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Revista mexicana de ciencias pecuarias

On-line version ISSN 2448-6698Print version ISSN 2007-1124

Rev. mex. de cienc. pecuarias vol.3 n.2 Mérida Apr./Jun. 2012

 

Artículos

 

Identificación de un polimorfismo del gen PAPP–A2 asociado a la fertilidad en vaquillas Romosinuano criadas en subtrópico

 

Identification of one polymorphism from the PAPP–A2 gene associated to fertility in Romosinuano beef heifers raised under a subtropical environment

 

Pablo Luna–Neváreza, Gonzalo Rincónb, Juan F. Medranob, David G. Rileyc, Chad C. Chase Jr.d, Sam W. Colemand, Kasey L. DeAtleye, C. Islas–Trejob, Gail A. Silvere, Milton G. Thomase

 

a Departamento de Ciencias Agronómicas y Veterinarias, Instituto Tecnológico de Sonora 85000, Ciudad Obregón, Sonora, México. pluna@itson.mx

b Departamento de Ciencia Animal, Universidad de California, Davis.

c Departamento de Ciencia Animal, Universidad de Texas C&M, College Station, TX.

d USDA–ARS, Estación de Investigación en Agricultura Subtropical, Brooksville, FL.

e Departamento de Ciencias Animal y Pecuaria, Universidad Estatal de Nuevo México.

 

Recibido el 24 mayo 2010.
Aceptado el 17 octubre 2011.

 

Resumen

El objetivo fue identificar polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) asociados a la fertilidad en hembras bovinas criadas en subtropico. La re–secuenciación de nueve genes relacionados al eje endocrino GH–IGF, localizados en los cromosomas 5, 16 y 20 del bovino, identificó 73 SNP útiles para estudios genéticos asociativos; sin embargo, sólo siete resultaron polimórficos y exclusivos de la raza Romosinuano. Muestras de ADN se extrajeron de 129 vaquillas Romosinuano y usadas para determinar los genotipos correspondientes a cada SNP. Un análisis de modelos mixtos identificó únicamente a un polimorfismo del gen PAPP–A2 (C/T, rs110490898) como predictor (P<0.05) del comportamiento reproductivo. El alelo T fue el más favorable (P<0.05) ya que éste se asoció a una reducción tanto en la edad al primer parto (–37.1 ± 14.4 días), como en la edad al segundo parto (–65.43 ± 30.8 días). En el análisis de contrastes el término lineal resultó significativo (P<0.05), pero no el quadrático, lo cual sugiere un efecto aditivo de los alelos. Los resultados proporcionan evidencia para proponer al gen PAPP–A2, como candidato asociado al comportamiento reproductivo en vaquillas y vacas primerizas de la raza Romosinuano.

Palabras clave : Comportamiento reproductivo, PAPP–A2, SNP, Romosinuano.

 

Abstract

The objective was to identify single nucleotide polymorphisms (SNP) associated to fertility in cows raised under a subtropical environment. Re–sequencing of nine genes associated to GH–IGF endocrine pathway, which are located in bovine chromosomes 5, 16 and 20, identified 73 SNP useful for associative genetic studies; however, only seven resulted as polymorphic and unique to the Romosinuano breed. Then, DNA samples were extracted from 129 beef heifers and used to determine genotypes corresponding to each SNP. Mixed model analysis identified one SNP from the PAPP–A2 gene (C/T, rs110490898) as predictor (P<0.05) of reproductive performance. The allele T was the most favorable allele (P<0.05), because it was associated with lower age at first calving (–37.1 ± 14.4 d) and age at second calving (–65.43 ± 30.8 d). In the contrast analysis, the linear term resulted as significant and quadratic term as non significant, which suggested an additive effect of the alleles. These results provide evidence to support the PAPP–A2 gene as a candidate gene associated to reproductive performance in heifers and first–calf cows from the Romosinuano breed, raised under a subtropical environment.

Key words: PAPPA2, Reproductive performance, Romosinuano, SNP.

 

INTRODUCCIÓN

Los sistemas de producción de ganado bovino para carne que se desarrollan en Estados Unidos en ambientes subtropicales, se caracterizan por un clima húmedo y caluroso. Para favorecer la adaptación del ganado y mantener una productividad aceptable, es común usar cruzas Bos taurus X Bos indicus para aprovechar el vigor híbrido, aún cuando su rendimiento no supera al B. taurus europeo. Sin embargo, existen razas de ganado B. taurus con adaptabilidad demostrada a climas subtropicales(1); una de estas razas Criollas de ganado es la Romosinuano, originaria de Colombia, la cual se ha destacado por su alta fertilidad, longevidad, docilidad, temperamento y habilidad combinatoria con razas B. indicus(2). Cl respecto, Hernández–Cerón et al(3) reportaron una mayor resistencia a temperaturas elevadas de embriones Brahman y Romosinuano, en comparación con embriones Angus.

