8th International Conference on Agriculture, Animal Sciences, and Rural Development, Bingöl, Türkiye, 24 - 25 Aralık 2021, cilt.1, ss.142-144
Fenotipe
dayalı ve pedigri kayıtları ile desteklenmiş olan geleneksel seleksiyon
metotları özellikle de süt sığırcılığında belirli bir düzeyde başarılı
olmuştur. Ancak besi sığırcılığında geleneksel seleksiyon metodlarıyla kesim
sonrası saptanabilen özelliklerin belirlenmesi, hem uzun süre gerektirmekte hem
de ekonomik açıdan kayıplara yol açabilmektedir. Bu nedenle moleküler genetik
çalışmalar, birçok özelliğin hayvan daha canlıyken ortaya konulabilmesine ve bu
verilerin erken seleksiyonda kullanılabilmesine olanak sağlamaktadır. Sığır
genomunda yaklaşık üç milyar nükleotit ve 30 milyonun üzerinde tek nükleotit
polimorfizmi (single nucleotide polymorphism: SNP) vardır. Genomda ortalama her 100 nükleotitten biri
bir SNP’dir. SNP temelli genotiplendirme, mikrosatellitler ile
karşılatırıldığında otomatikleştirilmiş, nispeten ucuz, verimli (çoğu lokus
okunur) ve yüksek oranda tekrarlanabilir (farklı laboratuvarlar arasında)
olması nedeniyle işaretleyici-yardımlı seleksiyon (marker-assisted selection:
MAS) programlarında tercih edilir hale gelmiştir. MAS araştırmaları kapsamlıdır
ancak uygulamaları sınırlı olmuştur ve genetik kazançtaki artışlar düşüktür.
Bunun temel nedenlerinden biri, besi hayvanı üretiminde ilgilenilen
özelliklerin beklenenden çok daha kompleks olmasıdır. Fenotip üzerinde küçük
etkileri olan binlerce genin etkili olduğu poligenik kalıtım dinamikleri (bu
etkiler genellikle istatistiksel olarak anlamlı olamayacak kadar küçük olması
nedeniyle göz ardı edilmiştir) MAS uygulamalarının yerini genom-destekli
seleksiyon uygulamaları almıştır.
Et
kalitesi gibi farklı ırklarda ve aynı ırkın farklı bireyleri arasında çok
değişiklik gösteren kantitatif özelliklerin belirlenmesinde doğru seleksiyon
modellerinin ve bu modellerin moleküler genetik bilgi ile desteklenmesi daha da
büyük önem kazanmaktadır. Bu bağlamda besi sığırı genetiğinde oldukça önemli
unsurlardan birisi kantitatif karakter lokuslarıdır (Quantitive trait loci:
QTL). QTL haritalama çalışmaları, ilgili fenotipte etkili QTL'yi tespit etme
anlamında başarılı olmuştur. Sığır yetiştiriciliğinde önemli fenotipik
karakterlerle ilişkili QTL’lere ait bilgiler tanımlanmış ve oldukça kapsamlı
veri setleri (örneğin; CattleQTLdb) oluşturulmuştur. Et verimi ve kalitesine
etkili QTL ve ilgili kromozomlar karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Bu
bağlamda, karkas kalitesi için kromozom 2, 10, 11 ve 13; yağlılık için kromozom
1, 2, 5, 6, 14, 22 ve 25; yağ asidi kompozisyonu için 4, 11, 13, 20, 21, 25, 28
ve özellikle 19; et rengi için kromozom 3, 13 ve 24; et tekstür özellikleri için
başta kromozom 7 ve 29 olmak üzere 3, 10, 22, 23 ve 28 önemli QTL bölgeleri
olarak tanımlanmıştır. Ancak haritalama çalışmalarının tekrarlanabilirliği genellikle
düşüktür, yani QTL pozisyonları bir çalışmadan diğerine değişiklik
göstermektedir. Bunun bir nedeni, QTL'lerin çoğunluğunun çok küçük etkilere
sahip olmasıdır. Bu, çok sayıda belirtecin test edilmesiyle birleştirildiğinde,
önemli belirteçlerin tahmini etkisinin olduğundan fazla tahmin edilmesine
(Beavis etkisi) neden olmaktadır.
Genomik
seleksiyon, yeni ıslah programları tasarlamak ve genetik değerlendirme için
yeni belirteçlere dayalı modeller geliştirmek için moleküler genetik
belirteçlerden yararlanan umut verici bir yaklaşımdır. Bu bağlamda güncel
moleküler teknolojiler ve yeni nesil dizileme (Next Generation Sequencing: NGS)
temelli yaklaşımlar daha güvenilir ve etkili metotların geliştirilmesine olanak
sağlamıştır. Bu çalışmada, besi sığırcılığında güncel moleküler genetik
yaklaşımlar, yeni geliştirilen genotiplendirme metotları ve seleksiyon
uygulamaları karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir.
Traditional selection methods based on phenotype and supported by
pedigree records have been successful to a certain extent, especially in dairy
cattle. However, the determination of traits that can be detected after
slaughter with traditional selection methods requires a long time and may cause
economic losses in beef cattle. Thus, molecular genetic studies allow many
characteristics to be revealed while the animal is still alive and these data
can be used in early selection. There are about three billion nucleotides in
the bovine genome, and there are over 30 million single nucleotide polymorphisms (SNPs), or one of every 100 nucleotides is a SNP. Considering that SNP-genotyping
became automatized, relatively cheap, efficient (most loci are read), and
highly reproducible (among different laboratories), compared to microsatellites;
it has become preferred in marker-assisted selection (MAS) programs. Research
towards MAS has been extensive but implementation has been limited and
increases in genetic gain have been small. One of the main reasons is that the
traits of interest in livestock production are much more complex than expected.
Because of the polygenic inheritance dynamics in which thousands of genes with
small impacts (these effects are usually too small to be statistically
significant and so are ignored) on the phenotype are effective, MAS
applications have been replaced by genome-assisted selection applications.
Accurate selection models and supporting these models with molecular
genetic information have become even more important in determining quantitative
characteristics such as meat quality, which vary greatly in different breeds
and between different individuals of the same breed. In this context, one of
the very important elements in beef cattle genetics is quantitative trait loci
(QTL). The QTL mapping step was successful in the sense that most mapping studies
detected QTL. Information on QTLs associated with important phenotypic
characters in cattle breeding has been identified and very comprehensive
datasets (e.g. CattleQTLdb) have been implemented. QTL and related chromosomes
effective on meat yield and quality have been evaluated comparatively. In this
context, chromosomes 2, 10, 11, and 13 for carcass quality; chromosomes 1, 2,
5, 6, 14, 22, and 25 for fatness; 4, 11, 13, 20, 21, 25, 28, and especially 19
for the fatty acid composition; chromosomes 3, 13 and 24 for beef color;
especially chromosome 7 and 29, 3, 10, 22, 23, and 28 for meat texture
characteristics were defined as important QTL regions. But the repeatability of
the mapping studies is generally low, i.e., QTL positions vary from one study
to the next. One reason for this is that the majority of QTL have very small effects.
This, combined with testing a large number of markers, results in an
overestimation of the predictive effect of important markers (the Beavis
effect).
Genomic selection is a promising approach to utilizing molecular genetic
markers to design novel breeding programs and to develop new markers-based
models for genetic evaluation. In this context, current molecular technologies
and next-generation sequencing (NGS) based approaches have enabled the
development of more reliable and effective methods. In this study, current
molecular genetic approaches, newly developed genotyping methods, and selection
practices were evaluated comparatively concerning beef cattle breeding.