Search for traces of selection by analyzing homozygous regions in a population of Chinese silk chicken breed

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: In China, the Chinese silkie chicken is designated as a breed of significant conservation priority, employed in both meat and poultry production, as well as in traditional Chinese medicine. The distinctive phenotypic traits, including hookless feathers, polydactyly, black skin, bones, and hyperpigmentation of connective tissue, have garnered the attention of both poultry breeders and scientific researchers, who utilize Chinese silk chickens as a model to investigate the genetic and evolutionary processes underlying genetic diversity.

AIM: Study of selection traces in the genome of the Chinese silk chicken population in Russia.

MATERIALS AND METHODS: For the purposes of this study, biological material was obtained from birds of the Russian population of Chinese silk chickens. Genotyping was conducted using the Illumina Chicken 60K SNP microarray. The analysis of genomic architecture included the study of homozygous regions with a frequency of occurrence above 75%.

RESULTS: The study selected 24 candidate genes associated with plumage development (АLK, EDARADD), the backbone (WDR43, FBXO11), and those affecting body adaptive and immune capacity (EPCAM, PELI3, PLEK, LGALS8, RAB1B, RYR2), on egg (MDH1, SPRED2, MEIS1, ACTN2, PCNX2, BCL2L10, CYP19A1), and on meat (FOXN2, B3GNT2, MDH1, TMOD3, SLC35F3, NTPCR, PPP3R1, TSNAX) performance.

CONCLUSIONS: These findings enhance our comprehension of the impact of selective breeding on the genetic makeup of the Chinese silk breed in Russia and contribute to the preservation of this distinctive breed.

About the authors

Natalia R. Reinbach

All-Russian Research Institute of Genetics and Breeding of Farm Animals — a branch of the All-Russian Research Institute of Genetics and Breeding of Farm Animals

Author for correspondence.
Email: miss.reynbax@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6193-5617
SPIN-code: 1472-1950
Russian Federation, Saint Petersburg

Natalia V. Dementieva

All-Russian Research Institute of Genetics and Breeding of Farm Animals — a branch of the All-Russian Research Institute of Genetics and Breeding of Farm Animals

