Készült a Pannon Egyetem, Állat- és Agrárkörnyezettudományi

PANNON EGYETEM GEORGIKON KAR Állattudományi és Állattenyésztéstani Tanszék

DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS

Készült a Pannon Egyetem, Állat- és Agrárkörnyezettudományi Doktori Iskola keretében Doktori Iskola vezető: Dr. ANDA ANGÉLA, DSc egyetemi tanár

TEJTERMELÉST ÉS HÚSMINŐSÉGET BEFOLYÁSOLÓ DGAT1 K232A, LEPTIN C528T, TG 5’ UTR POLIMORFIZMUSOK VIZSGÁLATA HAZAI SZARVASMARHA POPULÁCIÓKBAN

Témavezető: Dr. SZABÓ FERENC, DSc egyetemi tanár

Társ-témavezető: Dr. ANTON ISTVÁN, PhD tudományos főmunkatárs

Készítette: FARKAS VALÉRIA KESZTHELY 2012

TEJTERMELÉST ÉS HÚSMINŐSÉGET BEFOLYÁSOLÓ DGAT1 K232A, LEPTIN C528T, TG 5’ UTR POLIMORFIZMUSOK VIZSGÁLATA HAZAI SZARVASMARHA POPULÁCIÓKBAN Értekezés doktori (PhD) fokozat elnyerése érdekében Írta: FARKAS VALÉRIA Készült a Pannon Egyetem Állat- és Agrárkörnyezet-tudományi Doktori Iskola iskolája keretében

Témavezető: DR. SZABÓ FERENC, DSc, egyetemi tanár, az MTA doktora Elfogadásra javaslom (igen / nem) ……………………………. (aláírás) Társ-témavezető: DR. ANTON ISTVÁN, PhD Elfogadásra javaslom (igen / nem) ……………………………. (aláírás) A jelölt a doktori szigorlaton ........%-ot ért el,

Az értekezést bírálóként elfogadásra javaslom: Bíráló neve: …........................ …................. igen /nem ………………………. (aláírás) Bíráló neve: …........................ …...................igen /nem ………………………. (aláírás) Bíráló neve: …........................ …................. igen /nem ………………………. (aláírás) A jelölt az értekezés nyilvános vitáján …..........%-ot ért el. Keszthely, 2011…………….

…………………………. a Bíráló Bizottság elnöke

A doktori (PhD) oklevél minősítése…................................. ………………………… Az EDHT elnöke

KIVONAT

A szerző 4 hazai szarvasmarha populációhoz tartozó (magyar tarka: 485; holsteinfríz: 417; jersey: 341; angus: 80), 7 állomány (összesen: 1323 egyed) DGAT1 (diacilglicerol -O- aciltranszferáz) K232A, leptin C528T és TG (tireoglobulin) 5’ UTR polimorfizmus vizsgálatát végezte el. A vér-, illetve szőrminták tipizálásához, a DGAT1 K232A és leptin C528T polimorfizmusok esetében Real-time PCR, TaqMan allélikus diszkriminációs módszert, míg a TG 5’ UTR polimorfizmus esetében PCR-RFLP módszert alkalmazott. A real-time PCR, valamint a PCR-RFLP módszerek segítségével mindhárom lókusz vizsgálata során 3 különböző mintázatot (genotípust) különített el (DGAT1: AA/AA, AA/GC, GC/GC; leptin: CC, CT, TT; TG: CC, CT, TT). A genotipizálást követően allélgyakorisági és populációgenetikai számításokat, valamint a vizsgált lókuszok (DGAT1 K232A, leptin C528T és TG 5’ UTR) és a termelési adatok közötti összefüggésvizsgálatot végezte el (SPSS 14.0 for Windows). Vizsgálatai során szignifikáns kapcsolatot mutatott ki a három hazai tejelő szarvasmarha populáció (magyar tarka, holstein-fríz, jersey) DGAT1 K232A, leptin C528T és TG 5’ UTR genotípusok, valamint a tejtermelési paraméterek között. A vizsgált húshasznú angus szarvasmarha populáció esetében szignifikáns kapcsolatot mutatott ki a DGAT1 K232A, leptin C528T és TG 5’ UTR genotípusok, valamint a hosszú hátizom (musculus longissimus dorsi: LD) és fehérpecsenye (musculus semitendinosus: ST) intramuszkuláris zsírtartalma között.

ABSTRACT

STUDY OF THE EFFECT OF DGAT1 K232A, LEPTIN C528T, TG 5’ UTR POLYMORPHISMS ON MILK PRODUCTION AND MEAT QUALITY IN HUNGARIAN CATTLE POPULATIONS

The autor estimate the effect of different Hungarian breeds of cows (Hungarian Simmental: 485, Holstein Friesian: 417, Jersey: 341 and Angus: 80) from seven herd (all: 1323), and DGAT1 K232A (diacylglycerol -O- acyltransferase 1) leptin C528T and TG 5’ UTR (thyroglobulin) loci. The blood and hair samples were typed for the bovine DGAT1 K232A and leptin C528T gene using a TaqMan allelic discrimination method in a RotorGene RG 3000 Real-Time PCR system, for the TG 5’ UTR gene using PCR-RFLP method. As well Real-Time PCR system as PCR-RFLP method were all tree locus tree different alleles determined (DGAT1: AA/AA, AA/GC, GC/GC; leptin: CC, CT, TT; TG: CC, CT, TT). After genotyping the allele frequencies and population genetics calculations were carried multivariantanalyses (by SPSS 14.0 software) out to evaluate the relationship between genotype and milk and meat production. Statistical results show signifant relationship between three Hungarian dairy cattle breeds population (Hungarian Simmental, Holstein Friesian, Jersey) DGAT1 K232A, leptin C528T and TG 5’ UTR genotypes and milk production. The examine for Angus bulls population show signifant relationship between DGAT1 K232A, leptin C528T and TG 5’ UTR genotypes and fat percentage values in the musculus longissimus dorsi (LD) and musculus semitendinosus (ST).

AUSZUG

UNTERSUCHUNG VON DGAT1 K232A, LEPTIN C528T, TG 5’ UTR POLYMORPHYSMUS MIT AUSWIRKUNG AUF MILCHPRODUKTION UND FLESICHQUALITAT IN UNGARISCHEN RINDERPOPULATIONEN

Die Autorin testete in seiner Arbeit vier verschiedene ungarische Rinderpopulationen, insgesamt 1323 Kühe (Ungarisches Fleckvieh 485, Holstein-Friesian 417, Jersey 341 und Angus 80) in sieben Betrieben. Die geprüfte Polymorphysmus-Typen waren: DGAT1 K232A (diacylglycerol -O- acyltransferase 1), leptin C528T und TG 5’ UTR (thyroglobulin). Aus den Blut- und Haareproben wurden die Genotypisierungen für DGAT1 K232A und Leptin C528T Polymorphismus mit TaqMan (allelic discrimination methode) in einer Rotor-Gene RG 3000 Real-Time PCR-System benutzt, für den TG 5’ UTR Polymorphismus wurden die Auswertungen mit PCR-RFLP Methode durchgeführt. In der Bestimmung sowohl Real-Time PCR-System als auch PCR-RFLP Methoden wurden für alle Locus drei verschiedenen Allele isoliert (DGAT1: AA/AA, AA/GC, GC/GC; leptin: CC, CT, TT; TG: CC, CT, TT). Nach den Genotypisierungen wurden die Berechnungen von Allelfrequenzen und populationsgenetischen Parametern ausgewertet, und wurden die Zusammenhänge zwischen den Genotypen und Milch- und Fleischproduktionsparametern mit den Programmpaketen SPSS 14.0 statistisch kontrolliert. Es wurde signifikante Zusammenhang zwischen den Genotypen (DGAT1 K232A, leptin C528T und TG 5’ UTR) der drei Ungarische Milchkühepopulationen (Ungarisches Fleckvieh, Holstein Friesian, Jersey) und denen Milchproduktionseigenschaften gefunden. Die Autorin fand signifikante Zusammenhang zwischen den Genotypen (DGAT1 K232A, leptin C528T und TG 5’ UTR) den Angus Stieren und den Fettinhälte (%) in dem Musculus longissimus dorsi (LD) und Musculus semitendinosus (ST).

1. TARTALOMJEGYZÉK 1. TARTALOMJEGYZÉK................................................................................................. 8 2. RÖVIDÍTÉSEK JEGYZÉKE ...................................................................................... 11 3. TÁBLÁZATOK JEGYTÉKE ...................................................................................... 13 4. ÁBRAJEGYZÉK ........................................................................................................... 16 5. BEVEZETÉS ................................................................................................................. 18 6. IRODALMI ÁTTEKINTÉS ......................................................................................... 20 6.1. A mennyiségi tulajdonságok elemzése ..................................................................... 20 6.1.1. A genetikai markerek az állattenyésztésben....................................................... 22 6.1.2. Polimorfizmusok, és kimutatásuk eszközei ....................................................... 24 6.1.3. A valós idejű polimeráz láncreakció jellemzése ............................................... 30 6.1.4. A PCR-RFLP módszer jellemzése ..................................................................... 31 6.2. A szarvasmarha genetika jelentősége ...................................................................... 31 6.3. A gén felépítése és működése ................................................................................... 32 6.4. Diacilglicerol -O- aciltranszferáz (DGAT1) mint marker gén ................................. 35 6.4.1. A diacilglicerol -O- aciltranszferáz (DGAT1) ................................................... 35 6.4.2. A trigliceridek szintézise .................................................................................... 35 6.4.2.1. A glicerol-3-foszfát út ................................................................................. 36 6.4.2.2. A monoacilglicerol út .................................................................................. 36 6.4.3. Zsír szintézis a tőgy mirigyekben....................................................................... 37 6.4.4. DGAT1 és DGAT2 gén családok....................................................................... 37 6.4.5. A DGAT1 gén K 232 A polimorfizmusa ........................................................... 38 6.5. Leptin mint marker gén ............................................................................................. 40 6.5.1. A leptin ............................................................................................................... 40 6.5.2. A leptin szerepe, hatásai ..................................................................................... 40 6.5.3. A pajzsmirigyhormonok és a leptin ................................................................... 43 6.5.6. A leptin C528T polimorfizmusa ........................................................................ 43 6.6. Thyroglobulin (TG) mint marker gén ....................................................................... 44 6.6.1. A thyroglobulin (TG) ......................................................................................... 44 6.6.2. A pajzsmirigyhormonok és szintézisük.............................................................. 44 6.6.3. A pajzsmirigyhormonok szerepe, hatásai........................................................... 46 6.6.4. A TG 5’ UTR polimorfizmusa ........................................................................... 47 7. A VIZSGÁLAT CÉLJA................................................................................................ 48 8. ANYAG ÉS MÓDSZER ............................................................................................... 49 8.1. A vizsgálatba vont fajták, egyedszámok .................................................................. 49 8.2. Mintaelőkészítés ....................................................................................................... 51 8.2.1. Mintavétel........................................................................................................... 51 8.2.2. A genomiális DNS izolálása .............................................................................. 51 8.2.3. A hosszú hátizom (LD) és a fehérpecsenye (ST) zsírtartalmának meghatározása Soxhlet féle gravimetriás módszerrel ........................................................................... 52 8.3. A DGAT1 gén K232A és a leptin C528T polimorfizmusának vizsgálata Real-time PCR, TaqMan allélikus diszkrimináció módszerével ...................................................... 53

8.3.1. A Real-Time PCR reakció.................................................................................. 53 8.3.1.1. A DGAT1 gén K232A polimorfizmusának vizsgálata Real-time PCR, TaqMan allélikus diszkrimináció módszerével ........................................................ 54 8.3.1.2. A leptin C528T polimorfizmusának vizsgálata Real-time PCR, TaqMan allélikus diszkrimináció módszerével ....................................................................... 55 8.4. A TG gén 5’UTR-polimorfizmusának vizsgálata PCR-RFLP módszerrel ............. 56 8.4.1. A polimeráz láncreakció..................................................................................... 56 8.4.2. Restrikciós emésztés (RFLP) ............................................................................. 57 8.4.3. Az elektroforézis ................................................................................................ 57 8.5. Adatbáziskezelés és statisztikai vizsgálatok ............................................................. 58 8.5.1. Statisztikai analízis ............................................................................................. 58 8.5.2.1. Populációegyensúly-vizsgálatok.................................................................. 58 8.5.2.2. Hatásvizsgálat ............................................................................................. 60 8.5.2.2.1. Általános Lineáris Modell (GLM) ........................................................ 60 8.5.2.2.2. Dominancia és additív hatás ................................................................. 61 9. EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK ..................................................................... 62 9.1. Allél- és genotípus-megoszlási értékek .................................................................... 62 9.1.1. A DGAT1 gén K232A polimorfizmusának genotípus- és allélgyakorisági értékei hazai szarvasmarha populációkban .................................................................. 62 9.1.2. A leptin gén C528T polimorfizmusának genotípus- és allélgyakorisági értékei hazai szarvasmarha populációkban .............................................................................. 67 9.1.3. A TG gén 5’UTR polimorfizmusának genotípus- és allélgyakorisági értékei hazai szarvasmarha populációkban .............................................................................. 70 9.2. Statisztikai analízis eredményei ................................................................................ 74 9.2.1. Leíró statisztika eredményei............................................................................... 74 9.2.2. Hatásvizsgálat eredményei ................................................................................. 78 9.2.2.1. A DGAT1 K232A, a leptin C528T, valamint a TG 5’ UTR polimorfizmusok és a vizsgált tulajdonságok közötti összefüggések hazai magyar tarka állományban..................................................................................................... 78 9.2.2.1.1. Többváltozós varianciaanalízis eredményeinek összehasonlítása ........ 78 9.2.2.1.2. A független változók hatásai ................................................................ 81 9.2.2.1.3. A genotípus-átlagok összevetése .......................................................... 82 9.2.2.2. A DGAT1 K232A, a leptin C528T, valamint a TG 5’ UTR polimorfizmusok és a vizsgált tulajdonságok közötti összefüggések hazai holsteinfríz állományban ....................................................................................................... 94 9.2.2.2.1. Többváltozós varianciaanalízis eredményeinek összehasonlítása ........ 94 9.2.2.2.2. A független változók hatásai ................................................................ 96 9.2.2.2.3. A genotípus-átlagok összevetése .......................................................... 97 9.2.2.3. A DGAT1 K232A, a leptin C528T, valamint a TG 5’ UTR polimorfizmusok és a vizsgált tulajdonságok közötti összefüggések hazai jersey állományban ........................................................................................................... 106 9.2.2.3.1. Többváltozós varianciaanalízis eredményeinek összehasonlítása ...... 106 9.2.2.3.2. A független változók hatásai .............................................................. 107 9.2.2.3.3. A genotípus-átlagok összevetése ....................................................... 108

9.2.2.4. A DGAT1 K232A, a leptin C528T valamint a TG 5’ UTR polimorfizmusok és a vizsgált tulajdonságok közötti összefüggések hazai angus állományban........ 116 9.2.2.4.1. Többváltozós varianciaanalízis eredményeinek összehasonlítása ...... 116 9.2.2.4.2. A független változók hatásai.............................................................. 117 9.2.2.4.3. A genotípus-átlagok összevetése ........................................................ 118 9.2.2.5. A vizsgált tejelő magyar tarka, holstein-fríz és jersey populációk összehasonlítása 305 napos laktációs termelési mutatóik valamint különböző genotípusaik alapján. .............................................................................................. 123 10. KÖVETKEZTETÉSEK ÉS JAVASLATOK ......................................................... 125 11. ÚJ KUTATÁSI EREDMÉNYEK (TÉZISPONTOK) ........................................... 127 12. NEW RESEARCH RESULTS (POINTS OF THESIS)......................................... 129 13. ÖSSZEFOGLALÁS .................................................................................................. 131 14. KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS ................................................................................... 137 15. TUDOMÁNYOS KÖZLEMÉNYEK JEGYZÉKE ................................................ 138 15.1. Az értekezés témakörében megjelent tudományos közlemények ......................... 138 15.1.1. Idegen nyelvű folyóiratban megjelent lektorált cikk...................................... 138 15.1.2. Magyar nyelvű folyóiratban megjelent lektorált cikk .................................... 138 15.1.3. Konferencia kiadványban megjelent idegen nyelvű közlemények ................ 138 15.1.4. Konferencia kiadványban megjelent magyar nyelvű közlemények ............... 139 15.2. Értekezés témakörén kívül (egyéb) közlemények ................................................ 139 15.2.1. Idegen nyelvű folyóiratban megjelent lektorált cikk...................................... 139 15.2.2. Magyar nyelvű folyóiratban megjelent lektorált cikk .................................... 140 15.2.3. Konferencia kiadványban megjelent magyar nyelvű közlemények ............... 140 16. FELHASZNÁLT IRODALOM ............................................................................... 141 17. MELLÉKLETEK ...................................................................................................... 156

2. RÖVIDÍTÉSEK JEGYZÉKE 5’D: 5’-dejodáció 5D: 5-dejodáció A: adenin ACAT1, ACAT2: acil-CoA: koleszterin acil-transzferázok AFLP: Amplified Fragment Length Polymorphism - amplifikált fragmenthossz polimorfizmus AGPAT: acilglicerol – 3-foszfát – aciltranszferáz AP-PCR: Arbitrary Primered PCR - PCR tetszés szerinti primerrel ARMS: Amplification Refractory Mutation System ASA: Allele Specific Amplification – allél specifikus amplifikáció ASP: Allele Specific PCR– allél specifikus polimeráz láncreakció bp: bázispár C: citozin cM: centimorgan D1: I-es típusú dejodáz D2: II-es típusú dejodáz D3: III-as típusú dejodáz DAF: (DNA Amplification Fingerprinting = DNS amplifikációs ujjlenyomat) DGAT: diacilglicerol - aciltranszferázok DGAT1: diacilglicerol-O-acyltranszferáz DOP-PCR: degenerált oligonukleotid által vezetett amplifikáció EC: extracelluláris domén FFA: Free fatty acid – szabad zsírsav fT3: szabad állapotú trijód-tironin fT4: szabad állapotú tiroxin FZS: fehér zsírszövet G: guanin GH: Growth hormone – növekedési hormon GLM: General linear model - általános lineáris modell GMS: Genomic Mismatch Scanning > azonosságok kihasználása GPAT: glicerol – 3-foszfát – aciltranszferáz GS: genomszelekció IC: intracelluláris domén IGF-1: Insulin-like growth factor – inzulinszerű növekedési faktor K: lizin LCR: Ligase Chain Reaction – ligáz láncreakció MAS: Marker Assisted Selection – markerekre alapozott szelekció MGAT: monoacilglicerol – aciltranszferáz MOPAC: kevert oligonukleotid vezetett cDNS amlifikáció mRNS: messenger RNS – hírvivő ribonukleinsav

11

Ob: „obesitas”- elhízás Ob-R: Leptin receptor PAP: foszfatidát-foszfatáz PASA: PCR Amplification of Specific Alleles PCR: Polymerase Chain Reaction – polimeráz láncreakció PEP: primer extenziós előamplifikáció PM: Pajzsmirigy PMH: Pajzsmirigyhormon QTL: Quantitative Trait Locus – értékmérő tulajdonságok génhelye RAPD: Random Amplified Polimorphic DNA = random amplifikált polimorf DNS) RDA: Representational Difference Analysis > különbségek felderítése RFLP: Restriction Fragment Length Polymorphism - restrikciós fragmenthosszpolimorfizmus rT3: reverz trijód-tironin SNP: Single Nucleotide Polymorphism, („sznip”) – egypontos nukleotid-polimorfizmus SSCP: Single-Strand Conformation Polymorphism – egyszálú DNS konfirmációs polimorfizmus SSR: Simple Sequence Repeat – egyszerű szekvencia ismétlődés STR: Short Tandem Repeat – rövid tandem ismétlődés T: timin T2: dijód-tironin T3: trijód-tironin T4: tiroxin TG: tieroglobulin vagy thyroglobulin TR: Thyroid receptor – pajzsmirigyhormon-receptor TRH: Thyreotrop releasing hormone – tireotrop elválasztást serkentő hormon TSH: Thyroid stimulating hormone – pajzsmirigy-serkentő hormon UCP: Uncoupling protein - szétkapcsoló fehérje UTR: Untranslated region – nem transzlálódó régió VNTR: Variable Number of Tandem Repeats – eltérő számú tandem ismétlődések

12

3. TÁBLÁZATOK JEGYTÉKE 1. táblázat: A szarvasmarha fontosabb értékmérő tulajdonság csoportjaiban felfedezett QTL-ek száma ..................................................................................................................... 21 2. táblázat: Polimorfizmusok kimutatásához használt eljárások......................................... 27 3. táblázat: A vizsgált szarvasmarha populáció tenyészetenkénti megoszlása, elemszámokkal .................................................................................................................... 49 4. táblázat: A DGAT1 gén K232A genotípusok megoszlása és 2 értékei a vizsgált hazai fajtákban. ............................................................................................................................. 64 5. táblázat: A DGAT1 gén K232A allélgyakoriságok a vizsgált hazai fajtákban. ............. 64 6. táblázat: A DGAT1 K232A polimorfizmus megoszlása a különböző szarvasmarha fajtákban. ............................................................................................................................. 65 7. táblázat: A leptin gén C528T genotípusok megoszlása és 2 értékei a vizsgált hazai fajtákban. ............................................................................................................................. 68 8. táblázat: A leptin gén 258 (C/T) allélgyakoriságok a vizsgált hazai fajtákban. ............. 68 9. táblázat: A leptin C528T polimorfizmus megoszlása a különböző szarvasmarha fajtákban. ............................................................................................................................. 69 10. táblázat: A TG 5’ genotípusok megoszlása és 2 értékei a vizsgált hazai fajtákban. ... 71 11. táblázat: A TG gén 5’ allélgyakoriságok a vizsgált hazai fajtákban. ............................ 72 12. táblázat: A TG 5’ polimorfizmus megoszlása a különböző szarvasmarha fajtákban. .. 72 13. táblázat: A vizsgált magyar tarka tehén populáció laktációs tulajdonságainak leíró statisztikája az egyes DGAT1, leptin és TG genotípusok szerinti bontásban. .................... 75 14. táblázat: A vizsgált holstein-fríz tehén populáció laktációs tulajdonságainak leíró statisztikája az egyes DGAT1, leptin és TG genotípusok szerinti bontásban. .................... 76 15. táblázat: A vizsgált jersey tehén populáció laktációs tulajdonságainak leíró statisztikája az egyes DGAT1, leptin és TG genotípusok szerinti bontásban. .................... 77 16. táblázat: A vizsgált angus populáció hosszú hátizom- és fehérpecsenye zsírtartalmának leíró statisztikája az egyes DGAT1, leptin és TG genotípusok szerinti bontásban. ............ 78 17. táblázat. A magyar tarka populáció esetében alkalmazott modellben használt faktorok tejtermelési tulajdonságokra gyakorolt hatásai többváltozós varianciaanalízis módszerével számolva (U-próba). ............................................................................................................ 79 18. táblázat: A továbbfejlesztett modellben használt faktorok tejtermelési tulajdonságokra gyakorolt hatásai többváltozós varianciaanalízis módszerével számolva, magyar tarka populáció esetében (U-próba).............................................................................................. 80 19. táblázat: A vizsgált hatótényezők hatásai, illetve a hatások erőssége (szignifikancia szintje) tulajdonságok szerinti bontásban a magyar tarka populáció esetében. ................... 82 20. táblázat: A varianciák homogenitását vizsgáló Levene-féle teszt eredményei a tejtermelési mutatóknál........................................................................................................ 83 21. táblázat: A tejtermelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként hazai magyar tarka populáció esetében. .............................. 83 20. ábra: A maximálisan illetve az átlagosan befejt tejmennyiség legkisebb négyzetes átlagai DGAT1, genotípusonként. ....................................................................................... 84

13

21. ábra: A maximálisan illetve az átlagosan befejt tejmennyiség legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként. ............................................................................................ 84 22. ábra: A maximálisan illetve az átlagosan befejt tejmennyiség legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. ................................................................................................ 85 22. táblázat: A 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként hazai magyar tarka populáció esetében. ...... 86 23. táblázat: A vizsgált hazai magyar tarka populáció 305 napos laktációs termelési mutatóinak legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a DGAT1 genotípus esetében. ................................................................................. 91 24. táblázat: A vizsgált hazai magyar tarka populáció 305 napos laktációs termelési mutatóinak legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a leptin genotípus esetében. ..................................................................................... 92 25. táblázat: A vizsgált hazai magyar tarka populáció 305 napos laktációs termelési mutatóinak legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a TG genotípus esetében. ......................................................................................... 93 26. táblázat: A modellben használt faktorok tejtermelési tulajdonságokra gyakorolt hatásai többváltozós varianciaanalízis módszerével számolva (U-próba) hazai holstein-fríz populáció esetében. .............................................................................................................. 94 27. táblázat: A továbbfejlesztett modellben használt faktorok tejtermelési tulajdonságokra gyakorolt hatásai többváltozós varianciaanalízis módszerével számolva, holstein-fríz populáció esetében (U-próba).............................................................................................. 95 28. táblázat: A vizsgált faktorok hatásai, illetve a hatások erőssége (szignifikancia szintje) tulajdonságok szerinti bontásban a holstein-fríz populáció esetében. ................................. 96 29. táblázat: A varianciák homogenitását vizsgáló Levene-féle teszt eredményei a tejtermelési mutatóknál........................................................................................................ 97 30. táblázat: A tejtermelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként hazai holstein-fríz populáció esetében. ............................... 98 31. táblázat: A 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként hazai holstein-fríz populáció esetében. ....... 99 32. táblázat: A vizsgált hazai holstein-fríz állomány 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a DGAT1 genotípus esetében. .............................................................................................. 104 33. táblázat: A vizsgált hazai holstein-fríz állomány 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a leptin genotípus esetében. .................................................................................................. 104 34. táblázat: A vizsgált hazai holstein-fríz populáció 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a TG genotípus esetében. ....................................................................................... 105 35. táblázat: A modellben használt faktorok tejtermelési tulajdonságokra gyakorolt hatásai többváltozós varianciaanalízis módszerével számolva (U-próba) hazai jersey populáció esetében. ............................................................................................................................ 106 36. táblázat: A vizsgált hatótényezők hatásai, illetve a hatások erőssége (szignifikancia szintje) tulajdonságok szerinti bontásban jersey populáció esetében. ............................... 108 37. táblázat: A varianciák homogenitását vizsgáló Levene-féle teszt eredményei a tejtermelési mutatóknál...................................................................................................... 109

14

38. táblázat: A tejtermelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként hazai jersey populáció esetében. ....................................... 109 39. táblázat: A 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként hazai jersey populáció esetében. ............... 110 40. táblázat: A vizsgált jersey populáció 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a DGAT1 genotípus esetében. ............................................................................................................ 114 41. táblázat: A vizsgált jersey populáció 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a leptin genotípus esetében. ............................................................................................................ 115 43. táblázat: A modellben használt faktorok tejtermelési tulajdonságokra gyakorolt hatásai többváltozós varianciaanalízis módszerével számolva (U-próba) az angus populáció esetében. ............................................................................................................................ 116 44. táblázat: A vizsgált hatótényezők hatásai, illetve a hatások erőssége (szignifikancia szintje) tulajdonságok szerinti bontásban angus populáció esetében. ............................... 117 45. táblázat: A varianciák homogenitását vizsgáló Levene-féle teszt eredményei. .......... 118 46. táblázat: A vizsgált hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként az angus populáció esetében. ....................................................... 118 47. táblázat: A vizsgált angus populáció hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, a dominancia és a variancia értékei a DGAT1 genotípus esetében. ....... 121 48. táblázat: A vizsgált angus populáció hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, a dominancia és a variancia értékei a leptin genotípus esetében. ........... 122 49. táblázat: A vizsgált angus populáció hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, a dominancia és a variancia értékei a TG genotípus esetében. ............... 122 50. táblázat: A 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, genotípusonként a vizsgált tejelő magyar tarka, holstein-fríz és jersey populációkban.................................................................................................................... 123 51. táblázat: A 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái leptin genotípusonként a vizsgált tejelő magyar tarka, holstein-fríz és jersey populációkban.................................................................................................................... 124 52. táblázat: A 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái TG genotípusonként a vizsgált tejelő magyar tarka, holstein-fríz és jersey populációkban.................................................................................................................... 124

15

4. ÁBRAJEGYZÉK 1. ábra: A QTL-ek meghatározásának sematikus ábrája .................................................... 20 2. ábra: Hosszúságpolimorfizmus és egypontos nukleotid variáció. .................................. 24 3. ábra: SNP: Egypontos nukleotid-polimorfizmus. ........................................................... 25 4. ábra: A gén három fő egysége. ....................................................................................... 32 5. ábra: A promóter felépítése. ........................................................................................... 33 6. ábra: Az eukariota gén szerkezete . ................................................................................ 34 7. ábra: A DGAT1 enzim szerkezete .................................................................................. 35 8. ábra: A trigliceridek szintézise ....................................................................................... 36 9. ábra: A DGAT1, DGAT2 enzimek szerepét szemléltető ábra a triglicerid szintézis folyamán az endoplazmatikus retikulumban. ...................................................................... 38 10. ábra: A szarvasmarha DGAT1 gén exon, intron struktúrája. ....................................... 39 11. ábra: A leptin centrális és perifériás hatásai. ................................................................ 41 12. ábra: A különféle leptin receptor izoformák. ................................................................ 42 13. ábra: A leptin gén exon, intron struktúrája. .................................................................. 43 14. ábra: A pajzsmitigyhormonok felépítése. ..................................................................... 44 15. ábra: A pajzsmirigyhormonok átalakulása a dejodáció során. ..................................... 45 16. ábra: A DGAT1 genotípusok kiértékelése Rotor Gene Analysis 6.1 szoftver segítségével. ......................................................................................................................... 62 17. ábra: A DGAT1 gén K232A polimorfizmus változatai. ............................................... 63 18. ábra: A leptin gén C528T polimorfizmus változatai. ................................................... 67 19. ábra: A szarvasmarha TG gén 5’ változatai 4%-os agaróz gélen. ................................ 70 20. ábra: A maximálisan illetve az átlagosan befejt tejmennyiség legkisebb négyzetes átlagai DGAT1, genotípusonként. ....................................................................................... 84 21. ábra: A maximálisan illetve az átlagosan befejt tejmennyiség legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként. ............................................................................................ 84 22. ábra: A maximálisan illetve az átlagosan befejt tejmennyiség legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. ................................................................................................ 85 23. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként. .................................................................................................................. 86 24. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként. .................................................................................................................. 87 25. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. .................................................................................................................. 87 26. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként..................................................................................................... 88 27. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként. ........................................................................................................ 88 28. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. .................................................................................................................. 89 29. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként. ................................................................................................................ 100 16

30. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként. ................................................................................................................ 100 31. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. ................................................................................................................ 100 32. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként................................................................................................... 101 33. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként. ...................................................................................................... 102 34. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. ................................................................................................................ 102 35. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként. ................................................................................................................ 111 36. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként. ................................................................................................................ 111 37. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. ................................................................................................................ 111 38. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként................................................................................................... 112 39. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként. ...................................................................................................... 113 40. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. ................................................................................................................ 113 41. ábra: A hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként. ........................... 119 42. ábra: A hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként. ............................... 119 43. ábra: A hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. ................................... 120

17

5. BEVEZETÉS Jelenleg 7 milliárd ember él a Földön, s miközben világszerte csökken a termékenységi ráta, becslések szerint a Föld lakossága 2050-re elérheti a 9 milliárdot. Az OECD-FAO jóslatai szerint az előttünk álló 10 évben az élelmiszerfogyasztás meg fog duplázódni a világon (1. melléklet). Ez a változás új kihívást jelent az élelmiszertermelés, ezen belül az állattenyésztés területén. A helyzet megoldásául szolgálhat, hogy a tenyésztők a több és jobb minőségű állati eredetű élelmiszereket nem az állatlétszám növelésével, hanem elsősorban a termelés hatékonyságának fokozásával próbálják elérni. A biológiai, genetikai ismeretek és módszerek egyre szélesebb körű megismerése újabb lehetőségeket kínálnak a szelekció hatékonyságának a növelésére. A hatékonyság növelését elsősorban az állatállomány genetikai képességének javítása, a minél pontosabb tenyészértékbecslés és a hatékony szelekció alapozhatja meg. Az új biotechnológiai eljárások alkalmazásának legnagyobb haszonélvezője a mezőgazdaság és az élelmiszeripar. Ezekre az ágazatokra jut a biotechnológiai tevékenységek bővülésének 70%-a. Így bátran kijelenthetjük, hogy a biotechnológia kutatási eredményeire alapozott technológiák a piaci versenyképességet és a gazdaságosságot nagymértékben meghatározó tényezővé válnak a világgazdaságban. A biotechnológiai eljárások sok olyan gyakorlati probléma megoldására kínálnak lehetőséget, amelyekre régebben nem is gondolhattunk. Mára képesek lettünk genetikai vizsgálatok útján, közvetlenül a DNS szekvencia alapján megállapítani azt, hogy egy bizonyos egyed hordoz-e egy adott tulajdonságot vagy sem. Gazdasági jelentősége miatt a szarvasmarha volt az egyik első olyan háziállat, melynek meghatározták a genomszekvenciáját. Az állattenyésztők számára fontos értékmérő tulajdonságok többségét (tej-, hús-, tojás-, gyapjútermelés) több gén együttes hatása, valamint a környezet alakítja ki. Az eddigi kutatásokban számos QTL-t (a quantitative trait locus vagy QTL az a régió a kromoszómákon belül, ahol a mennyiségi tulajdonság kialakításában szerepet játszó gének helyezkednek el.) azonosítottak főleg tejelő szarvasmarha fajtákban. Jelenleg a kutatók fő célja az egyes QTL-ek mögött rejlő mutációkat hordozó gének azonosítása, ami sokkal hatékonyabbá fogja tenni a marker alapú szelekciót (Marker assisted selection: MAS). A markerekre alapozott szelekció gyakorlati alkalmazásával a fajták előállítási ideje lerövidíthető, ezáltal gazdaságosabbá tehető. Mindezek előfeltétele azonban az adott tulajdonsághoz szorosan kapcsolt markerek detektálása. A számos ismert marker között jelentősek a mennyiségi tulajdonság kialakításában szerepet játszó diacilglicerol-O-acyltranszferáz (DGAT1), tireoglobulin (TG) és a leptin, amelyek egyre inkább a vizsgálatok középpontjába kerültek, és vizsgálataim alapját képezték. A gazdasági állatfajok közül a szarvasmarha-tenyésztés hazánkban és világviszonylatban is igen nagy jelentőségű ágazata a mezőgazdaságnak. Magyarországon a szarvasmarhák száma több évtizedes mérséklődést követően a 2000-es évek végén stabilizálódott, 2010-ben azonban tovább csökkent. 2010 decemberében a gazdaságok 681 ezer szarvasmarhát tartottak. A tehénállomány 309 ezer darab volt, nem csökkent 17

BEVEZETÉS jelentősen. A tejhasznú tehenek száma 19 ezerrel mérséklődött, a húshasznú tehénállomány viszont 6 ezerrel lett több. Az állati termékek közül tehéntejből 1,6 milliárd litert, az előző évinél 7%-kal kevesebbet termeltek a gazdaságok (Központi Statisztikai Hivatal: KSH, Mezőgazdaság 2010). A világ tejtermelése és az ehhez szorosan kapcsolódó tejfeldolgozás Európában és Észak-Amerikában koncentrálódik. A világon megtermelt tej mintegy fele Európából származik és a világ összes tejtermelésének közel háromnegyedét adja együttesen Európa és Észak-Amerika. A szarvasmarha-tenyésztés az elsősorban emberi táplálékként hasznosított tej- és hústermelés mellett fontos ipari nyersanyagokat is előállít. A tej és tejtermékek a legértékesebb élelmiszereink közé tartozik. A legújabb kutatási eredményeket összegezve egyértelműen megállapítható, hogy az összes élelmiszer közül a tej és a belőle készített termékek a leggazdagabbak a bioaktív anyagokban. Ez a megállapítás a tej valamennyi makro- és mikro alkotórész-csoportjára vonatkozik, közte a sokat támadott tejzsírra is. A tej ipari feldolgozási arányának növekedésével, a termékek minőségével szembeni követelmények előtérbe kerülésével, a tej alkotórészek fontos szelekciós követelményként szerepelnek. Bár jelenleg ármeghatározó szerepük nem jellemző, látva a fejlettebb tej- és tejtermék fogyasztási kultúrával rendelkező országok árképzését, várhatóan a közeljövő tejárképzési rendszerében a tejzsír és a tejfehérje, valamint ezek összetevői a korábbiaknál meghatározóbb szerepet fognak játszani. A rohamléptekkel fejlődő molekuláris genetikai módszerek közül az SNP (single nucleotide polymorphism - egypontos nukleotid-polimorfizmus) kutatások (köztük a DGAT1, leptin, TG) új lehetőséget kínálnak a genomvizsgálatokon alapuló tenyészállat kiválasztásban, azaz a genomszelekcióban (GS). Ami azért is fontos, mert a genom alapú tenyészérték felhasználásával nagyobb mértékű genetikai előrehaladás érhető el. Az általam vizsgált polimorfizmusokat (DGAT1 K232A, TG 5’ UTR, leptin C528T), mint fontos mennyiségi tulajdonságokat meghatározó marker géneket, már számos külföldi országban sikeresen alkalmazzák a hatékonyabb szelekciós munka részeként. Munkám során arra igyekeztem választ kapni, hogy ezek a marker gének miként befolyásolják a tej termelést, a tej összetételét, valamint a marhahús faggyú tartalmát. Dolgozatom célja tehát, hogy a szarvasmarha DGAT1 K232A, leptin C528T és TG 5’ UTR polimorfizmusokat, mint a tejtermelés és az intramuszkuláris zsírtartalom lehetséges genetikai markereit vizsgálva kapcsolatot keressek az előbb említett tulajdonságok és az enzim genotípusok között.

19

IRODALMI ÁTTEKINTÉS

6. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 6.1. A mennyiségi tulajdonságok elemzése Az állattenyésztésben a gazdaságilag jelentős értékmérő tulajdonságok többsége mennyiségi (kvantitatív) jellegű. Ezek általában additív módon öröklődnek. A megfigyelések folyamatos, normális eloszlással jellemezhetők és a szokásos mértékegységekkel kifejezhetők. Ennek oka, hogy a fenotípust a genotípus és a környezet nagymértékben befolyásolja, és a genotípust nagyszámú gén alakítja ki. Ide tartoznak pl. a szaporaság, a tejtermelés, a takarmányértékesítés, gyapjúhozam, vágási százalék, életteljesítmény. Mivel a mennyiségi tulajdonságok kialakulásában több száz vagy ezer gén is szerepet játszhat, ezért ezeknek az elemzése lényegesen nehezebb, mint a kvalitatív tulajdonságoké.

1. ábra: A QTL-ek meghatározásának sematikus ábrája (www.animalgenom.org nyomán Farkas). [A mennyiségi tulajdonság kialakításában szerepet játszó gének hatásának elemzésére és a kromoszómán elfoglalt helyük meghatározására alkalmazott térképezést követő feladat a szakaszokon található gének azonosítása. A QTL-ek szekvenálásával lehetőség nyílik az összehasonlításra már ismert génekkel is.]

Mint az már a bevezetésben szóba került, a QTL az a régió a kromoszómákon belül, ahol a mennyiségi tulajdonság kialakításában szerepet játszó gének helyezkednek el. Ha QTL-ről beszélünk, akkor ez alatt a kromoszóma egy viszonylag szűk régióját értjük, mely azonban több gént is magában foglalhat. Egy adott jelleg kialakításában általában egy, vagy néhány nagy (major), és több, változó számú kis (minor) gén vesz részt. A markertechnika új lehetőséget nyitott meg a gének hatásának elemzésére és a kromoszómán elfoglalt helyük meghatározására. Nagy előrelépést jelent, hogy a könnyen

20

IRODALMI ÁTTEKINTÉS vizsgálható markerek felhasználhatók a gazdaságilag fontos mennyiségi bélyegek szelekciójában. A markerek és a mennyiségi tulajdonságokat meghatározó szakaszok (QTL-ek) közötti kapcsolatok kiderítéséhez speciális statisztikai elemző programok szükségesek, ezek fejlesztése jelenleg is tart (MÁTYÁS, 2002). A térképezést követő feladat a szakaszokon található gének azonosítása (1. ábra). A mennyiségi tulajdonságot befolyásoló gének a markarekhez való kapcsoltságuk révén mutathatók ki (KOMLÓSI és mtsai, 2000). A genetikai markerek tulajdonságokat meghatározó allélek, amelyeknek sajátosságait fenotípusos, fehérje- vagy DNS-szinten vizsgáljuk. Minél közelebb van a marker a teljesítményt meghatározó génhez (QTL), annál kisebb a rekombináció esélye (KOMLÓSI és mtsai, 2000). A QTL-ek szekvenálásával lehetőség nyílik az összehasonlításra már ismert génekkel, hiszen mint ismeretes, a gének bázissorrendje jelentős mértékben hasonló evolúciósan távoli fajok között is (MÁTYÁS, 2002). A hagyományos szelekciós eljárásokkal évente 1-3% genetikai előrehaladás érhető el (SMITH, 1984). A hagyományos eljárások alkalmazásának azonban biológiai korlátai is vannak, mint az egyik ivarban mérhető tulajdonság (tej- és tojástermelés, szaporaság) vagy az egy bizonyos korban mérhető tulajdonság (vágási tulajdonságok, életteljesítmény) vagy pedig igen költséges a tulajdonság mérése (betegségre való hajlam). A genetikai markerek viszont bármelyik ivarban és életkorban meghatározhatóak, nem befolyásolja őket a környezet (KOMLÓSI és mtsai, 2000). A gazdasági állatok fontos kvantitatív tulajdonságait (tejhozam, tejzsír- és fehérje mennyiség, hústermelés) különböző gének (QTL) együttes hatása alakítja ki. A tejelő szarvasmarhák esetében számos, a tejösszetételt, illetve a tejhozamot befolyásoló tulajdonságokhoz kapcsolt QTL-t már azonosítottak. Az újabb kutatások ezért elsősorban az egyes QTL-ek markerek segítségével való azonosítására irányulnak. Ezek ismerete és a szelekcióban való felhasználása a genetikai előrehaladást nagymértékben felgyorsíthatja. A szarvasmarha QTL adatbázisa (Cattle QTL Database) szerint jelenleg (2012-0109 adatok szerint, 1. táblázat)), 378 különféle mennyiségi tulajdonsághoz kapcsolt 5207 QTL-t sikerült azonosítani. Ezek közül a legtöbbet, 1485 QTL-t a tejtermeléssel kapcsolatos értékmérő tulajdonságok esetében írtak le. Ha pedig a kromoszómákon való eloszlásukat vesszük figyelembe a legtöbb QTL-t ez idáig a 14-es (469-et) és a 6-os (441et) kromoszómákon detektálták (www.animalgenome.org) (2-3. melléklet). Mára a kutatások fő célja lett a QTL-ek mögött rejlő mutációkat hordozó gének azonosítása. 1. táblázat: A szarvasmarha fontosabb értékmérő tulajdonság csoportjaiban felfedezett QTL-ek száma (Forrás: www.animalgenom.org). Fontosabb tulajdonság csoportok

QTL-ek száma

Külső / Exterior Egészség / Health Hús / Meat Tej / Milk Termelési / Production Reprodukció / Reproduction

123 458 1091 1485 1093 957

21


6.1.1. A genetikai markerek az állattenyésztésben Az evolúció során kialakult genetikai variabilitás spontán kereszteződések, gén-, és kromoszómamutációk (pl.: spontán megkettőződés), valamint természetes szelekció eredményeként jött létre. A szelekciót ma a nemesítő tudatosan, saját célkitűzéseinek megfelelően irányítja. A kódó és nem kódoló genomi szakaszok variabilitásának a megismerésével létrejött a genetikai markerek fogalma (JEFFREYS és mtsai, 1985; WEBER és MAY, 1989). Mint az már az előző fejezetben említésre került a genetikai markerek különböző tulajdonságokat meghatározó változatok (allélek), amelyeknek sajátosságait fenotípusos, fehérje- vagy DNS-szinten vizsgáljuk (HAJÓSNÉ, 1999). Segítségükkel polimorfizmust, változatosságot keresünk és jellemzünk. Polimorfizmusról akkor beszélünk, ha kettő vagy több eltérő genetikai jelleg egy populációban nagyobb gyakorisággal jelenik meg, mint amelyre az ismétlődő mutáció esetén számíthatunk. Egy lókusz általában akkor polimorf, ha a leggyakoribb allél előfordulása kisebb, mint 0,99. Az ideális genetikai marker jellemzője hogy, nagymértékben polimorf, allélváltozatait egyértelműen, gyorsan és egyszerűen lehet kimutatni, továbbá előnyös, ha belőlük minél többet sikerül kimutatni a genom bármely területén (DOHY, 1999). A legrégebbi genetikai markerek látható genetikai jegyek voltak (pl: szőrszín, szarv megléte vagy hiánya), majd a gélelektroforézis technika elterjedésével (60-as évek) a biokémiai (izoenzim) markerek felhasználása vált általánossá. A 80-as évektől terjedtek el a molekuláris markerek, amelyek fehérje és/vagy DNS szinten azonosítják a polimorfizmust. TANKSLEY és ORTON, (1983) molekuláris markereknek nevezte el azokat a markereket, amelyek fehérje és/vagy DNS-szinten különböztetik meg az egyes alléleket egymástól. A DNS markerek alkalmazásának előnye, hogy nagyfokú variabilitást mutatnak, és a környezet, illetve a génkölcsönhatások nem befolyásolják megjelenésüket. Előnyük még, hogy, elviekben minden szövetből, az egyed korától, nemétől függetlenül tudunk DNS-t izolálni. Nemcsak élő, hanem élettelen szövetből (pl. többszáz éves csontból) is kinyerhetők, könnyen tárolhatók, és nagyon kis mennyiségekre van szükség. A DNS-szintű markerek alkalmazását a Southern-blot technika, az ezen alapuló RFLP módszer, majd a polimeráz láncreakció (PCR) kidolgozása tette lehetővé. Ezekkel a genetikai vizsgálatok során a bázissorrendben beállt, akár egy bázispárnyi változást is fel lehet használni genetikai markerként. Genomon belüli eloszlásuknak, illetve a magasfokú polimorfizmusuknak köszönhetően egyre jobban előtérbe kerültek a populációgenetikai tanulmányokban (HEDRICK és MILLER, 1992; RUSSEL és mtsai, 1993; VAN ZEVEREN és mtsai, 1995; MAGOULAS, 1998). A molekuláris genetikai markerek többféle módon is csoportosíthatók. O’BRIEN (1991) két típust határozott meg. Az I. típusú markerek maguk a gének, amelyek kódolt funkcióval rendelkeznek. A II. típusú markerek pedig anonim genetikai szegmensek. GUPTA és munkatársai (1999) 3 csoportba sorolta a DNS markereket aszerint, hogy milyen vizsgálati elven alapszik a kimutatásuk:

22

IRODALMI ÁTTEKINTÉS 1. hibridizáción alapuló DNS markerek (első genetációs markerek, melyeket széles körben alkalmaztak a 80-as években) 2. PCR alapú DNS markerek (a 90-es években voltak alapvető jelentőségűek) 3. DNS chip és szekvenáláson alapuló DNS markerek. (2000 óta alkalmazott új generációs SNP markerek) A térképezés is genetikai markerek segítségével történik. A kromoszómán a gének a gyöngysorhoz hasonlóan, lineáris sorrendben, különböző helyeken (lókuszokon) találhatóak. A genetikai térképezésnek két fő célja van. Egyrészt annak a lineáris sorrendnek a meghatározása, ahogy a gének egymáshoz viszonyítva elhelyezkednek, valamint a gének közötti relatív távolság (genetikai távolság) megállapítása. A távolság egysége, annak a kifejezése, hogy a keresztezésben szereplő gének között milyen gyakran jön létre rekombináció. Egy egységnyi térképtávolság (centimorgan) 1%-os rekombinációs gyakoriságnak felel meg. Összegzésként megállapíthatjuk, hogy a géntérképezési munka egyik fő feladata a kvantitatív (termelési) tulajdonságok kialakulásában fontos szerepet játszó gének, génváltozatok detektálása genetikai markerek segítségével, hogy ezek azonosításával megvalósulhasson a markerek segítségével végezhető szelekció (Marker Assisted Selection - MAS). A markerekre alapozott szelekció (MAS) gyakorlati alkalmazásával a fajták előállítási ideje lerövidíthető, ezáltal költségtakarékosabbá tehető. A MAS potenciálisan növelheti a genetikai előrehaladás időegységre vonatkoztatott mértékét (DOHY, 1999). Mindezek előfeltétele azonban az adott tulajdonsághoz szorosan kapcsolt markerek detektálása és az állatok genetikai lehetőségeinek hagyományos módon való, magas szintű kiaknázása. A markerek segítségével végezhető szelekció izgalmas kilátásokkal kecsegtet, mert:  várhatóan növeli a tenyészértékbecslés megbízhatóságát,  lehetővé teszi az előszelekció megnyugtató megoldását, ezáltal  csökkenti a generáció-intervallumot, továbbá  fokozhatja a szelekció intenzitását és a nem-additív génhatások (dominancia, szuperdominancia, episztázis) kiaknázhatóságát (DOHY, 1999). Az eddigi kutatómunkák rengeteg DNS markert tártak fel különböző fajokban, amelyek kisebb-nagyobb mérvű polimorfizmust mutatnak, és alkalmasak egyedek, állományok genotipizálására. A genotipizálás tehát megteremti a tenyésztők számára a szelekció egészen korai (akár születés után azonnali) lehetőségét. A molekuláris markerekkel különböző számításokat végezhetünk és gyakoriságuk puszta megállapítása mellett további információkat nyerhetünk az állomány homogenitásáról, heterozigozitásáról, a genetikai diverzitásról, valamint a genetikai változatosságról (ZHU és mtsai, 1996a; ACHMANN és mtsai, 2004; COTHRAN és mtsai, 1997; KOROM és mtsai, 2003; ZSOLNAI és mtsai, 2006). Az állományok összehasonlítására a genetikai távolság (hasonlóság) becslése az alkalmas módszer (NEI, 1972). Mindezek mellett nagy jelentősége van a molekuláris markereknek az állományok, populációk beltenyésztettségi szintjének megállapításában is (CURIK és mtsai, 2003; ZHU és mtsai, 1996b). 23


6.1.2. Polimorfizmusok, és kimutatásuk eszközei Egy lókusz egy (monomorf) vagy többféle (polimorf) allélt tartalmazhat. A polimorf lókuszoknak köszönhető a genetikai változatosság. A populáció genetikai változatossága annál nagyobb, minél több gén van több formában jelen. A populáció genetikai heterogenitásának egyik legismertebb jellemzője a polimorf lókuszok %-os aránya. A polimorf lókusz meghatározásához két határértéket találunk a szakirodalomban. Ezek alapján polimorfnak tekintjük azt a lókuszt, amelyben a leggyakoribb allél gyakorisága kisebb, mint 0,99 ill. 0,95 (HAJÓSNÉ, 1999). Polimorfnak nevezünk minden olyan DNS régiót, lókuszt (mely nem szükségszerűen gén), amelynek különféle szekvencia variánsai léteznek (allélek) a populáció egyes egyedeiben. Abban az esetben, ha valamely kromoszómán a változat (allél) közel helyezkedik el egy adott tulajdonságot meghatározó génhez, vagy az allél maga a géntermék minőségére hat, e polimorf lókusz diagnosztikai jelentőséggel bír (ZSOLNAI, 2000). A polimorfizmus kifejezés; jelzi, hogy a különbség teljesen semleges hatású is lehet. A betegségokozó változatokat inkább mutációnak szokás nevezni. A mutációk ritkán – kevesebb, mint a populáció 5%-ában – előforduló változatok. A mai kutatási tendencia arra utal, hogy a szekvenciavariációk listája gyorsabban gyűlik, mint ahogy az egyes változatok hatását fel tudnánk mérni. Ezért terjedt el a polimorfizmus elnevezés, jelezve, hogy a szekvenciális különbség hatását legtöbbször nem ismerjük (SASVÁRI-SZÉKELY, 2003). Mint az már az előző fejezetben említésre került, a genetikai variánsok, az allélek, az egyes tulajdonságokat kialakító gének változatai, DNS szekvencia módosulatai. A változás érinthet egyetlen nukleotidot (SNP) vagy ismétlődő szekvenciák ismétlési számpolimorfizmusában is megnyilvánulhat (2. ábra). A genetikai információ megváltozhat úgy is, hogy egy bázis, vagy akar egy egész szakasz kiesik a DNS láncból (deléció) vagy úgy, hogy új bázisok ékelődnek be (inzerció).

