دوره 17، شماره 2 - ( تابستان 1405 )                   جلد 17 شماره 2 صفحات 117-108 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Esmaeili Lima F, MoradiShahrbabak H, Moradi Shahrbabak M, Jalil Sarghale A. (2026). Identification of Genomic Regions Related to Methane Release for Kilo-Gram Milk Protein and Rumen pH in Holstein Cattle. Res Anim Prod. 17(2), 108-117. doi:DOI: 10.61882/rap.2026.1533
URL: http://rap.sanru.ac.ir/article-1-1533-fa.html
اسماعیلی لیما فاطمه، مرادی شهر بابک حسین، مرادی شهر بابک محمد، جلیل سرقلعه علی.(1405). شناسایی نواحی ژنومی مرتبط با صفات میزان انتشار متان به ‎ازای کیلوگرم پروتئین شیر و pH شکمبه در گاوهلشتاین پژوهشهاي توليدات دامي 17 (2) :117-108 DOI: 10.61882/rap.2026.1533

URL: http://rap.sanru.ac.ir/article-1-1533-fa.html


1- گروه مهندسی علوم دامی، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
چکیده:   (800 مشاهده)

چکیده مبسوط
مقدمه و هدف: تغییرات اقلیمی و افزایش گازهای گلخانه‌ای از مهم‌ترین چالش‌های زیست ‌محیطی قرن حاضر هستند که بخش کشاورزی به ویژه دامپروری سهم قابل توجهی در آن دارد. انتشار متان از طریق فرآیندهای تخمیر بی‌هوازی در شکمبه نشخوارکنندگان، بهعنوان یکی از منابع اصلی این گاز، توجه پژوهشگران را بهخود جلب کرده است. کاهش انتشار متان نه تنها به بهبود شرایط زیست‌ محیطی کمک می‌کند، بلکه می‌تواند بازده تولیدی و کارایی استفاده از خوراک در دام‌ها را افزایش دهد. با پیشرفت فناوری‌های ژنتیکی و مولکولی، اصلاح ژنتیکی دام بهعنوان یک راهکار بلند مدت و پایدار جهت کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای مطرح شده است. این رویکرد با بهره‌گیری از تنوعژنتیکی موجود در جمعیت‌های دام، امکان انتخاب و پرورش حیواناتی با صفات مطلوب زیست‌ محیطی و تولیدی را فراهم می‌آورد. با این‎‎حال، موفقیت اصلاح ژنتیکی وابسته به شناخت دقیق ساختار ژنتیکی صفات مورد نظر و تعیین نواحی ژنومی مرتبط است. در این زمینه، روش پویش کل ژنومی (GWAS) بهعنوان یک ابزار کارآمد برای کشف ارتباط بین نشانگرهای ژنتیکی گسترده و صفات پیچیده شناخته شده است. این روش با بررسی همزمان هزارانSNP  در سراسر ژنوم، امکان شناسایی جایگاه های ژنتیکی مؤثر بر صفات با منشأ چندژنی را فراهم می‌کند. با وجود کاربرد گسترده GWAS در مطالعات ژنتیکی دام‌های شیری برای صفاتی مانند تولید شیر و مقاومت به بیماری، کاربرد آن برای صفات مرتبط با انتشار متان و پارامترهای شکمبه‌ای هنوز بهطور کامل بررسی نشده است. هدف اصلی این پژوهش، بررسی ارتباط ژنومی و شناسایی نواحی مؤثر بر میزان انتشار متان به‎‎ ازای هر کیلوگرم پروتئین شیر و pH شکمبه در گاو هلشتاین است. نتایج این مطالعه می‌توانند به توسعه برنامه‌های اصلاح نژادی کمک کنند که همزمان با افزایش بهره‌وری، اثرات زیست‌ محیطی دامپروری را کاهش دهند.
مواد و روشها: از ۱۵۰ رأس گاو هلشتاین براساس ارزش‌های اصلاحی صفت تولید شیر دوطرفه نمونه‎ های مو و مایع شکمبه به‎‎ منظور بررسی صفات، انتشار متان بهازای هر کیلوگرم پروتئین شیر تولیدی و pH شکمبه جمع‌آوری گردید. جهت نمونه‌گیری مایع شکمبه با استفاده از لوله مری، لوله از طریق مری وارد محیط شکمبه شد و با ایجاد خلأ، حدود ۵ میلی‌لیتر مایع شکمبه در لوله جمع‌آوری شد. پس از نمونه‌برداری، غلظت اسیدهای چرب فرار موجود در مایع شکمبه اندازه‌گیری شد که از این پارامتر بهعنوان شاخصی برای برآورد میزان انتشار متان به ‎‎ازای هر حیوان مورد استفاده قرار گرفت. همچنین، pH مایع شکمبه بهصورت مستقیم اندازه‌گیری شد. DNA استخراج‌شده از نمونه‌های مو با استفاده از تراشه (SNP 4v LD-GGP) شامل ۳۰,۱۰۸ نشانگر پلی‌مورفیسم تک‌نوکلئوتیدی (SNP) ژنوتایپ شد. GWAS با بهره‌گیری از پکیج PLINK 2.0 انجام گرفت. در نهایت، برای تعیین جایگاه‌های صفات کمی (Quantitative Trait Loci - QTL) مرتبط با SNPهای معنادار، از پایگاه داده QTLdb (https://www.animalgenome.org/cgi-bin/QTLdb/BT/ index) گاو استفاده شد. این بررسی در محدوده یک مگاباز اطراف SNPهای گذرنده از آستانه تصحیح بنفرونی بهازای هر کروموزوم صورت گرفت تا نواحی ژنومی مرتبط با صفات هدف شناسایی شوند.
یافتهها: آنالیز تجزیه واریانس حداقل مربعات با استفاده از رویه GLM نشان داد که اثر بهاربند و سن حیوان برای صفت انتشار متان پیش‌بینی شده معنی‌دار بود (P < 0.05). در این مطالعه، دو SNP معنادار شناسایی شدند. یک SNP با شناسه BovineHD1900001716 با صفت انتشار متان به‎‎ازای هر کیلوگرم پروتئین شیر در کروموزوم ۱۹ مرتبط بود و SNP با شناسه BovineHD1700012101 با صفت pH شکمبه در کروموزوم ۱۷ ارتباط داشت. همچنین،
نواحی
QTL مرتبط با صفات تولید شیر و ترکیبات آن، وزن بدن، مصرف خوراک باقی‌مانده، نرخ آبستنی، سخت‌زایی و مرده‌زایی در اطراف اینSNPها با استفاده از Annotating ژنومی شناسایی شدند.

