RU2583301C2 - Method for genomic cattle breeding - Google Patents
Method for genomic cattle breeding Download PDFInfo
- Publication number
- RU2583301C2 RU2583301C2 RU2014110321/10A RU2014110321A RU2583301C2 RU 2583301 C2 RU2583301 C2 RU 2583301C2 RU 2014110321/10 A RU2014110321/10 A RU 2014110321/10A RU 2014110321 A RU2014110321 A RU 2014110321A RU 2583301 C2 RU2583301 C2 RU 2583301C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- population
- genomic
- individuals
- individual
- reference population
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 241000283690 Bos taurus Species 0.000 title claims abstract description 23
- 238000009395 breeding Methods 0.000 title claims description 18
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 title claims description 18
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 claims abstract description 43
- 239000012620 biological material Substances 0.000 claims abstract description 16
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims abstract description 10
- 244000144972 livestock Species 0.000 claims abstract description 4
- 238000003205 genotyping method Methods 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 abstract 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 239000008267 milk Substances 0.000 description 13
- 235000013336 milk Nutrition 0.000 description 13
- 210000004080 milk Anatomy 0.000 description 13
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 description 7
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 7
- 108700028369 Alleles Proteins 0.000 description 5
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 5
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 description 5
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 3
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 3
- 235000013365 dairy product Nutrition 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 3
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 3
- 108091093088 Amplicon Proteins 0.000 description 2
- KFZMGEQAYNKOFK-UHFFFAOYSA-N Isopropanol Chemical compound CC(C)O KFZMGEQAYNKOFK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 2
- 244000309464 bull Species 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 244000144980 herd Species 0.000 description 2
- 238000009396 hybridization Methods 0.000 description 2
- 230000006651 lactation Effects 0.000 description 2
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 2
- 230000001850 reproductive effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- LSNNMFCWUKXFEE-UHFFFAOYSA-M Bisulfite Chemical compound OS([O-])=O LSNNMFCWUKXFEE-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 238000007400 DNA extraction Methods 0.000 description 1
- 238000007399 DNA isolation Methods 0.000 description 1
- 102100021587 Embryonic testis differentiation protein homolog A Human genes 0.000 description 1
- 101000898120 Homo sapiens Embryonic testis differentiation protein homolog A Proteins 0.000 description 1
- 101150084044 P gene Proteins 0.000 description 1
- 102000003946 Prolactin Human genes 0.000 description 1
- 108010057464 Prolactin Proteins 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 239000007864 aqueous solution Substances 0.000 description 1
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 1
- 238000010241 blood sampling Methods 0.000 description 1
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000004925 denaturation Methods 0.000 description 1
- 230000036425 denaturation Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000013467 fragmentation Methods 0.000 description 1
- 238000006062 fragmentation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009395 genetic defect Effects 0.000 description 1
- 244000309465 heifer Species 0.000 description 1
- 229940088597 hormone Drugs 0.000 description 1
- 239000005556 hormone Substances 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 235000013372 meat Nutrition 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- -1 moreover Substances 0.000 description 1
- 238000006386 neutralization reaction Methods 0.000 description 1
- 239000002773 nucleotide Substances 0.000 description 1
- 125000003729 nucleotide group Chemical group 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- ISWSIDIOOBJBQZ-UHFFFAOYSA-N phenol group Chemical group C1(=CC=CC=C1)O ISWSIDIOOBJBQZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 1
- 229940097325 prolactin Drugs 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000002271 resection Methods 0.000 description 1
- 108091008146 restriction endonucleases Proteins 0.000 description 1
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 1
- 101150101156 slc51a gene Proteins 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 230000036642 wellbeing Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
- A01K67/00—Rearing or breeding animals, not otherwise provided for; New or modified breeds of animals
- A01K67/02—Breeding vertebrates
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Zoology (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области геномной селекции и может быть использовано в сельском хозяйстве для определения племенной ценности генотипа животных в популяциях или породах крупного рогатого скота.The invention relates to the field of genomic selection and can be used in agriculture to determine the breeding value of the animal genotype in populations or breeds of cattle.
Основным методом определения племенной ценности крупного рогатого скота является бонитировка - комплексная оценка животных по совокупности признаков, распределение их по классам в соответствии с полученной оценкой и разработка на ее основе плана селекционно-племенной работы. По результатам бонитировки определяется дальнейшее назначение животного: отбор в воспроизводительную (племядро) или товарную группы, на выранжировку или выбраковку.The main method for determining the breeding value of cattle is valuation - a comprehensive assessment of animals according to the totality of characters, their distribution into classes in accordance with the assessment, and the development of a plan for breeding and breeding based on it. Based on the results of the appraisal, the further purpose of the animal is determined: selection in the reproductive (tribal) or commodity group, for ranking or culling.