2. ábra: Hosszúságpolimorfizmus és egypontos nukleotid variáció.

24

IRODALMI ÁTTEKINTÉS Egypontos nukleotid-polimorfizmus (SNP) Az egypontos nukleotid-polimorfizmus (Single Nucleotide Polymorphism, SNP, „sznip”) egy DNS szekvencia-variáció, mely akkor jön létre, ha egy nukleotid a genomban megváltozik. Az SNP azt jelenti, hogy a különböző eredetű szekvenciák egy adott pontban többféle variációban létezhetnek. Annak ellenére, hogy a genetikai információ négy betűjéből maximum négyféle eset lehetséges, az SNP-k egy adott helyen legtöbbször csak kétfélék. Például, egy SNP megváltoztathatja az AAGCCTA szekvenciát AAGCTTA szakaszra, de csak akkor tekinthetjük a variációt SNP-nek, ha a populáció legalább 1%ában megjelenik (3. ábra).

3. ábra: SNP: Egypontos nukleotid-polimorfizmus. Az 1. jelű DNS-szál egy bázispárja különbözik a 2. jelűtől (C/T polimorfizmus). Forrás: http://hu.wikipedia.org/ A sznipek teszik ki a humán genetikai variációk 90%-át, és minden 100-300 bázispáronként megjelenik a humán genomban. Minden 3 SNP-ből 2-ben a citozint timin cseréli le. A SNP-k pontmutációknak tekinthetők, melyek voltak olyan sikeresek az evolúcióban, hogy végül fontos részévé váltak a populációknak. A mutáció a genom megváltozása, mely pontmutáció vagy kromoszómaaberráció formájában jelentkezik a gyakorlatban. A pontmutáció során egy nukleotidrésznek (bázisnak) egy másik bázissal történő felcserélődéséről van szó. Szerencsés esetben ez nem jelent zavart a fehérjeszintézisben, mivel általában többféle triplet képes ugyanazt az aminosavat kódolni. Gyakoribb, hogy a pontmutáció következtében egy másik aminosav, így másfajta polipeptidlánc szintetizálódik, aminek már hibás vagy csökkent a funkciója, s ez a hibás működés jellegzetes klinikai tünetekben nyilvánul meg (genetikai betegség). Előfordul, hogy stopkódon (a fehérjeszintézis végét jelző triplet) alakul ki a mutáció következtében, amely csonka, funkcióképtelen fehérje szintéziséhez vezethet. A legtöbb mutáció spontán és váratlanul következik be. Az SNP-k nagy segítséget jelentenek az orvosi kutatásokban, gyógyszerek kifejlesztésében, mivel ezek nem sokat változnak generációról generációra. Egy bevált módszer az SNP-k kimutatására az RFLP (restriction fragment length polymorphism, azaz restrikciós fragmenthossz-polimorfizmus). Ha egy allél rendelkezik egy restrikciós enzim-hasítóhellyel, míg egy másik nem, akkor a két allél enzimatikus emésztése eltérő hosszúságú fragmenteket fog eredményezni. 25

IRODALMI ÁTTEKINTÉS Ismétlődő egységek polimorfizmusa Az egyes egyedek genomjai között található különbségek másik forrása a hosszúságpolimorfizmus, ami egy szekvencia azonos irányultsággal egymás után elhelyezkedő, változó számú ismétlődését jelöli. A genomra általában jellemző, hogy sok benne az ismétlődő szekvenciarészlet. Ez nem csak a „parazita” információra vonatkozik, mert a kódológénekben is előfordulnak ismétlőszakaszok (SASVÁRI-SZÉKELY, 2003). Egy gén kódoló vagy szabályozó régiójában elhelyezkedő hosszúságpolimorfizmusok hatással lehetnek a kifejeződő fehérjetermék méretére vagy a transzkripció befolyásolásán keresztül mennyiségére. Ezen polimorfizmusokon kívül még számos, elszórva elhelyezkedő, azonos vagy fordított irányultságú ismétlődő szakasz található (a humán genom 40-50%-át ilyen repetitív szekvenciák alkotják). Nagy számban találhatók például olyan, több ezer bázispár hosszúságú homológ ismétlődő szakaszok, amelyek több gént is magukba foglalhatnak. Az eltérés az ismétlési számban lehet, ezáltal az adott szakasz hosszabb vagy rövidebb. Az ismétlődő információ egységének hossza változó. Vannak nagyon rövid ismétlések (short tandem repeats, STR), ahol 1–5 betűből álló egység ismétlődik egymás után sokszor. Más esetben ez egy hosszabb információs egység. Az ilyen hosszabb ismétléseket változó számú egymás utáni ismétlése a VNTR (Variable Number of Tandem Repeats). A molekuláris genetikai elemzések során a kétféle enzimtechnikát (restrikciós és polimeráz) kombinálni is lehet. Az eljárásokat aszerint szokás csoportosítani, hogy PCRalapúak-e vagy nem, továbbá, hogy véletlenszerűen amplifikáló primert használnak-e, vagy meghatározott célszakaszokat vizsgálnak (ZSOLNAI, 2000). A továbbiakban a polimorfizmusokat kimutató eljárásokat az azonosításuk szempontjából történő osztályozásuk alapján mutatom be. A polimorfizmusok detektálása alapulhat:  a különböző allélok eltérő fizikai tulajdonságainak észlelésén (a DNS szál olvadási hőmérséklete, másodlagos szerkezet megváltozása vagy eltérő hossz kialakulása),  az allélok sokszorosítási reakcióban mutatott, a primerrel közösen meghatározott láncnövekedési esélyének megváltozásán,  metiláció érzékeny vagy metilációra érzéketlen enzimekkel szemben mutatott viselkedésen,  az egyszálú szekvencia változatok egymással szembeni affinitás különbségein. Az alábbi összefoglaló táblázatban (2. táblázat) szereplő eljárások, módszerek a leírt detektálási alaptípusok valamelyikét, vagy azok kombinációját alkalmazzák.

26

IRODALMI ÁTTEKINTÉS 2. táblázat: Polimorfizmusok kimutatásához használt eljárások Vizsgálati módszerek, eljárások

Rövid leírás

Több genomhely (multilókusz) vizsgálat RFLP (Restriction Fragment Length Polymorphism = restrikciós fragmenthossz polimorfizmus) „Ujjlenyomat generálása” PCRrel  RAPD (Random Amplified Polimorphic DNA = random amplifikált polimorf DNS)  DAF (DNA Amplification Fingerprinting = DNS amplifikációs ujjlenyomat)  AP-PCR (Arbitrary Primered PCR = PCR tetszés szerinti primerrel) AFLP (Amplified Fragment Length Polymorphism = amplifikált fragmenthossz polimorfizmus)

Egy RFLP mintázat használható kapcsoltságok meghatározására (BOTSTEIN és mtsai, 1980), vagy fragmentek izolálására további szekvencia vizsgálatokhoz.

Mikroszatellitek  STR (Short Tandem Repeat = rövid tandem ismétlődés)  SSR (Simple Sequence Repeat = egyszerű szekvencia ismétlődés) ASA (Allele Specific Amplification = allél specifikus amplifikáció) További elnevezések lehetnek: ASP (Allele Specific PCR), ARMS (Amplification Refractory Mutation System), PASA (PCR Amplification of Specific Alleles) PCR-RFLP

A miroszatellitek kiváló eszközei a géntérképezésnek, valamint használatukkal egyedek könnyen és pontosan azonosíthatóak. Tipizálásuk annak a néhány bázispár ismétlődésének számbeli változékonyságán alapul, melyek két, csak egy-egy adott genomrészletre jellemző szekvenciarészlet között helyezkedik el (WEBER és MAY, 1989).

A vizsgálatok célja reprodukálható genetikai ujjlenyomat (fingerprint) elérése pl. egy keresett tulajdonsággal kapcsolt DNS régió megtalálása érdekében (BASSAM és BENTLEY, 1994).

A DNS restrikciós enzimekkel történő emésztése után 20-30 bázispárból álló adapter szekvenciákat kapcsolnak a fragmentekhez, majd PCR segítségével a fragmentumokat szelektíven felszaporítják. Jellemzője, hogy nagyszámú mintázatot ad, viszont a többi markerezési technikához képest a fragmentumok kicsik. Egyedi genomhely vizsgálat

A módszer pontmutációk detektálására alkalmas a PCR termékeinek utólagos manipulációja nélkül.

A legáltalánosabban használt módszer ismert mutációk azonosítására.

LCR (Ligase Chain Reaction = A módszer lényege, hogy a hőstabil ligáz és több oligonukleotid ligáz láncreakció) alkalmazásával pontmutáció detektálható (WIEDMANN és mtsai, 1994).

27

IRODALMI ÁTTEKINTÉS SSCP (Single-Strand Conformation Polymorphism = egyszálú DNS konfirmációs polimorfizmus)

Az SSCP analízis azon az elven alapszik, hogy a vad típusú DNS szálhoz képest pontmutációt, inzerciót vagy deléciót tartalmazó mutáns DNS egyszálú állapotban más másodlagos szerkezetet vesz fel, ami által az elválasztó mátrixban a mozgékonysága is más lesz. Használatával a mutációk 70-95%-a detektálható (NATARAJ és mtsai, 1999).

Egyedi lókusz egymás melletti, sokaságban való kimutatása Szekvenálás Mikroszekvenálás

Piroszekvenálás

Chipek használata

A szekvenálás a DNS lánc bázissorendjének meghatározását és a mutációk felderítését szolgálja. A variábilis nukleotid körüli régiót amplifikálják és a kapott PCR terméket szilárd hordozóhoz kötik, ahol az egyszálú DNS-ként van jelen. A reakciókomponensek eltávolítása után a szilárd hordozón kapott, beépült nukleotidon lévő fluoreszcens festék jele alapján a genotípus azonosítható. A piroszekvenálás olyan valós idejű módszer, amellyel a láncépítés során felszabaduló inorganikus pirofoszfát csoport mennyiségével arányos emittált fény nagyságából következtetnek a szekvenciára (NORDSTRÖM és mtsai, 2000). A szilárd felülethez kötött egyszálú DNS vagy DNS-t imitáló molekula bázisszekvenciája a felületen elfoglalt pozíciójával együtt ismert. A megismerni kívánt szekvencia egynukleotidos polimorfizmus környezetének kiegészítő szekvenciáját szisztematikusan variálva és sorba állítva várjuk a feldarabolt és jelzett genomiális minta vagy PCR-rel sokszorosított, a próbákkal hasonló hosszúságú termékek erős hibridizációját a megfelelő bázisvariációval rendelkező próbához.

Következő generációs szekvenálási technológiák (NGS-Next Generation Sequencing) Az ezredfordulót követően a DNS-könyvtárakból klonálisan amplifikált DNS-molekulákat különböző módszerek segítségével szekvenáló (454 Life Science, Illumina és Applied Biosystems) következő generációs szekvenálási technológiák jelentek meg. Ezekben közös, hogy sok szálon párhuzamosan folyik a DNS szekvenálása (MIHÁLY és GYŐRFFY, 2011).

A technológia a DNS-molekulát félvezetők segítségével dekódolja, ezáltal a DNS-szekvenálás folyamata lényegesen Ion Torrent szekvencia analízis felgyorsítható. Az Ion Torrent elnevezésű berendezésnek mindössze két órára van szüksége a DNS szekvenálásához, noha a minta előkészítése ennél tovább tart. Az új eszköz az első kereskedelmi rendszer, amely közvetlenül egy félvezető chipen fejti meg a DNS betűsorát, és amely feszültségváltozást mér fény helyett. Mintegy 1,2 millió miniatűr üreget maratnak bele egy chip felszínébe, és megtöltik a meghatározandó DNSdarabokat tartalmazó "gyöngysorokkal". Az üregek alján lévő detektor érzékeli az üregekben lévő oldat savasságát, amely minden egyes újabb DNS-szálnak a gyöngysorhoz való kapcsolódásakor megváltozik. A néhány másodperces ciklust addig ismétlik, amíg a DNS-lánc minden egyes bázisegységét azonosítják (MTI Sajtóadatbank, 2011). A módszerrel 500 millió bázisnyi nyers szekvencia képezhető 454 Life Science le néhány óra alatt. Az egyszálú DNS-t egy gyöngyre kötik, és PCR reakcióval milliónyi klónná sokszorosítják. A gyöngyöket Life Technologies

28

IRODALMI ÁTTEKINTÉS ezután egy méhkaptárszerű lapra helyezik, amelyen apró lyukak vannak, ahová egyszerre csak egyetlen gyöngy fér be. Itt piroszekvenálás segítségével olvassák le a szekvenciát a „sequencing by syntesis” (MARGULIES és mtsai, 2005). A reakció során a polimeráz módszerét alkalmazzák meghosszabbítja a DNS-szálat a platekhez ciklikusan hozzáadott fluoreszcens jelet adó nukleotidokkal (RONAGHI és mtsai, 1998). Végül a ciklus végen lemossák a fluoreszcens nukleotidot, és a következő ciklusban egy újabb nukleotidot épít be a polimeráz. A sikeres nukleotidbekötődést fotonemisszió jelzi, amit egy CCD kamera detektál. Végül az adatfeldolgozást követően válnak megismerhetővé a szekvenciák (www.454.com). Illumina: Először DNS-könyvtárakat hoznak létre úgynevezett hídamplifikáció révén (KORBEL és mtsai 2007). Az egyszálú DNS darabok végére kötött adaptervégződés segítségével a „pair-end” szekvenálási oligonukleotid horgonyokhoz hibridizálva immobilizálják a módszert alkalmazzák DNS-fragmentumokat. A lekötött egyszálú DNS másik szálát primerek segítségével megszintetizálják és a szabad végükre kötött adaptervegződéssel hídszerűen meghajlítva kihorgonyozzák a nukleotidszálakat. Az amplifikációt követően a reverz szálakat eltávolítják és a csoportokban klonálisan amplifikált nukleotidszálakon végzik a szekvenálást fluoreszcensen jelölt nukleotidok segítségével. Minden egyes nukleotid kötődése után detektáljak a fluoreszcens jelet, végül lemossák a festéket, mielőtt egy újabb ciklusba kezdenek (www.illumina.com). A DNS-könyvtárak tartalmát klonálisan amplifikálják Applied Biosystems gyöngyökre, majd PCR-reakcióval megsokszorozzák, és a gyöngyöket kovalens kötéssel egy tárgylemezhez kötik. A szekvenálást két ismert bázisból álló próbákkal végzik, így a 4 különböző fluoreszcens festékkel minden kötés első és második Az ABI „mate-paired library” a teljesgenom-szekvenálás mellett még bázisa megismerhető. A komplementerpróbák hibridizálódnak a célzott reszekvenálásra, leolvasandó szekvenciához, majd végül a fluoreszcens jel génexpresszió mérésre és kromatinmérése révén határozzák meg a szekvenciát immunoprecipitációs szekvenálásra (www.appliedbiosystems.com). (ChIP-Seq) is alkalmazható. Roche 454 Sequencing:

Második generációs szekvenálási technológiák Az utobbi 1-2 évben jelent meg a következő generációs szekvenálási technológiák második generációja, mint például a Helicos, Pacific Biosciences, Nanopore vagy a NABsys szekvenátorai. Ezek a cégek az amplifikációs lépést átugorva „single-molecule sequencing” technológiákat alkalmazva az egyes molekulákat hatarozzák meg (MIHÁLY és GYŐRFFY, 2011).

A továbbiakban a vizsgálataim során használt valós idejű polimeráz láncreakció, valamint a PCR-RFLP módszereket mutatom be részletesebben.

29


6.1.3. A valós idejű polimeráz láncreakció jellemzése A valós idejű PCR a fluoreszcens fotometria és a PCR együttes alkalmazásán alapul. A valós idejű polimeráz láncreakció (real-time PCR) a cél-DNS felszaporodását a PCR ciklusok folyamán követi, nemcsak a reakciósorozat végén. A PCR-termociklusokban keletkező fluoreszcens termék egyre növekvő intenzitású fényjelet ad, amelyet valós időben detektálnak. Ehhez különböző fluoreszcens jelzéseket alkalmaznak, és a jel erőssége arányos a képződő DNS koncentrációjával. A módszer a kettős szálú DNS-be interkalálódó fluoreszcens festéken (például: SYBRGreen) vagy kettős fluoreszcens jelölésű specifikus próbák hibridizációján alapul (például: TaqMan). A SYBRGreen alapú módszer nagy specificitását a PCR-hez alkalmazott oligonukleotid próbák fajlagossága adja. A SYBRGreen módszer exonok sokszorosítása eseten alkalmas heterozigóta nagy géndeléciók, illetve CNV-k (copy number variation) detektálására. A TaqMan módszer alkalmazása eseten a különbözően jelölt fluoreszcens próbák igen nagy specificitása lehetőséget ad több lókusz egyidejű vizsgálatára. Az alkalmazott kontrolloktól és a bioinformatikai adatfeldolgozástól függően a mért értékek abszolút vagy relatív mennyiségeket jelezhetnek; pontos moláris mennyiségű kontroll templát DNS-hez viszonyítás eseten meghatározható a vizsgált PCRtermék abszolút mennyisége, míg a PCR-termék mennyiségének relatív mérésekor az eredményeket azonos mennyiségű mintában mért más géntermék mennyiségéhez viszonyítják (GERGICS és mtsai, 2009). A PCR-termék mennyiségének relatív mérése kiválóan alkalmas egyetlen nukleotidot érintő polimorfizmusok (SNP-k) vizsgálatára, ugyanis a polimorf és vad allélra specifikus TaqMan próbák használatával a homozigóta és heterozigóta genotípusok jól elkülöníthetők (allélikus diszkrimináció). A detektálás alapja, hogy a 2 specifikus primerpár mellett 2 specifikus fluoreszcens próba is kötődhet a keresett szekvenciához. A próbák két festékmolekulája közül az egyik gerjesztési frekvenciája jóval kisebb (quencher/kioltó), mint a másiké (reporter/jelző). A Förster-féle energiaátadási törvény szerint a besugárzó fotonokból nyert többlet energiát az R festék átadja Q-nak, így az R nem ad detektálható jelet. A Q molekula jele a detektálási hullámhosszon kívül, vagy leadott hő formájában jelentkezik (GERGICS és mtsai, 2009). A láncreakció során a Taq-polimeráz exonukleáz aktivitásánál fogva lehasítja a próbát. Ekkor már nem érvényesül a Förster-effektus és az R fluoreszkálni kezd. Az emittált fluoreszcencia megfelelő hullámhosszon mérhető és arányos a reakcióelegyben lévő specifikus target szekvencia aktuális mennyiségével (HOLLAND és mtsai, 1991). Az ún. olvadáspont analízis során az eltérő bázis összetételű (vad és mutáns), felerősített DNS szakaszok más-más hőmérsékleten denaturálódnak, ami alapján elkülöníthető a vad, homozigóta és heterozigóta minta.

30


6.1.4. A PCR-RFLP módszer jellemzése A polimeráz láncreakció (MULLIS és FALOONA, 1987) (polymerase chain reaction: PCR) lehetővé teszi egy adott DNS szakasz in vitro sokszorosítását (amplifikációját). Egy vagy több DNS szekvencia közel exponenciálisan sokszorosítható egymást követő, szabályozott hőmérsékleten végrehajtott reakciók ciklusain keresztül, ahol a kiválasztott DNS szekvenciájával megegyező másolatok képződnek (ZSOLNAI, 2000). A restrikciós fragmentumhossz polimorfizmus (Restriction Fragment Length Polymorphism: RFLP) a legáltalánosabban használt módszer a rutin diagnosztikában. KAN és DOZY (1978), valamint BOTSTEIN és mtsai (1980) imerték fel, hogy az úgynevezett hasítási fragmentumhossz polimorfizmusokat (RFLP-k) markerként lehet felhasználni teljes genetikai kapcsoltsági térképek szerkesztéséhez. A kívánt régiót PCR segítségével felszaporítják, majd restrikciós endonukleázokkal kezelik. A restrikciós endonukleázok segítségével - ezek olyan baktériumok által termelt enzimek, amelyek meghatározott szekvenciát felismerve képesek a DNS-t emészteni, vágni - lehetőség nyílik a DNS-molekulák szekvenciaspecifikus hasítására, és ebből következően a DNS-es restrikciós fragmentumhossz alapján történő jellemzésére. Az allélek közötti szekvenciakülönbség restrikciós enzim felismerő helyet töröl vagy generál, az adott allél különböző helyein (ZSOLNAI, 2000). Így az enzimes emésztést követően minden allél a rá jellemző fragmentumhosszt fogja mutatni. A fragmentumokat agaróz gélen elektroforézissel választjuk el egymástól. Az elektroforézis ionos töltésű molekulák elválasztását jelenti elektromos erőtér és a elválasztó mátrix alkalmazásával, felületi töltéssűrűség és/vagy molekulatömeg alapján. A DNS fragmentek a gélben csak akkor láthatók, ha olyan interaktáló festéket alkalmazunk amely interkalációja esetén fénnyel gerjeszthető. A festék a gerjesztés hatására a látható tartományban bocsát ki fényt.

6.2. A szarvasmarha genetika jelentősége Világviszonylatban a szarvasmarha tekinthető gazdasági szempontból a legfontosabb háziállatnak, így számos nagy nemzetközi és nemzeti genom térképezési projekt halad ezen a területen. A tudomány fejlődése, az élesedő gazdasági verseny, a minél hatékonyabb termelés, állandó kutatásra, fejlesztésre ösztönözi a kutatókat, melynek egy igen fontos lépése a genom vizsgálata. 2009-ben futótűzként terjedt a hír miszerint egy nemzetközi kutatócsoportnak sikerült meghatároznia a szarvasmarha teljes genomszekvenciáját. A kutatók a Science folyóiratban számoltak be arról, hogy elkészült az első kérődző állat (egy hereford bika DNS-ét használták fel a térképezéshez) teljes genetikai állományának térképe, melyen 25 ország 300 tudósa dolgozott 6 éven át. A szarvasmarha (Bos taurus) genomja körülbelül 22.000 különálló gént tartalmaz, és jobban hasonlít az emberi genomra (nagyjából 80 százalékban közös), mint az egerek vagy a patkányok genomjára. 31

IRODALMI ÁTTEKINTÉS A kutatási eredmények arra is rávilágítottak, hogy az emlősök között a szarvasmarháé az egyik leginkább átrendeződött genom. Úgy tűnik, hogy a kromoszómadaraboknak több transzlokációja (áthelyeződése) és inverziója (megfordulása) fordul elő, mint más emlősöknél. A konzorcium egyik kutatója szerint az új adatok különösen fontosak, tekintve a szarvasmarha gazdasági és táplálkozási jelentőségét az emberek számára. A szarvasmarha genomjáról szerzett ismereteket összehasonlítva megállapították, hogy a tej nélkülözhetetlen az újszülött emlősök életben maradásához, és a tejelválasztási mechanizmusok több mint 160 millió éve alakultak ki. Az új kutatási eredmények azzal is hozzájárulhatnak az ember egészsége védelméhez, hogy a különféle szarvasmarha-betegségeknek ellenálló tenyészállatokat hozhatnak létre. A tejtermelésben szerepet játszó gének ismerete hozzásegítheti az állattenyésztőket, hogy nagyobb tejhozamú fajtákat alkalmazzanak a tenyésztő munka során. Ezenkívül az állatok húsának összetételét is egészségesebbé lehet majd tenni.

6.3. A gén felépítésének és működésének rövid áttekintése A gén felépítése Génnek nevezzük a DNS azon szakaszát, amely az átírás (transzkripció) szempontjából szerkezeti és működési egységet alkot. A génben hordozott információ egyrészt meghatároz egy vagy több génterméket (RNS-t és/vagy fehérjét), másrészt tartalmazza azokat a szabályozó információkat is, melyek a gén működését és annak mértékét teszi lehetővé (HESZKY és GALLI, 2008). Minden génnek tartalmaznia kell a 4. ábrán szemléltetett 3 fő egységet.

4. ábra: A gén három fő egysége (HESZKY és GALLI, 2008). Fő viszonyítási pontnak az átírás (transzkripció) kezdőpontjával megegyező nukleotid (+1-el jelölve) tekinthető. A startpont előtti szekvenciákat 5’ irányban megelőző (upstream), míg a startpont utáni szekvenciákat 3’ irányban követő (downstream) szekvenciáknak nevezzük.

32

IRODALMI ÁTTEKINTÉS A promóter felépítése és működése Promóternek a DNS molekula meghatározott szabályozó régióit nevezzük, amelyhez az RNS polimeráz enzim kapcsolódni képes, amennyiben előzetesen ezt a helyet különböző tanszkripciós faktorok már megjelölték számára. A gének a promóteren kívül tartalmaznak egyéb génszabályozó régiókatis, amelyek részben a fehérjét kódiló szakasz előtt (upstream), részben pedig utána (downstream) helyezkednek el (HESZKY és GALLI, 2008). A promóter régió általános motívumainak (5. ábra) tekinthető a TATA box, amely a transzkripció kezdőpontjától 25-32 bázispár (bp) távolságra van. Ebben a régióban a A-T párok dominálnak a G-C párokkal szemben, mivel itt nyílik fel a DNS kettős hélixe. Egy másik általános motívum a CAAT box, amely a transzkripció startpontjától 75 bp távolságra található és a promóter hatékonyságának egyik fő meghatározója. A GC box (GGGCGG szekvencia motívum) egy vagy több másolata, 90 bp távolságra található. A promótereket csoportosíthatjuk egyrészt folyamatos működést biztosítókra azaz konstitutív promóterekre, valamint külső hatásra, jelre bekapcsolókra, ezek az induktív promóterek.

5. ábra: A promóter felépítése (HESZKY és GALLI, 2008). A kódoló régió A 6. ábra az eukariota gén részletes felépítését szemlélteti. Az első átírt nukleotid jelenti az úgynevezett cap-site-ot. Ezt követi az 5’ nem kódoló régió (5’ UTR- untranslated region – nem transzlálódó régió), amely bár nem fog átíródni, de fontos szerepet játszik az RNS védelmében. A transzláció start triplet (ATG, amely metionint kódol) jelenti azt a kezdő helyet, amelyről fehérje fog átíródni a riboszómák felületén, miután az elkészült RNS kijut a citoplazmába. A tényleges biológiai funkciót betöltő fehérje kódját megelőzhetik olyan peptidek kódjai is – összefoglaló néven ezeket tekintjük célbajuttató szekvenciáknak -, amelyek által kódolt fehérjének különböző organellumokba kell eljutniuk és ott kifejteni a hatásukat (HESZKY és GALLI, 2008).

33


6. ábra: Az eukariota gén szerkezete (HESZKY és GALLI, 2008). Ezt követi a tényleges genetikai információt tartalmazó régió, amelyről mRNS, tRNS és rRNS íródik át. A lineáris DNS molekulában ez a kód megszakításokkal helyezkedik el. Az ún. intronok az RNS érése során (splicing) kivágódnak és az érett RNS-ben már nem szerepelnek. Az exonok összekapcsolódásával alakul ki az az információ, amely a későbbiekben fehérjére fordítódik, ill. mint tRNS vagy rRNS funkcionál. Az utolsó exon végén helyezkedik el valamelyik transzláció befejezését (stop) jelző triplet (TAA, TAG vagy TGA). A transzláció stop jeltől 3’ irányba haladva a 3’ nem kódoló régió (3’ UTR) következik, amely RNS-sé átíródik de fehérjévé nem, és hasonlóan az 5’ nem kódoló régióhoz hasonlóan az RNS védelmében játszik szerepet (HESZKY és GALLI, 2008). A terminátor régió A transzkripció folyamatának befejezéséhez minden 3’nem kódoló régió tartalmaz egy ú.n. poly-A szignált. E szignált követően átlagosan 30 bp távolságra G és C bázisokban gazdag fordított ismétlődést mutató régió található. Ennek eredményeképpen a képződő RNS önmagába visszahajló ú.n. hajtű szerkezetet képez, ami szinte lelöki a templátról az RNS polimerázt. Így alakul ki a heteronukleáris RNS, amely minden DNS információ RNS átiratát tartalmazza a transzkripció start nukleotidjától a transzkripció stop nukleotidjáig.

34


6.4. Diacilglicerol -O- aciltranszferáz (DGAT1) mint marker gén

6.4.1. A diacilglicerol -O- aciltranszferáz (DGAT1) A számos, ismert marker között jelentős a diacilglicerol -O- aciltranszferáz (DGAT1), amely egyre inkább a vizsgálatok középpontjába kerül (GenBank Accession No. AJ318490). A DGAT1 egy mikroszómális enzim (7. ábra), amely a triglicerid szintézis utolsó lépését katalizálja (CASES és mtsai, 1998), és lehetséges, hogy sebesség-meghatározó szerepet is játszik a triglicerid szintézis során (MAJOREK és mtsai, 1989). A DGAT enzimek katalizálják az észter kötés kialakulását, a zsírsav acilCoA és a diacilglicerol szabad hidroxil csoportja között. A 7. ábrán látható modell, szemlélteti, hogy ez a reakció az endoplazmatikus retikullum (ER) kettős membránjában játszódik le.

7. ábra: A DGAT1 enzim szerkezete (YEN és mtsai, 2008, nyomán Farkas). ER: endoplazmatikus retikullum.

6.4.2. A trigliceridek szintézise LEHNER és KUKSIS (1996), valamint COLEMAN és mtsai. (2000) megállapították, hogy a trigliceridek bioszintézise az endoplazmatikus retikulum membránjában játszódik le. A trigliceridek in vivo bioszintézisének két útja ismeretes az emlősökben, a glicerol-3foszfát út és a monoacilglicerol út (8. ábra). Mindkét esetben diacilglicerol szintetizálódik, ami a diacilglicerol-aciltranszferáz (DGAT) hatására triacilglicerollá alakul. A zsírsavak csak elenyésző mennyisége marad meg szabad állapotban, nagy többségük kétfajta glicerinszármazékká alakul: zsírraktárakat képező trigliceridekké vagy a membránok felépítésében részt vevő foszfo-gliceridekké. A trigliceridek (neutrális zsírok) nagyobb mennyiségben a májban és a zsírszövetekben keletkeznek. Jelentékeny mennyiségű zsírreszintézis folyik a bél hámsejtjeiben a reszorbció folyamán. A zsírszintézishez a magasabb rendű szervezetekben két féle prekurzor, a glicerin-3-foszfát és a zsírsavak CoAszármazékai szükségesek (CSAPÓ és mtsai, 2007)

35


GPAT: glicerol – 3-foszfát – aciltranszferáz AGPAT: acilglicerol – 3foszfát – aciltranszferáz PAP: foszfatidát-foszfatáz MGAT: monoacilglicerol – aciltranszferáz DGAT: diacilglicerol aciltranszferázok

-

8. ábra: A trigliceridek szintézise (YEN és mtsai, 2008, nyomán Farkas).

6.4.2.1. A glicerol-3-foszfát út A zsírok szintéziséhez először a glicerin-3-foszfát két szabad hidroxilcsoportja zsírsav-CoA-val acilálódik. Egy hidroxilcsoport acilálódása következtében lizofoszfatidsavak, kettő reakciója után foszfatidsavak keletkeznek, amelyek egyaránt prekurzorai a triglicerideknek és a foszfo-glicerideknek. A reakció leginkább a C16 és a C18 telített vagy telítetlen származékokkal játszódik le. A foszfatidsavak szabad állapotban csak igen csekély mennyiségben fordulnak elő, ugyanis foszfatidát-foszfatáz hatására a C3 –atomon lévő foszfátcsoport hidrolizál, és a szabaddá váló hidroxilcsoport diacil-glicerin acil transzferáz révén reagál a harmadik zsírsav-CoA-val (CSAPÓ és mtsai, 2007). 6.4.2.2. A monoacilglicerol út Az előzőekhez hasonló folyamatok játszódnak le a bélben is a zsírok felszívódásakor. A trigliceridek hidrolízise következtében a bélben 2-monogliceridek keletkeznek, amelyek a palmitoil-CoA felhasználásával (CSAPÓ és mtsai, 2007) monoacilglicerol – aciltranszferáz hatására közvetlenül digliceriddé, majd trigliceriddé alakulnak.

36


6.4.3. Zsír szintézis a tőgy mirigyekben A tejben lévő tejzsír szintézise a tőgy mirigyhámsejtjeiben történik, ahol a tejzsír 65-70%-a illózsírsavakból képződik. Itt képződnek a rövid és a közepes hosszúságú zsírsavak. A tejben lévő hosszú szénláncú zsírsavak egy része közvetlenül a táplálékból, másik része a zsírszövetben és a májban szintetizált zsírból származik (CSAPÓ és mtsai, 2007). A tejlipidek többségét a trigliceridek alkotják. A tej kis mennyiségben foszfolipideket, koleszterint, zsíroldható vitaminokat, szabad zsírsavakat, monoglicerideket és számos egyéb lipidet vagy lipidszerű anyagot is tartalmaz. A tejmirigy szöveteiben folyó zsírszintézishez szükséges glicerin a vérglükózból származik, kérődzőkben ugyanakkor a propionát is fő forrásként számít (HUSVÉTH, 2000). SMITH és mtsai (2000) vizsgálatai igazolták, hogy a DGAT1-nek nem csak a tejmirigyekben zajló lipid szintézisben van szerepe, hanem nélkülözhetetlen a tejtermelésben egyaránt. DGAT1 hiányos egereket vizsgálva azt tapasztalták, hogy a DGAT1 hiányos egerek nem termeltek tejet.

6.4.4. DGAT1 és DGAT2 gén családok DGAT1 géncsalád A diacilglicerol O-aciltranszferáz 1 (DGAT1) egy háromtagú géncsalád egyik tagja. A csoport másik két képviselője az acil-CoA: koleszterin acil-transzferázok (ACAT1, ACAT2). Az acil-CoA: koleszterin acil-transzferáz formák, olyan koleszterin-észterek amelyek, megteremtik az összeköttetést a koleszterin- és zsírsav acil-CoA között). A DGAT1 (CHENG és mtsai, 2001) és a ACAT1 (YU és mtsai, 1999) homotetrameres szerkezetű alegységei egymástól függetlenül katalizálják a triglicerid szintézist (CHENG és mtsai, 2001). Az ACAT nélkülözhetetlen membrán enzim, mely a plazma retikulumban található, és az 1950-es években fedezte fel (BUHMAN és mtsai, 2001). A DGAT1 membránfehérje, kilenc feltételezett transzmembrán domént tartalmaz. A DGAT1 mRNS-ről történő kifejeződése és aktivitása egér és emberi szövetek esetében a májban, a vékonybélben, és a zsírszövetben volt a legmagasabb (CASES és mtsai, 1998; OELKERS és mtsai, 1998; FARESE és mtsai, 2000; SMITH és mtsai, 2000). DGAT2 géncsalád Kutatások során sikerült egy olajtartalmú gomba (Mortierella ramanniana) szerveinek vizsgálatakor két polipeptidet izolálni, melyek DGAT aktivitást mutattak. A két polipeptidet a DGAT gének egy új osztályába sorolták és az alábbi referencia jelölésekkel látták el őket: MrDGAT2A (AF391089) és MrDGAT2B (AF391090) (LARDIZABAL és mtsai, 2001). Kimutatták még fonalféregben (Caenorhabditis elegans) (U64852, AF003384 és Z81557), lúdfűben (Arabidopsis thaliana) (AL133452) és az élesztőgombában (Saccharomyces cerevisiae) (DGA1, Z75153) is. Az élesztőben, DGA1 volt az egyetlen képviselője a DGAT2 géncsaládnak (OELKERS és mtsai, 2002). Az 37

IRODALMI ÁTTEKINTÉS emlősökben, az emberben és az egérben (CASES és mtsai, 2001) a DGAT2 és további gének nagy szekvencia identitása volt kimutatható. A DGAT2 magas szintű kifejeződése számos szövetben kimutatható volt, így a májban, a fehérzsírszövetben, emlőben, herében, és a perifériás vér leukocitákban (CASES és mtsai, 2001). Egerek bélvizsgálata során kimutatták, hogy a DGAT1 hiányos (-/-) egerekben a DGAT2 látszólag segíti kompenzálni a DGAT1 hiányát (BUHMAN és mtsai, 2002) (9. ábra).

9. ábra: A DGAT1, DGAT2 enzimek szerepét szemléltető ábra a triglicerid szintézis folyamán az endoplazmatikus retikulumban (YEN és mtsai, 2008, nyomán Farkas). [A triglicerid szintézis során keletkezett triacil-gligerin termékek a DGAT enzimek rekciója révén - a DGAT enzimek katalizálják az észter kötés kialakulását, a zsírsav acil-CoA és a diacilglicerol szabad hidroxil csoportja között – eljutnak a citoplazmatikus lipid cseppecskékbe vagy a trigligerinben gazdag lipoproteinekbe, ezen termékek szekréciója az entero-, és hepatocitákban történik meg.]

6.4.5. A DGAT1 gén K 232 A polimorfizmusa A szarvasmarha DGAT1 gén (GenBank Accession No. AJ318490) szekvenálása teljes mértékben megtörtént, beleértve 3500bp-nyi upstream és 1900 bp-nyi downstream szekvencia szakaszt. A szarvasmarha DGAT1 gén 14117 bp hosszúságú nukleinsav sorrendjét a 4. melléklet tartalmazza. A kódoló szekvencia mind a szarvasmarha mind az ember esetében 1470 bp méretű, mely 17 exonból és azokat elválasztó 16 intronból áll. A DGAT1 gén exon, intron struktúráját szemlélteti a 10. ábra. Ahol a fehér négyzetek a nem kódoló szakaszt, a szürke négyzetek pedig a kódoló szakaszokat jelölik. A vízszintes vonalak reprezentálják az intronokat. A nyíl a 8-as exonon lévő K232A polimorfizmus helyét jelöli.

38


10. ábra: A szarvasmarha DGAT1 gén exon, intron struktúrája. (WINTER, 2003 nyomán Farkas) GRISART és mtsai (2002) a szarvasmarha 14. kromoszómájának térképezésekor, 3cM (centimorgan) pontossággal azonosították az elsősorban a tej zsírtartalmára ható DGAT1 gént a kromoszóma centromér régiójában. A gént több fajban is szekvenálták (pl: Homo sapeins - ember; Mus musculus – házi egér; Sus scrofa – sertés; Drosophila melanogaster – gyümölcslégy; Nicotiana tabacum – dohány). A DGAT1 gén tejtermelésre kifejtett hatása (a 10. ábrán látható 8-as exonon lévő, 10433 és 10434 pozíciójú) AA/GC dinukleotid szubsztitúcióból ered ((lizin/alanin (K 232 A) aminosav szubsztitúció), és amelyet már több szerző is bizonyított és szignifikáns különbségeket állapítottak meg a tejzsír, a tejfehérje és a tejmennyiség vonatkozásában (GRISART és mtsai, 2002; WINTER és mtsai, 2002). WINTER és mtsai (2002) leírták, hogy az alanin variánsok esetében a 232-es pozícióban lévő alanin nagy valószínűséggel negatív hatással van a DGAT zsírsav-CoA megkötő képességére. Tehát ezzel magyarázható, hogy az alanin variáns (GC/GC) egyedek alacsonyabb zsírtartalmú tejet termelnek. A lizin variánsok a hatékonyabb zsír szintézist képviselhetik, hiszen a tanulmány szerint a lizin variánsoknál következetesen magasabb volt a tej zsír tartalma, mint az alanin variánsok esetében. COPPIETERS és mtsai (1998), valamint WINTER és mtsai (2002) a DGAT1 és a TG (tireoglobulin) gének helyét a szarvasmarha 14. kromoszómájának centromeron régiójában azonosították, ahol a két gén közötti távolság közel 25 cM volt. Mindezen eredmények arra engednek következtetni, hogy a két gén kapcsoltsági viszonyban van egymással. MOORE és mtsai (2003) szerint az említett, 14. kromoszómán lévő géneknek szignifikáns hatása van a lipidek metabolizmusára. Ezért a DGAT1 gén, akárcsak a TG gén, hatással van a bőr alatti faggyúréteg vastagságára, valamint az intramuszkuláris faggyútartalomra (THALLER és mtsai, 2003/b, ANTON és mtsai, 2011).

39


6.5. Leptin mint marker gén 6.5.1. A leptin Az elmúlt tíz év izgalmas felfedezése volt a leptin, amelynek elsődleges biológiai szerepe van a táplálékfelvétel szabályozásában. A leptin az ún. „obesitas” (Ob, „elhízás”) gén által kódolt, 16 kDa tömegű, polipeptid természetű, zsírszövetben termelődő hormon. Szerkezeti hasonlóságok miatt az ún. citokininszerű fejérjék közé tartozik (TARTAGILA, 1997). Szerkezetét ismerjük, géntechnológiával már előállították. Olyan egerekben fedezték fel, amelyek egy pontmutáció miatt inaktív leptint termelnek, és ezért nagymétékben elhíztak (ob/ob egerek, 1. kép) (ZHANG és mtsai, 1994; JI és mtsai, 1998).

1. kép: Elhízott (ob/ob) és egészséges egér. Az elhízott ob/ob egerek terméketlenek, vércukor- és inzulinszintjük magas, inzulin rezisztenciát mutatnak és a pajzsmirigy (PM) koncentrációjuk sérült. Ha ezeket az állatokat rekombináns leptinnel kezelik, akkor a fent említett rendellenességek megszűnnek (HALAAS és mtsai, 1995). A leptint elsősorban a fehér zsírszövet (FZS) termeli, de a leptin gén a FZS mellett számos más szövetben is kimutatható. Számos vizsgálat során kimutatták például a vázizomban, a hipofízisben, a gyomorban, a méhben, a méhlepényben és a magzati szövetekben, a herében, a tejmirigyben, a hasnyálmirigyben, a szarvasmarhák bendőjében, oltógyomrában és patkóbelében, valamint az emberi nyálmirigyek kivezetőcsöveiben.

6.5.2. A leptin szerepe, hatásai A leptint felfedezését követően (ZHANG és mtsai, 1994) elsősorban metabolikus hormonnak tartották, kesőbb azonban kiderült, hogy ennél sokkal összetettebb szerepet játszik a szervezet működésében (HARVEY és ASHFORD, 2003). A leptin az energia-metabolizmus sokoldalú képviselője. Alapvető szerepe, hogy a szervezet zsírtartalékainak mennyiségét és azok változásának aktuális rátáját jelezze a központi idegrendszer, azon belül a hipotalamusz felé (GYŐRFFY, 2008). A leptin

40

IRODALMI ÁTTEKINTÉS emellett számos más életfolyamatban részt vesz, így a vérsejtképzésben, a vérérképződésben, az agy- és csontfejlődésben, a sebgyógyulásban, a sejtosztódásban és differenciálódásban (AHIMA és FLIER, 2000). A leptin továbbá befolyásolja az immunrendszer működését is (MATARESE, 2000). A leptin nem csak szisztémásan, a szervezet szintjén, hanem a perifériás szövetekben, parakrin es autokrin módon is hat (CHILLIARD és mtsai, 2005; ZIEBA és mtsai, 2005) (11. ábra).

11. ábra: A leptin centrális és perifériás hatásai (GYŐRFFY, 2008, nyomán Farkas). A leptin különféle leptin receptorokon (Ob-R) keresztül fejti ki a hatását, amelyeket az ún. „db” gén kódol. BRANN és mtsai, (2002) vizsgálataikban megfigyelték, hogy a db/db egerek a „db” gén mutáns alléljával rendelkeztek, ezért Ob-R-aik nem voltak funkcionálisak, így elhíztak és cukorbetegek lettek. A különféle állatfajokban számos ObR izoforma keletkezik (12. ábra). Patkányban valamennyi izoforma előfordul, de szarvasmarhában páldául csak az Ob-Rb-nek es az Ob-Ra-nak megfelelő izoforma (ún. hosszú és rövid Ob-R) található meg (CHELIKANI és mtsai, 2003). Az Ob-Ra-nak újabban parakrin szabályozó szerepet is tulajdonítanak, pl. szarvasmarhák tejmirigyében (BARTHA és mtsai, 2005). Az Ob-Rb számos szövetben előfordul, míg az Ob-Ra egyes szövetekben jelenik csak meg (VERNON és mtsai, 2001; SWEENEY, 2002).

41


12. ábra: A különféle leptin receptor izoformák. (LIEFERS, 2004, nyomán Farkas) A leptinnek az energiaháztartás és a szaporodás központi szabályozásában játszott szerepét megerősíti, hogy az Ob-Rb mRNS előfordulása a hipotalamuszban és a hipofízisben sokkal nagyobb, mint a többi szövetben. Mivel az Ob-Rb mRNS-e a zsírszövetekben, a félig inas izomban és a májban is megtalálható, ezert az Ob-Rb valószinűleg szerepet játszik a lipidmetabolizmusban is (FRUHBECK, 2001; CHELIKANI és mtsai, 2003). A leptin emellett növeli a mitokondriális zsírsav-oxidációt, ami különösen a májban és a vázizomban fontos (CHILLIARD és mtsai, 2001; BOBE és mtsai, 2004; GALLARDO és mtsai, 2007), továbbá a vázizomban növeli az inzulin-érzékenységet és a glukózfelhasználást. Amellett, hogy a leptin fontos liposztatikus faktor, amely megelőzi, hogy a nem-zsírszövetekben túlzottan sok zsír rakódjon le, főszerepet játszik abban, hogy az előlények képesek legyenek alkalmazkodni a táplálékhiányhoz illetve az alultápláltsághoz (GYŐRFFY, 2008). A leptinkoncentráció csökkenése akut módon serkenti az étvagyat és a glükokortikoid-elválasztást, csökkenti a PM-aktivitást, az energiafelhasználást, az inzulin-érzékenységet, a fehérjeszintézist, valamint gátolja a szaporodásbiológiai folyamatokat; azaz a hangsúly az éhezés túlélésére tevődik át, és minden más, energetikai és túlélési szempontból „felesleges” életfunkció leáll (CHILLIARD és mtsai, 2005). A leptin szaporodásbiológiai szerepére az világított rá, hogy a genetikailag elhízott egerek terméketlenek voltak (CHEHAB, 1996). Később kimutatták, hogy a leptin számos állatfajban gyorsítja a nemi érést (CUNNINGHAM és mtsai, 1999; ALMOG és mtsai, 2001; SPICER, 2001). A táplálékmegvonás illetve az éhezés a keringésben levő leptin mennyiségének csökkenéséhez vezet. Ha a leptinkoncentráció egy bizonyos érték alá esik, akkor – monogasztrikus állatokban viszonylag hamar, kérődzőkben viszonylag később – a túlélésért folytatott küzdelem részeként leállnak a szaporodási folyamatok (ZIEBA és mtsai, 2005). A leptin központi szerepet játszik az anyai szervezet vemhesség és laktáció alatti metabolikus adaptációjában. Az ellés után lecsökkent leptinkoncentráció elősegítheti a tejtermelés miatt megnövekedett energiaigénynek megfelelő mennyiségű táplálék felvételét (HEIDLER és mtsai, 2003). A leptin a tejjel is kiválasztódik (CASABIELL és mtsai, 1997; SMITH-KIRVIN és mtsai, 1998; ESTIENNE és mtsai, 2000; BONNET és mtsai, 2002a). Ami egyrészt az újszülött vékonybeléből felszívódva bekerül annak vérkeringésébe (CASABIELL és mtsai, 1997), másrészt a gyomornyálkahártya és a vékonybélhám-sejtek Ob-R-aihoz kötődve valószínűleg hatással van az újszülött étvágyára és anyagcseréjére (UCAR és mtsai, 2000; BONNET és mtsai, 2002b).

