Genomic technologies in chicken breeding: from molecular markers to practical applications
https://doi.org/10.25687/3034-493X.2025.5.4.002
Abstract
This article presents a comprehensive analysis of modern genomic technologies and genetic evaluation methods used in chicken breeding, aimed at improving productivity, product quality, and disease resistance. The key economically useful traits (egg production, egg weight and its components), their polygenic nature and heritability were described. The article substantiates the transition from phenotypic selection to precision selection based on genotype using integrative approaches. Particular attention was given to the methods of breeding value assessment (BLUP), the use of genome-wide association analysis (GWAS), region of homozygous analysis (ROH), and identification of quantitative trait loci (QTL), the use of resource populations (F2). The integration of transcriptomic, metabolomic, and epigenetic data to identify genetic markers and candidate genes associated with target traits and the use of CRISPR technologies for functional validation were also considered. In the context of the genetic architecture of traits, candidate genes regulating egg production (MSX2, CNNM2), egg weight (IGF1, BMP15), yolk quality (ZAR1, STARD13), protein quality (CISD1, OVAL) and shell strength (PIK3C2G, BMP2) were characterized. The described research forms the basis for the development of DNA panels, specialized bioinformatics analysis methods, and other innovative tools that contribute to the sustainable development of egg poultry farming, increasing the competitiveness of the industry, and ensuring food security.
About the Authors
A. Yu. Dzhagaev
L.K. Ernst Federal Research Center for Animal Husbandry
Russian Federation
Russian Federation
Moscow Region
N. A. Volkova
L.K. Ernst Federal Research Center for Animal Husbandry
Russian Federation
Russian Federation
Moscow Region
A. N. Vetokh
L.K. Ernst Federal Research Center for Animal Husbandry
Russian Federation
Russian Federation
Moscow Region
References
1. Епихманова У. Э. Селекция и разведение сельскохозяйственной птицы: учебное пособие для вузов / У. Э. Епихманова, В. У. Закотин, В. С. Скрипкин. — 4-е изд., стер. — Санкт-Петербург: Лань, 2024.
2. Косьяненко С. В. Выраженность признаков аутосексности в родительских формах отечественных кроссов яичных кур / С. В. Косьяненко, С. В. Жогло, Т. Н. Вашкевич // Актуальные проблемы интенсивного развития животноводства. – 2020. – № 23 (1). – С. 30-37.
3. Епимахова Е. Е. Генотипы кур для органического птицеводства / Е. Е. Епимахова, Е. И. Растоваров // Биология в сельском хозяйстве. – 2022. – № 1 (34). – С. 12-13.
4. Игнатович, Л. С. Влияние генотипа кур-несушек на усвоение питательных веществ корма и продуктивные качества / Л. С. Игнатович // Дальневосточный аграрный вестник. – 2021. – № 2 (58). – С. 74–81. – doi: 10.24412/1999-6837-2021-2-74-81.
5. Щербатов В. И. Цикличность яйцекладки кур / В. И. Щербатов, А. Г. Шкуро // Сборник научных трудов СКНИИЖ. – 2020. – № 1. – С. 113-117.
6. Щербатов В. И. Этология в совершенствовании систем содержания племенной птицы / В. И. Щербатов, Ю. Ю. Петренко // Сборник научных трудов СКНИИЖ. – 2021. – № 1. – С. 233-237.
7. Батанов С. Д. Влияние возраста кур-несушек на морфометрические показатели яиц / С. Д. Батанов, И. А. Баранова, О. С. Старостина, Я. Г. Анаников, Е. И. Шкарупа, Г. Ф. Анаников // Ученые записки КГАВМ им. Н. Э. Баумана. – 2023. – № 3. – С. 55-61.
8. Батанов С. Д. Яичная продуктивность и морфометрические параметры яиц кур-несушек кросса «Эйч энд эн браун ник» / С. Д. Батанов, Е. И. Шкарупа, И. А. Баранова, О. С. Старостина, Е. С. Воронцова // Известия НВ АУК. – 2024. – № 5 (77). – С. 178-189.