Известны традиционные методы селекции крупного рогатого скота по его фонетипическим признакам, по показателю надоя (Инструкция по бонитировке крупного рогатого скота молочных и молочно-мясных пород. М.: Колос, 1975), включающие зоотехнический и племенной учет, ежемесячное определение количества и качества молока у матерей, дочерей и сверстниц за все лактации и организацию испытания быков по качеству потомства в стадах, регионах и породах (RU 2279216 C1, RU 2313939 C1, RU 2266643 C1).Traditional methods are known for breeding cattle by its phonetypical characteristics and by milk yield (Instructions for the appraisal of cattle of dairy and dairy and meat breeds. M .: Kolos, 1975), including zootechnical and pedigree accounting, monthly determination of the quantity and quality of milk in mothers, daughters and peers for all lactation and the organization of testing bulls on the quality of offspring in herds, regions and breeds (RU 2279216 C1, RU 2313939 C1, RU 2266643 C1).
Однако традиционные методы не дают возможности точно рассчитать племенную ценность животных в раннем возрасте, сократить время и затраты, связанные с содержанием племенного молодняка, и отбирать только лучших животных для молочного стада и воспроизводства.However, traditional methods do not provide an opportunity to accurately calculate the breeding value of animals at an early age, reduce the time and costs associated with keeping young breeding, and select only the best animals for the dairy herd and reproduction.
Известно использование генетической информации для племенной оценки сельскохозяйственных животных. Так, известен способ определения генетического потенциала крупного рогатого скота по качеству молока, включающий выделение ДНК, амплификацию с использованием специфичных праймеров, рестрикционный анализ полученных ампликонов с установлением генотипов отдельно по каждому гену, а затем сопряженных генотипов по обоим генам, которые сравнивают с установленными генотипами, определяющими качество молока, причем в качестве праймеров используют праймеры, специфичные для фрагмента экзона III гена пролактина и фрагмента экзона V гена гормона роста, анализ полученных ампликонов проводят RsaI- и AluI-рестриктазами соответственно, а в качестве установленных генотипов, обуславливающих повышенное содержание жира и белка в молоке, используют генотипы abVV, bbVL и aaVV, abLL, bbLL соответственно, а генотипов, обуславливающих пониженное содержание жира и белка в молоке, - генотипы abLL, bbVV и aaLL, abVV, bbVV соответственно (RU 2317704 C1).It is known to use genetic information for breeding assessment of farm animals. So, there is a known method for determining the genetic potential of cattle by milk quality, including DNA extraction, amplification using specific primers, restriction analysis of the resulting amplicons with the establishment of genotypes for each gene separately, and then the conjugated genotypes for both genes, which are compared with established genotypes, determining the quality of milk, moreover, primers specific for the exon III fragment of the prolactin gene and the exon V fragment of the hormone p gene are used as primers Osta, analysis of the resulting amplicons is carried out by RsaI and AluI restriction enzymes, respectively, and the genotypes abVV, bbVL and aaVV, abLL, bbLL, respectively, and genotypes causing a reduced fat content and protein in milk, the genotypes abLL, bbVV and aaLL, abVV, bbVV, respectively (RU 2317704 C1).
Использование известного способа позволяет на ранних этапах жизни животных оценивать их потенциал по признакам молочной продуктивности (жир и белок), причем для исследования берутся только особи женского пола.Using the known method allows in the early stages of animal life to assess their potential according to signs of milk productivity (fat and protein), and only female individuals are taken for research.
Однако оценка животных известным способом проводится по малому количеству маркеров, что значительно снижает ее точность, не позволяет выявлять генетические дефекты (оценка благополучия) и проводить подтверждение происхождения без дополнительных мероприятий, временных или экономических затрат.However, the assessment of animals in a known manner is carried out on a small number of markers, which significantly reduces its accuracy, does not allow to identify genetic defects (assessment of well-being) and to confirm the origin without additional measures, time or economic costs.
Наиболее близким к предлагаемому способу является известный способ геномной селекции крупного рогатого скота, включающий отбор биологического материала у части особей поголовья для создания референтной популяции, создание референтной популяции и генотипирование особей референтной популяции, отбор биологического материала и генотипирование особей анализируемой популяции, определение достоверности геномной оценки особей анализируемой популяции, равной r2 (X, Y), где r - коэффициент линейной корреляции Пирсона, X, Y - переменные, генетическую паспортизацию и выдачу рекомендаций по их хозяйственному использованию (Mogens S Lund, Adrianus PW de Roos, Alfred G de Vries, Tom Druet, Vincent Ducrocq, Sébastien Fritz, François Guillaume, Bernt Guldbrandtsen1, Zenting Liu, Reinhard Reents, Chris Schrooten, Franz Seefried and Guosheng Su // A common reference population from four European Holstein populations increases reliability of genomic predictions. // Genetics Selection Evolution 2011, 43:43 - прототип).Closest to the proposed method is a known method of genomic breeding of cattle, including the selection of biological material from part of the livestock to create a reference population, the creation of a reference population and genotyping of individuals of the reference population, the selection of biological material and genotyping of individuals of the analyzed population, the determination of the reliability of the genomic assessment of individuals of the analyzed population equal to r 2 (X, Y) , where r is the Pearson linear correlation coefficient, X, Y are the variables genetically certification and issuance of recommendations for their economic use (Mogens S Lund, Adrianus PW de Roos, Alfred G de Vries, Tom Druet, Vincent Ducrocq, Sébastien Fritz, François Guillaume, Bernt Guldbrandtsen1, Zenting Liu, Reinhard Reents, Chris Schrenz, Schrisz and Guosheng Su // A common reference population from four European Holstein populations increases reliability of genomic predictions. // Genetics Selection Evolution 2011, 43:43 - prototype).