42


6.5.3. A pajzsmirigyhormonok és a leptin A leptin közvetetten és közvetlenül is hat a tireotrop elválasztást serkentő hormon(„Thyreotop releasing hormone”, (TRH)) neuronokra. A leptin a TRH-neuronokra közvetlenül azok Ob-R-ain keresztül hat. Ha nincs leptin, a pajzsmirigyhormon (PMH)visszacsatolás is hiányzik. Perifériásan, éheztetett állapotban (inzulin hianyában) a trijódtironin (T3) gátolja a leptin mRNS felhalmozodását a fehér zsírszövetben. Jóllakott állapotban fordított a helyzet. A leptin a tiroxin (T4)- trijód-tironin (T3) átalakítás serkentésével közvetlenül serkenti a T3-termelést. A megnövekedett T3 termelés serkenti a hőtermelést, az izom UCP-3-expressziót („Uncoupling protein”, (UCP): szétkapcsoló fehérje) és a β-adrenerg receptorokat. Ez utóbbi három faktor viszont gátolja a leptinexpressziót a FZS-ben. Általánosságban elmondható, hogy a leptin- és a T3-koncentrációk centálisan és perifériásan is egymással ellentétesen változnak (GYŐRFFY, 2008). Éhezéskor a PMH-, TRH-, PM-serkentő hormon („Thyroid stimulating hormone”, (TSH)) és a leptinkoncentráció egyaránt alacsony. A csökkenő PMH-koncentrációknak szerepe van az éhezés által kiváltott csökkenő hőtermelésben (FELDT-RASMUSSEN, 2007).

6.5.6. A leptin C528T polimorfizmusa A leptin gént szarvasmarhában a 4. kromoszómán detektálták (STONE és mtsai, 1996, POMP és mtsai, 1997) (13. ábra). A szarvasmarha leptin gén 3052 bp hosszúságú nukleinsav sorrendjét az 5. melléklet tartalmazza. A leptin gén számos SNP-jét felfedezték már (BUCHANAN és mtsai, 2002; LAGONIGRO és mtsai, 2003; NKRUMAH és mtsai, 2005). Mind a 2 exon (BUCHANAN és mtsai, 2002; NKRUMAH és mtsai, 2004) mind a promóter régióban (CREWS és mtsai, 2004; NKRUMAH és mtsai, 2005) felfedezett polimorfizmusok esetében kapcsolatot mutattak ki a genotípusok a hasított féltestek és a hús minőségi tulajdonságai között. A C528T (másik jelöléssel UASMS2) SNP egy a leptin gén promóter régiójában található 528-as pozíciójában lévő citozin/timin (C/T) szubsztitúció (GenBank Accession No: AB070368) (NKRUMAH és mtsai, 2005). E kandidáns gén sokoldalú szerepéről számos szerző beszámolt. Az UASMS2 SNP genotípusai között szignifikáns különbségeket tapasztaltak a szérum leptin koncentráció, a takarmányértékesítés, a testtömeg-gyarapodás, a hús-márványozottság, a hátszalonna vastagság, a vágáskori élősúly, a tejhozam (LIEFERS és mtsai, 2002), és az intramuszkuláris zsírtartalom (BUCHANAN és mtsai, 2003; NKRUMAH és mtsai, 2004) tekintetében.

13. ábra: A leptin gén exon, intron struktúrája. 43


6.6. Thyroglobulin (TG) mint marker gén

6.6.1. A thyroglobulin (TG) A tireoglobulin (TG) a pajzsmirigy follikuláris sejtjeiben szintetizálódik, a tireotropin (TSH) befolyása alatt, és a tiroxin és más jodotironinok prekurzora. Ez a kb. 660 000 Dalton molekulatömegű fehérje a tireocitákban szintetizálódik, majd exocitózissal jut a fullikulus üregébe. A pajzsmirigy két fontos hormont termel: a thyroxint (tiroxin vagy rövidítve T4) és a trijód-thyronint (trijód-tironin vagy T3) (14. ábra). A T4 négy jódatomot, a T3 pedig három jódatomot tartalmazó tirozin-alapú fehérje.

6.6.2. A pajzsmirigyhormonok és szintézisük A pajzsmirigyhormonok alapvető szerepet játszanak a szervezet energiaegyensúlyának fenntartásában. A PMH-k szabályozzak az anyagcsere-folyamatok sebességét, így az alapanyagcserét, valamint növelik a szervezet O2-fogyasztását és hőtermelését is, emellett elengedhetetlenek a normális növekedéshez, fejlődéshez (PETHES és mtsai, 1985; BARTHA és mtsai, 1989; CAPUCO és mtsai, 2001; CONNOR és mtsai, 2005).

Tiroxin, T4

Trijód-tironin, T3 14. ábra: A pajzsmitigyhormonok felépítése. A szervezetben többféle PMH fordul elő: a négy jód atomot tartalmazó PMH, a tiroxin (T4) csak elő-hormonnak számít, a valódi biológiai hatásért a három jód atomot tartalmazó trijód-tironin (T3) a felelős. Ezek a hormonok szintén három jódatomot tartalmazó reverz-trijód-tironinná (rT3), illetve két jódatomos dijód-tironinná (T2) alakulva inaktiválódnak.

44

IRODALMI ÁTTEKINTÉS A kész hormonok a pajzsmirigyben a tireoglobulin nevű fehérjéhez kötődve a pajzsmirigysejtek raktáraiban tárolódnak. Innen a szervezet igényei szerint a pajzsmirigystimuláló hormon (TSH) hatására szabadulnak ki a véráramba. A pajzsmirigyhormonok a véráramban nagyon magas arányban (99,9%) fehérjéhez kötődnek és így szállítódnak. A véráramban található hormonmennyiségnek csak nagyon kicsi része marad "szabadon" (free T4 és T3, rövidítve fT4 és fT3), ellenben csak ennek a kis mennyiségnek van biológiai aktivitása. A T4 a vérkeringésben T3-má tud alakulni. Ezzel a szabályzó mechanizmussal biztosítja a szervezet, hogy mindig a megfelelő mennyiségű aktív hormon legyen a keringésben. Mind a T3, mind a T4 a vérben szabad és kötött formában található meg (HULBERT és mtsai, 2000) (15. ábra).

15. ábra: A pajzsmirigyhormonok átalakulása a dejodáció során. A pajzsmirigysejteknek a normális hormontermeléshez jódra van szükségük. A jódot egy aktív transzport során a keringésből veszik fel. A felvett jód a sejtekben H2O2 segítségével oxidálódik és beépül a tirozinmolekulákba. A perifériás szövetekben zajló T4-T3 átalakulást a dejodáz enzimek katalizálják (BARTHA, 1993; ST GERMAIN és GALTON, 1997). A különféle szövetekben három különböző dejodáz enzim fordul elő: az egyes és kettes-típusú dejodáz (D1 es D2) a hormonaktiválásban, míg a hármas típus (D3) az inaktiválásban vesz részt. Mindhárom dejodáz evolúciós szempontból meglehetősen ősi enzim, és az egyes állatfajok dejodázai nagymértekben hasonlítanak egymásra, mert ún. „evolúciósan konzervált” gének kódolják őket (HULBERT, 2000; DARRAS és mtsai, 2006). A PMH-k sejtmagokban található, magreceptorokon, a PMH-receptorokon keresztül hatnak, amelyek nagy affinitással kötnek T3-at. A szervezetre általánosságban jellemző, hogy állandó PMH-koncentráció fenntartására törekszik. A PM mőködését alapvetően egy ún. negativ visszacsatolásos rendszer szabályozza. A hipotalamusz magvaiban keletkező tireotrop elválasztást serkentő hormon (TRH) a vér útján az adenohipofízisbe jut, és ott serkenti a PM-serkentő hormon (TSH)

45

IRODALMI ÁTTEKINTÉS szintézisét és leadását, majd ez a vérbe jutva a PM-ben fokozza a T4-termelést. A T4 emelkedő vérkoncentrációja visszahat a hipotalamuszra, a hipofízisre, és magára a PM-re, és csökkenti a TRH, TSH illetve a T4 szintézisét. Ezzel a negatív visszacsatolással (negative feedback) a szervezet eléri, hogy a T3 és T4 koncentrációja bizonyos határok között állandó marad.

6.6.3. A pajzsmirigyhormonok szerepe, hatásai A pajzsmirigyhormonok a szervezet valamennyi sejtjének aktivitását szabályozzák. Elősegítik a sejtek oxigén felvételét, ezáltal szabályozzák a táplálék fő elemeinek (zsírok, szénhidrátok, fehérjék) sejtszintű hasznosítását, vagyis az alap metabolizmust, a sejt energiafelhasználását. Továbbá, a pajzsmirigy-hormonok befolyásolják a fehérjék szintézisét és növelik a szervezet érzékenységét a katekolaminokkal (pl. adrenalin) szemben. A pajzsmirigy-hormonok fontosak valamennyi sejt fejlődéséhez és normális differenciálódásához, fontos szerepet játszanak a magzat testi és idegrendszeri fejlődésében. Amikor megfelelő mennyiségű energiához jut a szervezet, akkor több aktív PMH-t, azaz több T3-at igényel, ezért aktivizálódnak a PMH-kat aktiváló dejodázok (LARSEN és mtsai, 1981; PEZZI és mtsai, 2003). Emlősökben a májbéli és – kisebb mértékben – a vesében található D1 a legfontosabb T3-előállító. A taplálékfelvételt követő vércukorszintemelkedés által serkentett megnövekedett inzulintermelődés is elősegíti a májbeli PMHaktiválást, mert növeli az elérhető glükózmennyiséget (SATO és ROBBINS, 1981). A PMH-k hatása a sejtmembrán foszfolipid kettősrétegére a koleszterin hatásához hasonló. Növelik a telitett zsírsavak mennyiségét, így a membránok merevségét (GYŐRFFY, 2008). A PMH-k növelik mind a mitokondriális, mind a nem-mitokondriális O2-fogyasztást. Az O2-felhasználásra gyakorolt serkentő hatásaik miatt a PMH-k az oxidatív stressz kialakulásában is szerepet játszanak. A pajzsmirigyhormonok legismertebb hatása az alapanyagcsere fokozása. Az oxigénfogyasztás növekedés rangsora a következő: máj és izomzat > szív > vese > bőr > mirigyek. Ez összefüggésben áll a megélénkülő vérkeringési, kiválasztási (vese), hőtermelési, ill. párologtatási (bőr, mirigyek) folyamatokkal. A PMH-k a hőtermelésben is kulcsfontosságú lépéseket szabályoznak. Ha endoterm gerinceseket hideghatásnak teszünk ki, akkor hőtermelésük növekszik, hogy fennmaradjon a testhőmérséklet homeosztázisa. Ennek a legfontosabb szereplője a barna zsírszövet: hideg hatására az adrenerg rendszer aktiválódik, és a keletkező noradrenalin serkenti a D2t, ami több T3-at állít elő (GYŐRFFY, 2008). Számos hormon képes a tápláltsági állapotról informálni a szaporodásbiológiai funkciókért felelős központokat (hipotalamo-hipofizeális tengely) és perifériás szerveket (ivarmirigyek; REIST és mtsai, 2001). Ilyenek a PMH-k, de a folyamatban közreműködnek más hormonok is, úgymint a növekedési hormon (GH), az inzulinszerű növekedési faktor-1 („insulin-like growth factor-1”, IGF-1), az inzulin és a leptin

46

IRODALMI ÁTTEKINTÉS (PETHES és mtsai, 1985; CAPUCO és mtsai, 2001; HUSZENICZA és mtsai, 2002; MEIKLE és mtsai, 2004). A női nemi ciklus elindulása és a perifériás PMH-koncentráció növekedése között szoros összefüggés van. SPICER és mtsai (2001) arról számoltak be, hogy a PMH-k valószinűleg közvetlenül serkentik a tehenek petefészek-ciklusát. Ugyanakkor a PMH-knak fontos szerepük van az ellés utáni petefészek-ciklus újraindulásában is (REIST és mtsai, 2003). Ismert az is, hogy magához az ovulációhoz (COOKE és mtsai, 2004) illetve a tenyészszezon befejezéséhez és a dioestrus elkezdődéséhez is adott mennyisegű PMH kell (HULBERT, 2000). A súlyos hipotireózis gyakran petefészek sorvadáshoz, az ivarzás elmaradásához vezet, illetve embrionális fejlődesi zavarokat okoz (COOKE és mtsai, 2004).

6.6.4. A TG 5’ UTR polimorfizmusa Számos vizsgálat azt igazolja, hogy az izom- és zsírszövet összetételében és szerkezetében megjelenő fenotípusos variancia nagyobb mértékben függ a genetikai háttértől, mint például a növekedés vagy a vágott test minőség, melyek kialakításában a környezet jelentős szerepet játszik. Az intramuszkuláris zsírtartalom, a hús márványozottsága mellett, a marhahús értékes minőségi tulajdonságát reprezentálja. A TG gén terméke – amely a pajzsmirigy hormonok prekurzora- hatással van a lipidek (zsírok) metabolizmusára. BARENDSE és mtsai (1997) a TG gént a szarvasmarha 14. kromoszómájának centromeron régiójában detektálták. A szarvasmarha TG gén 2045 bp hosszúságú nukleinsav sorrendjét a 6. melléklet tartalmazza. BARENDSE és mtsai (2001), valamint CASAS és mtsai (2005) különböző fajtákkal végzett kísérleteikben kapcsolatot fedeztek fel a TG 5’ UTR – nem transzlálódó régióban lévő – citozin/timin (C/T) szubsztitúció (GenBank Accession No: M35823) és az állatok húsának márványozottsága között. A TG-gént „GeneStar Marbling Gene” -nek is nevezik. A kereskedelmi forgalomban kapható TG DNS tesztek, a TG 5’ UTR polimorfizmusát vizsgálja. A „GeneStar Marbling” egy DNS-alapú diagnosztikai teszt, a nagyhatású gének és a szarvasmarha hús márványozottságának kimutatására. A teszt során meghatározzák a thyroglobulin gén alléljeit (genotípusok). A thyroglobulin ugyanis részt vesz azon folyamatban, mely során az izomrostok, mint energiaraktárak között létrejönnek a zsírsejtek. A TG 5’ UTR polimorfizmus főleg a rostélyos (hosszú hátizom, musculus longissimus dorsi) zsírösszetételére hat (THALLER és mtsai, 2003b). CASAS és mtsai (2005) 479 indiai szarvasmarha vizsgálata során megállapították, hogy a heterozigóta (CT) egyedeknél szignifikánsan alacsonyabb volt a zsírréteg vastagsága és a hosszú hátizom területe (LMA), mint a homozigóta egyedeknél. MAERS és mtsai (2001) bebizonyították, hogy a tiroxin (T4) és a trijód-tironin (T3) hormonoknak szerepük van a fekete Wagyu szarvasmarha húsának márványozottságában. ANTON és mtsai (2008, 2011) hazai angus szarvasmarha populációt vizsgálva szintén szignifikáns különbségeket tapasztaltak az egyes genotípusok és az egyedek hosszú hátizmának (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenyéjének (m. semitendinosus) zsírtartalma között.

47

A VIZSGÁLAT CÉLJA

7. A VIZSGÁLAT CÉLJA Dolgozatom célja, hogy a szarvasmarha DGAT1 K232A, leptin C528T és TG 5’ UTR polimorfizmusokat, mint a tejtermelés és az intramuszkuláris zsírtartalom lehetséges genetikai markereit vizsgálva kapcsolatot keressek az előbb említett tulajdonságok és az enzim genotípusok között. Céljaim:  A magyar tejelő szarvasmarha állományhoz tartozó magyar tarka, holstein-fríz, és jersey tehenek egy-egy populációjának genetikai vizsgálata a DGAT1 K232A, leptin C528T és TG 5’ UTR polimorfizmusaira nézve  A génváltozatok előfordulási gyakoriságának feltérképezése a vizsgált reprezentatív tehén állományokban  Ezen kívül az egyes genotípusok, valamint a tejtermelés – mint gazdaságilag fontos tulajdonság – közötti genetikai kapcsolat, illetve összefüggés keresése, és az irodalmi adatok alapján az eddig közölt külföldi eredményekkel való összevetése  A hazai húshasznú angus szarvasmarha populáció reprezentatív állományainak DGAT1 K232A, leptin C528T és TG 5’ UTR polimorfizmusának vizsgálta  A génváltozatok előfordulási gyakoriságának feltérképezése a vizsgált reprezentatív bika állományban  Ezen kívül az egyes genotípusok, valamint a hosszú hátizom (musculus longissimus dorsi) és fehérpecsenye (musculus semitendinosus) zsírtartalmának vizsgálata – mint gazdaságilag fontos tulajdonság – közötti genetikai kapcsolat, illetve összefüggés keresése, és az irodalmi adatok alapján az eddig közölt külföldi eredményekkel való összevetése  Csupán egy irodalmi adat számol be arra vonatkozóan, hogy a leptin gén C528T polimorfizmusa milyen hatással van az állatok tejtermelésére, vizsgálataim egyik fő célja volt ezen esetleges kapcsolat felderítése  A TG 5’ UTR polimorfizmus esetében is csak egy irodalmi adat áll rendelkezésünkre ezen SNP és a tejtermelés kapcsolatának vizsgálatáról. Mivel a pajzsmirigy-hormonok – melyeknek a prekurzora a tireoglobulin – szabályozzák a táplálék fő elemeinek (zsírok, szénhidrátok, fehérjék) sejtszintű hasznosítását, és szintén feltételezve, hogy ez hatással van az állatok tejtermelésére, vizsgálataim másik fő célja volt ezen esetleges kapcsolat felderítése

48

ANYAG ÉS MÓDSZER

8. ANYAG ÉS MÓDSZER 8.1. A vizsgálatba vont fajták, egyedszámok A vizsgálataimhoz 4 szarvasmarha fajtához tartozó 7 hazai állomány (összesen: 1323 egyed) DGAT1 K232A, leptin C528T és TG 5’ UTR polimorfizmus vizsgálatát végeztem el (3. táblázat). 3. táblázat: A elemszámokkal Fajta

vizsgált

szarvasmarha

Származási hely

populáció

Állatok száma Tenyészetenként

Magyar tarka Holstein-fríz Jersey Angus

Bonyhád Egyházasrádóc Kiscséripuszta Levél Magyarszék Adony Sáripuszta

tenyészetenkénti

180 305 417 316 25 40 40

megoszlása,

Minta típusa

Összesen

485 417 341

szőrminta vérminta vérminta szőrminta szőrminta vérminta

80

Magyar tarka 2. kép: A vizsgált bonyhádi magyar tarka állomány

A vizsgálataimhoz 2 tenyészetből származó, összesen 485, legalább 4 laktációt zárt magyar tarka tejelő tehéntől vettem vér-, ill. szőrmintát.

49

ANYAG ÉS MÓDSZER 3. kép: A vizsgált kiscséripusztai holsteinfríz állomány

Holstein-fríz

A vizsgálataimhoz 1 tenyészetből származó, összesen 417, legalább 3 laktációt zárt holstein-fríz tejelő tehéntől vettem vérmintát.

Jersey

4. kép: A vizsgált levéli jersey állomány

A vizsgálataimhoz 2 tenyészetből származó, összesen 341, legalább 2 laktációt zárt tejelő jersey tehéntől vettem szőrmintát.

Angus

5. kép: A vizsgált sáripusztai angus állomány

A vizsgálataimhoz 2 tenyészetből származó, összesen 80, húshasznú angus bikából vettem vérmintát. Az egy korcsoportba tartozó angus növendékek a telepi gyakorlatnak megfelelően, kötetlenül csoportosan voltak elhelyezve. A véletlenszerűen kialakítatott, azonos feltételek mellett tartott két csoportban (kontroll és napraforgó kiegészítésben részesült) 40 és 40 egyedet helyeztek el. A takarmányadagok a következő komponensekből álltak: cukorrépa szilázs (33%), gabona szilázs (32%), extrahált repce (3%), nedves kukorica (28%) és gabona (4%). Az 550 kg körüli élősúly elérése után a csoport fele vágásra került, míg a csoport másik fele további 90 napig magas linolsavtartalmú napraforgómagot fogyasztott, napi 1 kg-os adagban. A hízlalás végén szintén kísérleti vágásra került sor a KO-BOR HÚS Kft. Jászszentandrási vágóhídján.

50

ANYAG ÉS MÓDSZER

8.2. Mintaelőkészítés

8.2.1. Mintavétel Vérminta-vétel A vérminta-vétel állatorvos segítségével történt, az állatok torkolati vénájából (vena jugularis), egyedenként kb. 5 ml mennyiségben. A vérmintákat 10 ml-es EDTA véralvadásgátlót tartalmazó csövekben tároltam. Állatonként külön injekciós tűt használtunk, ügyelve arra, hogy az egyes egyedek vérmintái egymással ne szennyeződjenek. A mintákat -20°C-os hőmérsékleten tároltam a DNS extrakció megkezdéséig. Szőrminta-vétel A szőrmintákat az állatok farokbojtjából gyűjtöttem a gépi fejés során (6. kép). Az egyedenként 8-10 kitépett szőrszálat visszazárható műanyag zacskókban tároltam -20°C-os hőmérsékleten.

6 6. kép: Szőrmintavétel. Húsminta-vétel A 80 angus növendék bika kísérleti vágására a KO-BOR HÚS Kft. Jászszentandrási vágóhídján került sor. A vágást követően állatonként 200 g-nyi mintát gyűjtöttem a 12. és 13. borda között a hosszú hátizomból (m. longissimus dorsi) és a fehérpecsenyéből (m. semitendinosus). A mintákat helyben visszazárható műanyag fólia zacskóba raktam és a mintákat hűtőládában a Herceghalmi Állattenyésztési és Takarmányozási Kutatóintézet Laboratóriumába szállítottam. A húsok zsírtartalmát Soxhlet féle gravimetriás módszerrel határoztam meg. A laboratóriumi analízist a vágás után minden minta esetében a laboratóriumba kerülését követő napon elvégeztem.

8.2.2. A genomiális DNS izolálása Genomiális DNS izolálása vérből (ZSOLNAI és mtsai, 2003) A genomiális DNS kivonása a sejtmaggal rendelkező fehérvérsejtekből történt, mivel a vörös vértestek Fe2+ ionjai gátolják a PCR reakciót és nem rendelkeznek sejtmaggal. 51

ANYAG ÉS MÓDSZER Eppendorf csövekbe 500 μl vérmosó oldatot (10mM Tris pH=7,5; 1mM EDTA, pH=7,43) adagoltam majd 50 μl teljes vért mostam az oldatba. Az elegyet 10 másodpercig tartó vortexelést követően 2 percig centrifugáltam (12000 rpm). A centrifugálás után a felúszó elegyet leöntöttem. Ezen műveletsort még kétszer megismételtem: a mosási fázisokat mindig egy homogenizálás (vortexelés) és 2 perces centrifugálás követte. A harmadik mosást követően a csövek aljára tapadt sejtpelletet 100 μl lízis puffert (10 mM Tris, pH=7,5; 50 mM KCl; 0,5% Tween 20) és 4 μl Proteináz K enzimet tartalmazó elegyben oldottam fel. Ezek után az emésztés 56 °C-os vízfürdőben 60 percig történt, majd a Proteináz K enzim inaktiválása céljából a mintákat 10 percig 94 °C-os vízfürdőbe helyeztem. Az így előkészített DNS mintákat -20°C-on tároltam a további vizsgálatokig. Genomiális DNS izolálása szőrhagymából (FAO/IAEA, 2004) Eppendorf csövekbe 3-10 db szőrhagymát vágtam ügyelve arra, hogy a hagyma felett maximum 0,5 cm szőrszál legyen. A levágott szőrhagymákhoz adtam az előre elkészített lízis puffert (100 µl puffer + 0,5 µl Proteináz K (20mg/ml)) (A puffer elkészítéséhez szükséges vegyszerek: 250 µl Tween 20 + 5 ml 10X PCR puffer MgCl 2 nélkül + 5 ml MgCl2 (25mM) + desztillált víz 50 ml-re kiegészítve). Ez után a minták 60 percig 60oC-on majd 20 percig 95oC-on történő inkubálása következett. Az így nyert genomiális DNS mintákat szintén -20C-on tároltam a további vizsgálatig.

8.2.3. A hosszú hátizom (LD) és a fehérpecsenye (ST) zsírtartalmának meghatározása Soxhlet féle gravimetriás módszerrel A húsminták vizsgálatát a Herceghalmi Állattenyésztési és Takarmányozási Kutatóintézet Laboratóriumában végeztem el laboránsi segítséggel. A húsok zsírtartalmának a meghatározását az érvényben lévő magyar szabvány alapján végeztük (MSZ 5874/2-85). A vizsgálandó mintát húsdarálón kétszer átdaráltuk, majd alaposan összekevertük. Az így előkészített mintából 5 g-ot porcelántálba mértünk, majd szárítószekrénybe helyeztük és 105±1 ºC hőmérsékleten tömegállandóságig szárítottuk. Ezután exszikkátorban hagytuk szobahőmérsékletre hűlni a mintákat, majd visszamértük a tömegüket. A Soxhlet-készülék 250 cm3 térfogatú, tiszta, száraz extraháló lombikját egy órán át 105±1 ºC hőmérsékletű szárítószekrényben szárítottuk, utána szobahőmérsékletre hagytuk hűlni, majd lemértük a tömegüket. A vizsgálati mintákat extraháló hüvelyekbe helyeztük, a porcelántálat oldószerbe mártott vattával kitisztítjuk és a vattát szintén az extraháló hüvelybe helyezzük, mintegy lezárva vele a már betöltött szárított mintát. Ezután az extraháló hüvelyt a Soxhlet-készülék extraháló terébe helyeztük, majd ezen keresztül olyan mennyiségű petrolétert töltöttünk a készülék lombikjába, hogy egyszeri leszívatás után az extraháló tér félig még töltve maradjon. A készülékre ezután ráillesztettük a visszafolyó hűtőt. A vízhűtés megindítása

52

ANYAG ÉS MÓDSZER mellett az extraháló lombikok alá helyezett homokfürdő elektromos fűtésének bekapcsolása után a rendszert mintegy 6 órán át lassú forrásban tartottuk, mialatt a mintákból a zsiradék teljesen kioldódott. A zsírkioldás befejezése után a lombikokban lévő petrolétert ledesztilláltuk (elektromos fűtésű vízfürdő alkalmazásával), majd a lombikokat a vízfürdőn tovább melegítettük az oldószer nyomok teljes eltávolítása céljából. Ezután a lombikokat egy órán át szárítószekrényben 105±1 ºC hőmérsékleten szárítottuk utána exszikkátorban szobahőmérsékletre hagytuk hűlni, majd lemértük a tömegüket. A vizsgált minta tömegszázalékban kifejezett zsírtartalmát (x) a következő képlettel számítottuk ki: X = (B-A)*100 / C ahol: A: az üres lombik tömege (g) B: a lombik és az extrahált, szárított zsiradék együttes tömege (g) C: a vizsgálathoz bemért minta tömege (g) A vizsgálat eredménye két párhuzamos meghatározás eredményének számtani középértéke volt.

8.3. A DGAT1 gén K232A és a leptin C528T polimorfizmusának vizsgálata Real-time PCR, TaqMan allélikus diszkrimináció módszerével A DGAT1 gén K232A, valamint a leptin gén 528 (C/T) polimorfizmusának vizsgálatát valós idejű polimeráz láncreakció (real-time PCR) TaqMan allélikus diszkrimináció módszerével határoztam meg.

8.3.1. A Real-Time PCR reakció A reakciókomponensek összemérése steril fülkében történt. A PCR elegy elkészítése után a PCR csövekbe (0,1 ml PCR Strip Tube & CAPS, Genuine Axygen Quality, Axygen, USA) történő szétosztása majd a vizsgálandó minták hozzáadása következett. A PCR reakcióhoz Rotor-Gene RG 3000 Real-Time PCR system (Corbett Research) készüléket használtam.

53

ANYAG ÉS MÓDSZER 8.3.1.1. A DGAT1 gén K232A polimorfizmusának vizsgálata Real-time PCR, TaqMan allélikus diszkrimináció módszerével Vizsgálataimban a DGAT1 gén K232A polimorfizmusának azonosítása a 10433 és 10434 helyen található AA/GC dinukleotid szubsztitúció detektálását jelentette (GenBank Accession No. AJ318490). A PCR elegy teljes mennyisége 10 μl volt és a következő összetevőket tartalmazta:  desztillált víz  ImmoMixTM (Bioline, USA)  0,2 µM DGAT1-A-Fw primer  0,2 µM DGAT1-A-Re primer  0,2 µM DGAT1-A-Pr1, jelölt oligonukleotid próba  0,2 µM DGAT1-A-Pr2, jelölt oligonukleotid próba  genomiális DNS (100 ng) Az alkalmazott primerek és próbák szekvenciái:    

DGAT1-A-Fw primer: 5'-CGCTTGCTCGTAGCTTTGG-3' DGAT1-A-Re primer: 5'-CGCGGTAGGTCAGGTTGTC-3' DGAT1-A-Pr1, jelölt oligonukleotid FAM próba: 5'-TTGGCCGCCTTAC-3' DGAT1-A-Pr2, , jelölt oligonukleotid HEX próba: 5'-CGTTGGCCTTCTTAC-3'

A PCR reakció a következő körülmények között zajlott (PCR kondíciók): 95°C 10 perc (kezdő denaturáció) 94°C 20 másodperc (denaturáció) 62°C 30 másodperc (primerek feltapadása)

15 ciklus

72°C 30 másodperc (elongáció) 94°C 20 másodperc (denaturáció) 38°C 20 másodperc (primerek feltapadása)

35 ciklus

72°C 20 másodperc (elongáció) 10°C

hűtés

54

ANYAG ÉS MÓDSZER 8.3.1.2. A leptin C528T polimorfizmusának vizsgálata Real-time PCR, TaqMan allélikus diszkrimináció módszerével Vizsgálataimban a leptin gén polimorfizmusának azonosítása az 528 helyen található C/T szubsztitúció detektálását jelentette (GeneBank Accession No. AB070368).

A PCR elegy teljes mennyisége 10 μl volt és a következő összetevőket tartalmazta:  desztillált víz  ImmoMixTM (Bioline, USA)  0,2 µM Leptin-Li-Fw primer  0,2 µM Leptin-Li-Re primer  0,2 µM Leptin-Li-Pr1, jelölt oligonukleotid próba  0,2 µM Leptin-Li-Pr2, jelölt oligonukleotid próba  genomiális DNS (100 ng) Az alkalmazott primerek és próbák szekvenciái:  Leptin-Li-Fw primer: 5'-AGGTGCCCAGGGACTCA-3'  Leptin-Li-Re primer: 5'-CAACAAAGGCCGTGTGACA-3'  Leptin-Li-Pr1, jelölt oligonukleotid FAM próba: 5'-CAAGCTCTAGAGCCTGTGT-3'  Leptin-Li-Pr2, jelölt oligonukleotid HEX próba: 5'-AAGCTCTAGAGCCTATGT -3'

A PCR reakció a következő körülmények között zajlott (PCR kondíciók): 95°C 10 perc (kezdő denaturáció) 95°C 7 másodperc (denaturáció) 55°C 7 másodperc (primerek feltapadása)

40 ciklus

72°C 15 másodperc (elongáció) 10°C

hűtés

55

ANYAG ÉS MÓDSZER

8.4. A TG gén 5’ UTR-polimorfizmusának vizsgálata PCR-RFLP módszerrel A TG gén 5’ UTR polimorfizmusának vizsgálatához PCR-RFLP módszert alkalmaztam.

8.4.1. A polimeráz láncreakció A reakciókomponensek összemérése steril fülkében történt. A PCR elegy elkészítése után, annak PCR csövekbe történő szétosztása, majd a vizsgálandó minták hozzáadása következett. A PCR reakcióhoz PxE 0,5 Thermal Cycler (Thermo Electron Corporation) típusú PCR készüléket használtam. A PCR elegy teljes mennyisége 10 μl volt és a következő összetevőket tartalmazta:  desztillált víz  DyNazyme 10 x puffer (10 mM Tris-HCl, pH=8,8, 1,5 mM MgCl2, 50 mM KCl, 0,1% Triton X-100)  25 mM dNTP mix  0,2 µM TG5U2 primer  0,2 µM TG5UD1 primer  DyNazymeTM II DNS Polymerase (2.0 U/μl) (Finnzymes)  genomiális DNS (100 ng) Az alkalmazott primerek szekvenciája: TG5U2 (BARENDSE, 1999) 5’GGG GAT GAC TAC GAG TAT GAC TG3' TG5D1 (BARENDSE, 1999) 5’GTG AAA ATC TTG TGG AGG CTG TA3' A PCR reakció a következő körülmények között zajlott (PCR kondíciók): 94°C 1 perc (kezdő denaturáció) 94°C 45 másodperc (denaturáció) 55°C 1 perc (primerek feltapadása)

30 ciklus

72°C 1 perc, 15 másodperc (elongáció) 72°C 10 perc (záró szakasz) 10°C hűtés

56

ANYAG ÉS MÓDSZER

8.4.2. Restrikciós emésztés (RFLP) Az amplifikációt követően a keletkezett PCR terméket 5 U PsuI (Fermentas) restrikciós endonukleázzal emésztettem. A PsuI restrikciós enzim felismerő helye: 5’…Pu ▼ G A T C Py…3’ 3’…Py C T A G ▲ Pu…5’ Az enzim különbséget tesz a két-két változat között (T, C) azáltal hogy az enzimre jellemző hasítási hely (a mutáció helyét a piros szín jelöli) megléte vagy hiánya szerint hasítja, vagy nem hasítja a DNS szálat. A PCR termékekhez 3 μl mixet (1,2 μl steril desztillált víz, 1,3 μl puffer, 0,5 μl enzim) adagoltam majd 37 °C-os vízfürdőbe helyeztem. Az emésztés 3 órán keresztül tartott.

8.4.3. Az elektroforézis A szilárd agaróz és a gélkoncentrációnak (4%) megfelelő TBE puffermennyiség elegyítése után, a szuszpenziót forráspontig melegítve, keverés közben feloldottam. Az elpárolgott puffermennyiség pótlása, és ethidium-bromid festőanyag hozzáadása, majd 65 °C alá hűtése következett. A gélt ezután Maxi H 3000 (BIORAD) plexikádhoz tartozó tálcába öntöttem. Az elválasztómátrix kialakulása után a gélt 4°C-os hőmérsékleten tároltam. A hasított DNS fragmentumokat az előbb leírt 4%-os agaróz gélre vittem fel. Az elektroforézist 2 x 8 perc időtartam alatt 5 ill. 10 V/cm térerősségen végeztem. Az ethidium-bromiddal festett gélen a DNS sávok kiértékelését UV lámpa segítségével, átvilágítással végeztem.

57

ANYAG ÉS MÓDSZER

8.5. Adatbáziskezelés és statisztikai vizsgálatok A vizsgált polimorfizmusok feltételezett hatásainak elemzéséhez a tejelő állomány esetében az állatok laktációs adatait és a húshasznú állomány esetében pedig a hosszú hátizom (musculus longissimus dorsi) és fehérpecsenye (musculus semitendinosus) zsírtartalmának adatait használtam fel. Az állatok tejtermelési adatait az Állattenyésztési Teljesítményvizsgáló Kft. által havonta végzett befejések adatai alapján értékeltem. A laktációs adatbázis a tejelő napok számát, a szárazonállási időt, a befejések átlag tejhozamát (kg), maximális tejhozamát (kg), a laktációs (305 napos) tejhozamot (kg), a laktációs (305 napos) tejzsír (kg és %), a laktációs (305 napos) tejfehérje (kg és %), valamint a törzskönyvi perzisztencia adatait tartalmazta. A statisztikai analízis során a magyar tarka populáció esetében négy, holsteinfríz esetében három, míg a jersey fajta esetében két egymást követő laktációt vettem figyelembe. A további laktációk során ugyanis egyre több egyed esett ki a termelésből, így a statisztikailag megbízható érték alá csökkent az adatok száma. Az árutermelő tejelő tehenészetekben a holstein-fríz populáció esetében 2,3, magyar tarka fajtánál 2,7 az átlagos laktációs életteljesítmény. A vizsgálatban szereplő magyar tarka, jersey és angus szarvasmarhák két tenyészetből származtak. Az egyes laktációs adatok a 305 vagy több napig laktáló tehenek 305 napos teljesítményeit tartalmazzák. A befejési adatok esetében is kikötés volt, hogy az adatbázisba bekerült állatok rendelkezzenek minimum 60 napos termeléssel.

8.5.1. Statisztikai analízis

8.5.2.1. Populációegyensúly-vizsgálatok A genotipizálást követően mindhárom lókusz esetében megvizsgáltam, hogy a mintapopuláció populációgenetikai szempontból egyensúlyi helyzetben van-e. A populációk genetikai egyensúlyának vizsgálatához az elméletileg várt genotípusgyakoriságokat a tapasztalt genotípus-gyakoriságok felhasználásával a Hardy-Weinberg szabály alapján határoztam meg, mely kimondja, hogy a genetikai egyensúlyban lévő populációban a géngyakoriság állandó. Ha egyik allél gyakorisága p, a másiké q, akkor p+ q =1 amiből, p= 1 - q, q = 1 - p. Az Ai allél gyakorisága (pi) nem más, mint az AiAi homozigóta gyakorisága és az Ai heterozigóta gyakorisága felének az összege, vagyis: pi= (Ai) gyakorisága = (Ai Ai) gyakorisága + 1/2Σ(Ai Aj)gyakorisága Az 1/2 azt fejezi ki, hogy az Ai allélok fele heterozigóta állapotban fordul elő. Ezzel az egyenlettel a genotípus gyakoriságból becsülhetjük az allélgyakoriságot. 58

ANYAG ÉS MÓDSZER Az előbbiből következik, hogy n allél n(n+1)/2 genotípust hozhat létre. Tehát egy populációban ugyanolyan allélgyakoriság különböző genotípus gyakoriságokat képezhet. A genotípusok várható számának meghatározása előtt kiszámoltam az egyes genotípusok megoszlását. Alkalmazott képlet a DGAT1 gén allél-és genotípus megfigyelt gyakorisági értékeinek számításához: pAA = 2 DGAT1 AA/AA + DGAT1 AA/GC; 2N qGC = 2 DGAT1 GC/GC + DGAT1 AA/GC 2N ahol: pAA, qGC : az AA és GC allél megfigyelt gyakorisági értékei DGAT1 AA/AA, DGAT1 AA/GC, DGAT1 GC/GC: a különböző genotípusú egyedek száma N: az összes egyedszám DGAT1 AA/AA = n x p2 DGAT1 GC/GC = n x q2 DGAT1 AA/GC = 2n x p x q ahol: DGAT1 AA/AA, DGAT1 AA/GC, DGAT1 GC/GC: a három genotípus megfigyelt eloszlási gyakorisága A fenti egyenletet alkalmaztam a leptin és TG gének genotípusainak várt megoszlási értékeinek meghatározására is (a leptin és a TG gén esetében a megfelelő genotípusok jeleivel módosult a képlet). A feltételezett populációegyensúlyt a χ2 értékének kiszámolásával lehet alátámasztani. A Hardy-Weinberg szabály szerint, ha véletlenszerű párosítást alkalmazunk (a szaporodás pánmiktikus), és nincs drift, mutáció, szelekció, vagy migráció, akkor a populáció genetikai egyensúlyban van, vagyis a genotípus gyakoriság generációkon át fennmarad. Amennyiben a χ2 értéke alacsony és p>0,05 akkor a vizsgált mintapopulációban HardyWeinberg egyensúlyt feltételezhetünk. A magas χ2 érték az alacsony szignifikancia szinttel párosulva azt jelenti, hogy a populáció nincs genetikai egyensúlyban. A Hardy-Weinberg aránytól való szignifikáns eltérés esetén feltételezhetjük, hogy a vizsgált lókuszra nézve a populáció nem ideális. Ennek oka lehet, hogy a párosodás nem véletlenszerű (asszortatív párosodás), az egyedek száma nagyon kicsi (genetikai sodródás), vagy a zigóták életben maradási esélye attól is függ, hogy a lókusz mely allélját hordozzák (szelekció). Az eltérés pontos oka csak további vizsgálatokkal deríthető ki.

59

ANYAG ÉS MÓDSZER 8.5.2.2. Hatásvizsgálat A vizsgált lókuszok, valamint a termelési adatok közötti feltételezett kapcsolat statisztikai bizonyítására az egyváltozós, a többváltozós, valamint a becsült marginális átlag módszerét alkalmaztam. A statisztikai elemzéseket SPSS 14.0 for Windows statisztikai programcsomag felhasználásával készítettem.

8.5.2.2.1. Általános Lineáris Modell (GLM)

A több-génes analízis esetében a kiindulási hipotézis az, hogy az egyes lókuszok nem külön-külön, hanem egyszerre, ill. különböző kombinációkban hatnak a vizsgált termelési tulajdonságokra. A több-génes analízis során az adatok elemzése az ún. GLM módszerrel (General Linear Model) történt. A legkisebb négyzetek módszerén alapuló GLM egy igen rugalmas eszköz, amely alkalmas a normális eloszlású függő változók és a többnyire diszkrét, független változók kombinációi közötti összefüggések elemzésére. A tejtermelés vizsgálata során alkalmazott GLM mátrixok a következők voltak. Az alkalmazott általános lineáris modell matematikai képlete a magyar tarka állományban: yijklmno = μ + DGATi + Lepj + TGk + születési évl + laktáció számam + évszakn + tenyészeto + Lepj*TGk + eijklmno Az általános lineáris modell matematikai képlete a holstein-fríz állományban: yijklmn = μ + DGATi + Lepj + TGk + születési évl + laktáció számam + évszakn + Lepj*TGk + eijklmn Az általános lineáris modell matematikai képlete a jersey állományban: yijklmno = μ + DGATi + Lepj + TGk + születési évl + laktáció számam + évszakn + tenyészeto + eijklmno Az általános lineáris modell matematikai képlete az angus állományban: yijklm = μ + DGATi + Lepj + TGk + tenyészetl + takarmánym+ eijklm

ahol (mindegyik fajta esetében): y

a vizsgált tulajdonság fenotípusos megnyilvánulása,

μ

az általános átlag,

DGAT1i

a DGAT1 genotípus (AA/AA, AA/GC, GC/GC) fix hatása,

Lepj

a leptin genotípus (CC, CT, TT) fix hatása, 60

ANYAG ÉS MÓDSZER TGk

a TG genotípus (CC, CT, TT) fix hatása,

Lepj*TGk

a leptin*TG genotípus interakció fix hatása

születési évl

az adott állat születési éve

laktáció számam

a lezárt laktációk száma

évszakn

az ellés évszakát jelenti (tél, tavasz, nyár, ősz)

tenyészeto

az adott tenyészet, illetve az ott folyó menedzsment hatását képviseli

takarmánym

a takarmány-kiegészítés (napraforgó) hatása

e

a maradék hiba.

8.5.2.2.2. Dominancia és additív hatás

Az egyes allélek, illetve genotípusok dominancia hatását is kiszámoltam. A heterozigóta állatok tulajdonságainak átlagait kivontam a homozigóták által produkált átlagértékekből a legkisebb négyzetes átlagokat használva. Az additív hatás kiszámításánál a két homozigóta vizsgált tulajdonságai közötti különbség felével kalkuláltam. Majd, a fent említett statisztikai mutatószámok szignifikancia szintjének kiszámításánál a legkisebb négyzetes különbségek (least square difference) módszerét használtam (Fisherféle LSD teszt).

61

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK

9. EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 9.1. Allél- és genotípus-megoszlási értékek E dolgozat keretében négy hazai, három tejelő (magyar tarka, holstein-fríz, jersey) és egy húshasznú (angus) szarvasmarha populáció reprezentatív állományainak DGAT1 K232A, leptin C528T és TG 5’ UTR genetikai polimorfizmusát vizsgáltam.

9.1.1.

A DGAT1 gén K232A polimorfizmusának genotípusallélgyakorisági értékei hazai szarvasmarha populációkban

és

A Real-time PCR során kapott eredményeket a készülékhez kapcsolt hordozható PC segítségével értékeltem. Utóbbi egy felhasználóbarát szoftverrel (Rotor Gene Analysis 6.1 Software) biztosítja az analízis egyszerű és pontos kivitelezését (16. ábra). A szoftver minden mérési pontban valós időben jeleníti meg a fluoreszcens jeleket. A hőciklusok alatt a fluoreszcencia minden kapillárisban ciklusonként mérhető, a mért értékek a képernyőn azonnal megjelennek és minden ciklus után tovább íródnak (kinetikus görbe). A keletkező adatokat a számítógép a további elemzéshez tárolja.

No. Colour Name Genotype

Cycling A.Green

Cycling A.Yellow Reaction

A1

275

Heterozygous Reaction

A2

276

Mutant

A3

277


A5

279

Mutant

A7

281


A8

282

Mutant

B1

283


B2

284

Mutant

No Reaction Reaction

B7

289

Wild Type

Reaction

No Reaction Reaction Reaction



No Reaction

16. ábra: A DGAT1 genotípusok kiértékelése Rotor Gene Analysis 6.1 szoftver segítségével. [Az ábra példaként szemléltet a Rotor Gene Analysis 6.1 szoftver által kapott néhány genotípus eredményt. Az olvadáspont analízis során az eltérő bázis összetételű (vad és mutáns), felerősített DNS szakaszok másmás hőmérsékleten denaturálódnak, ami alapján elkülöníthető a vad, homozigóta és heterozigóta minta (részletes magyarázat lsd. 6.1.3. fejezet).]

62


AA/AA (mutáns) genotípus

AA/GC (heterozigóta) genotípus

GC/GC (vad) genotípus

17. ábra: A DGAT1 gén K232A polimorfizmus változatai. A real-time PCR segítségével 3 különböző mintázatot (genotípust) sikerült elkülönítenem (AA/AA, AA/GC, GC/GC), amelyeket a fenti ábrák is szemléltetnek (17. ábra). Ez a 3 genotípus két allél (AA és GC allél) kombinációjaként értelmezhető. Vizsgálataim azt mutatják, hogy a DGAT1 gén K232A polimorfizmus különböző alléljai különböző hazai populációkban eltérő gyakorisággal fordulnak elő. A kapott gyakorisági értékek felhasználásával, a genotípusok várható számát a Hardy-Weinberg egyenletnek megfelelően határoztam meg. A vizsgált hazai szarvasmarha populációk DGAT1 gén K232A polimorfizmus genotípus-, és allélgyakoriság-megoszlásait, valamint 2 értékeit a 4-5. táblázatok mutatják. Magyar tarka populáció esetében az AA allél (lizin variáns) gyakorisága 0,10; holstein-fríz populáció esetében 0,22; a jersey fajtánál 0,81 (AA) míg az angus fajtánál 0,18 (AA) volt (5. táblázat). Három populáció esetében (magyar tarka, holstein-fríz, angus) a legnagyobb gyakoriságot a GC allél mutatta. A jersey populáció esetében ugyanis az AA allél volt a leggyakoribb (0,81). Az általam vizsgált populációkban az allélok kombinációjaként létrejött genotípusok számszerű megoszlása magyar tarka fajtánál 1,66% (AA/AA), 16,43% (AA/GC), 81,91% (GC/GC); holstein-fríz populáció esetében 4,32% (AA/AA), 35,49% (AA/GC), 60,19% (GC/GC) volt. A jersey fajtánál 68,53% (AA/AA), 25,29% (AA/GC), 6,18% (GC/GC); a angus fajtánál a következőképpen alakult: 7,50% (AA/AA); 20,00% (AA/GC); 72,50% (GC/GC) (4. táblázat). Összehasonlításként a 6. táblázat a DGAT1 K232A allélgyakoriságokat szemlélteti a különböző országokból származó szarvasmarha fajták esetében.

63

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 4. táblázat: A DGAT1 gén K232A genotípusok megoszlása és 2 értékei a vizsgált hazai szarvasmarha populációkban. MAGYAR TARKA N AA/AA 481 100% tenyészet1 179 (100%) tenyészet 2 302 (100%)

8 (5) 1,66% (0,98%) 3 1,68% 5 1,66%

N 417 100%

AA/AA 18 (20) 4,32% (4,87%)

N 340 100% tenyészet1 315 (100%) tenyészet 2 25 (100%)

AA/AA 233 (224) 68,53% (65,90%) 217 68,89% 16 64,00%

Genotípus gyakoriság AA/GC 79 (86) 16,43% (17,81%) 35 19,55% 44 14,57% HOLSTEIN-FRÍZ

GC/GC 394 (390) 81,91% (81,21%) 141 78,77% 253 83,77%

Genotípus gyakoriság AA/GC GC/GC 148 (144) 251 (253) 35,49% (34,39%) 60,19% (60,74%) JERSEY Genotípus gyakoriság AA/GC GC/GC 86 (104) 21 (12) 25,29% (30,56%) 6,18% (3,54%) 80 18 25,40% 5,71% 6 3 24,00% 12,00% ANGUS

Genotípus gyakoriság AA/AA AA/GC GC/GC 80 6 (2) 16 (23) 58 (55) 100% 7,50% (3,06%) 20,00% (28,87%) 72,50% (68,07%) tenyészet1 4 3 33 40 (100%) 10,00% 7,50% 82,50% tenyészet 2 2 13 25 40 (100%) 5,00% 32,50% 62,5% (zárójelbe foglalva a várt, megvastagítva a megfigyelt értékek találhatók) N

2

p

2,411

0,300

2

p

0,327

0,849

2

p

10,227

0,006

2

p

10,294

0,006

5. táblázat: A DGAT1 gén K232A allélgyakoriságok a vizsgált hazai szarvasmarha populációkban. Fajta

DGAT1 lókusz allél


AA 0,10 0,22 0,81 0,18

GC 0,90 0,78 0,19 0,82

64

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 6. táblázat: A DGAT1 K232A polimorfizmus megoszlása a különböző szarvasmarha fajtákban. Fajta

N

Német

1291 200 66 79 858 40

Allél gyakoriság Hivatkozás AA GC HOLSTEIN-FRÍZ 0,549 0,451 Kaupe és mtsai (2007) 0,37 0,63 0,40 0,60 Citek és mtsai (2007) 0,42 0,58 Kaupe és mtsai (2004) 0,548 0,452 Thaller és mtsai (2003a) 0,35 0,65 Winter és mtsai (2002)

Holland

1818 1762 1745 1527 529 2083 49 848 244 213 177 89 96 116 281 50 196

0,63 0,40 0,40 0,60 0,30 0,369 0,03 0,32 0,65 0,48 0,40 0,54 0,14 0,254 0,59 0,27 0,18

Új-zélandi Francia Brit Ír Lengyel

Svéd Olasz Indiai Brazil Holstein-fríz (Tijuana, BajaCalifornia) Európai Brit Lengyel Német Új-zélandi

10 47 100 7 1053

Német Német Német

126 66 833

Európai n. a.