Por su tolerancia a climas con temperaturas elevadas, la raza Romosinuan o contiene una estructura genética de gran interés para ser explotada en regiones subtropicales por medio de programas de selección genética. Cctualmente, la "Estación de Investigación Agrícola Subtropical (STAR)" en Brooksville FL., cuenta con una población de vaquillas de la raza Romosinuano, las cuales son descendientes (en muchos casos progenie) de toros y vacas que fueron importados de Colombia y Venezuela, con la finalidad de estudiar su habilidad genética para adaptarse y producir eficientemente en climas subtropicales, tal y como lo describe Riley et al(4).

Los sistemas tradicionales para el mejoramiento genético incluyen la selección de padres con caracteres fenotípicos deseables que puedan ser transmitidos a la descendencia. Este procedimiento, aunque es bastante confiable, requiere de estudios generacionales por medio de pruebas de progenie para la construcción de índices genéticos (ej. EPD's). Con tecnologías moleculares, la información genómica está siendo generada en forma rápida y a gran escala en el ganado bovino, la cual puede ser combinada con información fenotípica para mejorar la precisión y confiabilidad de los sistemas de evaluación genética(5,6). Los avances recientes en el descubrimiento de la secuencia genómica del ADN de las especies domésticas, así como la identificación de una gran cantidad de marcadores moleculares, han permitido incrementar y agilizar el mejoramiento genético animal(7).

Uno de los enfoques de las tecnologías moleculares ha sido la identificación de genes candidatos y variantes moleculares de los mismos, que se caracterizan por su habilidad para influir en la expresión de caracteres fenotípicos complejos a los que se asocian funcionalmente, o por su cercana localización a una región genómica asociada a dichos caracteres(8). Una gran ventaja de las tecnologías moleculares, es la posibilidad de mejorar la selección para caracteres fenotípicos difíciles de evaluar por los métodos tradicionales de mejoramiento, tal y como lo son los caracteres reproductivos, de longevidad y de características de la canal (9).

Variaciones en la secuencia del gen del Factor de Crecimiento Insulínico Tipo 1 (IGF–1) están asociadas a las concentraciones sanguíneas del IGF–1 y a caracteres reproductivos y de crecimiento en la hembra bovina. Por lo tanto, se ha postulado al gen del IGF–1 como un gen candidato que puede ser utilizado en programas de selección genética para mejorar la fertilidad. Shirley et al(10) encontraron un marcador molecular del gen del IGF–1 asociado a la fertilidad en vaquillas Brangus sometidas a un programa de sincronización de estros. Cdicionalmente, Luna–Nevarez et al(11) reportaron asociaciones significativas entre variantes moleculares de genes relacionados al IGF–1 y caracteres reproductivos en vaquillas de estructura genética dialélica (Angus x Brahman x Romosinuano). Se ha reportado que el IGF–1 juega un papel importante en la fisiología de procesos reproductivos como foliculogénesis, esteroidogénesis y desarrollo embrionario(12,13).

Estudios recientes han corroborado la existencia de una región cromosómica dentro del cromosoma 5 que está asociada con ovulación y gestación gemelar, y que es regulada por el gen del IGF–1 y otros genes asociados a éste(14,15). Dichos genes han sido descritos en el diagrama GenMapp descrito por Farber et al(16), el cual incluye además del IGF–1, el receptor de la hormona del crecimiento (GHR), la proteína de enlace del IGF (IGFBP), el transductor de señal y activador de transcripción (STAT) y el supresor de señal de las citoquinas (SOCS). Desde el punto de vista fisiológico, la hormona del crecimiento estimula la síntesis hepática del IGF–1. El IGFBP está asociado al IGF–1, ya que por medio de un sistema complejo integrado por seis proteínas, regula la bio–disponibilidad del IGF–1(17). En forma similar, STAT es un sistema complejo integrado por siete proteínas que participan en la activación de procesos enzimáticos requeridos para la síntesis del IGF–1(18). Por su parte, SOCS incluye una familia de ocho proteínas que se asocian negativamente al IGF–1, ya que inhiben su secreción (19).

Por lo tanto, el objetivo de la presente investigación fue desarrollar un estudio asociativo entre polimorfismos de genes asociados al eje endócrino de la hormona del crecimiento y del Factor de Crecimiento Insulínico (GH–IGF), con el comportamiento reproductivo de vaquillas productoras de carne de la raza Romosinuano, criadas y desarrolladas en un ambiente subtropical.

 

MATERIALES Y MÉTODOS

Población experimental y fenotipos evaluados

El presente estudio incluyó 129 vaquillas de raza pura Romosinuano, caracterizadas por su reconocida adaptabilidad y termo–tolerancia, nacidas en el periodo 2002–2005 y criadas en un sistema vaca–becerro en la Estación de Investigación en Agricultura Subtropical (USDA–ARS) en Brooksville, Florida. Estas hembras formaban parte de una población experimental integrada por 650 vaquillas de las razas Angus (A), Brahman (B) y Romosinuano (R), así como sus cruzas recíprocas (AxB, BxC, AxR, RxC, BxR y RxB). Luna–Nevarez et al(11) reportaron previamente un estudio genético asociativo en esta población que incluyó los nueve grupos raciales antes descritos, por lo que un análisis de estratificación poblacional fue adicionalmente requerido debido a la diversidad racial.

