doi: 10.15389/agrobiology.2017.6.1148rus

УДК 636.2:636.082:575.113.1

В работе использовано оборудование ЦКП «Биоресурсы и биоинженерия сельскохозяйственных животных» ФГБНУ ФНЦ ВИЖ им. Л.К. Эрнста. Исследования выполнены в рамках проекта № 17-44-500324, поддержанного РФФИ и Правительством Московской области. Использованы полногеномные профили быков, полученные при выполнении работ по проекту РНФ № 14-36-00039.

 

ВАЛИДАЦИЯ ГЕНОМНОГО ПРОГНОЗА ПЛЕМЕННОЙ ЦЕННОСТИ БЫКОВ-ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ ПО ПРИЗНАКАМ МОЛОЧНОЙ
ПРОДУКТИВНОСТИ ДОЧЕРЕЙ НА ПРИМЕРЕ ПОПУЛЯЦИИ
ЧЕРНО-ПЕСТРОГО И ГОЛШТИНСКОГО СКОТА

А.А. СЕРМЯГИН1, А.А. БЕЛОУС1, А.Ф. КОНТЭ1, А.А. ФИЛИПЧЕНКО1,
А.Н. ЕРМИЛОВ1, И.Н. ЯНЧУКОВ1, К.В. ПЛЕМЯШОВ2, Г. БРЕМ3,
Н.А. ЗИНОВЬЕВА1

Быстрое развитие молекулярно-генетических методов в селекции животных за последние десять лет привело к повышению интенсивности отбора в популяциях. Расширение перечня учитываемых хозяйственно полезных признаков молочного скота позволило увеличить возможности селекции по улучшению здоровья коров и изучению природы метаболического синтеза компонентов молока. Целью настоящей работы была валидация оценок геномной племенной ценности по признакам молочной продуктивности с использованием ядра популяции скота черно-пестрой и голштинской пород на основе полногеномных данных. Было проведено моделирование отбора в 124 стадах из Московской и Ленинградской областей на основании результатов геномной оценки племенной ценности в сравнении с оценкой по предкам и качеству потомства. Установлено, что отбор производителей на основе геномной информации корректирует оценку по родословной и уточняет прогноз племенной ценности животного, полученный по качеству потомства. Значения повторяемости геномных оценок племенной ценности были получены посредством валидации информации по родословной и геному для 100 быков с наличием данных как минимум по 300 дочерям. Выборка составила ядро создаваемой референтной региональной группы молочного скота. Для расчета аддитивной матрицы родства использовали 1050 предков. После контроля качества генотипирования в анализ было взято 39818 SNP. Процедура оценки животных основывалась на методах REML (restricted maximum likelihood estimation), BLUP SM (BLUP Sire Model), GBLUP (genomic BLUP). Среднегодовой генетический тренд по признакам молочной продуктивности в исследуемых популяциях составил за период с 1987 по 2006 год +60 кг молока по удою, +2,5 кг по количеству молочного жира, +1,5 кг по содержанию молочного белка. Повторяемость оценок, полученных по геному, ранжировалась от 0,371 до 0,606 для признаков молочной продуктивности, что в среднем превышало прогноз племенной ценности предков на 0,147. Точность оценки, полученной по качеству потомства, варьировала от 0,879 до 0,900 или была выше прогноза по геному на 0,405 ед. Изучены подходы по принципу формирования референтной популяции на основе анализа многомерного шкалирования и генетических дистанций, которые составили между региональными популяциями Fst = 0,0025. Показано разложение неравновесия по сцеплению между маркерами на дистанциях до 1000 т.п.н. Установлено, что на расстояниях от 5 до 70 т.п.н. степень сцепления достигала максимальных величин от 0,20 до 0,54. В рамках изучения метаболических путей синтеза компонентов молока получены селекционно-генетические параметры и MLS-оценки по расширенному составу молока: лактозе (h2 = 0,18), сухому веществу (h2 = 0,10), сухому обезжиренному молочному остатку (h2 = 0,19), точке замерзания молока (h2 = 0,06), оценке числа соматических клеток (h2 = 0,10) и концентрации мочевины (h2 = 0,04). По ряду признаков установлены значения аддитивной генетической изменчивости, указывающие на объективные возможности их использования в селекции молочного скота. Для получения достоверных полногеномных ассоциаций будет проводиться дальнейшее накопление базы компонентного состава молока коров по дополнительным спектрам. В процессе комплексных исследований обоснованы подходы по использованию геномных оценок, расширению референтной популяции и списка признаков количественного и качественного состава молока.