75 43

Európai n. a.

10 50

Európai Német n. a.

10 27 31

0,37 0,60 0,60 0,40 0,70 0,631 0,97 0,68 0,35 0,52 0,60 0,46 0,86 0,746 0,41 0,73 0,82

Grisart és mtsai (2002) Schennink és mtsai (2007) Demeter és mtsai (2009) Spelman és mtsai (2002) Grisart és mtsai (2002) Gautier és mtsai (2007) Kaupe és mtsai (2004) Berry és mtsai (2010) Pareek és mtsai (2005) Strzalkowska és mtsai (2005) Nowacka-Woszuk és mtsai (2008) Näslud és mtsai (2008) Scotti és mtsai (2010) Patel és mtsai (2009) Lacorte és mtsai (2006) Hori-Osima és mtsai (2003)

JERSEY 0.65 0.35 Ripoli és mtsai (2006) 0.69 0.31 Kaupe és mtsai (2004) 0,83 0,17 Komisarek és mtsai (2004) 0,71 0,29 Winter és mtsai (2002) 0,88 0,12 Spelman és mtsai (2002) SZIMENTÁLI 0,06 0,94 Kaupe és mtsai (2004) 0,07 0,93 Winter és mtsai (2002) 0,072 0,928 Thaller és mtsai (2003a) ABERDEEN ANGUS 0,09 0,91 Ripoli és mtsai (2006) 0,13 0,87 Kaupe és mtsai (2004) HEREFORD 0,00 1,00 Ripoli és mtsai (2006) 0,00 1,00 Kaupe és mtsai (2004) CHAROLAIS 0,15 0,85 Ripoli és mtsai (2006) 0,11 0,89 Thaller és mtsai (2003b) 0,08 0,92 Kaupe és mtsai (2004)

65

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK WINTER és mtsai (2002) 66 szimentáli szarvasmarha vizsgálatakor 0,07 (lizin variáns) és 0,93 (alanin variáns) allélgyakoriságot kaptak. THALLER és mtsai (2003) 23 családból származó 833 német szimentáli szarvasmarha vizsgálatakor a lizint kódoló variáns (allél) esetében 0,072 gyakoriságot mutattak ki. KAUPE és mtsai (2004) 126 német szimentáli szarvasmarha esetében 0,06 (lizin variáns) és 0,94 (alanin variáns) allélgyakoriságot tapasztaltak. Ezek az értékek megfelelnek az általam mért allélgyakoriságoknak. A kísérleteink során tapasztalt allélgyakoriságok a holstein-fríz fajta esetében megfelelnek többek között LACORTE és mtsai (2006) eredményinek, akik 50 brazil holstein-fríz szarvasmarhánál 0,27; valamint BERRY és mtsai (2009) eredményeinek akik, 848 ír holstein-fríz esetében 0,32 allélgyakoriságot figyelt meg a lizint kódoló allél esetében. Német holstein-fríz fajtában WINTER és mtsai (2002) vizsgálataik során 0,35; KAUPE és mtsai (2007) 0,37 allélgyakoriságot tapasztaltak az AA allél esetében. Számos irodalmi adat áll rendelkezésünkre a holstein-fríz fajta esetében a DGAT1 gén (lizin ill. alanin variáns) allélgyakorisági értékeire vonatkozóan. A 6. táblázat jól szemlélteti, hogy mennyire széles skálán mozognak az értékek, hiszen az általunk mért allélgyakoriságoknál magasabb értékeket is tapasztaltak már. SPELMAN és mtsai (2002) 1527 új-zélandi holstein-fríz vizsgálatakor 0,60; PAREEK és mtsai (2005) 244 lengyel holstein-fríz esetében 0,65-ös allélgyakoriságot figyelt meg a lizint kódoló allél esetében. Jersey fajtában az AA allél (lizin variáns) gyakorisága magasabb értéket mutatott, mint a magyar tarka, holstein-fríz, angus fajta esetében. Az általunk leírt AA allélgyakorisági érték megfelel KOMISAREK és mtsai (2004) eredményeinek akik, 100 jersey szarvasmarha vizsgálatakor 0,83 (lizin variáns), míg SPELMAN és mtsai (2002) 1053 új-zélandi jersey szarvasmarha vizsgálata során 0,88 (lizin variáns) allélgyakoriságot tapasztaltak. 47 jersey szarvasmarha vizsgálatakor KAUPE és mtsai (2004) 0,69 allélgyakoriságot figyelt meg a lizint kódoló allél esetében. Angus szarvasmarhák vizsgálata során a tapasztalt allélgyakoriságok szintén megfelelnek többek között RIPOLI és mtsai (2006) eredményeinek, akik 75 európai aberdeen angus szarvasmarhánál 0,09; valamint KAUPE és mtsai (2004) eredményeinek akik, 43 angus esetében 0,13 allélgyakoriságot figyelt meg a lizint kódoló allél esetében. A feltételezett populációegyensúlyt a χ2 értékének kiszámolásával lehet alátámasztani, mely jelen esetben a magyar tarka fajtánál χ2 =2,411; a holstein-fríz fajtánál χ2 =0,327; jersey fajtánál χ2 =10,227; és az angus fajta esetében χ2 =10,294 volt. A magyar tarka és holstein-fríz fajtáknál az alacsony χ2 érték magas szignifikancia szinttel párosulva azt jelenti, hogy a vizsgált hipotézis, vagyis, hogy a mintapopulációban Hardy-Weinberg egyensúlyt feltételezünk, beigazolódott. Jersey és angus szarvasmarhák esetében azonban a magas χ2 érték alacsony szignifikancia szinttel párosult. Ez azt jelenti, hogy a populáció nincs genetikai egyensúlyban. A genetikai egyensúlytól való eltérés egyértelműen mutatja a DGAT1 génen keresztül azt, hogy szoros összefüggés van a lókusz és a tulajdonság között (lsd később: 9.2.2.3 és 9.2.2.4. szekció).

66


9.1.2.

A leptin gén C528T polimorfizmusának genotípusallélgyakorisági értékei hazai szarvasmarha populációkban

és

A real-time PCR segítségével 3 különböző mintázatot (genotípust) sikerült elkülönítenem (CC, CT, TT), amelyeket a 18. ábra is szemléltet. Ez a 3 genotípus két allél (C és T allél) kombinációjaként értelmezhető. Vizsgálataim azt mutatják, hogy a leptin gén 528 (C/T) polimorfizmus különböző alléljai különböző hazai populációkban eltérő gyakorisággal fordulnak elő. A kapott gyakorisági értékek felhasználásával, a genotípusok várható számát a Hardy-Weinberg egyenletnek megfelelően határoztam meg. A vizsgált hazai szarvasmarha populációk leptin gén 528 (C/T) genotípus-, allélgyakoriság-megoszlásait és 2 értékeit a 7-8. táblázatok mutatják.

CC (vad) genotípus

CT (heterozigóta) genotípus

TT (mutáns) genotípus

18. ábra: A leptin gén C528T polimorfizmus változatai. Magyar tarka populáció esetében az C allél gyakorisága 0,75; holstein-fríz populáció esetében 0,85; a jersey fajtánál 0,87 (C) míg az angus fajtánál 0,77 (C) volt (8. táblázat). Mind a négy hazai populáció esetében (magyar tarka, holstein-fríz, jersey, angus) a legnagyobb gyakorisággal a C allél fordult elő. Az általam vizsgált populációkban az allélok kombinációjaként létrejött genotípusok számszerű megoszlása magyar tarka fajtánál 52,99% (CC), 43,71% (CT), 3,30% (TT); holstein-fríz populáció esetében 70,02% (CC), 29,26% (CT), 0,72% (TT) volt. A jersey fajtánál 74,78% (CC), 24,63% (CT), 0,59% (TT); az angus fajtánál a következőképpen alakult: 56,25% (CC), 41,25% (CT), 2,5% (TT) (7. táblázat). Összehasonlításként a 9. táblázat a leptin C528T allélgyakoriságokat szemlélteti a különböző országokból származó szarvasmarha fajták esetében.

67

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 7. táblázat: A leptin gén C528T genotípusok megoszlása és 2 értékei a vizsgált hazai szarvasmarha populációkban.

N 485 100% tenyészet1 180 (100%) tenyészet 2 305 (100%)

MAGYAR TARKA Genotípus gyakoriság CC CT 257 (273) 212 (182) 52,99% (56,25%) 43,71% (37,50%) 99 76 55,00% 42,22% 158 136 51,80% 44,59% HOLSTEIN-FRÍZ

2 TT 16 (30) 3,30% (6,25%) 5 2,78% 11 3,61%

p

12,416

Genotípus gyakoriság CC CT TT 417 292 (299) 122 (108) 3 (10) 100% 70,02% (74,83%) 29,26% (23,35%) 0,72% (1,82%) JERSEY N Genotípus gyakoriság CC CT TT 341 255 (259) 84 (182) 2 (6) 100% 74,78% (75,86%) 24,63% (22,48%) 0,59% (1,66%) tenyészet1 234 80 2 316 (100%) 74,05% 25,32% 0,63% tenyészet 2 21 4 25 (100%) 84,00% 16,00% ANGUS N Genotípus gyakoriság CC CT TT 80 45 (47) 33 (29) 2 (4) 100% 56,25% (59,10%) 41,25% (35,55%) 2,50% (5,35%) tenyészet1 29 9 2 40 (100%) 72,50% 22,50% 5,00% tenyészet 2 16 24 40 (100%) 40,00% 60,00% (zárójelbe foglalva a várt, megvastagítva a megfigyelt értékek találhatók)

0,002

2

p

6,876

0,032

2

p

3,574

0,168

2

p

1,637

0,441

N

8. táblázat: A leptin gén 258 (C/T) allélgyakoriságok a vizsgált hazai szarvasmarha populációkban. Fajta


Leptin lókusz allél C 0,75 0,85 0,87 0,77

T 0,25 0,15 0,13 0,23

68

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 9. táblázat: A leptin C528T polimorfizmus megoszlása a különböző szarvasmarha fajtákban. Fajta Fríz Holstein-fríz Szimentáli Szimentáli Angus Angus Angus Angus Limousin Limousin Charolais Charolais Charolais Blonde d’ Aquitaine Hereford Hereford Hereford Limousin és Gelbvieh Angus x Charolais és keresztezett Alberta hibrid bikák

N

67 571 57 68 43 443 n.a 37 30 117 11 79 n.a. 12 n.a. 30 32 n.a. 464

Allél gyakoriság C T 0,78 0,22 0,90 0,10 0,86 0,14 0,70 0,30 0,73 0,27 0,63 0,37 0,89 0,11 0,59 0,41 0,65 0,35 0,60 0,40 0,77 0,23 0,82 0,18 0,75 0,25 0,75 0,25 0,74 0,26 0,66 0,34 0,56 0,44 0,83 0,17 0,82 0,18

Hivatkozás Pannier és mtsai (2009) Banos és mtsai (2008) Pannier és mtsai (2009) Schenkel és mtsai (2005) Schenkel és mtsai (2005) Gill és mtsai (2009) Nkrumah és mtsai (2005) Pannier és mtsai (2009) Schenkel és mtsai (2005) Pannier és mtsai (2009) Schenkel és mtsai (2005) Pannier és mtsai (2009) Nkrumah és mtsai (2005) Pannier és mtsai (2009) Nkrumah és mtsai (2005) Schenkel és mtsai (2005) Pannier és mtsai (2009) Nkrumah és mtsai (2005) Nkrumah és mtsai (2006)

A kísérlet során tapasztalt allélgyakoriságok a magyar tarka fajta esetében (0,75) megfelelnek többek között SCHENKEL és mtsai (2005) eredményeinek, akik 68 szimentáli szarvasmarhánál 0,70 allélgyakoriságot figyeltek meg a C allél esetében. PANNIER és mtsai (2009) több fajtát bevonva a kísérleteikbe ennél némileg magasabb értéket, 0,86 allélgyakoriságot tapasztalt 57 Ír szimentáli szarvasmarha vizsgálatakor. BANOS és mtsai (2008) 571 holstein tehén vizsgálatakor 0,90 C allélgyakoriságot regisztráltak. PANNIER és mtsai (2009) az előzőekben leírt kísérleteikben 67 fríz szarvasmarha állományban 0,78 C allélgyakoriságot állapítottak meg. Az általam tapasztalt 0,85 C allél gyakorisága a fent említett értékek közé esik. Az eddigi kutatások során számos SNP-t azonosítottak már a leptin gén esetében. A promóter régióban található 528-as pozícióban lévő C/T szubsztitúciót (Accession No. AB070368) számos fajtában vizsgálták, többek között PANNIER és mtsai (2009), SCHENKEL és mtsai (2005), NKRUMAH és mtsai (2005). A szakirodalomban eddig nem számoltak be a jersey fajtára vonatkozó vizsgálatokról ezen SNP esetében. Angus szarvasmarhák vizsgálata során a tapasztalt allélgyakoriságok (0,77) szintén megfelelnek SCHENKEL és mtsai (2005) eredményeinek, akik 43 angus állományban 0,73 C allélgyakoriságot mutattak ki. Ennél alacsonyabb allélgyakoriságot tapasztalt többek között GILL és mtsai (2009) akik, 443 angus esetében 0,63 illetve, PANNIER és

69

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK mtsai (2009) eredményeinek, akik 37 aberdeen angus esetében 0,59 allélgyakoriságot figyeltek meg. A feltételezett populációegyensúly meghatározásához a χ2 értékek a következőképpen alakultak: magyar tarka fajtánál χ2 =12,416; a holstein-fríz fajtánál χ2 =6,876; jersey fajtánál χ2 =3,574; és az angus fajta esetében χ2 =1,637 volt. A magyar tarka és holstein-fríz fajtáknál a magas χ2 érték alacsony szignifikancia szinttel párosulva azt jelenti, hogy a vizsgált hipotézis, vagyis, hogy a mintapopulációban Hardy-Weinberg egyensúlyt feltételezünk, nem igazolódott be, a populációk nincsenek genetikai egyensúlyban. Jersey és angus szarvasmarhák esetében azonban az alacsony χ2 érték magas szignifikancia szinttel párosult, ami a Hardy-Weinberg egyensúly meglétére utal a két mintapopulációban.

9.1.3. A TG gén 5’ UTR polimorfizmusának genotípus- és allélgyakorisági értékei hazai szarvasmarha populációkban A PCR reakció segítségével amplifikált DNS szakasz PsuI restrikciós endonukleázzal való hasítása, valamint az elektroforézis eredményeképpen az agaróz gélen UV fény segítségével 3 különböző mintázatot (genotípust) sikerült megkülönböztetnem (19. ábra). Egy három sávos (CC), egy négy sávos (CT) és egy két sávos (TT) mintázatot. Ez a 3 genotípus két allél (C és T allél) kombinációjaként értelmezhető. A kapott gyakorisági értékek felhasználásával, a genotípusok várható számát a szintén a Hardy-Weinberg egyenletnek megfelelően határoztam meg. A vizsgált hazai szarvasmarha populációk TG 5’ UTR polimorfizmus genotípus-, allélgyakoriság-megoszlásait és 2 értékeit a 10-11. táblázatok mutatják.

CC

CT TT

295 bp

473 bp

178 bp

75 bp

75 bp

19. ábra: A szarvasmarha TG gén 5’ UTR változatai 4%-os agaróz gélen.

70

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK Magyar tarka populáció esetében az C allél gyakorisága 0,73; holstein-fríz populáció esetében 0,87; a jersey fajtánál 0,77 (C) míg az angus fajtánál 0,67 (C) volt (11. táblázat). Mind a négy hazai populáció esetében (magyar tarka, holstein-fríz, jersey, angus) a legnagyobb gyakorisággal a C allél fordult elő. Az általam vizsgált populációkban az allélok kombinációjaként létrejött genotípusok számszerű megoszlása magyar tarka fajtánál 53,43% (CC), 39,04% (CT), 7,53% (TT); holstein-fríz populáció esetében 74,45% (CC), 24,10% (CT), 1,45% (TT) volt. A jersey fajtánál 59,57% (CC), 35,02% (CT), 5,41% (TT); az angus fajtánál a következőképpen alakult: 45,00% (CC), 40,00% (CT), 15,00% (TT) (10. táblázat). Összehasonlításként a 12. táblázat a TG 5’ UTR allélgyakoriságokat szemlélteti a különböző országokból származó szarvasmarha fajták esetében.

10. táblázat: A TG 5’ genotípusok megoszlása és 2 értékei a vizsgált hazai szarvasmarha populációkban. MAGYAR TARKA Genotípus gyakoriság CC CT TT 438 234 (233) 171 (173) 33 (32) 100% 53,43% (53,22%) 39,04% (39,46%) 7,53% (7,32%) tenyészet1 90 46 8 144 (100%) 62,50% 31,94% 5,56% tenyészet 2 144 125 25 294 (100%) 48,98% 42,52% 8,50% HOLSTEIN-FRÍZ N Genotípus gyakoriság CC CT TT 415 309 (310) 100 (97) 6 (8) 100% 74,45% (74,83%) 24,10% (23,35%) 1,45% (1,82%) JERSEY N Genotípus gyakoriság CC CT TT 277 165 (165) 97 (97) 15 (15) 100% 59,57% (59,41%) 35,02% (35,34%) 5,41% (5,25%) tenyészet1 157 87 12 256 (100%) 61,33% 33,98% 4,69% tenyészet 2 8 10 3 21 (100%) 38,10% 76,62% 14,28% ANGUS N Genotípus gyakoriság CC CT TT 80 36 (34) 32 (36) 12 (10) 100% 45,00% (42,25%) 40,00% (45,50%) 15,00% (12,25%) tenyészet1 18 15 7 40 (100%) 45,00% 37,50% 17,50% tenyészet 2 18 17 5 40 (100%) 45,00% 42,5% 12,50 (zárójelbe foglalva a várt, megvastagítva a megfigyelt értékek találhatók) N

2

p

0,059

0,971

2

p

0,596

0,742

2

p

0,127

0,939

2

p

0,962

0,618

71

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 11. táblázat: A TG gén 5’ allélgyakoriságok a vizsgált hazai szarvasmarha populációkban. Fajta


TG lókusz allél C 0,73 0,87 0,77 0,65

T 0,27 0,13 0,23 0,35

12. táblázat: A TG 5’ UTR polimorfizmus megoszlása a különböző szarvasmarha fajtákban. Fajta Szimentáli keresztezett (3/4 vagy nagyobb vérhányadú szimentáli) Holstein-fríz Holstein-fríz Lengyel Holstein-fríz Keresztezett állomány; többek kötött: Holstein-fríz, Vörös Holstein-fríz, Ayshire Angus Angus Vörös Angus Fekete Angus Angus keresztezett Charolais × Angus Charolais Hereford Hereford Limousin Wagyu x Limousin Wagyu Wagyu Brahman Brahman Lengyel vörös Shorthorn Keresztezett állomány: többek között: Red Angus, Shorthorn, Charolais, Limousin, Szimentáli, angus, charolais, limousin és magyar tarka

Hivatkozás

175

Allél gyakoriság C T 0,54 0,46

28 1279 28 109

0,75 0,78 0,93 0,77

0,25 0,22 0,07 0,23

Thaller és mtsai (2003b) Khatib és mtsai (2007) Pareek és mtsai (2008) Kaplanova és mtsai (2009)

819 n.a. >100 >100 134 409 27 24 324 23 242 >100 n.a. 383 467 23 744 99

0,81 0,70 0,63 0,72 0,78 0,78 0,76 0,96 0,90 0,96 0,61 0,37 0,37 0,996 0,97 0,94 0,82 0,78

0,19 0,30 0,37 0,28 0,22 0,22 0,24 0,04 0,10 0,04 0,39 0,63 0,63 0,004 0,03 0,06 0,18 0,22

Barendse és mtsai (2004) GeneNote 1 Nicol és mtsai (2001) Nicol és mtsai (2001) Moore és mtsai (2003) Van Eenennaam és mtsai (2007) Thaller és mtsai (2003b) Pareek és mtsai (2008) Van Eenennaam és mtsai (2007) Pareek és mtsai (2008) Xiao-Lin Wu és mtsai (2005) Nicol és mtsai (2001) GeneNote 1 Smith és mtsai (2009) Casas és mtsai (2005) Pareek és mtsai (2008) Barendse és mtsai (2004) Barendse és mtsai (2004)

60

0,808

0,192

Anton és mtsai (2008)

N

Rincker és mtsai (2004)

72

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK Az eddigi kutatásokban több szerző (BARENDSE és mtsai (1999, 2001); CASAS és mtsai (2005)) kutatása nyomán megállapíthatjuk, hogy a TG 5’ UTR polimorfizmusa az állatok húsának márványozottságát befojásolja. A különböző fajtákkal végzett kísérletek ezért főleg a húshasznú állományok vizsgálatát jelentette. Eddig csupán egy publikáció született a TG gén és a tejelő állományok tejtermelése vonatkozásában (KHATIB és mtsai, 2007). A kísérlet során tapasztalt C allélgyakoriság a magyar tarka fajta esetében (0,73) magasabb értéket képvisel, mint RINCKER és mtsai (2004) eredményei, akik 175 nagyrészt (≥3/4) szimentáli szarvasmarhánál 0,54 allélgyakoriságot figyeltek meg a C allél esetében. THALLER és mtsai (2003) 28 holstein-fríz genotipizálása során C:0,75 allélgyakoriságot mutattak ki. Hasonlóképpen, mint KHATIB és mtsai (2007), akik a holstein-fríz fajtával végzett kísérleteikben (29 apától származó család) kapcsolatot kerestek a TG gén és a tejtermelésük között. A TG gén tipizálását követően 0,78 allélgyakoriságot tapasztaltak. Ennél magasabb értéket mutatott ki PAREEK és mtsai (2008), akik 28 lengyel holstein-fríz esetében 0,93 allélgyakoriságról számoltak be. Jelen vizsgálatomban a holstein-fríz fajtánál mért 0,87 allél gyakorisági érték a fent említett értékek közé esik. A szakirodalomban eddig jersey fajtára vonatkozó vizsgálatokról még nem számoltak be. Az általam mért allélgyakoriság: C allél:0,77; T allél: 0,23 volt. Angus szarvasmarhák vizsgálata során a tapasztalt C allél gyakorisága (0,65) volt, mely érték megfelel NICOL és mtsai (2001) eredményeinek akik, több mint 100 red angus vizsgálatakor 0,63 C allélgyakoriságot tapasztaltak. Ennél magasabb értékeket mutattak ki többek között MOORE és mtsai (2003), akik 134 angus keresztezett állományban 0,78, míg BARENDSE és mtsai (2004) 819 angus vizsgálatakor 0,81 C allélgyakoriságot tapasztaltak. A χ2 értékek a következőképpen alakultak: magyar tarka fajtánál χ2 =0,059; a holstein-fríz fajtánál χ2 =0,596; jersey fajtánál χ2 =0,127; és az angus fajta esetében χ2 =0,962 volt. A TG gén 5’ UTR polimorfizmusa esetében mind a négy hazai szarvasmarha populációnál az alacsony χ2 értékek magas szignifikancia szinttel párosultak, ami a HardyWeinberg egyensúly meglétére utal a mintapopulációkban.

73


9.2. Statisztikai analízis eredményei A DGAT1 K232A, leptin C528T és TG 5’ UTR polimorfizmusainak feltételezett hatásait tanulmányozva a vizsgált hazai magyar tarka, holstein-fríz, jersey tejelő tehenek laktációs, valamint angus húshasznú állomány esetében kétféle húsminta (hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus)) zsírtartalmának adatait hasonlítottam össze az anyag és módszer fejezetben említett statisztikai módszerek segítségével.

9.2.1. Leíró statisztika eredményei A vizsgált tulajdonságok adatszerű bemutatását (átlag és szórás értékét) genotípus szerinti bontásban a különböző fajták esetében a 13-16. táblázat tartalmazza. A 13-16. táblázatok adatai az állatok termelési eredményének számtani középértékeit és szórásait mutatják be a 3 gén (DGAT1, leptin és TG) genotípusonkénti csoportosításában. Önmagukban csupán tendenciát jeleznek, a statisztikailag igazolható hatásokat a varianciaanalízis módszere adja, amely figyelembe vesz több, a termelést befolyásoló tényezőt is (lsd: 9.2.2. fejezet). Természetesen az állatok tej-, és hústermelési teljesítménye nem kizárólagosan az általam vizsgált genotípusok függvénye. Feltételezve, hogy az állatok tartási és menedzsment körülményei sztenderdek és összehasonlíthatóak, a gyakorlati megvalósítás és a véletlen események torzító hatását matematikai módszerek segítségével kell kiküszöbölnünk. Az adatok nagy eltérést mutatnak az egyes gazdaságok és a laktáció sorszámát illetően. A vizsgált magyar tarka és jersey populációk laktációs tulajdonságainak leíró statisztikáját az ellés sorszáma és tenyészetenkénti bontásban magyar tarka populáció esetében a 7-8. melléklet, jersey populáció esetében a 10-11. melléklet, tartalmazza. A holstein-fríz laktációs tulajdonságainak leíró statisztikáját ellés sorszám szerinti bontásban a 9. melléklet tartalmazza. A vizsgált angus populáció hosszú hátizom és fehérpecsenye zsírtartalmának (%) leíró statisztikáját a különböző tenyészetekben a 12. melléklet szemlélteti. Ezek a különbségek néhol meglehetősen nagyok, statisztikailag is jelentős mértékűek. Akkor is, ha az esetenként magasabb szórásértékeket is figyelembe veszünk az összehasonlításkor. Ez is alátámasztja egy, a teljesítményt befolyásoló faktorokat kiegyenlíteni képes matematikai modell felállításának szükségességét.

74

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 13. táblázat: A vizsgált magyar tarka tehén populáció laktációs tulajdonságainak leíró statisztikája az egyes DGAT1, leptin és TG genotípusok szerinti bontásban. DGAT1 tulajdonságok tejelő napok száma

szárazonállás (nap)

305 napos tejhozam (kg)

305 napos zsír %

305 napos tejzsír hozam (kg) 305 napos tejfehérje %

305 napos tejfehérje hozam (kg) max. befejt tej (kg)

átlagos befejt tej (kg)

perzisztencia %

Leptin

TG

genotípus

átlag

SD

genotípus

átlag

SD

genotípus

átlag

SD

AA/AA

333,96

51,29

CC

323,64

72,81

CC

322,79

78,01

AA/GC

322,66

71,33

CT

321,93

83,90

CT

325,16

79,18

GC/GC

322,16

79,87

TT

312,53

82,14

TT

312,23

84,88

AA/AA

66,79

24,40

CC

73,94

31,00

CC

74,57

35,86

AA/GC

67,82

27,91

CT

74,12

50,59

CT

74,53

48,32

GC/GC

75,46

42,62

TT

71,38

25,17

TT

69,12

33,74

AA/AA

4765,48

1633,50

CC

5454,47

1564,05

CC

5491,35

1574,12

1325,68

CT

1538,27

CT

5170,47

1481,30

5405,00

1713,96

TT

5138,34

1506,82

AA/GC

5309,60

5378,75

GC/GC

5466,91

1597,39

TT

AA/AA

4,52

0,56

CC

3,95

0,49

CC

3,92

0,47

AA/GC

4,18

0,46

CT

3,87

0,48

CT

3,92

0,53

4,08

0,45

TT

4,01

0,42

GC/GC

3,85

0,47

TT

AA/AA

215,76

75,10

CC

214,47

65,65

CC

214,88

65,17

AA/GC

222,15

61,46

CT

207,98

63,65

CT

202,10

63,22

219,83

72,19

TT

205,37

59,84

GC/GC

210,09

65,70

TT

AA/AA

3,79

0,19

CC

3,50

0,22

CC

3,49

0,22

AA/GC

3,59

0,24

CT

3,52

0,22

CT

3,53

0,22

GC/GC

3,49

0,21

TT

3,56

0,24

TT

3,57

0,22

AA/AA

179,60

59,05

CC

189,80

50,39

CC

190,65

51,01

AA/GC

190,20

46,63

CT

188,45

51,52

CT

182,01

49,03

GC/GC

189,56

51,73

TT

190,56

56,77

TT

181,85

49,79

AA/AA

21,15

7,14

CC

24,04

6,31

CC

24,16

6,50

AA/GC

23,68

6,00

CT

23,70

6,29

CT

23,04

5,97

23,91

6,54

TT

22,77

5,82

GC/GC

24,04

6,32

TT

AA/AA

15,92

5,24

CC

18,69

5,39

CC

18,76

5,38

AA/GC

18,08

4,42

CT

18,31

5,16

CT

17,68

5,10

18,53

5,94

TT

17,67

4,92

GC/GC

18,70

5,46

TT

AA/AA

74,78

6,62

CC

76,12

9,14

CC

76,25

8,92

AA/GC

75,58

8,86

CT

75,86

9,37

CT

75,12

10,05

GC/GC

76,08

9,53

TT

75,24

12,00

TT

75,66

9,26

75

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 14. táblázat: A vizsgált holstein-fríz tehén populáció laktációs tulajdonságainak leíró statisztikája az egyes DGAT1, leptin és TG genotípusok szerinti bontásban. tulajdonságok tejelő napok száma



305 napos zsír %

305 napos tejzsír hozam (kg) 305 napos tejfehérje %

305 napos tejfehérje hozam (kg) max. befejt tej (kg)


perzisztencia %

DGAT1

Leptin

TG

genotípus

átlag

SD

genotípus

átlag

SD

genotípus

átlag

SD

AA/AA

356,32

111,90

CC

347,20

101,42

CC

348,31

107,30

AA/GC

347,12

101,40

CT

344,55

115,84

CT

343,64

101,13

374,75

133,62

TT

319,82

119,80

GC/GC

345,69

108,35

TT

AA/AA

75,29

34,96

CC

77,08

31,01

CC

76,56

33,70

AA/GC

77,78

34,99

CT

78,53

38,83

CT

79,69

31,16

GC/GC

77,46

32,33

TT

74,57

9,66

TT

89,19

48,98

AA/AA

8784,10

2005,55

CC

9595,87

1983,19

CC

9646,00

2029,50

AA/GC

9273,84

1973,66

CT

9737,97

2085,86

CT

9548,78

1987,88

GC/GC

9897,46

1994,70

TT

8657,00

2152,15

TT

9706,93

1854,25

AA/AA

4,12

0,53

CC

3,67

0,43

CC

3,71

0,44

0,40

CT

0,44

CT

3,58

0,40

3,77

0,43

TT

3,83

0,41

349,30

73,30

CC

354,05

72,98

74,29

CT

340,27

74,63

371,67

79,94

AA/GC

3,81

3,69

GC/GC

3,57

0,40

TT

AA/AA

357,81

77,23

CC

72,31

CT

326,21

83,83

TT

AA/GC

349,92

356,55

GC/GC

351,50

74,35

TT

AA/AA

3,35

0,21

CC

3,214

0,19

CC

3,21

0,19

AA/GC

3,23

0,19

CT

3,172

0,18

CT

3,19

0,19

3,214

0,21

TT

3,26

0,19

GC/GC

3,18

0,18

TT

AA/AA

292,63

62,94

CC

306,88

59,53

CC

307,77

60,88

AA/GC

298,23

60,11

CT

307,91

63,26

CT

302,93

59,89

GC/GC

313,10

60,16

TT

277,49

67,61

TT

316,50

60,37

AA/AA

38,25

8,61

CC

40,20

7,92

CC

40,45

8,01

AA/GC

39,35

8,10

CT

40,82

8,24

CT

39,90

7,98

GC/GC

41,10

7,85

TT

37,60

8,84

TT

42,09

9,52

AA/AA

29,82

6,70

CC

32,52

6,67

CC

32,54

6,70

AA/GC

31,32

6,62

CT

32,74

6,83

CT

32,51

6,69

30,00

7,58

TT

33,17

7,27

GC/GC

33,49

6,62

TT

AA/AA

76,94

8,73

CC

79,32

7,60

CC

79,02

7,92

AA/GC

78,36

8,27

CT

78,88

8,36

CT

79,68

7,63

GC/GC

79,81

7,40

TT

76,93

6,02

TT

77,24

5,33

76

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 15. táblázat: A vizsgált jersey tehén populáció laktációs tulajdonságainak leíró statisztikája az egyes DGAT1, leptin és TG genotípusok szerinti bontásban. tulajdonságok

tejelő száma

DGAT1

napok


305 napos zsír %

305 napos tejzsír hozam (kg)

305 napos tejfehérje %

305 napos tejfehérje hozam (kg) max. (kg)

befejt

tej


perzisztencia %

TG

genotípus

átlag

SD

genotípus

átlag

SD

genotípus

átlag

SD

AA/AA

367,75

125,07

CC

371,68

121,45

CC

375,91

132,86

AA/GC

376,32

124,32

CT

363,66

127,92

CT

355,12

116,98

GC/GC

366,92

82,92

TT

410,00

91,53

TT

379,27

96,17

AA/AA

76,99

59,10

CC

74,92

47,79

CC

76,36

58,92

42,66

CT

71,81

CT

74,47

58,09

94,50

16,26

TT

70,96

35,97

AA/GC


Leptin

66,63

73,85

GC/GC

80,81

42,25

TT

AA/AA

5159,31

750,94

CC

5188,95

726,00

CC

5223,89

680,67

AA/GC

5303,22

708,55

CT

5140,88

822,19

CT

5153,72

805,49

GC/GC

4900,35

803,66

TT

4949,67

675,49

TT

4968,09

654,10

AA/AA

5,42

0,51

CC

5,32

0,55

CC

5,27

0,53

AA/GC

5,11

0,53

CT

5,34

0,52

CT

5,37

0,57

GC/GC

5,03

0,61

TT

4,88

0,50

TT

5,37

0,55

AA/AA

279,11

39,37

CC

274,84

37,71

CC

274,10

36,07

AA/GC

269,33

33,87

CT

273,45

42,83

CT

275,80

39,42

GC/GC

244,20

37,34

TT

239,70

22,00

TT

268,04

38,73

AA/AA

3,99

0,21

CC

3,96

0,21

CC

3,95

0,21

AA/GC

3,90

0,21

CT

3,96

0,21

CT

3,96

0,22

GC/GC

3,88

0,19

TT

3,92

0,15

TT

3,96

0,23

AA/AA

206,41

30,03

CC

205,69

28,49

CC

206,46

26,92

AA/GC

206,12

26,32

CT

203,48

32,51

CT

204,52

30,81

GC/GC

188,81

29,98

TT

193,37

19,78

TT

197,37

27,50

AA/AA

21,62

3,25

CC

21,73

3,22

CC

21,88

3,07

AA/GC

22,15

3,09

CT

21,69

3,24

CT

21,57

3,44

19,47

1,01

TT

20,93

3,29

GC/GC

21,12

3,30

TT

AA/AA

17,45

2,72

CC

17,51

2,62

CC

17,73

2,46

AA/GC

17,92

2,67

CT

17,49

2,99

CT

17,38

2,94

16,23

2,18

TT

16,45

2,34

GC/GC

16,44

2,50

TT

AA/AA

79,05

7,56

CC

79,09

7,43

CC

79,36

6,71

AA/GC

79,35

6,68

CT

78,12

8,71

CT

78,75

8,08

GC/GC

75,53

11,60

TT

83,13

7,24

TT

76,07

11,42

77

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 16. táblázat: A vizsgált angus populáció hosszú hátizom- és fehérpecsenye zsírtartalmának leíró statisztikája az egyes DGAT1, leptin és TG genotípusok szerinti bontásban. tulajdonságok

hosszú hátizom (LD) zsírtartalma (%)

fehérpecsenye (ST) zsírtartalma (%)

DGAT1

Leptin

TG

genotípus

átlag

SD

genotípus

átlag

SD

genotípus

átlag

SD

AA/AA

18,12

5,41

CC

12,41

4,49

CC

12,64

5,02

AA/GC

12,15

5,55

CT

11,14

4,89

CT

11,93

4,76

GC/GC

11,91

4,37

TT

15,91

4,90

TT

15,70

6,65

AA/AA

10,78

4,03

CC

7,28

2,53

CC

7,84

2,88

AA/GC

7,60

2,94

CT

7,40

2,50

CT

7,26

2,25

GC/GC

7,42

2,32

TT

9,83

3,00

TT

12,25

1,91

9.2.2. Hatásvizsgálat eredményei

9.2.2.1. A DGAT1 K232A, a leptin C528T, valamint a TG 5’ UTR polimorfizmusok és a vizsgált tulajdonságok közötti összefüggések hazai magyar tarka állományban

9.2.2.1.1. Többváltozós varianciaanalízis eredményeinek összehasonlítása

A különböző korú, laktációs sorszámú, különböző környezetben élő, stb. magyar tarka, holstein-fríz, jersey tehenek, valamint a húshasznú angus szarvasmarhák összehasonlíthatóságát matematikai modell felállításával lehet elérni. Az egyedek tejtermelését befolyásoló tényezőket lehetőség szerint mind figyelembe véve a 8.5.2.2.1. fejezetben ismertetett modelleket állítottam fel és alkalmaztam a továbbiakban. Az egyenletek felállításakor az állatmodell (animal model) felépítését is figyelembe vettem. Az apahatás elhagyásának, illetve figyelmen kívül hagyásának több oka volt. Egyrészt, mert a vizsgált egyedek több apától származtak, lehetetlenné téve ezzel az egyes apák hatásainak megfelelő összehasonlítását. Másrészt, ha feltételezzük, hogy a vizsgált lókuszok markerei lehetnek a tej-, hústermeléssel kapcsolatos tulajdonságoknak, tehát valamiféle kapcsoltságot feltételezünk a tejtermelés és a DGAT1, leptin és TG lókuszok között, abban az esetben a DGAT1 leptin és TG genotípusok jelenléte a modellben az apahatást is magában foglalja. A matematikai modellek kialakítása során azok a faktorok kerültek beépítésre, amelyek a vizsgált populációk esetében hatással lehetnek a termelési tulajdonságokra, és ez által összehasonlíthatóak. Az elemzés során vizsgáltam a különböző lókusz genotípusok önálló és együttes hatását is. A kétszeres és háromszoros genotípus-genotípus interakciók a következők voltak: DGAT1 genotípus * leptin genotípus; DGAT1 genotípus * TG

78

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK genotípus; leptin genotípus * TG genotípus és a DGAT1 genotípus * leptin genotípus * TG genotípus. A magyar tarka fajta esetében a modellben szereplő faktorok szignifikancia szintjét, vagyis az állatok teljesítményére gyakorolt hatások erősségét, illetve jelentőségét a tejtermelési tulajdonságokra a 17. táblázat mutatja be. A faktorok hatásainak mértékét a leggyakrabban használt többváltozós varianciaanalízis módszerével (U-próba, más néven Wilks’ Lambda módszer) számítottam ki. A Wilks-féle lambda egy olyan tesztstatisztika, melyet a többváltozós varianciaanalízis esetében használnak annak vizsgálatára, hogy vannak-e különbségek a csoportosító változó által kialakított csoportok átlagai között. A mennyiségi jellegek öröklődése jóval bonyolultabb, mint az egy gén által meghatározott tulajdonságoké. Sok gén határozza meg őket és hatásuk általában összeadódik. Így a többváltozós varianciaanalízis segítségével megvizsgáltam a genotípusok különböző kombinációinak hatását a tejtermelési tulajdonságokra. A tejtermelési tulajdonságok vizsgálatakor a többváltozós varianciaanalízis segítségével igazoltam az összhatást a DGAT1 genotípus (Wilks’ Lambda érték, p<0,005) leptin genotípus (Wilks’ Lambda érték, p<0,01) TG genotípus (Wilks’ Lambda érték, p<0,01) esetében (17.táblázat). A születési év, ellési évszak, ellés sorszáma, tenyészet (Wilks’ Lambda értékek, p<0,005) esetében szintén erős szignifikancia szinteket sikerült kimutatni. A genotípus interakciók közül a leptin genotípus * TG genotípus esetében sikerült igazolnom az interakció hatását az adott tulajdonságcsoportra (Wilks’ Lambda érték, p<0,01), a három másik interakció tekintetében ugyanezt már nem tudtam kimutatni (Wilks’ Lambda érték, p>0,10) (17. táblázat). Mivel e vizsgált változók interakcióinak hatása nem volt szignifikáns, ezeket a kölcsönhatásokat nem szerepeltettem a modellben, ugyanis jelentősen befolyásolhatták volna az eredményeket.

17. táblázat. A magyar tarka populáció esetében alkalmazott modellben használt faktorok tejtermelési tulajdonságokra gyakorolt hatásai többváltozós varianciaanalízis módszerével számolva (U-próba). Faktorok DGAT1 genotípus Leptin genotípus TG genotípus születési év ellési évszak ellés sorszám tenyészet

p 0,0001*** 0,006** 0,007** 0,0001*** 0,0001*** 0,0001*** 0,0001***

Kombinációk DGAT1 genotípus * leptin genotípus DGAT1 genotípus * TG genotípus leptin genotípus * TG genotípus

p 0,257 0,612 0,009**

DGAT1 genotípus * leptin genotípus * 0,457 TG genotípus

(*:p<0,05, **:p<0,01, ***:p<0,005)

79

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK Így a többváltozós varianciaanalízis fent ismertetett eredményei alapján az alábbi továbbfejlesztett képlet segítségével ismét kiszámoltam a felsorolt hatások erősségét (18. táblázat). A továbbfejlesztett általános lineáris modell matematikai képlete a tejtermelési tulajdonságok esetében a magyar tarka állományban: yijklmno = μ + DGATi + Lepj + TGk + születési évl + laktáció számam + évszakn + tenyészeto + Lepi*TGj + eijklmno ahol: y


μ


DGAT1i


Lepj

a Leptin genotípus (CC, CT, TT) fix hatása,

TGk


születési évl


laktáció számam


évszakn


tenyészeto


Lepj*TGk

leptin * TG interakció hatása

e

a maradék hiba

18. táblázat: A továbbfejlesztett modellben használt faktorok tejtermelési tulajdonságokra gyakorolt hatásai többváltozós varianciaanalízis módszerével számolva, magyar tarka populáció esetében (U-próba).

Faktorok DGAT1 genotípus

p 0,0001***

Leptin genotípus

0,110

TG genotípus

0,001***

Leptin genotípus x TG genotípus 0,004*** születési év 0,0001*** ellési évszak

0,0001***

ellés sorszám

0,0001***

tenyészet

0,0001*** (*:p<0,05, **:p<0,01, ***:p<0,005)

80

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A két modell alapján kiszámított hatásokat összehasonlítva kiderült, hogy a leptin genotípus x TG genotípus interakció beépítésével a leptin genotípus tejtermelésre kifejtett hatása csak tendencia szintűvé vált (p>0,1), míg a TG genotípus, és az interakció, erősebb szignifikáns hatása lett kimutatható.

9.2.2.1.2. A független változók hatásai

A 19. táblázat a magyar tarka populáció esetében részletesen szemlélteti az egyes vizsgált tejtermelési tulajdonságok szerint lebontva és a továbbfejlesztett modell alapján a független változóként meghatározott faktorok hatásait. A közölt szignifikancia szintek alapján elmondható, hogy a DGAT1 lókusza szignifikánsan befolyásolta a 305 napos tejhozamot (kg) (p<0,005), a 305 napos tejzsír-, és tejfehérje %-ot (p<0,005), a maximálisan-, és átlagosan befejt tej (kg) mennyiségét (p<0,005). A leptin és a TG lókusza a 305 napos tejzsír %-ra (p<0,005) volt szignifikáns (p<0,005) hatással. Saját eredményeimben a leptin genotípus x TG genotípus interakció szignifikánsan befolyásolta a 305 napos tej-, tejzsír és tejfehérje hozamot (kg) (p<0,01, p<0,05, p<0,005, rendre) a 305 napos tejzsír %-ot (p<0,05), valamint az átlagosan befejt tej mennyiséget (p<0,005). A 13. melléklet a vizsgált magyar tarka populáció termelési eredményeinek átlag és szórás értékeit mutatja be a leptin és TG genotípus csoportok páronkénti összehasonlításával. Ugyanebben a táblázatban az elemszámokat is feltűntettem, ahol a ritkán előforduló genotípusok (TT) kombinációit is megfigyelhetjük. A születési év, mint fix faktor szignifikáns (p<0,005) hatással bírt szinte az összes vizsgált tejtermelési tulajdonságra, kivéve a szárazonállás időtartamát. A szaporodásbiológiai tulajdonságok közül az ellés sorszámának, vagyis annak, hogy a tehén hányadik laktációban termelt, igen erős (p<0,005) hatása volt a 305 napos tej,- tejzsír és tejfehérje hozamra (kg), a 305 napos tejfehérje %-ra, a maximálisan-, és az átlagosan befejt tejmennyiségre (kg), valamint a perzisztenciára (%). Kiegészítésként megjegyzendő, hogy vizsgálataimban a magyar tarka populáció esetében négy egymást követő laktáció adatait használtam fel. Az ellési évszak – az eltérő takarmányozási és klimatikus kondíciók által – szintén igen erős szignifikáns hatással volt (p<0,005) 305 napos tej-, tejzsír és tejfehérje hozamra (kg), a 305 napos tejzsír-, és fehérje %-ra, a maximálisan-, és az átlagosan befejt tejmennyiségre (kg), valamint a perzisztenciára (%). A fix faktorok közül a tenyészetek hatása ugyancsak jelentős szignifikáns különbségeket okozott az állatok teljesítményében. Ennek oka lehet a telepek eltérő menedzsmentje és esetleg takarmányozási protokollja, a takarmányminőség vagy a tenyészetek eltérő mikroklímája is. A tenyészetnek igen erős (p<0,005) hatása volt a 305 napos tej-, tejzsír és tejfehérje hozamra (kg), a 305 napos tejfehérje %-ra, a maximálisan-, és az átlagosan befejt tejmennyiségre (kg), valamint a perzisztenciára (%).

81

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 19. táblázat: A vizsgált hatótényezők hatásai, illetve a hatások erőssége (szignifikancia szintje) tulajdonságok szerinti bontásban a magyar tarka populáció esetében. Függő változók

tejelő napok száma szárazonállás (nap) 305 napos tejhozam (kg) 305 napos tejzsír % 305 napos tejzsír hozam (kg) 305 napos tejfehérje % 305 napos tejfehérje hozam (kg) max. befejt tej (kg) átlagos befejt tej (kg) perzisztencia %

Független változók Leptin születési ellési g.t. x év évszak TG g.t.

ellés sorszám

tenyészet

0,281

0,614

0,001***

0,508

0,904

0,463

0,859

0,303

0,784

0,108

0,247

0,416

0,998

0,0001***

0,474

0,097

0,007**

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,001***

0,001***

0,034*

0,0001***

0,0001***

0,625

0,843

0,372

0,579

0,311

0,020*

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,113

0,157

0,211

0,0001***

0,0001***

0,001***

0,0001***

0,059

0,636

0,127

0,009***

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,738

0,074

0,088

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,401

0,117

0,004***

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,537

0,289

0,542

0,135

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,0001***

DGAT1 g.t.

Leptin g.t.

TG g.t.

0,591

0,614

0,106

(*:p<0,05, **:p<0,01, ***:p<0,005)

9.2.2.1.3. A genotípus-átlagok összevetése

A többváltozós, összes tulajdonságot figyelembe vevő modell összefoglaló értékelése után magyar tarka populáció estében a DGAT1, leptin, TG lókuszok esetleges hatásainak felderítéséhez a különböző genotípus-csoportok teljesítményének összevetését is elvégeztem a Fisher-féle LSD teszt (least square differences: legkisebb négyzetes különbségek), illetve nem homogén varianciák esetében Tamhane-féle teszt segítségével. A homogenitás vizsgálat eredményei a legtöbb esetben egyenlő varianciákat mutattak, de a varianciaanalízis szerencsére nem túl érzékeny a varianciák heterogenitására. A homogenitás hiánya csak akkor okoz gondot, ha a Levene’s teszt azt p<0,001 szinten igazolja. Az így homogénnek mutatkozó varianciájú paraméterek esetében tehát az engedékenyebb, de hatékonyabb Fisher-féle LSD módszert alkalmaztam. A 20. táblázat egyértelműen szemlélteti a vizsgált varianciák homogenitását.

82

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 20. táblázat: A varianciák homogenitását vizsgáló Levene-féle teszt eredményei a tejtermelési mutatóknál. tulajdonságok tejelő napok száma szárazonállás (nap) 305 napos tejhozam (kg) 305 napos tejzsír % 305 napos tejzsír hozam (kg) 305 napos tejfehérje % 305 napos tejfehérje hozam (kg) max. befejt tej (kg) átlagos befejt tej (kg) perzisztencia %

F

p

0,922 0,749 1,097 1,095 1,129 1,224 1,023 1,095 1,085 1,100

0,840 1,000 0,132 0,137 0,072 0,008 0,392 0,136 0,163 0,126

A tejtermelési tulajdonságok összehasonlításánál több szignifikáns különbséget sikerült kimutatni (lila színnel jelölve). A vizsgált tejtermelési adatok legkisebb négyzetes átlagait (LSM), illetve azok páronkénti összehasonlítását a 21-22. táblázat mutatja be.

