СЕЛЕКЦІЯ З МЕТОЮ ОТРИМАННЯ БІЛЬШ ОПІРНИХ ОБ’ЄКТІВ АКВАКУЛЬТУРИ: НОВИЙ ФРОНТИР У СЕЛЕКЦІЇ

Геномний відбір є ефективним методом поліпшення здоров’я водних тварин, і останні дослідження свідчать про те, що його можна використовувати для низки випадків, зокрема підвищення опірності креветок до хвороби «білих плям», опірності до герпесу у тихоокеанських устриць та опірності до вібріонів у морського язика.

Геномні масиви, подібні до наведеного на світлині вище, стають потужним інструментом у галузі аквакультури

У нещодавньому оглядові технології CRISPR у цій колонці, було чітко показано, що ця техніка ще не зробила значного внеску у питання поліпшення стану здоров’я водних організмів. Але є ще один новий молекулярний підхід, який уже починає забезпечувати значний прогрес у підвищенні опірності до збудників захворювань у багатьох об’єктів аквакультури. Геномний відбір ґрунтується на аналізі багатьох сотень або тисяч генів у всьому геномі (увесь наявний генетичний матеріал) для розробки загального генетичного профілю для окремого організму, при цьому особини з найвищим балом резервуються для цілей відтворення.

Хоча цей підхід до селекційного відтворення вважається передовим в аквакультурі, практика селекції завжди зводилася до розробки/створення найкращої можливої оцінки генетичної цінності окремої тварини (або рослини). Протягом століть (ну… десятиліть, коли ми говоримо про аквакультуру) прогрес відбору залежав від того, що ми могли спостерігати та вимірювати, а також від того, до якої міри були успадковані найліпші показники. Зрештою, деяке покращення ефективності відбору було досягнуто також шляхом врахування спостережень і вимірювань родичів потенційних кандидатів селекційного відтворення. Але вибір селекціонерів все ще залежав від спостережень і вимірювань.

Оскільки в 1980-х і 1990-х роках швидко розвивалися методи картування генів на хромосомах і визначення того, які алелі присутні в конкретних генах, з’явилася концепція локусів кількісних ознак (QTL). Використовуючи молекулярні маркери для визначення розташування генів, які мали порівняно значний вплив на ознаки, що становлять інтерес (QTL), дослідники змогли оцінити розташування та вплив цих важливих генів.

Геномне секвенування може пролити світло на спадкові ознаки, що робить їх дуже корисними для програм селекційного відтворення © National Institutes of Health

Одне з перших повідомлень про оцінку  QTL в аквакультурі стосувалось дослідження генетичного впливу на верхню межу толерантності до температури райдужного пструга. Було встановлено існування значного зв’язку між верхньою межею толерантності до температури та алелями, присутніми на двох специфічних маркерах. QTL, виведені з результатів, становили приблизно 13 % і 9 % загальної адитивної (спадкової) варіації ознаки, і деякі інші маркери також мали певну асоціацію. Подібні дослідження були проведені з рядом видів і ознак, що становили інтерес.

Але QTL могли пояснити лише деяку обмежену частину генетичного контролю в популяції. Це пояснюється тим, що кількісні (нормально розподілені) ознаки, як правило, контролюються великою кількістю різних генів, багато з яких мають лише незначний вплив, якщо їх оцінювати окремо. QTL були корисними для покращення виробничих властивостей у деяких водних видів, але в більшості випадків насправді не змінили правила гри.

Ідея розглядати цілі геноми рослин і тварин вже розглядалася в той час, коли QTL стали популярними. Пам’ятаєте проект «Геном людини»? Дослідники секвенували близько 30 000 генів, буквально (дослівно) транскрибуючи природний порядок основних будівельних блоків цих структур (окремих нуклеїнових кислот) і визначаючи варіації, які виникають всередині або між людьми. У людини 23 пари хромосом, і дослідники визначили, що кожна хромосома містить від 50 до 300 мільйонів пар нуклеїнових кислот. Все це міститься в ядрі майже кожної клітини нашого тіла.

Протягом цього періоду подібні зусилля були здійснено щодо геномів низки економічно важливих організмів, але каталогізувати всі ці гени, а потім розібратися в них, виявилися прикладом зовсім іншої активної роботи, щонайменше – до середини 2000-х років, коли високопродуктивне секвенування та використання однонуклеотидних поліморфізмів (SNP) як маркерів стали доступними для опису генетичної архітектури кількісних ознак на основі всього геному. SNPs вже було визнано як корисні генетичні маркери  , але з можливостями дещо обмеженого застосування, оскільки оригінальні спроби секвенування були виснажливими та дорогими. Високопродуктивні методи дозволили обробляти велику кількість генетичного матеріалу з надзвичайно високою швидкістю. Зараз в геномі людини виявлено близько 335 мільйонів SNP.

