Genetic evaluation and genomic selection in cattle breeding
https://doi.org/10.25687/3034-493X.2025.3.2.003
Abstract
The study and conservation of agricultural genetic biodiversity represent a pressing challenge in modern biological science. Agricultural genetic resources constitute both a national and global biological asset, essential for the future development of production systems. In this regard, genomic analysis and molecular genetic methods have become integral to contemporary animal breeding. These techniques enable more precise evaluation of animals' genetic potential and the selection of the most promising individuals for reproduction. This approach significantly accelerates the breeding process and enhances the efficiency of selective breeding programs.
In Russia and Kazakhstan, as in many other countries, genomic analysis is being progressively implemented in livestock farming practices. This method allows for the identification of genetic traits in animals that may not be adequately assessed through traditional progeny testing. Additionally, it helps prevent hereditary diseases and improve breeding quality.
The development and application of genomic selection in livestock breeding are of particular importance for Russia and Kazakhstan. This technology can enhance the genetic potential of herds, increase productivity, improve animal adaptation to local conditions, promote health and longevity, and ultimately boost the overall efficiency of agricultural production.
Thus, research and advancements in genomic selection in Russia and Kazakhstan hold significant promise for improving agricultural output, enhancing industry competitiveness, and ensuring food security.
About the Authors
A. Kharzhau
NJSC WKATU named after Zhangir Khan
Kazakhstan
Kazakhstan
Uralsk
A. A. Sermyagin
All-Russian Research Institute of Genetics and Farm Animal Breeding, Branch of L.K. Ernst Federal Research Center for Animal Husbandry
Russian Federation
Russian Federation
Saint Petersburg
References
1. Есмагамбетов К.К., Донник И.М., Лоретц О.Г., Леонов П.В. Изменчивость и наследуемость хозяйственно-биологических признаков коров черно-пестрой и голштинской пород в условиях Зауралья // Аграрный вестник Урала. – 2015. – № 11 (141). – С. 27-29.
2. Зиновьева Н.А., Сермягин А.А., Доцев А.В., Боронецкая О.И., Петрикеева Л.В., Абдельманова А.С., Brem G. Генетические ресурсы животных: развитие исследований аллелофонда российских пород крупного рогатого скота – миниобзор // Сельскохозяйственная биология. – 2019. – Т. 54. № 4. – С. 631-641.
3. Dechow C.D., Rogers G.W., Clay J.S. Heritability and correlations among body condition scores, production traits, and reproductive performance // J. Dairy Sci. – 2001. – № 84. – Р. 266-275.
4. Dechow C.D., Rogers G.W., Clay J.S. Heritability and correlations among body condition score loss, body condition score, production and reproductive performance // J. Dairy Sci. – 2002. – № 85. – Р. 3062- 3070.
5. González-Recio O., Ugarte C., Alenda R. Genetic analysis of an artificial insemination progeny test program // J. Dairy Sci. – 2005. – № 88. – Р. 783-789
6. Dekkers J.C.M. Commercial application of marker- and gene-assisted selection in livestock: Strategies and lessons. J. Anim. Sci. – 2004. – № 82 (E. Suppl.). – Р. E313- E328.
7. Eggen A., Fries R. An integrated cytogenetic and meiotic map of the bovine genome // Anim. Genet. – 1995. – № 26. – Р. 215-236
8. Crawley A.M., Mallard B., Wilkie B.N. Genetic selection for high and low immune response in pigs: Effects on immunoglobulin isotype expression // Vet. Immunol. Immunopathol. 2005. – № 108. – Р. 71- 76.
9. de Roos A.P.W., Schrooten C., Veerkamp R.F., van Arendonk J.A.M. Effects of genomic selection on genetic improvement, inbreeding, and merit of young versus proven bulls // J. Dairy Sci. – 2011. – № 94. – Р. 1559-1567.
10. Fontanesi L., Scotti E., Russo V. Analysis of SNPs in the KIT gene of cattle with different coat colour patterns and perspectives to use these markers for breed traceability and authentication of beef and dairy products // Ital. J. Anim. Sci. – 2010. – № 9. – Р. e42.
