Calpastatin CAST and Androgen Receptor AR Gene Polymorphism Studyas Meat Quality Predictors in Reindeer Rangifer tarandus

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Marker-based selection on reindeer meat productivity is in the early stages of development, which requires the study of variability in candidate genes for meat productivity. We chose the calpastatin and androgen receptor genes as such genes to study. Polymorphisms and indels in the androgen receptor gene have been associated with height and weight characteristics in different domesticated animal species. Variation in the region of the calpastatin CAST gene, according to the results of many studies, has been associated with meat quality and meat productivity of livestock. Principal component analysis of CAST variability has grouped together wild and domestic deer from Yakutia, as well as wild and domestic deer from the Amur region, which implies gene flow between local breeds of domesticated deer and wild populations. Moreover, in the case of three microsatellite loci found in this study in the intron of the androgen receptor, principal component analysis separated wild and domestic deer.

Texto integral

Маркерная селекция для повышения мясной продуктивности северного оленя находится в начальной стадии разработки, для которой требуется изучение изменчивости в генах-кандидатах мясной продуктивности. Кандидатами для изучения полиморфизма и составления SNP-чипов продуктивности являются полиморфные сайты в последовательностях генов к андрогеновым рецепторам (AR) и к рецепторам к гормонам роста (GHR), поскольку изменчивость в них влияет на рост, репродуктивные признаки и формировании скелетной мускулатуры, что было показано на свиньях [1] и овцах [2]. У оленьих же также изучали ассоциацию изменчивости в андрогеновом рецепторе и скорости роста рогов на примере пятнистого оленя [3]. Другим из возможных генов-кандидатов является кальпастатин, наравне с кальпаином, изменчивость в которых связывали с качеством мяса и мясной продуктивностью для овец [4], КРС [5, 6] и свиней [7]. Крайне мало исследований посвящено исследованию изменчивости отдельных генов северного оленя, за исключением филогенетических маркеров и гена прионного белка [8, 9].

Среди доместицированных оленей в России утверждены четыре породы (ненецкая, эвенская, чукотская и эвенкийская), еще несколько региональных популяций (тофаларские, тоджинские олени) имеют фенотипические отличия, достаточные для выделения их в отдельную породу. Из-за свободного выпаса и непланового скрещивания дикие особи могут вносить вклад в генетическое разнообразие географических типов домашних оленей, а генетический пул домашних пород – в приспособленность диких популяций. Таким образом, территории, где дикий олень обитает совместно с домашним оленем, представляют собой отдельный интерес как для изучения экологии и локальной адаптации северного оленя, так и для селекционной работы с внутрипородными типами домашнего подвида.

В настоящей работе мы исследовали изменчивость андрогенового рецептора и кальпастатина домашних и диких северных оленей для поиска полиморфных сайтов и междупородных различий. Помимо тоджинского и ненецкого оленя мы взяли для анализа домашних и диких особей из Амурской обл. и Якутии, чтобы посмотреть, насколько дифференцированы дикие и домашние олени на небольшом расстоянии.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Всего исследовано 95 (70 образцов для AR) оленей, из них 68 (50 для AR) – домашние особи ненецкой, эвенкийской, эвенской и чукотской пород, а также 27 (20 для AR) диких оленей из Амурской области и Якутии (табл. 1).

 

Таблица 1. Объемы выборок и места сбора

Популяция,

порода

n

Место сбора материала

Дикие

10

Якутия

Дикие

17

Амурская обл.

Эвенкийские
(тоджинские)

22

Тува, Тоджинский р-н

Эвенская

7

Якутия

Эвенкийская

23

Амурская обл., Зейский р-н

Ненецкая

16

Ненецкий АО: колхоз “ЕРВ”,
(племрепродуктор) НАО,
западная часть Большеземельной тундры

 

Образцы дикой популяции были представлены мышечной тканью, домашних животных – ушным выщипом. ДНК выделялось с использованием набора QIAmp DNA mini Kit (QIAGEN, Хильден, Германия). Амплификация гена PRNP происходила с помощью qPCRmix-HS (Евроген, Москва, Россия) и праймеров, подобранных с помощью Primer-BLAST [10] и OligoAnalyzer v.3 (http://www.idtdna.com/analyzer/applications/oligoanalyzer/). Корректировка последовательностей на основании хроматограммы и поиск гетерозигот проводился с помощью программы EditR [11]. Выравнивание последовательностей генов CAST и AR производилось с помощью пакета Muscle [12], и последующий анализ последовательностей производился с помощью программы Mega X [13]. Анализ изменчивости микросателлитных участков гена AR производился с помощью программы GenAlex 6 [14]. Анализ главных компонент, его визуализация и корреляционный анализ производился с помощью пакета FactoMineR [15] языка программирования R.

