Сучасні підходи та перспективи генетичної оцінки молочної худоби в селекційних програмах

Віктор Даншин, Сергій Рубан, Володимир Назаренко
Анотація

Оцінка племінної цінності за економічно важливими ознаками є основним інструментом в сучасних системах генетичного покращення молочної худоби. Мета наведених аналітичних досліджень пов’язана з описом сучасного алгоритму генетичної оцінки молочної худоби та визначення перспективних напрямів можливого удосконалення на найближче майбутнє. Встановлено, що методи генетичної оцінки пройшли довгий шлях розвитку від масового  порівняння «дочка – мати», прямого та покращеного порівняння з одностадницями, модифікованого методу порівняння з ровесницями до таких комплексних методів як «Модель тварини» і геномна оцінка з використанням математичних підходів BLUP та REML. Впровадження сучасних геномних програм відбору потребує суттєвої перебудови організаційної системи всієї племінної роботи де наявність референтних популяцій з постійним моніторингом генетичних та фенотипових характеристик є основною задачею. Зазначено, що загальною тенденцією в сучасному молочному скотарстві є збільшення числа селекційних ознак для повного врахування реальних (кількість та склад молока), та «прихованих» ознак (стан здоров’я, рівень відтворення, продуктивне довголіття, ефективність використанні корму) які суттєво впливають на економіку виробництва. Проведено порівняльний аналіз підконтрольного поголів’я і показників продуктивності в Україні та країнах-членах ICAR, що дозволило виявити ключові обмеження національної селекційної системи. Встановлено, що використання геномної оцінки дозволяє скоротити генераційні інтервали та подвоїти темпи генетичного прогресу за надоєм. Практична цінність дослідження полягає у формуванні науково обґрунтованих орієнтирів для створення в Україні ефективної системи генетичної оцінки та управління племінними ресурсами

Ключові слова

BLUP «Модель тварини», геномна селекція, голо-оміка, редагування геному, біотехнологія