11. González-Recio O., Ugarte C., Alenda R. Genetic analysis of an artificial insemination progeny test program // J. Dairy Sci. – 2005. – № 88. – Р. 783-789.
12. Heffner E., Sorrells M., Jannink J. Genomic selection for crop improvement // Crop Sci. – 2009. – № 49. – Р. 1-12.
13. Jannink J-L., Lorenz A.J., Iwata H. Genomic selection in plant breeding: From theory to practice // Brief. Funct. Genomics. –2010. – № 9. – Р. 166-177.
14. Olson K.M., VanRaden P.M. Multibreed genomic evaluation of dairy cattle // J. Dairy Sci. – 2010. – № 93 (E-Suppl. 1). – Р. 471.
15. Toosi A., Fernando R.L., Dekkers J.C.M. Genomic selection in admixed and crossbred populations // J. Anim. Sci. – 2010. – № 88. – Р. 32-46.
16. Боднарук В.Е., Музыка Л.И., Боднар П.В., Жмур А.И., Орихивський Т.В. Новые возможности эффективной селекции в скотоводстве на основе изучения генома // Науковий вісник Львівського національного університету ветеринарної медицини та біотехнологій імені С.З. Ґжицького. – 2017. – Т. 19. № 79. – С. 32-37.
17. Веселова В.Р., Коптев В.В., Ильина А.В., Ковалева М.И. Изучение генетического полиморфизма аллельных вариантов генов CSN2 и CSN3 у крупного рогатого скота ярославской породы // В книге: Интеграция науки и высшего образования, как основа инновационного развития аграрного производства. Материалы всероссийской научно-практической конференции с международным участием. – 2019. – С. 36-38.
18. Букаров, Н.Г. Современное состояние использования генетических маркеров в племенном скотоводстве [Текст]/ С.Ф. Силкина, Н.Г. Букаров//Сборник научных трудов. Выпуск 5. СНИИЖК. Ставрополь, 2012. – С.41
19. Глазкова Н.Ю. Иммуногенетический полиморфизм у голштинских коров ООО «Юпитер» Орловской области// Вестник аграрной науки. – 2019. – №2. – С. 135-138.
20. Глазкова, Н. Ю. Иммуногенетический полиморфизм молочного скота на примере ОАО «Орловское» по племенной работе [Электронный ресурс]: выпускная квалификационная работа / Н. Ю. Глазкова. – Электрон. дан. – Орел: Изд-во Орловского ГАУ, 2018.
21. Фокша В.Ф. Использование генетических маркеров при оценке быков-производителей / В.Ф. Фокша, А.Г. Констандогло// Зоотехническая наука Беларуси – 2004. – № 39. – С. 139-142
22. Егорашина Е.В., Тамарова Р.В. Повышение эффективности разведения молочного скота методом маркерной селекции // В книге: Биотехнология в растениеводстве, животноводстве и сельскохозяйственной микробиологии. Сборник тезисов докладов 19-ой Всероссийской конференции молодых учёных, посвященной памяти академика РАСХН Георгия Сергеевича Муромцева. Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научноисследовательский институт сельскохозяйственной биотехнологии». – 2019. – С. 122-124.
23. Ben J. Hayes, Harris A. Lewin, Michael E. Goddard The future of livestock breeding: genomic selection for efficiency, reduced emissions intensity, and adaptation // Trends in Genetics. – 2013. – V.29, Issue 4. – P. 206-214 https://doi.org/10.1016/j.tig.2012.11.009
24. Dekkers, J.C.M., and Hospital, F. Multifactorial genetics: the use of molecular genetics in the improvement of agricultural populations // Nat. Rev. Genet. – 2002. – 3. – P. 22-32.
25. Goddard, M.E., and Hayes, B.J. Mapping genes for complex traits in domestic animals and their use in breeding programmes // Nat. Rev. Genet. – 2009. – V.10. – P. 381-391.