РЕЗУЛЬТАТЫ

В ходе анализа последовательностей CAST было обнаружено четыре полиморфных сайта, их позиция относительно кальпастатина Bos Taurus – NM_174003.2: 3788, 3797, 3862 и 4138. Данные позиции локализованы в регионе 32 экзона кальпастатина Bos taurus. Ни в одной выборке не было значимым отклонение от равновесия Харди–Вайнберга для каждого из полиморфных сайтов (табл. 2, рис. 1).

 

Рис. 1. Частоты генотипов для полиморфных сайтов гена CAST у особей R. tarandus, изученных в данной работе.

 

Анализ главных компонент (рис. 2) показывает, что ненецкая порода оленей и тоджинский экотип отличаются от остальных выборок по полиморфизмам в сайтах 3788 и 3797 (коэф. корреляции r(C) = −0,91, p = 0.012), у ненецкой породы в данных позициях доли минорного аллеля превышают 0.2, в то время как у тоджинских оленей минорный вариант T в позиции 3797 отсутствует. По второй главной компоненте, объясняющей 41.3% дисперсии, обосабливаются от остальных домашние эвенские и дикие олени из Якутии. Их объединяет отсутствие минорных гомозигот и низкая частота минорного аллеля в позициях 3862 (r(A) = 0.83, p = 0.044) и 4138 (r(A) = −0.92, p = 0.008).

 

Рис. 2. Результаты анализа главных компонент на основании частот аллелей гена CAST для изученных выборок северного оленя.

 

Таблица 2. Частоты аллелей для полиморфных сайтов гена CAST у R. tarandus (позиция сайта отмечена относительно кальпастатина Bos taurus NM_174003.2)

  

3788

3797

3862

4138

Популяция, порода

n

A

G

C

T

A

T

A

G

Тоджинские

22

0.93

0.07

1

0

0.05

0.95

0.5

0.5

Дикие (Амурская обл.)

17

0.94

0.06

0.94

0.06

0.18

0.82

0.68

0.32

Эвенкийская (Амур. обл.)

23

0.96

0.04

0.87

0.13

0.22

0.78

0.54

0.46

Эвенкская (Якутия)

7

0.93

0.07

0.86

0.14

0

1

1

0

Дикие, Якутия

10

0.7

0.3

0.9

0.1

0.05

0.95

0.95

0.05

Ненецкая

16

0.72

0.28

0.78

0.22

0.25

0.75

0.63

0.38

 

В ходе анализа последовательности участка гена андрогенового рецептора не было обнаружено полиморфных сайтов, однако были найдены три последовательно расположенных микросателлитных локуса (GA)n(GT)n(GA)n’’. По результатам анализа генетического и аллельного разнообразия у диких оленей Якутии и Амурской обл., а также у ненецкой породы обнаружился дефицит гетерозигот по данным микросателлитным локусам, при этом среднее число аллелей на локус в данных выборках было высоким (табл. 3 и 4).

 

Таблица 3. Показатели аллельного и генетического разнообразия выборок R. tarandus, основанные на полиморфизме микросателлитов в интроне андрогенового рецептора

Популяции,

порода

n

NA

NE

HO

HE(u)

F

Тоджинская

14

8.7 ± 1.76

6.4 ± 1.62

0.81 ± 0.104

0.85 ± 0.038

0.004 ± 0.166

Дикие,

Амурская обл.

15

10.7 ± 1.429

8.3 ± 0.7

0.76 ± 0.044

0.91 ± 0.012

0.14 ± 0.04

Эвенкийская

порода

(Амурская обл.)