В отличие от способа по RU 2317704 C1 способ-прототип дает возможность изучать большое количество маркеров ДНК одновременно. При наличии равномерно распределенных генетических маркеров у одного животного можно оценить его племенную ценность, основываясь на взаимосвязях между их генотипами и большим количеством хозяйственно-полезных признаков, таких как молочная продуктивность, живая масса, развитие телосложения, пригодность к машинному доению, воспроизводительная способность дочерей и т.д.In contrast to the method according to RU 2317704 C1, the prototype method makes it possible to study a large number of DNA markers at the same time. In the presence of uniformly distributed genetic markers in one animal, its breeding value can be estimated based on the relationships between their genotypes and a large number of economically useful traits, such as milk productivity, live weight, physique, suitability for machine milking, reproductive ability of daughters, etc. .d.
Способ-прототип основан на использовании полиморфных однонуклеотидных замен (SNP), как маркеров для определения племенной ценности генотипа животных. В результате ресиквенса генома КРС было выявлено 444792 SNP, из которых отобрали 54000 SNP с высокой степенью детектирования. При использовании SNP был сконструирован чип (Matukumalli L.K., Lawley С.Т., Schnabel R.D. et al. Development and characterization of a high density SNP genotyping assay for cattle // PLoS ONE. 2009). Способ основан на регрессии фенотипа особи на все имеющиеся маркеры с помощью линейных и нелинейных математических моделей. При этом маркеры должны находиться в неравновесии по сцеплению Linkage Disequilibrium (LD) с локусами количественных признаков Quantitative Trait Loci (QTL). В таком случае основной проблемой при выборе математической модели геномной оценки Genome Value (GV) является значительное превышение числа маркеров над числом животных в референтной популяции. Причем GV должна быть максимально точной. Используемая модель - геномный наилучший линейный несмещенный прогноз Genomic Best Linear Unbiased Prediction (G-BLUP). Геномная селекция проводится на основании данных о весомости вклада всех SNP в искомый хозяйственно полезный признак.The prototype method is based on the use of polymorphic single nucleotide substitutions (SNP), as markers for determining the breeding value of the animal genotype. As a result of the resection of the cattle genome, 444792 SNPs were identified, of which 54000 SNPs with a high degree of detection were selected. Using SNP, a chip was constructed (Matukumalli L.K., Lawley C.T., Schnabel R. D. et al. Development and characterization of a high density SNP genotyping assay for cattle // PLoS ONE. 2009). The method is based on the regression of an individual's phenotype to all available markers using linear and non-linear mathematical models. In this case, the markers must be in disequilibrium in linkage Linkage Disequilibrium (LD) with the loci of quantitative traits Quantitative Trait Loci (QTL). In this case, the main problem when choosing a mathematical model for the genome estimation of Genome Value (GV) is the significant excess of the number of markers over the number of animals in the reference population. Moreover, the GV should be as accurate as possible. The model used is Genomic Best Linear Unbiased Prediction (G-BLUP). Genomic selection is carried out on the basis of data on the weight of the contribution of all SNPs to the desired economically useful trait.
Процесс геномной селекции крупного рогатого скота условно состоит из 2-х этапов: 1) создание референтной популяции, отбор биологического материала и генотипирование особей референтной популяции и 2) непосредственная оценка животных из анализируемой популяции - отбор биологического материала и генотипирование особей анализируемой популяциии, генетическая паспортизация и выдача рекомендаций по их хозяйственному использованию.The process of genomic selection of cattle conventionally consists of 2 stages: 1) creation of a reference population, selection of biological material and genotyping of individuals of the reference population, and 2) direct assessment of animals from the analyzed population - selection of biological material and genotyping of individuals of the analyzed population, genetic certification and issuing recommendations on their economic use.
Для проведения оценки молодых особей по определенному продуктивному показателю (признаку), не имеющих оценку по генотипу и традиционную оценку, требуется база данных о весомости ассоциации определенных SNP с искомым хозяйственно-полезным признаком у данной популяции животных. База данных SNP создается на основании генотипирования особей уже прошедших традиционную оценку. На первом этапе способа для таких особей проводятся следующие процедуры:To conduct an assessment of young individuals by a specific productive indicator (trait) that does not have a genotype and a traditional assessment, a database is needed on the significance of the association of certain SNPs with the desired economically useful trait in this animal population. The SNP database is created on the basis of genotyping of individuals that have already passed the traditional assessment. At the first stage of the method, the following procedures are carried out for such individuals:
отбор биологического материала (кровь, сперма, ушной выщип);selection of biological material (blood, sperm, ear pluck);
из полученного материала любым апробированным методом выделяется ДНК (предпочтительно, фенольным методом);DNA is extracted from the obtained material by any approved method (preferably by the phenolic method);
пробы ДНК с массой не менее 200 нг амплифицируют;DNA samples with a mass of at least 200 ng are amplified;
материал, полученный в ходе предыдущего этапа, наносят на чипы (Illumina BeadChip, Affimetrix GeneChip и аналогичные) и проводят гибридизацию; на сканере iScan или аналогичных сканерах осуществляют считывание информации (информация на чипах представлена в виде флуоресцентного свечения разной длины волны, вызываемого лазером сканера);the material obtained in the previous step is applied to chips (Illumina BeadChip, Affimetrix GeneChip and the like) and hybridization is carried out; on an iScan scanner or similar scanners, information is read (the information on the chips is presented in the form of a fluorescence of different wavelengths caused by the scanner laser);
обработку полученной информации осуществляют при помощи программ, поставляемых производителем оборудования (Bead Studio и тд.).processing the information obtained is carried out using programs supplied by the equipment manufacturer (Bead Studio, etc.).
