| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,433 |
| تعداد مقالات | 17,655 |
| تعداد مشاهده مقاله | 57,533,723 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 19,270,735 |
تخمین پارامترهای اندازه مؤثر جمعیت و ضریب همخونی مبتنی بر اطلاعات تراشههای ژنومی در گاوهای هلشتاین ایران | ||
| پژوهش های علوم دامی (دانش کشاورزی) | ||
| دوره 35، شماره 3، آذر 1404، صفحه 79-91 اصل مقاله (584.2 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/as.2025.65489.1771 | ||
| نویسندگان | ||
| روناک صالحی1؛ آرش جوانمرد2؛ مهدی مخبر* 3؛ صادق علیجانی4 | ||
| 1گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی ، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
| 2دانشیار، گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی ، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
| 3گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران | ||
| 4گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی ، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
| چکیده | ||
| چکیده زمینه مطالعاتی: امروزه، بررسی ساختارهای جمعیتی هر گونهی جانوری نقش حیاتی در جلوگیری از کاهش تنوع ژنتیکی و حفظ دینامیک جمعیت مورد مطالعه دارد. همچنین، اطلاعات استخراج شده میتواند به اجرای برنامهی اصلاح نژادی در آن جمعیت کمک کند. هدف: در این پژوهش ساختار عدم تعادل پیوستگی ( LD)، اندازهی مؤثر جمعیت و همخونی جمعیتهای گاوهای هلشتاین ایران مورد بررسی قرار گرفت. روشکار: برای این پژوهش، دادههای ژنومی 68 رأس گاو هلشتاین ایران از دو مجموعه داده استفاده شد. کنترل کیفی و غربالگری دادهها با نرمافزار Plink انجام گرفت. در این فرآیند، جایگاههای ژنی و حیوانات با بیش از 5درصد داده گمشده، نشانگرهای SNP با فراوانی اللی کمتر از 5درصد و نشانگرهای SNP خارج از تعادل هاردی-واینبرگ (HWE) حذف شدند. در نهایت، دادههای ژنومی سری اول (IRI-S1) با 41 رأس و سری دوم (IRI-S2) با 25 رأس برای تجزیه و تحلیلها با 40,105 و 41,535 نشانگر SNP مورد استفاده قرار گرفت. مقادیر r² تصحیح شده تا فاصله 40 مگاباز و اندازه مؤثر جمعیت (Ne) در نسلهای پیشین و حاضر با نرمافزار SNeP ver1.1 محاسبه شد. همچنین، ضرایب همخونی با چهار روش مختلف (FGRM، FHOM، FUNI و FROH) با استفاده از نرمافزارهای GCTA و PLINK ver1.9 محاسبه گردید. نتایج: مقادیر r² برای جمعیتهای IRI-S1 و IRI-S2 به ترتیب 311/0 و 268/0 بود برای فاصله 43/34 مگاجفتباز به ترتیب به 03/0 و 047/0 کاهش یافت، این نشاندهنده کاهش فاز LD با افزایش فاصله بین نشانگرها است. اندازه مؤثر جمعیت (Ne) در نسل حاضر برای IRI-S1 و IRI-S2 به ترتیب 121 و 130 بود و کمترین مقدار Ne مربوط به پنج نسل پیشین، به ترتیب 103 و 99 بود. ضرایب همخونی با روشهای FGRM، FHOM و FUNI برای جمعیت IRI-S1 برابر 035/0 و برای IRI-S2 در بازه 036/0 تا 047/0 بود. همچنین، بالاترین مقدار همخونی مبتنی بر FROH در IRI-S1 (095/0) و IRI-S2 (091/0) برای MAF کمتر از 01/0 بهدست آمد. این نتایج نشان میدهند که با کاهش MAF، همخونی افزایش یافته و با افزایش MAF از 01/0 به 02/0، مقادیر FROH کاهش مییابد. نتیجهگیری نهایی: نتایج حاکی از کاهش معنادار عدم تعادل پیوستگی با افزایش فاصله نشانگرها در جمعیتهای مورد مطالعه است. این روند کاهشی با مطالعات پیشین در نژادهای مختلف گاو و طیور همسوست که ناشی از تأثیر تاریخچه جمعیتی و برنامههای اصلاح نژاد است. اندازه مؤثر جمعیت در نسلهای اخیر بهطور چشمگیری کاهش یافته و در مقایسه با نژادهای بومی ایران (۱۵۰-200 رأس) پایینتر، اما بالاتر از برخی نژادهای اصیل است. سطح همخونی در ایران پایینتر از هلشتاینهای کانادا و آمریکا گزارش شد، اما روند افزایشی سریعتری دارد. برای حفظ تنوع ژنتیکی و کنترل همخونی، استفاده از راهبردهای ژنومی (مانند مدیریت جفتگیری مبتنی بر ROH، افزایش تنوع گاوهای نر مولد) و پایش مستمر Ne ضروری است. این یافتهها زمینهساز بهینهسازی برنامههای اصلاح نژاد در ایران بهشمار میرود. | ||