9. Жогло С. В. Качество яиц исходных линий, межлинейных сочетаний яичных цветных кроссов кур / С. В. Жогло // Актуальные проблемы интенсивного развития животноводства. – 2023. – № 26-1. – С. 55-63.
10. Буяров А. В. Функционирование и развитие рынка яиц и мяса птицы в контексте обеспечения продовольственной безопасности / А. В. Буяров, В. С. Буяров // Вестник ОрелГАУ. – 2021. – № 6 (93). – С. 95-108.
11. Буяров В. С. Оценка племенных качеств сельскохозяйственной птицы мясного направления продуктивности (обзор) / В. С. Буяров, Я. С. Ройтер, А. Ш. Кавтарашвили // Вестник ОрелГАУ. – 2019. – № 3 (78). – С. 30-38.
12. Горелик Л. Ш. Анализ взаимосвязей между морфологическими показателями пищевых яиц / Л. Ш.0 Горелик, М. А. Дерхо, С. Ю. Харлап, О. В. Горелик, О. Г. Лоретц // Аграрный вестник Урала. – 2018. – № 8 (175). – С. 24-29.
13. Николаев С. И. Влияние белкового концентрата "Агро-Матик" на физиологические и зоотехнические показатели молодок яичного направления продуктивности / С. И. Николаев, Р. Н. Дронов, А. К. Карапетян, В. В. Шкаленко, С. В. Чехранова, И. Ю. Даниленко // Известия НАУК. – 2024. – № 2 (74). – С. 201-207.
14. Николаев С. И. Совершенствование селекционно-генетических признаков у птиц яичных кроссов / С. И. Николаев, А. К. Карапетян, А. А. Дмитриева // Вестник РГАТУ. – 2023. – № 2. – С. 30-37.
15. Горелик Л. Ш. Некоторые аспекты регуляции массы пищевых яиц в ходе яйцекладки / Л. Ш. Горелик, С. Ю. Харлап // Известия СПбГАУ. – 2018. – № 4 (53). – С. 159-164.
16. Сидорова В. К. Мазо, С. Н. Зорин, И. Л. Стефанова // Вопросы питания. – 2018. – № 1. – С. 44-55.
17. Горелик О. В. Динамика морфологических показателей качества яиц и их взаимосвязь в ходе репродуктивного периода / О. В. Горелик, Л. Ш. Горелик, С. Ю. Харлап // Известия СПбГАУ. – 2019. – № 2. – С. 91-96.
18. Fu M. Genome-Wide Association Study of Egg Production Traits in Shuanglian Chickens Using Whole Genome Sequencing / M. Fu, Y. Wu, J. Shen, A. Pan, H. Zhang, J. Sun, Z. Liang, T. Huang, J. Du, J. Pi // Genes. – 2023. – Vol. 14. – № 12. – P. 2129. – doi: 10.3390/genes14122129.
19. Haqani, M. I. Mapping of Quantitative Trait Loci Controlling Egg-Quality and -Production Traits in Japanese Quail (Coturnix japonica) Using Restriction-Site Associated DNA Sequencing / M. I. Haqani, S. Nomura, M. Nakano // Genes. - 2021. - Vol. 12, № 5. - Art. 735. - doi: 10.3390/genes12050735.
20. Chen, R. Research on Chinese consumers' shell egg consumption preferences and the egg quality of functional eggs / R. Chen, C. Jiang, X. Li // Poultry Science. - 2023. - Vol. 102, № 10. - P. 103007. - doi: 10.1016/j.psj.2023.103007.
21. Song, X. Yolk precursor synthesis and deposition in hierarchical follicles and effect on egg production performance of hens / X. Song, D. Wang, Y. Zhou // Poultry Science. - 2023. - Vol. 102. № 7. - Art. 102756. - doi: 10.1016/j.psj.2023.102756.