В результате обработки происходит выявление аллелей маркеров, предположительно ассоциированных с хозяйственно-полезным признаком. Математические модели, такие как G-BLUP, на основании данных об аллелях SNP и племенной ценности каждого животного в референтной популяции позволяют определять веса ассоциации с признаком для каждого SNP. При этом чем больше размер референтной популяции, тем выше точность.As a result of processing, alleles of markers are identified that are presumably associated with an economically useful trait. Mathematical models, such as G-BLUP, based on data on SNP alleles and the breeding value of each animal in the reference population, allow us to determine the association weights with a trait for each SNP. Moreover, the larger the size of the reference population, the higher the accuracy.
Второй этап включает в себя оценку животных, не включенных в референтную популяцию. Сюда попадают как и вновь рожденные животные, так и взрослые животные без геномной оценки. Процедура второго этапа аналогична первому - построение генетического профиля животного и его анализ. Обработанная информация благодаря статическим моделям сравнивается с матрицей весов каждого аллеля SNP, полученной с помощью референтной популяции, и определяется достоверность геномной оценки особей анализируемой популяции, равной r2 (Х, Y), где r - коэффициент линейной корреляции Пирсона, X и Y - переменные, причем X = данные геномной племенной оценки (GEBV); Y = данные традиционной племенной оценки (EBV). Далее в паспорте животного производится отметка о проведении геномной оценки, указывается геномная племенная ценность и достоверность геномной оценки. При этом определяется его происхождение. Если SNP чип содержит маркеры заболеваний, то они также выявляются.The second stage includes the assessment of animals not included in the reference population. This includes both newly born animals and adult animals without a genomic assessment. The procedure of the second stage is similar to the first - the construction of the animal’s genetic profile and its analysis. The processed information due to the static models is compared with the weight matrix of each SNP allele obtained using the reference population, and the reliability of the genomic estimate of the individuals of the analyzed population is determined, equal to r 2 (X, Y) , where r is the Pearson linear correlation coefficient, X and Y are variables wherein X = genomic tribal assessment data (GEBV); Y = traditional tribal assessment (EBV) data. Further, in the passport of the animal, a mark is made on the conduct of genomic assessment, the genomic tribal value and reliability of the genomic assessment are indicated. In this case, its origin is determined. If the SNP chip contains disease markers, then they are also detected.
Недостатком способа-прототипа является то, что используют референтные популяции, состоящие только из особей мужского пола, что обоснованно более точным определением традиционной племенной ценности, чем у особей женского пола, так как каждая особь мужского пола оценивается через 50 и более дочерей. В связи с этим способ-прототип не может быть использован в малых популяциях или породах вследствие нехватки особей мужского пола. В результате оценки особей женского пола способом-прототипом происходит искажение достоверности геномной оценки особей анализируемой популяции, возможная и/или недооценка молодых особей в связи с тем, что определение достоверности геномной оценки особей анализируемой популяции, равной r2 (x, y), осуществляется с использованием X=GEBV и Y=EBV, где GEBV - данные геномной племенной оценки, a EBV - данные традиционной племенной оценки. Способ-прототип довольно точно обеспечивает определение достоверности геномной оценки по особям мужского пола, однако его использование на женских особях крупного рогатого скота приводит к ошибкам вследствие отсутствия точной (адекватной требуемому уровню) племенной оценки коров в хозяйствах по следующим причинам.The disadvantage of the prototype method is that it uses reference populations consisting only of males, which is justified by a more accurate definition of traditional tribal values than females, since each males is evaluated after 50 or more daughters. In this regard, the prototype method cannot be used in small populations or breeds due to the lack of males. As a result of the evaluation of female individuals by the prototype method, the reliability of the genomic assessment of the individuals of the analyzed population is distorted, and the possible and / or underestimation of young individuals due to the fact that the determination of the reliability of the genomic assessment of the individuals of the analyzed population equal to r 2 (x, y) is carried out with using X = GEBV and Y = EBV, where GEBV is the genomic tribal assessment data, and EBV is the traditional tribal assessment data. The prototype method provides a fairly accurate determination of the reliability of the genomic assessment for males, however, its use on female cattle leads to errors due to the lack of an accurate (adequate to the required level) breeding assessment of cows in farms for the following reasons.
