ТРАНСКРИБИРУЕМЫЕ РЕГУЛЯТОРНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ: НЕДОСТАЮЩЕЕ ЗВЕНО В ПРИКЛАДНОЙ ГЕНОМИКЕ ЖИВОТНОВОДСТВА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Транскрибируемые регуляторные элементы (энхансеры, промоторы) представляют ключевое звено в прикладной геномике животноводства. Несмотря на прогресс в технологиях геномной селекции (GWAS, CRISPR), недостаточная аннотация некодирующих участков генома остается серьезным ограничением. В работе особое внимание уделено методам прямого анализа транскрипционной активности (CAGE-seq), позволяющим точно идентифицировать регуляторные элементы и устанавливать их связь с фенотипическими признаками. Рассмотрены перспективные направления исследований, включая эпигенетические механизмы (проект FarmEpiMap), применение квантовых вычислений для анализа больших данных и разработку адаптированных решений для различных популяций сельскохозяйственных животных. Подчеркивается важность международных инициатив (консорциум FAANG) при необходимости учета региональных особенностей генетических ресурсов.

Об авторах

О. А. Гусев

Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук; ООО «ЛИФТ Центр»

Email: extreme.biology.lab@gmail.com
Уфа, Россия; Москва, Сколково, Россия

А. С. Карунас

Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук

Уфа, Россия

Э. К. Хуснутдинова

Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук

Уфа, Россия

Список литературы

  1. Dekkers J.C., Hospital F. The use of molecular genetics in the improvement of agricultural populations // Nat. Rev. Genet. 2002. V. 1. P. 22–32. https://doi.org/10.1038/nrg70
  2. Loffi C., Cavanna D., Sammarco G. et al. Non-targeted high-resolution mass spectrometry study for evaluation of milk freshness // J. Dairy Sci. 2021. V. 104. № 12. P. 12286–12294. https://doi.org/10.3168/jds.2021-20285
  3. Tzanetou E.N., Manea-Karga E., Baira E. et al. Gas and liquid chromatography mass spectrometry as a tool for elucidating volatile organic compounds (VOCs) and metabolites in maternal milk: A perspective on infants’ health risk assessment // Chemosensors. 2024. V. 12. № 3. https://doi.org/10.3390/chemosensors12030030
  4. Perera T.W., Skerrett-Byrne D.A., Gibb Z. et al. The future of biomarkers in veterinary medicine: Emerging approaches and associated challenges // Animals. (Basel). 2022. V. 12. № 17. https://doi.org/10.3390/ani12172194
  5. Goddard M.E., Hayes B.J. Mapping genes for complex traits in domestic Animals and Their Use in Breeding Programmes // Nat. Rev. Genet. 2009. V. 10. P. 381–391. https://doi.org/10.1038/nrg2575
  6. Koufariotis L., Chen Y.P., Bolormaa S., Hayes B.J. Regulatory and coding genome regions are enriched for trait associated variants in dairy and beef cattle // BMC Genomics. 2014. V. 15. https://doi.org/10.1186/1471-2164-15-436
  7. Wang M., Hancock T.P., MacLeod I.M. et al. Putative enhancer sites in the bovine genome are enriched with variants affecting complex traits // Genet. Sel. Evol. 2017. V. 49. P. 56. https://doi.org/10.1186/s12711-017-0331-4
  8. Lamas-Toranzo I., Guerrero-Sánchez J., Miralles-Bover H. et al. CRISPR is knocking on barn door // Reprod. Domest. Anim. 2017. V. 52. P. 39–47. https://doi.org/10.1111/rda.13047
  9. Harrison P.W., Sokolov A., Nayak A. et al. The FAANG data portal: Global, Open-Access, “FAIR”, and richly validated genotype to phenotype data for high-quality functional annotation of animal genomes // Front. Genet. 2021. V. 12. https://doi.org/10.3389/fgene.2021.639238
  10. Liu S., Gao Y., Canela-Xandri O. et al. A multi-tissue atlas of regulatory variants in cattle // Nat. Genet. 2022. V. 54. P. 1438–1447. https://doi.org/10.1038/s41588-022-01153-5
  11. The CattleGTEx atlas reveals regulatory mechanisms underlying complex traits // Nat. Genet. 2022. V. 54. P. 1273–1274. https://doi.org/10.1038/s41588-022-01155-3
  12. Kern C., Wang Y., Xu X. et al. Functional annotations of three domestic animal genomes provide vital resources for comparative and agricultural research // Nat. Commun. 2021. V. 12. P. 1821. https://doi.org/10.1038/s41467-021-22100-8
  13. Čítek J., Brzáková M., Bauer J. et al. Genome-Wide Association study for body conformation traits and fitness in Czech Holsteins // Animals. 2022. V. 12. https://doi.org/10.3390/ani12243522
  14. Boytsov A., Abramov S., Aiusheeva A.Z. et al. ANANASTRA: Annotation and enrichment analysis of allele-specific transcription factor binding at SNPs // Nucl. Ac. Res. 2022. V. 50. P. 51–56. https://doi.org/10.1093/nar/gkac262
  15. Bonetti A., Kwon A.T.-J., Arner E., Carninci P. Enhancers and promoters, methods and protocols // Methods Mol. Biology. 2021. V. 2351. P. 201–210. https://doi.org/10.1007/978-1-0716-1597-3_11
  16. Abugessaisa I., Shimoji H., Sahin S. et al. FANTOMS Transcriptome catalog of cellular states based on semantic MediaWiki // Database J. Biol. Databases Curation. 2016. https://doi.org/10.1093/database/baw105
  17. Frankish A., Diekhans M., Jungreis I. et al. GENCODE 2021 // Nucl. Ac. Res. 2020. V. 49. № D1. P. D916–D923. https://doi.org/10.1093/nar/gkaa1087
  18. Deviatitarov R., Lizio M., Gusev O. Application of a CAGE method to an avian development study // Methods Mol. Biology. 2017. V. 1650. P. 101–109. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-7216-6_6
  19. Lizio M., Deviatitarov R., Nagai H. et al. Systematic analysis of transcription start sites in avian development // PloS Biol. 2017. V. 15. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.2002887
  20. Salavati M., Caulton A., Clark R. et al. Global analysis of transcription start sites in the new ovine reference genome (Oar Rambouillet v.1.0) // Front. Genet. 2020. V. 11. https://doi.org/10.3389/fgene.2020.580580
  21. Davenport K.M., Massa A.T., Bhattarai S. et al. Characterizing genetic regulatory elements in ovine tissues // Front. Genet. 2021. V. 12. https://doi.org/10.3389/fgene.2021.628849

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».