18

9 ± 0.58

6.3 ± 0.42

0.85 ± 0.067

0.86 ± 0.038

–0.015 ± 0.079

Эвенская

порода (Якутия)

4

4.7 ± 0.33

3.8 ± 0.49

0.83 ± 0.083

0.83 ± 0.043

–0.14 ± 0.081

Дикие, Якутия

5

6 ± 0.58

5.1 ± 0.46

0.67 ± 0.067

0.89 ± 0.022

0.17 ± 0.074

Ненецкие

14

10 ± 1

10 ± 1

0.64 ± 0.071

0.89 ± 0.014

0.26 ± 0.075

Примечание. NA – среднее число аллелей на локус, NE – число эффективных аллелей на локус, HO – наблюдаемая гетерозиготность, HE(u) – несмещенная ожидаемая гетерозиготность, FIS – коэффициент инбридинга.

 

Таблица 4. Показатели аллельного и генетического разнообразия для микросателлитных локусов интрона андрогенового рецептора AR

 

Na

Ne

Ho

HE(u)

Fis

AR10INTTG1

8.8 ± 1.14

6.6 ± 0.86

0.88 ± 0.049

0.89 ± 0.019

–0.059 ± 0.082

AR10INTAG2

7.7 ± 1.01

5.7 ± 0.73

0.72 ± 0.059

0.86 ± 0.013

–0.11 ± 0.072

AR10INTTG3

8 ± 1.13

6.4 ± 0.89

0.68 ± 0.023

0.87 ± 0.026

0.16 ± 0.064

Примечание. NA – среднее число аллелей на локус, NE – число эффективных аллелей на локус, HO – наблюдаемая гетерозиготность, HE(u) – несмещенная ожидаемая гетерозиготность, FIS – коэффициент инбридинга.

 

Нами был проведен подсчет повторов для каждого из них и проведен анализ главных компонент, по результатам которого наблюдается обособление диких оленей от домашних (рис. 3). При этом для второго локуса наиболее длинные аллели G(AG)23 и G(AG)20 встречаются чаще у диких особей по сравнению с домашними, что согласуется с их дифференциацией согласно анализу главных компонент (рис. 3, табл. 5).

 

Рис. 3. Результаты анализа главных компонент на основании частот аллелей микросателлитных локусов гена андрогенового рецептора AR для изученных выборок северного оленя.

 

Таблица 5. Аллели микросателлитных локусов андрогенового рецептора AR, коррелирующие с диверсификацией изученных выборок северного оленя, выявленной в ходе анализа главных компонент

 

Коэф.
корреляции
r

p-значение

Какая главная
компонента
корреллирует, (%)

AR10INTAG2_35

0.90

0.013

PC1 (45.43)

AR10INTTG3_31

0.88

0.021

PC1 (45.43)

AR10INTTG3_23

–0.82

0.048

PC1 (45.43)

AR10INTTG1_28

–0.86

0.028

PC1 (45.43)

AR10INTAG2_41

–0.89

0.018

PC1 (45.43)

AR10INTAG2_27

–0.91

0.013

PC1 (45.43)

AR10INTTG3_17

–0.94

0.005

PC1 (45.43)

AR10INTTG1_44

–0.94

0.005

PC1 (45.43)

AR10INTAG2_47

–0.96

0.002

PC1 (45.43)

AR10INTTG3_43

–0.84

0.037

PC2 (33.2)

AR10INTTG1_26

–0.82

0.045

PC3 (13.16)

AR10INTAG2_39

0.87

0.026

PC3 (13.16)

 

При сравнении средних длин аллелей локуса AR10INTAG2 с помощью двустороннего t-теста обнаруживаются значимые отличия между дикими и домашними оленями, при этом для двух других аллелей не наблюдается значимых различий.

ОБСУЖДЕНИЕ

Обнаруженный нами полиморфизм в регионе последних факультативных экзонов гена CAST представляет интерес, поскольку многие исследования генов-кандидатов ограничиваются кодирующим регионом (например, [16]). В некоторых предыдущих исследованиях было показано, что ассоциированы с признаками мясной продуктивности могут быть SNP в интронах [17] и в 3’ UTR-регионах мРНК [5]. В нашем случае полиморфизм располагается в некодирующих регуляторных экзонах. Полиморфизм в них вносит вклад в дивергенцию якутских диких и домашних северных оленей от остальных популяций. Это согласуется с данными, полученными на тех же образцах в результате анализа ядерных микросателлитных локусов [18].