| کلیدواژهها | ||
| اندازه مؤثر جمعیت؛ عدم تعادل پیوستگی؛ همخونی و گاو هلشتاین | ||
| مراجع | ||
|
Barbato M, Orozco-terWengel P, Tapio M and Bruford MW, 2015. SNeP: a tool to estimate trends in recent effective population size trajectories using genome-wide SNP data. Frontiers in Genetics 6: 109.
Bjelland DW, Weigel KA, Vukasinovic N and Nkrumah JD, 2013. Evaluation of inbreeding and relationships among Holstein and Jersey cattle using pedigree and genomic information. Journal of Dairy Science 96(9): 5820-5832. https://doi.org/10.3168/jds.2012-6510
Charlesworth D and Charlesworth B, 2009. Inbreeding effects on genome-wide LD. Genetics 123(1): 45-56.
Chhotaray S, Panigrahi M, Pal D, Ahmad SF, Bhanuprakash V, Kumar H and Singh RK, 2021. Genome-wide estimation of inbreeding coefficient, effective population size and haplotype blocks in Vrindavani crossbred cattle strain of India. Biological Rhythm Research 52(5): 666-679.
Cho CI, Lee JH and Lee DH, 2012. Estimation of Linkage Disequilibrium and Effective Population Size using Whole Genome Single Nucleotide Polymorphisms in Hanwoo. Journal of Life Science 22(3): 366-372.
Dadar M, Mahyari SA, Rokouei M and Edriss MA, 2014. Rates of inbreeding and genetic diversity in Iranian Holstein cattle. Animal Science Journal 85: 888-894.
Dlamini NM, Dzomba EF, Magawana M, Ngcamu S and Muchadeyi FC, 2022. Linkage disequilibrium, haplotype block structures, effective population size and genome-wide signatures of selection of two conservation herds of the South African Nguni cattle. Animals 12(16): 2133.
Doekes HP, Veerkamp RF, Bijma P, de Jong G, Hiemstra SJ and Windig JJ, 2019. Inbreeding depression due to recent and ancient inbreeding in Dutch Holstein–Friesian dairy cattle. Genetics Selection Evolution 51: 1-16.
Doekes HP, Veerkamp RF, Bijma P, Hiemstra SJ and Windig JJ, 2018. Trends in genome-wide and region-specific genetic diversity in the Dutch-Flemish Holstein–Friesian breeding program from 1986 to 2015. Genetics Selection Evolution 50: 1-16.
Doublet AC, Croiseau P, Fritz S, Michenet A, Hozé C, Danchin-Burge C, ... and Restoux G, 2019. The impact of genomic selection on genetic diversity and genetic gain in three French dairy cattle breeds. Genetics Selection Evolution 51: 1-13.
Eriksson S, Strandberg E and Johansson AM, 2023. Changes in genomic inbreeding and diversity over half a century in Swedish Red and Swedish Holstein dairy cattle. Journal of Animal Breeding and Genetics 140: 295-303.
Fathi F, Khazaei HR, and Zare A, 2021. Evaluation of genetic diversity in local cattle breeds of Iran. Journal of Animal Breeding and Genetics 138(5): 523-530.