Враз, за одну мить, дослідники отримали можливість подивитись на величезну кількість генних маркерів  ,розкиданих по всіх хромосомах організму. Але мета не змінилася: отримати точнішу оцінку генетичної цінності особини, ніж можна було б розробити на основі раніше доступної інформації (фізичні вимірювання, продуктивність братів і сестер, родові записи, QTL тощо). І в міру вдосконалення технології і зменшення витрат, відбір на основі геному готовий революціонізувати селективне відтворення в аквакультурі – особливо за напрямом посилення опірності до збудників захворювань.

Першим кроком у цьому процесі, як правило, є дослідження загальногеномних асоціацій (GWAS) або аналіз загальногеномних асоціацій (GWAA) – дослідницька операція з визначення того, які маркери (як правило, SNP) пов’язані з ознакою(ами), що становить інтерес. Інформація про маркери, розкидана по всьому геному, фіксується для особин, які демонструють бажану рису, за допомогою високопродуктивного секвенування, яке може включати десятки тисяч маркерів. Після створення геномних профілів для кожної особини використовується комплексний комп’ютерний аналіз для встановлення зв’язку між індивідуальними профілями та спостережуваною продуктивністю. Зрештою, корисність прогнозних оцінок залежить від кількості особин і від того, які SNP використовуються при розробці взаємозв’язку генотип-фенотип.

Комерційні масиви генотипування можуть допомогти з генетичним відбором та з аналізом динаміки популяції© ThermoFisher

Набори SNP тепер доступні для деяких об’єктів аквакультури, що спрощує завдання, а також доступними стали молекулярні методи на кшталт наборів «зроби це своїими руками» для створення за потреби таких наборів даних для інших видів. Ці набори даних зараз використовуються для створення «масивів» SNP, які дозволяють створювати геномні профілі для великої кількості тварин одночасно. Масив має велику (реально велику) кількість специфічних послідовностей нуклеїнових кислот, які відповідають SNP, кожна з яких позначена флуоресцентними барвниками. Послідовності вбудовуються/вносяться у фіксовані позиції на скляній поверхні, що дозволяє зразку бути вираженим у вигляді кольорового двовимірного відображення варіантів SNP в кожному конкретному місці в геномі.

Перспективні роезультати

Ряд останніх досліджень ілюструють потенційне підвищення стійкості до хвороб, яке можна досягти за допомогою геномного відбору у водних видів. У Китаї дослідники нещодавно вивчили генетичну основу опірності великого жовтого горбаня (Larimichthys crocea) до інфузорії (війчастого)  Cryptocaryon irritans. Цей паразит є постійним збудником захворювань цього важливого виду горбаневих, вирощування якого набуло більшого значення в останні роки через серйозний надмірний вилов  диких запасів.

У 12 із 24 пар хромосом цього виду було ідентифіковано 15 генів, що впливають на опірність, і кожен відповідав за від 1 до 8 %% загальної спостережуваної варіації. Опірність була пов’язана з генами, пов’язаними з різними біологічними функціями, включаючи реакцію на запалення, апоптоз, транспорт гормонів та опірність до бактерій.

Геномний відбір жовтого горбаня допоміг поліпшити опірність виду до захворювань

Ще один важливий вид аквакультури в Китаї – морський язик (Cynoglossus semilaevis), а одним з найбільш проблемних патогенів для цього виду є Vibrio harveyi. Група китайських дослідників нещодавно повідомила про pпотенційне використання геномного відбору для поліпшення опірності до цієї бактерії. Вони вивчили дані, використовуючи від 500 до 500 000 маркерів SNP, і визначили, який із чотирьох аналітичних методів дав найкращі геномні передбачення селекційних значень опірності. Потім вони розробили масив, який включав понад 38 000 SNP. При генотипуванні племінного поголів’я за допомогою цього масиву кореляція між батьківськими показниками та продуктивністю потомства становила 0,76! Очевидно, що ця робота дозволить значно покращити опірність морського язика до V. harveyi.

Нещодавно дослідники з Сполученого Королівства та Норвегії  розглянули архітектуру генетичної опірності атлантичного лосося до інфекційної анемії лосося (ISA). Вони використовували GWAS для створення геномних профілів тварин, уражених патогенами. У той час як було виявлено, що геномний відбір забезпечує вищу спадковість для досліджуваної популяції (0,33 порівняно з 0,13 для інформації лише про родовід), найбільш значущий генний маркер пояснює лише 3 % спостережуваної генетичної дисперсії. Тим не менш, спадковості 0,33 більш ніж достатньо, щоб досягти значного прогресу в програмі відбору.

Інша нещодавня доповідь про геноміку та опірність до хвороб, але в зовсім іншій групі організмів, передбачає потенціал для покращення опірності до геспервірусу устриць тихоокеанської устриці .