26. Bernardo, R. Genomewide selection when major genes are known // Crop Sci. –2014. – V.54. – P. 68-75.
27. Bernardo, R., and Yu, J. Prospects for genomewide selection for quantitative traits in maize. Crop Sci. – 2007. – V.47. – P. 1082-1090.
28. Hickey, J.M., Chiurugwi, T., Mackay, I., Powell, W. Implementing Genomic Selection in CGIAR Breeding Programs Workshop Participants. Genomic prediction unifies animal and plant breeding programs to form platforms for biological discovery // Nat. Genet. – 2017. – V.49. – P. 1297–1303.
29. Jonas, E., and de Koning, D.-J. Does genomic selection have a future in plant breeding? // Trends Biotechnol. – 2013. – V.31. – P. 497–504.
30. Desta, Z.A., and Ortiz, R. Genomic selection: genome-wide prediction in plant improvement // Trends Plant Sci. – 2014. – V.19. – P. 592–601.
31. Berry D., Kearney F., Harris B. Genomic selection in Ireland // Interbull, Uppsala, Sweden. 2009. – № 39. – Р. 29-34.
32. Eui-Soo Kim, Max F. Rothschild Genomic adaptation of admixed dairy cattle in East Africa // Frontiers in Genetics. – 2014. – Volume 5. – https://doi.org/10.3389/fgene.2014.00443
33. Habier, D., Tetens J., Seefried F-R, Lichtner P., Thaller G. The impact of genetic relationship information on genomic breeding values in German Holstein cattle // Genet. Sel. Evol. – 2010. – № 42. – Р. 5
34. Harris, B.L., Johnson D.L. Genomic predictions for New Zealand dairy bulls and integration with national genetic evaluation // J. Dairy Sci. – 2010. – № 93. – Р. 1243- 1252.
35. Епишко, Т.И., Епишко О.А. SNP-маркеры в геномной селекции молочного скота // Розведення і генетика тварин. – 2012. – № 46. – С. 282-284.
36. Кислякова, Е.М., Исупова Ю.В., Якимова В.Ю., Кузнецова М.К. Использование результатов геномной оценки в селекции крупного рогатого скота // Молочное и мясное скотоводство. – 2023. – № 5. – С. 35-39.
37. Сермягин, А.А., Нарышкина Е.Н., Карпушкина Т.В., Стрекозов Н.И., Зиновьева Н.А. Перспективы использования оценки геномной племенной ценности в селекции молочного скота // Молочное и мясное скотоводство. – 2015. – № 7. – С. 2-5.
38. Goddard, M.E., Hayes B.J. Mapping genes for complex traits in domestic animals and their use in breeding programmes // Nature reviews / Genetics. – 2009. – №6. – Vol. 10. – P. 381-391
39. Daetwyler, H.D., Villanueva B., Bijma P., Woolliams J.A. Inbreeding in genome-wide selection // J. Anim. Breed. Genet. – 2007. – Vol. 124. – P. 369-376
40. Lillehammer, M.A., Meuwissen T.H.E., Sonesson A.K. comparison of dairy cattle breeding designs that use genomic selection // Journal of Dairy Science. – V.94, Issue 1. – 2011. – P. 493-500
41. Исупова, Ю.В., Юдин В.М. Продуктивность дочерей быков-производителей в зависимости от генотипа каппа-казеина (K-CAS) // Научное и кадровое обеспечение АПК для продовольственного импортозамещения: материалы Всерос. науч.-практ. конф. – МСХ РФ, ФГБОУ ВПО Ижевская ГСХА. – 2016. – С. 103-105
42. Calus, M.P.L., Meuwissen H.E., de Roos A.P.W., Veerkamp R.F. Accuracy of genomic selection using different methods to define haplotypes // Genetics. – 2008. – V.183. – P.553-561.