22. Косьяненко, С. В. Формирование селекционного стада яичных кур с интенсивной яйцекладкой / С. В. Косьяненко, И. П. Курило // Актуальные проблемы интенсивного развития животноводства. – 2023. – № 26-1. – С. 64-70.
23. Косьяненко, С. В. Интенсивность яйценоскости и устойчивость яйцекладки линейных кур белого кросса / С. В. Косьяненко, И. П. Курило, М. Н. Федорович // Актуальные проблемы интенсивного развития животноводства. – 2024. – № 27-2. – С. 119-126.
24. Медведев, И. К. Методы профилактики стресса у сельскохозяйственной птицы / И. К. Медведев // Эффективное животноводство. – 2025. – № 2 (199). – С. 52-53.
25. Шевченко, Б. П. Морфометрические особенности органов репродуктивной системы кур-несушек при влиянии химических элементов с различной биологической ролью / Б. П. Шевченко, С. В. Лебедев, А. А. Бирюков, О. Ю. Сипайлова // Известия ОГАУ. - 2008. - № 20-1. - С. 76-78.
26. Li, Z. Functional Properties and Extraction Techniques of Chicken Egg White Proteins / Z. Li, X. Huang, Q. Tang // Foods. - 2022. - Vol. 11. № 16. - Art. 2434. - doi: 10.3390/foods11162434.
27. Liu Z. Genetic variations for egg quality of chickens at late laying period revealed by genome-wide association study / Z. Liu, C. Sun, Y. Yan, G. Li, F. Shi, G. Wu, A. Liu, N. Yang // Scientific Reports. – 2018. – Vol. 8. – № 1. – P. 10832. – doi: 10.1038/s41598-018-29162-7.
28. Ni A. Identifying candidate genetic variants for egg number by analyzing over 1,000 fully sequenced layers / A. Ni, H. Bovenhuis, M. P. L. Calus, Y. Li, J. Yuan, Y. Sun, J. Chen // Gigascience. – 2025. – Vol. 14. – P. giaf064. – doi: 10.1093/gigascience/giaf064.
29. Sun C. Genome-wide association study revealed a promising region and candidate genes for eggshell quality in an F2 resource population / C. Sun, L. Qu, G. Yi, J. Yuan, Z. Duan, M. Shen, L. Qu, G. Xu, K. Wang, N. Yang // BMC Genomics. – 2015. – Vol. 16. – № 1. – P. 565. – doi: 10.1186/s12864-015-1795-7.
30. Бурмистрова, О. М. Товарные свойства и качество пищевых куриных яиц / О. М. Бурмистрова, Е. А. Бурмистров, Н. Л. Наумова // Аграрный вестник Урала. – 2019. – № 9 (188). – С. 19-29.
31. Онегина, П. А. Ветеринарно-санитарная экспертиза пищевых куриных яиц / П. А. Онегина, М. В. Степанова // Вестник АПК Верхневолжья. – 2022. – № 2 (58). – С. 77-85. – doi: 10.35694/YARCX.2022.58.2.011
32. Штеле, А. Л. Качества пищевых куриных яиц различной массы и моделирование их энергетической ценности / А. Л. Штеле, А. И. Филатов // Известия ТСХА. – 2012. – № 6. – С. 165-175.
33. Amaz, S. A. Embryonic thermal manipulation reduces hatch time, increases hatchability, thermotolerance, and liver metabolism in broiler embryos / S. A. Amaz, M. A. H. Shahid, A. Chaudhary // Poultry Science. - 2024. - Vol. 103. № 4. - P. 103527. - doi: 10.1016/j.psj.2024.103527.
34. Emamgholi Begli H. Genomic dissection and prediction of feed intake and residual feed intake traits using a longitudinal model in F2 chickens / H. Emamgholi Begli, R. Vaez Torshizi, A. A. Masoudi, A. Ehsani, J. Jensen // Animal. – 2018. – Vol. 12. – № 9. – P. 1792–1798. – doi: 10.1017/S1751731117003354.