Имеется значительное различие в традиционной племенной оценке между мужской и женской особью, заведомо оценивающей меньше критериев для женской особи ввиду недостаточного количества потомков. Накопление этих критериев и их зависимость от субъективных факторов (заведомо ложные отчеты, недостаток и низкая квалификация персонала, низкий интерес к особям женского пола ввиду их значительного превосходства по количеству, старые методики оценки особей женского пола) ведет к ошибкам при работе с геномной оценкой.There is a significant difference in the traditional tribal assessment between a male and a female, obviously knowing less criteria for a female due to the insufficient number of descendants. The accumulation of these criteria and their dependence on subjective factors (deliberately false reports, lack of staff and low qualifications, low interest in females due to their significant superiority in number, old methods for evaluating females) leads to errors when working with genomic estimation.
Технической задачей предлагаемого изобретения является создание способа геномной селекции крупного рогатого скота, лишенного указанного недостатка.The technical task of the invention is the creation of a method of genomic selection of cattle, devoid of this drawback.
Технический результат предлагаемого изобретения состоит в обеспечении возможности осуществления геномной селекции при нехватке особей мужского пола и повышение точности оценки.The technical result of the invention consists in providing the possibility of genomic selection with a lack of males and improving the accuracy of the assessment.
Указанный технический результат достигается тем, что в способе геномной селекции крупного рогатого скота, включающем отбор биологического материала у части особей поголовья для создания референтной популяции, создание референтной популяции и генотипирование особей референтной популяции, отбор биологического материала и генотипирование особей анализируемой популяциии, определение достоверности геномной оценки особей анализируемой популяции, равной r2 (X, Y), где r - коэффициент линейной корреляции Пирсона, X, Y - переменные, генетическую паспортизацию и выдачу рекомендаций по их хозяйственному использованию, референтную популяцию создают из особей женского пола, определяют геномную ценность DGV по результатам сравнения полученной информации о генотипе особи с Библиотекой признаков, накопленной в ходе обработки животных из референтной популяции, а достоверность геномной оценки особей анализируемой популяции, равную r2 (Х, У), определяют при X=DGV и Y=РА, где РА - средний показатель от всех известных предков для данной особи, взятый из индивидуальной карточки животного.The specified technical result is achieved by the fact that in the method of genomic breeding of cattle, including the selection of biological material from part of the livestock to create a reference population, the creation of a reference population and genotyping of individuals of the reference population, the selection of biological material and genotyping of individuals of the analyzed population, the determination of the reliability of the genomic assessment individuals analyzed population, equal to 2 r (X, Y), where r - Pearson linear correlation coefficient, X, Y - variables genetically certification and issuance of recommendations for their economic use, the reference population is created from female individuals, the DGV genomic value is determined by comparing the information obtained about the individual’s genotype with the Library of characters accumulated during processing of animals from the reference population, and the reliability of the genomic assessment of the individuals of the analyzed population, equal to r 2 (X, Y) , determined at X = DGV and Y = RA, where RA is the average of all known ancestors for a given individual, taken from an individual animal card.
Достоверность геномной оценки в предлагаемом способе и способе-прототипе определяют с использованием коэффициента линейной корреляции Пирсона (http://www.tsput.ru/res/math/mop/lections/lection_7.htm; Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М., Высшая школа, 2004). Однако если в способе-прототипе в качестве переменных использованы GEBV - данные геномной племенной оценки и EBV - данные традиционной племенной оценки, то в предлагаемом способе переменными являются DGV - непосредственная геномная ценность, рассчитанная по результатам сравнения полученной информации о генотипе особи с Библиотекой признаков, накопленной в ходе обработки животных из референтной популяции, и РА - средний показатель от всех известных предков для данной особи, взятый из индивидуальной карточки животного.The reliability of the genomic assessment in the proposed method and the prototype method is determined using the Pearson linear correlation coefficient (http://www.tsput.ru/res/math/mop/lections/lection_7.htm; Gmurman V.E. Probability Theory and Mathematical Statistics M., Higher School, 2004). However, if in the prototype method, GEBV — data of a genomic tribal assessment and EBV — data of a traditional tribal assessment were used as variables, then in the proposed method, the variables are DGV — direct genomic value, calculated by comparing the obtained information about the individual’s genotype with the Library of characters accumulated during the processing of animals from the reference population, and RA is the average of all known ancestors for a given individual, taken from an individual animal card.
В качестве биологического материала особей женского пола, предпочтительно, используют нативную или размороженную (после хранения) кровь. Выделение ДНК производится с помощью стандартных сертифицированных наборов, например Fermentas GeneJET (http://www.laboratorii.com/reaktivy/reaktivy-fermentas/723/) или любого другого, пригодного для этих целей. Количество биологического материала, требуемого для проведения выделения, может варьироваться и зависит исключительно от требований производителя реактива, но, как правило, не превышает 1 мл, процедура выполняется согласно наставлению к набору и как правило, не превышает 1 мл; процедура выполняется согласно руководству к набору. Возможно выделение биологического материала с помощью автоматических станций. Выделенный материал ДНК обрабатывается, например, с помощью набора реактивов Illumina Infinium HD Assay (http://www.interlabservice.ru/catalog/oborud/index.php?sid=1780) или аналогичных, согласно приложенным к ним руководствам. Для математической обработки используются соответствующие стандартные компьютерные программы, находящиеся в открытом доступе.As the biological material of female individuals, native or thawed (after storage) blood is preferably used. DNA isolation is performed using standard certified kits, for example Fermentas GeneJET (http://www.laboratorii.com/reaktivy/reaktivy-fermentas/723/) or any other suitable for this purpose. The amount of biological material required for isolation can vary and depends solely on the requirements of the reagent manufacturer, but, as a rule, does not exceed 1 ml, the procedure is performed according to the instruction for the kit and, as a rule, does not exceed 1 ml; The procedure is performed according to the manual for the kit. It is possible to isolate biological material using automatic stations. The extracted DNA material is processed, for example, using the Illumina Infinium HD Assay reagent kit (http://www.interlabservice.ru/catalog/oborud/index.php?sid=1780) or similar, according to the guidelines attached to them. For mathematical processing, appropriate standard computer programs are used that are in the public domain.