21. táblázat: A tejtermelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként hazai magyar tarka populáció esetében. DGAT1 tulajdonságok tejelő napok száma


max. befejt tej (kg)

genotípus

LSM±SE

genotípus

LSM±SE

301,95±16,85

CC

314,22±7,91

CC

317,36±9,04

AA/GC

310,88±7,76

CT

312,31±7,79

CT

312,90±8,87

GC/GC

314,68±6,20

TT

300,98±14,41

TT

297,25±13,01

AA/AA

66,96±8,72ab

CC

68,14±4,09

CC

73,35±4,68

AA/GC

68,02±4,01a

CT

69,40±4,03

CT

72,11±4,59

GC/GC

73,87±3,21b

TT

71,32±7,46

TT

63,41±6,74

AA/AA

20,81±1,12a 23,29±0,52b 24,26±0,41b

CC

23,06±0,53 22,87±0,52 22,43±0,96

CC

23,39±0,60a 23,38±0,59b 21,59±0,87b

15,29±0,98a 17,81±0,45b 18,68±0,36c

CC

17,68±0,46 17,36±0,45 16,76±0,84

CC

73,15±2,14 75,39±0,99 75,36±0,79

CC

75,66±1,00 75,25±0,99 72,99±1,83

CC

GC/GC AA/AA AA/GC GC/GC perzisztencia %

genotípus

TG

AA/AA

AA/GC átlagos befejt tej (kg)

LSM±SE

Leptin

AA/AA AA/GC GC/GC

CT TT CT TT CT TT

CT TT CT TT CT TT

17,48±0,53a 17,91±0,52b 16,40±0,76b 74,51±1,15a 75,44±1,13b 73,95±1,65ab

(a, b, c : a különböző betűvel jelölt értékek szignifikánsan eltérnek egymástól, ab: nem szignifikáns kapcsolatot jelez p<0,05 szinten)

83

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A tejelő napok száma esetében nem volt kimutatható szignifikáns különbség a DGAT1, leptin és a TG genotípusai között. A szárazonállási idő tekintetében a DGAT1 gén genotípusai között szignifikáns kapcsolat volt kimutatható. A GC/GC genotípusú egyedek szignifikánsan magasabb értéke volt kimutatható az AA/GC genotípusú egyedekhez képest. Az AA/AA genotípusú állatoknál azonban semmilyen különbség nem volt kimutatható a két másik genotípushoz képest. Ezen mutató esetében a leptin és a TG genotípusai között nem volt szignifikáns különbség. Mindkét befejési érték esetében sikerült szignifikáns kapcsolatot kimutatni a DGAT1 genotípusai között. A maximálisan befejt tej mennyiség esetében az AA/AA genotípusú egyedek szignifikánsan kisebb értéket értek el, mint az AA/GC és GC/GC genotípusú tehenek. A két utóbbi genotípus között nem volt szignifikáns különbség. Az átlagosan befejt tej mennyiség vonatkozásában ugyancsak az AA/AA genotípusú egyedek értek el szignifikánsan kisebb értéket az AA/GC és GC/GC genotípusú tehenekhez képest (20. ábra). 30 25 20 15 10 5 0 AA/AA

AA/GC

GC/GC


20,81

23,29

24,26


15,29

17,81

18,68

20. ábra: A maximálisan illetve az átlagosan befejt tejmennyiség legkisebb négyzetes átlagai DGAT1, genotípusonként. A maximálisan illetve az átlagosan befejt tejmennyiségek esetében (21. ábra) a leptin genotípusai között nem volt szignifikáns különbség. 25 20 15 10 5 0

CC

CT

TT


23,06

22,87

22,43


17,68

17,36

16,76

21. ábra: A maximálisan illetve az átlagosan befejt tejmennyiség legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként.

84

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A TG genotípusai között is sikerült kimutatni szignifikáns különbséget. A maximálisan befejt tej mennyiség esetében a CC genotípusú egyedek szignifikánsan magasabb értéket értek el, mint az CT és TT genotípusú tehenek. A két utóbbi genotípus között nem volt szignifikáns különbség. Az átlagosan befejt tej mennyiség vonatkozásában a CC genotípusú egyedek szignifikánsan magasabb értéket értek el, mint a TT genotípusú egyedek, valamint alacsonyabbat a CT genotípusú tehenekhez képest (22. ábra).

30 25 20 15 10 5 0 CC

CT

TT


23,39

23,38

21,59


17,48

17,91

16,40

22. ábra: A maximálisan illetve az átlagosan befejt tejmennyiség legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. A laktációs perzisztencia vizsgálata során a DGAT1 és leptin genotípusai között nem volt szignifikáns kapcsolat. A TG genotípusok esetében szignifikáns különbség volt kimutatható a CC és CT genotípusok között. Ezen vizsgált tulajdonság esetében a CC genotípusú tehenek szignifikánsan alacsonyabb értéket produkáltak, mint heterozigóta társaik. A TT genotípusú állatoknál azonban semmilyen különbség nem volt kimutatható. A 305 napos laktációs termelési mutatók adatait vizsgálva (22. táblázat) több szignifikáns különbség is mutatkozott (lila színnel jelölve) az egyes genotípusok között.

85

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 22. táblázat: A 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként hazai magyar tarka populáció esetében. DGAT1 tulajdonságok

genotípus

Leptin genotípus

LSM±SE

LSM±SE

TG genotípus

LSM±SE

AA/AA

4467,0±283,5a

CC

5115,7±133,0

CC

5117,2±152,2a

AA/GC

5148,38±130,52b

CT

5058,28±131,14

CT

5177,82±149,31b

GC/GC

5406,17±104,38c

TT

4847,60±242,53

TT

4726,52±218,98b

AA/AA

4,81±0,11a

CC

4,35±0,05a

CC

4,31±0,06a

AA/GC

4,39±0,05b

CT

4,32±0,05b

CT

4,40±0,06a

GC/GC

4,09±0,04c

TT

4,63±0,09c

TT

4,59±0,08b


AA/AA

213,35±12,45a 225,21±5,73b 219,90±4,59a

CC

219,75±5,85 215,85±5,76 222,86±10,66

CC

218,04±6,69a 225,98±6,56b 214,45±9,62ab


AA/AA

3,82±0,04a 3,63±0,02b 3,52±0,02c

CC

3,63±0,02a 3,64±0,02b 3,70±0,04c

CC

168,56±9,62a 186,23±4,43b 188,93±3,54b

CC

184,13±4,51 182,23±4,45 177,36±8,23

CC


305 napos zsír %

AA/GC GC/GC

AA/GC GC/GC

305 napos tejfehérje hozam (kg)

AA/AA AA/GC GC/GC

CT TT

CT TT

CT TT

CT TT

CT TT

CT TT

3,63±0,02a 3,64±0,02b 3,70±0,03b 184,25±5,16a 186,99±5,07b 172,49±7,43b

(a, b : a különböző betűvel jelölt értékek szignifikánsan eltérnek egymástól, ab: nem szignifikáns kapcsolatot jelez p<0,05 szinten)

A 305 napos laktációs tejhozam vizsgálata során a DGAT1 esetében az AA/AA genotípusú egyedek szignifikánsan alacsonyabb értéket értek el, mint az AA/GC és GC/GC genotípusú társaik (23. ábra).

6000,0 5500,0 5000,0 4500,0 4000,0 3500,0 305 napos tejhozam (kg)

AA/AA

AA/GC

GC/GC

4467,0

5148,4

5406,2

23. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként. Nem volt szignifikáns kapcsolat kimutatható a 305 napos tejhozamok és a leptin genotípusai között (24. ábra).

86


5400,0 5200,0 5000,0 4800,0 4600,0 305 napos tejhozam (kg)

CC

CT

TT

5115,7

5058,3

4847,6

24. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként. A TG esetében a CC genotípusú egyedek szignifikánsan magasabb értéket értek el mint a TT genotípusú egyedek, valamint alacsonyabbat a CT genotípusú tehenekhez képest (25. ábra).


CC

CT

TT

5117,2

5177,8

4726,5

25. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. A 305 napos tejzsír hozamnál a DGAT1 esetében a heterozigóta egyedek szignifikánsan magasabb értéket produkáltak, mint a másik két genotípushoz tartozó egyedek. Ugyanezen tulajdonság esetében a TG genotípusok esetében ugyancsak a heterozigóta egyedek értek el szignifikánsan magasabb értéket, a CC genotípusúakhoz képest. A TT genotípusú állatoknál nem volt kimutatható szignifikáns különbség a két másik genotípushoz képest. A 305 napos tejfehérje hozamnál a DGAT1 esetében az AA/AA genotípus egyedek szignifikánsan alacsonyabb tejfehérje hozammal rendelkeztek, mint a két másik genotípus egyedei. A TG genotípusoknál a CC genotípusú egyedek szignifikánsan magasabb tejfehérje mennyiséget produkáltak a TT genotípusúakhoz képest, illetve alacsonyabbat a CT genotípusúakhoz képest. A TT és a CT genotípusú állatok tejfehérje hozama között azonban semmilyen szignifikáns különbség nem volt kimutatható. A 305 napos tejzsír, valamint a tejfehérje hozamok esetében a leptin genotípusai között nem volt szignifikáns kapcsolat kimutatható (22. táblázat).

87

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalékok vizsgálata során szignifikáns kapcsolatokat sikerült kimutatni mindhárom lókusz esetében (26-28. ábra). A 305 napos tejzsír százalék vizsgálatakor a DGAT1 lókusz esetében az AA/AA genotípusú, míg a leptin lókusz esetében a TT genotípusú egyedek produkáltak szignifikánsan magasabb értékeket, a másik két-két genotípushoz tartozó egyedekhez képest. A TG esetében ugyancsak a TT genotípusúak értek el szignifikánsan magasabb tejzsír %-ot, a CC és CT genotípusok között semmilyen különbség nem volt kimutatható. A 305 napos tejfehérje százalék esetében hasonló eredmények születtek. A DGAT1 lókusz esetében az AA/AA genotípusú, míg a leptin lókusz esetében a TT genotípusú egyedek produkáltak ugyancsak szignifikánsan magasabb értékeket, a másik két-két genotípushoz tartozó egyedekhez képest. A TG esetében ugyancsak a TT genotípusú tehenek értek el szignifikánsan magasabb tejfehérje %-ot, a CC genotípusúakhoz képest. Ugyanakkor a heterozigóta egyedek szignifikánsan magasabb értékeket értek el, mint a CC genotípusú egyedek. A CT és a TT genotípusok között semmilyen különbség nem volt kimutatható.

5 4 3 2 1 0 AA/AA

AA/GC

GC/GC

305 napos zsír %

4,81

4,39

4,09


3,82

3,63

3,52

26. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként.

5 4 3 2 1 0 CC

CT

TT

305 napos zsír %

4,35

4,32

4,63


3,63

3,64

3,70

27. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként.

88


5 4 3 2 1 0

CC

CT

TT

305 napos zsír %

4,31

4,40

4,59


3,63

3,64

3,70

28. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. Mindezek alapján megállapíthatjuk, hogy a hazai magyar tarka populáció esetében az AA allél pozitív hatással van a tejzsír, valamint a tejfehérje arányára és negatív hatással a 305 napos tejhozamra, a legnagyobb ill. az átlagos napi tejmennyiségre, valamint a 305 napos tejfehérje hozamra egyaránt. Ezt a megállapítást THALLER és mtsai (2003a) által elért eredmények is megerősítik, akik 833 német szimentáli szarvasmarha DGAT1 K232A polimorfizmusának vizsgálatakor a lizin variánst hordozó egyedek esetében magasabb tejzsír és tejfehérje arányt mutathattak ki, ugyanakkor ez a tejhozam, illetve a tejfehérje mennyiség csökkenésével párosult. WINTER és mtsai (2002) 66 szintén német szimentáli szarvasmarha vizsgálatát követően igazolták a lizin variánst kódoló allél pozitív hatását a tej zsírtartalmára. A vizsgálati eredmények, az irodalmi adatokkal megegyezően, azt jelzik, hogy a DGAT1 gén a hazai magyar tarka populáció esetében is minden bizonnyal hatással van a tejzsír termelésre. A leptin gén C528T polimorfizmusa az irodalmi adatok szerint főleg a szarvasmarhák szérum leptin koncentrációjára, a takarmányértékesítésére, a testtömeggyarapodására, a hús-márványozottságára, a bőr alatti faggyú vastagságra van hatással (BUCHANAN és mtsai, 2003; NKRUMAH és mtsai, 2004; BANOS és mtsai, 2008). Mindhárom szerző vizsgálati eredményi megegyeznek abban, hogy a TT genotípusnak pozitív hatása van a hús márványozottságára, azaz az izomszövetek közé épülő zsír mennyiségére. Nem találtam irodalmi adatot arra vonatkozóan, hogy a leptin gén C528T polimorfizmusa milyen hatással van a magyar tarka (szimentáli) szarvasmarhák tejtermelésére. Mivel köztudott, hogy a leptinnek, elsődleges biológiai szerepe van a táplálékfelvétel szabályozásában, és feltételezve, hogy ez hatással van az állatok tejtermelésére, vizsgálataim egyik fő célja volt ezen esetleges kapcsolat felderítése. A hazai magyar tarka populáció esetében a TT genotípusú egyedek szignifikánsan magasabb 305 napos tejzsír, és tejfehérje százalékot értek el. Nem találtam irodalmi adatot a TG 5’ UTR polimorfizmus, valamint a magyar tarka (szimentáli) szarvasmarha fajta tejtermelése közötti genetikai kapcsolat vizsgálatáról.

89

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A TG 5’ UTR polimorfizmus ugyanis főleg a hosszú hátizom, (musculus longissimus dorsi) zsírösszetételére hat, ahol szintén a TT genotípusnak van pozitív hatása (THALLER és mtsai, 2003; ANTON és mtsai, 2008). Mivel a pajzsmirigyhormonok – melyeknek prekurzora a thyroglobulin – szabályozzák a táplálék fő elemeinek (zsírok, szénhidrátok, fehérjék) sejtszintű hasznosítását, és szintén feltételezve, hogy ez hatással van az állatok tejtermelésére, vizsgálataim másik fő célja volt ezen esetleges kapcsolat felderítése. Akárcsak a leptin esetében a TG 5’ UTR polimorfizmus vizsgálatakor is a TT genotípusnak volt pozitív hatása a 305 napos tejzsír, és tejfehérje százalék esetében. A DGAT1 K232A polimorfizmus vizsgálati eredményeihez hasonlóan sikerült itt is kimutatni a mutáns allél esetében a negatív hatást a 305 napos tejhozamra, a legnagyobb ill. az átlagos napi tejmennyiségre.

A következő táblázatok (23-25. táblázat) az előbb elemzett 305 napos tejtermelési mutatók esetében mutatja be a vizsgált genotípusok additív hatását, dominancia értékét és varianciáját. A 23. táblázat a DGAT1 lókusz esetében mutatja be a homozigóták közötti additív hatás-, valamint a homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékeket. A DGAT1 lókusz esetében mindkét érték az összes elemzett 305 napos tejtermelési mutató esetében szignifikáns volt. Ez az eredmény alátámasztani látszik az AA/AA és AA/GC, valamint a GC/GC genotípusok között kimutatott termelésbeli eltéréseket. A 305 napos tejhozam esetében tehát a GC/GC genotípus javító hatása 470 kg tej, a 305 napos tejzsír hozam esetében 3 kg, míg a 305 napos tejfehérje hozam esetében 10 kg volt. A homozigóta AA/AA genotípus 0,36%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,15 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét a GC/GC genotípussal összevetve. A homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek alapján a 305 napos tejhozam esetében tehát a heterozigóta genotípus javító hatása 212 kg tej volt a homozigótákhoz képest, a 305 napos tejfehérje hozam esetében 8 kg, míg a 305 napos tejzsír hozam esetében 9 kg-mal emelkedett a tejzsír mennyisége. A homozigóta AA/AA genotípus 0,06%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,04 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét.

90

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 23. táblázat: A vizsgált hazai magyar tarka populáció 305 napos laktációs termelési mutatóinak legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a DGAT1 genotípus esetében. tulajdonságok

DGAT1 genotípus AA/AA

4467,00±283,5a

AA/GC

5148,38±130,52b

GC/GC

5406,17±104,38c

AA/AA

4,81±0,11a

AA/GC

4,39±0,05b

GC/GC

4,09±0,04c


AA/AA AA/GC GC/GC


AA/AA AA/GC GC/GC


305 napos zsír %

additív hatás 469,57*

211,81*

variancia (%) # 0,4

0,36*

-0,06*

9,2

213,35±12,45a 225,21±5,73b 219,90±4,59a

3,275*

8,585*

0,4

3,82±0,04a 3,63±0,02b 3,52±0,02c

0,15*

-0,04*

6,0

LSM±SE

dominancia

168,56±9,62a AA/AA 10,185* 7,485* 0 186,23±4,43b AA/GC 188,93±3,54b GC/GC (a, b, c : a különböző betűvel jelölt értékek szignifikánsan eltérnek egymástól; * a becsült faktorok megbízhatósági szintjét jelzi (p<0,05)) #: A vizsgált lókusz által meghatározott fenotípusos variancia százaléka 305 napos tejfehérje hozam (kg)

A leptin lókusz esetében (24. táblázat) a homozigóták közötti additív hatás, valamint a homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek a 305 napos zsír százalék és a 305 napos tejfehérje százalék esetében mutatkoztak szignifikánsnak. Ezen eredmények szintén alátámasztják a genotípusok közötti kimutatott termelésbeli eltéréseket. A homozigóta TT genotípus 0,14%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,035 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét a CC genotípussal összevetve. A dominancia értékek alapján a homozigóta TT genotípus 0,17%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,025 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét a heterozigótákhoz képest.

91

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 24. táblázat: A vizsgált hazai magyar tarka populáció 305 napos laktációs termelési mutatóinak legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a leptin genotípus esetében. tulajdonságok

leptin genotípus CC

5115,70±133,0

CT

5058,28±131,14

TT

4847,60±242,53

CC

4,35±0,05a

CT

4,32±0,05b

TT

4,63±0,09c


CC CT TT


CC CT TT


305 napos zsír %

additív hatás 134,05

76,63

variancia (%) # 0

0,14*

-0,17*

0,1

219,75±5,85 215,85±5,76 222,86±10,66

1,555

-5,455

0,1

3,63±0,02a 3,64±0,02b 3,70±0,04c

0,035*

-0,025*

0,3

LSM±SE

dominancia

184,13±4,51 CC 3,385 1,485 0 182,23±4,45 CT 177,36±8,23 TT (a, b : a különböző betűvel jelölt értékek szignifikánsan eltérnek egymástól; * a becsült faktorok megbízhatósági szintjét jelzi (p<0,05)) #: A vizsgált lókusz által meghatározott fenotípusos variancia százaléka 305 napos tejfehérje hozam (kg)

Az 25. táblázatban látható, hogy a TG lókusz esetében - hasonlóan a DGAT1 lókuszhoz - a homozigóták közötti additív hatás, valamint a homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek szinte az összes elemzett 305 napos tejtermelési mutató esetében szignifikánsnak bizonyultak. A 305 napos tejhozam esetében tehát a CC genotípus javító hatása 195 kg tej, a 305 napos tejfehérje hozam esetében 6 kg volt. A homozigóta TT genotípus 0,14%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,035 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét a GC/GC genotípussal összevetve. A homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek alapján, a 305 napos tejhozam esetében a heterozigóta genotípus javító hatása révén 256 kg-os tejmennyiség, a 305 napos tejzsír hozam esetében 10 kg-os, míg a 305 napos tejfehérje hozam esetében 9 kg-os mennyiségi emelkedést tapasztaltam. A homozigóta TT genotípus 0,05%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,025 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét.

92

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 25. táblázat: A vizsgált hazai magyar tarka populáció 305 napos laktációs termelési mutatóinak legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a TG genotípus esetében. tulajdonságok

TG genotípus CC

5117,20±152,2a

CT

5177,82±149,31b

TT

4726,52±218,98b

CC

4,31±0,06a

CT

4,40±0,06a

TT

4,59±0,08b


CC CT TT


CC CT TT


305 napos zsír %


255,96*

variancia (%) # 1,0

0,14*

-0,05*

0,1

218,04±6,69a 225,98±6,56b 214,45±9,62n

1,795

9,735*

0,7

3,63±0,02a 3,64±0,02b 3,70±0,03b

0,035*

-0,025*

1,1

LSM±SE

dominancia

184,25±5,16a CC 5,88* 8,62* 0,6 186,99±5,07b CT 172,49±7,43b TT (a, b : a különböző betűvel jelölt értékek szignifikánsan eltérnek egymástól; n: nem szignifikáns kapcsolatot jelez; * a becsült faktorok megbízhatósági szintjét jelzi (p<0,05)) #: A vizsgált lókusz által meghatározott fenotípusos variancia százaléka 305 napos tejfehérje hozam (kg)

93

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 9.2.2.2. A DGAT1 K232A, a leptin C528T, valamint a TG 5’ UTR polimorfizmusok és a vizsgált tulajdonságok közötti összefüggések hazai holstein-fríz állományban


A holstein-fríz populáció esetében a magyar tarka fajtához hasonló matematikai modellt alkalmaztam (8.5.2.2.1. fejezet) a térbeli, időbeli és az egyéb esetleges emberi tényezők kiküszöbölésére, mellyel az adatok összehasonlíthatóságát kívántam elérni. A holstein-fríz populáció esetében a modellben szereplő faktorok szignifikancia szintjét, vagyis az állatok teljesítményére gyakorolt hatások erősségét a 26. táblázat mutatja be. A faktorok hatásainak mértékét, akárcsak a magyar tarka fajta esetében, itt is U-próba más néven Wilks’ Lambda többváltozós varianciaanalízis módszer segítségével számítottam ki. 26. táblázat: A modellben használt faktorok tejtermelési tulajdonságokra gyakorolt hatásai többváltozós varianciaanalízis módszerével számolva (U-próba) hazai holstein-fríz populáció esetében. Faktorok

p

DGAT1 genotípus 0,0001***

Kombinációk

p

DGAT1 genotípus * leptin genotípus

0,084

Leptin genotípus

0,058

DGAT1 genotípus * TG genotípus

0,074

TG genotípus

0,031*

leptin genotípus * TG genotípus

0,004**

születési év

0,0001***

ellési évszak

0,0001***

DGAT1 genotípus * leptin genotípus 0,206 * TG genotípus

ellés sorszám

0,0001***

(*:p<0,05, **:p<0,01, ***:p<0,005) A tejtermelési tulajdonságok vizsgálatakor a többváltozós varianciaanalízis segítségével igazoltam az összhatást a DGAT1 genotípus (Wilks’ Lambda érték, p<0,005) és a TG genotípusok (Wilks’ Lambda érték, p<0,05) esetében (26. táblázat). A születési év, ellési évszak, ellés sorszáma, (Wilks’ Lambda értékek, p<0,005) esetében erős szignifikancia szinteket sikerült kimutatni. A genotípus interakciók közül ugyancsak a leptin genotípus * TG genotípus esetében sikerült igazolnom az interakció hatását az adott tulajdonságcsoportra (Wilks’ Lambda érték, p<0,01), a három másik interakció tekintetében ugyanezt már nem tudtam kimutatni (Wilks’ Lambda érték, p>0,10). Mivel e vizsgált változók interakciójának hatása a holstein-fríz populáció esetében sem volt szignifikáns ezeket a kölcsönhatásokat nem szerepeltettem a modellben. 94

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK Így a többváltozós varianciaanalízis fent ismertetett eredményei alapján az alábbi továbbfejlesztett képlet segítségével ismét kiszámoltam a felsorolt hatások erősségét (27. táblázat). A továbbfejlesztett általános lineáris modell matematikai képlete a tejtermelési tulajdonságok esetében a holstein-fríz állományban: yijklmn = μ + DGATi + Lepj + TGk + születési évl + laktáció számam + évszakn + Lepj*TGk + eijklmn ahol: y


μ


DGAT1i


Lepj


TGk


születési évl


laktáció számam


évszakn


Lepj*TGk

leptin * TG interakció hatása

e

a maradék hiba.

27. táblázat: A továbbfejlesztett modellben használt faktorok tejtermelési tulajdonságokra gyakorolt hatásai többváltozós varianciaanalízis módszerével számolva, holstein-fríz populáció esetében (U-próba). Faktorok

p

DGAT1 genotípus

0,0001***

Leptin genotípus

0,009**

TG genotípus

0,007**

Leptin genotípus x TG genotípus 0,0001*** születési év

0,0001***

ellési évszak

0,0001***

ellés sorszám

0,0001***

(*:p<0,05, **:p<0,01, ***:p<0,005)

95

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A két modell alapján kiszámított hatásokat összehasonlítva kiderült, hogy a leptin genotípus x TG genotípus interakció beépítésével a leptin genotípus tejtermelésre kifejtett hatása igazolhatóvá vált (p<0,01), valamint a TG genotípus és az interakció erősebb szignifikáns (p<0,01) hatása lett kimutatható. 9.2.2.2.2. A független változók hatásai

A több változós varianciaanalízis után részletesen tanulmányoztam a vizsgált tejtermelési tulajdonságok szerint lebontva a továbbfejlesztett modell alapján a független változóként meghatározott faktorok hatásait, melyeket a 28. táblázat szemléltet. 28. táblázat: A vizsgált faktorok hatásai, illetve a hatások erőssége (szignifikancia szintje) tulajdonságok szerinti bontásban a holstein-fríz populáció esetében. Függő változók

tejelő napok száma szárazonállás (nap) 305 napos tejhozam (kg) 305 napos zsír % 305 napos tejzsír hozam (kg) 305 napos tejfehérje % 305 napos tejfehérje hozam (kg) max. befejt tej (kg) átlagos befejt tej (kg) perzisztencia %

DGAT1 g.t.

Leptin g.t.

0,573 0,932

0,055 0,035*

Független változók Leptin születési g.t. x év TG g.t. 0,025* 0,005** 0,0001*** 0,038* 0,008** 0,013*

0,0001***

0,092

0,907

0,416

0,0001***

0,088

0,010*

0,577

0,551

0,0001***

ellési évszak

ellés sorszám

0,0001*** 0,424

0,958 0,035*

0,224

0,0001***

0,0001***

0,019

0,259

0,847

0,484

0,390

0,526

0,127

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,030*

0,001***

0,0001***

0,036*

0,0001***

0,0001***

0,388

0,928

0,644

0,002***

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,056

0,752

0,306

0,074

0,0001***

0,0001***

0,0001***

0,193

0,943

0,519

0,015*

0,0001***

0,0001***

0,013*

0,633

0,207

0,518

0,139

0,0001***

0,0001***

TG g.t.

(*:p<0,05, **:p<0,01, ***:p<0,005) A közölt szignifikancia szintek alapján elmondható, hogy a DGAT1 lókusza a 305 napos tejzsír hozam kivételével az összes 305 napos laktációs termelési mutatóra (p<0,005), valamint a perzisztenciára (p<0,05) is szignifikáns hatással bírt. A leptin C528T genotípusok szignifikáns hatással voltak a 305 napos tejfehérje százalékra (p<0,005), valamint a szárazonállási időre (p<0,05). A leptin lókusz hatása a tejelő napok számára és a maximálisan befejt tej mennyiségére csupán tendenciaszintű volt. A TG genotípus esetében, a lókusz szignifikáns hatása volt kimutatható a szárazonállási időre és a tejelő napok számára (p<0,05), valamint a 305 napos tejzsír-, és fehérje százalékra (p<0,05). A leptin genotípus x TG genotípus interakció szignifikánsan befolyásolta a szárazonállási időt a tejelő napok számát (p<0,05), valamint a 305 napos tejfehérje %-ot

96

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK (p<0,05). A 13. melléklet a vizsgált holstein-fríz populáció termelési eredményeinek átlag és szórás értékeit mutatja be a leptin és TG genotípus csoportok páronkénti összehasonlításával. Ugyanebben a táblázatban az elemszámokat is feltűntettem, ahol a ritkán előforduló genotípusok (TT) kombinációit is megfigyelhetjük, és összehasonlíthatjuk a magyar tarka populáció eredményeivel. A születési évnek, mint fix faktornak szignifikáns hatása volt a szárazonállás időtartamára a tejelő napok számára (p<0,05) a 305 napos tejfehérje mennyiségére és arányára (p<0,005), valamint az átlagosan befejt tej mennyiségére (p<0,05). A laktáció számának, azaz a tehén életkorának igen erős (p<0,005) hatása volt a 305 napos tej-, tejzsír és tejfehérje hozamra (kg), a 305 napos tejfehérje %-ra, a maximálisan-, és az átlagosan befejt tejmennyiségre (kg), a perzisztenciára (%), valamint a szárazonállás időtartamára is (p<0,05). A vizsgálataimban a holstein-fríz populáció esetében három egymást követő laktáció adatait használtam fel. Az ellési évszak – az eltérő takarmányozási és klimatikus kondíciók által – szintén igen erős szignifikáns hatással volt (p<0,005) 305 napos tej-, tejzsír és tejfehérje hozamra (kg), a 305 napos fehérje %-ra, a maximálisan-, és az átlagosan befejt tejmennyiségre (kg), a perzisztenciára (%), valamint a tejelő napok számára (p<0,05). 9.2.2.2.3. A genotípus-átlagok összevetése

A többváltozós, összes tulajdonságot figyelembe vevő modell összefoglaló értékelése után holstein-fríz populáció estében a DGAT1, leptin, TG lókuszok esetleges hatásainak felderítéséhez a különböző genotípus csoportok teljesítményének összevetését ugyanúgy elvégeztem, mint a magyar tarka fajta esetében. A varianciák homogenitásának vizsgálati eredményei, a legtöbb esetben egyenlő varianciákat mutattak. A 29. táblázat egyértelműen szemlélteti, hogy a szárazonállás esetében a varianciák nem tekinthetők homogénnek. Az egyes genotípusok összehasonlítását ennél a tulajdonságnál Tamhane –féle teszt segítségével végeztem. 29. táblázat: A varianciák homogenitását vizsgáló Levene-féle teszt eredményei a tejtermelési mutatóknál. tulajdonságok tejelő napok száma szárazonállás (nap) 305 napos tejhozam (kg) 305 napos zsír % 305 napos tejzsír hozam (kg) 305 napos tejfehérje % 305 napos tejfehérje hozam (kg) max. befejt tej (kg) átlagos befejt tej (kg) perzisztencia %

F 1,132 1,822 1,034 0,961 1,119 0,956 1,096 1,130 0,908 1,061

p 0,088 0,0001 0,358 0,663 0,111 0,685 0,159 0,093 0,849 0,260

97

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A tejtermelési tulajdonságok összehasonlításánál három tulajdonság esetében sikerült szignifikáns különbséget kimutatni (lila színnel jelölve). A vizsgált tejtermelési adatok legkisebb négyzetes átlagait (LSM), illetve azok páronkénti összehasonlítását a 3031. táblázat mutatja be. 30. táblázat: A tejtermelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként hazai holstein-fríz populáció esetében. tulajdonságok

DGAT1 genotípus

tejelő napok száma



perzisztencia %

genotípus

LSM±SE

TG genotípus

LSM±SE

AA/AA

377,04±19,33

CC

340,31±13,10

CC

334,87±15,32

AA/GC

361,71±13,35

CT

377,69±14,10

CT

404,97±22,95

GC/GC

360,74±12,72

TT

388,98±38,48

TT

356,24±24,76

AA/AA

87,22±5,75

CC

82,62±3,89

CC

80,91±4,55

AA/GC

88,03±3,97

CT

95,24±4,19

CT

85,36±6,82 100,72±7,36

GC/GC


LSM±SE

Leptin

87,35±3,78

TT

83,32±11,44

TT

AA/AA

38,36±1,37a

CC

38,67±0,93

CC

38,71±1,09

AA/GC

39,21±0,95a

CT

41,39±1,00

CT

39,56±1,63

GC/GC

41,00±0,90b

TT

38,01±2,73

TT

40,70±1,76

AA/AA

29,28±1,30a

CC

30,48±0,88

CC

31,06±1,03

AA/GC

30,73±0,90a

CT

32,30±0,95

CT

30,62±1,55

GC/GC

32,74±0,86b

TT

29,50±2,59

TT

31,14±1,67

AA/AA

75,50±1,50ab

CC

77,31±1,02

CC

78,28±1,19

AA/GC

76,99±1,04a

CT

77,36±1,09

CT

76,33±1,78

GC/GC

78,10±0,99b

TT

75,44±2,99

TT

75,52±1,92


A tejelő napok száma és a szárazonállási idő esetében nem volt kimutatható semmilyen különbség sem a DGAT1, leptin és a TG genotípusai között (30. táblázat). A maximálisan illetve az átlagosan befejt tejmennyiségek esetében a leptin és a TG genotípusai között nem volt szignifikáns különbség. Mindkét befejési érték esetében sikerült szignifikáns kapcsolatot kimutatni a DGAT1 genotípusai között. A maximálisan befejt tej mennyiség esetében az AA/AA genotípusú egyedek szignifikánsan kisebb értéket értek el mint a GC/GC genotípusú tehenek, illetve az AA/GC genotípusúak is szignifikánsan kisebb értéket produkáltak a GC/GC genotípusú egyedekhez képest. Az AA/AA és a AA/GC genotípusok között nem volt szignifikáns különbség. Az átlagosan befejt tej mennyiség vonatkozásában ugyancsak az AA/AA genotípusú egyedek értek el szignifikánsan kisebb értéket a GC/GC genotípusú tehenekhez képest, valamint hasonlóképpen az előzőekhez az AA/GC genotípusúak is szignifikánsan kisebb értéket produkáltak a GC/GC genotípusú egyedekhez képest. Az AA/AA és a AA/GC genotípusok között nem volt szignifikáns különbség. A laktációs perzisztencia vizsgálata során a leptin és a TG genotípusai kötött nem volt szignifikáns kapcsolat kimutatható. A DGAT1 genotípusok esetében szignifikáns különbség volt kimutatható az AA/GC és a GC/GC genotípusok között. Ezen vizsgált

98

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK tulajdonság esetében az AA/GC genotípusú tehenek szignifikánsan alacsonyabb értéket produkáltak, mint a GC/GC genotípusú társaik. Az AA/AA genotípusú állatoknál azonban semmilyen különbség nem volt kimutatható. A 305 napos laktációs termelési mutatók adatait vizsgálva (31. táblázat), akárcsak a magyar tarka populáció esetében is, több szignifikáns különbség mutatkozott az egyes genotípusok között (lila színnel jelölve). 31. táblázat: A 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként hazai holstein-fríz populáció esetében.

tulajdonságok

DGAT1 genotípus


305 napos zsír %

AA/AA AA/GC



genotípus

8636,61±387,61a

CC

LSM±SE

TG genotípus

LSM±SE

8934,77±262,66

CC

9037,16±307,19 9133,99±460,30

9038,01±267,70a

CT

9586,88±282,80

CT

GC/GC

9617,37±255,01b

TT

8606,84±771,68

TT

9132,59±496,48

AA/AA

4,15±0,09a

CC

3,97±0,06

CC

3,94±0,07a

AA/GC

3,84±0,06b

CT

3,81±0,06

CT

3,70±0,10b 4,05±0,11a

GC/GC 305 napos tejzsír hozam (kg)

LSM±SE

Leptin

3,63±0,06c

TT

3,82±0,17

TT

AA/AA

358,03±14,57

CC

355,07±9,87

CC

354,55±11,54a

AA/GC

346,20±10,06

CT

362,74±10,63

CT

334,83±17,30b

GC/GC

348,89±9,58

TT

327,43±29,00

TT

370,09±18,66ab

AA/AA

3,36±0,04a

CC

3,35±0,03a

CC

3,32±0,03

AA/GC

3,26±0,03b

CT

3,22±0,03b

CT

3,20±0,04

GC/GC

3,21±0,02c

TT

3,24±0,07ab

TT

3,33±0,05

AA/AA

289,52±11,37ab

CC

298,76±7,71

CC

297,89±9,01

AA/GC

293,64±7,85a

CT

307,19±8,30

CT

292,03±13,51

GC/GC

307,78±7,48b

TT

278,98±22,64

TT

303,03±14,57


A 305 napos tejhozamnál DGAT1 esetében az AA/AA genotípusú egyedek szignifikánsan kevesebb tejet termeltek a GC/GC genotípusú tehenekhez képest, valamint az AA/GC genotípusúak is szignifikánsan kisebb értéket produkáltak a GC/GC genotípusú egyedekhez képest. Az AA/AA és a AA/GC genotípusok között nem volt szignifikáns különbség (26. ábra). Ugyanezen tulajdonság vonatkozásában a leptin illetve a TG genotípusai között nem volt szignifikáns kapcsolat kimutatható (29-31. ábra).

99


10000,0 9800,0 9600,0 9400,0 9200,0 9000,0 8800,0 8600,0 8400,0 8200,0 8000,0 305 napos tejhozam (kg)

AA/AA

AA/GC

GC/GC

8636,6

9038,0

9617,4

29. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként.

10000,0 9800,0 9600,0 9400,0 9200,0 9000,0 8800,0 8600,0 8400,0 8200,0 8000,0 7800,0 305 napos tejhozam (kg)

CC

CT

TT

8934,8

9586,9

8606,8

30. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként.


CC

CT

TT

9037,2

9134,0

9132,6

31. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként.

100

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A 305 napos tejzsír hozam esetében a DGAT1 és leptin genotípusai között nem volt szignifikáns kapcsolat kimutatható (31. táblázat). Ugyanezen tulajdonságnál a TG genotípusok esetében a CC genotípusú egyedek szignifikánsan magasabb értéket értek el, a CT genotípusúakhoz képest. A TT genotípusú állatoknál azonban semmilyen különbség nem volt kimutatható. A 305 napos tejfehérje hozamok vizsgálatakor a leptin és a TG genotípusai között nem volt szignifikáns kapcsolat kimutatható. A DGAT1 vizsgálatakor a homozigóta GC/GC genotípusú egyedek szignifikánsan magasabb értéket produkáltak, mint a heterozigiták. Az AA/AA genotípusú állatoknál semmilyen különbség nem volt kimutatható. A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalékok vizsgálata során több szignifikáns kapcsolatot sikerült kimutatni (32-34. ábra). A 305 napos tejzsír százalék vizsgálatakor a DGAT1 lókusz esetében az AA/AA genotípusú egyedek produkáltak szignifikánsan magasabb értékeket, a másik két genotípushoz tartozó egyedekhez képest (32. ábra). A 305 napos tejzsír arányának vizsgálatakor a leptin genotípusai között nem volt szignifikáns kapcsolat kimutatható (33. ábra). A TG lókusz esetében a TT illetve a CC genotípusú egyedek produkáltak szignifikánsan magasabb tejzsír %-ot, a heterozigóta társaikhoz viszonyítva (34. ábra). A 305 napos tejfehérje százalék vizsgálata során a DGAT1 és leptin lókuszoknál sikerült szignifikáns kapcsolatot kimutatnom a genotípus csoportok között. Az AA/AA genotípusú egyedek produkáltak szignifikánsan magasabb tejfehérje %-ot, az AA/GC és GC/GC genotípushoz tartozó egyedekhez képest. A leptin lókusznál esetében a heterozigóta CT genotípusú tehenek értek el szignifikánsan magasabb tejfehérje %-ot, a CC genotípusúakhoz képest. Ugyanakkor a TT genotípusok között semmilyen különbség nem volt kimutatható. A 305 napos tejfehérje arányának vizsgálatakor a TG genotípusai között nem volt szignifikáns kapcsolat kimutatható (32-34. ábra).

5 4 3 2 1 0

AA/AA

AA/GC

GC/GC

305 napos zsír %

4,15

3,84

3,63


3,36

3,26

3,21

32. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként.

101


4,2 4,1 4 3,9 3,8 3,7 3,6 3,5 3,4

CC

CT

TT

305 napos zsír %

3,97

3,81

3,82


3,94

3,7

4,05

33. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként.

3,45 3,4 3,35 3,3 3,25 3,2 3,15 3,1

CC

CT

TT

305 napos zsír %

3,35

3,22

3,24


3,32

3,20

3,33

34. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. Az eredmények alapján megállapíthatjuk, hogy a hazai holstein-fríz populáció esetében – hasonlóképpen, mint a magyar tarka fajtánál – a DGAT1 gén AA allélja pozitív hatással van a tejzsír, valamint a tejfehérje arányára és negatív hatással a 305 napos tejhozamra, a legnagyobb ill. az átlagos napi tejmennyiségre, valamint a 305 napos tejfehérje hozamra egyaránt. A DGAT1 gén hatásait új-zélandi és holland tejelő holstein populációkban GRISART és mtsai (2002), új-zélandi tejelő Holstein populációban SPELMAN és mtsai (2002), német holstein populációban THALLER és mtsai (2003), valamint lengyel holstein-fríz állományban PAAREK és mtsai (2005) vizsgálták. Az idézett szerzők megfigyelték, hogy a lizin/alanin polimorfizmusnak erős hatása van a tej zsír- és fehérjetartalmára. SPELMAN és mtsai (2002) által leírt eredmények szerint tejelő teheneknél a tej magasabb zsírtartalma alacsonyabb fehérjetartalommal és tejmennyiséggel párosult. Régóta ismert összefüggés, hogy negatív korreláció figyelhető

102

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK meg a tejhozam és a tej összetevőinek százalékos aránya között. A magasabb tejhozamot produkáló egyedek tejének fehérje- és zsírtartalma általában alacsonyabb. KAUPE és mtsai (2007) 18 német holstein-fríz család 1291 egyedét vizsgáló kutatási eredményei, ugyancsak megerősítik a fenti eredményeket. A szakirodalomban csupán egy közleményt találtam amely, a leptin gén C528T polimorfizmusának hatását vizsgálta a holstein-fríz szarvasmarhák tejtermelésére. BANOS és mtsai (2008) 571 holstein-fríz szarvasmarha esetében 9 különböző leptin SNP (köztük a C528T SNP-t is) hatását vizsgálták a tejtermelés, takarmány-, és energiaértékesítés vonatkozásában. Vizsgálataik során azonban nem találtak szignifikáns kapcsolatot a vizsgált tulajdonságok és a leptin C528T genotípusok között. Vizsgálataimban a hazai holstein-fríz populáció esetében a CC genotípusú egyedek értek el szignifikánsan magasabb 305 napos tejfehérje százalékot. A TG 5’ polimorfizmus, valamint a tejtermelés közötti genetikai kapcsolat vizsgálatáról szintén egy közleményt sikerült találnom (KHATIB és mtsai, 2007), melyben a szerzők 29 családból származó 1279 holstein-fríz szarvasmarha TG 5’ polimorfizmus és a tejtermelési paraméterek közötti kapcsolatot vizsgálták, de egyik tejtermelési tulajdonság esetében sem találtak szignifikáns kapcsolatot. Saját vizsgálatimban a TT illetve a CC genotípusú egyedek produkáltak szignifikánsan magasabb tejzsír %-ot, a heterozigóta társaikhoz viszonyítva. A 305 napos tejzsír hozam esetében a CC genotípusú egyedek szignifikánsan magasabb értéket értek el, a CT genotípusúakhoz képest. A TT genotípusú állatoknál azonban semmilyen különbség nem volt kimutatható, bár tendenciáját tekintve ennek a csoportnak volt legmagasabb a tejzsír hozama. A következő táblázatok az előbb elemzett 305 napos tejtermelési mutatók esetén mutatja be a vizsgált genotípusok additív hatását, dominancia értékét és varianciáját (3234. táblázat). A DGAT1 lókusz esetében az additív hatás a 305 napos tejhozam, a 305 napos tejzsír-, és fehérje hozam esetében volt szignifikáns. A 305 napos tejhozam esetében a GC/GC genotípus javító hatása 490 kg tej volt. A homozigóta AA/AA genotípus 0,26%kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,075 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét a GC/GC genotípussal összevetve. A homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek alapján a homozigóták a 305 napos tejhozamnál 89 kg, a 305 napos tejzsír hozamnál 7 kg, a tejfehérje hozamnál 5 kg javító hatása érvényesült a heterozigótákhoz képest. A homozigóta AA/AA genotípus 0,05%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,025 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét (32. táblázat). A leptin lókusz esetében az additív hatás egy tulajdonságnál sem volt szignifikáns és homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értéke is csak a 305 napos fehérje % esetében bizonyult megbízhatónak. A homozigóta CC genotípus 0,075 %-kal növelte a 305 napos tejfehérje százalék értékét (33. táblázat).

103

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 32. táblázat: A vizsgált hazai holstein-fríz állomány 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a DGAT1 genotípus esetében. tulajdonságok


8636,61±387,61a

AA/GC

9038,01±267,70a

GC/GC

9617,37±255,01b

AA/AA

4,15±0,09a

AA/GC

3,84±0,06b

GC/GC

3,63±0,06c


AA/AA AA/GC GC/GC


AA/AA AA/GC GC/GC


305 napos zsír %


-88,98*

variancia (%) # 2,9

0,26*

-0,05*

11,5

358,03±14,57 346,20±10,06 348,89±9,58

4,705

-7,395

0

3,36±0,04a 3,26±0,03b 3,21±0,02c

0,075*

-0,025*

4,0

LSM±SE

dominancia


AA/AA 289,52±11,37n 9,13 -5,01* 1,5 AA/GC 293,64±7,85a GC/GC 307,78±7,48b (a, b, c: a különböző betűvel jelölt értékek szignifikánsan eltérnek egymástól; n: nem szignifikáns kapcsolatot jelez; * a becsült faktorok megbízhatósági szintjét jelzi (p<0,05)), #: A vizsgált lókusz által meghatározott fenotípusos variancia százaléka

33. táblázat: A vizsgált hazai holstein-fríz állomány 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a leptin genotípus esetében. tulajdonságok


8934,77±262,66

CT

9586,88±282,80

TT

8606,84±771,68

CC

3,97±0,06

CT

3,81±0,06

TT

3,82±0,17


CC CT TT


CC CT TT


305 napos zsír %


816,075

variancia (%) # 0

0,075

-0,085

0,1

355,07±9,87 362,74±10,63 327,43±29,00

13,82

21,49

0,1

3,35±0,03a 3,22±0,03b 3,24±0,07n

0,055

-0,075*

0,9

LSM±SE

dominancia


CC 298,76±7,71 9,89 18,32 0 CT 307,19±8,30 TT 278,98±22,64 (a, b : a különböző betűvel jelölt értékek szignifikánsan eltérnek egymástól; n: nem szignifikáns kapcsolatot jelez; * a becsült faktorok megbízhatósági szintjét jelzi (p<0,05)), #: A vizsgált lókusz által meghatározott fenotípusos variancia százaléka

104

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A TG lókusz esetében (34. táblázat) a homozigóták közötti additív hatás egyik tulajdonság esetében sem, míg a homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek a 305 napos zsír százalék és a 305 napos tejzsír hozam esetében mutatkoztak szignifikánsnak. Ahol a homozigóta genotípus javító hatása 0,295%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék, valamint 28 kg-mal a 305 napos tejzsír hozam értékét. 34. táblázat: A vizsgált hazai holstein-fríz populáció 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a TG genotípus esetében. tulajdonságok

TG genotípus CC

9037,16±307,19

CT

9133,99±460,30

TT

9132,59±496,48

CC

3,94±0,07a

CT

3,70±0,10b

TT

4,05±0,11a


CC CT TT


CC CT TT


305 napos zsír %


49,115

variancia (%) # 0

0,055

-0,295*

0,9

354,55±11,54a 334,83±17,30b 370,09±18,66n

7,77

-27,49*

0,3

3,32±0,03 3,20±0,04 3,33±0,05

0,005

-0,125

0,1

LSM±SE

dominancia

297,89±9,01 CC 2,57 -8,43 0 292,03±13,51 CT TT 303,03±14,57 (a, b : a különböző betűvel jelölt értékek szignifikánsan eltérnek egymástól; n: nem szignifikáns kapcsolatot jelez; * a becsült faktorok megbízhatósági szintjét jelzi (p<0,05)) #: A vizsgált lókusz által meghatározott fenotípusos variancia százaléka 305 napos tejfehérje hozam (kg)

105

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 9.2.2.3. A DGAT1 K232A, a leptin C528T, valamint a TG 5’ UTR polimorfizmusok és a vizsgált tulajdonságok közötti összefüggések hazai jersey állományban


A jersey populáció esetében az előző két fajtához hasonlóan matematikai modellt alkalmaztam (8.5.2.2.1. fejezet) a térbeli, időbeli és az egyéb esetleges emberi tényezők kiküszöbölésére, mellyel az adatok összehasonlíthatóságát kívántam elérni. A jersey fajta esetében a modellben szereplő faktorok szignifikancia szintjét, vagyis az állatok teljesítményére gyakorolt hatások erősségét a 35. táblázat mutatja be. A faktorok hatásainak mértékét, az előzőekhez hasonlóan, itt is U-próba más néven Wilks’ Lambda többváltozós varianciaanalízis módszer segítségével számítottam ki. 35. táblázat: A modellben használt faktorok tejtermelési tulajdonságokra gyakorolt hatásai többváltozós varianciaanalízis módszerével számolva (U-próba) hazai jersey populáció esetében. Faktorok

p

DGAT1 genotípus 0,0001***

Kombinációk

p

Leptin genotípus

0,833


0,603

TG genotípus

0,648


0,353

születési év

0,0001***


0,629

ellési évszak

0,0001***

ellés sorszám

0,0001***


Tenyészet

0,049*

(*:p<0,05, **:p<0,01, ***:p<0,005) A tejtermelési tulajdonságok vizsgálatakor a többváltozós varianciaanalízis segítségével igazoltam az összhatást a DGAT1 genotípus (Wilks’ Lambda érték, p<0,005) esetében (35. táblázat). A leptin és a TG tekintetében ugyanezt már nem tudtam kimutatni (Wilks’ Lambda érték, p>0,10). A születési év, ellési évszak, ellés sorszáma, (Wilks’ Lambda értékek, p<0,005) esetében erős szignifikancia szinteket sikerült kimutatni, míg a tenyészet esetében a Wilks’ Lambda értékek, p<0,05 volt. A genotípus interakciók közül egyik esetben sem sikerült igazolnom az interakció hatását az adott tulajdonságcsoportra (Wilks’ Lambda érték, p>0,10).

106


Így a többváltozós varianciaanalízis fent ismertetett eredményei alapján az alábbi továbbfejlesztett képlet alkalmaztam a továbbiakban. A továbbfejlesztett általános lineáris modell matematikai képlete a tejtermelési tulajdonságok esetében a jersey állományban: yijklmno = μ + DGATi + Lepj + TGk + születési évl + laktáció számam + évszakn + tenyészeto + eijklmno ahol: y


μ


DGAT1i


Lepj


TGk


születési évl


laktáció számam


évszakn


tenyészeto


e

a maradék hiba.