35. Dong, X. Genomic Analysis Reveals Pleiotropic Alleles at EDN3 and BMP7 Involved in Chicken Comb Color and Egg Production / X. Dong, J. Li, Y. Zhang // Frontiers in Genetics. - 2019. - Vol. 10. - P. 612-628. - doi: 10.3389/fgene.2019.00612.
36. Nishimura, K. Genetic effect on free amino acid contents of egg yolk and albumen using five different chicken genotypes under floor rearing system / K. Nishimura, D. Ijiri, S. Shimamoto // PLoS One. - 2021. - Vol. 16. № 10. - Art. e0258506. - doi: 10.1371/journal.pone.0258506.
37. Zhang R. Identification of candidate genomic regions for egg yolk moisture content based on a genome-wide association study / R. Zhang, F. Yao, X. Cheng, M. Yang, Z. Ning // BMC Genomics. – 2023. – Vol. 24. – № 1. – P. 110. – doi: 10.1186/s12864-023-09221-8.
38. Luo C. Genome-wide association study of antibody response to Newcastle disease virus in chicken / C. Luo, H. Qu, J. Ma, J. Wang, C. Li, C. Yang, X. Hu, N. Li, D. Shu // BMC Genetics. – 2013. – Vol. 14. – P. 42. – doi: 10.1186/1471-2156-14-42.
39. Тамахина, А. Я. Определение качества пищевых куриных яиц в процессе хранения по изменению состояния овальбумина / А. Я. Тамахина // Известия Кабардино-Балкарского государственного аграрного университета им. В. М. – 2024. №. 2 (44). С. 118-126. doi:10.55196/2411-3492-2024-2-44-118-126
40. Gu, S. Temporal Expression of Myogenic Regulatory Genes in Different Chicken Breeds during Embryonic Development / S. Gu, C. Wen, J. Li // International Journal of Molecular Sciences. - 2022. - Vol. 23, № 17. - Art. 10115. - DOI: 10.3390/ijms231710115.
41. Сидорова, Ю. С. Оценка биологической ценности и антигенности коагулированного белка куриного яйца / Ю. С. Сидорова, В. К. Мазо, И. Л. Стефанова // Вопросы питания. - 2018. №. 87(1). - С. 44-50. doi:10.24411/0042-8833-2018-10005
42. Sah, N. RNA sequencing-based analysis of the magnum tissues revealed the novel genes and biological pathways involved in the egg-white formation in the laying hen / N. Sah, D.L Kuehu, V.S. Khadka // BMC Genomics. – 2021. Vol. 22. Art. 318. https://doi.org/10.1186/s12864-021-07634-x.
43. Gao M. Multi-Omics Reveals Molecular and Genetic Mechanisms Underlying Egg Albumen Quality Decline in Aging Laying Hens / M. Gao, J. Zhang, N. Yang, C. Sun // International Journal of Molecular Sciences. – 2025. – Vol. 26. – № 16. – P. 7876. – doi: 10.3390/ijms26167876.
44. Han, H. Association between BMP15 Gene Polymorphism and Reproduction Traits and Its Tissues Expression Characteristics in Chicken / H. Han, Q. Lei, Y. Zhou // PLoS One. - 2015. - Vol. 10, № 11. - Art. e0143298. - doi: 10.1371/journal.pone.0143298.
45. Qu, L. Identification of potential genomic regions and candidate genes for egg albumen quality by a genome-wide association study / L. Qu, M. Shen, J. Guo // Archives Animal Breeding. - 2019. - Vol. 62. № 1. - P. 113-123. - doi: 10.5194/aab-62-113-2019.
46. Wang X. Genome-wide association analysis of eggshell color of an F2 generation population reveals candidate genes in chickens / X. Wang, M. Shen, J. Lu, T. Dou, M. Ma, J. Guo, K. Wang, L. Qu // Animal. – 2024. – Vol. 18. – № 6. – P. 101167. – doi: 10.1016/j.animal.2024.101167.
