Полногеномные исследования ассоциаций хозяйственно полезных признаков крупного рогатого скота голштинской породы в условиях тепловой нагрузки (обзор)

Глобальное изменение климата, сопровождающееся экстремальными погодными явлениями, оказывает негативное влияние на животноводство. В этой связи актуальной проблемой становится тепловой стресс у молочного скота, который приводит к снижению продуктивности, фертильности и ухудшению здоровья животных. Как следствие, возрастает интерес к изучению генетических механизмов адаптации крупного рогатого скота к высоким температурам. Голштинская порода как наиболее распространенная в мировом молочном скотоводстве широко импортируется в различные страны, включая Россию. Однако интенсивный отбор по молочной продуктивности привел к снижению приспособительных качеств и повышению чувствитель ности к тепловому стрессу у животных. В сложившейся ситуации полногеномные ассоциатив ные исследования (GWAS) являются ключевым инструментом для выявления генов-кандидтов, ассоциированных с хозяйственно полезными признаками у коров в условиях тепловой на грузки. Анализ исследований, проведенных учеными разных стран, позволил выделить гены, связанные с продуктивностью, фертильностью, физиологическими показателями и здоровьем животных в условиях высоких температур. Среди наиболее значимых генов, связанных с молочной продуктивностью, следует отметить гены DGAT1, HSF1, GHR. В Китае и Мексике, где тепловой стресс особенно выражен, выявлены такие гены-кандидаты, как SPAG17, FAM107B, PMAIP1 (физиологические показатели) и AMH, IGFBP1 (воспроизводительная способность). В настоящее время во многих странах отмечается рост числа дней с аномально высокими тем пературами, что требует комплексного изучения теплоустойчивости сельскохозяйственных животных с использованием популяционно-генетических методов. Полногеномные ассоциатив ные исследования позволяют не только идентифицировать гены, объясняющие вариабельность хозяйственно полезных признаков в условиях тепловой нагрузки, но и разрабатывать стратегии геномной селекции для формирования стад, устойчивых к изменениям климата.

1. 2. 3. 4. 5. Fodor I., Spoelstra M., Calus M.P.L., Kamphuis C. A systematic review of genotype-by-climate interaction studies in cattle, pigs, and chicken // Frontiers in Animal Science. 2023. Vol. 4. P. 1324830. DOI: 10.3389/fanim.2023.1324830.

2. Chen S.-Y., Freitas P.H.F., Oliveira H.R., Lazaro S.F., Huang Y.J., Howard J.T., Gu Y., Schinckel A.P., Brito L.F. Genotype-by-environment interactions for reproduction, body composition, and growth traits in maternal-line pigs based on single-step genomic reaction norms // Genetics Selection Evolution. 2021. Vol. 53. P. 51. DOI: 10.1186/s12711-021-00645-y.

3. Braz C.U., Rowan T.N., Schnabel R.D., Dec ker J.E. Genome-wide association analyses identify genotype-by-environment interactions of growth traits in Simmental cattle // Scientific Reports. 2021. Vol. 11. P. 13335. DOI: 10.1038/s41598-021-92455-x.

4. Polsky L., Keyserlingk M.A.G. Invited review: effects of heat stress on dairy cattle welfare // Journal of Dairy Science. 2017. Vol. 100. N 11. P. 8645–8657. DOI: 10.3168/jds.2017-12651.

5. Berman A. Invited review: Are adaptations present to support dairy cattle productivity in warm-climates // Journal of Dairy Science. 2011. Vol. 94. N 5. P. 2147–2158. DOI: 10.3168/jds.2010-3962.

6. Виноградова В.В. Волны тепла на территории России как фактор дискомфортности при родной среды // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2017. № 4. С. 68–77. DOI: 10.7868/S0373244417040065.

7. Kariuki C.M., Arendonk J.A.M., Kahi A.K., Komen H. Deterministic simulations to deter mine the impacts of economic and noneconomic breeding objectives on sustainable intensification of developing smallholder dairy farms // Livestock Science. 2019. Vol. 226. P. 7–12. DOI: 10.1016/j.livsci.2019.05.019.

8. Tiezzi F., Maltecca C. Genotype by environment interactions in livestock farming // Encyclope dia of sustainability science and technology se ries. New York: Springer, 2022. P. 77–97. DOI: 10.1007/978-1-0716-2460-9_1115.

9. Schmid M., Imort-Just A., Emmerling R., Fuerst C., Hamannd H., Bennewitz J. Genotype-by-environment interactions at the trait level and total merit index level for milk production and functional traits in Brown Swiss cattle // Animal. 2021. Vol. 15. N 1. P. 100052. DOI: 10.1016/j.animal.2020.100052.