Las becerras fueron aretadas y pesadas al nacimiento, herradas y vacunadas a los 60 días, y pesadas de nuevo a los 205 (destete) y 365 días de edad. Como parte de su manejo, las vaquillas fueron mantenidas en pastoreo de zacates Bahía y Bermuda; fueron destetadas en septiembre, y desde entonces permanecieron con los toros hasta septiembre del siguiente año, cuando fueron palpadas para determinación de preñez. Las vaquillas diagnosticadas como no–preñadas, siguieron pastoreando junto con los toros hasta que resultaron gestantes. Después del parto, las vacas primerizas fueron expuestas de nuevo a los toros del 20 de marzo al 20 de junio, y posteriormente palpadas para diagnosticar preñez, así como lo describe Riley et al(20).

Los intervalos del nacimiento hasta el primer y segundo partos fueron registrados para cada vaquilla, y reportados como edad al primer parto (EPP) y edad al segundo parto (ESP), respectivamente. El intervalo entre partos (INT) fue calculado como la diferencia en días entre ESP y EPP. La variable días al parto (DP) fue determinada como la diferencia en días entre ESP y el primer día de la época de empadre previa en la que las vaquillas fueron expuestas a los toros. Los pesos obtenidos al nacimiento, 205 días y 365 días de edad se registraron y ajustaron por edad del becerro y edad de la madre, de acuerdo a la guía de la Beef Improvement Federation(21).

Identificación de genes y polimorfismos de un solo nucléotido (SNP)

El diagrama Gen MCPP elaborado por Farber et al(16) incluye un total de 161 genes en 14 diferentes grupos fisiológicos, uno de los cuales es el eje funcional GH–IGF. En el presente estudio se incluyeron los siguientes genes: IGF–1, Molécula de Adhesión Celular dependiente de Glicosilación–1 (GLYCCM1), Proteína de Enlace del Factor de Crecimiento Insulínico–6 (IGFBP6), Supresor de Señal de Citoquinas–2 (SOCS2), Transductor de Señal y Activador de Transcripción–2,6 (STAT–2,–6) y Hormona Concentradora de Pro–Melanina (PMCH), los cuales fueron identificados en una región de 23 Mb dentro del cromosoma 5, por medio del diagrama GenMCPP. Los genes del GHR y de la Proteína Plasmática Csociada a la Preñez–A2 (PAPP–A2), que se localizan en los cromosomas 16 y 20, respectivamente, fueron también estudiados debido a que están funcionalmente relacionados al eje endocrino GH–IGF. Las secuencias genómicas de dichos genes se obtuvieron utilizando el programa Ensembl (http://www.ensembl.org/index.html). La estructura molecular de cada gen, así como sus respectivas regiones funcionales, fueron visualizadas con el programa Vector NTI (Vector NTI AdvanceTM Software for Gateway®, Invitrogen, 2006). Posteriormente, el programa Vista Alignment (http://genome.lbl.gov/vista/index.shtml) se utilizó para identificar las regiones reguladoras codificables y no–codificables de cada gen que se conservan entre las diferentes especies domésticas(22).

Para la re–secuenciación se siguieron los procedimientos descritos por Rincon et al(23) para los genes IGF–1, IGFBP6, PMCH y STAT2, por Garrett et al(24) para GHR, por Luna–Nevarez et al(11) para GLYCAM1, SOCS2 y STAT6, y por Wichramasinghe et al(25) para PAPP–A2 . Inicialmente, se procedió a la extracción de ADN del semen de un grupo de 48 toros sin parentesco en al menos tres generaciones filiales. Con la finalidad de incrementar la diversidad genética y favorecer el proceso de re–secuenciación, dicho grupo estuvo integrado por seis toros productores de carne de cada una de las siguientes razas: Angus, Brahman, Brangus, Simmental; y ocho toros productores de leche de cada una de las siguientes razas: Holstein, Jersey y Pardo Suizo. El ADN fue extraído utilizando el kit PUREGENE (Gentra Systems, Minneapolis, MN) siguiendo los procedimientos descritos por Garrett et al(24). La secuencia en formato fasta, así como las regiones funcionales de cada uno de los genes mencionados fueron enviadas al Laboratorio comercial SeqWright (Houston Texas; CBI PrismTM 3730xl DNA sequencers), en donde se diseñaron los iniciadores y se realizaron las reacciones de PCR requeridas para completar la re–secuenciación, y generar los amplicones correspondientes a cada gen. Dichas regiones funcionales incluyeron los exones más conservados entre especies, así como 1,000 pares de bases de la región no–codificada 5' (5'UTR) y 500 pares de bases de la región no–codificada 3' (3'UTR). Sólo si las secuencias génicas contenían más de 10 exones, el programa Vista Alignment se utilizó de nuevo para identificar los exones más conservados entre diferentes especies.

