, A. O. Garcia, P. I. Otto et al. // Mamm Genome. – 2023. – № 34(3). – P. 497-508. DOI: 10.1007/s00335-023-10009-0.Gangwar M. Identification of genetic variants affecting reproduction traits in Vrindavani cattle / M. Gangwar, S. Kumar, S. F. Ahmad et al. // Mamm Genome. – 2024. – № 35(1). – P. 99-111. DOI: 10.1007/s00335-023-10023-2.Gangwar M. Identification of genetic variants affecting reproduction traits in Vrindavani cattle / M. Gangwar, S. Kumar, S. F. Ahmad et al. // Mamm Genome. – 2024. – № 35(1). – P. 99-111. DOI: 10.1007/s00335-023-10023-2.Weller J. I. Genetic and genomic analysis of age at first insemination in Israeli dairy cattle / J. I. Weller, E. Ezra, M. Gershoni // J. Dairy Sci. – 2022. – № 105(6). – P. 5192-5205. DOI: 10.3168/jds.2021-21528.Weller J. I. Genetic and genomic analysis of age at first insemination in Israeli dairy cattle / J. I. Weller, E. Ezra, M. Gershoni // J. Dairy Sci. – 2022. – № 105(6). – P. 5192-5205. DOI: 10.3168/jds.2021-21528.VanRaden P. M. Selecting sequence variants to improve genomic predictions for dairy cattle / P. M. VanRaden, M. E. Tooker, J. R. O'Connell, J. B. Cole, D. M. Bickhart // Genet Sel Evol. – 2017. – № 49(1). – P. 32. DOI: 10.1186/s12711-017-0307-4.VanRaden P. M. Selecting sequence variants to improve genomic predictions for dairy cattle / P. M. VanRaden, M. E. Tooker, J. R. O'Connell, J. B. Cole, D. M. Bickhart // Genet Sel Evol. – 2017. – № 49(1). – P. 32. DOI: 10.1186/s12711-017-0307-4.Tahir M. S. Meta-Analysis of Heifer Traits Identified Reproductive Pathways in Bos indicus Cattle / M. S. Tahir, L. R. PortoNeto, C. Gondro et al. // Genes (Basel). – 2021. – № 12(5). – P. 768. DOI: 10.3390/genes12050768.Tahir M. S. Meta-Analysis of Heifer Traits Identified Reproductive Pathways in Bos indicus Cattle / M. S. Tahir, L. R. PortoNeto, C. Gondro et al. // Genes (Basel). – 2021. – № 12(5). – P. 768. DOI: 10.3390/genes12050768.Dubois S. L. Estradiol Restrains Prepubertal Gonadotropin Secretion in Female Mice via Activation of ERα in Kisspeptin Neurons / S. L. Dubois, A. Wolfe, S. Radovick, U. Boehm, J. E. Levine // Endocrinology. – 2016. – № 157(4). – P. 1546-1554. DOI: 10.1210/en.2015-1923.Dubois S. L. Estradiol Restrains Prepubertal Gonadotropin Secretion in Female Mice via Activation of ERα in Kisspeptin Neurons / S. L. Dubois, A. Wolfe, S. Radovick, U. Boehm, J. E. Levine // Endocrinology. – 2016. – № 157(4). – P. 1546-1554. DOI: 10.1210/en.2015-1923.Liang Z. A Million-Cow Genome-Wide Association Study of Three Fertility Traits in U.S. Holstein Cows / Z. Liang, D. Prakapenka, P. M. VanRaden, J. Jiang, L. Ma, Y. Da // Int J Mol Sci. – 2023. – № 24 (13). – P. 10496. DOI: 10.3390/ijms241310496.Liang Z. A Million-Cow Genome-Wide Association Study of Three Fertility Traits in U.S. Holstein Cows / Z. Liang, D. Prakapenka, P. M. VanRaden, J. Jiang, L. Ma, Y. Da // Int J Mol Sci. – 2023. – № 24 (13). – P. 10496. DOI: 10.3390/ijms241310496.Illumina BovineSNP50 v3 BeadChip. Ref. 370-2007-029-B. 2020. [(accessed on 12 December 2023)]. pp. 1–3. Available online: https://www.illumina.com/content/dam/illumina-marketing/documents/products/datasheets/datasheet_bovine_snp5O.pdf.Illumina