Estudio de asociaciones de genoma completo para producción de leche total en ganado holstein

Introducción

Las Naciones Unidas prevén que, en las próximas décadas, el número de habitantes crezca de 7.700 a 9.700 millones. Además, con el aumento de la temperatura global se espera mayor variabilidad en las precipitaciones, sequias y escasez de alimento (Britt et al., 2018). Por lo anterior, la industria lechera enfrentará el desafío de producir leche y a bajo costo ante una reducción de alimento disponible para el ganado por el eminente crecimiento de la población humana. El éxito de un establo lechero se ve reflejado en la pTot por vaca. Con la secuenciación del genoma bovino y el genotipado de SNPs, los GWAS se han convertido en una herramienta importante para localizar locus/loci de rasgos cuantitativos (QTL) asociados con pTot. En distintas especies y razas, los GWAS se han empleado para la identificación de regiones en el ADN que involucran la resistencia a enfermedades (Wu et al., 2015), tolerancia al estrés por calor (Luna-Nevarez et al., 2020) y calidad de la leche (Zhang et al., 2020). Hernández-Cordero et al. (2017) propusieron siete genes relacionados con la producción de leche, mientras que Leyva-Corona et al. (2018) detectaron genes relacionados con la reproducción bajo climas cálidos. El GWAS puede ser una herramienta potencialmente valiosa para aumentar la precisión en los esquemas de selección animal enfocados a la pTot de vacas Holstein de la región. Por lo tanto, el objetivo del presente estudio fue realizar un GWAS en vacas Holstein para identificar SNPs asociados con producción de leche total.

Materiales y Métodos

La toma de datos inició en el año 2015 y finalizó en el 2018. Participaron tres establos lecheros localizados en el Valle del Yaqui, Sonora. Se colectaron inicialmente 472,712 rLeche, después de una depuración exhaustiva fueron seleccionados 53,443 rLeche de 430 lactancias completas y 295 vacas Holstein. La producción de leche total (pTot) fue calculada a partir del total de rLeche. Las muestras sanguíneas de todas las vacas fueron colectadas por punción de la vena coccígea y 3-4 gotas fueron depositadas en tarjetas de tecnología para análisis rápido de ácidos nucleicos (FTA). Las tarjetas fueron enviadas al laboratorio Neogen para la extracción, purificación y cuantificación del ADN. El ADN fue genotipado utilizando el chip Illumina BovineSNP50 BeadChip que contiene 50,000 SNPs. Para asegurar la calidad de los SNPs se excluyeron regiones no autosómicas, así como SNPs con frecuencia del alelo menor < 0,05, tasa de genotipado < 95% y desviación del equilibrio de Hardy-Weinberg (P> 0,001). El análisis asociativo se realizó utilizando un modelo lineal mixto multilocus implementando el algoritmo de estimación de máxima verosimilitud de un modelo modal (MLMM) en el software SVS (v8.9.0). Los valores de significancia para SNPs (P< 0.0001) se sometieron a corrección Bonferroni al 5%. Para la identificación del rs-number de cada SNP se utilizó BovineMine, v1.6 (http://128.206.116.13:8080/bovinemine/begin.do). Para la búsqueda de genes < 0.1 Mb de cada SNPs, se utilizó el ensamblaje del genoma bovino Bos_taurus_UMD_3.3.1 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/assembly/GCF_000003055.6/). Se identificaron las características de los genes mediante GeneCards (https://www.genecards.org/) y las rutas biológicas con KEGG (https://www.genome.jp/kegg/pathway.html).

Resultados y discusión

El número final de SNPs útiles fue de 40,291, los cuales presentaron una cobertura de 158.86 Mb en el genoma. La distribución de los SNPs varió entre los cromosomas (BTA). El BTA 25 tuvo la menor cantidad de SNPs (n = 691) mientras que el BTA 1 tuvo la mayor cantidad de SNPs (n = 2478). La frecuencia media del alelo menor en los BTA fue de 0.34 y el rango de 0.01 a 0.5. La figura 1, muestra los 6 SNPs que resultaron asociados (P < 10-6 ) con la variable pTot.

Figura 1. Gráfica de Manhattan-Plot para producción de leche total de vacas Holstein del valle del Yaqui.

El cuadro 1, muestra el porcentaje de varianza explicada, así como los genes asociados a dichos SNPs. De los 6 SNPs identificados, 4 de ellos se asociaron con genes. El SNP rs109479519 se encuentra en una secuencia intergénica en el BTA 21 en la posición 62.3 Mb. El gen más cercano es la proteína 5 relacionada con la glutaredoxina (GLRX5) a una distancia de 0.032 Mb. El SNP rs8193046 se encuentra en una secuencia intrónica dentro del gen receptor 4 tipo Toll (TLR4), al igual que el SNP rs110629814 que se encuentra dentro del gen proteína 2A que contiene el dominio DENN (DENND2A). Por su parte, el SNP rs110426481 se encuentra en una secuencia intergénica en el BTA 10 en la posición 13.76 Mb. El gen más cercano es la proteína madre contra el homólogo decapentapléjico 3 (SMAD3) a una distancia de 0.0995 Mb.

Cuadro 1. Polimorfismos de nucleótido simple asociados con la producción de leche total de vacas Holstein del valle del Yaqui.

El GLRX5 codifica una proteína mitocondrial, y está involucrado en la biogénesis de los grupos de hierro-azufre (Baker et al., 2014). Cai et al. (2020) indicaron que la expresión de ARNm de GLRX5 está relacionada con la adipogénesis bovina. Wu et al. (2015) demostraron que TRL4 se expresa cuando la vaca cursa un proceso de mastitis. Además, TRL4 participa en la lipólisis. Salcedo-Tacuma et al. (2020) clasificaron a TLR4 como uno de los genes que desencadena la lipólisis en vacas lecheras. El gen DENND2A participa en las vías de tráfico de membranas mediadas por Rab (Marat et al., 2011). Zhang et al. (2020) estudiaron la red reguladora de miR-143-SMAD3 y detectaron interacción en la síntesis de grasa de la leche.

El estudio de genoma completo permitió identificar SNPs dentro de genes y cercanos a estos, relacionados con la producción de leche total de vacas Holstein

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