Los amplicones de cada gen (en forma de secuencia) que resultaron de la re–secuenciación de cada uno de los 48 toros, fueron ensamblados para la detección de los polimorfismos usando el software CodonCode® (CodonCode® Corporation, Dedham, MC). Los algoritmos Phred y Phrap de este software fueron utilizados para la interpretación de las secuencias resultantes del ensamblaje, y la posterior identificación de los polimorfismos. El software Polyphen fue utilizado para determinar si los polimorfismos eran sinónimos o no–sinónimos (http://genetics.bwh.harvard.edu/pph), mientras que el programa Haploview(26) identificó si existían polimorfismos marcadores. Como resultado de estas aplicaciones, se generó un panel que contenía un total de 73 polimorfismos de nucleótido simple. La distribución de los polimorfismos por gen y por raza, así como el listado de los 73 polimorfismos y su descripción, se muestran en los Cuadros 1 y 2, respectivamente. Además, se detectaron en promedio cinco polimorfismos marcadores en los genes IGF1, PMCH y STAT2, lo que facilitará la búsqueda de bloques de haplotipos, que son piezas informativas importantes para el diseño de estudios genéticos asociativos con el comportamiento productivo del ganado.

Muestras sanguíneas, extracción de ADN y genotipificación

Para la recolección de muestras de sangre, se utilizaron tubos vacutainer con anticoagulante EDTC (4%) vía vena yugular; posteriormente fueron centrifugadas a 2,500 rpm durante 25 min a temperatura ambiente (37 °C), hasta la aparición de un sobrenadante (suero sanguíneo), una capa blanquecina intermedia (capa leucocitaria) y un precipitado oscuro (eritrocitos). Posteriormente, las muestras fueron procesadas para la extracción y cuantificación de la concentración de ADN.

El kit comercial Flexigene (No. 51297, Qiagen, Valencia, CC) se utilizó para la extracción de ADN a partir de 200 μ1 de capa leucocitaria. El ADN de cada muestra se cuantificó utilizando una micro placa lectora de 96 discos (MRX–HD, Dynex technologies, Chantilly, VC, USA) y un espectrofotómetro Beckman UV/VIS (Spectro DU® 640, Beckman Coulter Inc, Fullerton, CA). Una vez cuantificado, el ADN se dividió en dos alícuotas y se colocó en dos tubos para su almacenamiento a –80 °C hasta su utilización para análisis genéticos.

Los derivados del PCR obtenidos como producto de la re–secuenciación (amplicones), al igual que las muestras de ADN obtenidas (25 ng/μl disueltos en buffer Tris–EDTC), se enviaron al laboratorio Neogen/GeneSeek, Inc. (Lincoln, NE) para la determinación por discriminación alélica de los genotipos correspondientes a cada polimorfismo, por medio de la plataforma comercial "Sequenom MassCrray". Este ensayo consistió en una reacción inicial de PCR específica por locus, seguida por una reacción de extensión de una base sencilla, en la cual un iniciador oligonucleótido específico se fija inmediatamente en la parte superior del sitio polimórfico de interés. El iniciador para la extensión es elaborado de acuerdo a la secuencia del sitio al que se va a fijar, y consiste en una base complementaria con masa modificada. En la segunda reacción, el iniciador y el segmento específico de ADN que ha sido amplificado, son incubados con finalizadores dideoxinucléotidos con masa modificada. Finalmente, con espectrometría de masas MCLDI–TOF se determina la masa distintiva del iniciador, la cual indica la secuencia y los alelos que están presentes en el sitio polimórfico que está siendo estudiado. Esta última fase de la plataforma "Sequenom MassCrray" utiliza el software SpectroTYPER, el cual automáticamente traduce la masa del iniciador específico en el genotipo correspondiente a cada reacción (27).

Análisis estadístico

Los análisis fueron realizados utilizando el paquete estadístico SCS (Statistical Cnalysis System) versión 9.2 (SCS Inst. Inc., Cary, NC), que incluye las herramientas de análisis genéticos(28).

Las estadísticas descriptivas para las variables continuas estudiadas (EPP, DP, INT y ESP) se calcularon utilizando el procedimiento MECNS. La asunción de normalidad e igualdad de varianzas fueron probadas con el procedimiento UNIVCRICTE(29). Las frecuencias alélicas y genotípicas, así como la desviación del equilibrio Hardy–Weinberg, se estimaron usando el procedimiento CLLELE(28).

El análisis asociativo entre genotipo y fenotipo se desarrolló usando el procedimiento MIXED para variables continuas, y sólo los polimorfismos con frecuencia del alelo menor superior al 10 % (FAM >0.10) fueron considerados. El modelo estadístico incluyó los efectos fijos del genotipo del polimorfismo (ej. CC, CT y TT), año de nacimiento (ej. 2002, 2003, 2004 y 2005) y edad de la madre (ej. 2, 3, 4, 5 a 10, ó 11 en adelante), el efecto aleatorio del semental (ej. usando la estadística Z para probar si Ho:σw2 = 0) y el efecto residual (media = cero, varianza= σe2).