A 36. táblázat a jersey populáció esetében részletesen szemlélteti az egyes vizsgált tejtermelési tulajdonságok szerint lebontva és a továbbfejlesztett modell alapján a független változóként meghatározott faktorok hatásait. A szignifikancia szintek alapján elmondható, hogy a DGAT1 lókusza szignifikánsan befolyásolta a 305 napos tejzsír %-ot, a 305 napos tejzsír hozamot (kg) (p<0,005), valamint a 305 napos tejfehérje mennyiségét (kg) (p<0,005). A leptin és a TG lókuszok pedig egyik vizsgált tulajdonságra sem voltak szignifikáns hatással. A születési év, mint fix faktor szignifikáns hatással volt a tejelő napok számára a 305 napos tejhozamra (kg) (p<0,005), illetve a 304 napos tejzsír %-ra (p<0,05). Az ellés sorszámának vagyis annak, hogy a tehén hányadik laktációban termelt, igen erős (p<0,005) hatása volt a tejelő napok számára, a 305 napos tejzsír és tejfehérje hozamra (kg), a 305 napos fehérje %-ra, a maximálisan-, és az átlagosan befejt tejmennyiségre (kg), a perzisztenciára (%); valamint a 305 napos tejhozamra (p<0,05). Kiegészítésként megjegyzendő, hogy vizsgálataimban a jersey populáció esetében kettő egymást követő laktáció adatait használtam fel.

107

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK Az ellési évszak – az eltérő takarmányozási és klimatikus kondíciók által – szintén igen erős szignifikáns hatással volt (p<0,005) 305 napos tej-, tejzsír és tejfehérje hozamra (kg), a 305 napos tejzsír-, és fehérje %-ra, a maximálisan-, és az átlagosan befejt tejmennyiségre (kg); valamint a tejelő napok számára (p<0,01). A fix faktorok közül a tenyészetek csupán a 305 napos tejfehérje %-ra voltak hatással. 36. táblázat: A vizsgált hatótényezők hatásai, illetve a hatások erőssége (szignifikancia szintje) tulajdonságok szerinti bontásban jersey populáció esetében. Függő változók

Független változók DGAT1 g.t.


Leptin g.t.

TG g.t.

születési év

ellési évszak

ellés sorszám

tenyészet

0,686

0,177

0,498

0,0001***

0,005**

0,0001***

0,805

0,567

0,583

0,228

0,767

0,885

0,148

0,137

0,173

0,376

0,646

0,027*

0,0001***

0,022*

0,294

0,0001***

0,328

0,132

0,025*

0,0001***

0,455

0,462

0,002***

0,669

0,547

0,639

0,0001***

0,003***

0,131

0,0001***

0,551

0,792

0,145

0,0001***

0,0001***

0,031*

0,781

0,556

0,730

0,109

0,0001***

0,0001***

0,150

0,224

0,333

0,576

0,241

0,0001***

0,0001***

0,186

0,298

0,343

0,245

0,277

0,0001***

0,0001***

0,918

0,996

0,691

0,840

0,019

0,370

0,0001***

0,805

(*:p<0,05, **:p<0,01, ***:p<0,005)

9.2.2.3.3. A genotípus-átlagok összevetése

A jersey fajta esetében is elvégeztem a többváltozós, összes tulajdonságot figyelembe vevő modell összefoglaló értékelése után a DGAT1, leptin, TG lókuszok esetleges hatásainak felderítéséhez a különböző genotípus csoportok teljesítményének összevetését. A varianciák homogenitásának vizsgálati eredményei, a legtöbb esetben egyenlő varianciákat mutattak. A 37. táblázat egyértelműen szemlélteti, hogy az átlagosan befejt tejmennyiség esetében a varianciák nem tekinthetők homogénnek. Az egyes genotípusok összehasonlítását ennél a tulajdonságnál Tamhane –féle teszt segítségével végeztem.

108

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 37. táblázat: A varianciák homogenitását vizsgáló Levene-féle teszt eredményei a tejtermelési mutatóknál. tulajdonságok

F


1,326 0,709 1,416 0,831 1,216 0,968 1,358 1,232 1,665 0,882

p 0,032 0,985 0,011 0,878 0,098 0,578 0,022 0,085 0,0001 0,784

A tejtermelési tulajdonságok összehasonlításánál az előzőekhez képest (magyar tarka, holstein-fríz) szignifikáns különbséget csak a 305 napos laktációs termelési mutatók esetében sikerült kimutatni (lila színnel jelölve). A vizsgált tejtermelési adatok legkisebb négyzetes átlagait (LSM), illetve azok páronkénti összehasonlítását a 38-39. táblázat mutatja be. 38. táblázat: A tejtermelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként hazai jersey populáció esetében. tulajdonságok

DGAT1 genotípus





perzisztencia %

LSM±SE

Leptin genotípus

TG LSM±SE

genotípus

LSM±SE

AA/AA

397,33±33,09

CC

358,51±25,48

CC

400,77±32,50

AA/GC

406,01±34,51

CT

354,00±27,00

CT

389,51±32,38

GC/GC

389,96±36,23

TT

480,79±69,34

TT

403,03±35,62

AA/AA

70,88±16,59

CC

67,66±12,77

CC

79,99±16,29

AA/GC

67,63±17,30

CT

73,10±13,53

CT

72,55±16,23

GC/GC

82,20±18,16

TT

79,95±34,75

TT

68,18±17,85

AA/AA

20,30±1,02

CC

21,68±0,79

CC

20,90±1,00

AA/GC

20,87±1,07

CT

21,66±0,83

CT

20,72±1,00

GC/GC

20,73±1,12

TT

18,56±2,14

TT

20,28±1,10

AA/AA

15,50±0,85

CC

16,52±0,65

CC

15,99±0,83

AA/GC

15,93±0,88

CT

16,46±0,69

CT

15,87±0,83

GC/GC

15,53±0,93

TT

13,98±1,77

TT

15,09±0,91

AA/AA

75,48±2,42

CC

75,35±1,86

CC

75,39±2,38

AA/GC

75,42±2,52

CT

74,69±1,97

CT

75,76±2,37

GC/GC

75,36±2,65

TT

76,21±5,07

TT

75,11±2,60

109

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A tejelő napok száma és a szárazonállási idő, a maximálisan illetve az átlagosan befejt tejmennyiségek, valamint a perzisztencia esetében nem volt kimutatható semmilyen különbség sem a DGAT1, leptin és a TG genotípusai között (38. táblázat). A 305 napos laktációs termelési mutatók adatait vizsgálva (39. táblázat), az alábbi szignifikáns különbségeket sikerült kimutatnom az egyes genotípusok között. 39. táblázat: A 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként hazai jersey populáció esetében. tulajdonságok

DGAT1 genotípus


305 napos zsír %




Leptin

LSM±SE

genotípus

TG LSM±SE

genotípus

LSM±SE

AA/AA

4574,80±234,13a

CC

4879,73±180,28

CC

4708,97±229,94

AA/GC

4716,16±244,17b

CT

4828,87±191,03

CT

4697,31±229,11

GC/GC

4684,88±256,35ab

TT

4267,23±490,59

TT

4569,56±252,01

AA/AA

5,46±0,18a

CC

5,05±0,14

CC

5,06±0,18a

AA/GC

5,12±0,19b

CT

5,14±0,15

CT

5,17±0,18b

GC/GC

4,85±0,20b

TT

5,24±0,39

TT

5,20±0,20ab

AA/AA

251,34±12,51a

CC

244,41±9,63

CC

237,68±12,29

AA/GC

240,61±13,05b

CT

246,43±10,21

CT

241,69±12,24

GC/GC

224,69±13,70b

TT

225,80±26,22

TT

237,28±13,47

AA/AA

3,98±0,07a

CC

3,84±0,05

CC

3,87±0,07

AA/GC

3,87±0,07b

CT

3,86±0,06

CT

3,88±0,07

GC/GC

3,80±0,08b

TT

3,94±0,15

TT

3,891±0,07

AA/AA

183,10±8,94

CC

187,97±6,88

CC

182,70±8,78

AA/GC

182,48±9,32

CT

187,05±7,29

CT

182,64±8,75

GC/GC

178,01±9,79

TT

168,57±18,73

TT

178,25±9,62


A 305 napos tejhozamnál DGAT1 esetében az AA/AA genotípusú egyedek szignifikánsan kevesebb tejet termeltek, mint a GC/GC genotípusú tehenek. A GC/GC genotípusok között nem volt kimutatható szignifikáns különbség (35. ábra). Ugyanezen tulajdonság vonatkozásában a leptin illetve a TG genotípusai között nem volt szignifikáns kapcsolat (36-37. ábra).

110


4800,0 4750,0 4700,0 4650,0 4600,0 4550,0 4500,0 4450,0 305 napos tejhozam (kg)

AA/AA

AA/GC

GC/GC

4574,8

4716,2

4684,9

35. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként.

5200,0 5000,0 4800,0 4600,0 4400,0 4200,0 4000,0 3800,0 305 napos tejhozam (kg)

CC

CT

TT

4879,7

4828,9

4267,2

36. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként.

305 napos tejhozam (kg) 4800,0 4750,0 4700,0 4650,0 4600,0 4550,0 4500,0 4450,0 305 napos tejhozam (kg)

CC

CT

TT

4709,0

4697,3

4569,6

37. ábra: A 305 napos laktációs tejhozam legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként.

111

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A 305 napos tejzsír hozam esetében a leptin és a TG genotípusai között nem volt szignifikáns kapcsolat kimutatható (39. táblázat). Ugyanezen tulajdonság esetében a DGAT1 genotípusok esetében az AA/AA genotípusú egyedek szignifikánsan magasabb tejzsír mennyiség volt tapasztalható, az AA/GC és a GC/GC genotípusúakhoz képest. A két utóbbi genotípus között azonban semmilyen szignifikáns különbség nem volt kimutatható. A 305 napos tejfehérje hozamok vizsgálatakor egyik vizsgált lókusz esetében sem tapasztaltam szignifikáns kapcsolatot. A 305 napos tejzsír százalék vizsgálatakor a DGAT1 lókusz esetében az AA/AA genotípusú egyedek produkáltak szignifikánsan magasabb értékeket, a másik két genotípushoz tartozó egyedekhez képest, de az AA/GC és GC/GC genotípusok között már nem volt szignifikáns kapcsolat (38. ábra). A TG lókusz esetében a CT genotípusú egyedek produkáltak szignifikánsan magasabb tejzsír %-ot, a CC genotípusú társaikhoz viszonyítva. A TT genotípusok között már nem volt szignifikáns kapcsolat (40. ábra). A 305 napos tejzsír arányának vizsgálatakor a leptin genotípusai között nem volt szignifikáns kapcsolat kimutatható (39. ábra). A 305 napos tejfehérje százalék vizsgálata során a DGAT1 lókusznál sikerült szignifikáns kapcsolatot kimutatnom a genotípus csoportok között. Az AA/AA genotípusú egyedek produkáltak szignifikánsan magasabb tejfehérje %-ot, az AA/GC és GC/GC genotípushoz tartozó egyedekhez képest, de az AA/GC és GC/GC genotípusok között már nem volt szignifikáns kapcsolat. A 305 napos tejfehérje arányának vizsgálatakor a leptin és a TG genotípusai között nem volt szignifikáns kapcsolat kimutatható (39, 40. ábra).

6,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00

AA/AA

AA/GC

GC/GC

305 napos zsír %

5,46

5,12

4,85


3,98

3,87

3,80

38. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként.

112


6,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00

CC

CT

TT

305 napos zsír %

5,05

5,14

5,24


3,84

3,86

3,94

39. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként.

6,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00

CC

CT

TT

305 napos zsír %

5,06

5,17

5,20


3,87

3,88

3,89

40. ábra: A 305 napos laktációs tejzsír, és fehérje százalék legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként. Az eredményeim alapján megállapíthatjuk, hogy a hazánkban tenyésztett jersey állomány esetében – hasonlóképpen, mint a magyar tarka, és holstein-fríz fajtáknál – a DGAT1 gén AA allélja pozitív hatással van a tejzsír, valamint a tejfehérje arányára és negatív hatással a 305 napos tejhozamra. Hasonló eredményeket publikáltak SPELMAN és mtsai (2002), valamint KOMISAREK és mtsai (2004). Különbséget csupán a 305 napos tejfehérje hozam esetében tapasztaltam, mivel saját eredményeimben az AA allél pozitív hatását mutattam ki. SPELMAN és mtsai (2002) 1053 jersey szarvasmarha vizsgálatakor a lizin variánst hordozó egyedek esetében alacsonyabb tej- és tejfehérje mennyiséget, valamint magasabb tejzsír mennyiséget tapasztalt. KOMISAREK és mtsai (2004) 100 jersey tejelő tehén vizsgálatakor szintén erre az eredményre jutottak, valamint a lizin változatot hordozó egyedek esetében szignifikánsan magasabb tejzsír %-ot és tejfehérje %ot tapasztaltak. Nem találtam irodalmi adatot a jersey szarvasmarhák tejtermelése, valamint a leptin gén C528T, illetve a TG 5’ polimorfizmusok közötti genetikai kapcsolat vizsgálatáról. Vizsgálataimban a leptin C528T polimorfizmusának nem volt hatása egyetlen tejtermelési paraméterre sem. A TG 5’ UTR polimorfizmus vizsgálata során – akárcsak a magyar tarka és a holstein-fríz fajtáknál – a TT genotípusnak volt kifejtett pozitív hatása a 305 napos tejzsír arányára. 113

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A következő táblázatok az elemzett 305 napos tejtermelési mutatók esetén mutatja be a vizsgált genotípusok additív hatását, dominancia értékét és varianciáját. Az 40. táblázatban látható, hogy a DGAT1 lókusz esetében a homozigóták közötti additív hatás, valamint a homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek a 305 napos tejfehérje hozam kivételével az összes elemzett 305 napos tejtermelési mutató esetében szignifikáns volt. A 305 napos tejhozam esetében tehát a GC/GC genotípus javító hatása 55 kg tej, a 305 napos tejzsír hozam esetében 13 kg volt. A homozigóta AA/AA genotípus 0,315%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,09 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét a GC/GC genotípussal összevetve. A homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek alapján a 305 napos tejhozam esetében tehát a heterozigóta genotípus javító hatása 86 kg, a 305 napos tejzsír hozam esetében 205 kg volt a homozigótákhoz képest. A homozigóta AA/AA genotípus 0,045%kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,02 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét. 40. táblázat: A vizsgált jersey populáció 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a DGAT1 genotípus esetében. Tulajdonságok 305 napos tejhozam (kg)

305 napos zsír %


4574,80±234,13a

AA/GC

4716,16±244,17b

GC/GC

4684,88±256,35n

AA/AA

5,46±0,18a

AA/GC

5,12±0,19b

LSM±SE

GC/GC

4,85±0,20b


AA/AA AA/GC GC/GC

251,34±12,51a 240,61±13,05b 224,69±13,70b


AA/AA AA/GC GC/GC

3,98±0,07a 3,87±0,07b 3,80±0,08b


86,32*

variancia (%) # 0

0,315*

-0,045*

7,7

13,325*

204,595*

5,0

0,09*

-0,02*

4,4

dominancia

183,10±8,94 2,545 AA/AA 1,935 1,2 AA/GC 182,48±9,32 GC/GC 178,01±9,79 (a, b : a különböző betűvel jelölt értékek szignifikánsan eltérnek egymástól; n: nem szignifikáns kapcsolatot jelez; * a becsült faktorok megbízhatósági szintjét jelzi (p<0,05)), #: A vizsgált lókusz által meghatározott fenotípusos variancia százaléka 305 napos tejfehérje hozam (kg)

A leptin lókusz esetében egyik vizsgált tulajdonságnál sem volt szignifikáns kapcsolat sem az additív hatás sem pedig a dominancia értékek vizsgálatakor (41. táblázat). A TG lókusz esetében (42. táblázat) a homozigóták közötti additív hatás egyik tulajdonság esetében sem, míg a homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek csak a 305 napos zsír százalék esetében mutatkozott szignifikánsnak. Ahol a heterozigóta genotípus javító hatása 0,04%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék értékét. 114

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 41. táblázat: A vizsgált jersey populáció 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a leptin genotípus esetében. Tulajdonságok


4879,73±180,28

CT

4828,87±191,03

TT

4267,23±490,59

CC

5,05±0,14

CT

5,14±0,15

TT

5,24±0,39


CC CT TT

244,41±9,63 246,43±10,21 225,80±26,22


CC CT TT

3,84±0,05 3,86±0,06 3,94±0,15


305 napos zsír %

LSM±SE


255,39

variancia (%) # 0,1

0,095

-0,005

0

9,305

11,325

0,1

0,05

-0,03

0

8,78

0,2


CC 187,97±6,88 9,7 CT 187,05±7,29 TT 168,57±18,73 #: A vizsgált lókusz által meghatározott fenotípusos variancia százaléka

dominancia

42. táblázat: A vizsgált jersey populáció 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, dominancia és variancia értékei a TG genotípus esetében. Tulajdonságok

TG genotípus CC

4708,97±229,94

CT

4697,31±229,11

TT

4569,56±252,01

CC

5,06±0,18a

CT

5,17±0,18b

TT

5,20±0,20n


CC CT TT

237,68±12,29 241,69±12,24 237,28±13,47


CC CT TT

3,87±0,07 3,88±0,07 3,891±0,07


305 napos zsír %

LSM±SE


58,045

variancia (%) # 0,7

0,07

0,04*

0,8

0,2

4,21

0

0,01

0

0

dominancia


CC 2,165 0,5 182,70±8,78 2,225 CT 182,64±8,75 TT 178,25±9,62 (a, b : a különböző betűvel jelölt értékek szignifikánsan eltérnek egymástól; n: nem szignifikáns kapcsolatot jelez; * a becsült faktorok megbízhatósági szintjét jelzi (p<0,05)), #: A vizsgált lókusz által meghatározott fenotípusos variancia százaléka

115

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 9.2.2.4. A DGAT1 K232A, a leptin C528T valamint a TG 5’ UTR polimorfizmusok és a vizsgált tulajdonságok közötti összefüggések hazai angus állományban


Az angus populáció esetében a modellben szereplő faktorok szignifikancia szintjét, vagyis az állatok teljesítményére gyakorolt hatások erősségét a 43. táblázat mutatja be. A faktorok hatásainak mértékét, az előzőekhez hasonlóan, itt is U-próba más néven Wilks’ Lambda többváltozós varianciaanalízis módszer segítségével számítottam ki. 43. táblázat: A modellben használt faktorok tejtermelési tulajdonságokra gyakorolt hatásai többváltozós varianciaanalízis módszerével számolva (U-próba) az angus populáció esetében. Faktorok

p Kombinációk

DGAT1 genotípus

0,027*

Leptin genotípus

0,355


0,410

TG genotípus

0,019*


0,351


0,449

takarmány (napraforgó kiegészítés) Tenyészet

0,010*

p


0,971

(*:p<0,05, **:p<0,01, ***:p<0,005)

A kétféle húsminta (hosszú hátizom - m. longissimus dorsi és fehérpecsenye - m. semitendinosus) zsírtartalmának vizsgálatakor a többváltozós varianciaanalízis segítségével igazoltam az összhatást a DGAT1 genotípus (Wilks’ Lambda érték, p<0,05), és a TG genotípus (Wilks’ Lambda érték, p<0,05) esetében (43. táblázat). A leptin tekintetében ugyanezt már nem tudtam kimutatni (Wilks’ Lambda érték, p>0,10). A takarmányozás (napraforgó kiegészítés) esetében a Wilks’ Lambda érték, p<0,05 volt. A tenyészetnek nem volt szignifikáns hatása (Wilks’ Lambda értékek, p>0,01). A genotípus interakciók közül egyik esetben sem sikerült igazolnom az interakció hatását az adott tulajdonságcsoportra (Wilks’ Lambda érték, p>0,10).

116

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK Így a többváltozós varianciaanalízis fent ismertetett eredményei alapján az alábbi továbbfejlesztett képlet alkalmaztam a továbbiakban. yijklm = μ + DGATi + Lepj + TGk + tenyészetl + takarmánym+ eijklm

ahol: y


μ


DGAT1i


Lepj


TGk


Tenyészetl


takarmánym

a takarmány-kiegészítés (napraforgó) hatása

e

a maradék hiba.


A 44. táblázat a vizsgált angus populáció esetében mutatja hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának és a továbbfejlesztett modell alapján a független változóként meghatározott faktorok hatásait. 44. táblázat: A vizsgált hatótényezők hatásai, illetve a hatások erőssége (szignifikancia szintje) tulajdonságok szerinti bontásban angus populáció esetében. Függő változók

hosszú hátizom (LD) zsírtartalma (%) fehérpecsenye (ST) zsírtartalma (%)

DGAT1 g.t.

Független változók Leptin g.t. TG g.t. napraforgó kiegészítés

0,026*

0,951

0,014*

0,002***

0,842

0,018*

0,123

0,030*

0,115

0,956

tenyészet

(*:p<0,05, **:p<0,01, ***:p<0,005) A szignifikancia szintek alapján elmondható, hogy a DGAT1, és a TG lókusza szignifikánsan befolyásolta a hosszú hátizom (m. longissimus dorsi), valamint a fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmát (p<0,05). A leptin lókusz nem volt szignifikáns hatással a vizsgált tulajdonságokra.

117

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A takarmányozásnak (napraforgó kiegészítés), mint fix faktornak igen erős szignifikáns hatása volt a hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) zsírtartalmára (p<0,005), a fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmát nem befolyásolta. A tenyészetnek nem volt hatása az adott tulajdonságokra. 9.2.2.4.3. A genotípus-átlagok összevetése

Az angus populáció estében is elvégeztem a DGAT1, leptin, TG lókuszok esetleges hatásainak felderítéséhez a különböző genotípus csoportok teljesítményének összevetését. A varianciák homogenitásának vizsgálati eredményei, egyenlő varianciákat mutattak, melyet a 45. táblázat szemléltet.

45. táblázat: A varianciák homogenitását vizsgáló Levene-féle teszt eredményei. tulajdonságok

F 0,988 0,810

hosszú hátizom (LD) zsírtartalma (%) fehérpecsenye zsírtartalma (ST) (%)

p 0,513 0,742

A vizsgált húsminták zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagait (LSM), illetve azok páronkénti összehasonlítását a 46. táblázat mutatja be. 46. táblázat: A vizsgált hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, leptin és TG genotípusonként az angus populáció esetében.

tulajdonságok

DGAT1 genotípus

hosszú hátizom zsírtartalma (%)

LSM±SE

Leptin genotípus

LSM±SE

TG genotípus

LSM±SE

(LD) AA/AA

18,08±2,16a

CC

14,43±0,90

CC

14,39±1,44a

AA/GC

13,33±1,40b

CT

14,41±0,95

CT

12,76±1,34a

GC/GC

12,87±1,22b

TT

15,45±3,25

TT

17,14±1,62b

AA/AA

12,06±1,21a

CC

8,88±0,51a

CC

9,36±0,80a

AA/GC

8,91±0,79b

CT

8,62±0,53a

CT

9,23±0,75a

GC/GC

9,04±0,68b

TT

12,52±1,82b

TT

11,43±0,90b

fehérpecsenye zsírtartalma (ST) (%)


A hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és a fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának vizsgálata során az alábbi szignifikáns különbségeket sikerült kimutatnom (lila színnel jelölve) az egyes genotípusok között (41-43. ábra).

118

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A DGAT1 lókusz esetében az AA/AA genotípusú egyedeinek szignifikánsan magasabb volt a hosszú hátizom (LD) intramuszkuláris zsírtartalma, mint az AA/GC és GC/GC genotípusú bikáké. Az AA/GC és GC/GC genotípusok között nem volt kimutatható szignifikáns különbség (41. ábra). A fehérpecsenye (ST) esetében az előzőhöz hasonló tendenciát sikerült kimutatnom. Ezen húsminta esetében is az AA/AA genotípusú egyedek értek el szignifikánsan magasabb intramuszkuláris zsírtartalmat, az AA/GC és GC/GC genotípusú egyedekhez képest. Az AA/GC és GC/GC genotípusok között itt sem volt szignifikáns különbség (41. ábra). 25 20 15 10 5 0

AA/AA

AA/GC

GC/GC


18,08

13,33

12,87


12,06

8,91

9,04

41. ábra: A hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai DGAT1 genotípusonként. A leptin lókusz esetében a TT genotípusú bikáknak volt szignifikánsan magasabb a fehérpecsenye (m. semitendinosus) intramuszkuláris zsírtartalma, a CC és CT genotípusú egyedekhez képest. A két utóbbi genotípus között nem volt kimutatható szignifikáns különbség (42. ábra). A hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) esetében nem sikerült szignifikáns kapcsolatot kimutatnom, de tendenciáját tekintve a hosszú hátizom esetében is a TT genotípusú egyedeknek volt magasabb az intramuszkuláris zsírtartalma (42. ábra). 20 15 10 5 0

CC

CT

TT


14,43

14,41

15,45


8,88

8,62

12,52

42. ábra: A hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai leptin genotípusonként.

119

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A TG lókusz esetében, mindkét húsmintánál a TT genotípusú bikáknak volt szignifikánsan magasabb a hosszú hátizom, valamint a fehérpecsenye intramuszkuláris zsírtartalma, a CC és CT genotípusú egyedekhez képest. A két utóbbi genotípus között nem volt kimutatható szignifikáns különbség (43. ábra).

20 15 10 5 0

CC

CT

TT


14,39

12,76

17,14


9,36

9,23

11,43

43. ábra: A hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai TG genotípusonként.

Az eredményeink arra engednek következtetni, hogy DGAT1 esetében az AA, míg a TG esetében a T allélok pozitívan befolyásolják a hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) intramuszkuláris zsírtartalmát. A leptin esetében ugyancsak a T allél a kívánatos, ha a fehérpecsenye (m. semitendinosus) magasabb intramuszkuláris zsírtartalmát tekintjük kedvező tulajdonságnak. Ezeket az eredményeket számos olyan irodalmi adat is megerősíti, ahol mind a DGAT1, mind a leptin és a TG lókuszok esetében a mutáns allél bizonyult a legelőnyösebbnek az intramuszkuláris zsírtartalom szempontjából. THALLER és mtsai (2003b) 28 német holstein és 27 charolais szarvasmarha DGAT1 K232A és TG 5’ polimorfizmusának hatását vizsgálták a hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és a fehérpecsenye (m. semitendinosus) intramuszkuláris zsírtartalmára. Kísérleteikben, a DGAT1 hatását vizsgálva a holstein fajta egyedei közül a KK (lizin variáns) genotípusú egyedeknek volt szignifikánsan magasabb a fehérpecsenye zsírtartalma. A TG esetében a TT genotípusúaknak volt szignifikánsan magasabb a hosszú hátizom zsírtartalma. ANTON és mtsai (2011) 173 magyar angus szarvasmarha vizsgálata során a DGAT1 K232A leptin C528T és TG 5’ polimorfizmusának hatását vizsgálták a hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és a fehérpecsenye (m. semitendinosus) intramuszkuláris zsírtartalmára. A DGAT1 esetében az AA/AA genotípusnál, míg a TG lókusznál a TT genotípus esetében volt szignifikánsan magasabb a hosszú hátizom és a fehérpecsenye minták zsírtartalma. A leptin esetében a TT genotípusnak a fehérpecsenye zsírtartalmára volt szignifikáns hatása. NKRUMAH és mtsai (2006) többek között angus és charolais keresztezett szarvasmarha állománynál a leptin C528T polimorfizmus vizsgálatakor a TT genotípus 120

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK magas szignifikáns hatását mutatta ki a szérum leptin koncentráció, a szárazanyag felvétel, a háti faggyúvastagság és az ultrahanggal mért márványozottság esetében. BARENDSE és mtsai (1997) vizsgálataikban szignifikáns kapcsolatot mutattak ki a TG C/T SNP és a hús márványozottsága között. CASAS és mtsai (2005) 504 brahman szarvasmarha vizsgálatakor a TG TT genotípus esetében szignifikánsan magasabb bőr alatti faggyúvastagságot, illetve a CC genotípus esetében szignifikánsan magasabb hosszú hátizom keresztmetszetet tapasztaltak. A következő táblázatok az előbb elemzett hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalma esetén mutatja be a vizsgált genotípusok additív hatását, dominancia értékét és varianciáját (47-49. táblázat). A 47. táblázatban látható, hogy a DGAT1 lókusz esetében a homozigóták közötti additív hatás, valamint a homozigóták és a heterozigoták különbségét mutató dominancia értékek mindkét húsminta zsírtartalmának vizsgálata esetében szignifikáns volt. Az AA/AA genotípus 2,605 %-kal emelte a hosszú hátizom (m. longissimus dorsi), és 1,51 %-kal a fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmát a GC/GC genotípussal összevetve. A homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek alapján a homozigóta AA/AA genotípus 2,145%-kal emelte a hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és 1,64 %-kal a fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmát. 47. táblázat: A vizsgált angus populáció hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, a dominancia és a variancia értékei a DGAT1 genotípus esetében. tulajdonságok hosszú hátizom (LD) zsírtartalma (%) fehérpecsenye zsírtartalma (ST) (%)

DGAT1 genotípus

LSM±SE

AA/AA

18,08±2,16a

AA/GC

13,33±1,40b

GC/GC

12,87±1,22b

AA/AA

12,06±1,21a

AA/GC

8,91±0,79b

GC/GC

9,04±0,68b

additív hatás

dominancia

variancia (%) #

2,605*

-2,145*

7,1

1,51*

-1,64*

7,0

(a, b : a különböző betűvel jelölt értékek szignifikánsan eltérnek egymástól; * a becsült faktorok megbízhatósági szintjét jelzi (p<0,05)) #: A vizsgált lókusz által meghatározott fenotípusos variancia százaléka

A leptin lókusz esetében (48. táblázat) a homozigóták közötti additív hatás, illetve a homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek csak a fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalma esetében mutatkozott szignifikánsnak. A fehérpecsenye (m. semitendinosus) esetében a homozigóta TT genotípus javító hatása 1,82 % volt. A homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek alapján a homozigóta TT genotípus 2,08%-kal emelte a fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmát a heterozigótákhoz képest.

121

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 48. táblázat: A vizsgált angus populáció hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, a dominancia és a variancia értékei a leptin genotípus esetében. tulajdonságok hosszú hátizom (LD) zsírtartalma (%) fehérpecsenye zsírtartalma (ST) (%)

leptin genotípus

LSM±SE

CC

14,43±0,90

CT

14,41±0,95

TT

15,45±3,25

CC

8,88±0,51a

CT

8,62±0,53a

TT

12,52±1,82b

additív hatás

dominancia

variancia (%) #

0,51

-0,53

0

1,82*

-2,08*

0,1


A 49. táblázatban látható, hogy a TG lókusz esetében a homozigóták közötti additív hatás, valamint a homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek mindkét húsminta zsírtartalmának vizsgálata esetében szignifikáns volt. Az TT genotípus 1,375 %-kal emelte a hosszú hátizom (m. longissimus dorsi), és 1,035 %-kal a fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmát a CC genotípussal összevetve. A homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek alapján a homozigóta TT genotípus 3,005 %-kal emelte a hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és 1,165 %-kal a fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmát a heterozigótákhoz képest. 49. táblázat: A vizsgált angus populáció hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának legkisebb négyzetes átlagai, valamint az additív hatás, a dominancia és a variancia értékei a TG genotípus esetében. tulajdonságok hosszú hátizom (LD) zsírtartalma (%) fehérpecsenye zsírtartalma (ST) (%)

TG genotípus

LSM±SE

CC

14,39±1,44a

CT

12,76±1,34a

TT

17,14±1,62b

CC

9,36±0,80a

CT

9,23±0,75a

TT

11,43±0,90b

additív hatás

dominancia

variancia (%) #

1,375*

-3,005*

2,3

1,035*

-1,165*

7,1


122

EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 9.2.2.5. A vizsgált tejelő magyar tarka, holstein-fríz és jersey populációk összehasonlítása 305 napos laktációs termelési mutatóik valamint különböző genotípusaik alapján.

Az alábbi három összehasonlító táblázatban (50-52. táblázatok) a különböző tejelő fajták (magyar tarka, holstein-fríz, jersey) 305 napos laktációs termelési mutatóit foglaltam össze lókuszonként, a genotípus gyakoriságok megadásával. A táblázatokból kitűnik, hogy fajtánként, a különböző lókuszok esetében eltérő összefüggések figyelhetek meg a vizsgált tulajdonságok vonatkozásában (részletesen lsd: 9.2.2.1.3.; 9.2.2.2.3.; 9.2.2.3.3. fejezetek). Sárga színnel jelöltem azokat az eseteket, ahol mindhárom tejelő fajta esetében azonos irányú összefüggést figyelhetünk meg a jelölt allélok esetében.

jersey

holsteinfríz

magyar tarka

50. táblázat: A 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái DGAT1, genotípusonként a vizsgált tejelő magyar tarka, holstein-fríz és jersey populációkban. DGAT1 genotípus gyakoriság


305 napos zsír %




AA/AA: 1,66%

4467,00±283,5a

4,81±0,11a

213,35±12,45a

3,82±0,04a

168,56±9,62a

AA/GC: 16,43%

5148,38±130,52b

4,39±0,05b

225,21±5,73b

3,63±0,02b

186,23±4,43b

GC/GC: 81,91%

5406,17±104,38c

4,09±0,04c

219,90±4,59a

3,52±0,02c

188,93±3,54b

AA/AA: 4,32%

8636,61±387,61a

4,15±0,09a

358,03±14,57

3,36±0,04a

289,52±11,37ab

AA/GC: 35,49%

9038,01±267,70a

3,84±0,06b

346,20±10,06

3,26±0,03b

293,64±7,85a

GC/GC: 60,19%

9617,37±255,01b

3,63±0,06c

348,89±9,58

3,21±0,02c

307,78±7,48b

AA/AA: 68,53%

4574,80±234,13a

5,46±0,18a

251,34±12,51a

3,98±0,07a

183,10±8,94

AA/GC: 25,29%

4716,16±244,17b

5,12±0,19b

240,61±13,05b

3,87±0,07b

182,48±9,32

GC/GC: 6,18%

4684,88±256,35ab

4,85±0,20b

224,69±13,70b

3,80±0,08b

178,01±9,79


123


jersey

holsteinfríz

magyar tarka

51. táblázat: A 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái leptin genotípusonként a vizsgált tejelő magyar tarka, holstein-fríz és jersey populációkban. leptin genotípus gyakoriság


305 napos zsír %




CC: 52,99%

5115,70±133,0

4,35±0,05a

219,75±5,85

3,63±0,02a

184,13±4,51

CT: 43,71%

5058,28±131,14

4,32±0,05b

215,85±5,76

3,64±0,02b

182,23±4,45

TT: 3,30%

4847,60±242,53

4,63±0,09c

222,86±10,66

3,70±0,04c

177,36±8,23

CC: 70,02%

8934,77±262,66

3,97±0,06

355,07±9,87

3,35±0,03a

298,76±7,71

CT: 29,26%

9586,88±282,80

3,81±0,06

362,74±10,63

3,22±0,03b

307,19±8,30

TT: 0,72%

8606,84±771,68

3,82±0,17

327,43±29,00

3,24±0,07ab

278,98±22,64

CC: 74,78%

4879,73±180,28

5,05±0,14

244,41±9,63

3,84±0,05

187,97±6,88

CT: 24,63%

4828,87±191,03

5,14±0,15

246,43±10,21

3,86±0,06

187,05±7,29

TT: 0,59%

4267,23±490,59

5,24±0,39

225,80±26,22

3,94±0,15

168,57±18,73


jersey

holsteinfríz

magyar tarka

52. táblázat: A 305 napos laktációs termelési mutatók legkisebb négyzetes átlagai és azok hibái TG genotípusonként a vizsgált tejelő magyar tarka, holstein-fríz és jersey populációkban. TG genotípus gyakoriság


305 napos zsír %




CC: 53,43%

5117,20±152,2a

4,31±0,06a

218,04±6,69a

3,63±0,02a

184,25±5,16a

CT: 39,04%

5177,82±149,31b

4,40±0,06a

225,98±6,56b

3,64±0,02b

186,99±5,07b

TT: 7,53%

4726,52±218,98b

4,59±0,08b

214,45±9,62ab

3,70±0,03b

172,49±7,43b

CC: 74,45%

9037,16±307,19

3,94±0,07a

354,55±11,54a

3,32±0,03

297,89±9,01

CT: 24,10%

9133,99±460,30

3,70±0,10b

334,83±17,30b

3,20±0,04

292,03±13,51

TT: 1,45%

9132,59±496,48

4,05±0,11a

370,09±18,66ab

3,33±0,05

303,03±14,57

CC: 59,57%

4708,97±229,94

5,06±0,18a

237,68±12,29

3,87±0,07

182,70±8,78

CT: 35,02%

4697,31±229,11

5,17±0,18b

241,69±12,24

3,88±0,07

182,64±8,75

TT: 5,41%

4569,56±252,01

5,20±0,20ab

237,28±13,47

3,891±0,07

178,25±9,62


124

KÖVETKEZTETÉSEK ÉS JAVASLATOK

10. KÖVETKEZTETÉSEK ÉS JAVASLATOK A magyar tarka, holstein-fríz és angus szarvasmarha populációkban a vér-, és szőrmintáinak genotipizálását követően a DGAT1 K232A polimorfizmus vizsgálatakor mindhárom szarvasmarha populáció esetében meglehetősen alacsony volt az AA allél előfordulási aránya (10%, 22%, 18%). A jersey populáció esetében ennél jóval magasabb 81%-os AA allél előfordulási arányt tapasztaltam. A leptin C528T polimorfizmus vizsgálatakor mind a négy vizsgálatba vont populáció esetében (magyar tarka, holstein-fríz populáció jersey, és angus) alacsony volt a TT allél előfordulási aránya (25%, 15%, 13%, 23%). A TG 5’ UTR polimorfizmus esetében ugyancsak mind a négy populáció esetében (magyar tarka, holstein-fríz jersey, és angus) alacsony volt a TT allél előfordulási aránya (27%, 13%, 23%, 35%). Ezek az eredmények megerősítik a szakirodalmi adatokat és egyben jelzik is, hogy a vizsgált szarvasmarha fajták esetében a tenyésztési cél, illetve a gazdaságilag kívánatos tulajdonságok kifejlesztése a GC és a CC allél elterjedésének kedveznek. A DGAT1 K232A, leptin C528T, TG 5’ UTR polimorfizmusok allélfrekvencia értékeinek kiszámításánál kiderült, hogy a vizsgált nullhipotézis, vagyis hogy a mintapopuláció Hardy-Weinberg egyensúlyban van, nem minden esetben igazolódott be. A DGAT1, a leptin és a TG lókuszokra vonatkozó szelekciós nyomás tehát nem mindenhol kimutatható mértékű. Az egyensúly megléte arra is utalhat, hogy a vizsgált mintapopuláció reprezentatív, jól jellemzi a hazai vizsgált fajtákat. A vizsgált DGAT1 lókusz esetében szignifikáns összefüggés mutatkozott mind a magyar tarka, holstein-fríz mind pedig a jersey populáció esetében az adott gén változatai és a 305 napos tejhozam, tejzsír-, és fehérje százalék között. Mindhárom tejelő populáció esetében azonos tendencia volt megfigyelhető. Mindezek alapján megállapíthatjuk, hogy az AA allél pozitív hatással van a tejzsír és tejfehérje arányára és negatív hatással a 305 napos tejhozamra. Az AA allél tejzsír termelésre kifejtett pozitív hatása egyértelműen dokumentált és ezt jelenlegi vizsgálati eredményeim is alátámasztják. A szakirodalomban közölt vizsgálatok eredményei, (THALLER és mtsai, (2003a), WINTER és mtsai, (2002), SPELMAN és mtsai, (2002), KOMISAREK, és mtsai (2004)) és a saját eredményeim is igazolni látszanak azt, hogy az AA allél jelenléte és a magasabb beltartalmi értékek (305 napos tejzsír-, és fehérje százalék) között szoros összefüggés van. Az eredményeim alapján nem tudtam egyértelmű hatást megállapítani a leptin C528T polimorfizmusa és a tejelő állományok tejtermelési paraméterei között. A TG 5’ UTR polimorfizmus esetében mindhárom tejelő populáció esetében szignifikáns kapcsolatot sikerült kimutatni a 305 napos tejzsír % vonatkozásában. Mind a magyar tarka, holstein-fríz mind pedig a jersey populációk esetében a TT genotípusnak volt pozitív hatása a 305 napos tejzsír arányára. A csekély számú (1db: KHATIB és mtsai, 2007) szakirodalmi adat birtokában, azonban további vizsgálatok szükségesek. 125

KÖVETKEZTETÉSEK ÉS JAVASLATOK

Az általam vizsgált húshasznú angus állomány eredményeit számos olyan irodalmi adat is megerősíti, ahol mind a DGAT1, mind a leptin és a TG lókuszok esetében a mutáns allél bizonyult a legelőnyösebbnek az intramuszkuláris zsírtartalom szempontjából (THALLER és mtsai, (2003/b), ANTON és mtsai, (2008, 2011), BARENDSE és mtsai (1997)). A végkövetkeztetések levonásához azonban mind a négy populáció (magyar tarka, holstein-fríz, jersey, angus), mind a három polimorfizmusa (DGAT1 K232A, leptin C528T, TG 5’ UTR) esetében további vizsgálatok szükségesek az állományok nagyobb arányú bevonásával. A ritkán előforduló genotípusok alacsony száma is indokoltá teszi a magasabb mintaszám kialakítását. A tej-, és hústermelés bonyolult fiziológiai háttere miatt, a termelt tej-, és hús mennyiségét és összetételét számos endogén és exogén tényező befolyásolja. A hatékony termelés érdekében, a tenyésztői munka során kifejezetten fontos mindkét faktorcsoport optimalizálása. A genotípus fokozatos átalakítása, illetve a kedvező genotípusú egyedek megtartására irányuló szelekció, a hagyományos tenyésztési eljárások mellett, ill. azokat kiegészítve molekuláris genetikai módszerekkel is történhet. A jelen dolgozat alapján javasolható, hogy az egyre több tulajdonságra kiterjedő és mind több faktort tartalmazó tenyésztési indexbe a DGAT1 K232A polimorfizmus, mint a tejtermelés egyik markere, és a DGAT1 K232A, leptin C528T, TG 5’ UTR polimorfizmusok, mint a hús intramuszkuláris zsírtartalmának markerei, beépítésre kerüljön.

126

ÚJ TUDOMÁNYOS EREDMÉNYEK

11. ÚJ KUTATÁSI EREDMÉNYEK (TÉZISPONTOK) 1. Hazánkban először határoztam meg a magyar tarka (485), és jersey (341) tejtermelő tehenek egy-egy populációjában DGAT1, leptin és TG lókuszok; holstein-fríz (417) tejelő és angus (80) bika populációkban a leptin és TG lókuszok, allélgyakorisági és genotípus eloszlási értékeit. Ezek az eredmények alapadatnak tekinthetők az említett állományokban. 2. Statisztikailag bizonyítható összefüggéseket állapítottam meg a magyar tarka populáció esetében a vizsgált lókuszok és bizonyos tejtemelési mutatók között. Szignifikáns (p<0,05) eltéréseket mutattam ki a DGAT1 K232A polimorfizmus bizonyos genotípusai és a maximálisan-, az átlagosan befejt tej mennyiség, és mind az öt vizsgált sztenderd tejtermelési mutató (305 napos tejhozam (kg), 305 napos tejzsír-, és fehérje %, valamint a 305 napos tejzsír-, és fehérjehozam (kg)) között. A leptin C528T polimorfizmus vizsgálatakor szignifikáns (p<0,05) eltéréseket mutattam ki a genotípusok és a 305 napos tejzsír-, és fehérje % között. A TG 5’ UTR polimorfizmus esetében szignifikáns (p<0,05) eltéréseket mutattam ki a genotípusok a maximálisan befejt tej mennyiség, az átlagosan befejt tej mennyiség, a perzisztencia és mind az öt vizsgált sztenderd tejtermelési mutató (305 napos tejhozam (kg), 305 napos tejzsír-, és fehérje %, valamint a 305 napos tejzsír-, és fehérjehozam (kg)) között.

3. Statisztikailag bizonyítható összefüggésekett állapítottam meg a holstein-fríz populáció esetében a vizsgált lókuszok és bizonyos tejtemelési mutatók között. Szignifikáns (p<0,05) eltéréseket mutattam ki a DGAT1 K232A polimorfizmus bizonyos genotípusai és a maximálisan-, az átlagosan befejt tej mennyiség és a perzisztencia között. A leptin C528T polimorfizmus vizsgálatakor szignifikáns (p<0,05) eltéréseket mutattam ki a genotípusok és a 305 napos tejfehérje % között. A TG 5’ UTR polimorfizmus vizsgálata során szignifikáns (p<0,05) eltéréseket mutattam ki a genotípusok és a 305 napos tejzsír % és tejzsírhozam (kg) között.

4. Statisztikailag bizonyítható összefüggéseket állapítottam meg a jersey populáció esetében a vizsgált lókuszok és bizonyos tejtemelési mutatók között. Szignifikáns (p<0,05) eltéréseket mutattam ki a DGAT1 K232A polimorfizmus bizonyos genotípusai négy sztenderd tejtermelési mutató, a 305 napos tejhozam (kg), a 305 napos tejzsír-, és fehérje %, valamint a 305 napos tejzsírhozam (kg) között. A TG 5’ UTR polimorfizmus vizsgálata során szignifikáns (p<0,05) eltéréseket mutattam ki a genotípusok és a 305 napos tejzsír % között.

127

ÚJ TUDOMÁNYOS EREDMÉNYEK 5. Statisztikailag bizonyítható összefüggéseket állapítottam meg az angus populáció esetében a vizsgált lókuszok és két indikátor izom (musculus longissimus dorsi LD, musculus semitendinosus - ST) intramuszkuláris zsírtartalma között. Szignifikáns (p<0,05) eltéréseket mutattam ki a DGAT1 K232A polimorfizmus bizonyos genotípusai és a hosszú hátizom (musculus longissimus dorsi – LD), valamint a fehérpecsenye (musculus semitendinosus – ST) intamuszkuláris zsírtartalma között. A leptin C528T és a TG 5’ UTR polimorfizmusok vizsgálata során (p<0,05) eltéréseket mutattam ki a genotípusok és a fehérpecsenye (musculus semitendinosus – ST) intamuszkuláris zsírtartalma között.

128

ÚJ TUDOMÁNYOS EREDMÉNYEK

12. NEW RESEARCH RESULTS (POINTS OF THESIS) 1. In Hungary I have been the first to determine the allele frequency and genotype distribution values of DGAT1, leptin and TG loci in each of the populations of Hungarian Simmental (485), Jersey (341) dairy cows, and of leptin and TG loci in of the populations of Holstein-Friesian (417) dairy cows and Angus (80) bulls. These results may be considered as basic data in the mentioned Hungarian cattle populations. 2. Concerning the Hungarian Simmental population I established a statistically proven connection between locis and certain milk production indicators. In case of DGAT1 K232A polymorphism I pointed out significant (p<0.05) differences between the genotypes and the maximally yielded milk qunatity or the average yielded milk quantity and all the five standard milk production indicators (305-day milk yield (kg), 305-day milk fat and protein % value as well as the 305day milk fat and protein yield (kg)). When examining leptin C528T polymorphism, I discovered significant (p<0.05) differences between the genotypes and the 305-day milk fat and protein % value. In respect of TG 5’ UTR polymorphism I found significant (p<0.05) differences between the genotypes, the maximally yielded milk quantity, the average yielded milk quantity as well as persistence and all the five standard milk production indicators (305-day milk yield (kg), 305-day milk fat and protein % value as well as the 305-day milk fat and protein yield (kg)). 3. In case of the Holstein-Friesian population I established a statistically proven connection between locis and certain milk production indicators. In respect of DGAT1 K232A polymorphisms I pointed out significant (p<0.05) differences between the genotypes, the maximally yielded milk quantity and the average yielded milk quantity and as well as persistence. When examining leptin C528T polymorphism, I discovered significant (p<0.05) differences between the genotypes and the 305-day milk protein % value. When examining TG 5’ UTR polymorphism I demonstrated significant differences between the genotypes and the 305-day milk fat % value and milk fat yield (kg). 4. In case of the Jersey population I established a statistically proven connection between locis and certain milk production indicators. In case of DGAT1 K232A polymorphism I pointed out significant (p<0.05) differences between the genotypes and all the four standard milk production indicators (305-day milk yield (kg), 305-day milk fat and protein % value as well as the 305-day milk fat yield (kg)). When examining TG 5’ UTR polymorphism, I discovered significant (p<0.05) differences between the genotypes and the 305-day milk fat % value.

129

ÚJ TUDOMÁNYOS EREDMÉNYEK 5. In case of the Angus bulls population I established a statistically proven connection between locis and of the m. longissimus dorsi and the m. semitendinosus intramuscular fat content. In case of DGAT1 K232A polymorphism I pointed out significant (p<0.05) differences between the genotypes and the m. longissimus dorsi and the m. semitendinosus intramuscular fat content. When examining leptin C528T and TG 5’ UTR polymorphism, I discovered significant (p<0.05) differences between the genotypes and the m. semitendinosus intramuscular fat content.