Недавно в ходе анализа изменчивости гена AR у КРС были обнаружены индели в интронах, которые ассоциированы с признаками роста и продуктивности [19]. Повторяющиеся последовательности (GA)n(GT)n(GA)n’’, полиморфизм в которых был нами обнаружен в данном исследовании, также могут иметь влияние на транскрипцию и экспрессию андрогенового рецептора, а также обусловливать различия между дикими и домашними особями северных оленей. Нами было обнаружено, что в среднем у диких оленей чаще встречаются более длинные аллели данных микросателлитных локусов, и длина повторов в некодирующих регионах часто коррелирует с экспрессией гена [20].

В ходе настоящего исследования нами была обнаружена дивергенция между оленями из Якутии и остальными выборками по гену CAST, а также между дикими и домашними оленями по микросателлитным локусам в интроне гена AR.

 

Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РНФ (проект № 22-16-00062).

Исследование одобрено Этическим комитетом Института Общей Генетики им. Н.И. Вавилова РАН 09.11.2023, № 1.

Все применимые международные, национальные и/или институциональные принципы ухода и использования животных были соблюдены.

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

×

Sobre autores

E. Konorov

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences; Gorbatov Federal Research Center for Food Systems, Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: casqy@yandex.ru
Rússia, Moscow, 119991; Moscow, 109316

K. Kurbakov

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences; Gorbatov Federal Research Center for Food Systems, Russian Academy of Sciences

Email: casqy@yandex.ru
Rússia, Moscow, 119991; Moscow, 109316

M. Semina

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Email: casqy@yandex.ru
Rússia, Moscow, 119991

Yu. Stolpovsky

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Email: casqy@yandex.ru
Rússia, Moscow, 119991

K. Layshev

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences; Center for Interdisciplinary Research of Food Security Problems