Cuando el término genotipo resultó ser fuente significativa de variación (P<0.05) en el análisis asociativo para variables continuas, se utilizó la opción PDIFF del procedimiento LSMECNS para generar las comparaciones entre medias para cada genotipo, incluyendo el ajuste Bonferroni(30). El efecto de la substitución alélica (ej. efecto de substituir un alelo por otro dentro de la población) se calculó con un modelo de regresión incluyendo el término genotipo como covariable(31). Los efectos genéticos de dominancia y aditividad se estimaron siguiendo los procedimientos descritos por Sherman et al(32). Un análisis de contrastes (ej. lineal y cuadrático) se desarrolló para confirmar si el efecto individual de los alelos correspondientes a los genes en estudio fue dominante o aditivo.

 

RESULTADOS

Las estadísticas descriptivas para los caracteres de crecimiento y reproductivos se muestran en el Cuadro 3. Sólo 7 polimorfismos de los 73 incluidos en el panel antes descrito mostraron una FAM >0.10 en estas hembras. Por lo tanto, dichos marcadores moleculares se consideran polimórficos y exclusivos únicamente de la raza Romosinuano, por lo cual sólo ellos fueron incluidos en la presente investigación. Las frecuencias alélicas y genotípicas de estos 7 polimorfismos, así como su registro y localización, se describen en el Cuadro 4. De acuerdo con Balding(33), la frecuencia del alelo menor debe ser al menos 5 o 10 % para evitar resultados falsos en un estudio asociativo entre genotipo y fenotipo.

El análisis asociativo, por medio de un modelo de efectos mixtos, indicó que de los 7 polimorfismos identificados como exclusivos de la raza Romosinuano en el presente estudio, sólo uno, localizado en el gen PAPP–C2 (C/T, rs110490898), mostró un efecto significativo como predictor sobre los caracteres reproductivos de edad a primer parto y edad a segundo parto (P<0.05). Cl analizar el efecto fijo del año de nacimiento y el efecto aleatorio del padre, ambos resultaron ser fuentes significativas de variación sobre las variables reproductivas mencionadas (P<0.01). El Cuadro 5 describe las medias de cuadrados mínimos de los caracteres reproductivos correspondientes a cada uno de los genotipos del polimorfismo del gen PAPP–A2 identificado como predictor, donde el alelo T resultó ser el alelo favorable (P<0.05).

Tal y como se describe en el Cuadro 6, cuando el alelo T está presente en el genotipo, se reduce tanto la edad al primer parto (–37.1 ± 14.4 días) como la edad al segundo parto (–65.43 ± 30.8 días), lo cual indica un efecto de sustitución alélica (P<0.05). En el análisis de contrastes el término lineal resultó significativo (P<0.05), pero no el quadrático, lo cual sugiere un efecto aditivo de los alelos.

 

DISCUSIÓN

Como se describió, el gen PAPP–A2 está asociado al eje endocrino GH–IGF, debido a que este gen transcribe una metalo–proteinasa que degrada a la proteína de enlace del IGF–5 (IGFBP–5), facilitando la liberación del IGF–1, quien se encarga de regular múltiples funciones relacionadas a la reproducción(34,35,36). Reportes recientes han propuesto que ambos genes, PAPP–A2 e IGFBP5, están asociados al crecimiento placentario y fetal por medio de su efecto sobre el IGF–1(37). Además, el efecto proteolítico causado por el PAPP–A2 sobre el IGFBP5 podría inhibir la invasión al citotrofoblasto embrionario, lo cual facilitaría la implantación y mantenimiento del embrión (38). Luna–Nevarez et al(11) reportaron previamente tres marcadores moleculares, dos en el gen PAPP–A2 (rs42301978 y rs42301961), y uno en el gen STAT2 (rs137066603), como polimórficos entre una población de 650 vaquillas Angus, Brahman y Romosinuano, así como sus cruzas recíprocas. De estos marcadores, sólo los dos identificados en el gen PAPP–A2 se asociaron en forma significativa al comportamiento reproductivo en vacas de primer parto (ej. intervalo entre partos, días al parto y tasa de preñez), aunque estos polimorfismos no resultaron ser predictores de la fertilidad en vaquillas. Ambos polimorfismos se localizaron en el intrón 10(23.25), que es una región no funcional del gen PAPP–A2, pero debido a su posible cercanía con una región funcional, este intrón podría quedar retenido, y entonces transcribirse dentro de la cadena de RNAm por medio de un proceso denominado "ensamble alternativo"; o bien, estos polimorfismos podrían estar en desequilibrio de ligamiento con otros existentes dentro del mismo gen. Estos resultados, aunados a los encontrados en la presente investigación, sugieren que el gen PAPP–A2 estaría involucrado en la fertilidad del ganado de carne, tanto de las vaquillas como en las vacas primerizas. En otro estudio(25) se encontró asociación significativa entre tres polimorfismos del gen PAPP–A2 (rs109259828, rs109952914 y rs42301961), con caracteres productivos (ej. vida productiva, y producción de leche y proteína) y reproductivos (tasa de preñez y facilidad al parto de las hijas) en ganado lechero Holstein. Uno de los polimorfismos es no–sinónimo; sin embargo, aún y cuando los otros dos polimorfismos se encontraron en regiones no–funcionales (intrón 10), mostraron un alto grado de desequilibrio de ligamiento con otras regiones funcionales del gen (exones 10 y 11), las cuales sí se transcriben a RNA mensajero (RNAm). Esto sugiere un importante papel del gen PAPP–A2 para el mejoramiento de la fertilidad y producción láctea en ganado Holstein, por medio de su efecto positivo sobre el desarrollo pélvico óseo y la actividad mitótica de la glándula mamaria, respectivamente.