Flury C, Tapio M, Sonstegard T, Drögemüller C, Leeb T, Simianer H, ... and Rieder S, 2010. Effective population size of an indigenous Swiss cattle breed estimated from linkage disequilibrium. Journal of Animal Breeding and Genetics 127(5): 339-347.
Ghoreishifar SM, Moradi-Shahrbabak H, Fallahi MH, Jalil Sarghale A, Moradi-Shahrbabak M, Abdollahi-Arpanahi R and Khansefid M, 2020. Genomic measures of inbreeding coefficients and genome-wide scan for runs of homozygosity islands in Iranian river buffalo, Bubalus bubalis. BMC Genetics 21: 1-12.
Gutiérrez-Reinoso MA, Aponte PM and García-Herreros M, 2022. A review of inbreeding depression in dairy cattle: current status, emerging control strategies, and future prospects. Journal of Dairy Research 89(1): 3-12.
Hayes BJ, Visscher PM, McPartlan HC and Goddard ME, 2003. Novel multilocus measure of linkage disequilibrium to estimate past effective population size. Genome Research 13(4): 635-643.
Hillestad B, Woolliams JA, Boison SA, Grove H, Meuwissen T, Våge DI and Klemetsdal G, 2017. Detection of runs of homozygosity in Norwegian Red: Density, criteria and genotyping quality control. Acta Agriculturae Scandinavica, Section A—Animal Science 67(3-4): 107-116.
Karlsson A, et al., 2007. Inbreeding and genetic diversity in Swedish dairy cattle populations. Journal of Dairy Science 90(11): 4995-5006. https://doi.org/10.3168/jds.2007-0479
Kearney JF, Wall E, Villanueva B and Coffey MP, 2004. Inbreeding Trends and Application of Optimized Selection in the UK Holstein Population. Journal of Dairy Science 87: 3503-3509.
Leroy G, Mary-Huard T, Verrier E, Danvy S, Charvolin E and Danchin-Burge C, 2013. Methods to estimate effective population size using pedigree data: Examples in dog, sheep, cattle and horse. Genetics Selection Evolution 45: 1-10.
Liu Z and Goddard ME, 2019. Genomic selection and accuracy of inbreeding estimation in Holstein cattle. Animal.
Makanjuola BO, Miglior F, Abdalla EA, Maltecca C, Schenkel FS and Baes CF, 2020. Effect of genomic selection on rate of inbreeding and coancestry and effective population size of Holstein and Jersey cattle populations. Journal of Dairy Science 103(6): 5183-5199.
Mastrangelo E, Giosuè V, Mazzocchi A, and Fabbri C, 2016. Inbreeding and genetic diversity in four native Italian cattle breeds. Animal 10(6): 1015-1023
Mehrban H, Lee DH, Moradi MH, Il Cho C and Naserkheil M, 2017. Estimation of population structure and genetic parameters in Iranian Holstein cattle using high-density SNP data. Journal of Animal Science 95(5): 1830-1838. https://doi.org/10.2527/jas.2016.1182
Meuwissen T, 2009. Genetic management of small populations: A review. Acta Agriculturae Scandinavica, Section A-Animal Science 59(2): 71-79.
Mohammadi H, Rafat A, Moradi Shahrebabak H, Shodja J and Moradi MH, 2018. Estimation of genomic inbreeding coefficient and effective population size in Zandi sheep breed using density SNP markers (50K SNPChip). Animal Sciences Journal 31(119): 129-142.
Mokhber M, Moradi Shahre Babak M, Sadeghi M, Moradi Shahrbabak H and Rahmani-Nia J, 2019a. Estimation of effective population size of Iranian water buffalo by genomic data. Iranian Journal of Animal Science 50(3): 197-205.
Mokhber M, Shahrbabak MM, Sadeghi M, Shahrbabak HM, Stella A, Nicolzzi E and Williams JL, 2019b. Study of whole genome linkage disequilibrium patterns of Iranian water buffalo breeds using the Axiom Buffalo Genotyping 90K Array. PLoS One 14(5): e0217687.