Email: dementevan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0210-9344
SPIN-code: 8768-8906
Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Clark WR. The pheasants of the world: Biology and natural history. In: Johnsgard PA, editor. Pheasants of the world: Biology and natural history. Swan Hill Press; 2001. doi: 10.2307/3803290
  2. Zhao X, Wen J, Zhang X, et al. Significant genomic introgression from grey junglefowl (Gallus sonneratii) to domestic chickens (Gallus gallus domesticus). J Anim Sci Biotechnol. 2024;15(1):45. doi: 10.1186/s40104-024-01006-7
  3. Huang R, Zhu C, Zhen Y. Genetic diversity, demographic history, and selective signatures of Silkie chicken. BMC Genomi. 2024;25(1):754. doi: 10.1186/s12864-024-10671-x
  4. Ka-Shu Wong G, Liu B, Wang J, et al. A genetic variation map for chicken with 2.8 million single-nucleotide polymorphisms. Nature. 2004;432(7018):717–722. doi: 10.1038/nature03156
  5. Vakhrameev AB, Makarova AV. Exterior evaluation of chickens. Dubrovitsy: Ernsta; 2021. (In Russ.)
  6. Prakash A, Singh Y, Chatli M, et al. Review of the black meat chicken breeds: Kadaknath, Silkie, and Ayam Cemani. J World’s Poult Sci. 2023;79(4):879–891. doi: 10.1080/00439339.2023.2250322
  7. Dementieva NV, Shcherbakov YS, Stanishevskaya OI, et al. Large-scale genome-wide SNP analysis reveals the rugged (and ragged) landscape of global ancestry, phylogeny, and demographic history in chicken breeds. Journal of Zhejiang University-SCIENCE B. 2024;25(4):324–340. doi: 10.1631/jzus.B2300443
  8. Kirin M, McQuillan R, Franklin CS, et al. Genomic runs of homozygosity record population history and consanguinity. PloS One. 2010;5(11):e13996. doi: 10.1371/journal.pone.0013996
  9. Li J, Lee M, Davis BW, et al. Mutations upstream of the TBX5 and PITX1 transcription factor genes are associated with feathered legs in the domestic chicken. Mol Biol Evol. 2020;37(9):2477–2486. doi: 10.1093/molbev/msaa093
  10. Dorshorst B, Okimoto R, Ashwell C. Genomic regions associated with dermal hyperpigmentation, polydactyly and other morphological traits in the silkie chicken. J Hered. 2010;101(3):339–350. doi: 10.1093/jhered/esp120
  11. Feng C, Gao Y, Dorshorst B, et al. A cis-regulatory mutation of PDSS2 causes silky-feather in chickens. PLoS Genet. 2014;10(8): e1004576. doi: 10.1371/journal.pgen.1004576
  12. He C, Chen Y, Yang K, et al. Genetic pattern and gene localization of polydactyly in Beijing fatty chicken. PLoS One. 2017;12(5):e0176113. doi: 10.1371/journal.pone.0176113
  13. Cho E, Kim M, Manjula P, et al. A retroviral insertion in the tyrosinase (TYR) gene is associated with the recessive white plumage color in the Yeonsan Ogye chicken. J Anim Sci Biotechnol. 2021;63(4):751–758. doi: 10.5187/jast.2021.e71
  14. Faraco CD, Vaz SA, Pástor MV, Erickson CA. Hyperpigmentation in the Silkie fowl correlates with abnormal migration of fate-restricted melanoblasts and loss of environmental barrier molecules. Dev Dyn. 2001;220(3):212–225. doi: 10.1002/1097-0177(20010301)220:3<212:: Aid-dvdy1105>3.0.Co;2-9
  15. Zhu F, Yin Z-T, Zhao Q-S, et al. A chromosome-level genome assembly for the Silkie chicken resolves complete sequences for key chicken metabolic, reproductive, and immunity genes. Commun Biol. 2023;6(1):1233. doi: 10.1038/s42003-023-05619-y
  16. Tarrant KJ, Lopez R, Loper M, Fulton JE. Assessing MHC-B diversity in Silkie chickens. Poult Sci. 2020;99(5):2337–2341. doi: 10.1016/j.psj.2020.01.005
  17. Liu J, Zhang T, Fu L, et al. Review of genetic diversity and breed identification of black-bone silky fowl. China Journal of Chinese Materia Medica. 2022;47(8):2021–2027. doi: 10.19540/j.cnki.cjcmm.20220116.101