El gen PAPP–A2, localizado en el cromosoma 16, contiene 443,513 bases de pares y 22 exones. El polimorfismo del gen PAPP–A2 identificado en el presente estudio como predictor de la conducta reproductiva en vaquillas, se encuentra dentro del exón 2. Este es un polimorfismo sinónimo, que consiste en una substitución de bases C/T que no causa cambio en la conformación protéica; sin embargo, la sustitución ocurre en una región funcional, por lo que la información será transcrita en una cadena de RNAm (mutación funcional). Reportes recientes han asociado al gen PAPP–A2 con la gestación inicial y tardía(37,38), lo cual indica que polimorfismos de este gen podrían estar mayormente asociados con eventos reproductivos postparto en el ganado. Sin embargo, el presente estudio sugiere que variantes moleculares del gen PAPP–A2 también podrían asociarse a mecanismos fisiológicos relacionados con la pubertad en vaquillas Romosinuano de raza pura. Lo anterior resalta la importancia de polimorfismos del gen PAPP–A2 parto) y la fertilidad posparto (ej. tasa de preñez, días al parto e intervalo entre partos). El IGF–1 está involucrado en diversos procesos fisiológicos, incluyendo la reproducción y el desarrollo fetal (39). Por lo tanto, el efecto de PAPP–A2 sobre la fisiología reproductiva podría ser explicado por su actividad proteolítica sobre el IGFBP, con lo cual se inhibe la función de esta última, favoreciendo la disponibilidad del IGF–1 para regular mecanismos fisiológicos asociados a la fertilidad del ganado.

Debido a que el gen del PAPP–A2 se localiza dentro del cromosoma bovino 16 y el eje endocrino GH–IGF dentro del cromosoma 5, resultados de este estudio sugieren que el gen PAPP–A2 tiene la habilidad para interactuar con genes localizados en un cromosoma distinto (ej. cromosoma 5), con los cuales despliega una relación funcional al regular conjuntamente caracteres reproductivos. Este efecto multigénico ha sido previamente reportado como una estrategia efectiva para identificar genes que participan en la misma función biológica, tal y como los descritos por Khatib et al(40) y Wang et al(41), propuestos como genes candidatos que influyen sobre la sobrevivencia embrionaria y la tasa de preñez.

De los restantes seis polimorfismos exclusivos de la raza Romosinuano, ninguno resultó ser predictor de los carateres reproductivos evaluados, por lo que estudios de ligamiento serían útiles para determinar si estos podrían ser mutaciones causales asociadas a polimorfismos funcionales como el reportado en la presente investigación.

Finalmente, el efecto aditivo de los alelos encontrado es común en estudios asociativos como el presente, donde sólo se incluye una raza (ej. Romosinuano). En contraste, Luna–Nevarez et al(11) reportaron un efecto dominante de los alelos, lo cual sugiere una relación genética no–aditiva atribuible a la heterosis causada por la diversidad racial presente en dicho estudio, que incluyó cruzas recíprocas B. taurus X B. indicus.

 

CONCLUSIONES E IMPLICACIONES

Este estudio identificó a un polimorfismo del gen PAPP–A2, el cual parece predecir el comportamiento reproductivo en vaquillas y vacas primerizas de la raza Romosinuano, por medio un efecto aditivo. En base a lo anterior, se sugiere que el gen PAPP–A2 podría tener una relación funcional con los genes del eje endócrino GH–IGF, que se localizan en una región del cromosoma 5 asociada a la fertilidad. Por lo tanto, se propone al gen PAPP–A2 como un potencial gen candidato, el cual podría ser considerado dentro de un programa de selección asistida por marcadores moleculares, para agilizar el mejoramiento genético de caracteres reproductivos del ganado bovino de la raza Romosinuano criado bajo ambientes subtropicales.