10. Jurkovich V., Bakony M., Reiczigel J. A retro spective study of thermal events on the mortality rate of hutch-reared dairy calves // Frontiers in Veterinary Science. 2024. Vol. 11. P. 1366254. DOI: 10.3389/fvets.2024.1366254.

11. Henry B.K., Eckard R.J., Beauchemin K.A. Re view: Adaptation of ruminant livestock produc tion systems to climate changes // Animal. 2018. Vol. 12. N S2. P. s445–s456. DOI: 10.1017/S1751731118001301.

12. Habimana V., Ekine-Dzivenu C.C., Ngulu ma A.S., Nziku Z.C., Morota G., Chenyambuga S.W., Mrode R. Genes and models for estimating genetic parameters for heat tolerance in dairy cattle // Frontiers in Genetics. 2023. Vol. 14. P. 1127175. DOI: 10.3389/fgene.2023.1127175.

13. Tan X., He Z., Fahey A.G., Zhao G., Liu R., Wen J. Research progress and applications of genome-wide association study in farm animals // Animal Research and One Health. 2023. Vol. 1. N 1. P. 56–77. DOI: 10.1002/aro2.14.

14. Cheruiyot E.K., Haile-Mariam M., Cocks B.G., Pryce J.E. Improving genomic selection for heat tolerance in dairy cattle: current opportunities and future directions // Frontiers in Ge netics. 2022. Vol. 13. P. 894067. DOI: 10.3389/fgene.2022.894067.

15. McManus C., Pimentel F., Pimentel D., Seji an V., Blackburn H. Bibliographic mapping of heat tolerance in farm animals // Livestock Sci ence. 2023. Vol. 269. P. 105163. DOI: 10.1016/j.livsci.2023.105163.

16. Bernabucci U., Biffani S., Buggiotti L., Vitali A., Lacetera N., Nardone A. The effects of heat stress in Italian Holstein dairy cattle // Journal of Dairy Science. 2014. Vol. 97. N 1. P. 471–486. DOI: 10.3168/jds.2013-6611.

17. Brito L.F., Bedere N., Douhard F., Oliveira H.R., Arnal M., Penagaricano F., Schinckel A.P., Baes C.F., Miglior F. Review: genetic selection of high-yielding dairy cattle toward sustainable farming systems in a rapidly changing world // Animal. 2021. Vol. 15. N S1. P. 100292. DOI: 10.1016/j.animal.2021.100292.

18. Фирсова Э.В., Карташова А.П. Голштинская порода скота в Российской Федерации: современное состояние и перспективы развития // Генетика и разведение животных. 2019. № 1. С. 62–69. DOI: 10.31043/2410-2733-2019-1-62-69.

19. Ермилов А.Н., Богданова Т.В., Ермилов А.А., Петрова А.В., Сермягин А.А. Повышение конкурентоспособности крупного рогатого скота голштинской породы в Московском регионе // Генетика и разведение животных. 2024. № 2. С. 89–97. DOI: 10.31043/2410-2733-2024-2-89-97.

20. Sigdel A., Abdollahi-Arpanahi R., Aguilar I., Penagaricano F. Whole genome mapping reveals novel genes and pathways involved in milk production under heat stress in us Holstein cows // Frontiers in Genetics. 2019. Vol. 10. P. 928. DOI: 10.3389/fgene.2019.00928.

21. Sigdel A., Liu L., Abdollahi-Arpanahi R., Agu ilar I., Penagaricano F. Genetic dissection of reproductive performance of dairy cows under heat stress // Animal Genetics. 2020. Vol. 51. P. 511–520. DOI: 10.1111/age.12943.

22. Godyn D., Herbut P., Angrecka S. Measure ments of peripheral and deep body temperature in cattle: a review // Journal of Thermal Biology. 2019. Vol. 79. Р. 42–49. DOI: 10.1016/j.jtherbio.2018.11.011.

23. Dikmen S., Cole J.B., Null D.J., Hansen P.J. Genome-wide association mapping for identification of quantitative trait loci for rectal temperature during heat stress in Holstein cattle // PLoS ONE. 2013. Vol. 8. N 7. P. e69202. DOI: 10.1371/journal.pone.0069202.

24. Robinson P.A., Ardley H.C. Ubiquitin-protein ligases // Journal of Cell Science. 2004. Vol. 117. N 22. P. 5191–5194. DOI: 10.1242/jcs.01539.

25. Berg M.G., Singh L.N., Younis I., Liu Q., Pin to A.M., Kaida D., Zhang Z., Cho S., Sher rill-Mix S., Wan L., Dreyfuss G. U1 snRNP Determines mRNA Length and Regulates Isoform Expression // Cell. 2012. Vol. 150. N 1. P. 53–64. DOI: 10.1016/j.cell.2012.05.029.

