POU1F1 is a positive regulator for GH, PRL and TSH${\beta}$ and its mutations associate with production traits in ruminant animals. We described a DdeI PCR-RFLP method for detecting a silent allele in the goat POU1F1 gene: TCT (241Ser)>TCG (241Ser). Frequencies of $D_1$ allele varied from 0.600 to 1.000 in Chinese 801 goats. Significant associations of DdeI polymorphism with production traits were found in milk yield (*p<0.05), litter size (*p<0.05) and one-year-old weight (*p<0.05) between different genotypes. Individuals with genotype $D_1D_1$ had a superior performances when compared to those with genotype $D_1D_2$ (*p<0.05). Hence, the POU1F1 gene was suggested to the potential candidate gene for superior milk performance, reproduction trait and weight trait. Genotype $D_1D_1$, characterized by a DdeI PCR-RFLP detection, was recommended to geneticists and breeders as a molecular marker for better performance in the goat industry.
Milk-related traits (milk yield, fat and protein) have been crucial to selection of Holstein. It is essential to find the current selection trends of Holstein. Despite this, uncovering the current trends of selection have been ignored in previous studies. We suggest a new formula to detect the current selection trends based on single nucleotide polymorphisms (SNP). This suggestion is based on the best linear unbiased prediction (BLUP) and the Fisher's fundamental theorem of natural selection both of which are trait-dependent. Fisher's theorem links the additive genetic variance to the selection coefficient. For Holstein milk production traits, we estimated the additive genetic variance using SNP effect from BLUP and selection coefficients based on genetic variance to search highly selective SNPs. Through these processes, we identified significantly selective SNPs. The number of genes containing highly selective SNPs with p-value <0.01 (nearly top 1% SNPs) in all traits and p-value <0.001 (nearly top 0.1%) in any traits was 14. They are phosphodiesterase 4B (PDE4B), serine/threonine kinase 40 (STK40), collagen, type XI, alpha 1 (COL11A1), ephrin-A1 (EFNA1), netrin 4 (NTN4), neuron specific gene family member 1 (NSG1), estrogen receptor 1 (ESR1), neurexin 3 (NRXN3), spectrin, beta, non-erythrocytic 1 (SPTBN1), ADP-ribosylation factor interacting protein 1 (ARFIP1), mutL homolog 1 (MLH1), transmembrane channel-like 7 (TMC7), carboxypeptidase X, member 2 (CPXM2) and ADAM metallopeptidase domain 12 (ADAM12). These genes may be important for future artificial selection trends. Also, we found that the SNP effect predicted from BLUP was the key factor to determine the expected current selection coefficient of SNP. Under Hardy-Weinberg equilibrium of SNP markers in current generation, the selection coefficient is equivalent to $2^*SNP$ effect.
Objective: The objective of this study was to estimate genetic parameters of milk, fat, and protein yields within and across lactations in Tunisian Holsteins using a random regression test-day (TD) model. Methods: A random regression multiple trait multiple lactation TD model was used to estimate genetic parameters in the Tunisian dairy cattle population. Data were TD yields of milk, fat, and protein from the first three lactations. Random regressions were modeled with third-order Legendre polynomials for the additive genetic, and permanent environment effects. Heritabilities, and genetic correlations were estimated by Bayesian techniques using the Gibbs sampler. Results: All variance components tended to be high in the beginning and the end of lactations. Additive genetic variances for milk, fat, and protein yields were the lowest and were the least variable compared to permanent variances. Heritability values tended to increase with parity. Estimates of heritabilities for 305-d yield-traits were low to moderate, 0.14 to 0.2, 0.12 to 0.17, and 0.13 to 0.18 for milk, fat, and protein yields, respectively. Within-parity, genetic correlations among traits were up to 0.74. Genetic correlations among lactations for the yield traits were relatively high and ranged from $0.78{\pm}0.01$ to $0.82{\pm}0.03$, between the first and second parities, from $0.73{\pm}0.03$ to $0.8{\pm}0.04$ between the first and third parities, and from $0.82{\pm}0.02$ to $0.84{\pm}0.04$ between the second and third parities. Conclusion: These results are comparable to previously reported estimates on the same population, indicating that the adoption of a random regression TD model as the official genetic evaluation for production traits in Tunisia, as developed by most Interbull countries, is possible in the Tunisian Holsteins.