 

LITERATURA CITADA

1. Thrift FA, Thrift TA. Rationale for evaluating alternative sources of subtropically adapted beef cattle germplasm. A Compilation of Research Results Involving Tropically Adapted Beef Breeds. Southern Coop Ser. Louis Agric Exp Stn, Baton Rouge; Bull. 405. 2005:6–15.         [ Links ]

2. Martinez–Corral G. The Colombian Criollo breeds. In: Conservation of domestic animal genetic resources. Crawford RD, Lister EE, Buckley JT, editors. Rare Breeds International, Warwickshire, UK; 1995:161–166.         [ Links ]

3. Hernandez–Ceron J, Chase CC Jr, Hansen PJ. Differences in heat tolerance between preimplantation embryos from Brahman, Romosinuano, and Angus breeds. J Dairy Sci 2004;87:53–58.         [ Links ]

4. Riley DG, Chase CC Jr, Coleman SW, Olson TA. Evaluation of birth and weaning traits of Romosinuano calves as purebreds and crosses with Brahman and Angus. J Anim Sci 2007;85:289–298.         [ Links ]

5. Hayes BJ, Bowman PJ, Chamberlain AJ, Goddard ME. Invited review: Genomic selection in dairy cattle: Progress and challenges. J Dairy Sci 2009;92:433–443.         [ Links ]

6. Van Tassell CP. Applications of whole genome assisted animal selection in the Dairy industry. Int Plant Anim Genome XVI I; 2009.         [ Links ]

7. Flint APF, Woolliams JA. Precision animal breeding. Phil Trans R Soc 2008;363:573–590.         [ Links ]

8. Pearson TA, Manolio TA. How to interpret a genome–wide association study. J Am Med Assoc 2008;299:1335–1344.         [ Links ]

9. Dekkers JCM. Commercial applications of marker– and gene–assisted selection in livestock: Strategies and lessons. J Anim Sci 20004;82(Suppl):E313–E328.         [ Links ]

10. Shirley KL, Thomas MG, Hallford DM, Silver GA, Beauchemin VR, Enns RM. Prediction of reproductive traits in Brangus heifers using a SNP and the translated product of the IGF–I gene. Proc West Am Soc Anim Sci. 2005:(56).         [ Links ]

11. Luna–Nevarez P, Rincon G, Medrano JF, Riley DG, Chase CC, Coleman SW, VanLeeuwen DM, et al. Single nucleotide polymorphisms in the growth–hormone–insulin like growth factor axis in straightbred and crossbred Angus, Brahman, and Romosinuano heifers: population genetic analyses and association of genotypes with reproductive phenotypes. J Anim Sci 2011;89:926–934.         [ Links ]

12. Lucy MC. Functional differences in the growth hormone and insulin–like growth factor axis in cattle and pigs: Implications for post–partum nutrition and reproduction. Reprod Domest Anim 2008;43(Suppl 2):31–39.         [ Links ]

13. Rhoads ML, Meyer JP, Kolath SJ, Lamberson WR, Lucy MC. Growth hormone receptor, insulin–like growth factor (IGF)–1 and IGF–binding protein–2 expression in the reproductive tissue of early postpartum dairy cows. J Dairy Sci 2008;91:1802–1813.         [ Links ]

14. Allan MF, Kuehn LA, Cusham RA, Snelling WM, Echternkamp SE, Thallman RM. Confirmation of QTL using a low density SNP map for twinning and ovulation rate on bovine chromosome 5. J Anim Sci 2009;87:46–56.         [ Links ]

15. Kim ES, Shi X, Cobanoglu O, Weigel K, Berger PJ, Kirkpatrick BW. Refined mapping of twinning–rate quantitative trait locion bovine chromosome 5 and analysis of insulin–like growth factor–1 as a positional candidate gene. J Anim Sci 2009;87:835–843.         [ Links ]

16. Farber CR, Corva PM, Medrano JF. Genome–wide isolation of growth and obesity QTL using mouse speed congenic strains. BMC Genomics 2006;7:1–17.         [ Links ]

17. Holly J, Perks C.The role of insulin–like growth factors binding proteins. Neuroendocrinology 2006;83:154–160.         [ Links ]

18. Schindler C, Plumlee C. Interferons pen the JAK–STAT pathway. Semin Cell Dev Biol 2008;19:311–318.         [ Links ]

19. Cooke RF, Arthington JD, Araujo DB, Lamb GC, Ealy AD. Effects of supplementation frequency on performance, reproductive, and metabolic responses of Brahman–crossbred females. J Anim Sci 2008;86:2296–2309.         [ Links ]

20. Riley DG, Chase CC Jr, Coleman SW, Olson TA, Randel RD. Evaluation of tropically–adapted straightbred and crossbred beef cattle: Heifer age and size at first conception and characteristics of their first calves. J Anim Sci 2010;88:3173–3182.         [ Links ]

21. Beef Improvement Federation. Guidelines for Uniform Beef Improvement Programs. 8th ed. [on line] http://www.beefimprovement.org/library/06guidelines.pdf Accessed Jan 24, 2006.         [ Links ]

22. Frazer KA, Pachter L, Poliakov A, Rubin EM, Dubchak I. VISTA: Computational tool for comparative genomics. Nucleic Acid Res 2004;32:W273–W279.         [ Links ]

23. Rincon G, Thomas MG, Medrano JF. SNP identification in genes involved in GH–IGF1 signaling on BTA5. Int Plant Anim 2007; Genome XV:P536.         [ Links ]

