| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,140 |
| تعداد مقالات | 76,846 |
| تعداد مشاهده مقاله | 154,475,273 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 116,535,662 |
فراتحلیل پویش کل ژنوم برای شناسایی شبکههای ژنی مرتبط با ماربلینگ در گاوهای گوشتی | ||
| علوم دامی ایران | ||
| دوره 57، شماره 1، فروردین 1405، صفحه 147-163 اصل مقاله (1.36 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijas.2025.397822.654086 | ||
| نویسندگان | ||
| احسان معظمی؛ علی اسمعیلی زاده کشکوئیه* ؛ محمد رضا محمد آبادی؛ ایمان معظمی | ||
| گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهیدباهنر، کرمان، ایران | ||
| چکیده | ||
| ماربلینگ یا رگههای چربی درونماهیچهای، یکی از شاخصهای کلیدی کیفیت گوشت گاو است که بر طعم، آبداری و نرمی آن اثر مستقیم دارد و نقش مهمی در ارزش اقتصادی و بازارپسندی محصول ایفا میکند. این مطالعه فراتحلیلی (متاآنالیزی) با هدف شناسایی شبکههای ژنی و نواحی ژنومی مرتبط با ماربلینگ در گاوهای گوشتی انجام شد. با استفاده از دادههای پویش کل ژنوم (GWAS) و تحلیل شبکه همبیانی ژنها، نواحی ژنومی و ژنهای کاندید مؤثر بر این صفت بررسی شدند. دادهها از پایگاههای علمی معتبر جمعآوری و استانداردسازی شدند و با روشهای آماری فیشر و استوفر تحلیل شدند تا قدرت آماری افزایش یابد. نتایج نشان داد که کروموزوم ۱۵، با ژن CADM1 و بالاترین سطح معنیداری (24/29log10(p) =-)، نقش اصلی را در تنظیم ماربلینگ ایفا میکند. کروموزومهای ۱، ۲، ۱۲، ۱۷، ۱۹ و ۲۴ نیز بهعنوان نواحی کلیدی شناسایی شدند که شامل ژنهای مرتبط با متابولیسم لیپید و سیستم ایمنی هستند. تحلیل شبکه همبیانی ژنها، دو ژن محوری CLEC12A و CD69 را در کروموزوم ۵ شناسایی کرد که در تنظیم مسیرهای بیولوژیکی شامل متابولیسم چربی، تنظیم ایمنی، سیگنالدهی سلولی و کنترل رونویسی نقش دارند. این شبکه با ساختار بدون مقیاس، پایداری و انعطافپذیری بیولوژیکی را نشان داد. یافتههای این مطالعه امکان توسعه نشانگرهای مولکولی برای انتخاب ژنومی هدفمند را فراهم میآورند که میتواند کیفیت گوشت را بهبود بخشیده و رقابتپذیری صنعت گوشت را در بازارهای جهانی افزایش دهد. مطالعات آینده با استفاده از دادههای توالییابی کلژنوم و تحلیلهای چند-اومیکس میتوانند این نتایج را تکمیل کنند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| پویش کل ژنوم (GWAS)؛ شبکههای ژنی؛ فراتحلیل؛ گاو گوشتی؛ ماربلینگ | ||
| مراجع | ||
|
REFERENCES Akanno, E. C., Chen, L., Abo-Ismail, M. K., Crowley, J. J., Wang, Z., Li, C., Basarab, J. A., MacNeil, M. D., & Plastow, G. S. (2018). Genome-wide association scan for heterotic quantitative trait loci in multi-breed and crossbred beef cattle. Genetics, selection, evolution : GSE, 50(1), 48. https://doi.org/10.1186/s12711-018-0405-y Arikawa, L. M., Mota, L. F. M., Schmidt, P. I., Frezarim, G. B., Fonseca, L. F. S., Magalhães, A. F. B., Silva, D. A., Carvalheiro, R., Chardulo, L. A. L., & Albuquerque, L. G. (2024). Genome-wide scans identify biological and metabolic pathways regulating carcass and meat quality traits in beef cattle. Meat science, 209, 109402. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2023.109402 Barabási, A. L., & Oltvai, Z. N. (2004). Network biology: understanding the cell's functional organization. Nature reviews. Genetics, 5(2), 101–113. https://doi.org/10.1038/nrg1272 Bhuiyan, M. S. A., Lim, D., Park, M., Lee, S., Kim, Y., Gondro, C., Park, B., & Lee, S. (2018). Functional Partitioning of Genomic Variance and Genome-Wide Association Study for Carcass Traits in Korean Hanwoo Cattle Using Imputed Sequence Level SNP Data. Frontiers in genetics, 9, 217. https://doi.org/10.3389/fgene.2018.00217 Brandan, E., & Gutierrez, J. (2013). Role of skeletal muscle proteoglycans during myogenesis. Matrix biology : journal of the International Society for Matrix Biology, 32(6), 289–297. https://doi.org/10.1016/j.matbio.2013.03.007 Eghtedari, M., Khezri, A., Kazemi-Bonchenari, M., Mohammadabadi, M., Esmaeili Mahani, S., & Aschenbach, J. R. (2025). Phosphorus has a crucial role in growth performance of calves fed starters with incorporated forage. Animal Nutrition. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.aninu.2025.01.012 Eghtedari, M., Khezri, A., Kazemi-Bonchenari, M., Yazdanyar, M., Mohammadabadi, M., Esmaeili Mahani, S., & Ghaffari, M. H. (2024). Effects of corn grain processing and phosphorus content in calf starters on intake, growth performance, nutrient digestibility, blood metabolites, and urinary purine derivatives. Journal of Dairy Science, 107(11), 9334–9346. https://doi.org/10.3168/jds.2024-25079 Glazier, A. M., Nadeau, J. H., & Aitman, T. J. (2002). Finding genes that underlie complex traits. Science, 298(5602), 2345–2349. https://doi.org/10.1126/science.1076641 Hirschhorn, J. N., & Daly, M. J. (2005). Genome-wide association studies for common diseases and complex traits. Nature Reviews Genetics, 6(2), 95–108. https://doi.org/10.1038/nrg1521 Hong, E. P., & Park, J. W. (2012). Sample size and statistical power calculation in genetic association studies. Genomics & informatics, 10(2), 117–122. https://doi.org/10.5808/GI.2012.10.2.117 Hudson, N. J., Reverter, A., Griffiths, W. J., Yutuc, E., Wang, Y., Jeanes, A., McWilliam, S., Pethick, D. W., & Greenwood, P. L. (2020). Gene expression identifies metabolic and functional differences between intramuscular and subcutaneous adipocytes in cattle. BMC genomics, 21(1), 77. https://doi.org/10.1186/s12864-020-6505-4 Killinger, K. M., Calkins, C. R., Umberger, W. J., Feuz, D. M., & Eskridge, K. M. (2004). Consumer sensory acceptance and value for beef steaks of similar tenderness, but differing in marbling level. Journal of Animal Science, 82(11), 3294–3301. https://doi.org/10.2527/2004.82113294x Kombolo-Ngah, M., Goi, A., Santinello, M., Rampado, N., Atanassova, S., Liu, J., Faure, P., Thoumy, L., Neveu, A., Andueza, D., De Marchi, M., & Hocquette, J. F. (2023). Across countries implementation of handheld near-infrared spectrometer for the on-line prediction of beef marbling in slaughterhouse. Meat science, 200, 109169. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2023.109169 Leal-Gutiérrez, J. D., Rezende, F. M., Reecy, J. M., Kramer, L. M., Peñagaricano, F., & Mateescu, R. G. (2020). Whole Genome Sequence Data Provides Novel Insights Into the Genetic Architecture of Meat Quality Traits in Beef. Frontiers in genetics, 11, 538640. https://doi.org/10.3389/fgene.2020.538640 Lee, S. H., van der Werf, J. H. J., Kim, N. K., Lee, S. H., Gondro, C., Park, E. W., Oh, S. J., Gibson, J. P., & Thompson, J. M. (2011). QTL and gene expression analyses identify genes affecting carcass weight and marbling on BTA14 in