ЦИТУВАТИ
Danshyn, V., Ruban, S., & Nazarenko, V. (2025). Modern approaches and prospects for the genetic evaluation of dairy cattle in breeding programmes. Scientific Reports of the National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, 21(3),9-23. https://doi.org/10.31548/dopovidi/3.2025.09
Використані джерела
  1. ABS Genetics. (n.d.). Bull search tool. Retrieved from https://absbullsearch.absglobal.com.
  2. Ahmadi, N., & Bartholomé, J. (Eds.). (2022). Genomic prediction of complex traits: Methods and protocols. Methods in molecular biology (vol. 2467). New York: Humana Press. doi: 10.1007/978-1-0716-2205-6.
  3. Alemu, S.W., Lopdell, T.J., Trevarton, A.J., Snell, R.G., Littlejohn, M.D., & Garrick, D.J. (2025). Comparison of genomic prediction accuracies in dairy cattle lactation traits using five classes of functional variants versus generic SNP. Genetics Selection Evolution, 57, article number 20. doi: 10.1186/s12711-025-00966-2.
  4. Bermann, M., Cesarani, A., Misztal, I., & Lourenco, D. (2022). Past, present, and future developments in single-step genomic models. Italian Journal of Animal Science, 21(1), 673-685. doi: 10.1080/1828051X.2022.2053366.
  5. Chakraborty, D., Sharma, N., Kour, S., Sodhi, S.S., Gupta, M.K., Lee, S.J., & Son, Y.O. (2022). Applications of Omics technology for livestock selection and improvement. Frontiers in Genetics, 13, article number 774113. doi: 10.3389/fgene.2022.774113.
  6. Council on Dairy Cattle Breeding. (n.d.). Retrieved from https://uscdcb.com/.
  7. Dai, H., Wu, J., Yang, H., Guo, Y., Di, H., Gao, M., & Wang, J. (2022). Construction of BHV-1 UL41 defective virus using the CRISPR/Cas9 system and analysis of viral replication properties. Frontiers in Cellular and Infection Microbiology, 12, article number 942987. doi: 10.3389/fcimb.2022.942987.
  8. Danshin, V.O., Ruban, S.Y., & Afanasenko, V.Y. (2017). Evaluation of breeding values of sires and cows in dairy breeds. The Animal Biology, 19(1), 44-52. doi: 10.15407/animbiol19.01.044.
  9. De Vries, A., Bliznyuk, N., & Pinedo, P. (2023). Invited review: Examples and opportunities for artificial intelligence (AI) in dairy farms. Applied Animal Science, 39, 14-22. doi: 10.15232/aas.2022-02345.
  10. Gim, G.-M., et al. (2023). Generation of double knockout cattle via CRISPR-Cas9 ribonucleoprotein (RNP) electroporation. Journal of Animal Science and Biotechnology, 14, article number 103. doi: 10.1186/s40104-023-00902-8.
  11. Guinan, F.L., Wiggans, G.R., Norman, H.D., Dürr, J.W., Cole, J.B., Van Tassell, C.P., Misztal, I., & Lourenco, D. (2023). Changes in genetic trends in US dairy cattle since the implementation of genomic selection. Journal of Dairy Science, 106(2), 1110-1129. doi: 10.3168/jds.2022-22205.
  12. Hopper, R.M. (Ed.). (2021). Bovine reproduction (2nd ed.). Hoboken: John Wiley & Sons, Inc.
  13. ICAR. (2023a). Annual report 2022–2023. Retrieved from https://dahd.gov.in/sites/default/files/2023-06/FINALREPORT2023ENGLISH.pdf.
  14. ICAR. (2023b). Yearly survey on the situation of milk recording systems (years 2022 and 2023) in ICAR member countries for cow, sheep and goats. Retrieved from https://www.icar.org/wp-content/uploads/documents/Survey-on-milk-recording-systems-in-cows-sheep-and-goats-2022-and-2023.pdf.
  15. Klímová, A., Kašná, E., Machová, K., Brzáková, M., Přiby, J., & Vostrý, L. (2020). The use of genomic data and imputation methods in dairy cattle breeding. Czech Journal of Animal Science, 65(12), 445-453. doi: 10.17221/83/2020‑CJAS.
  16. Koutouzidou, G., Ragkos, A., & Melfou, K. (2022). Evolution of the structure and economic management of the dairy cow sector. Sustainability, 14, article number 11602. doi: 10.3390/su141811602.
  17. Lourenco, D., Legarra, A., Tsuruta, S., Masuda, Y., Aguilar, I., & Misztal, I. (2020). Single-step genomic evaluations from theory to practice: Using SNP chips and sequence data in BLUPF90. Genes, 11, article number 790. doi: 10.3390/genes11070790.
  18. Meuwissen, T.H.E., Hayes, B.J., & Goddard, M.E. (2001). Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps. Genetics, 157, 1819-1829. doi: 10.1093/genetics/157.4.1819.
  19. Misztal, I., Lourenco, D., & Legarra, A. (2020). Current status of genomic evaluation. Journal of Animal Science, 98(4), article number skaa101. doi: 10.1093/jas/skaa101.