Під час нещодавнього дослідження тихоокеанських устриць було з’ясовано, що опірність до захворювання може бути посилена шляхом маловитратної геномної селекції замість використання традиційних стратегій селекції © Norden

Вірус у цьому дослідженні відповідає за синдром літньої смертності, який завдає значних економічних втрат на устричних фермах у всьому світі. Дослідники з Великобританії та Нової Зеландії підрахували геномні показники для групи устриць і виявили, що спадковість для виживання за допомогою геномного відбору буде 0,37 + 0,05, у порівнянні з лише 0,25 + 0,05 для відбору на основі інформації лише про родовід. І хоча початкові зусилля в GWAS часто використовують багато тисяч маркерів, цю кількість часто можна зменшити, знизивши витрати та аналітичні вимоги без значної шкоди для точності.

У цьому дослідженні науковці з’ясували, що зменшення кількості маркерів SNP «мало вплинуло на точність прогнозу», оскільки в аналіз геномної оцінки було включено 500 або більше SNP. Результати свідчать про те, що більшого покращення опірності можна було б досягти за допомогою геномного відбору та з меншою ціною, ніж при використанні традиційної інформації про родовід та продуктивність.

Кілька місяців тому дослідники з Китаю опублікували результати розвідки, під час якої вони досліджували компроміс між витратами та точністю геномного відбору на опірність до захворювань у низки об’єктів аквакультури. Оскільки витрати на генотипування зростають із збільшенням кількості досліджуваних SNP, вони запропонували стратегію з використанням підмножини відібраних маркерів на основі початкових результатів GWAS. Загалом, використання меншої кількості виділених маркерів, ідентифікованих GWAS, фактично призвело до більшої точності прогнозування продуктивності потомства, ніж використання значно більшої кількості SNP. Звичайно, оптимальна кількість SNP для включення в генетичний профіль варіюється від виду до виду та по відношенню до збудника захворювання, про який йде мова, але цей висновок справедливий для тихоокеанських білоногих креветок, сьомги та доради.

І що стосується креветок, то геномний відбір на опірність до синдрому білих плям (WSSV) також продемонстрував гарні перспективи для L. vannamei.

Маточне поголів’я креветок, відібране за допомогою геномних методів, показало значно вищу опірність до хвороб WSSV

Минулого року група дослідників з Колумбії, Австралії та Норвегії вивчила генетичний контроль опірності до WSSV, використовуючи набір даних з 18 643 SNP,  та згенерувала геномні множини для креветок, що вижили у результаті випробувань. Потомство відібраного маточного поголів’я показало 51 % виживання в дослідженні, у порівнянні з 38 % для випадкової популяції і лише 25 % для групи плідників з низькою опірністю.

Протягом століть великим обмеженням для генетичного вдосконалення шляхом відбору завжди був частковий розрив між тим, що ми бачимо, і тим, що отримуємо. Іноді стосунки зрозумілі, іноді не дуже. Поява геномного відбору для об’єктів аквакультури свідчить про те, що незабаром ми можемо наздогнати своїх старших колег, які займаються селекційно-генетичними питаннями тваринництва та рослинництва, особливо у частині опірності до захворювань.

Посилання

Jackson, Ferguson, Danzmann, Fishback, Ihssen, O’Connell, Crease (1998) Identification of two QTL influencing upper temperature tolerance in three rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) half-sib families. Heredity, Vol 80, Issue 2

Sheng, Lu, Qian, Zhou, Yadong, Chen, Yang, Liu, Yangzhen, Li, Lei, Wang, Yingming, Yang, Songlin, Chen (2021) Development of a 38 K single nucleotide polymorphism array and application in genomic selection for resistance against Vibrio harveyi in Chinese tongue sole, Cynoglossus semilaevis. Genomics, Vol 113, Issue 4

A P Gutierrez, J Symonds, N King, K Steiner, T P Bean, R D Houston  (2020)

Potential of genomic selection for improvement of resistance to ostreid herpesvirus in Pacific oyster (Crassostrea gigas). Animal Genetics, Vol 51, Issue 2

Zheng, Luo, Yang, Yu, Jianhai, Xiang, Fuhua, Li (2021)

Genomic selection using a subset of SNPs identified by genome-wide association analysis for disease resistance traits in aquaculture species. Aquaculture, Volume 539, Issue 30

Marie Lillehammer, Rama Bangera, Marcela Salazar, Sergio Vela, Edna C. Erazo, Andres Suarez, James Cock, Morten

Rye & Nicholas Andrew Robinson (2020) Genomic selection for white spot syndrome virus resistance in whiteleg shrimp boosts survival under an experimental challenge test. Nature: Scientific Reports, Volume 10, article no. 20571

Посилання на оригінал: https://thefishsite.com/articles/breeding-more-resilience-into-aquaculture-a-new-frontier-in-selection?utm_medium=email&utm_campaign=Can%20genomics%20make%20happier%20tilapia%20-%208th%20December%202021&utm_content=Can%20genomics%20make%20happier%20tilapia%20-%208th%20December%202021+CID_ca433078945806500e4ff5cdffd30a0e&utm_source=Email%20marketing%20software&utm_term=latest%20addition%20to%20Greg%20Lutzs%20column