Hanwoo (Korean cattle). Mammalian Genome, 22(9–10), 589–601. https://doi.org/10.1007/s00335-011-9331-9 Lim, D., Kim, N. K., Lee, S. H., Park, H. S., Cho, Y. M., Chai, H. H., & Kim, H. (2014). Characterization of genes for beef marbling based on applying gene coexpression network. International journal of genomics, 2014, 708562. https://doi.org/10.1155/2014/708562 MacPhillamy, C., Ren, Y., Chen, T., Hiendleder, S., & Low, W. Y. (2023). MicroRNA breed and parent-of-origin effects provide insights into biological pathways differentiating cattle subspecies in fetal liver. Frontiers in genetics, 14, 1329939. https://doi.org/10.3389/fgene.2023.1329939 Magalhães, A. F., de Camargo, G. M., Fernandes, G. A., Junior, Gordo, D. G., Tonussi, R. L., Costa, R. B., Espigolan, R., Silva, R. M., Bresolin, T., de Andrade, W. B., Takada, L., Feitosa, F. L., Baldi, F., Carvalheiro, R., Chardulo, L. A., & de Albuquerque, L. G. (2016). Genome-Wide Association Study of Meat Quality Traits in Nellore Cattle. PloS one, 11(6), e0157845. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157845 McKenna, A., Hanna, M., Banks, E., Sivachenko, A., Cibulskis, K., Kernytsky, A., Garimella, K., Altshuler, D., Gabriel, S., Daly, M., & DePristo, M. A. (2010). The Genome Analysis Toolkit: A MapReduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data. Genome Research, 20(9), 1297–1303. https://doi.org/10.1101/gr.107524.110 Nguyen, D. V., Nguyen, O. C., & Malau-Aduli, A. E. O. (2021). Main regulatory factors of marbling level in beef cattle. Veterinary and animal science, 14, 100219. https://doi.org/10.1016/j.vas.2021.100219 Nikolitsa, E. K., Kontou, P. I., & Bagos, P. G. (2025). metacp: a versatile software package for combining dependent or independent p-values. BMC Bioinformatics, 26, 109. https://doi.org/10.1186/s12859-025-06126-z Pickrell, J. K., Coop, G., Novembre, J., Kudaravalli, S., Li, J. Z., Absher, D., Srinivasan, B. S., Barsh, G. S., Myers, R. M., Feldman, M. W., & Pritchard, J. K. (2009). Signals of recent positive selection in a worldwide sample of human populations. Genome Research, 19(5), 826–837. https://doi.org/10.1101/gr.087577.108 Reis, H. B. D., Carvalho, M. E., Espigolan, R., Poleti, M. D., Ambrizi, D. R., Berton, M. P., Ferraz, J. B. S., de Mattos Oliveira, E. C., & Eler, J. P. (2024). Genome-Wide Association (GWAS) Applied to Carcass and Meat Traits of Nellore Cattle. Metabolites, 14(1), 6. https://doi.org/10.3390/metabo14010006 Salleh, S. M., Mazzoni, G., Løvendahl, P., & Kadarmideen, H. N. (2018). Gene co-expression networks from RNA sequencing of dairy cattle identifies genes and pathways affecting feed efficiency. BMC bioinformatics, 19(1), 513. https://doi.org/10.1186/s12859-018-2553-z Sasazaki, S., Kondo, H., Moriishi, Y., Kawaguchi, F., Oyama, K., & Mannen, H. (2024). Comprehensive genotyping analysis of single nucleotide polymorphisms responsible for beef marbling in Japanese Black cattle. BMC genomic data, 25(1), 17. https://doi.org/10.1186/s12863-024-01199-w Srikanth, K., Lee, S. H., Chung, K. Y., Park, J. E., Jang, G. W., Park, M. R., Kim, N. Y., Kim, T. H., Chai, H. H., Park, W. C., & Lim, D. (2020). A Gene-Set Enrichment and Protein-Protein Interaction