BovineSNP50 v3 BeadChip. Ref. 370-2007-029-B. 2020. [(accessed on 12 December 2023)]. pp. 1–3. Available online: https://www.illumina.com/content/dam/illumina-marketing/documents/products/datasheets/datasheet_bovine_snp5O.pdf.Purcell S. PLINK: a tool set for wholegenome association and population-based linkage analyses / S. Purcell, B. Neale, K. Todd-Brown et al. // Am J Hum Genet. – 2007. – № 81(3). – P. 559-575. DOI: 10.1086/519795.Purcell S. PLINK: a tool set for wholegenome association and population-based linkage analyses / S. Purcell, B. Neale, K. Todd-Brown et al. // Am J Hum Genet. – 2007. – № 81(3). – P. 559-575. DOI: 10.1086/519795.Kang H. M. Variance component model to account for sample structure in genomewide association studies / H. M. Kang, J. H. Sul, S. K. Service et al. // Nat Genet. – 2010. – № 42(4). – P. 348-354. DOI: 10.1038/ng.548.Kang H. M. Variance component model to account for sample structure in genomewide association studies / H. M. Kang, J. H. Sul, S. K. Service et al. // Nat Genet. – 2010. – № 42(4). – P. 348-354. DOI: 10.1038/ng.548.VanRaden P. M. Efficient methods to compute genomic predictions / P. M. VanRaden // J. Dairy Sci. – 2008. – № 91(11). – P. 4414-4423. DOI: 10.3168/jds.2007-0980.VanRaden P. M. Efficient methods to compute genomic predictions / P. M. VanRaden // J. Dairy Sci. – 2008. – № 91(11). – P. 4414-4423. DOI: 10.3168/jds.2007-0980.Gao X. Multiple testing corrections for imputed SNPs / X. Gao // Genet Epidemiol. – 2011. – № 35(3). – P. 154-158. DOI: 10.1002/gepi.20563.Gao X. Multiple testing corrections for imputed SNPs / X. Gao // Genet Epidemiol. – 2011. – № 35(3). – P. 154-158. DOI: 10.1002/gepi.20563.Turner S. D. qqman: An R package for visualizing GWAS results using Q-Q and manhattan plots / S. D. Turner // J. Open Source Softw. – 2018. – № 3. – P. 731. DOI: 10.21105/joss.00731.Turner S. D. qqman: An R package for visualizing GWAS results using Q-Q and manhattan plots / S. D. Turner // J. Open Source Softw. – 2018. – № 3. – P. 731. DOI: 10.21105/joss.00731.Ellis S. J. Talin autoinhibition is required for morphogenesis / S. J. Ellis, B. T. Goult, M. J. Fairchild et al. // Curr Biol. – 2013. – № 23(18). – 1825-1833. DOI: 10.1016/j.cub.2013.07.054.Ellis S. J. Talin autoinhibition is required for morphogenesis / S. J. Ellis, B. T. Goult, M. J. Fairchild et al. // Curr Biol. – 2013. – № 23(18). – 1825-1833. DOI: 10.1016/j.cub.2013.07.054.Curry T. E. Jr. Impact of extracellular matrix remodeling on ovulation and the folliculo-luteal transition / T. E. Jr. Curry, M. F. Smith // Semin Reprod Med. – 2006. – № 24 (4). – P. 228-241. DOI: 10.1055/s-2006-948552.Curry T. E. Jr. Impact of extracellular matrix remodeling on ovulation and the folliculo-luteal transition / T. E. Jr. Curry, M. F. Smith // Semin Reprod Med. – 2006. – № 24 (4). – P. 228-241. DOI: 10.1055/s-2006-948552.Dai L. Characterization of miR-126-3p and its target talin2 in the bovine corpus luteum during the oestrus cycle / L. Dai, J. Xu, S. Liu et al. // Reprod Domest Anim. – 2014. – № 49(6). – P. 913-919. DOI: 10.1111/rda.12400.Dai L. Characterization of miR-126-3p