نتیجهگیری: برخی ژن‌ها و QTLهای شناسایی ‌شده به طور هم‌زمان بر صفات زیست‌ محیطی مانند انتشار متان، صفات اقتصادی نظیر وزن بدن و تولید شیر و همچنین ویژگی‌های فیزیولوژیکی مربوط به دوره شیردهی و زایش تأثیرگذار هستند. بر اساس تحلیل‌های ژنومی انجام‌شده، صفاتی مشخص شدند که در کنترل همزمان عملکرد تولیدی و کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای نقش دارند. این یافته‌ها اهمیت استفاده از اطلاعات ژنتیکی و ژنومی را در برنامه‌های اصلاح نژادی و مدیریت پرورش دام دوچندان می‌سازند. طبق نتایج این تحقیق، انتخاب ژنتیکی هدفمند می‌تواند به‌عنوان یک رویکرد پایدار و بلندمدت برای کاهش نرخ انتشار متان در هر حیوان مورد استفاده قرار گیرد. بنا بر این، اصلاح ژنتیکی دام‌ها نه‎ تنها با ایجاد تغییرات تجمعی و دائمی در عملکرد، به بهبود ویژگی‌های تولیدی و باروری کمک می‌کند، بلکه به‏‌ طور هم‌زمان موجب کاهش اثرات زیست ‌محیطی سیستم‌های دامی، از جمله انتشار گازهای گلخانه‌ای، خواهد شد. بهره‌گیری از این رویکرد می‌تواند آینده‌ای پایدارتر برای صنعت دامپروری رقم بزند.