  18. Perinek O, Shiryaev G, Ryabova A. The use of peripheral venous catheter in chickens. Legal regulation in veterinary medicine. 2023;(4): 115–118. EDN: TYYANG doi: 10.52419/issn2782-6252.2023.4.115
  19. Vieceli FM, Bronner ME. Leukocyte receptor tyrosine kinase interacts with secreted midkine to promote survival of migrating neural crest cells. Development. 2018;145(20):dev164046. doi: 10.1242/dev.164046
  20. Qiu M, Zhang Z, Zhu S, et al. Transcriptome sequencing and mass spectrometry reveal genes involved in the non-mendelian inheritance-mediated feather growth rate in chicken. Biochem Genet. 2024;62:4120–4136. doi: 10.1007/s10528-023-10643-y
  21. Houghton L, Lindon C, Morgan BA. The ectodysplasin pathway in feather tract development. Development. 2005;132(5):863–872. doi: 10.1242/dev.01651
  22. Fedorova ES, Dementieva NV, Shcherbakov YS, Stanishevskaya OI. Identification of key candidate genes in runs of homozygosity of the genome of two chicken breeds, associated with cold adaptation. Biology. 2022;11(4):547. doi: 10.3390/biology11040547
  23. Tan X, Liu L, Dong J, et al. Genome-wide detections for runs of homozygosity and selective signatures reveal novel candidate genes under domestication in chickens. BMC Genom. 2024;25(1):485. doi: 10.1186/s12864-024-10349-4
  24. Sun L, Li C, Zhao N, et al. Host protein EPCAM interacting with EtMIC8-EGF is essential for attachment and invasion of Eimeria tenella in chickens. Microb Pathog. 2024;188:106549. doi: 10.1016/j.micpath.2024.106549
  25. Moynagh PN. The roles of Pellino E3 ubiquitin ligases in immunity. Nat Rev Immunol. 2014;14(2):122–131. doi: 10.1038/nri3599
  26. An J, Chen P, Li X, et al. Identification of potential hub genes and biological mechanism in rheumatoid arthritis and non-small cell lung cancer via integrated bioinformatics analysis. Transl Oncol. 2024;45:101964. doi: 10.1016/j.tranon.2024.101964
  27. Purić E, Nilsson UJ, Anderluh M. Galectin-8 inhibition and functions in immune response and tumor biology. Med Res Rev. 2024;44(5):2236–2265. doi: 10.1002/med.22041
  28. Gimenez MC, Frontini-Lopez YR, Pocognoni CA, et al. Rab1b-GBF1-ARF1 secretory pathway axis is required for birnavirus replication. J Virol. 2022;96(4):e02005-21. doi: 10.1128/JVI.02005-21
  29. Frontini-López YR, Rivera L, Pocognoni CA, et al. Infectious bursal disease virus assembly causes endoplasmic reticulum stress and lipid droplet accumulation. Viruses. 2023;15(6):1295. doi: 10.3390/v15061295
  30. Hu Z, Cao J, Liu G, et al. Comparative transcriptome profiling of skeletal muscle from black muscovy duck at different growth stages using RNA-seq. Genes. 2020;11(10):1228. doi: 10.3390/genes11101228
  31. Mulim HA, Hernandez RO, Vanderhout R, et al. Genetic background of walking ability and its relationship with leg defects, mortality, and performance traits in turkeys (Meleagris gallopavo). Poult Sci. 2024;103(7):103779. doi: 10.1016/j.psj.2024.103779
  32. Rajcan-Separovic E, Harvard C, Liu X, et al. Clinical and molecular cytogenetic characterisation of a newly recognised microdeletion syndrome involving 2p15-16.1. J Med Genet. 2007;44(4):269–276. doi: 10.1136/jmg.2006.045013
  33. Wu P, Zhou K, Zhang J, et al. Transcriptome integration analysis at different embryonic ages reveals key lncRNAs and mRNAs for chicken skeletal muscle. Front Vet Sci. 2022;9:908255. doi: 10.3389/fvets.2022.908255
  34. Wang X, Zhang J, Su J, et al. Genome-wide mapping of the binding sites of myocyte enhancer factor 2A in chicken primary myoblasts. Poult Sci. 2024;103(10):104097. doi: 10.1016/j.psj.2024.104097
  35. Shrestha MM, Lim C-Y, Bi X, et al. Tmod3 phosphorylation mediates AMPK-dependent GLUT4 plasma membrane insertion in myoblasts. Front Endocrinol. 2021;12:653557. doi: 10.3389/fendo.2021.653557