Nie C, et al., 2019. Genetic diversity and population structure of indigenous chicken breeds in China: implications for their conservation. Poultry Science 98(4): 1841-1850. https://doi.org/10.3382/ps/pey609
O'Brien AM, Smith DR and Gollnick NS, 2014. Genetic structure of Holstein cattle in North America. Genetics Selection Evolution 46: 19. https://doi.org/10.1186/1297-9686-46-19
Ozerov MY, Vasemägi A, Wennevik V, Diaz-Fernandez R, Kent MP and Primmer CR, 2013. Finding markers that make a difference
Peripolli E, Stafuzza NB, Munari DP, Lima ALF, Irgang R, Machado MA and da Silva, MVGB, 2018. Assessment of runs of homozygosity islands and estimates of genomic inbreeding in Gyr (Bos indicus) dairy cattle. BMC Genomics 19(1):1-13.
Possingham HP, McCarthy MA, and Lindenmayer DB, 2024. Population viability analysis. 2nd Edn. Amsterdam, The Netherlands, pp. 210–219.
Purcell S, Neale B, Todd-Brown K, Thomas L, Ferreira MAR, Bender D, Maller J, Sklar P, de Bakker PIW, Daly MJ, and Sham PC, 2007. PLINK: a toolset for whole-genome association and population-based linkage analysis. American Journal of Human Genetics 81: 559–575.
Rahimmadar S, Ghaffari M, Mokhber M, and Williams JL, 2021. Linkage disequilibrium and effective population size of buffalo populations of Iran, Turkey, Pakistan, and Egypt using a medium density SNP array. Frontiers in Genetics 12: 608186.
Rodríguez-Ramilo ST, Fernández J, Toro MA, Hernández D, and Villanueva B, 2015. Genome-wide estimates of coancestry, inbreeding, and effective population size in the Spanish Holstein population. PLoS One 10(4): e0124157.
Rokouei M, Baghery N, and Ramezani S, 2010. Estimation of inbreeding and effective population size in Iranian Holstein cattle using pedigree data. Journal of Animal Science 88(10): 3256-3264.
Sarviaho K, Uimari P, and Martikainen K, 2023. Estimating inbreeding rate and effective population size in the Finnish Ayrshire population in the era of genomic selection. Journal of Animal Breeding and Genetics 140(3): 343-353.
Seo Y, et al., 2018. Genetic diversity and population structure of Korean native chicken populations using microsatellite markers. Asian-Australasian Journal of Animal Sciences 31(3): 360-366. https://doi.org/10.5713/ajas.17.0580
VanRaden PM, Olson KM, Wiggans GR, and Cole JB, 2011. Genomic inbreeding and relationships among Holsteins, Jerseys, and Brown Swiss. Journal of Dairy Science 94(11): 5673-5682. https://doi.org/10.3168/jds.2011-4505
Villa-Angulo R, Lopes MS, and Silva G, 2009. Estimation of effective population size in livestock populations using molecular markers. Journal of Animal Breeding and Genetics 126(3): 139-145.
Vostry L, Kott T, Saska P, and Vejrazka M, 2023. Genetic diversity and inbreeding in Holstein-Friesian cattle in the Czech Republic. Czech Journal of Animal Science 68(2): 47-56.
Wang J, 2005. Estimation of effective population sizes from data on genetic markers. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 360(1459): 1395-1409.
Weigel KA, 2001. Controlling inbreeding in modern breeding programs. Journal of Dairy Science 84(1): 177–184. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(01)74472-7
Yang J, Lee SH, Goddard ME, and Visscher PM, 2011. GCTA: a tool for genome-wide complex trait analysis. The American Journal of Human Genetics 88(1): 76-82. https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2010.11.011
Zamani P, et al., 2018. Genetic diversity assessment in Iranian native cattle breeds using microsatellite markers. Small Ruminant Research 166: 47-55. https://doi.org/10.1016/j.smallrumres.2018.06.003
Zhang J, Nie C, Li X, Ning Z, Chen Y, Jia Y, and Qu L, 2020. Genome-wide population genetic analysis of commercial, indigenous, game, and wild chickens using 600K SNP microarray data. Frontiers in Genetics 11: 543294. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 350 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 9 |
||