 

متن کامل [PDF 1188 kb]   (18 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: ژنتیک و اصلاح نژاد دام
دریافت: 1404/7/8 | پذیرش: 1404/11/13

فهرست منابع
1. Artaxo, P., Berntsen, T., Betts, R., Fahey, D., Haywood, J., Lean, J., Lowe, D., Myhre, G., Nganga, J., & Prinn, R. (2007). Changes in Atmospheric Constituents and in Radiative Forcing. in Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (eds. Solomon, S. et al.) (Cambridge University Press, 2007). doi: 10.20892/j.issn.2095-3941.2017.0150 [DOI:10.20892/j.issn.2095-3941.2017.0150]
2. Balch, W. E., Fox, G. E., Magrum, L. J., Woese, C. R., & Wolfe, R. (19797). Methanogens: reevaluation of a unique biological group. Microbiological Reviews, 43(2), 260-296. [DOI:10.1128/MMBR.43.2.260-296.1979]
3. Calderón-Chagoya, R., Hernandez-Medrano, J., Ruiz-López, F., Garcia-Ruiz, A., Vega-Murillo, V.,
4. Montano-Bermudez, M., Arechavaleta-Velasco, M., Gonzalez-Padilla, E., Mejia-Melchor, E., & Saun-ders, N. (2019). Genome-wide association studies for methane production in dairy cattle. Genes, 10(12), 995. [DOI:10.3390/genes10120995]
5. Cottle, D. J., Nolan, J. V., & Wiedemann, S. G. (2011). Ruminant enteric methane mitigation: a review. Animal Production Science, 51(6), 491-514. [DOI:10.1071/AN10163]
6. Chadwick, D., Sommer, S., Thorman, R., Fangueiro, D., Cardenas, L., Amon, B., & Misselbrook, T. (2011). Manure management: Implications for greenhouse gas emissions. Animal Feed Science and Technol-ogy, 166, 514-531. [DOI:10.1016/j.anifeedsci.2011.04.036]
7. De Haas, Y., Windig, J., Calus, M., Dijkstra, J., De Haan, M., Bannink, A., & Veerkamp, R. (2011). Genetic parameters for predicted methane production and potential for reducing enteric emissions through [DOI:10.3168/jds.2011-4439]
8. genomic selection. Journal of Dairy Science, 94(12), 6122-6134.
9. Dekkers, J. C. (2004). Commercial application of marker-and gene-assisted selection in livestock: strate-gies and lessons. Journal of Aanimal Science, 82(suppl_13), E313-E328.
10. Dijkstra, J., Boer, H., Van Bruchem, J., Bruining, M., & Tamminga, S. (1993). Absorption of volatile fatty acids from the rumen of lactating dairy cows as influenced by volatile fatty acid concentration, pH and rumen liquid volume. British Journal of Nutrition, 69(2), 385-396. [DOI:10.1079/BJN19930041]
11. Edenhofer, O. (2015). Climate change (2014). mitigation of climate change (Vol. 3). Cambridge Universi-ty Press.
12. Fahey, J., J. Morton, and K. L. Macmillan. "Relationships between milk protein percentage and reproduc-tive performance in Australian dairy cows." (2003): 82-86.‌Foley, P., Kenny, D., Callan, J., Boland, T., & O'Mara, F. (2009). Effect of DL-malic acid supplementation on feed intake, methane emission, and rumen fermentation in beef cattle. Journal of Animal Science, 87(3), 1048-1057. [DOI:10.2527/jas.2008-1026]
13. Haile-Mariam, M., Carrick, M., & Goddard, M. (2008). Genotype by environment interaction for fertility, survival, and milk production traits in Australian dairy cattle. Journal of Dairy Science, 91(12), 4840-4853. [DOI:10.3168/jds.2008-1084]
14. Halachmi, I., Børsting, C. F., Maltz, E., Edan, Y., & Weisbjerg, M. R. (2011). Feed intake of Holstein, Dan-ish Red, and Jersey cows in automatic milking systems. Livestock Science, 138(1-3), 56-61. [DOI:10.1016/j.livsci.2010.12.001]
15. Hayes, B., Carrick, M., Bowman, P., & Goddard, M. (2003). Genotype× environment interaction for milk production of daughters of Australian dairy sires from test-day records. Journal of Dairy Science, 86(11), 3736-3744. [DOI:10.3168/jds.S0022-0302(03)73980-0]
16. Hook, S. E., Wright, A.-D. G., & McBride, B. W. (2010). Methanogens: methane producers of the rumen and mitigation strategies. Archaea, 2010(1), 945785. [DOI:10.1155/2010/945785]
