Genome-wide association studies of chicken (Gallus gallus L.) breast meat color characteristics | Полногеномные ассоциативные исследования качества мяса по показателям цвета грудки у кур (Gallus gallus L.)

英语. Meat color characteristics are one of the most important quality parameters, which largely determines consumer demand for such products. Special scales are used to assess the meat quality based on its color spectrum. The L*a*b* scale is common the effectiveness of which has been shown in meat livestock farming. The aim of research was to search for SNPs and identify genes associated with meat color in chickens. For the research, an F2 model resource population chickens (n = 260, vivarium of the Ernst Federal Research Center for Animal Husbandry, 2021-2023) were obtained by crossing two chicken breeds contrasting in meat quality, the Russian White (slow growth) and Cornish (fast growth). The poultry of F2 resource population was genotyped using high-density Illumina Chicken iSelect BeadChip 60k (Illumina, Inc., USA). At the age of 9 weeks, birds were slaughtered. The spectra of breast meat were measured according to the L*a*b* color scale using a portable spectrophotometer CM-700d (Konica Minolta, Japan). Based on the genotype and phenotype data, genome-wide association studies were carried out using PLINK 1.9 software with accepted restrictions (geno 0.1, mind 0.1, maf 0.03). The chickens of F2 resource population was characterized by a high coefficient of variability in the green (a*) and blue (b*) spectrum of meat color, from 19.99% to 97.23%. According to the L parameter, chickens showed relatively low variability not exceeding 9.75%. Based on the GWAS analysis, 60 significant SNPs were identified, including those associated with the color spectrum L* (28 SNPs), a* (48 SNPs), and b* (4 SNPs). These SNPs were located on chromosomes GGA1 (10 SNPs), GGA2 (3 SNPs), GGA3 (18 SNPs), GGA7 (2 SNPs), GGA8 (4 SNPs), GGA10 (2 SNPs), GGA12 (7 SNPs), GGA13 (9 SNPs), GGA17 (4 SNPs), and GGA18 (1 SNP). There were identified 270 candidate genes associated with the studied traits, including 30 genes that contain the identified SNPs.

俄语. Одним из наиболее важных признаков качества мяса служит его цветовая характеристика, которая во многом определяет потребительский спрос. Качество мяса оценивают по его цветовому спектру по специальным шкалам. В частности, широко применяется шкала L*a*b*, эффективность которой показана во многих отраслях мясного животноводства. Цель работы - поиск SNPs и идентификация генов, ассоциированных с показателем цвета мяса у кур. Объектом изучения были куры F2 модельной ресурсной популяции (n = 260). Для получения популяции использовали две контрастные по мясным качествам породы кур - русскую белую (медленный рост) и корниш (быстрый рост). Генотипирование полученной птицы проводили с использованием чипов высокой плотности Illumina Chicken iSelect BeadChip 60k. В возрасте 9 нед после экспериментального убоя птицы измерили характеристики мяса грудки по цветовой шкале L*a*b* с использованием портативного спектрофотометра CM-700d (Konica Minolta, Япония). На основании полученных данных гено- и фенотипирования выполнили полногеномные ассоциативные исследования, использовав программное обеспечение PLINK 1.9 с принятыми ограничениями (geno 0,1; mind 0,1; maf 0,03). F2 ресурсная популяция кур характеризовалась высоким коэффициентом изменчивости по показателям зеленого (a*) и голубого (b*) участков спектров цвета мяса (от 19,99% до 97,23%). По показателю L вариабельность в исследованной популяции была относительно низкой (коэффициент изменчивости не превышал 9,75%). На основании проведенного GWAS-анализа выявлено 60 значимых SNPs, в том числе ассоциированных с цветовым спектром: по L* - 28 SNPs, по a* - 48 SNPs, по b* - 4 SNPs. Указанные SNPs локализованы на хромосомах GGA1 (10 SNPs), GGA2 (3 SNPs), GGA3 (18 SNPs), GGA7 (2 SNPs), GGA8 (4 SNPs), GGA10 (2 SNPs), GGA12 (7 SNPs), GGA13 (9 SNPs), GGA17 (4 SNPs) и GGA18 (1 SNP). Идентифицированы 270 генов-кандидатов, связанных с изученными признаками, в 30 из этих генов были локализованы выявленные SNPs.