Genomic Regions Associated with Feed Efficiency Indicator Traits in an Experimental Nellore Cattle Population

Abstract

The objective of this study was to identify genomic regions and metabolic pathways associated with dry matter intake, average daily gain, feed efficiency and residual feed intake in an experimental Nellore cattle population. The high-density SNP chip (Illumina High-Density Bovine BeadChip, 777k) was used to genotype the animals. The SNP markers effects and their variances were estimated using the single-step genome wide association method. The (co)variance components were estimated by Bayesian inference. The chromosome segments that are responsible for more than 1.0% of additive genetic variance were selected to explore and determine possible quantitative trait loci. The bovine genome Map Viewer was used to identify genes. In total, 51 genomic regions were identified for all analyzed traits. The heritability estimated for feed efficiency was low magnitude (0.13±0.06). For average daily gain, dry matter intake and residual feed intake, heritability was moderate to high (0.43±0.05; 0.47±0.05, 0.18±0.05, respectively). A total of 8, 17, 14 and 12 windows that are responsible for more than 1% of the additive genetic variance for dry matter intake, average daily gain, feed efficiency and residual feed intake, respectively, were identified. Candidate genes GOLIM4, RFX6, CACNG7, CACNG6, CAPN8, CAPN2, AKT2, GPRC6A, and GPR45 were associated with feed efficiency traits. It was expected that the response to selection would be higher for residual feed intake than for feed efficiency. Genomic regions harboring possible QTL for feed efficiency indicator traits were identified. Candidate genes identified are involved in energy use, metabolism protein, ion transport, transmembrane transport, the olfactory system, the immune system, secretion and cellular activity. The identification of these regions and their respective candidate genes should contribute to the formation of a genetic basis in Nellore cattle for feed efficiency indicator traits, and these results would support the selection for these traits.

Adaptive introgression from indicine cattle into white cattle breeds from Central Italy

“…Five genes: USP10, CRISPLD2, ZDHHC7, KIAA0513, and FAM92B (Table 2), were identified within the top 5% selection in all the three Central Italian cattle breeds. With the exclusion of USP10 all of these genes have previously been associated with residual feed intake (RFI) in indicine cattle 52 .…”

“…Both genes are part of a four gene cluster associated with RFI 52 . RFI is defined as the difference between actual feed intake and the feed intake required to meet maintenance requirements and growth, and reflects the ability of an animal to process food more efficiently and consequently thrive on poor fodder 52,71 . RFI seems to be a polygenic trait in both taurine and indicine cattle 72 .…”

Caracterização proteômica do fígado de bovinos Nelore divergentes para eficiência alimentar

“…Outra proteína classificada no módulo vermelho também foi associada ao metabolismo lipídico, a hidroxiesteróide desidrogenase semelhante 2 (HSDL2) que, embora seja uma oxidorredutase pouco descrita, apresenta um domínio de proteína carreadora de esteróis 2 (SCP2) que está envolvido no transporte e metabolismo de lipídios, incluindo o colesterol, sugerindo a participação desta proteína nestas vias (GRONEMEYER et al, 2013;KOWALIK et al, 2009;FAN;PAPADOPOULOS, 2016;SKOGSBERG et al, 2008;VAN VELDHOVEN, 2010). Em estudo sobre EA, Olivieri et al (2016) identificou o gene HSDL2 como candidato para este fenótipo na região genômica BTA8 em bovinos Nelore. A BTA8 também foi relacionada à EA por Santana et al (2014b) e Lu et al (2013), sendo que vários QTLs associados ao CAR, IMS e GMD foram detectados nesta região por Seabury et al (2017).…”

“…As medidas mais utilizadas para bovinos de corte até alguns anos foram a taxa de conversão alimentar (CA), que é a razão entre a ingestão de matéria seca (IMS) diária observada e o ganho de peso médio diário (GMD) (I:G), e o seu inverso, a eficiência alimentar bruta (EA), que é a razão entre GMD e IMS (G:I) (ARCHER et al, 1999). Tanto a CA como a EA bruta possuem herdabilidade de baixa à moderada (ARTHUR; RENAND; KRAUSS, 2001;CROWLEY, 2012;CEACERO et al, 2016;CROWLEY et al, 2010;GRION et al, 2014;OLIVIERI et al, 2016;SANTANA et al, 2014a;WILTON, 2004). Entretanto, estes indicadores apresentam correlações significativas com peso vivo corporal (PV) e GMD, sendo que a seleção para estas medidas pode culminar em maior tamanho de fêmeas adultas, que terão incremento no requerimento nutricional de mantença BISHOP, 2000;SANTANA et al, 2012).…”

“…Nos últimos anos, diversos trabalhos têm analisado os mecanismos genéticos e moleculares que podem estar associados às diferenças na eficiência de utilização do alimento pelos animais, principalmente considerando animais classificados quanto ao CAR. Vários estudos para identificação de regiões genômicas, genes candidatos e SNPs potencialmente associados à eficiência alimentar em bovinos tem sido realizados tanto em taurinos ( ABO-ISMAIL et al, 2014HARDIE et al, 2017;KARISA et al, 2013;SERÃO et al, 2013;SNELLING et al, 2011;WIDMANN et al, 2015) como em animais zebuínos da raça Nelore (ALEXANDRE et al, 2014;OLIVEIRA et al, 2014;OLIVIERI et al, 2016;SANTANA et al, 2014bSANTANA et al, , 2015SANTANA et al, , 2016, sendo que o metabolismo de lipídios, proteínas e energético, resposta imune, vias de sinalização e transporte de íons são freqüentemente associados com EA nesses estudos. A análise da expressão gênica pela transcriptômica também tem sido amplamente difundida, com diversos órgãos alvo, relacionando diferenças na expressão e redes de interação gênica a este fenótipo BENEDETI et al, 2018;KHANSEFID et al, 2017;PARADIS et al, 2015;SALLEH et al, 2017;TIZIOTO et al, 2015TIZIOTO et al, , 2016WEBER et al, 2016;ZAREK et al, 2017).…”