43. Daetwyler H.D., Villanueva B., Woolliams J.A. Accuracy of predicting the genetic risk of disease using a genome-wide approach // PLoS ONE. – 2008. – V.3. – P. e3395
44. Goddard, M.E. Genomic selection: prediction of accuracy and maximization of longterm response // Genetica. – 2009. – V.136. – P.245-257
45. Dekkers, J.C.M. Prediction of response to marker-assisted and genomic selection using selection index theory // J. Anim. Breed. Genet. – 2007. – V. 124. – P.331-341
46. VanRaden, P.M., VanTassell C.P., Wiggans G.R., Sonstegard T.S., Schnabel R.D., Taylor J.F., Schenkel F.S. Invited review: reliability of genomic predictions for North American Holstein bulls // J. Dairy Sci. – 2009. – V.74. – P.2737-2746.
47. De Roos, A.P.W., Schrooten C., Mullaart E., van der Beek S., de Jong G., Voskamp W. Genomic selection at CRV // Interbull Bulletin. – 2009. – V.39. – P.47-50
48. Manjit, Panigrahi, Harshit Kumar, K.A. Saravanan, Divya Rajawat, Sonali Sonejita Nayak, Kanika Ghildiyal, Kaiho Kaisa, Subhashree Parida, Bharat Bhushan, Triveni Dutt Trajectory of livestock genomics in South Asia: A comprehensive review // Gene. – 2022. – V. 843. – p.146808
49. Бейшова, И.С., Белая Е.В., Траисов Б.Б., Ковальчук А.М. Ассоциация полиморфных генов соматотропинового каскада с признаками мясной продуктивности у коров аулиекольской и казахской белоголовой пород // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики: Серия «Естественные науки». – 2017 г. – №12. – С. 5-10.
50. Бейшова, И.С., Белая Е.В., Баймишев Х.Б., Траисов Б.Б. Влияние сочетаний соматотропных генов на мясную продуктивность крупного рогатого скота // Известия Самарской государственной сельскохозяйственной академии. – 2018. – № 2. – С.51-57
51. Andersson, L., Georges M. Domestic-animal genomics: deciphering the genetics of complex traits // Nat. Rev. Genet. – 2004. – V.5. – P.202-212.
52. Hayes, B., Goddard M. Genome-wide association and genomic selection in animal breeding // Genome. –2010. – V.53 (11). – https://doi.org/10.1139/G10-076
53. Cruz, E.E-V., Guilherme L.P., Rogério A.C., et all. Effect of the g.98535683A>G SNP in the CAST gene on meat traits of Nellore beef cattle (Bos indicus) and their crosses with Bos taurus // Meat Science. – 2017. – V.123. – P.64-66
54. Electronic journal «1000 Bull Genomes Project», access mode [www.1000bullgenomes.com/] Accessed January 3, 2019
55. Hayes, B.J., Daetwyler H.D. 1000 bull genomes project to map simple and complex genetic traits in cattle: applications and outcomes // Annu. Rev. Anim. Biosci. – 2019. – V.7. – P.89-102. https://doi.org10.1146/annurev-animal-020518-115024
56. Bouwman, A.C., Daetwyler H.D., Chamberlain JA, et al. Meta-analysis of genome-wide association studies for cattle stature identifies common genes that regulate body size in mammals. Nat Genet. – 2018. – V.50. – P.362-367.
57. Daetwyler, H.D., Capitan A., Pausch H., et al. Whole-genome sequencing of 234 bulls facilitates mapping of monogenic and complex traits in cattle. Nat Genet. – 2014. – V.46. – P.858-865.
58. Сермягин, А.А. Перспективы использования оценки геномной племенной ценности в селекции молочного скота / А.А. Сермягин, Е.Н. Нарышкина, Т.В. Карпушкина, Н.И. Стрекозов, Н.А. Зиновьева // Молочное и мясное скотоводство. – 2015. – №7. – С.2-5
59. Wang, X. A comparison of genomic selection methods for breeding value prediction / X. Wang, Z. Yang, C. Xu // Science Bulletin. – May 2015. – Volume 60, Issue 10. – P. 925-935
60. Goddard, M.E. Genomic selection / M.E. Goddard, B. Hayes // J. Anim. Breed Genet. – 2007. – Vol. 124. – P. 323-330
61. Henderson, C.R. Best linear unbiased estimation and prediction under a selection model / C.R. Henderson // Biometrics. – 1975. – Vol. 31. – P. 423-447
62. Lande, R. Efficiency of marker-assisted selection in the improvement of quantitative traits / R. Lande, R. Thompson // Genetics. – 1990. – Vol. 124. – P. 743-756
63. Meuwissen, T.H.E. Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps / T.H.E. Meuwissen, B.J. Hayes, M.E. Goddard // Genetics. – 2001. – Vol. 157. – P. 1819-1829.