Ключевые слова: геномная оценка племенной ценности, молочная продуктивность, референтная популяция, неравновесие по сцеплению, наследуемость, компонентный состав молока.

 

Полный текст

 

 

GENOMIC EVALUATION OF BULLS FOR DAUGHTERS’ MILK TRAITS
IN RUSSIAN BLACK-AND-WHITE AND HOLSTEIN CATTLE POPULATION
THROUGH THE VALIDATION PROCEDURE

A.A. Sermyagin1, A.A. Belous1, A.F. Conte1, A.A. Filipchenkov1,
A.N. Ermilov1, I.N. Yanchukov1, K.V. Plemyashov2, G. Brem3,
N.A. Zinovieva1

The rapid development of molecular genetic methods in animal breeding over the past ten years has given rise to an increase of the selection intensity at the population level. Expansion of the economically useful traits spectrum of dairy cattle allowed increasing the opportunities for breeding to improve the cows’ health and for studying the essence of the metabolic synthesis of milk components. The purpose of this study was to verify the effectiveness of genomic forecasting in the development of the concept of dairy cattle genetic assessment in the regional and national aspects. The study for bulls’ estimations in Russian Black-and-White improved by Holstein and Holstein breeds by simulation of breeding process using 124 herds of the Moscow and Leningrad regions was carried out. The effectiveness of genomic prediction as compared to the parent averages (PA) and the estimated breeding values (EBV) of sires have been shown. The selection of testing bulls based on the genomic information corrects PA and is to refine EBV that is further obtained by using progeny. Repeatability of genomic EBV was obtained through validation of parentage and genomic information for 100 sires with data for at least 300 daughters. This dataset lay down the core of the newly created Russian regional reference group of dairy cattle. For calculating the additive relationship matrix 1050 ancestors was used. For genomic relationship matrix, 39818 nucleotide polymorphisms were taken into analysis. Based on the REML, BLUP SM, GBLUP methods the procedures to assess of animals were carried out. The average annual genetic trend for milk production traits in the studied populations from 1987 to 2006 was +60 kg, +2.5 kg, +1.5 kg by milk yield, milk fat and milk protein, respectively. It was found that the repeatability of genomic estimates was ranging from 0.371 to 0.606 for milk production traits, which on average exceeded the PA value by 0.147. The accuracy of the evaluation obtained by progeny tested bulls ranged from 0.879 to 0.900 that was higher than the genomic prediction by 0.405 units. The principles of creating the reference population based on the analysis of multi dimension scaling and genetic distances were studied. The distinguish between two regional populations (Moscow and Leningrad regions) was Fst = 0.0025. The decay of the linkage disequilibrium between the markers at distances up to 1000 kb is shown. In distance from 5 up to 70 kb the linkage level was get the maximum values from 0.20 to 0.54. In the framework of the metabolic pathways study for the milk components synthesis genetic parameters and mean least square estimates were obtained for the extended milk composition: lactose (h2 = 0.18), dry matter (h2 = 0.10), solids-not-fat (h2 = 0.19), milk freezing point (h2 = 0.06), somatic cells score (h2 = 0.10) and milk urea (h2 = 0.04). The values of additive genetic variances have been get indicating the objective possibilities of using them in Russian dairy cattle breeding sector. To obtain reliable whole-genome associations a further replenishment of the database of the cows’ milk component will be carried out using additional spectra. The complex studies have grounded approaches to the use of genomic estimations, the principles of reference population extension and widening list of features for the quantitative and qualitative milk composition assessment.

Keywords: genomic breeding value, milk production, reference population, linkage disequilibrium, heritability, milk components.

 

1ФГБНУ Федеральный научный центр
животноводства
ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста,
142132 Россия, Московская обл., г.о. Подольск, пос. Дубровицы, 60,
e-mail: alex_sermyagin85@mail.ru, belousa663@gmail.com, alexandrconte@yandex.ru, filipchenko-90@mail.ru, mos-bulls@mail.ru, n_zinovieva@mail.ru;
2Всероссийский НИИ генетики и разведения
сельскохозяйственных животных,

филиал ФГБНУ Федеральный научный центр
животноводства —
ВИЖ им. академика Л.К. Эрнста,
196601 Россия, г. Санкт-Петербург—Пушкин, Московское шоссе, 55а,
e-mail: spbvniigen@mail.ru;
3Institut für Tierzucht und Genetik,
University of Veterinary Medicine (VMU),

Veterinärplatz, A-1210, Vienna, Austria,
e-mail: gottfried.brem@vetmeduni.ac.at

Поступила в редакцию
25 сентября 2017 года

 

назад в начало