130

ÖSSZEFOGLALÁS

13. ÖSSZEFOGLALÁS A tej-, és hústermelés, mint fontos mennyiségi tulajdonságok, poligénes öröklésmenetet követnek, melyet számos lókusz szabályozhat. Az újabb kutatások ezért elsősorban az egyes QTL-ek markerek segítségével való azonosítására irányulnak. Ezek ismerete és a szelekcióban való felhasználása a genetikai előrehaladást nagymértékben felgyorsíthatja. Dolgozatom elsődleges célja, hogy a magyar tejelő szarvasmarha állományhoz tartozó magyar tarka, holstein-fríz és jersey tehenek egy-egy populációjának genetikai vizsgálata során kapcsolatot keressek a DGAT1 K232A, leptin C528T és TG 5’ UTR polimorfizmusok, - mint a tejtermelés lehetséges genetikai markerei - valamint a tejtermelés között. A hazai húshasznú angus szarvasmarha populáció esetében ugyancsak a DGAT1 K232A, a leptin C528T és a TG 5’ UTR polimorfizmusok vizsgálata volt a célom, ahol az egyes genotípusok, valamint a hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalma között kerestem genetikai kapcsolatot. A kísérleteimben 4 szarvasmarha fajtájához tartozó (magyar tarka: 485; holsteinfríz: 417; jersey: 341; angus: 80), 7 hazai állomány (összesen: 1323 egyed) DGAT1, leptin és TG gén polimorfizmus vizsgálatát végeztem el. Az állatoktól vér-, illetve szőrmintákat gyűjtöttem, valamint termelési (laktációs tej-, zsír- és fehérjehozam, zsír- és fehérje százalék, befejési eredmények, perzisztencia, tejelő napok száma, szárazonállási idő) adatait is rögzítettem. A magyar tarka populáció esetében 4, holstein-fríz fajtánál 3 és jersey fajtánál 2 laktációt vizsgáltam. A vér-, illetve szőrmintákból kivontam a genomikus DNS-t, majd a DGAT1 és leptin polimorfizmusok esetében Real-time PCR, TaqMan allélikus diszkriminációs módszer, míg a TG polimorfizmus esetében PCR-RFLP módszer segítségével felszaporítottam a vizsgálni kívánt DNS szakaszokat. A DGAT1 K232A és leptin C528T esetében alkalmazott valós idejű polimeráz láncreakció (real-time PCR) ún. olvadáspont analízise során az eltérő bázis összetételű (vad és mutáns), felerősített DNS szakaszok más-más hőmérsékleten denaturálódtak, így más-más hőmérsékleten veszítették el a hozzájuk kötődő fluoreszcens próbákat, ami alapján elkülöníthetővé váltak a vad, homozigóta és heterozigóta minták. A real-time PCR során kapott eredményeket a készülékhez kapcsolt hordozható PC segítségével értékeltem. Utóbbi egy felhasználóbarát szoftverrel (Rotor Gene Analysis 6.1 Software) biztosította az analízis egyszerű és pontos kivitelezését. A TG 5’ UTR polimorfizmus vizsgálalata során a felszaporított termékek hasítását, vagyis a polimorf hely azonosítását PsuI restrikciós endonukleázzal végeztem. A DNS fragmentumokat metaphor agaróz gélen, elektroforézis segítségével választottam el egymástól, végül UV fény alatt értékeltem. A genotipizálást követően allélgyakorisági és populációgenetikai számításokat, valamint a vizsgált lókuszok (DGAT1 K232A, leptin C528T és TG 5’ UTR) és a termelési adatok közötti összefüggés-vizsgálatot végeztem el (SPSS 14.0 for Windows).

131

ÖSSZEFOGLALÁS A real-time PCR, valamint a PCR-RFLP módszerek segítségével mindhárom lókusz vizsgálata során 3 különböző mintázatot (genotípust) sikerült elkülönítenem (DGAT1: AA/AA, AA/GC, GC/GC; leptin: CC, CT, TT; TG: CC, CT, TT). A DGAT1 K232A polimorfizmus vizsgálata során a magyar tarka populáció esetében az AA allél (lizin variáns) gyakorisága 10%; holstein-fríz populáció esetében 22%; a jersey fajtánál 81%, míg az angus fajtánál 18% volt. Az általam vizsgált populációkban az allélok kombinációjaként létrejött genotípusok számszerű megoszlása magyar tarka fajtánál 1,66% (AA/AA), 16,43% (AA/GC), 81,91% (GC/GC); holstein-fríz populáció esetében 4,32% (AA/AA), 35,49% (AA/GC), 60,19% (GC/GC) volt. A jersey fajtánál 68,53% (AA/AA), 25,29% (AA/GC), 6,18% (GC/GC); a angus fajtánál a következőképpen alakult: 7,50% (AA/AA), 20,00% (AA/GC), 72,50% (GC/GC). A populációgenetikai számítások során a magyar tarka és holstein-fríz fajtáknál az alacsony χ2 érték magas szignifikancia szinttel párosulva azt jelentette, hogy a vizsgált hipotézis, vagyis, hogy a mintapopulációban Hardy-Weinberg egyensúlyt feltételezünk, beigazolódott. Jersey és angus szarvasmarhák esetében azonban a magas χ2 érték alacsony szignifikancia szinttel párosult. Ez azt jelenti, hogy a populáció nincs genetikai egyensúlyban. A leptin C528T polimorfizmus vizsgálata során a magyar tarka populáció esetében az C allél gyakorisága 75%; holstein-fríz populáció esetében 85%; a jersey fajtánál 87%, míg az angus fajtánál 77% volt. Az általam vizsgált populációkban az allélkombinációk során létrejött genotípusok számszerű megoszlása magyar tarka fajtánál 52,99% (CC), 43,71% (CT), 3,30% (TT); holstein-fríz populáció esetében 70,02% (CC), 29,26% (CT), 0,72% (TT) volt. A jersey fajtánál 74,78% (CC), 24,63% (CT), 0,59% (TT); az angus fajtánál a következőképpen alakult: 56,25% (CC), 41,25% (CT), 2,5% (TT). A magyar tarka és holstein-fríz fajtáknál a magas χ2 érték alacsony szignifikancia szinttel párosulva azt jelentette, hogy a vizsgált hipotézis, vagyis, hogy a mintapopulációban HardyWeinberg egyensúlyt feltételezünk, nem igazolódott be, a populációk nincsenek genetikai egyensúlyban. Jersey és angus szarvasmarhák esetében azonban az alacsony χ2 érték magas szignifikancia szinttel párosult, ami a Hardy-Weinberg meglétére utal a két mintapopulációban. A TG 5’ UTR polimorfizmus vizsgálata során a magyar tarka populáció esetében az C allél gyakorisága 73%; holstein-fríz populáció esetében 87%; a jersey fajtánál 77% (C) míg az angus fajtánál 67% volt. Az általam vizsgált populációkban az allélkombinációk során létrejött genotípusok számszerű megoszlása magyar tarka fajtánál 53,43% (CC), 39,04% (CT), 7,53% (TT); holstein-fríz populáció esetében 74,45% (CC), 24,10% (CT), 1,45% (TT) volt. A Jersey fajtánál 59,57% (CC), 35,02% (CT), 5,41% (TT); az angus fajtánál a következőképpen alakult: 45,00% (CC), 40,00% (CT), 15,00% (TT). A TG gén 5’ polimorfizmusa esetében mind a négy hazai fajtánál az alacsony χ2 értékek magas szignifikancia szinttel párosultak, ami a Hardy-Weinberg egyensúly meglétére utal a mintapopulációkban. Ezután a tejelő állományok esetében összefüggést kerestem a három lókusz, valamint a tejtermelés között, míg az angus fajtánál a három lókusz és a hosszú hátizom (m. longissimus dorsi), ill. fehérpecsenye (m. semitendinosus) intramuszkuláris zsírtartalma között. 132

ÖSSZEFOGLALÁS

DGAT1 K232A polimorfizmus: A többváltozós varianciaanalízis segítségével megállapítható volt, hogy a DGAT1 K232A lókusza a magyar tarka populáció esetében szignifikánsan (p<0,05) befolyásolta a szárazonállás időtartamát a maximálisan befejt tej mennyiségét, illetve az átlagosan befejt tej mennyiségét; a 305 napos laktációs termelési mutatók közül a 305 napos tej-, tejzsír-, és a tejfehérje hozamot (kg), 305 napos tejzsír-, és fehérje %-ot. A holstein-fríz populáció esetében a DGAT1 K232A polimorfizmus szignifikánsan (p<0,05) egyaránt befolyásolta a maximálisan befejt tej mennyiségét, az átlagosan befejt tej mennyiségét és a perzisztencia %-ot. A DGAT1 K232A genotípusok esetében szignifikáns (p<0,05) eltéréseket mutattam ki a különböző genotípusok és a 305 napos tejhozam (kg), a 305 napos tejzsír-, és fehérje %, valamint a 305 napos fehérjehozam (kg) között. A jersey fajtánál a DGAT1 K232A genotípusok esetében szignifikáns (p<0,05) eltéréseket mutattam ki a különböző genotípusok és a 305 napos tejhozam (kg), 305 napos tejzsír-, és fehérje %, valamint a 305 napos tejzsírhozam (kg) között. A húshasznú angus szarvasmarhák esetében a DGAT1 génváltozatai a vizsgált hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) intramuszkuláris zsírtartalmát szintén szignifikánsan (p<0,05) befolyásolták. A tejtermelési mutatók genotípusonkénti összehasonlítása során a havi befejések átlagos és maximális értékei esetében mind a magyar tarka, mind pedig a holstein-fríz populáció esetében szignifikáns (p<0,05) eltérés volt a DGAT1 genotípusok között. Mindkét fajtánál az AA/AA genotípusú egyedek termeltek szignifikánsan kevesebb tejet. A laktációs perzisztencia vizsgálata során csak a holstein-fríz populáció esetében tapasztaltam szignifikáns (p<0,05) kapcsolatot, ahol az AA/GC genotípusú tehenek alacsonyabb értéket produkáltak, mint a GC/GC genotípusú társaik. A 305 napos laktációs termelés mutatói közül a tejhozamnál mindhárom tejelő populáció esetében (magyar tarka, holstein-fríz, jersey) az AA/AA genotípusú egyedek értek el szignifikánsan (p<0,05) alacsonyabb értéket. A 305 napos tejzsír százalék vizsgálatakor ugyancsak mindhárom populáció esetében az AA/AA genotípusúak értek el szignifikánsan (p<0,05) magasabb tejzsír százalékot. A 305 napos tejzsír hozam vizsgálata során csak a magyar tarka és a jersey fajták esetében tapasztaltam szignifikáns (p<0,05) kapcsolatot, ahol a magyar tarka tehenek esetében az AA/GC genotípusú tehenek, míg a jersey teheneknél az AA/AA genotípusú egyedek produkáltak szignifikánsan magasabb tejzsír hozamot. A 305 napos tejfehérje százalék vizsgálatakor ugyancsak mindhárom populáció esetében az AA/AA genotípusúak értek el szignifikánsan (p<0,05) magasabb tejfehérje százalékot. A 305 napos tejfehérje hozam vizsgálata során csak a magyar tarka és a holstein-fríz fajták esetében tapasztaltam szignifikáns (p<0,05) kapcsolatot, ahol a GC/GC genotípusú tehenek produkáltak szignifikánsan magasabb tejfehérje hozamot. Mindezek alapján megállapíthatjuk, hogy a magyar tarka, holstein-fríz és jersey fajták esetében az AA allél pozitív hatással van a tejzsír, valamint a tejfehérje arányára és negatív hatással a 305 napos tejhozamra.

133

ÖSSZEFOGLALÁS A húshasznú angus egyedek vizsgálatakor a DGAT1 lókusz esetében az AA/AA genotípusú egyedeknek szignifikánsan (p<0,05) magasabb volt a hosszú hátizom intramuszkuláris zsírtartalma, mint az AA/GC és GC/GC genotípusú bikáké. Az AA/GC és GC/GC genotípusok között nem volt kimutatható szignifikáns különbség. A fehérpecsenye (m. semitendinosus) esetében is az AA/AA genotípusú egyedek értek el szignifikánsan magasabb intramuszkuláris zsírtartalmat, az AA/GC és GC/GC genotípusú egyedekhez képest. Az AA/GC és GC/GC genotípusok között itt sem volt szignifikáns különbség. A dominancia vizsgálatok kimutatták, hogy a magyar tarka populáció esetében a 305 napos tejhozamnál a heterozigóta genotípus javító hatása 212 kg tej volt a homozigótákhoz képest, a 305 napos tejfehérje hozam esetében 8 kg, míg a 305 napos tejzsír hozam esetében 9 kg volt a javító hatás. A homozigóta AA/AA genotípus 0,06%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,04 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét. Holstein-fríz populáció esetében a dominancia értékek alapján a homozigóták a 305 napos tejhozamnál 89 kg, a 305 napos tejzsír hozamnál 7 kg, a tejfehérje hozamnál 5 kg javító hatása érvényesült a heterozigótákhoz képest. A homozigóta AA/AA genotípus 0,05%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,025 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét. jersey populáció esetében a dominancia értékek alapján a 305 napos tejhozam esetében a heterozigóta genotípus javító hatása 86 kg, a 305 napos tejzsír hozam esetében 205 kg volt a homozigótákhoz képest. A homozigóta AA/AA genotípus 0,045%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,02 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét. A húshasznú angus szarvasmarhák vizsgálatakor a homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek alapján a homozigóta AA/AA genotípus 2,145%kal emelte a hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és 1,64 %-kal a fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmát. Leptin C528T polimorfizmus: A többváltozós varianciaanalízis segítségével a magyar tarka fajtánál a leptin C528T polimorfizmus vizsgálatakor a 305 napos tejzsír-, és fehérje % esetében, sikerült szignifikáns (p<0,05) kapcsolatot kimutatnom. A hazai holstein-fríz fajtánál pedig a 305 napos tejfehérje % esetében sikerült szignifikáns (p<0,05) kapcsolatot kimutatnom a leptin C528T genotípusok között. A jersey populáció esetében a leptin C528T polimorfizmus vizsgálatakor nem sikerült szignifikáns kapcsolatot kimutatnom a vizsgált tejtermelési mutatók vonatkozásában. A húshasznú angus szarvasmarhák esetében a leptin génváltozatai a vizsgált fehérpecsenye (m. semitendinosus) intramuszkuláris zsírtartalmát szignifikánsan (p<0,05) befolyásolták. A 305 napos laktációs termelés mutatói közül a 305 napos tejzsír százalék vizsgálatakor, csupán a magyar tarka populáció esetében sikerült szignifikáns különbséget kimutatnom. A TT genotípusú egyedek produkáltak szignifikánsan magasabb (p<0,05) értékeket, a két másik genotípushoz tartozó egyedekhez képest. A 305 napos tejfehérje százalék esetében a magyar tarka fajtánál a TT genotípusú egyedek produkáltak szignifikánsan magasabb (p<0,05) értékeket, a két másik genotípushoz tartozó egyedekhez 134

ÖSSZEFOGLALÁS képest. A holstein-fríz fajtánál a heterozigóta CT genotípusú tehenek értek el szignifikánsan magasabb (p<0,05) tejfehérje százalékot a CC genotípusúakhoz képest. A leptin lókusz esetében a TT genotípusú angus bikáknak volt szignifikánsan magasabb a fehérpecsenye (m. semitendinosus) intramuszkuláris zsírtartalma, a CC és CT genotípusú egyedekhez képest. A két utóbbi genotípus között nem volt kimutatható szignifikáns különbség. A dominancia vizsgálatok kimutatták, a magyar tarka populáció esetében a homozigóta TT genotípus 0,17%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,025 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét a heterozigótákhoz képest. A holstein-fríz populáció vizsgálatakor a homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia érték a 305 napos fehérje % esetében bizonyult megbízhatónak. A homozigóta CC genotípus 0,075 %-kal növelte a 305 napos tejfehérje százalék értékét. A húshasznú angus szarvasmarhák vizsgálatakor a homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek alapján a homozigóta TT genotípus 2,08%-kal emelte a fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmát a heterozigotákhoz képest. TG 5’ UTR polimorfizmus: A többváltozós varianciaanalízis segítségével megállapítható, hogy a TG 5’ UTR lókusza magyar tarka fajtánál szignifikánsan (p<0,05) befolyásolta a maximálisan és átlagosan befejt tej mennyiségét, a perzisztenciát, valamint mind az öt vizsgált sztenderd tejtermelési mutatót (305 napos tejhozam (kg), 305 napos tejzsír-, és fehérje %, valamint a 305 napos tejzsír-, és fehérjehozam (kg)). A holstein-fríz fajtánál a TG 5’ UTR polimorfizmus esetében szignifikáns (p<0,05) eltéréseket mutattam ki a különböző genotípusok és a 305 napos tejzsír % és tejzsírhozam (kg) között. A jersey fajtánál pedig a TG 5’ UTR polimorfizmus vizsgálatakor a 305 napos tejzsír % esetében sikerült szignifikáns (p<0,05) kapcsolatot kimutatnom. A húshasznú angus szarvasmarhák esetében a TG 5’ UTR polimorfizmus génváltozatai a vizsgált hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) intramuszkuláris zsírtartalmát szintén szignifikánsan (p<0,05) befolyásolták. A tejtermelési mutatók genotípusonkénti összehasonlítása során csak a magyar tarka populáció esetében tapasztaltam szignifikáns (p<0,05) kapcsolatot az átlagos és maximális befejési értékei, a perzisztencia és a TG genotípusok között. A maximálisan befejt tej mennyiség esetében a CC genotípusú egyedek szignifikánsan magasabb értéket értek el mint az CT és TT genotípusú tehenek. A két utóbbi genotípus között nem volt szignifikáns különbség. Az átlagosan befejt tej mennyiség vonatkozásában a CC genotípusú egyedek szignifikánsan magasabb értéket értek el mint a TT genotípusú egyedek, valamint alacsonyabbat a CT genotípusú tehenekhez képest. A laktációs perzisztencia vizsgálata során a TG genotípusok esetében szignifikáns különbség volt kimutatható a CC és CT genotípusok között. Ezen vizsgált tulajdonság esetében a CC genotípusú tehenek szignifikánsan alacsonyabb értéket produkáltak, mint heterozigóta társaik. A TT genotípusú állatoknál azonban semmilyen különbség nem volt kimutatható. 135

ÖSSZEFOGLALÁS A 305 napos laktációs termelés mutatói közül a tejhozamnál csupán a magyar tarka populáció esetében tapasztaltam szignifikáns (p<0,05) különbséget, ahol a CC genotípusú egyedek szignifikánsan magasabb értéket értek el mint a TT genotípusú egyedek, valamint alacsonyabbat a CT genotípusú tehenekhez képest. A 305 napos tejzsír százalék vizsgálatakor mindhárom tejelő populáció (magyar tarka, holstein-fríz, jersey) esetében a TT genotípusúak értek el szignifikánsan (p<0,05) magasabb tejzsír százalékot. A 305 napos tejzsír hozam vizsgálata során csak a magyar tarka és a holstein-fríz fajták esetében tapasztaltam szignifikáns (p<0,05) kapcsolatot, ahol a magyar tarka tehenek esetében az CT genotípusú tehenek, míg a holstein-fríz teheneknél az CC genotípusú egyedek produkáltak szignifikánsan magasabb tejzsír hozamot. A 305 napos tejfehérje százalék és hozam vizsgálatakor csak a magyar tarka populáció esetében a CT genotípusúak értek el szignifikánsan (p<0,05) magasabb tejfehérje százalékot és hozamot. A húshasznú angus egyedek hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmának vizsgálata során mindkét első osztályú húsrész esetében a TT genotípusú bikáknak volt szignifikánsan magasabb a hosszú hátizom, valamint a fehérpecsenye intramuszkuláris zsírtartalma, a CC és CT genotípusú egyedekhez képest. A két utóbbi genotípus között nem volt kimutatható szignifikáns különbség. Mindezek alapján megállapíthatjuk, hogy a hazai tejelő magyar tarka, holstein-fríz és jersey fajták esetében az T allél pozitív hatással van a tejzsír, valamint az angus populáció esetében az intramuszkuláris faggyútartalomra. A dominancia vizsgálatok kimutatták, a magyar tarka populáció esetében a 305 napos tejhozam esetében a heterzigóta genotípus javító hatása révén 256 kg-os tejmennyiség, a 305 napos tejzsír hozam esetében 10 kg-os, míg a 305 napos tejfehérje hozam esetében 9 kg-os mennyiségi emelkedést tapasztaltam. A homozigóta TT genotípus 0,05%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék és 0,025 %-kal a 305 napos tejfehérje százalék értékét. Holstein-fríz populáció esetében a dominancia értékek alapján a homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek a 305 napos zsír százalék és a 305 napos tejzsír hozam esetében mutatkoztak szignifikánsnak. A homozigóta genotípus javító hatása 0,295%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék, valamint 28 kg-mal a 305 napos tejzsír hozam értékét. Jersey populáció esetében a dominancia értékek alapján a 305 napos zsír százalék esetében a heterozigóta genotípus javító hatása 0,04%-kal emelte a 305 napos tejzsír százalék értékét. A húshasznú angus szarvasmarhák vizsgálatakor a homozigóták és a heterozigóták különbségét mutató dominancia értékek alapján a homozigóta TT genotípus 3,005 %-kal emelte a hosszú hátizom (m. longissimus dorsi) és 1,165 %-kal a fehérpecsenye (m. semitendinosus) zsírtartalmát a heterozigotákhoz képest. A végkövetkeztetések levonásához azonban mind a négy fajta, mindhárom polimorfizmusa esetében további vizsgálatok szükségesek az állományok nagyobb arányú bevonásával.

136

KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS

14. KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS Ezúton szeretném köszönetemet kifejezni témavezetőmnek, Dr. Szabó Ferenc professzor Úrnak, önzetlen segítségéért, a doktori képzés során nyújtott útmutatásaiért, támogatásáért. Hálás köszönettel tartozom, társ-témavezetőmnek, Dr. Anton Istvánnak, az Állattenyésztési és Takarmányozási Kutatóintézet tudományos főmunkatársának, aki a laboratóriumi kísérletek tervezésében és végrehajtásában értékes tanácsokkal látott el és a vizsgálataim elvégzéséhez biztosította a feltételeket. Ezúton is szeretném köszönetemet kifejezni Dr. Kovács Katalinnak akik kutató munkám során önzetlenül, számtalan hasznos szakmai tanáccsal látott el. Ezúton is szeretném köszönetemet kifejezni Dr. Polgár J. Péter docens, tanszékvezető; Dr. Bene Szabolcs adjunktus uraknak, segítségükért és támogatásukért. Köszönöm továbbá az Állattenyésztéstani és Takarmányozási Kutatóintézet Molekuláris Genetikai kutatócsoportjának munkatársai – Dr. Zsolnai Attila, Nagy-Czirok Noémi, Kozma Zsanett, Rákóczi Györgyné – által nyújtott önzetlen és odaadó segítséget, amely nélkül ez a dolgozat nem készült volna el. Szeretnék köszönetet mondani az Állattudományi és Állattenyésztéstani Tanszék, minden dolgozójának a doktorandusz éveim során nyújtott segítségükért. Köszönet illeti a telepek dolgozóit, türelmükért és a segítségükért, mert nélkülük nem készülhetett volna el a dolgozatom. Végül, semmiképpen sem utolsó sorban, hálával és köszönettel tartozom szüleimnek, férjemnek és a férjem szüleinek, akik türelmükkel, szeretetükkel és támogatásukkal mindig mellettem álltak.

137

TUDOMÁNYOS KÖZLEMÉNYEK JEGYZÉKE

15. TUDOMÁNYOS KÖZLEMÉNYEK JEGYZÉKE 15.1. Az értekezés témakörében megjelent tudományos közlemények

15.1.1. Idegen nyelvű folyóiratban megjelent lektorált cikk 1. I. ANTON, K. KOVÁCS, G. HOLLÓ, V. FARKAS, L. LEHEL, Z. HAJDA, A. ZSOLNAI (2011): Effect of leptin, DGAT1 and TG gene polymorphisms on the intramuscular fat of Angus cattle in Hungary. Livestock Science, 135, 300-303. Impact Factor: 1,295 2. I. ANTON, K. KOVÁCS, G. HOLLÓ, V. FARKAS, F. SZABÓ, I. EGERSZEGI, J. RÁTKY, A. ZSOLNAI and K-P. BRÜSSOW: Effect of DGAT1, leptin and TG gene polymorphisms on some milk production traits in different dairy cattle breeds in Hungary. Archiv Tierzucht / Archives Animal Breeding (közlésre elfogadva)

15.1.2. Magyar nyelvű folyóiratban megjelent lektorált cikk 1. FARKAS V., KOVÁCS K., HOLLÓ G., ZSOLNAI A., SZABÓ F., POLGÁR J. P., ANTON I. (2010): A szarvasmarha DGAT1 gén K232A polimorfizmusának hatása magyar tarka tehenek tejtermelési tulajdonságaira. Állattenyésztés és takarmányozás 59, 387-395. 2. FARKAS V., KOVÁCS K., HOLLÓ G., ZSOLNAI A., SZABÓ F., ANTON I. : A Szarvasmarha DGAT1 gén K232A polimorfizmusának hatása holstein-fríz és jersey tehenek tejtermelési tulajdonságaira. Állattenyésztés és takarmányozás (közlésre elfogadva)

15.1.3. Konferencia kiadványban megjelent idegen nyelvű közlemények 1. V. FARKAS, F. SZABÓ, A. ZSOLNAI AND I. ANTON (2008): Effect of the DGAT1 gene polymorphysm on milk production traits in Hungarian Simmental cows, European Associacion for Animal Production 24-27th August, 2008. Vilnius, Lithuania; Session 35., Poster 15. 2. FARKAS V., KOVÁCS K., ZSOLNAI A., FÉSÜS L., POLGÁR J. P., SZABÓ F. AND ANTON I. (2009): Effect of the Thyroglobulin (TG) and Leptin gene polymorphisms on the milk production traits in Hungarian Simmental cows. Book of the Abstracts of the 60th Annual Meeting of the European Association for Animal Production No. 15. Barcelona, Spain, 24-27 August, 2009. 138

TUDOMÁNYOS KÖZLEMÉNYEK JEGYZÉKE

3. V. FARKAS, K. KOVÁCS, A. ZSOLNAI, J. P. POLGÁR, F. SZABÓ AND I. ANTON (2009): Associations between TG and Leptin gene polymorphisms and milk production traits in Hungarian Simmental cows. 28th Congress of the European Simmental Federation, Siófok, 2009. szeptember 22-27. 4. ANTON, I., KOVÁCS, K., HOLLÓ, G., FARKAS, V. AND ZSOLNAI, A., (2010): Effect of the Leptin gene polymorphism on the intramuscular fat deposition in Hungarian Angus cattle. 61th Annual Meeting of the European Association for Animal Production; Heraklion, Crete Island, Greece, 23-27 August, 2010. 5. ANTON, K. KOVÁCS, G. HOLLÓ, V. FARKAS, F. SZABÓ AND A. ZSOLNAI (2011): Effect of DGAT1, TG and leptin gene polymorphisms on milk production traits in Holstein-Friesian cows in Hungary. ADSA-ASAS Joint Annual Meeting (July 10-14, 2011, New Orleans, Louisiana, USA.) J. Anim. Sci. Vol. 89, E-Suppl.1., p 280.

15.1.4. Konferencia kiadványban megjelent magyar nyelvű közlemények 1. FARKAS V., SZABÓ F., POLGÁR J. P., KOVÁCS K., ZSOLNAI A., ANTON I. (2008): A DGAT1 gén hatása a tejtermelésre illetve a tej zsírtartalmára magyar tarka tehenekben. 50. Jubileumi Georgikon Napok; 2008. szeptember 25-26. ISBN: 978-9639639-32-4 2. FARKAS V., SZABÓ F., KOVÁCS K., ZSOLNAI A., ANTON I. (2009): A DGAT1 a TG és a leptin polimorfizmusok hatása a szarvasmarhák termelési tulajdonságaira. XV. Ifjúsági Tudományos Fórum; Keszthely, 2009. április 16. ISBN: 978-963-9639-33-1

15.2. Értekezés témakörén kívül (egyéb) közlemények

15.2.1. Idegen nyelvű folyóiratban megjelent lektorált cikk

1. TÖRÖK M., POLGÁR J. P., KOCSI GY., FARKAS V., SZABÓ F. (2009): Correlation of ultrasonic measured ribeye area and fat thickness to the certain traits measured on slaughtered bulls (Short communication). Archiv Tierzucht 52. (1), 23-27. pp. Impakt Faktor: 0,612

139

TUDOMÁNYOS KÖZLEMÉNYEK JEGYZÉKE 2. F. HUSVETH, E. GALAMB, V. FARKAS, L. WÁGNER, R. JOLÁNKAI, L. PÁL (2011): Conjugated linoleic acid and other C18 fatty acid composition of muscle and adipose tissues in lambs fed on diets containing vegetable oil supplementations or grass silage. Acta Alimentaria, 40:(3) pp. 358-368. Impakt Faktor: 0,379

15.2.2. Magyar nyelvű folyóiratban megjelent lektorált cikk 1. TÖRÖK M., KOCSIS GY., BENE SZ., KISS B., FARKAS V., SZABÓ F. (2007): Hízómarhák különböző testtájain ultrahanggal mért bőralatti faggyúvastagsága és azok összefüggései, Állattenyésztés és Takarmányozás, 56. 2. 117-124. 2. SZABÓ F., FARKAS V., FEKETE ZS., FÖRDŐS A., ZSUPPÁN ZS., KANYAR R., TÖRÖK M., KISS B., POLGÁR J. P., BENE SZ. (2008): Különböző genotípusú növendék bikák hízlalási és vágási eredménye. A hús 18:(3-4) p. 88.

15.2.3. Konferencia kiadványban megjelent magyar nyelvű közlemények 1. FARKAS V., HUSVÉTH F. (2007): A takarmányozás hatása a bárányhús konjugált linolsav (CLA) tartalmára. XIII. Ifjúsági Tudományos Fórum; Keszthely 2007. március 22. 2. FARKAS V., HUSVÉTH F. (2007): A bárányhús zsírsavösszetételének befolyásolása takarmányozással, különös tekintettel a konjugált linolsav tartalomra. XXVIII. Országos Tudományos Diákköri Konferencia Agrártudományi Szekció, Debrecen, 2007. április 16-18. 3. TÖRÖK M., FARKAS V., FÖRDŐS A., FEKETE ZS., POLGÁR J. P., SZABÓ F. (2008): A bőr alatti faggyúvastagság és a hosszú hátizom keresztmetszet terület egymást követő kiértékelésének kapcsolata hízóbikák esetében. XIV. Ifjúsági Tudományos Fórum, Keszthely, 2008 április 3. ISBN: 978-963-9639-24-9 4. POLGÁR J. P., FÜLLER I., STEFLER J., FARKAS V., SZABÓ F. (2009): Magyar tarka bikák hízlalási és vágási paramétereinek öröklődhetősége és tenyészértéke. 51. Georgikon Napok; 2009. október 1-2. ISBN: 978-963-9639-35-5

140

FELHASZNÁLT IRODALOM

16. FELHASZNÁLT IRODALOM

1.

ACHMANN, R. - CURIK, I.; DOVC, P. - KAVAR, T. - BODO, I. - HABE, F. MARTI, E. - SÖLKNER, J. - BREM, G. (2004): Microsatellite diversity, population subdivision and gene flow in the Lipizzan horse. Animal Genetics. 35. 285-292.

2.

AHIMA, R. S. - FLIER, J. S. (2000): Leptin. Annu. Rev. Physiol., 62. 413-437.

3.

ALMOG, B. - GOLD, R. - TAJIMA, K. - DANTES, A. - SALIM, K. RUBINSTEIN, M. - BARKAN, D. - HOMBURG, R. - LESSING, J. B. - NEVO, N. - GERTLER, A. - AMSTERDAM, A. (2001): Leptin attenuates follicular apoptosis and accelerates the onset of puberty in immature rats. Mol. Cell. Endocrinol., 183. 179-191.

4.

ANTON I. - KOVÁCS K. - FÉSÜS L. - VÁRHEGYI J. - LEHEL L. - HAJDA Z. POLGÁR J. P. - SZABÓ F. - ZSOLNAI A. (2008) : Effect of DGAT1 and TG gene polymorphisms on intramuscular fat and on milk production traits in different cattle breeds in Hungary. Acta Veterinaria Hungarica, 56 (2), 181-186.

5.

ANTON, I. - KOVÁCS, K. - HOLLÓ, G. - FARKAS, V.- HAJDA, Z. - LEHEL, L. ZSOLNAI, A. (2011): Effect of leptin, DGAT1 and TG gene polymorphisms on the intramuscular fat of Angus cattle in Hungary. Livestock Science, 135, 300-303.

6.

BANOS, G. - WOOLLIAMS, J.A. - WOODWARD, B.W. - FORBES, A.B. COFFEY, M.P. (2008): Impact of single nucleotide polymorphisms in Leptin, Leptin Receptor, Growth Hormone Receptor, and Diacylglycerol Acyltransferase (DGAT1) gene loci on milk production, feed, and body energy traits of UK dairy cows. Journal of Dairy Science 91: 3190–3200.

7.

BARENDSE W. - VAIMAN C. - KEMP S.J. (1997): A medium density linkage map of the bovine genome. Mammalian Genome, 8. 21–8.

8.

BARENDSE, W.J. (1999): Assessing lipid metebolism. Patent. International publication Number: WO 99/23248. World International Property Organization.

9.

BARENDSE, W. - BUNCH, R. - THOMAS, M.- ARMITAGE, S. BAUD, S. – DONALDSON, N. (2001): The TG5 DNA marker test for marblingcapacity in Australian feedlot cattle. Available: www.beef.crc.org.au/Publications/MarblingSym/ Day1/Tg5DNA Accessed Mar. 9, 2003.

10.

BARENDSE, W. - BUNCH, R. - THOMAS, M. - ARMITAGE, S. - BAUD, S. – DONALDSON, N. (2004): The TG5 thyroglobulin gene test for a marbling quantitative trait loci evaluated in feedlot cattle. Australian Journal Experimental Agriculture. 44, 669-674.

141

FELHASZNÁLT IRODALOM 11.

BARTHA, T. - RUDAS, P. - FEKETE, S. - PETHES, G. (1989): Restricted feed intake influences thyroid hormone production and peripheral deiodination in chickens. Acta Vet. Hung., 37. 241-246.

12.

BARTHA, T. (1993): Thyroid hormone metabolism in broiler chickens. PhD Thesis. Catholic University of Leuven,

13.

BARTHA, T. - SAYED-AHMED, A. - RUDAS, P. (2005): Expression of leptin and its receptors in various tissues of ruminants. Domest. Anim. Endocrinol., 29. 193202.

14.

BASSAM, B. J. – BENTLEY, S. (1994): DNA fingerprinting using arbitrary primer technology (APT): a tool or a torment. Aust. Biotechnol. 4.232–236.

15.

BERRY, D.P. – HOWARD, D. - O’BOYLE, P. – WATERS, S. – KEARNEY, J.F. MCCABE, M. (2010): Associations between the K232A polymorphism in the diacylglycerol-O-transferase 1 (DGAT1) gene and performance in Irish HolsteinFriesian dairy cattle. Irish Journal of Agricultural and Food Research 49. 1–9.

16.

BOBE, G. - YOUNG, J. - BEITZ, D. (2004): Invited review: pathology, etiology, prevention, and treatment of fatty liver in dairy cows. J. Dairy Sci., 87. 3105-3124.

17.

BONNET, M. - DELAVAUD, C. - LAUD, K. - GOURDOU, I. - LEROUX, C. DJIANE, J. - CHILLIARD, Y. (2002a): Mammary leptin synthesis, milk leptin and their putative physiological roles. Reprod. Nutr. Dev., 42. 399-413.

18.

BONNET, M. - GOURDOU, I. - LEROUX, C. - CHILLIARD, Y. - DJIANE, J. (2002b): Leptin expression in the ovine mammary gland: putative sequential involvement of adipose, epithelial, and myoepithelial cells during pregnancy and lactation. J. Anim. Sci., 80. 723-728.

19.

BOTESTEIN, D. - WHITE, R.L. – SKOLNICK, M. – DAVIS, R.W. (1980): Construction of a genetic linkage map in man using restriction fragment length polymorphisms. American Journal of Human Genetics, 32: 341-331.

20.

BRANN, D.W. - WADE, M. F. - DHANDAPANI, K. M. - MAHESH, V. B. BUCHANAN, C. D. (2002): Leptin and reproduction. Steroids, 67. 95-104.

21.

BUCHANAN, F. C.- FITZSIMMONS, C.J - VAN KESSEL, A. G. - THUE, T. D. WINKELMAN-SIM, D. C. - SCHMUTZ, S. M. (2002): Association of a missense mutation in the bovine leptin gene with carcass fat content and leptin mRNA levels. Genet. Sel. Evol., 34. 105-116.

22.

BUCHANAN F. C. - FITZSIMMONS C. J. - VAN KESSEL A. G. - THUE T. D. WINKELMAN-SIM C. - SCHMUTZ S. M. (2003): Association of a missense mutation in the bovine leptin gene with carcass fat content and leptin mRNA levels. Genet. Sel. Evol., 34. 105-116.

23.

BUHMAN, K. K. - CHEN, H. C. - FARESE, R. V. JR. (2001): “The enzymes of neutral lipid synthesis.” J. Biol. Chem. 276. 40369-72.

142


24.

BUHMAN, K. K - SMITH, S. J.- STONE, S. J. - REPA, J. J. - WONG, J. S. KNAPP, F. F. -. BURRI, B. J JR. - HAMILTON, R. L. - ABUMRAD N. A. FARESE, R. V. JR. (2002): “DGAT1 is not essential for intestinal triacylglycerol absorption or chylomicron synthesis.” J. Biol. Chem. 277. 25474-9.

25.

CAPUCO, A. - WOOD, D. - ELSASSER, T. - KAHL, S. - ERDMAN, R. - VAN TASSELL, C. - LEFCOURT, A. - PIPEROVA, L. (2001): Effect of somatotropin on thyroid hormones and cytokines in lactating dairy cows during ad libitum and restricted feed intake. J. Dairy Sci., 84. 2430-2439.

26.

CASABIELL, X. - PINEIRO, V. - TOME, M. A. - PEINO, R. - DIEGUEZ, C. CASANUEVA, F. F. (1997): Presence of leptin in colostrum and/or breast milk from lactating mothers: a potential role in the regulation of neonatal food intake. J. Clin. Endocrinol. Metab., 82. 4270-4273.

27.

CASES, S. – SMITH, S. J. – ZHENG, Y. W. – MYERS, H. M. – LEAR, S. R. – SANDE, E. – NOVAK, S. – COLLINS, C. – WELCH, C. B. – LUSIS, A. J. (1998): Identification of a gene encoding an acyl CoA:diacylglycerol acyltransferase, a key enzyme in triacylglycerol synthesis. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 95: 13018-13023.

28.

CASES, S. - STONE, S. - ZHOU, P. - YEN, E. - TOW, B. - LARDIZABAL,K. D. – VOELKER, T. - FARESE, R. V. JR. (2001): “Cloning of DGAT2, a second mammalian diacylglycerol acyltransferase, and related family members.” J. Biol. Chem. 31. 31.

29.

CASAS E. - WHITE S. N. - RILEY D.G. - SMITH T. P. L. - BRENNEMAN R. A. - OLSON T. A. - JOHNSON D. D. - COLEMAN S. W. - BENNETT G. L. CHASE JR. C.C. (2005): Assessment of single nucleotide polymorphisms in genes residing on chromosomes 14 and 29 for association with carcass composition traits in Bos indicus cattle. Anim. Sci., 83. 13–19.

30.

CHEHAB, F. F. (1996): A broader role for leptin. Nat. Med., 2. 723-724.

31.

CHELIKANI, P. - GLIMM, D. - KENNELLY, J. (2003): Short communication: Tissue distribution of leptin and leptin receptor mRNA in the bovine. J. Dairy Sci., 86. 2369-2372.

32.

CHENG, D. - MEEGALLA, R. L. - HE, B. - CROMLEY, D. A. – BILLHEIMER, J. T. – YOUNG, P. R. (2001): “Human acyl-CoA:diacylglycerol acyltransferase is a tetrameric protein.” Biochem. J. 359. 707-14.

33.

CHEUNG, V.G. - NELSON, S.F. (1998) Genomic mismatch scanning identifies human genomic DNA shared identical by descent. Genomics. 47. 1-6.

34.

CHILLIARD, Y. - BONNET, M. - DELAVAUD, C. - FAULCONNIER, Y. LEROUX, C. - DJIANE, J. - BOCQUIER, F. (2001): Leptin in ruminants. Gene expression in adipose tissue and mammary gland, and regulation of plasma concentration. Domest. Anim. Endocrinol., 21. 271-295.

143


CHILLIARD, Y. - DELAVAUD, C. - BONNET, M. (2005): Leptin expression in ruminants: nutritional and physiological regulations in relation with energy metabolism. Domest. Anim. Endocrinol., 29. 3-22.

36.

CITEK, J. - REHOUT, V. - HRADECKA, E. - VECEREK, L. - PANICKE, L. (2007): The breeding values of German Holstein sires and the DGAT1 polymorphism. Archives of Animal Breeding and Genetics, 15. 136-146. COLEMAN, R. A. – LEWIN, T. M. – MUOIO, D. M. (2000): Physiological and nutritional regulation of enzymes of triacylglycerol synthesis. Annu. Rev. Nutr. 20. 77-103. CONNOR, E. - LAIAKIS, E. - FERNANDES, V. - WILLIAMS, J. - CAPUCO, A. (2005): Molecular cloning, expression and radiation hybrid mapping of the bovine deiodinase type II (DIO2) and deiodinase type III (DIO3) genes. Anim. Genet., 36. 240-243.

37.

38.

39.

COOKE, P.S. - HOLSBERGER, D.R. - WITORSCH, R. J. - SYLVESTER, P.W. MEREDITH, J. M. - TREINEN, K. A. - CHAPIN, R. E. (2004): Thyroid hormone, glucocorticoids, and prolactin at the nexus of physiology, reproduction and toxicology. Toxicol. Appl. Pharmacol., 194. 309-335.

40.

COPPIETERS, W. – RIQUET, J. – ARRANTZ, J. – CAMBISANO, N. – GRISART, B. – KARIM, L. – MARCQ, F. – MOREAU, L. – NEZER, C. – SIMON, P. – VANMANSHOVEN, P. – WAGENAAR, D. – GEORGES, M. (1998): A QTL with major effect on milk yield and composition maps to the bovine chromosome 14. Mamm. Genome. 9, 540-544.

41.

COTHRAN, E. G. - KOVAC, M. (1997): Genetic analysis of the Croatian Trakehner and Posavina horse breeds. Zivocisná Vyroba. 42. 207-212.

42.

CREWS, D. H. - NKRUMAH, J. D. - YU, J. - MOORE, S. S. (2004): Association of single nucleotide polymorphisms in the bovine leptin gene with feedlot and carcass characteristics of crossbred steers. Can. J. Anim. Sci. 84., 749-750.

43.

CUNNINGHAM, M.J. - CLIFTON, D.K. - STEINER, R.A. (1999): Leptin's actions on the reproductive axis: perspectives and mechanisms. Biol. Reprod., 60. 216-222.

44.

CURIK, I. - ZECHNER, P. - SÖLKNER, J. - ACHMANN, R. - BODÓ, I. - DOVC, P. - KAVAR, T. - MARTI, E. - BREM, G. (2003): Inbreeding, Microsatellite Heterozygosity, and Morphological Traits in Lippizan Horses. Journal of Heredity. 94. (2.) 125-132.

45.

CSAPÓ, J. – CSAPÓNÉ, K. ZS. (2007): Biokémia állattenyésztőknek. Mezőgazda Kiadó, Budapest, 225-226; 334-335.

46.

DARRAS, V. M. - VERHOELST, C. H. - REYNS, G. E. - KUHN, E. R. - VAN DER GEYTEN, S. (2006): Thyroid hormone deiodination in birds. Thyroid, 16. 2535.

47.

DEMETER, R. M. – SCHOPEN, G. C. B. - OUDE LANSINK, A. G. J. M. MEUWISSEN, M. P. M. - VAN ARENDONK, J. A. M. (2009): Effects of milk fat

144

FELHASZNÁLT IRODALOM composition, DGAT1, and SCD1 on fertility traits in Dutch Holstein cattle. Journal of Dairy Science, 92. 5720–5729. 48.

DOHY J. (1999): Genetika állattenyésztőknek. Mezőgazdasági Kiadó, Budapest

49.

ESTIENNE, M. J. - HARPER, A. F. - BARB, C. R. - AZAIN, M. J. (2000): Concentrations of leptin in serum and milk collected from lactating sows differing in body condition. Domest. Anim. Endocrinol., 19. 275-280.

50.

FAO/IEAE (2004): FAO Handbook of laboratory Excercise. FAO/IEAE Interregional Training course on Molecular Methods in Livestock Genetics and Breeding. Seibersdorf. Austria. 18.p.

51.

FARESE, R. V. -. CASES, S. JR. – SMITH, S. J. (2000): “Triglyceride synthesis: insights from the cloning of diacylglycerol acyltransferase.” Curr. Opin. Lipidol. 11. 229-34.

52.

FELDT-RASMUSSEN, U. (2007): Thyroid and leptin. Thyroid, 17. 413-419.

53.

FRUHBECK, G. (2001): A heliocentric view of leptin. Proc. Nutr. Soc., 60. 301-318.

54.

GALLARDO, N. - BONZON-KULICHENKO, E. - FERNANDEZ-AGULLO, T. MOLTO, E. - GOMEZ-ALONSO, S. - BLANCO, P. - CARRASCOSA, J.M. - ROS, M. - ANDRES, A. (2007): Tissue-specific effects of central leptin on the expression of genes involved in lipid metabolism in liver and white adipose tissue. Endocrinology, 148. 5604-5610.

55.

GAUTIER, M. - CAPITAN, A. - FRITZ, S. - EGGEN, A. - BOICHARD, D. DRUET, T. (2007): Characterization of the DGAT1 K232A and variable number of tandem repeat polymorphisms in French dairy cattle. Journal of Dairy Science, 90. 2980-2988.

56.

GeneNOTE 1/01 March (2001): GeneSTAR is a registered trademark ofGenetic Solutions Pty Ltd. ABN 9308414076

57.

GERGICS P. - TŐKE J. - SZILÁGYI Á. – SZAPPANOS Á. - KENDER Z. BARTA GY. -TÓTH M. - IGAZ P. - RÁCZ K. - PATOCS A. (2009): A nagy géndeletiók kimutatásának módszerei és alkalmazásuk egyes örökletes betegségekben. Orvosi Hetilap. 150. 50. 2258–2264.

58.

GILL, J. L. - BISHOP, S. C. - MCCORQUODALE, C. – WILLIAMS. J. L. – WIENER, P. (2009): Association of selected SNP with carcass and taste panel assessed meat quality traits in a commercial population of Aberdeen Angus-sired beef cattle. Genetics Selection Evolution 2009, 41:36.

59.

GRISART, B. – COPPIETERS, W. – FARNIR, F. – KARIM, L. – FORD, C. – BERZI, P. – CAMBISANO, N. – MNI, M. – REID, S. – SIMON, P. – SPELMAN, R. – GEORGES, M. – SNELL, R. (2002): Positional candidate cloning of a QTL in dairy cattle: identification of a missense mutation in the bovine DGAT1 gene with major effect on milk yield and composition. Genome Research 12. 222-231.

145


60.

GUPTA, P.K. - VARSHNEY, R.K. - SHARMA, P.C. - RAMESH, B.(1999): Molecular Markers and Their Applications in Wheat Breeding, Plant Breed., 118. 369–390.

61.

GYŐRFFY, A. (2008): Az energia-metabolizmus egyes endokrin tényezői. Doktori értekezés. HAJÓSNÉ DR. NOVÁK ÉVA (1999): Molekuláris Diagnosztika Mezőgazda Kiadó, Budapest. (ISBN:963 921 66 5)

62.

63.

HALAAS, J. L. - GAJIWALA, K. S. - MAFFEI, M. - COHEN, S. L. - CHAIT, B.T. - RABINOWITZ, D. - LALLONE, R. L. - BURLEY, S. K. - FRIEDMAN, J. M. (1995): Weight-reducing effects of the plasma protein encoded by the obese gene. Science, 269. 543-546.

64.

HARVEY, J. - ASHFORD, M.L. (2003): Leptin in the CNS: much more than a satiety signal. Neuropharmacology, 44. 845-854.

65.

HEDRICK, P. W. and MILLER, P. S. (1992): Conservation genetics: techniques and fundamentals. Ecological Applications. 2. (1), 30-46.

66.

HEIDLER, B. - PARVIZI, N. - SAUERWEIN, H. - BRUCKMAIER, R. M. HEINTGES, U. - AURICH, J. E. - AURICH, C. (2003): Effects of lactation on metabolic and reproductive hormones in Lipizzaner mares. Domest. Anim. Endocrinol., 25. 47-59.

67.

HOLLAND, P. M. - ABRAMSON, R. D. - WATSON, R. - GELFAND, D. H. (1991): Detection of specific polymerase chain reaction product by utilizing the 5′ → 3′ exonuclease activity of Thermus aquaticus. Proc. Natl Acad. Sci. USA. 88:7276– 7280.

68.

HORI-OSHIMA, S. - BARRERAS-SERRANO, A. (2003): Relationships between DGAT1 and Pit-1 genes polymorphism and milk yield in Holstein cattle. J. Anim. Sci. 81(Suppl. 1): 252.

69.

HULBERT, A. J. (2000): Thyroid hormones and their effects: a new perspective. Biol. Rev. Camb. Philos. Soc., 75. 519-631.

70.

HUSVÉTH, F. (2000): A gazdasági állatok élettana az anatómiai alapjaival. Mezőgazda Kiadó, Budapest, 589-590.

71.

HUSZENICZA, G. - KULCSAR, M. - RUDAS, P. (2002): Clinical endocrinology of thyroid gland function in ruminants. Vet. Med. – Czech, 47. 191-202.

72.

JEFFREYS, A. J. - WILSON. V. - THEIN, S. L. (1985): Hypervariable ’minisatellite’ regions in human DNA. Nature. 314. 67-73.

73.

JI S. - WILLIS G. M. - SCOTT R.R. - SPURLOCK M. E. (1998): Partial cloning and expression of the bovine leptin gene. Anim. Biotechnol., 9. 1-4.

146


KAN, Y.W. - DOZY, A.M. (1978): Polymorphisms of DNA sequence adjacent to human beta-globin structural gene: relation to sickle mutation. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 75, 5631–5635.