and its target talin2 in the bovine corpus luteum during the oestrus cycle / L. Dai, J. Xu, S. Liu et al. // Reprod Domest Anim. – 2014. – № 49(6). – P. 913-919. DOI: 10.1111/rda.12400.Wang W. J. Genome-Wide Placental Gene Methylations in Gestational Diabetes Mellitus, Fetal Growth and Metabolic Health Biomarkers in Cord Blood / W. J. Wang, R. Huang, T. Zheng et al. // Front Endocrinol (Lausanne). – 2022. – № 13. – P. 875180. DOI: 10.3389/fendo.2022.875180.Wang W. J. Genome-Wide Placental Gene Methylations in Gestational Diabetes Mellitus, Fetal Growth and Metabolic Health Biomarkers in Cord Blood / W. J. Wang, R. Huang, T. Zheng et al. // Front Endocrinol (Lausanne). – 2022. – № 13. – P. 875180. DOI: 10.3389/fendo.2022.875180.Bonnet A. An overview of gene expression dynamics during early ovarian folliculogenesis: specificity of follicular compartments and bi-directional dialog / A. Bonnet, C. Cabau, O. Bouchez, J. Sarry, N. Marsaud, S. Foissac, F. Woloszyn, P. Mulsant, B. Mandon-Pepin // BMC Genomics. – 2013. – № 14. – P. 904. DOI: 10.1186/1471-2164-14-904.Bonnet A. An overview of gene expression dynamics during early ovarian folliculogenesis: specificity of follicular compartments and bi-directional dialog / A. Bonnet, C. Cabau, O. Bouchez, J. Sarry, N. Marsaud, S. Foissac, F. Woloszyn, P. Mulsant, B. Mandon-Pepin // BMC Genomics. – 2013. – № 14. – P. 904. DOI: 10.1186/1471-2164-14-904.Shi W. PILRA is associated with immune cells infiltration in atrial fibrillation based on bioinformatics and experiment validation / Shi W., Li X., Su Y. et al. // Front Cardiovasc Med. – 2023. – № 10. – P. 1082015. DOI: 10.3389/fcvm.2023.1082015).Shi W. PILRA is associated with immune cells infiltration in atrial fibrillation based on bioinformatics and experiment validation / Shi W., Li X., Su Y. et al. // Front Cardiovasc Med. – 2023. – № 10. – P. 1082015. DOI: 10.3389/fcvm.2023.1082015).An S. WDR36 Safeguards Self-Renewal and Pluripotency of Human Extended Pluripotent Stem Cells / S. An, D. Yao, W. Zhang et al. // Front Genet. – 2022. – № 13. – P. 905395. DOI: 10.3389/fgene.2022.905395.An S. WDR36 Safeguards Self-Renewal and Pluripotency of Human Extended Pluripotent Stem Cells / S. An, D. Yao, W. Zhang et al. // Front Genet. – 2022. – № 13. – P. 905395. DOI: 10.3389/fgene.2022.905395.Gallenberger M. Heterozygote Wdr36-deficient mice do not develop glaucoma / M. Gallenberger, M. Kroeber, L. März et al. // Exp Eye Res. – 2014. –№ 28. – P. 83-91. DOI: 10.1016/j.exer.2014.09.008.Gallenberger M. Heterozygote Wdr36-deficient mice do not develop glaucoma / M. Gallenberger, M. Kroeber, L. März et al. // Exp Eye Res. – 2014. –№ 28. – P. 83-91. DOI: 10.1016/j.exer.2014.09.008.Cong P. Molecular analysis of porcine TDRD10 gene: a novel member of the TDRD family / P. Cong, A. Li, Q. Ji, Y. Chen, D. Mo // Gene. – 2014. – № 548(2). – P. 190-197. DOI: 10.1016/j.gene.2014.07.026.Cong P. Molecular analysis of porcine TDRD10 gene: a novel member of the TDRD family / P. Cong, A. Li, Q. Ji, Y. Chen, D. Mo // Gene. – 2014. – № 548(2). – P. 190-197. DOI: 10.1016/j.gene.2014.07.026.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.