26. Tollervey D., Kiss T. Function and synthesis of small nucleolar RNAs // Current Opinion in Cell Biology. 1997. Vol. 9. N 3. P. 337–342. DOI: 10.1016/S0955-0674(97)80005-1.

27. Luo H., Li X., Hu L., Xu W., Chu Q., Liu A., Guo G., Liu L., Brito L.F., Wang Y. Genomic analyses and biological validation of candidate genes for rectal temperature as an indicator of heat stress in Holstein cattle // Journal of Dairy Science. 2021. Vol. 104. N 4. Р. 4441–4451. DOI: 10.3168/jds.2020-18725.

28. Luo H., Hu L., Brito L.F., Dou J., Sammad A., Chang Y., Ma L., Guo G., Liu L., Zhai L., Xu Q., Wang Y. Weighted single-step GWAS and RNA sequencing reveals key candidate genes associ ated with physiological indicators of heat stress in Holstein cattle // Journal of Animal Science and Biotechnology. 2022. Vol. 13. N 1. Р. 108. DOI: 10.1186/s40104-022-00748-6.

29. Shi R., Brito L.F., Liu A., Luo H., Chen Z., Liu L., Guo G., Mulder H., Ducro B., Linden A., Wang Y. Genotype-by-environment interaction in Holstein heifer fertility traits using single-step genomic reaction norm models // BMC Genomics. 2021. Vol. 22. N 1. P. 193. DOI: 10.1186/s12864-021-07496-3.

30. Su M., Lin X., Xiao Z., She Y., Deng M., Liu G., Sun B., Guo Y., Liu D., Li Y. Genome-wide as sociation study of lactation traits in Chinese Holstein cows in Southern China // Animals. 2023. Vol. 13. N 15. P. 2545. DOI: 10.3390/ani13152545.

31. Iung L.H.S., Petrini J., Ramírez-Díaz J., Salvian M., Rovadoscki G.A., Pilonetto F., Dauria B.D., Machado P.F., Coutinho L.L., Wiggans G.R., Mourao G.B. Genome-wide as sociation study for milk production traits in a Brazilian Holstein population // Journal of Dairy Science. 2019. Vol. 102. N 6. Р. 5305–5314. DOI: 10.3168/jds.2018-14811.

32. Contreras-Mendez L.A., Medrano J.F., Thomas M.G., Enns R.M., Speidel S.E., Luna-Ne varez G., Lopez-Castro P.A., Rivera-Acuna F., Luna-Nevarez P. The anti-müllerian hormone as endocrine and molecular marker associated with reproductive performance in Holstein dairy cows exposed to heat stress // Animals. 2024. Vol. 14. N 2. P. 213. DOI: 10.3390/ani14020213.

33. Zamorano-Algandar R., Medrano J.F., Thomas M.G., Enns R.M., Speidel S.E., Sanchez-Castro M.A., Luna-Nevarez G., Leyva-Co rona J.C., Luna-Nevarez P. Genetic markers associated with milk production and thermotolerance in Holstein dairy cows managed in a heat stressed environment // Biology. 2023. Vol. 12. N 5. P. 679. DOI: 10.3390/biology12050679.

34. Cheruiyot E.K., Haile-Mariam M., Cocks B.G., MacLeod I.M., Xiang R., Pryce J.E. New loci and neuronal pathways for resilience to heat stress in cattle // Scientific Reports. 2021. Vol. 11. P. 16619. DOI: 10.1038/s41598-021-95816-8.

35. Wang T., Chen Y-P.P., MacLeod I.M., Pryce J.E., Goddard M.E., Hayes B.J. Application of a Bayesian non-linear model hybrid scheme to sequence data for genomic prediction and QTL mapping // BMC Genomics. 2017. Vol. 18. P. 618. DOI: 10.1186/s12864-017-4030-x.

36. Hayes B.J., Bowman P.J., Chamberlain A.J., Savin K., Tassell C.P., Sonstegard T.S., God dard M.E. A Validated genome wide association study to breed cattle adapted to an environment altered by climate change // PLoS ONE. 2009. Vol. 4. N 8. P. e6676. DOI: 10.1371/journal.pone.0006676.

37. Lorenz R., Stalhandske Z., Fischer E.M. De tection of a climate change signal in extreme heat, heat stress, and cold in Europe from observations // Geophysical Research Let ters. 2019. Vol. 46. N 14. P. 8363–8374. DOI: 10.1029/2019GL082062.