47. Gogo, J. A. Modelling conditions of storing quality commercial eggs / J. A. Gogo, B. E. Atitwa, C. N. Gitonga, D. M. Mugo // Heliyon. - 2021. - Vol. 7, № 8. - Art. e07868. - doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e07868.
48. Cheng, X. Research progress on bird eggshell quality defects: a review / X. Cheng, Z. Ning // Poultry Science. - 2023. - Vol. 102, № 1. - P. 102283. - doi: 10.1016/j.psj.2022.102283.
49. Narushin, V.G. Shell, a naturally engineered egg packaging: Estimated for strength by non-destructive testing for elastic deformation / V.G. Narushin, M.G. Chausov, L.V. Shevchenko, A.P. Pylypenko, V.A. Davydovych, M.N. Romanov, D.K. Griffin // Biosyst. Eng. – 2021. Vol. 210. P. 235–246. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2021.08.023
50. Chasseur A. S. Marek's Disease Virus Virulence Genes Encode Circular RNAs / A. S. Chasseur, G. Trozzi, C. Istasse, A. Petit, P. Rasschaert, C. Denesvre, B. B. Kaufer, L. D. Bertzbach, B. Muylkens, D. Coupeau // Journal of Virology. – 2022. – Vol. 96. – № 9. – P. e0032122. – doi: 10.1128/jvi.00321-22.
51. Cheng, X. Research progress on bird eggshell quality defects: a review / X. Cheng, Z. Ning // Poultry Science. - 2023. - Vol. 102, № 1. - P. 102283. - doi: 10.1016/j.psj.2022.102283.
52. Gautron, J. Avian eggshell biomineralization: an update on its structure, mineralogy and protein tool kit / J. Gautron, L. Stapane, N. Le Roy // BMC Mol and Cell Biol. – 2021. Vol. 22, №11. https://doi.org/10.1186/s12860-021-00350-0.
53. Ding J. A significant quantitative trait locus on chromosome Z and its impact on egg production traits in seven maternal lines of meat-type chicken / J. Ding, F. Ying, Q. Li, G. Zhang, J. Zhang, R. Liu, M. Zheng, J. Wen, G. Zhao // Journal of Animal Science and Biotechnology. – 2022. – Vol. 13. – № 1. – P. 96. – doi: 10.1186/s40104-022-00744-w.
54. Ding J. The host susceptibility/resistance-related genes and gut microbial characteristics in Salmonella pullorum-infected chickens / J. Ding, J. Zhu, H. Zhou, K. Yang, C. Qin, Y. Zhang, C. Han, L. Yang, C. He, K. Xu, Y. Zheng, H. Luo, K. Chen, W. Zhou, S. Jiang, J. Liu, W. Zhu, Q. Niu, Z. Zhou, S. Wang, S. Yu, Q. Huang, H. Meng // Microbiology Spectrum. – 2025. – Vol. 13. – № 4. – P. e0039224. – doi: 10.1128/spectrum.00392-24.
55. Yakovlev, A. F. Evaluation of the genome in bird breeding / A. F. Yakovlev, N. V. Dement'eva // Vavilov Journal of Genetics and Breeding. - 2017. - Vol. 21, № 7. - P. 770-777. - doi: 10.18699/VJ17.298.
56. Ветох, А. Н. Сравнение показателей роста и развития, влияющих на мясную продуктивность петушков в ресурсных популяциях / А. Н. Ветох, А. Ю. Джагаев, Н. А. Волкова // Вестник РУДН. Серия: Агрономия и животноводство. – 2024. – № 3. – С. 468-476.