Согласно предлагаемому способу в популяции крупного рогатого скота с малым количеством особей мужского пола проводят отбор биологического материала (3-9 мл крови в пробирку с ЭТДА) от особей женского пола соответствующих требуемым критериям включения в референтную популяцию. Данным критерием является: наличие данных о продуктивных качествах коровы: количество молока, % жира, % белка, возраст не моложе второй лактации, согласно данным бонитировки - общий вид и развитие не ниже 2 баллов, вымя не ниже 4 баллов, ноги не ниже 2 баллов; класс элита-рекорд, элита. После отбора биологического материала животное условно закрепляется в референтную популяцию. Используя нативную или размороженную кровь, производят выделение ДНК, например, с помощью набора Fermentas GeneJET (производства Thermo Fisher Scientific Inc). Выделенный материал ДНК в виде водного раствора с количеством ДНК не меньше 500 нг обрабатывается, например, с помощью набора реактивов Illumina Infinium HD Assay (производства Illumina Inc.). Пробы проходят следующие этапы обработки в пробирках (микропланшетах): преамплификационная обработка (бисульфитные преобразования), денатурация и нейтрализиция, амплификация, фрагментация, осаждение изопропанолом, ресуспензия осадка в буфере. Далее материал переносится на «чипы» высокой плотности (например, Illumina BeadChip Bobine SNP50K; производства Illumina Inc.) и помещается в гибридизационную печь. Проводится отмывка чипа, окраска и помещение в прибор сканирования для спектрального анализа фрагментов (например, Illimina iScan; Illumina Inc.). Информация с прибора переносится на компьютер, где обрабатывается в программе GenomeStudio (Illumina Inc). Информация кодируется по принципу: 0 - гомозигота, 1 - гетерозигота, 2 - гомозигота по другой аллели. Полученная информация сохраняется в базе данных компьютера. С помощью вычислительных программ, работающих на основании статистических моделей, например G-BLUP (геномная модель лучшего линейного несмещенного прогноза), происходит поиск взаимосвязи аллелей SNP с признаком. Таким образом, создается Библиотека признаков.According to the proposed method, in a population of cattle with a small number of males, biological material is sampled (3-9 ml of blood per tube with ETDA) from females corresponding to the required inclusion criteria in the reference population. This criterion is: the availability of data on the productive qualities of a cow: the amount of milk,% fat,% protein, age not younger than the second lactation, according to the valuation data - general appearance and development not less than 2 points, udder not less than 4 points, legs not less than 2 points ; class elite record, elite. After the selection of biological material, the animal is conditionally fixed in the reference population. Using native or thawed blood, DNA is isolated, for example, using the Fermentas GeneJET kit (manufactured by Thermo Fisher Scientific Inc). The isolated DNA material in the form of an aqueous solution with an amount of DNA of at least 500 ng is processed, for example, using the Illumina Infinium HD Assay reagent kit (manufactured by Illumina Inc.). Samples go through the following processing steps in test tubes (microplates): preamplification treatment (bisulfite transformations), denaturation and neutralization, amplification, fragmentation, precipitation with isopropanol, resuspension of sediment in the buffer. Then the material is transferred to high-density “chips” (for example, Illumina BeadChip Bobine SNP50K; manufactured by Illumina Inc.) and placed in a hybridization furnace. The chip is washed, stained and placed in a scanning device for spectral analysis of fragments (for example, Illimina iScan; Illumina Inc.). Information from the device is transferred to a computer, where it is processed in the program GenomeStudio (Illumina Inc). Information is encoded according to the principle: 0 - homozygote, 1 - heterozygote, 2 - homozygote for another allele. The received information is stored in the computer database. Using computational programs based on statistical models, for example, G-BLUP (genomic model of the best linear unbiased forecast), the relationship between SNP alleles and a trait is searched. In this way, a feature library is created.
От особей, не имеющих геномную оценку и включенных в анализируемую популяцию, проводят отбор крови и ее последующую обработку аналогично референтной популяции. Полученную информацию о генотипе особи сравнивают с Библиотекой признаков, накопленной в ходе обработки животных из референтной популяции, и определяют ее непосредственную геномную ценность (DGV) при помощи соответствующей компьютерной программы (например, программы G3, находящейся в свободном доступе).From individuals that do not have a genomic assessment and are included in the analyzed population, blood sampling and its subsequent processing are carried out similarly to the reference population. The information obtained on the genotype of an individual is compared with the Library of characters accumulated during the processing of animals from the reference population, and its direct genomic value (DGV) is determined using an appropriate computer program (for example, the G3 program, which is freely available).