17. Houghton, J. T., Ding, Y., Griggs, D. J., Noguer, M., van der Linden, P. J., Dai, X., Maskell, K., & Johnson, C. A. (2001). Climate change 2001: the scientific basis (Vol. 881). Cambridge university press Cam-bridge.
18. Hungate, R. (1967). Hydrogen as an intermediate in the rumen fermentation. Archiv für Mikrobiologie, 59(1), 158-164. [DOI:10.1007/BF00406327]
19. Jalil Sarghale, A., Moradi Shahrbabak, H., Moradi Shahrebabak, M., Nejati Javaremi, A., Saatchi, M., & Miar, Y. (2021). Genome wide association study to identify genome region associated with methane emission in cattle using 30K panel. Cellular and Molecular Research. Iranian Journal of Biology, 34(1), 65-76.
20. Jalil Sarghale, A., Moradi Shahrebabak, M., Moradi Shahrebabak, H., Nejati Javaremi, A., Saatchi, M., Khansefid, M., & Miar, Y. (2020). Genome-wide association studies for methane emission and rumi-nal volatile fatty acids using Holstein cattle sequence data. BMC Genetics, 21, 1-14. [DOI:10.1186/s12863-020-00953-0]
21. Jiménez-Montero, J. A., Gonzalez-Recio, O., & Alenda, R. (2012). Genotyping strategies for genomic selection in small dairy cattle populations. Animal, 6(8), 1216-1224. [DOI:10.1017/S1751731112000341]
22. Kennedy, B. W., Dekkers, J. C. M., Moore, R. K., & Jairath, L. (1999). Genetic and phenotypic parameter estimates between production, feed intake, feed efficiency, body weight and linear type traits in first lactation Holsteins. Canadian Journal of Animal Science, 79(4), 425-431.‌ [DOI:10.4141/A99-008]
23. Lashof, D. A., & Ahuja, D. R. (1990). Relative contributions of greenhouse gas emissions to global warm-ing. Nature, 344(6266), 529-531. [DOI:10.1038/344529a0]
24. Lindgren, E., Murphy, M., & Andersson, T. (2001). Värdering av Foder. Lantmännen Foderutveckling AB, Nötfor. In: Almqvist & Wiksell, Uppsala.
25. Manzanilla-Pech, C., De Haas, Y., Hayes, B., Veerkamp, R., Khansefid, M., Donoghue, K., Arthur, P., & Pryce, J. (2016). Genomewide association study of methane emissions in Angus beef cattle with vali-dation in dairy cattle. Journal of Animal Sscience, 94(10), 4151-4166. [DOI:10.2527/jas.2016-0431]
26. Manzanilla-Pech, C. I. V., Difford, G. F., Sahana, G., Romé, H., Løvendahl, P., & Lassen, J. (2022). Ge-nome-wide association study for methane emission traits in Danish Holstein cattle. Journal of Dairy Science, 105(2), 1357-1368.‌ [DOI:10.3168/jds.2021-20410]
27. Meuwissen, T. H., Hayes, B. J., & Goddard, M. (2001). Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps. Genetics, 157(4), 1819-1829. [DOI:10.1093/genetics/157.4.1819]
28. Miettinen, H., & Huhtanen, P. (1996). Effects of the ratio of ruminal propionate to butyrate on milk yield and blood metabolites in dairy cows. Journal of Dairy Science, 79(5), 851-861.‌ [DOI:10.3168/jds.S0022-0302(96)76434-2]
29. Mohammadi, H., Najafi, A., & Javanmard, A. (2022). Genome-wide association study related to semen traits based on gene-set enrichment analysis in Holstein bulls. [DOI:10.52547/rap.13.35.168]
30. Mohammed, R., McGinn, S. M., & Beauchemin, K. A. (2011). Prediction of enteric methane output from milk fatty acid concentrations and rumen fermentation parameters in dairy cows fed sunflower, flax, or canola seeds. Journal of Dairy Science, 94(12), 6057-6068.‌ [DOI:10.3168/jds.2011-4369]
31. Moradi, M. H., Nejati-Javaremi, A., Moradi-Shahrbabak, M., Dodds, K. G., & McEwan, J. C. (2012). Ge-nomic scan of selective sweeps in thin and fat tail sheep breeds for identifying of candidate regions associated with fat deposition. BMC Genetics, 13, 1-15. [DOI:10.1186/1471-2156-13-10]
32. Nejati-Javaremi, A., Smith, C., & Gibson, J. (1997). Effect of total allelic relationship on accuracy of evaluation and response to selection. Journal of Animal Science, 75(7), 1738-1745. [DOI:10.2527/1997.7571738x]