Network-Based GWAS with Regulatory SNPs Identifies Candidate Genes and Pathways Associated with Carcass Traits in Hanwoo Cattle. Genes, 11(3), 316. https://doi.org/10.3390/genes11030316 Szklarczyk, D., Nastou, K., Koutrouli, M., Kirsch, R., Mehryary, F., Hachilif, R., Hu, D., Peluso, M. E., Huang, Q., Fang, T., Doncheva, N. T., Pyysalo, S., Bork, P., Jensen, L. J., & von Mering, C. (2025). The STRING database in 2025: Protein networks with directionality of regulation. Nucleic Acids Research, 53(D1), D730–D737. https://doi.org/10.1093/nar/gkae1113 Taye, M., Lee, W., Jeon, S., Yoon, J., Dessie, T., Hanotte, O., Mwai, O. A., Kemp, S., Cho, S., Oh, S. J., Lee, H. K., & Kim, H. (2017). Exploring evidence of positive selection signatures in cattle breeds selected for different traits. Mammalian genome : official journal of the International Mammalian Genome Society, 28(11-12), 528–541. https://doi.org/10.1007/s00335-017-9715-6 Tian, R., Mahmoodi, M., Tian, J., Esmailizadeh Koshkoiyeh, S., Zhao, M., Saminzadeh, M., Li, H., Wang, X., Li, Y., & Esmailizadeh, A. (2024). Leveraging Functional Genomics for Understanding Beef Quality Complexities and Breeding Beef Cattle for Improved Meat Quality. Genes, 15(8), 1104. https://doi.org/10.3390/genes15081104 Velleman, S. G. (2012). Meat science and muscle biology symposium: Extracellular matrix regulation of skeletal muscle formation. Journal of Animal Science, 90(3), 936–941. https://doi.org/10.2527/jas.2011-4575 Wang, M., & Xu, S. (2019). Statistical power in genome-wide association studies and quantitative trait locus mapping. Heredity, 123(3), 287–306. https://doi.org/10.1038/s41437-019-0202-3 Wang, Q., Gao, B., Yue, X., Cui, Y., Loor, J. J., Dai, X., Wei, X., & Xu, C. (2022). Weighted Gene Co-expression Network Analysis Identifies Specific Modules and Hub Genes Related to Subacute Ruminal Acidosis. Frontiers in veterinary science, 9, 897714. https://doi.org/10.3389/fvets.2022.897714 Wang, S., Liu, T., Peng, P., Fu, Y., Shi, S., Liang, S., Chen, X., Wang, K., & Zhou, R. (2025). Integrated Transcriptomic Analysis of Liver and Muscle Tissues Reveals Candidate Genes and Pathways Regulating Intramuscular Fat Deposition in Beef Cattle. Animals : an open access journal from MDPI, 15(9), 1306. https://doi.org/10.3390/ani15091306 Watts, D. J., & Strogatz, S. H. (1998). Collective dynamics of ‘small-world’ networks. Nature, 393(6684), 440–442. https://doi.org/10.1038/30918 Whitlock, M. C. (2005). Combining probability from independent tests: The weighted Z-method is superior to Fisher’s approach. Journal of Evolutionary Biology, 18(5), 1368–1373. https://doi.org/10.1111/j.1420-9101.2005.00917.x Young, M. D., Wakefield, M. J., Smyth, G. K., & Oshlack, A. (2010). Gene ontology analysis for RNA-seq: accounting for selection bias. Genome biology, 11(2), R14. https://doi.org/10.1186/gb-2010-11-2-r14 Zhang, B., & Horvath, S. (2005). A general framework for weighted gene co-expression network analysis. Statistical applications in genetics and molecular biology, 4, Article17. https://doi.org/10.2202/1544-6115.1128 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 195 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 111 |
||