Определение достоверности осуществляют в программе SAS/STAT (производства SAS Institute corp.), как равной r2 (DGV, PA), учитывающей корреляцию геномной оценки и среднего значения по родителям. Показатель DGV получают в результате вышеизложенных действий, РА рассчитывается селекционерами как средний показатель от всех известных предков для данной особи, указываемый в индивидуальной карточке животного.Reliability is determined in the SAS / STAT program (manufactured by SAS Institute corp.) As equal to r 2 (DGV, PA) , taking into account the correlation of the genomic estimate and the average value for parents. The DGV indicator is obtained as a result of the above actions, RA is calculated by breeders as the average indicator of all known ancestors for this individual, indicated in the individual card of the animal.
После проведения генотипирования в паспорт животного вносят сведения о проведении генетической оценки с указанием достоверности оценки животного. На основании полученных сведений выдаются рекомендации по хозяйственному использованию животных, сообщается о рациональности использования высокоценных кормов для выращивания данного животного, об ожидаемой молочной продуктивности с поправкой на процент достоверности, племенном использовании.After genotyping, the animal’s passport contains information about the genetic assessment, indicating the reliability of the animal’s assessment. Based on the information received, recommendations are made on the economic use of animals, the rationality of the use of high-value feed for the production of this animal, the expected milk productivity, adjusted for the percentage of reliability, breeding use, are reported.
ПримерExample
Выбрана популяция голштинизированного черно-пестрого скота, проживающая на территории Ленинградской Области примерной численностью 50000 особей. Популяцию составляют 100 быков и 49900 коров. Популяция была разбита на референтную и анализируемую. Для создания референтной популяции было выделено 9000 особей женского пола (коров). В состав анализируемой популяции вошли все оставшиеся животные - 41000 особей. От 9000 коров референтной популяции были отобраны пробы крови и проведено генотипирование согласно методике с использованием чипов Illumina BeadChip Bovine50K. Полученные данные использовались для создания Библиотеки признаков, которая позволила определить основные SNP, ассоциированные с признаком молочной продуктивности.A population of Holstein black-motley cattle was selected, living in the Leningrad Region with an approximate number of 50,000 individuals. The population is 100 bulls and 49,990 cows. The population was divided into reference and analyzed. To create a reference population, 9,000 females (cows) were allocated. The composition of the analyzed population included all the remaining animals - 41,000 individuals. Blood samples were taken from 9000 cows of the reference population and genotyping was performed according to the method using Illumina BeadChip Bovine50K chips. The data obtained was used to create a library of signs, which allowed to determine the main SNP associated with the sign of milk productivity.
Из анализируемой популяции случайным подбором были выбраны 1000 нетелей и проведено их генотипирование с использованием чипов Illumina BeadChip Bovine50K. Полученные данные были обработаны программой G3 и сопоставлены с Библиотекой признаков, полученной от референтной популяции. В результате этих вычислений получена геномная ценность DGV. Используя программу SAS/STAT определяют достоверность, равную r2 (DGV, PA) по удою, которая составила 56%. В результате были внесены записи в племенные карточки животных о прохождении геномной оценки, по признаку молочной продуктивности с указанием процента достоверности. Зоотехнической службе хозяйств, где содержаться животные, были выданы рекомендации по дальнейшему использованию животных: примерный удой с учетом процента достоверности, выделены группы высокоценных животных по результатам исследования, требующих рационы для высокопродуктивных коров.From the analyzed population, 1000 heifers were randomly selected and genotyped using Illumina BeadChip Bovine50K chips. The data obtained were processed by the G3 program and compared with the Library of traits obtained from the reference population. As a result of these calculations, the genomic value of DGV was obtained. Using the SAS / STAT program, a confidence value of r 2 (DGV, PA) was determined for the milk yield, which was 56%. As a result, entries were made in the breeding cards of animals on the passage of a genomic assessment, on the basis of milk productivity, indicating the percentage of reliability. Recommendations for further use of animals were issued to the zootechnical service of the farms where the animals were kept: approximate milk yield, taking into account the percentage of reliability, groups of high-value animals were identified according to the results of the study, requiring rations for highly productive cows.