24. Garrett AJ, Rincon G, Medrano JF, Elzo MA, Silver GA, Thomas MG. Promoter region of the bovine growth hormone receptor gene: Single nucleotide polymorphism discovery in cattle and association with performance in Brangus bulls. J Anim Sci 2008;86:3315–3323.         [ Links ]

25. Wickramasinghe S, Rincon G, Medrano JF. Pregnancy associated plasma protein–A2 in BTA 16 is associated with daughter calving ease and productive life in Holstein cattle. J Dairy Sci 2011;94:1552–1558.         [ Links ]

26. Barrett JC, Fry B, Maller J, Daly MJ. Haploview: Analysis and visualization of LD and hapotype maps. Bioinformatics 2005;21:263–265.         [ Links ]

27. Gabriel S, Ziaugra L, Tabbaa D. SNP genotyping using the Sequenom Massarray iPLEX platform. In: Wiley J editor. Current Protocols in Human Genetics. Online library, USA: Wiley Interscience; 2009:1–18.         [ Links ]

28. Saxton AM, Balzarini MG, Cappio–Borlino A, Czika W, Fry JD, Gibson G, Guerra JL, et al. Genetic analysis of complex traits using SAS. SAS Institute, Inc., North Carolina; 2004.         [ Links ]

29. Littell RC, Stroup WW, Freund RJ. SAS for linear models, 4th Ed. SAS Institute Inc., Cary, NC; 2002.         [ Links ]

30. Weir BS. Forensics. In: Handbook of Statistical Genetics. Balding DJ, Bishop M, Cannings C editors. New York, NY: John Wiley and Sons, LTD; 2001.         [ Links ]

31. Falconer DS, Mackay TFC. Introduction to quantitative genetics. 4th Ed. New York, NY: Longman Scientific and Technical; 1996.         [ Links ]

32. Sherman EL, Nkrumah JD, Murdoch BM, Li C, Wang Z, Fu A, Moore SS. Polymorphisms and haplotypes in the bovine neuropeptide Y, growth hormone receptor, ghrelin, insulin–like growth factor 2, and uncoupling proteins 2 and 3 genes and their associations with measures of growth, performance, feed efficiency, and carcass merit in beef cattle. J Anim Sci 2008;86:11–16.         [ Links ]

33. Balding DJ. A tutorial on statistical methods for population association studies. Nat Reviews 2006;7:781–791.         [ Links ]

34. Christians JK, Hoeflich A, Keightley PD. PAPPA2, an enzyme that cleaves an Insulin–Like Growth–Factor–Binding Protein, is a candidate gene for a quantitative trait locus affecting body size in mice. Genetics 2006;173:1547–1553.         [ Links ]

35. Gyrup C, Oxvig C. Quantitative analysis of insulin–like growth factor–modulated proteolysis of insulin–like growth factor binding protein–4 and –5 by pregnancy–associated plasma protein–A. Biochemistry 2007;46:1972–1980.         [ Links ]

36. Pavelic J, Matijevic T, Knezevic J. Biological and physiological aspects of action of insulin–like growth factor peptide family. Indian J Med Res 2007;125:511–522.         [ Links ]

37. Nishizawa H, Pryor–Koishi K, Suzuki M, Kato T, Kogo H, Sekiya T, Kurahashi H, Udagawa Y. Increased levels of pregnancy–associated plasma protein–A2 in the serum of pre–eclamptic patients. Mol Hum Reprod 2008;14:595–602.         [ Links ]

38. Winn VD, Gormley M, Paquet AC, Kjaer–Sorensen K, Kramer A, Rumer KK, Haimov–Kochman R, Yeh RF, Overgaard MT, Varki A, Oxvig C, Fisher SJ. Severe preeclampsia–related changes in gene expression at the maternal–fetal interface include sialic acid–binding immunoglobulin–like lectin–6 and Pappalysin–2. Endocrinology 2009;150:452–462.         [ Links ]

39. Sheen W, Wisniowsky P, Ahmed L, Doyle DW, Denne SC, Liechty EA. Protein anabolic effects of insulin and IGF–I in the ovine fetus. Am J Physiol Endocrinol Metab 2003;28:47–48.         [ Links ]

40. Khatib H, Monson RL, Schutzkus V, Kohl DM, Rosa GJM, Rutledge JJ. Mutations in the STAT5A gene are associated with embryonic survival and milk composition in cattle. J Dairy Sci 2008;91:784–793.         [ Links ]

41. Wang X, Maltecca C, Tal–Stein R, Lipkin E, Khatib H. Association of bovine fibroblast growth factor 2 (FGF2) gene with milk fat and productive life: An example of the ability of the candidate pathway strategy to identify quantitative trait genes. J Dairy Sci 2008;91:2475–2480.         [ Links ]

 

Nota

El apoyo financiero fue proporcionado por "USDA–Cooperative State Research, Education, and Extension Service–National Research Initiative (Washington, DC)", proyectos 2005–35205–15453 a JFM, y 2006–35205–1661 y 2008–35205–18751 a MGT.

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