  20. Monteiro, H.F., et al. (2024). An artificial intelligence approach of feature engineering and ensemble methods depicts the rumen microbiome contribution to feed efficiency in dairy cows. Animal Microbiome, 6, article number 5. doi: 10.1186/s42523‑024‑00289‑5.
  21. Mrode, R.A., Pocrnic, I., Gorjanc, G., & Thompson, R. (2023). Linear models for the prediction of the genetic merit of animals. Wallingford: CABI.
  22. Norman, D., Guinan, F.L., & Dürr, J.W. (2022). Genetic gains in lifetime merit indexes during the use of three genetic evaluation methods. Interbull Bulletin, 57, 111-116.
  23. Pal, A. (2022). Genome-wide association studies/SNP chips. In Protocols in advanced genomics and allied techniques. New York: Springer. doi: 10.1007/978-1-0716-1818-9_16.
  24. Ross, E.M., & Hayes, B.J. (2022). Metagenomic predictions: A review 10 years on. Frontiers in Genetics, 13, article number865765. doi: 10.3389/fgene.2022.865765.
  25. Ruban, S., & Danshin, V. (2023). Perspectives for the use of genomic selection for genetic improvement of dairy cattle in Ukraine. Ukrainian Black Sea Region Agrarian Science, 27(1), 20-29. doi: 10.56407/bs.agrarian/1.2023.20.
  26. Ruban, S.Y., Kudlay, I.M., Klymenko, A.V., Mitioglo, L.V., Tsentylo, L.V., & Tsybenko, V.G. (2021). Milk production (domestic and world experience of effective dairy farming). Bila Tserkva: PE O.V. Brovin.
  27. Scott, B.A., Haile-Mariam, M., Cocks, B.G., & Pryce, J.E. (2021). How genomic selection has increased rates of genetic gain and inbreeding in the Australian national herd, genomic information nucleus, and bulls. Journal of Dairy Science, 104(11), 11832-11849. doi: 10.3168/jds.2021‑20326.
  28. Simm, G., Pollott, G., Mrode, R., Houston, R., & Marshall, K. (2021). Genetic improvement of farmed animals. Wallingford: CABI.
  29. Van Eenennaam, A.L. (2025). Current and future uses of genetic improvement technologies in livestock breeding programs. Animal Frontiers, 15(1), 80-90. doi: 10.1093/af/vfae042.
  30. VanRaden, P.M. (2020). Symposium review: How to implement genomic selection. Journal of Dairy Science, 103(6), 5291-5301. doi: 10.3168/jds.2019-17684.
  31. VanRaden, P.M., Cole, J., & Parker Gaddis, K.L. (2021). Net merit as a measure of lifetime profit: 2021 revision. AIP Research Report.
  32. Weigel, K., Chasco, A., Pacheco, H., Sigdel, A., Guinan, F., Lauber, M., Fricke, P., & Peñagaricano, F. (2024). Genomic selection in dairy cattle: Impact and contribution to the improvement of bovine fertility. Clinical Theriogenology, 16, article number 10399. doi: 10.58292/CT.v16.10399.
  33. Weller, J.I. (2019). Genetic evaluation: Use of genomic data in large-scale genetic evaluations in dairy cattle breeding. In J. van der Werf & J. Pryce (Eds.), Advances in breeding of dairy cattle (pp. 441-474). Cambridge: Burleigh Dodds Science Publishing Limited. doi: 10.19103/AS.2019.0058.22.
  34. Wientjes, Y.C.J., Bijma, P., Calus, M.P.L., Zwaan, B.J., Vitezica, Z.G., & van den Heuvel, J. (2022). The long-term effects of genomic selection: 1. Response to selection, additive genetic variance, and genetic architecture. Genetics Selection Evolution, 54, article number 19. doi: 10.1186/s12711-022-00709-7.
  35. Wiggans, G.R., & Carrillo, J.A. (2022). Genomic selection in United States dairy cattle. Frontiers in Genetics, 13, article number 994466. doi: 10.3389/fgene.2022.994466.
  36. Workman, A.M., et al. (2023). First gene-edited calf with reduced susceptibility to a major viral pathogen. PNAS Nexus, 2, article number pgad125. doi: 10.1093/pnasnexus/pgad125.
  37. Xu, S. (2022). Quantitative genetics. Cham: Springer.
  38. Yuan, M., Zhang, J., Gao, Y., Yuan, Z., Zhu, Z., Wei, Y., Wu, T., Han, J., & Zhang, Y. (2021). HMEJ-based safe-harbor genome editing enables efficient generation of cattle with increased resistance to tuberculosis. Journal of Biological Chemistry, 296, article number 100497. doi: 10.1016/j.jbc.2021.100497.
  39. Zhukosky, O.M., Romanova, O.V., Mykhailenko, N.G., Pryima, S.V., & Basovsky, D.M. (Eds.). (2024). State register of breeding subjects in livestock breeding for 2023 (Vol. 2). Kyiv: M.V. Zubets Institute of Animal Breeding and Genetics of the NAAS.