Objective: The present study was aimed primarily for estimating various genetic parameters (heritability, genetic correlations) of reproduction (age at first calving [AFC], first service period [FSP]); production (first lactation milk, solid-not fat, and fat yield) and lifetime traits (lifetime milk yield, productive life [PL], herd life [HL]) in Tharparkar cattle to check the association of reproduction traits with lifetime traits through two different methods (Frequentist and Bayesian) for comparative purpose. Methods: Animal breeding data of Tharparkar cattle (n = 964) collected from Livestock farm unit of ICAR-NDRI Karnal for the period 1990 through 2019 were analyzed using a Frequentist least squares maximum likelihood method (LSML; Harvey, 1990) and a multi-trait Bayesian-Gibbs sampler approach (MTGSAM) for genetic correlations estimation of all the traits. Estimated breeding values of sires was obtained by BLUP and Bayesian analysis for the production traits. Results: Heritability estimates of most of the traits were medium to high with the LSML (0.20±0.44 to 0.49±0.71) and Bayesian approach (0.24±0.009 to 0.61±0.017), respectively. However, more reliable estimates were obtained using the Bayesian technique. A higher heritability estimate was obtained for AFC (0.61±0.017) followed by first lactation fat yield, first lactation solid-not fat yield, FSP, first lactation milk yield (FLMY), PL (0.60±0.013, 0.60±0.006, 0.57±0.024, 0.57±0.020, 0.42±0.025); while a lower estimate for HL (0.38±0.034) by MTGSAM approach. Genetic and phenotypic correlations were negative for AFC-PL, AFC-HL, FSP-PL, and FSP-HL (-0.59±0.19, -0.59±0.24, -0.38±0.101 and -0.34±0.076) by the multi-trait Bayesian analysis. Conclusion: Breed and traits of economic importance are important for selection decisions to ensure genetic gain in cattle breeding programs. Favourable genetic and phenotypic correlations of AFC with production and lifetime traits compared to that of FSP indicated better scope of AFC for indirect selection of life-time traits at an early age. This also indicated that the present Tharparkar cattle herd had sufficient genetic diversity through the selection of AFC for the improvement of first lactation production and lifetime traits.
We first sought to clarify the effects of discounted rate, survival rate, and lactation persistency as a component trait of the selection index on net merit, defined as the first five lactation milks and herd life (HL) weighted by 1 and 0.389 (currently used in Japan), respectively, in units of genetic standard deviation. Survival rate increased the relative economic importance of later lactation traits and the first five lactation milk yields during the first 120 months from the start of the breeding scheme. In contrast, reliabilities of the estimated breeding value (EBV) in later lactation traits are lower than those of earlier lactation traits. We then sought to clarify the effects of applying single nucleotide polymorphism (SNP) on net merit to improve the reliability of EBV of later lactation traits to maximize their increased economic importance due to increase in survival rate. Net merit, selection accuracy, and HL increased by adding lactation persistency to the selection index whose component traits were only milk yields. Lactation persistency of the second and (especially) third parities contributed to increasing HL while maintaining the first five lactation milk yields compared with the selection index whose only component traits were milk yields. A selection index comprising the first three lactation milk yields and persistency accounted for 99.4% of net merit derived from a selection index whose components were identical to those for net merit. We consider that the selection index comprising the first three lactation milk yields and persistency is a practical method for increasing lifetime milk yield in the absence of data regarding HL. Applying SNP to the second- and third-lactation traits and HL increased net merit and HL by maximizing the increased economic importance of later lactation traits, reducing the effect of first-lactation milk yield on HL (genetic correlation ($r_G$) = -0.006), and by augmenting the effects of the second- and third-lactation milk yields on HL ($r_G$ = 0.118 and 0.257, respectively).
A fine-mapping method exploiting linkage disequilibrium was used to detect quantitative trait loci (QTL) on the X chromosome affecting milk production, body conformation and productivity traits. The pedigree comprised 22 paternal half-sib families of Black-and-White Holstein bulls in the Netherlands in a grand-daughter design for a total of 955 sons. Twenty-five microsatellite markers were genotyped to construct a linkage map on the chromosome X spanning 170 Haldane cM with an average inter-marker distance of 7.1 cM. A covariance matrix including elements about identical-by-descent probabilities between haplotypes regarding QTL allele effects was incorporated into the animal model, and a restricted maximum-likelihood method was applied for the presence of QTL using the LDVCM program. Significance thresholds were obtained by permuting haplotypes to phenotypes and by using a false discovery rate procedure. Seven QTL responsible for conformation types (teat length, rump width, rear leg set, angularity and fore udder attachment), behavior (temperament) and a mixture of production and health (durable prestation) were detected at the suggestive level. Some QTL affecting teat length, rump width, durable prestation and rear leg set had small numbers of haplotype clusters, which may indicate good classification of alleles for causal genes or markers that are tightly associated with the causal mutation. However, higher maker density is required to better refine the QTL position and to better characterize functionally distinct haplotypes which will provide information to find causal genes for the traits.