57. Mueller, S. Carcass and meat quality of dual-purpose chickens (Lohmann dual, Belgian Malines, Schweizerhuhn) in comparison to broiler and layer chicken types / S. Mueller, M. Kreuzer, M. Siegrist // Poultry Science. - 2018. - Vol. 97. - P. 3325-3336. - doi: 10.3382/ps/pey172.
58. Friedrich, S.R. Exploring the molecular basis of neuronal excitability in a vocal learner / S.R. Friedrich, P.V. Lovell, T.M. Kaser // BMC Genomics. – 2019. – Vol. 20. - Art .629 https://doi.org/10.1186/s12864-019-5871-2
59. Aslam, M.L. Whole genome QTL mapping for growth, meat quality and breast meat yield traits in turkey / M.L. Aslam, J.W. Bastiaansen, R.P. Crooijmans, A. Vereijken, M. Groenen // BMC Genetics. – 2011. Vol. 12:61. – doi: 10.1186/1471-2156-12-61.
60. Liu J. Identification of candidate genes associated with slaughter traits in F2 chicken population using genome-wide association study / J. Liu, J. Zhou, J. Li, H. Bao // Animal Genetics. – 2021. – Vol. 52. – № 4. – P. 532–535. – doi: 10.1111/age.13079.
61. Recoquillay, J. A. medium density genetic map and QTL for behavioral and production traits in Japanese quail / J. A. Recoquillay, А. Pitel, С. Arnould, S. Leroux, P. Dehais, C. Moréno, L. Calandreau, A. Bertin, D. Gourichon, O. Bouchez, A. Vignal, M. I. Fariello, F. Minvielle, C. Beaumont, C. Leterrier, E. Le Bihan-Duval // BMC Genomics. – 2015. Vol.16. №.10. doi: 10.1186/s12864-014-1210-9.
62. VanRaden, P. M. Efficient methods to compute genomic predictions / P. M. VanRaden // Journal of Dairy Science. - 2008. - Vol. 91. - P. 4414-4423.
63. Romanov, M. N. Whole Genome Screening Procures a Holistic Hold of the Russian Chicken Gene Pool Heritage and Demographic History / M. N. Romanov, A. S. Abdelmanova, V. I. Fisinin // Biology. - 2023. - Vol. 12. № 7. - Art. 979. - doi: 10.3390/biology12070979.
64. Schreiweis, M.A. Identification of quantitative trait loci asso-ciated with egg quality, egg production, and body weight in an F2 resource population of chick-ens / M.A. Schreiweis, P.Y. Hester, P. Settar,D.E. Moody // Animal Genetics. - 2006. Vol. 37(2). P. 106-112 ( doi: 10.1111/j.1365-2052.2005.01394.x).
65. Wang D. Genome-wide variation study and inter-tissue communication analysis unveil regulatory mechanisms of egg-laying performance in chickens / D. Wang, L. Tan, Y. Zhi, L. Bu, Y. Wang, Z. Wang, Y. Guo, W. Tian, C. Xu, D. Li, Z. Li, R. Jiang, R. Han, G. Li, Y. Wang, D. Xia, Y. Tian, I. C. Dunn, X. Hu, H. Li, Y. Zhao, X. Kang, X. Liu // Nature Communications. – 2024. – Vol. 15. – № 1. – P. 7069. – doi: 10.1038/s41467-024-50809-9.
66. Рейнбах, Н. Р. Генетическое разнообразие в популяциях кур русская белая, пушкинская и корниш на основе анализа гомозиготных районов / Н. Р. Рейнбах, А. Б. Вахрамеев, А. Е. Рябова // Молочнохозяйственный вестник. – 2022. – № 3 (47). – С. 131-144.
67. Wolc A. Genome-wide association study for egg production and quality in layer chickens / A. Wolc, J. Arango, T. Jankowski, I. Dunn, P. Settar, J. E. Fulton, N. P. O'Sullivan, R. Preisinger, R. L. Fernando, D. J. Garrick, J. C. Dekkers // Journal of Animal Breeding and Genetics. – 2014. – Vol. 131. – № 3. – P. 173–182. – doi: 10.1111/jbg.12086.