  36. Yu S, Wang G, Liao J, Tang M. Transcriptome profile analysis identifies candidate genes for the melanin pigmentation of breast muscle in Muchuan black-boned chicken. Poult Sci. 2018;97(10):3446–3455. doi: 10.3382/ps/pey238
  37. Liu C, Chen Z, Zhang Z, et al. Unveiling the genetic mechanism of meat color in pigs through GWAS, multi-tissue, and single-cell transcriptome signatures exploration. Int J Mol Sci. 2024;25(7):3682. doi: 10.3390/ijms25073682
  38. Zhang J, Zhuang H, Cao J, et al. Breast meat fatty acid profiling and proteomic analysis of Beijing-You chicken during the laying period. Front Vet Sci. 2022;9:908862. doi: 10.3389/fvets.2022.908862
  39. Shah TM, Patel NV, Patel AB, et al. A genome-wide approach to screen for genetic variants in broilers (Gallus gallus) with divergent feed conversion ratio. Mol Genet Genom. 2016;291(4):1715–1725. doi: 10.1007/s00438-016-1213-0
  40. Shen M, Li T, Chen F, et al. Transcriptomic analysis of circRNAs and mRNAs reveals a complex regulatory network that participate in follicular development in chickens. Front Genet. 2020;11:503. doi: 10.3389/fgene.2020.00503
  41. Liu Z, Sun C, Yan Y, et al. Genome-wide association analysis of age-dependent egg weights in chickens. Front Genet. 2018;9:128. doi: 10.3389/fgene.2018.00128
  42. Sánchez-Guardado LÓ, Irimia M, Sánchez-Arrones L, et al. Distinct and redundant expression and transcriptional diversity of MEIS gene paralogs during chicken development. Dev Dyn. 2011;240(6):1475–1492. doi: 10.1002/dvdy.22621
  43. Guo M, Li Y, Chen Y, et al. Genome-wide mapping of estrogen receptor α binding sites by ChIP-seq to identify genes related to sexual maturity in hens. Gene. 2018;642:32–42. doi: 10.1016/j.gene.2017.11.020
  44. Liu Y, Xin J, Zhang S, et al. Expression patterns and biological function of BCL2L10 during mouse preimplantation development. Gene Expr Patterns. 2022;46:119285. doi: 10.1016/j.gep.2022.119285
  45. Jeong J-H, Jung Y-K, Kim H-J, et al. The gene for aromatase, a rate-limiting enzyme for local estrogen biosynthesis, is a downstream target gene of Runx2 in skeletal tissues. Mol Cell Biol. 2010;30(10):2365–2375. doi: 10.1128/mcb.00672-09
  46. Nie R, Tian H, Zhang W, et al. NR5A1 and NR5A2 regulate follicle development in chicken (Gallus gallus) by altering proliferation, apoptosis, and steroid hormone synthesis of granulosa cells. Poult Sci. 2024;103(5):103620. doi: 10.1016/j.psj.2024.103620
  47. Chen X, Li X, Zhong C, et al. Genetic patterns and genome-wide association analysis of eggshell quality traits of egg-type chicken across an extended laying period. Poult Sci. 2024;103(4):103458. doi: 10.1016/j.psj.2024.103458
  48. Cogburn LA, Trakooljul N, Chen C, et al. Transcriptional profiling of liver during the critical embryo-to-hatchling transition period in the chicken (Gallus gallus). BMC Genom. 2018;19(1):695. doi: 10.1186/s12864-018-5080-4
  49. Zhao C, Andreeva V, Gibert Y, et al. Tissue specific roles for the ribosome biogenesis factor Wdr43 in zebrafish development. PLoS Genet. 2014;10(1):e1004074. doi: 10.1371/journal.pgen.1004074
  50. Qin Y, Yan G, Qiao Y, et al. Identification of hub genes based on integrated analysis of single-cell and microarray transcriptome in patients with pulmonary arterial hypertension. BMC Genom. 2023;24(1):788. doi: 10.1186/s12864-023-09892-3
  51. Wang X, Kong F, Lin Z. Cromolyn prevents cerebral vasospasm and dementia by targeting WDR43. Front Aging Neurosci. 2023;15:1132733. doi: 10.3389/fnagi.2023.1132733
  52. Huang H, Lu J, Aukhil I, et al. FBXO11 regulates bone development. Bone. 2023;170:116709. doi: 10.1016/j.bone.2023.116709

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Eco-Vector


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».