The objective of this study was to assess the association of polymorphisms in ${\kappa}$-cn, ${\beta}$-lg, ${\beta}$-lg 5′ flanking region, CSN1S2, and IGFBP-3 genes with milk production traits and mastitis-related traits in Chinese Holstein. Traits analyzed were 305 day standard milk yield, protein percentage, fat percentage, the ratio of fat percentage and protein percentage, pre-somatic cell count, somatic cell count, and somatic cell score, respectively. CSN1S2 locus was uninformative because only one genotype BB was found in Chinese Holstein. Allele frequencies of A and B in IGFBP-3 gene were 0.5738 and 0.4262 in Chinese Holstein population, which was different from reported Qinchuan cattle population. The genotypes of animals at IGFBP-3 locus significantly affected 305 day standard milk yield, protein percentage, and somatic cell score. The ${\beta}$-lg genotypes had a significant effect on protein percentage and the ratio of fat percentage and protein percentage. Polymorphism in ${\beta}$-lg 5′ flanking region was associated with 305 day standard milk yield, protein percentage, fat percentage, pre-somatic cell count, and somatic cell count. No significant associations of the polymorphism in ${\kappa}$-cn gene were observed for any trait.
A population of exotic Holstein Friesian, Jersey, their crossbreds and the indigenous Murrah breed of buffalo bulls (n=486), used in artificial insemination breeding program were screened for the allelic distribution of the ${\kappa}$-casein and ${\beta}$-lactoglobulin genotypes. The preferred "B" allele frequency was highest in Murrah buffalo bulls followed by Jersey and Holstein Friesian. The increase in this particular allele frequency in the Holstein Friesian crossbred bulls was more when compared to their Jersey counterparts. Hardy-Weinberg's equilibrium was maintained albeit with some deviations, which was higher in crossbreds than in purebreds. The feasibility of using such large-scale molecular diagnostic tools in the field and their significance with regards to the dairy economy is discussed.
Prolactin plays an important role in mammary gland development, milk section initiation and maintenance of lactation, so the bovine prolactin gene is considered as a potential quantitative trait locus affecting milk performance traits in dairy cattle. In this study, to determine the association between prolactin and milk performance traits, the genetic polymorphisms of a part of the prolactin gene were detected in a population of 649 cows of Chinese Holstein Dairy Cattle. Three SNPs in the promoter and one SNP in the intron1 of prolactin were identified, which was A/C (-767), G/T (-485), C/A (-247), and C/T (427), respectively. Statistical results indicated that one of SNP within promote, CHBP2, was significantly associated with milk yield (p<0.01), fat yield (p<0.05), protein yield (p<0.01), and protein percentage (p<0.05). The cows with genotype BB of CHBP2 had significantly higher milk yield (p<0.01), fat yield (p<0.05), and protein yield (p<0.01) than those of cows with genotype AA, while cows with genotype AA showed the highest protein percentage (p<0.05). In addition, based on the nine major haplotypes constructed from the four SNPs, the association analysis between diplotypes and milk performance trait was carried out. Results showed that the least square mean for fat yield of diplotype H2H8 was significantly higher than those of other eleven diplotypes (p<0.05). Our findings implied that CHBP2 and H2H8 of prolactin would be useful genetic markers in selection program on milk performance traits in Holstein Dairy Cattle.
A novel fine-mapping method exploiting linkage disequilibrium (LD) was applied to better refine the quantitative trait loci (QTL) positions for milk production traits on bovine chromosome 14 in the pedigree comprising 22 paternal half-sib families of a Black-and-White Holstein-Friesian grand-daughter design in the Netherlands for a total of 1,034 sons. The chromosome map was constructed with the 31 genetic markers spanning 90 Kosambi cM with the average inter-marker distance of 3.5 cM. The linkage analyses, in which the effects of sire QTL alleles were assumed random and the random factor of the QTL allelic effects was incorporated into the Animal Model, found the QTL for milk, fat, and protein yield and fat and protein % with the Lod scores of 10.9, 2.3, 6.0, 25.4 and 3.2, respectively. The joint analyses including LD information by use of multi-marker haplotypes highly increased the evidence of the QTL (Lod scores were 25.1, 20.9, 11.0, 85.7 and 17.4 for the corresponding traits, respectively). The joint analyses including DGAT markers in the defined haplotypes again increased the QTL evidence and the most likely QTL positions for the five traits coincided with the position of the DGAT gene, supporting the hypothesis of the direct causal involvement of the DGAT gene. This study strongly indicates that the exploitation of LD information will allow additional gains of power and precision in finding and localising QTL of interest in livestock species, on the condition of high marker density around the QTL region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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