33. Ottenstein, D., & Bartley, D. (1971). Improved gas chromatography separation of free acids C2-C5 in di-lute solution. Analytical Chemistry, 43(7), 952-955. [DOI:10.1021/ac60302a043]
34. Patton, J., Kenny, D. A., McNamara, S., Mee, J. F., O'mara, F. P., Diskin, M. G., & Murphy, J. J. (2007). Re-lationships among milk production, energy balance, plasma analytes, and reproduction in Holstein-Friesian cows. Journal of Dairy Science, 90(2), 649-658.‌ [DOI:10.3168/jds.S0022-0302(07)71547-3]
35. Pearson, T. A., & Manolio, T. A. (2008). How to interpret a genome-wide association study. Jama, 299(11), 1335-1344. [DOI:10.1001/jama.299.11.1335]
36. Pickering, N. K., Chagunda, M. G., Banos, G., Mrode, R., McEwan, J., & Wall, E. (2015). Genetic parame-ters for predicted methane production and laser methane detector measurements. Journal of Animal Science, 93(1), 11-20. [DOI:10.2527/jas.2014-8302]
37. Pszczola, M., Strabel, T., Mucha, S., & Sell-Kubiak, E. (2018). Genome-wide association identifies me-thane production level relation to genetic control of digestive tract development in dairy cows. [DOI:10.1038/s41598-018-33327-9]
38. Scientific Reports, 8(1), 15164.
39. Rashid Sanchuli, Z., Hosseini-Yekani, S.-A., & Kashiri Kolaei, F. (2024). Reducing Greenhouse Gas Emissions in Dairy Cow Breeding Units through Ration Management with Emphasis on the Life Cy-cle Assessment Approach. Research on Animal Production, 15(4), 129-144. [In Persian] [DOI:10.61186/rap.15.4.129]
40. Roehe, R., Dewhurst, R. J., Duthie, C. A., Rooke, J. A., McKain, N., Ross, D. W., ... & Wallace, R. J. (2016). Bovine host genetic variation influences rumen microbial methane production with best selection criterion for low methane emitting and efficiently feed converting hosts based on metagenomic gene abundance. PLoS Genetics, 12(2), e1005846.‌ [DOI:10.1371/journal.pgen.1005846]
41. Saxton, R. A., & Sabatini, D. M. (2017). mTOR signaling in growth, metabolism, and disease. Cell, 168(6), 960-976.‌ [DOI:10.1016/j.cell.2017.02.004]
42. Souza, L. L., Dominguez-Castaño, P., Gianvecchio, S. B., Sakamoto, L. S., Rodrigues, G. R. D., Soares, T. L. d. S., Bonilha, S. F. M., Marcatto, J. d. O. S., Galvão Albuquerque, L., & Vasconcelos Silva, J. A. I. (2024). Heritability estimates and genome-wide association study of methane emission traits in Nel-lore cattle. Journal of Animal Science, 102, skae182. [DOI:10.1093/jas/skae182]
43. Steinfeld, H., Gerber, P., Wassenaar, T. D., Castel, V., & De Haan, C. (2006). Livestock's long shadow: en-vironmental issues and options. Food & Agriculture Org.
44. Tseten, T., Sanjorjo, R. A., Kwon, M., & Kim, S.-W. (2022). Strategies to mitigate enteric methane emis-sions from ruminant animals. Journal of Microbiology and Biotechnology, 32(3), 269. [DOI:10.4014/jmb.2202.02019]
45. Van Staaveren, N., de Oliveira, H. R., Houlahan, K., Chud, T. C., Oliveira Jr, G. A., Hailemariam, D., Kistemaker, G., Miglior, F., Plastow, G., & Schenkel, F. S. (2024). The Resilient Dairy Genome Pro-ject-A general overview of methods and objectives related to feed efficiency and methane emis-sions. Journal of Dairy Science, 107(3), 1510-1522. [DOI:10.3168/jds.2022-22951]
46. Wall, E., Simm, G., & Moran, D. (2010). Developing breeding schemes to assist mitigation of greenhouse gas emissions. Animal, 4(3), 366-376. [DOI:10.1017/S175173110999070X]
47. Weimer, P. J. (1996). Why don't ruminal bacteria digest cellulose faste. Journal of Dairy Science, 79(8), 1496-1502. [DOI:10.3168/jds.S0022-0302(96)76509-8]
48. Wolin, M. J. (1960). A theoretical rumen fermentation balance. Journal of Dairy Science, 43(10), 1452-1459. [DOI:10.3168/jds.S0022-0302(60)90348-9]

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به پژوهشهای تولیدات دامی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2026 CC BY-NC 4.0 | Research On Animal Production

Designed & Developed by : Yektaweb