Для сравнения была осуществлена геномная селекция той же популяции животных по способу-прототипу с использованием коэффициента линейной корреляции Пирсона r(GEBV; EBV), но референтную популяцию создавали, как и в предложенном способе, только из особей женского пола. Альтернативное исследование показало, что предложенный способ по сравнению со способом-прототипом обладает большей достоверностью, что снижает потери ценного генетического материала, исключает недополучение высокопродуктивных животных и выбраковку высокопродуктивных неоправданно забракованных животных.For comparison, genomic selection of the same animal population was carried out according to the prototype method using the Pearson linear correlation coefficient r (GEBV; EBV) , but the reference population was created, as in the proposed method, only from females. An alternative study showed that the proposed method in comparison with the prototype method has greater reliability, which reduces the loss of valuable genetic material, eliminates the shortfall of highly productive animals and the culling of highly productive unjustifiably rejected animals.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014110321/10A RU2583301C2 (en) | 2014-03-18 | 2014-03-18 | Method for genomic cattle breeding |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014110321/10A RU2583301C2 (en) | 2014-03-18 | 2014-03-18 | Method for genomic cattle breeding |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2014110321A RU2014110321A (en) | 2015-09-27 |
| RU2583301C2 true RU2583301C2 (en) | 2016-05-10 |
Family
ID=54250674
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2014110321/10A RU2583301C2 (en) | 2014-03-18 | 2014-03-18 | Method for genomic cattle breeding |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2583301C2 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111243667A (en) * | 2020-03-18 | 2020-06-05 | 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所 | Western Hua cattle genome selection method |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110853710B (en) * | 2019-11-20 | 2023-09-12 | 云南省烟草农业科学研究院 | Whole genome selection model for predicting starch content of tobacco and application thereof |
| CN110853711B (en) * | 2019-11-20 | 2023-09-12 | 云南省烟草农业科学研究院 | Whole genome selection model for predicting fructose content of tobacco and application thereof |
| CN113678767B (en) * | 2021-08-10 | 2022-08-23 | 中国水产科学研究院黄海水产研究所 | Breeding method for prawn disease resistance character |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| UA15061U (en) * | 2005-12-05 | 2006-06-15 | Kriukiv Carriage Building Work | Transport means with the conditioner of single-unit design |
| RU2332008C1 (en) * | 2006-11-09 | 2008-08-27 | Государственное научное учреждение "Архангельский НИИСХ Россельхозакадемии" | Method of stud bulls selection based on results of dna-dyagnosis of kappa casein genotypes |
-
2014
- 2014-03-18 RU RU2014110321/10A patent/RU2583301C2/en active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| UA15061U (en) * | 2005-12-05 | 2006-06-15 | Kriukiv Carriage Building Work | Transport means with the conditioner of single-unit design |
| RU2332008C1 (en) * | 2006-11-09 | 2008-08-27 | Государственное научное учреждение "Архангельский НИИСХ Россельхозакадемии" | Method of stud bulls selection based on results of dna-dyagnosis of kappa casein genotypes |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Mogens S Lund et al, A common reference population from four European Holstein populations increases reliability of genomic predictions, Genetics Selection Evolution 2011, 43:43 . * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111243667A (en) * | 2020-03-18 | 2020-06-05 | 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所 | Western Hua cattle genome selection method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2014110321A (en) | 2015-09-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Boichard et al. | New phenotypes for new breeding goals in dairy cattle | |
| Szyda et al. | Evaluating markers in selected genes for association with functional longevity of dairy cattle | |
| Ring et al. | Genetic selection for hoof health traits and cow mobility scores can accelerate the rate of genetic gain in producer-scored lameness in dairy cows | |
| US11690361B2 (en) | Transition cow index | |
| JP2010538643A (en) | How to use genetic markers and related epistasis interactions | |
| Gholizadeh et al. | Genomewide association study to detect QTL for twinning rate in Baluchi sheep | |
| Iamartino et al. | The buffalo genome and the application of genomics in animal management and improvement. | |
| RU2583301C2 (en) | Method for genomic cattle breeding | |
| US20130034624A1 (en) | Animal management | |
| Tsuruta et al. | Genotype by environment interactions on culling rates and 305-day milk yield of Holstein cows in 3 US regions | |
| CN110195116B (en) | Boar sperm motility related molecular genetic marker and application and acquisition method thereof | |
| Navas et al. | Modelling for the inheritance of multiple births and fertility in endangered equids: Determining risk factors and genetic parameters in donkeys (Equus asinus) | |
| WO2009048344A2 (en) | Genetic markers and methods of use as predictive indicators for production traits in animals, particularly bovine animals | |
| Adamov et al. | Microsatellite markers for pedigree verification in cattle. | |
| Lund et al. | Relation between accuracies of genomic predictions and ancestral links to the training data | |
| Pryce et al. | Strategies and tools for genetic selection in dairy cattle and their application to improving animal welfare | |
| Mark et al. | Genomic dairy cattle breeding: risks and opportunities for cow welfare | |
| Ruottinen et al. | Associations between milk protein genotypes and fertility traits in Finnish Ayrshire heifers and first lactation cows | |
| Al-Abri et al. | Genome wide association analysis for body measurements in Jabal Akhdar Omani goats | |
| Rocha et al. | Inheritance of genomic regions and genes associated with number of oocytes and embryos in Gir cattle through daughter design | |
| STANOJEVIĆ et al. | Genomics as a tool for improving dairy cattle populations | |
| Paputungan et al. | Heritabilities of body size by growth hormone (GH-Msp1) genotypes using PCR-RFLP in Ongole Grade cattle | |
| JP2011520198A (en) | Methods for generating genetic predictors employing DNA markers and quantitative trait data | |
| Sesay et al. | Genome-Wide Assessment of Signatures of Selection in the Pakistan Sahiwal Cattle | |
| König et al. | Breeding for Metabolic Robustness and Longevity in Dairy Cows |