Email: casqy@yandex.ru
Rússia, St. Petersburg, Moscow, 119991; Pushkin, 196608

Bibliografia

  1. Trakooljul N. Molecular and association analyses of the androgen receptor gene as a candidate for production and reproduction traits in pigs. Göttingen: Cuvillier Verlag, 2004. 127 р.
  2. Трухачев В.И., Криворучко А.Ю., Скрипкин В.С. и др. Новые однонуклеотидные замены (SNP) в гене андрогенного рецептора (AR) у российской породы овец Джалгинский меринос //Генетика. 2016. Т. 52. № 10. С. 1169–1175. https://doi.org/10.7868/S0016675816100131
  3. Xiong J., Yang F., Hua G. et al. Identification of genetic variants within androgen receptor gene of Sika deer and its association with antler production // J. of Animal and Veterinary Advances. 2012. V. 11. № 12. P. 2059–2063.
  4. Ramadevi B., Kumari B. P., Sudhakar K. et al. Polymorphism of the Ovine Calpastatin (CAST) gene and its association with productive traits in Nellore sheep // J. of Animal Res. 2020. V. 10. № 6. P. 881–887. https://doi.org/10.1088/1755-1315/613/1/012130
  5. Corva P., Soria L., Schor A. et al. Association of CAPN1 and CAST gene polymorphisms with meat tenderness in Bos taurus beef cattle from Argentina // Genet. Mol. Biol. 2007. V. 30. P. 1064–1069. https://doi.org/10.1590/S1415-47572007000600006
  6. Li X., Ekerljung M., Lundström K., Lundén A. Association of polymorphisms at DGAT1, leptin, SCD1, CAPN1 and CAST genes with color, marbling and water holding capacity in meat from beef cattle populations in Sweden // Meat Science. 2013. V. 94. № 2. P. 153–158. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2013.01.010
  7. Ropka-Molik K., Bereta A., Tyra M. et al. Association of calpastatin gene polymorphisms and meat quality traits in pig // Meat Science. 2014. V.. 97. № 2. P. 143–150. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2014.01.021
  8. Kholodova M.V., Baranova A.I., Mizin I.A. et al. A genetic predisposition to chronic wasting disease in the reindeer Rangifer tarandus in the Northern European part of Russia // Biology Bulletin. 2019. V. 46. P. 555–561. https://doi.org/10.1134/S1062359019060074
  9. Курбаков К.А., Коноров Е.А., Семина М.Т., Столповский Ю.А. Распространение ассоциированных с болезнью хронического изнурения аллелей гена PRNP у диких и домашних северных оленей Rangifer tarandus на территории России // Генетика. 2022. Т. 58. № 2. С. 163–168. https://doi.org/10.31857/S0016675822020102
  10. Ye J., Coulouris G., Zaretskaya I. et al. Primer-BLAST: A tool to design target-specific primers for polymerase chain reaction // BMC Bioinformatics. 2012. V.. 13. № 1. P. 1–11. https://doi.org/10.1186/1471-2105-13-134
  11. Kluesner M.G., Nedveck D.A., Lahr W.S. et al. EditR: A method to quantify base editing from Sanger sequencing // The CRISPR J. 2018. V.. 1. № 3. P. 239–250. https://doi.org/10.1089/crispr.2018.0014
  12. Edgar R.C. MUSCLE: Multiple sequence alignment with high accuracy and high throughput // Nucl. Ac. Res. 2004. V.. 32. № 5. P. 1792–1797. https://doi.org/10.1093/nar/gkh340
  13. Kumar S., Stecher G., Li M., Knyaz C., Tamura K. MEGA X: Molecular evolutionary genetics analysis across computing platforms // Mol. Biol. Evol. 2018. V. 35. № 6. P. 1547–1549. https://doi.org/10.1093/molbev/msy096
  14. Peakall R.O.D., Smouse P.E. GENALEX 6: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research // Mol. Ecol. Notes. 2006. V. 6. № 1. P. 288–295. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x
  15. Lê S., Josse J., Husson F. FactoMineR: An R package for multivariate analysis // J. Stat. Software. 2008. V.. 25. P. 1–18. https://doi.org/10.18637/jss.v025.i01
  16. Suleman M., Khan S.U., Riaz M.N. et al. Calpastatin (CAST) gene polymorphism in Kajli, Lohi and Thalli sheep breeds // African J. Biotechnology. 2012. V. 11. № 47. P. 10655–10660. https://doi.org/10.5897/AJB11.2478
  17. Calvo J.H., Iguácel L.P., Kirinus J.K. et al. A new single nucleotide polymorphism in the calpastatin (CAST) gene associated with beef tenderness // Meat Science. 2014. V.. 96. № 2. P. . 775–782. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2013.10.003
  18. Svishcheva G., Babayan O., Sipko T. et al. Genetic differentiation between coexisting wild and domestic Reindeer (Rangifer tarandus L. 1758) in Northern Eurasia // Genetic Res. 2022. V. 3. № 6. P.. 1–14. https://doi.org/10.46265/genresj.UYML5006
  19. Zhao H., Wu M., Wang S. et al. Identification of a novel 24 bp insertion–deletion (indel) of the androgen receptor gene and its association with growth traits in four indigenous cattle breeds // Archives Animal Breeding. 2018. V. 61. № 1. P. 71–78. https://doi.org/10.5194/aab-61-71-2018
  20. Li Y.C., Korol A.B., Fahima T. et al. Microsatellites: Genomic distribution, putative functions and mutational mechanisms: A review // Mol. Ecology. 2002. V. 11. № 12. P. 2453–2465. https://doi.org/10.1046/j.1365-294X.2002.01643.x

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2. Fig. 1. Genotype frequencies for polymorphic sites of the CAST gene in R. tarandus individuals studied in this work.

Baixar (228KB)
3. Fig. 2. Results of principal component analysis based on the allele frequencies of the CAST gene for the studied reindeer samples.

Baixar (98KB)
4. Fig. 3. Results of principal component analysis based on allele frequencies of microsatellite loci of the androgen receptor gene AR for the studied reindeer samples.

Baixar (87KB)

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2024

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».