64. Sellner, E.M. Board-invited review: Applications of genomic information in livestock / E.M. Sellner, J.W. Kim, M.C. McClure, K.H. Taylor, R.D. Schnabel, T.F. Taylor // J. Anim. Sci. – 2007. – V. 85. – P. 3148- 3158
65. Hayes, B.J. Invited review: Genomic selection in dairy cattle: Progress and challenges / B.J. Hayes, P.J. Bowman, A.J. Chamberlain, M.E. Goddard // J. Dairy Sci. – 2009. – V.92. – P.433-443
66. Калашникова, Л. Геномная оценка молочного скота / Л. Калашникова // Молочное и мясное скотоводство. – 2010. – №1. – С.10-12
67. Айдашев, Б.А. Изменчивость и повторяемость основных селекционируемых признаков у коров алатауской породы / Б.А. Айдашев // Аграрная наука: сер. Животноводство. – 2007. – №2. – С.24-26
68. Стрекозов, Н.И. Разведение высокоудойных коров / Н.И. Стрекозов // Животноводство России. – 2004. – №5. – С.30-31
69. König, S. Economic evaluation of genomic breeding programs / S. König, H. Simianer, A. Willam // J. Dairy Sci. – 2009. – V.92. – P.382-391.
70. Юдин, Н.С. Применение репродуктивных технологий для повышения эффективности геномной селекции молочного крупного рогатого скота / Н.С. Юдин, К.И. Лукьянов, М.И. Воевода, Н.А. Колчанов // Вавиловский журнал генетики и селекции. – 2015. – №19 (3). – С. 277-285
71. Мымрин, В.С. Использование геномных индексов для отбора быков-производителей / В.С. Мымрин, О.А. Ткачук, Н.Е. Шавшукова // Молочное и мясное скотоводство. – 2012. – №4. – С.4-6
72. Попов, Н.А. Генетический мониторинг в селекции сельскохозяйственных животных / Н.А. Попов, А.В. Баранов, В.Ф. Максименко, В.К. Чернушенко, Р.М. Дубровская, А.А. Новиков, С.П. Безенко, Ю.П. Фомичев // Проблемы развития и научное обеспечение животноводства Евро-Северо-Востока России: сборник материалов научно-практической конференции. – г. Кострома, 23-25 июня 2003 г. – Кострома, 2005. – 376 с.
73. Börner, V. Optimum multistage genomic selection in dairy cattle / V. Börner, F. Teuscher, N. Reinsch // Journal of Dairy Science. – Volume 95. – Issue 4. – April 2012. – P. 2097-2107
74. Calus, M.P.L. Accuracy of breeding values when using and ignoring the polygenic effect in genomic breeding value estimation with a marker density of one SNP per cM / M.P.L. Calus, R.F. Veerkamp // J. Anim. Breed. Genet. – 2007. – V. 124. – P.362-368. http://dx.doi.org/10.1111/j.1439-0388.2007.00691.x
75. Muir, W.M. Comparison of genomic and traditional BLUP estimated breeding value accuracy and selection response under alternative trait and genomic parameters / W.M. Muir // J. Anim. Breed. Genet. – 2007. – V.124. – P.342-355. http://dx.doi.org/10.1111/j.1439-0388.2007.00700.x.
Review
For citations:
Kharzhau A., Sermyagin A.A. Genetic evaluation and genomic selection in cattle breeding. Ernst Journal of Animal Science. 2025;(2):34-50. (In Russ.) https://doi.org/10.25687/3034-493X.2025.3.2.003
Views:
48
Email this article 