68. Du Y. Endocrine and genetic factors affecting egg laying performance in chickens: a review / Y. Du, L. Liu, Y. He, T. Dou, J. Jia, C. Ge // British Poultry Science. – 2020. – Vol. 61. – № 5. – P. 538–549. – doi: 10.1080/00071668.2020.1758299.
69. Kim J. From GWAS signal to function: targeted CRISPR activation enables functional characterization of non-coding SNPs in chickens / J. Kim, J. H. Han, M. Kim, G. Schmidt, E. Cho, J. H. Lee, T. H. Kim // Frontiers in Genome Editing. – 2025. – Vol. 7. – P. 1662152. – doi: 10.3389/fgeed.2025.1662152.
70. Tan L. Genome-wide analyses reveal intricate genetic mechanisms underlying egg production efficiency in chickens / L. Tan, X. Cai, Y. Kong, Z. Liu, Z. Wen, L. Bu, Y. Wang, X. Liu, Z. Zhang, J. Han, D. Wang, Y. Zhao // Journal of Animal Science and Biotechnology. – 2025. – Vol. 16. – № 1. – P. 114. – doi: 10.1186/s40104-025-01245-2.
71. Broekema, R. V. A practical view of fine-mapping and gene prioritization in the post-genome-wide association era / R. V. Broekema, O. B. Bakker, I. H. Jonkers // Open Biology. - 2020. - Vol. 10, № 1. - P. 190221. - doi: 10.1098/rsob.190221.
72. Vollmar, S. Mapping genes for phosphorus utilization and correlated traits using a 4k SNP linkage map in Japanese quail (Coturnix japonica) / S. Vollmar, V. Haas, M. Schmid, S. Preuß, R. Joshi, M. Rodehutscord, J. Bennewitz // Animal Genetis. – 2020. Vol. 52. - P.90-98. doi: 10.1111/age.13018.
73. Pramanik, S. Egg-shell derived carbon dots for base pair selective DNA binding and recognition / S. Pramanik, S. Chatterjee, G. Suresh Kumar // Physical Chemistry Chemical Physics. - 2018. - Vol. 20. № 31. - P. 20476- 20488. - doi: 10.1039/c8cp02872a.
74. Tan X. Large-scale genomic and transcriptomic analyses elucidate the genetic basis of high meat yield in chickens / X. Tan, R. Liu, D. Zhao, Z. He, W. Li, M. Zheng, Q. Li, Q. Wang, D. Liu, F. Feng, D. Zhu, G. Zhao, J. Wen // Journal of Advanced Research. – 2024. – Vol. 55. – P. 1–16. – doi: 10.1016/j.jare.2023.02.016.
75. Yevshin, I. S. Genome of Russian Snow-White Chicken Reveals Genetic Features Associated with Adaptations to Cold and Diseases / I. S. Yevshin, E. I. Shagimardanova, A. S. Ryabova // International Journal of Molecular Sciences. - 2024. - Vol. 25, № 20. - Art. 11066. - doi: 10.3390/ijms252011066.
76. Guo M. Genomic and transcriptomic analyses reveal the genetic basis of leg diseases in laying hens / M. Guo, X. Zhao, X. Zhao, G. Wang, X. Ren, A. Chen, X. Jiang, Y. Zhang, X. Cheng, X. Yu, H. Wang, F. Li, Z. Ning, L. Qu // Poultry Science. – 2025. – Vol. 104. – № 3. – P. 104887. – doi: 10.1016/j.psj.2025.104887
Review
For citations:
Dzhagaev A.Yu., Volkova N.A., Vetokh A.N. Genomic technologies in chicken breeding: from molecular markers to practical applications. Ernst Journal of Animal Science. 2025;(4):17-31. (In Russ.) https://doi.org/10.25687/3034-493X.2025.5.4.002
Views:
76
JATS XML
Email this article 