38. Macciotta N.P.P., Biffani S., Bernabucci U., Lacetera N., Vitali A., Ajmone-Marsan P., Nar done A. Derivation and genome-wide associa tion study of a principal component-based mea sure of heat tolerance in dairy cattle // Journal of Dairy Science. 2017. Vol. 100. N 6. Р. 4683 4697. DOI: 10.3168/jds.2016-12249.

39. Halli K., Vanvanhossou S.F., Bohlouli M., König S., Yin T. Identification of candidate genes on the basis of SNP by time-lagged heat stress interactions for milk production traits in German Holstein cattle // PLoS ONE. 2021. Vol. 16. N 10. P. e0258216. DOI: 10.1371/journal.pone.0258216.

40. Yin T., Halli K., König S. Direct genetic effects, maternal genetic effects, and maternal genetic sensitivity on prenatal heat stress for calf diseases and corresponding genomic loci in German Holsteins // Journal of Dairy Science. 2022. Vol. 105. N 8. P. 6795–6808. DOI: 10.3168/jds.2022-21804.

41. Eydivandi S., Roudbar M.A., Karimi M.O., Sa hana G. Genomic scans for selective sweeps through haplotype homozygosity and allelic fixation in 14 indigenous sheep breeds from Middle East and South Asia // Scientific Reports. 2021. Vol. 11. P. 2834. DOI: 10.1038/s41598021-82625-2.

42. Liu D., Chen Z., Zhao W., Guo L., Sun H., Zhu K., Liu G., Shen X., Zhao X., Wang Q., Ma P., Pan Y. Genome-wide selection signatures detection in Shanghai Holstein cattle population identified genes related to adaption, health and reproduction traits // BMC Genomics. 2021. Vol. 22. P. 747. DOI: 10.1186/s12864-021-08042-x.

43. Sölzer N., May K., Yin T., König S. Genomic analyses of claw disorders in Holstein cows: genetic parameters, trait associations, and genome-wide associations considering interac tions of SNP and heat stress // Journal of Dairy Science. 2022. Vol. 105. N 10. Р. 8218–8236. DOI: 10.3168/jds.2022-22087.

44. Yen C.-L.E., Stone S.J., Koliwad S., Harris C., Farese R.V. Jr. Thematic review series: Glycerolipids. DGAT enzymes and triacylglycerol biosynthesis // Journal of Lipid Research. 2008. Vol. 49. N 11. P. 2283–2301. DOI: 10.1194/jlr.R800018-JLR200.

45. Bhattarai D., Dad R., Worku T., Xu S., Ullah F., Zhang M., Liang X., Den T., Fan M., Zhang S. The functions and mechanisms of sequence differences of DGAT1 gene on milk fat synthesis between dairy cow and buffalo // Journal of Dairy Research. 2020. Vol. 87. N 2. P. 170–174. DOI: 10.1017/S0022029920000126.

46. Zhang Y., Huang L., Zhang J., Moskophidis D., Mivechi N.F. Targeted disruption of hsf1 leads to lack of thermotolerance and defines tis sue-specific regulation for stress-inducible Hsp molecular chaperones // Journal of Cellular Bio chemistry. 2002. Vol. 86. N 2. P. 376–393. DOI: 10.1002/jcb.10232.

47. Kaabi Y.A. Growth hormone and its receptor: a molecular insight // Saudi Journal for Health Sciences. 2012. Vol. 1. N 2. P. 61–68. DOI: 10.4103/2278-0521.100942.

48. Liu L., Zhang Q. Identification and functional analysis of candidate gene VPS28 for milk fat in bovine mammary epithelial cells // Biochemi cal and Biophysical Research Communications. 2019. Vol. 510. N 4. P. 606–613. DOI: 10.1016/j.bbrc.2019.01.016.

49. Wang P., Li X., Zhu Y., Wei J., Zhang C., Kong Q., Nie X., Zhang Q., Wang Z. Genome-wide as sociation analysis of milk production, somatic cell score, and body conformation traits in Holstein cows // Frontiers in Veterinary Sci ence. 2022. Vol. 9. P. 932034. DOI: 10.3389/fvets.2022.932034.

50. Sun Y., Wu X., Ma Y., Liu D., Lu X., Zhao T., Yang Z. Molecular marker-assisted selection of ABCG2, CD44, SPP1 genes contribute to milk production traits of Chinese Holstein // Ani mals. 2023. Vol. 13. N 1. P. 89. DOI: 10.3390/ani13010089.

51. Kolenda M., Sitkowska B., Kamola D., Lam bert B.D. Composite genotypes of progesto gen-associated endometrial protein gene and their association with composition and quality of dairy cattle milk // Animal Bioscience. 2021. Vol. 34. N 8. P. 1283–1289. DOI: 10.5713/ab.20.0596