75.

KAPLANOVÁ K. - DVOŘÁK J. - URBAN T.(2009): Association of single nucleotide polymorphisms in TG, LEP and TFAM genes with carcass traits in crossbreed cattle. 90th anniversary 1919-2009; Proceedings of International Ph.D. Students Conference, Brno, Czech Republic. 139.

76.

KAUPE, B. – WINTER, A. – FRIES, R. – ERHARDT, G. (2004): DGAT1 polymorphism in Bos indicus and Bos taurus cattle breeds. Journal of Dairy Research, 7. 182–187.

77.

KAUPE, B. - BRANDT, H. - PRINZENBERG, E.M. - ERHARDT, G. (2007): Joint analysis of the influence of CYP11B1 and DGAT1 genetic variation on milk production, somatic cell score, conformation, reproduction, and productive lifespan in German Holstein cattle. Journal of Animal Science, 85. 11-21.

78.

KHATIB, H. - ZAITOUN, I. - CHANG, Y. M. - MALTECCA, C. - BOETTCHER, P. (2007): Evaluation of association between polymorphism within the thyroglobulin gene and milk production traits in dairy cattle. Journal of Animal Breeding and Genetics. 124: 26–28.

79.

KOMISAREK, J. – WAS’KOWICZ, K. – MICHALAK, A. – DORYNEK, Z. (2004): Effects of DGAT1 variants on milk production traits in Jersey cattle. Animal Science Papers and Reports, 22. 307-313.

80.

KOMLÓSI I. (2000): Biometriai módszerek a QTL-marker kapcsolat azonosítására és felhasználására. (In: Molekuláris genetikai módszerek alkalmazása az állattenyésztésben.) Agroinform Kiadó és Nyomda Kft., Budapest. 109-139.

81.

KORBEL, J. O. - URBAN, A. E. - AFFOURTIT, J. P. (2007): Paired-end mapping reveals extensive structural variation in the human genome. Science, 2007, 318, 420– 426.

82.

KOROM, E. - NAGY, T. - KOVÁCS, B. - KOMLÓSI, I. (2003): Tyúk mikroszatellitek alkalmazása pulyka populáció genetikai jellemzésére. EU Konform Mezőgazdaság és Élelmiszerbiztonság II. kötet, Gödöllő. 26-31.

83.

KRISTJANSSON, K. – CHONG, S.S. - VAN DEN VEYVER, I.B. SUBRAMANIAN, S. - SNABES, M.C. - HUGHES, M.R. (1994): Preimplantation single cell analyses of dystrophin gene deletions using whole genome amplification. Nat. Genet. 6. 19-23.

84.

KSH- Mezőgazdaság 2010

85.

LACORTE, G.A. - MACHADO, M.A. - MARTINEZ, M.L. - CAMPOS, A.L. MACIEL, R.P. - VERNEQUE, R.S. - TEODORO, R.L. - PEIXOTO, M.G. CARVALHO, M.R. - FONSECA, C.G. (2006): DGAT1 K232A polymorphism in Brazilian cattle breeds. Genetics and Molecular Research, 31. 475-482.

147


86.

LAGONIGRO, R. - WIENER, P. - PILLA, F. - WOOLLIAMS, J. A. - WILLIAMS, J. L. (2003): A new mutation in the coding region of the bovine leptin gene associated with feed intake. Anim. Genet., 34. 371-374.

87.

LARDIZABAL, K. D. - MAI, J. T. - WAGNER, N. W. - WYRICK, A. - VOELKE, T. – HAWKINS, D. J. (2001): “DGAT2: A new diacylglycerol acyltransferase gene family: Purification, cloning and expression in insect cells of two polypeptides from Mortierella ramannniana with diacylglycerol acyltransferase activity.” J. Biol. Chem. 31. 31.

88.

LARSEN, P. - SILVA, J. - KAPLAN, M. (1981): Relationships between circulating and intracellular thyroid hormones: physiological and clinical implications. Endocr. Rev., 2. 87-102.

89.

LEHNER, R. – KUKSIS, A. (1996): Biosynthesis of triacylglycerols. Prog. Lipid. Res. 35. 169-201.

90.

LIEFERS, S. C. - TE PAS, M. F. W. – VEERKAMP, R. F. - VAN DER LENDE, T. (2002): Associations between leptin gene polymorphism and production, liveweight, energy balance, feed intake and fertility in Holstein heifers. J. Dairy Sci., 85. 16331638.

91.

LIEFERS, S.C. - VEERKAMP, R.W. - TE PAS, M.F.W. - DELAVAUD, C, CHILLIARD, Y. - VAN DER LENDE, T. (2004): A missense mutation in the bovine leptin receptor gene is associated with leptin concentrations during late pregnancy. Anim Genet 35:138-141.

92.

LISITSYN, N. – LISITSYN, N. - WIGLER, M. (1993): Cloning the differences between two complex genomes. Science, 259. 946-51.

93.

MAGOULAS, A. (1998): Application of molecular markers to aquaculture and broodstock management with special emphasis on microsatellite DNA. Cahiers Options Mediterranéennes. 34. 153-168.

94.

MATARESE, G. (2000): Leptin and the immune system: how nutritional status influences the immune response. In: Eur. Cytokine Netw., 11. 7-14.

95.

MAYOREK, N. – GRINSTEIN I. - BAR-TANA, J. (1989): “Triacylglycerol synthesis in cultured rat hepatocytes. The rate- limiting role of diacylglycerol acyltransferase.” Eur. J. Biochem. 182. 395-400.

96.

MEARS, G. J. - MIR, P. S. - BAILEY, D. R. C. - JONES. S. D. M. (2001): Effect of Wagyu genetics on marbling, backfat, and circulating hormones in cattle. Can. J. Anim. Sci., 81.6573.

97.

MEIKLE, A. - KULCSAR, M. - CHILLIARD, Y. - FEBEL, H. - DELAVAUD, C. CAVESTANY, D. - CHILIBROSTE, P. (2004): Effects of parity and body condition at parturition on endocrine and reproductive parameters of the cow. Reproduction, 127. 727-737.

148


98.

MOORE, S. - LI C. – BASARAB, J. – SNELLING, W. – KNEELAND, J. – MURDOCH, B. – HANSEN, C. – BENKEL, B. (2003): Fine mapping of quantitative trait loci and assessment of positional candidate genes for backfat on bovine chromosome 14 in a commercial line of Bos Taurus. J. Anim. Science, 81:1919-1925.

Magyar Távirati Iroda (MTI) Sajtóadatbank, 2011: Az Intel-alapító DNS-ét félvezető technológiával fejtették meg - Harc az alacsonyabb árért 2011. augusztus 19. 100. MARGULIES, M. - EGHOLM, M. - ALTMAN, W. E. (2005): Genome sequencing in microfabricated high-density picolitre reactors. Nature, 437, 376–380. 99.

101. MIHÁLY ZSUZSANNA - GYŐRFFY BALÁZS (2011): Következő generációs szekvenálási technológiák kifejlődése és alkalmazásai. Orvosi Hetilap, Akadémiai kiadó: N.: 2, Vol: 152. 102. MSZ 5874/2-85: Húskészítmények vizsgálati módszerei, zsírtartalom meghatározása. 103. MULLIS, K. - FALOONA, F. (1987): Specific synthesis of DNA in vitro via a polymerase-catalyzed chain reaction. Methods Enzymol 155: 335-350. 104. NÄSLUND, J. - FIKSE, W. F. - PIELBERG, G. R. - LUNDE´N, A. (2008): Frequency and Effect of the Bovine Acyl-CoA:Diacylglycerol Acyltransferase 1 (DGAT1) K232A Polymorphism in Swedish Dairy Cattle. Journal of Dairy Science, 91. 2127–2134. 105. NATARAJ A. J. - OLIVOS-GLANDER I. - KUSUKAWA N. - HIGHSMITH W.E. JR. (1999): Single-strand conformation polymorphism and heteroduplex analysis for gel-based mutation detection. Electrophoresis 20. 1177–1185. 106. NEI, M. (1972): Genetic distance between populations. American Naturalist. 106. 283–292. 107. NELSON, S.F. (1995) Genomic mismatch scanning: current progress and potential applications. Electrophoresis. 16. 279-85. 108.

NICOL, D.C. - ARMITAGE, S.M. - HETZEL, D.J.S. - DAVIS, G.P. (2001): Genotype frequencies for GeneSTAR MARBLING - A DNA based diagnostic test for beef cattle. Proc. Assoc. Adv. Anim. Breed. Genet. 14: 537-540.

109. NKRUMAH J. D. - LI C., YU J. - BASARAB J. A. - GUERCIO S. - MENG Y. MURDOCH B. - HANSEN C. - MOORE S. S. (2004): Association of a single nucleotide polymorphism in the bovine leptin gene with feed intake, growth, feed efficiency, feeding behavior and carcass merit. J. Anim. Sci., 84. 211-219. 110. NKRUMAH J. D. - LI C. - YU J. - HANSEN C. - KEISLER D. H. - MOORE S. S. (2005): Polymorphism in the bovine leptin promoter associated with serum leptin concentration, growth, feed intake, feeding behavior and measures of carcass merit. J. Anim. Sci., 83. 20-28.

149

FELHASZNÁLT IRODALOM 111. NKRUMAH, J.D. - LI, C. - KEISLER, D.H. - SHERMAN E.L. – WANG, Z. ET AL., (2006): Polymorphisms in the leptin gene and their associations with performance, feed efficiency, and carcass merit of beef cattle. Proceedings of the 8th World Congress on Genetics Applied to Livestock Production, Aug. 13-18, Belo Horizonte, MG, Brasil, pp: 1-4. 112. NORDSTRÖM, T. – RONAGHI, M. – FORSBERG, L. - DE FAIRE, U. – MORGENSTERN, R. – NYREN, P. (2000): Direct analysis of single-nucleotide polymorphism on double-stranded DNA by pyrosequencing. Biotechnol. Appl. Biochem. 31. 107–112. 113. NOWACKA-WOSZUK, J. – NOSKOWIAK, A. – STRABEL, T. – JANKOWSKI, T. – S’WITO’NSKI, M.(2008): An effect of the DGAT1 gene polymorphism on breeding value of Polish Holstein-Friesian sires. Animal Science Papers and Reports, 26. 17-23. 114. O’BRIEN, S. J. (1991): Mammalian genome mapping. Lessons and prospects. Genetics and Development (Különkiadás) 1. 105-111. 115. OECD-FAO Agricultural Outlook - 2007-2016. http://www.oecd.org/document 116. OELKERS, P. - BEHARI, A. - CROMLEY, D. – BILLHEIMER, J. T. – STURLEY, S. L. (1998): “Characterization of two human genes encoding acyl coenzyme A:cholesterol acyltransferase-related enzymes.” J. Biol. Chem. 273. 26765-71. 117. OELKERS, P. - CROMLEY, D. - PADAMSEE, M. - BILLHEIMER, J.T. STURLEY, S.L. (2002): The DGA1 gene determines a second triglyceride synthetic pathway in yeast. J. Biol. Chem. 277, 8877–8881. 118. PANNIER, L. - SWEENE, T.Y. - HAMILL, R.M. - IPEK, F. - STAPLETON P.C. MULLEN, A.M. (2009): Lack of an association between single nucleotide polymorphisms in the bovine leptin gene and intramuscular fat in Bos taurus cattle. Meat Sci., 81: 731-737. 119. PAREEK, C.S. - CZARNIK, U. - ZABOLEWICZ, T. - PAREEK, R.S. WALAWSKI, K. (2005): DGAT1 K232A quantitative trait nucleotide polymorphism in Polish Black-and-White cattle. Journal of Applied Genetics, 46. 8587. 120. PAREEK, C.S. - ZIĘBA, M. - MICHNO, J. - CZARNIK, U. - ZWIERZCHOWSKI, L. (2008): Study of SNP C>T polymorphism within the candidate genes for dairy and beef traits in a panel of selected cattle breeds. Journal of Agrobiology, 25: 121124. 121. PATEL, R.K. - CHAUHAN, J.B. - SONI, K.J. - SINGH, K.M. (2009): Genotype and Allele Frequencies of DGAT 1 Gene in Indian Holstein Bulls. Journal Current Trends in Biotechnology and Pharmacy, 3. 385-388.

150

FELHASZNÁLT IRODALOM 122. PETHES, G. - BOKORI, J. - RUDAS, P. - FRENYO, V. L. - FEKETE, S. (1985): Thyroxine, triiodothyronine, reverse-triiodothyronine, and other physiological characteristics of periparturient cows fed restricted energy. J. Dairy Sci., 68. 11481154. 123. PEZZI, C. - ACCORSI, P. - VIGO, D. - GOVONI, N. - GAIANI, R. (2003): 5'deiodinase activity and circulating thyronines in lactating cows. J. Dairy Sci., 86. 152-158. 124. POMP, D. - ZOU, T. - CLUTTER, A. C. – BARENDSE, W. (1997): Rapid communication: mapping of leptin to bovine chromosome 4 by linkage analysis of a PCR-based polymorphism. J. Anim. Sci., 75.1427. 125. PONELIES, N. – BAUTZ, E. K. – MONAJEMBASHI, S. – WOLFRUM, J. – GREULICH, K. O. (1989): Telomeric sequences derived from leser-microdissected polytene chromosomes. Chromosoma. 98. 351-357. 126. REIST, M. - ERDIN, D. - EUW VON, D. - TSCHUMPERLIN, K. - DELAVAUD, C. - CHILLIARD, Y. - HAMMON, H. - KUNZI, N. - BLUM, J. W. (2001): Concentrate feeding strategy in lactating dairy cows: metabolic and endocrine changes with emphasis on leptin. 11th international conference on production diseases in farm animals. 127. REIST, M. - ERDIN, D. - VON EUW, D. - TSCHUMPERLIN, K. LEUENBERGER, H. - HAMMON, H. - MOREL, C. - PHILIPONA, C. ZBINDEN, Y. - KUNZI, N. - BLUM, J. (2003): Postpartum reproductive function: association with energy, metabolic and endocrine status in high yielding dairy cows. Theriogenology, 59. 1707-1723. 128. RINCKER, C.B. - PYATT, N.A. - BERGER, L.L. - FAULKNER, D.B. (2004): Efficacy of a Thyroglobulin DNA Marker for Marbling in Explaining Variation in Carcass and Performance Traits of Early Weaned Simmental Steers. 129. RIPOLI, M. V. – CORVA, P. – GIOVAMBATTISTA, G. (2006): Analysis of a polymorphism int he DGAT1 gene in 14 cattle breeds trough PCR-SSCP methods. Research in Veterinary Science, 80. 287-290. 130. RONAGHI, M. - UHLEN, M. - NYREN, P. (1998): A sequencing method based on real-time pyrophosphate. Science, 281, 363–365.

131. RUSSEL, R. J. - FESTING, M. F. W. - DEENY, A. A. - PETERS, A. G. (1993): DNA fingerprinting for genetic monitoring of inbred laboratory rats and mice. Laboratory Animal Science (USA). 43. (5), 460-465. 132. SASVÁRI-SZÉKELY MÁRIA (2003): A Humán genom projekt. LAM (Lege Artis Medicinae), 13(2), 102-109.

151

FELHASZNÁLT IRODALOM 133. SATO, K. - ROBBINS, J. (1981): Thyroid hormone metabolism in primary cultured rat hepatocytes. Effects of glucose, glucagon, and insulin. J. Clin. Invest., 68. 475483. 134. SCHENKEL, F.S. - MILLER, S.P. - YE, X. - MOORE, S.S. - NKRUMAH, J.D. LI, C. - YU, J. - MANDELL, I.B. - WILTON, J.W. - WILLIAMS, J.L. (2005): Association of single nucleotide polymorphisms in the leptin gene with carcass and meat quality traits of beef cattle. J. Anim. Sci. 83: 2009-2020. 135. SCHENNINK, A. – STOOP, W.M. - VISKER, M.H. - HECK, J.M. - BOVENHUIS, H. - VAN DER POEL, J.J. - VAN VALENBERG, H.J. - VAN ARENDONK, J.A. (2007): DGAT1 underlies large genetic variation in milk-fat composition of dairy cows. Animal Genetics, 38. 467-473. 136. SCOTTI, E. - FONTANESI, L. - SCHIAVINI, F. - LA MATTINA, V. BAGNATO, A. – RUSSO, V. (2010): DGAT1 p.K232A polymorphism in dairy and dual purpose Italian cattle breeds. Italian Journal of Animal Science, 9. 79-82. 137. SMITH, C. (1984): Rates of genetic change in farm livestock. Research and Development in Agriculture,1: 79-85. 138. SMITH, S. J. - CASES, S. - JENSEN, D. R. - CHEN, H. C., - SANDE, E. - TOW, B. - SANAN, D. A. - RABER, J. - ECKEL, R. H. - FARESE, R. V., JR. (2000): Obesity resistance and multiple mechanisms of triglyceride synthesis in mice lacking Dgat. Nat. Genet. 25. 87–90. 139. SMITH, T. –THOMAS, M.G. – BIDNER, T.D. – PASCHAL, JC, ET AL. (2009): Single nucleotide polymorphisms in Brahman steers and their association with carcass and tenderness traits. Genet. Mol. Res. 8: 39-46. 140. SMITH-KIRWIN, S. M. - O'CONNOR, D. M. - DE JOHNSTON, J. - LANCEY, E. D. - HASSINK, S. G. - FUNANAGE, V. L. (1998): Leptin expression in human mammary epithelial cells and breast milk. J. Clin. Endocrinol. Metab., 83. 18101813. 141. SOMMER, R. - TAUTZ, D. (1989): Minimal homology requirements for primers. Nucleic Acids Research, 17. 6749. 142. SPELMAN, R. J. – FORD, C. A. – MCELHINNEY, P. – GREGORY, G. C. – SNELL, R. G. (2002): Characterization of the DGAT1 gene in the New Zealand dairy population. J. Anim. Science, 85. 3514-3517. 143. SPICER, L. J. (2001): Leptin: a possible metabolic signal affecting reproduction. Domest. Anim. Endocrinol, 21. 251-270. 144. ST GERMAIN, D.L. - GALTON, V. A. (1997): The deiodinase family of selenoproteins. Thyroid, 7. 655-668. 145. STONE, R. T. - KAPPES S. M. - BEATTIE C. W. (1996): The bovine homologue of the obese gene maps to chromosome 4. Mamm. Gen., 7. 399-400.

152


146. STRZALKOWSKA, N. – SIADKOWSKA, E. – SLONIEWSKI, K. – KRZYZEWSKI, J. – ZWIERZCHOWSKI, L. (2005): Effect of the DGAT1 gene polymorphism on milk production traits in Black-and-White (Friesian) cows. Animal Science Papers and Reports, 23. 189-197. 147. SWEENEY, G. (2002): Leptin signalling. Cell Signal., 14. 655-63. 148. TANKSLEY, S. D. - ORTON, T. J. (1983): Isozymes in plant genetics and breeding. Volume:1. Amsterdam; New York: Elsevier. 149. TARTAGLIA, L. (1997): The leptin receptor. J. Biol. Chem., 272. 6093-6096. 150. TELENIUS, H. - CARTER, N. P. - BEBB, C.E. - NORDENSKJOLD, M. PONDER, B. A. - TUNNACLIFFE, A. (1992): Degenerate oligonucleotide-primed PCR: General amplification of target DNA by a single degenerate primer. Genomics. 13. 718–725. 151. THALLER, G. – KRÄMER, W. – WINTER, A. – KAUPE, B. – ERHARDT, G. FRIES, R. (2003a): Effects of DGAT1 variants on milk production traits in German cattle breeds. Journal of Animal Science 81. 1911-1918. 152. THALLER, G. – KÜHN, C. – WINTER, A. – EWALD, G. – BELLMANN, O. – WEGNER, J. – ZÜHLKE, H. – FRIES, R. (2003b): DGAT1, a new positional and functional candidate gene for intramuscular fat deposition in cattle. Animal Genetics, 34. 354-357. 153. THE BOVINE GENOME SEQUENCING AND ANALYSIS CONSORTIUM, CHRISTINE G. ELSIK, ROSS L. TELLAM, KIM C. WORLEY (2009): The Genome Sequence of Taurine Cattle: A Window to Ruminant Biology and Evolution. Science, Vol. 324 no. 5926 pp. 522-528. 154. UCAR, B. - KIREL, B. - BOR, O. - KILIC, F. S. - DOĞRUEL, N. - AYDOĞDU, S. D. - TEKIN, N. (2000): Breast milk leptin concentrations in initial and terminal milk samples: relationships to maternal and infant plasma leptin concentrations, adiposity, serum glucose, insulin, lipid and lipoprotein levels. J. Pediatr. Endocrinol. Metab., 13. 149-156. 155. VAN EENENNAAM, A.L. – LI, J. – THALLMAN, R.M. – QUAAS, R.L. – ET. AL. (2007): Validation of commercial DNA tests for quantitative beef quality traits. J. Anim. Sci. 85: 891-900. 156. VAN ZEVEREN, A. - PEELMAN, L. - VAN DE WEGHE, A - BOUQUET, Y. (1995): A genetic study of four Belgian pig populations by means of seven microsatellite loci. Journal of Animal Breeding and Genetics. 112. 191-204. 157. VERNON, R. G. - DENIS, R.G. - SORENSEN, A. (2001): Signals of adiposity. Domest. Anim. Endocrinol., 21. 197-214.

153

FELHASZNÁLT IRODALOM 158. VOS, P. – HOGERS, R. – BLEEKER, M. – REIJANS, M. - VAN DE LEE, T – HORNES, M. – FRIJTERS, A. –POT, J. – PELEMAN, J. – KUIPER, M. – ZABEAU, M. (1995): AFLP: a new technique for DNA fingerprinting. Nucl. Acids. Res. 23. 4407-4414. 159. WEBER, J. L. and MAY, P. E. (1989): Abundant class of human DNA polymorphisms which can be typed using the polymerase chain reaction. American Journal of Human Genetics. 44. 388-396. 160. WIEDMANN, M. - WILSON, W. J. - CZAJKA, J. - LUO, J. – BARANY, F. – BATT, C. A. (1994): Ligase chain reaction (LCR) - Overview and applications. PCR Meth. Appl. (Manual Supplement) 3. S51-S64. 161. WINTER, A. – KRAMER, W. – WERNER, F. – KOLLERS, S. – KATA, S. – DURSTEWITZ, G. – BUITKAMP, J. – WOMACK, J. – THALLER, G. – FRIES, R. (2002): Association of a lysine-232/alanine polymorphism in a bovine gene encoding acyl-Co A: diaglycerol acyltransferase (DGAT1) with variation at a quantitative trait locus for milk fat content. Proc. of the Nat. Acad. of Science of the USA. 99. 9300-5. 162. WINTER, A. (2003): Genomic Characterization of Genes Encoding Diacylglycerol Acyltransferase Activity in Cattle and Swine. Genehmigten Dissertation. 163. WU, X-L. – MACNEIL, M.D. – DE, S. - XIAO, Q-J. - MICHAL, J.J. - GASKINS, C.T. - REEVES, J.J. - BUSBOOM, J.R. - WRIGHT, JR. R.W. - JIANG Z. (2005): Evaluation of candidate gene effects for beef backfat via Bayesian model selection. Genetica, 125, 103–113. 164. YEN, C.L. – STONE, S. J. – KOLIWAD, S. – HARRIS, C. – FARESE, R. V. JR. (2008): Thematic Review Series: Glycerolipids. DGAT enzymes and triacylglycerol biosynthesis. J. Lipid. Res. 49. 2283-2301. 165. YOSHIDA, Y. – USHIJIMA, T. – YAMASHITA, S. –IMAI, K. – SUGIMURA, T. – NAGAO, M. (1999): Development of the arbitrarily primed-representational difference analysis method and chromosomal mapping of isolated high throughput rat genetic markers. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 96.610–615. 166. YU, C. -CHEN, J. - LIN, S. - LIU, J. – CHANG, C. C. - CHANG, T. Y. (1999). “Human acyl- CoA:cholesterol acyltransferase-1 is a homotetrameric enzyme in intact cells and in vitro.” J. Biol. Chem. 274. 36139-45. 167. ZHANG, Y. - PROENCA, R. - MAFFEI, M. - BARONE, M. - LEOPOLD, L. FRIEDMAN, J.M. (1994): Positional cloning of the mouse obesity gene and its human homologue. Nature 372, 425–432. 168. ZHANG, Y. - PROENCA, M. - ZHANG, Y. - PROENCA, R. - MAFFEI, M. BARONE, M. - LEOPOLD, L. - FRIEDMAN, J. M. (1995): Positional cloning of the mouse obese gene and its human homologue. Nature, 372. 425-432. Erratum in: Nature, 1995. 374. p. 479.

154

FELHASZNÁLT IRODALOM 169. ZHU, J. - NESTOR, K. E. - PATTERSON, R. A. - JACKWOOD, D. J. EMMERSON, D. A. (1996a): Measurement of genetic parameters within and between turkey lines using DNA fingerprinting. Poultry Sci. 75. 439-446. 170. ZHU, J. - NESTOR, K. E. - MORITSU, Y. (1996b): Relationship between band sharing levels of DNA fingerprints and inbreeding coefficients and estimation of true inbreeding in turkey lines. Poultry Sci. 75. 25-58. 171. ZIEBA, D. - AMSTALDEN, M. - WILLIAMS, G. (2005): Regulatory roles of leptin in reproduction and metabolism: a comparative review. Domest. Anim. Endocrinol., 29. 166-185. 172. ZSOLNAI A. (2000): Molekuláris genetikai módszerek. (In: Molekuláris genetikai módszerek alkalmazása az állattenyésztésben.) Agroinform Kiadó és Nyomda Kft., Budapest. 11-54. 173. ZSOLNAI A. – ANTON I. – KÜHN C. – FÉSÜS L. (2003) Detection of singlenucleotide polymorphisms coding for three ovine prion protein variants by primer extension assay and capillary electrophoresis. Electrophoresis, 24. 634-638. 174. ZSOLNAI A. - RADNÓCZY L. - FÉSÜS L. - ANTON, I. (2006): Do Mangalica Pigs of Different Colours Really Belong to Different Breeds? Archives für Tierzuht, 49. 477-483.

155

MELLÉKLETEK

17. MELLÉKLETEK 1. melléklet: OECD-FAO előrejelzések 2007-2016

* tejtermékeknél készletváltozás 2. melléklet: A különböző szarvasmarha mennyiségi tulajdonságokhoz kapcsolódó QTL-ek száma Tulajdonság típusok

QTL-ek száma

Viselkedés Hasított test jellegzetességei Konformáció Betegségekkel szembeni ellenállóság Energia hatékonyság Takarmány értékesítés Takarmány felvétel Termékenység Általános Általános egészségügyi paraméterek Növekedés Tartásmód Hasznos élettartam Tőgygyulladás Húsminőség Tej összetétel - zsír Tej összetétel - egyéb Tej összetétel - fehérje Tejfeldolgozó képesség Tejhozam Szerv rendellenességek Parazita terhelés Parazitákkal szembeni ellenállóság Szín Sperma minősége

35 265 61 106 5 70 255 550 396 46 701 12 50 257 826 481 3 654 2 345 18 17 14 27 11

156

MELLÉKLETEK

3. melléklet: A QTL-ek száma a szarvasmarha kromoszómáin való eloszlás alapján Kromoszóma X 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

QTL-ek száma 13 180 290 207 163 278 441 202 98 156 135 190 100 132 469 141 128 107 171 356 251 108 113 130 95 79 179 69 70 156

157

MELLÉKLETEK 4. melléklet: A szarvasmarha DGAT gén 14117 bp hosszúságú nukleinsav sorrendje (GenBank: AJ318490).

1 c t g c c c c g a c a g g c c t g a c a a c c a a c a a c a a g c c t t c c t c a a t gc c a c t a g a g a a a t g g g 61 aagtgcagac cccttcctgc agcctgcttt ccacatcctg acttccagat tcaggggaca 121 tgtccccaca ctgaggaggc tttccttggt agctggacca ggctggttgt ggggaggaga 181 tacccaagga ataagaacct cccatggcca cccccagccc ttaggctcta gacagggtg a 241 gtcaagttga gaagatgaat ggcagggctg tgctgggctc agacaaccaa ggaacataga 301 ctcctgcccc agcaaatgcc cttggtaacc aggtaggtag gcatgagcta agaggctcca 361 aatctttgca gacatgtggt caaactggat cagcccaggg ccagcacagc tgtctgcacc 421 ctggcagggg acaggcccac cagactccac tggtgtggac agcaggaaag cctgacctgc 481 agtagacctg ctgcttcagg gtgggatcac ctgaggtggg cacccccttc tggggagcac 541 tgtcagcctt cataacctca ggatgaaagc ccccagtatt ggtagagctt aggtaggcat 601 cattgcccaa tctgcatatg aagagtctga ccctcaggga gagaagcagc ttgccaaggg 661 ctgcctttga cttaagccct gctccagttg ggcttccctg gtggctcaga ccctaaagaa 721 tctgcctgca atgtgggaaa cctgggttca gtccctggga cgggaagatc ccctggagaa 781 gggatggcaa cccactccag tgttcttgcc tgagaatccc acggacagag gagcctggcg 841 ggctgcagtc catggagtcg caaagagtcg gacacgactg agcaactaac actttcactt 901 tctgccccaa taccccaccc atctgaacct gaatacctga gtgggtccca ctggcaggaa 961 gagaggctcc tagaggccca gtcctcccca aggctcctca gctttggggc ctggattgac 1021 tgttccagga ctctgatggg cg gctggggt ggatgacggg tagaggctgc ctccccagtg 1081 actgggacag gcctagcctt gtctccacag gtgtccatgg acaggacttt gcaatccaga 1141 ggatgggtgg tgtggtgcag gctgctgacc actgtgtcca gggtcttctc tcacgggccc 1201 aaggcgcctc caacctggag tcagcccaag gctctttcta aatcccca aa cccttccagc 1261 ccttcattcc gccagcctgc agattcctcg tcccaagaca gatgttgctt ccaccagggg 1321 gagattcctc attgagcttt ctttcaacaa ctcctcacgc acatttgtcc ccaaaagacc 1381 ccacctatct tgacgttttc cctcgtgcct cttcgctgtg accctggcag cacctcaatc 1441 aggatccaga ggtaccaggg ctgtaggccc cgccctcccc ggaggccccg ccctccccgg 1501 aggccccgcc ctccccggag gccccgccct ccccggaggc cccgccctcc ccggaggccc 1561 cgccctgtat caaccttgga ccccgtcttc ctcaaacagg ccccgccccg ccttggtaca 1621 gaggcccttc ctgattggtg ccttcacagt ccgtgccttc tcattggctt gaggccctga 1681 tctctcaact ccagcggtgg aacccttggt tccctcacgt cccgggtcag atcggttctc 1741 tttgatgacc ctcggcccac cctggtgtcc tcactccagc tgtttcatgt tagccgaagg 1801 caaaggagcc tggacgcgga cacagggagc cgcccccaac acgtaccttc actcg tcagt 1861 ggctactgtg ctcagcctct ccaggccaac aggcagcctg agccgtcaat cttctcctct 1921 gccaatcagc gcgccagcca ggctggccct ctagtcaggg ctcggtactg aaggatggca 1981 agtcccgaag gctcccaggg acgcgtgcgc acgggttagg gggcttccca ccagctgcct 2041 gggagaggga tagggaggga aaggcagagc tcccgggact cagccctgct gcgcgttcct 2101 gagaggactc tctcctcctt ccatcctccc ttgggagcta tactgagtcc tagcgctgag 2161 tggcccaact ctgcctatga atagacgaag gtgcttggac actggctaag gggatactcc 2221 tgatccaccg aggccgggcc tgtgaggagg caagagg ggt tctccagcct gatgaggtcg 2281 ctcgagccct tccacacgct actccaagac acgggccagg tagctccagc ctgccaggta 2341 aggatgtcag gctggcctca gccgcaaatg gtccagtggg agaacatgtc accagggtcc 2401 caggtgcctg ttggttgagg taagagggtc aggagcgagt ccggcaggaa ggaggcttga 2461 tctcaggctg agcctcttgg tttatttgct ttcagagagg cggtcttccc agctttgctt 2521 accccatggg agtgaacgga gtgggttctg tggctagggg tgtttcttgt gtaaaccagg 2581 cctaaactcc cggtgaaccc tcgcatctgg agatccagga tactcacact ccatgctctt 2641 tgccaaatgt ttgtgaaac c aagtaagatc ggccttgccc gcgcacgggc ctcactgtgc 2701 agttgttttg gtgtattggt tgcttcattc aacgactgga tgactgccga ctgtgcaatg 2761 aaacagaaac ctctgggtcc ctgcgaatca acaccccagg atcctaactc cctggcaaaa 2821 ctggcccaag tggggaaggc gggaagttct gcaagtctgc agat gaaggc agaagcgggg 2881 cgggtggaga ggcgggctgg cttgtctact gtgggggcct gggcagggga gaggtggcca 2941 ccctgggaat aggtgggcat ggcacaagtc ccggaatgcg aggactgcgg cctttctccc 3001 cctccgttct ctgacctggc gcgtgtttga acagcctaag tggaggaaaa gtgggtgcct 3061 acggtggtaa ttagtgggtt cacagagcac gaccgtgccg cgggatgtac gttcggtaga 3121 cgcgttgggt gtcagcctga cgttaacgca ctaggcattt cataaataac tacaacccca 3181 aattctgcgc ctgagctgag aaatgacgaa atcctgtgtt tatagagcgg gacaaggggc 3241 aggcagcggt cagcagaggc ttgttt gcag ctgcccggaa gccccgcgtg ttcctcgtct 3301 gtccgggatt gcatttgcca ggagaccaca actcccaggg tgcaccgcgc gccagcggac 3361 tacaaaggta tgcgcgccgc ggccctgggc cagttagctg ctccgggaac tacgcttccc 3421 aggactccga gaggagccgt ccggcacgga tttgcacgcg ctgattggcg g cgcggacca 3481 cggcagtggc gtagtagagg cggtggcggc agttggccaa gggtccggag gcggggccac 3541 aggcctcggg tgctgccagc ccggcgggct acgacttggc cgcggcgggg tgcgaactaa 3601 ggccatgggc gaccgcggcg gcgcgggcgg ctcccggcgc cggaggacgg ggtcgcggcc 3661 ttcgatccag ggcggcagtg ggcccgcggc agcggaagag gaggtgcggg atgtgggcgc 3721 cggaggggac gcgccggtcc gggacacaga caaggacgga gacgtagacg tgggcagcgg 3781 ccactgggac ctgaggtagc ggtgcgcgtg acccctaacc tttgacccct gatacggggc 3841 ccctgcgacc caacctggtg gcccaggcct gtc ggcggca gctcgggctc gagtccgaga 3901 gtctggcgcc tggaccttgg tgcacagctg tgcccctcgg gcctccacgg ggaaacttag 3961 cgggaggttg ggggcggagg gtctcctgcc cggaacaccc aggtacgggg gccgagggga 4021 gggcagcggc tcaacttcta gacgccctcc ctctgccttc ctttggtggg ttctgaagc t 4081 ttcccagggt gagcccacta cgcacagtgt cctctacctg gaaggagata caggggtcct

158

MELLÉKLETEK 4141 4201 4261 4321 4381 4441 4501 4561 4621 4681 4741 4801 4861 4921 4981 5041 5101 5161 5221 5281 5341 5401 5461 5521 5581 5641 5701 5761 5821 5881 5941 6001 6061 6121 6181 6241 6301 6361 6421 6481 6541 6601 6661 6721 6781 6841 6901 6961 7021 7081 7141 7201 7261 7321 7381 7441 7501 7561 7621 7681 7741 7801 7861 7921 7981 8041 8101 8161 8221 8281 8341 8401 8461 8521 8581 8641

tcctgagggc tatgaggggt gccttgtggg ttgataaagc tcccggggga ggagggtgga ccggcggaga acagaggcag gggcagtgcg aggggatttc tcatccctcg cagaccctcc agagaatggt cttcacaaag gtccctcatc cgtcacccgg cgattgactg gcctaggatc ctgcttatta ccagcacaaa tggctgctct agggtcaaag tgggtcctgt aatgggaccc tcacccctgg ttggggtaca ggggaggagt tggaagtgcg cacacccaca ggtgggcgcc ctgcttagct gaaggactga tgggaaggag ttgggggagc aagctgcggc tgaaagggag gatctgaccc acgtgggcat cagctaagtc ctgctggctg cctccaggcg ccccctttgc catcctccac gcccctcccc ccagccctga ccttcatcct ggtcaagggc tctcaggggc tctggttttg ggatcagctc cagagctaga ggttatcaag gaggaagtgg gcaacaggtc agtcagcaag gatttgctat cttcactggg tgctgtgggg aggggaggga caagggcagt tggggtgcag gcactgtccc tgcccttggg gggcacacag ttcacctgag agataagata gccgcagccc tgaagagtga gagcaaaggt caggcacaga gttcaggatg acaccagggg agggtggctc tgtgaggggc ac tggcttcc tacaggcccc aggtggtcct gagggggcgg ctgcaaaggc caggaggccc acaggcccct ctgcccactc ctggggaact ggatttgggg tcactttgta tgaggtgggg gcgggtacca gctttgggcc aagctgtcac cctggatggg ccatcacttg cctgctctgt ataggccaga tggccagaag ctgctcct gt cctgttgatg gcccatcctc gaggtctgga ccctcgggaa gaggagcagt tggtggcagg gatgggccac cggagaccct cctgacctcc aggacacgca gctgtgtgtg cctgtcccca ggccacatgc cacagggctg ggggcctcct ggggcagggc tgggcattgg tctggctact cttggtatcg cctctgcctc cctgcctccc agtcatcatc ctcccacctc tgcctccctg cctgttcctc tctttctcct caggcccttc cggacatttc ctgctcacct aggtctgggc aggcggggtc aggtgccggg tgtgagctca ctccttccgg cagcaaggtg tagctatgtg ccggaaggaa ggccgctgct gttgcctcgc ctctgagtgc atcccttcca ggtcctccac actcccctgt gccccgacac ctggtgcgtc cttcagccat tggttcatgt gtcctccagg cacagctttc tagtccagag cctctaggct gggtgcagga agtgctgagg aagtggcagc cgggaggcga gctggcaccc tgtccctcct tgttctgtcc gtccctggag ctggaccgta tggcc ccgca tgtgtgatcc ccacttgggg ctgtgcctct gggcaagttg ggaagcttgg tgagcctcat tttcatgtgc ccgcctccca gtactgatgt gcaggttgaa tgaggtgcca actgtaatga gttggaatgg ccctgctggc tgggtgggac tggggagcag gtgggggccg ctggggggca cagaggcaca cccagtgcct cagtcaggga gagggtgaca gagaagctct gggtgaggcc ccacctccac tctggccatg gctgctgccc tttggtccac tgcagtgaac tgtgccatgg ggctggacct ctgtggggat tggtgggcag tgggctttct tcccgcttgg ggcctctgac ctctgggggc agggcgctgc ccgggtggga cagtcgg aag gctggtagag ggacctgagg ggtctgtgtg gtggctgggg gcaggcctca ggaatttgac agcagggatc tggaaaagct ttaataacat tatttgttgt caggattggg aaatgctccc ctcccccctc cccctctttc atcttagaga ctgctgcaca tctggtcagt gtggtcttct tggtggcccc caaggtggca ggggtcacac tgttatgaaa ccgtcccctg ggtatgtggt gcagacatgc acatgcagat ggtgattggc aggttgtagc atgaggtggc tttgggacgg ttccagtgac agtgagtggg ctggatctgg ggggttctgg gcaggtccat caagcggata cccccacaga ctgtcctctt gggatagttg ggcctggga g ccctgcttgc cttgccaaaa ggcaggcgca gagtcatgaa gaagagggct tgggggctca gagccccact gtgtgtgcag cccagggtgg acctggagga ggtgcgtggg caggctgggc cggccggggc ctggggtggg ggggcctggt gtggcaggga ggcagggcca gactgtcagc gctgcctggc tgaggatgct ggca ccctgt cctccccagc cgtctgtctc ctgggtgcag ccatctgagt gctgacccca gccgcccctg gaggctggct gttctcctgt gccctattgc tggggacatg tgtccacagg agggaaaggg aagccccggc ctctcccctt acaaaactgg aggccttgct caatgccctg gatggcctcc tggtggcagg gtggttggtg ggaggtgggg ctgctgctta gaacccgcca gcgggcctgg gcctgggctg agctgcaccc ctccacctct gcctccagct gagggttggc ttccatctcc accaggccca gcactgggca cagggctctc agaggcaggc tctgaaagtc ccctgctggc ttctgcagtg gactccaggc gccgagcccc cagggg gctc gcattgcgct caccctgcga agccacgtga aggctgggtc ctcccctccg gaagggccaa atgcagggca tgggtggttt gaatggtggc ccctgggctc cccggaggga ccagctgctg tgagggccgc ccccctcccc acttccgtct tgcatcacca gctcctgtgg cactccccac gccccgtccc ccagtgggag c ggcaggccc ccggtggctc tgcccgcgga gggggatgtg tgggcggcgg ggtggccttg ctgccagatg ctctgccccg agtgtccgtc tccgctctcc aggtgtcacc gcctgcagga ttccctgttc agttctgaca gtggcttcag caactaccgt ggcatcctga attggtgtgt ggtgatgctg gtacgtagag tgacaccttg gagcaagggt cctgacggcc ggggggccat gggctcttct ccaggggtag gtgtctgtac ttgtgtagct gtggtgaatg gagctctgtg ctggcggtgg gggtccctgg agcagccgta ccctgggacc ctaccgggag catgctcatg ccgtccctgc tgaatcccag gagatgcctg cagagggcag cct gggagcc tctgagctgg ggtctgcgcc ccagggggca ctggagtctc cccagggggc gagagagagt aggcagggat ggtctggtgg ccctgggtgg gggatggctg ctccgtgggc ccaggccctc cctggcagca caggtgagtg gtcttggggg tccacgtaga acttcctctt ctgttccaaa ttgccctcat gggtgcggc a tgcctgggtg aacctggggg agcagggtga ggacatgctt ctcagcccag cccacagctc caggccacac tctgcaggac tctggcccct ccctcagccc tggagggagc aggactggag tcctgtgtcc gccttgctct gacctggccg aggccactgc tgtggggccc cagcaggcct gcccagcaga aggtggagtg cagggacccc aggggcagcc ttcagggtgg ggcagggtga ggcccgactg ggcccagccc caccgctcag tgctgatgtg gcgcgaggcc ttcgcccctc cagctgacgt gtctgcctgc cctgggtgtg gctccagagg ctgcctgtgt accaggggcc cccacgcttc tgtttgtggt tctgggcagt cccctgggga gcggtggggg ctgtgtgcca gtccagaccc agtagtccac gcgtcctggt ctctggaggc cgtggctggt ccaggactgt ggcaaggtgg tcgtgcaggg caggccctca gcagcctgtc tgttctcctg cagcccccag cctcctggcc ctttggtgca cccacaaagc tcccccctcc cccaggagct ggggccgcct gctgcgtcct ctcggcagcc tgggcttcca ggtggctggg cctcttagca gctccaactc ttgcctgtgg tgggctctca ggacaggcaa ctgccagtcg gcagacattg caggaccacg tgtgtcctgg taagctggct ggttaggtgt ttagctgggg gatggtgtgg caggtggccc

159

MELLÉKLETEK 8701 ctgcatctct gagcctgtca cc tcctcggg aagccttctg ggtgggggac tccacccatg 8761 tcgcctggag aagcatcact tttccacaga gccttctgca acccccgtgg ggcctgagcc 8821 tggggtgggg gaggtggtgg cccctgctcc tgcagaggcc agccaggcat ctggccccag 8881 gccactggca agagctcgtt gtgttggggg atctgtcctt tgctgctg ct gcaggagcgg 8941 ccgaggcagg cgggggcgtg agtaggggtg gagacccagg cccagcttcc ccagcccctc 9001 aggaccggcc tgctctttcc caccacccca ccaagtgcgt gggcacaccc cgcctgtgag 9061 gatgggcccg gttggcaggg cggagccctg ggagggtggc agtgcgccgg gcaggcttgg 9121 acttcactgg ggcttggggt tgtcgctgtg gccaggggcg ctgacccgct tggtgggacg 9181 gacggccgct gggcagcagg tttcttctgc cacggtggca caggcacctg gggttgtggt 9241 tggctccagg cgggcggggg ctgcgtgccc ctgcgcaggc acataggccg tgggtgggga 9301 gtctcagagc ttggcgtgag gtcccacagg gctgggcctg caggatggag gccactgtcc 9361 tgagctgcag gtgctggcag gagctggggt gggcgttctg gggccgtggc tgacagcgtt 9421 atgtccctct ctctctatcg cagatcttaa gcaacgcacg gttatttcta gagaacctca 9481 tcaagtgagt gggccccggc ctgccccagc ccctgccacc tcacccctcg cctac acaga 9541 ccctcaccca cctgcgtctg caggtatggc atcctggtgg accccatcca ggtggtgtct 9601 ctgttcctga aggaccccta cagctggcca gctctgtgcc tggtcattgg tgagctgggt 9661 gcccaggagg cctcaggccg gcggtgggtg ggacagggct gatctgggcc tgaacctgcc 9721 ctgggttgct tctgtcctca gtggccaata tctttgccgt ggctgcgttc caggtggaga 9781 agcgcctggc cgtggtaagc agtgccctca cgccctcccc tgacttgcct caaggtcctt 9841 accagtcggg cttagggcgg gccaccagct ggtcccactg tgcttcaggg ttttgggcct 9901 ttcgtggcct tcctgagagg ggctgcacct caggcct ggt ggctcttcct cagggaggtc 9961 ctctgaccag ggaggggggt ccctggctga cgctctgctc ccaccccagg gagctctgac 10021 ggagcaggcg gggctgctgc tgcacggggt caacctggcc accattctct gcttcccagc 10081 ggccgtggcc tttctcctcg agtctatcac tccaggtggg ccccaccccc gcccccgccc 10141 ccgcccacgc tgtctcggcc acgggcagcg cggggggcgt ggcctgagct tgcctctccc 10201 acagtgggct ccgtgctggc cctgatggtc tacaccatcc tcttcctcaa gctgttctcc 10261 taccgggacg tcaacctctg gtgccgagag cgcagggctg gggccaaggc caaggctggt 10321 gagggctgcc tcgggctgg g gccactgggc tgccacttgc ctcgggaccg gcaggggctc 10381 ggctcacccc cgacccgccc cctgccgctt gctcgtagct ttggcaggta aggcggccaa 10441 cgggggagct gcccagcgca ccgtgagcta ccccgacaac ctgacctacc gcggtgagga 10501 tcctgccggg ggctgggggg actgcccggc ggcctggcct gcta gccccg ccctcccttc 10561 cagatctcta ctacttcctc ttcgccccca ccctgtgcta cgagctcaac ttcccccgct 10621 ccccccgcat ccgaaagcgc ttcctgctgc ggcgactcct ggagatggtg aggcggggcc 10681 tcgtgggcca gggtgggcgg gcctgccggc acccggcacc ggggctcagc tcactgtccg 10741 cttgcttcct tccccagctg ttcctcaccc agctccaggt ggggctgatc cagcaggtac 10801 gtgcccgggg gggggggggg gactctgggg ccgttgggga gctgactctg cgctttttgc 10861 agtggatggt cccggccatc cagaactcca tgaagccctt caaggtgagc aggcaggcct 10921 ggcagggtgg gttccggggt cagggc tgag ggagccagct gtgccctgtg cccacaggac 10981 atggactact cccgcatcgt ggagcgcctc ctgaagctgg cggtgagtgg cctgctgggt 11041 ggggacgcgt gggggcgggt ggggctgttc tggcacctgg cacccactcc ccacaggtcc 11101 ccaaccacct catctggctc atcttcttct actggctctt ccactcctgc ctgaacgccg 11161 tggctgagct catgcagttt ggagaccgcg agttctaccg ggactggtgg tgggtggcct 11221 tgccggggcg ggggtggtgg gggcccccgc tggggctggg gccggagccc ctgcccactc 11281 tgccccgccc ccgcaggaac tccgagtcca tcacctactt ctggcagaac tggaacatcc 11341 ctgttcacaa gtggtgcatc aggtgggtgt gcgcctgggg gcggggggtt ggggggtggg 11401 acggggtcgc gtggcccggc gcccagccca ctgccgcctc ccccgcagac acttctacaa 11461 gcccatgctc cggcggggca gcagcaagtg ggcagccagg acggcagtgt ttctggcctc 11521 cgccttcttc cacgaggtca gtgcactgag ggc gcgccct gcccctggtg ggggtggggg 11581 tgggggtggg ggctcgctga cgcccctctc ccctcagtac ctggtgagca tccccctggg 11641 aatgttccgc ctctgggcct tcaccggcat gatggcgcag gtgagcagcc ctggaccccc 11701 gctccgcccc gccccgcgag cgcagaggct cactcccgtc ctgtgtcccc agatcccgc t 11761 ggcctggata gtgggccgct tcttccgcgg caactacggc aacgcggccg tgtggctgtc 11821 actcatcatc gggcagccgg tggccgtcct gatgtacgtc cacgactact acgtgctcaa 11881 ccgtgaggcg ccggcagccg gcacctgagc gcctccaggc tggccccctc gtgggtgttg 11941 gactgctttg ccgcgctgcc tgcggctgga ctagagcctg ccccaacctg ggtgcagcag 12001 gaggaggcct ggctggtgga agctgcctcc tggcctccac caggcctctg cctgaagggc 12061 ttcctcctgc caggggagag caggcccgac gcagttctgg cccctgggag gtgcccatgc 12121 tctggaaacc ctacagatct cgcccaaggg tctgaatgtg tcaataaagt gctgtgcaca 12181 gtgagctccc tcagcctcca gggcacaggg ctggcaggag ggggcggccc tcccacgtgg 12241 ggccatgctg tgggaaggag gccccagcgc ctggagagga gctggggctg tggtgaccct 12301 ccctgcctca cagggctctg tggtcagacg tcttgccctg caaggtggag actccatgct 12361 ccaaggcccc ctgtgcctga ggtctgcaca caagtggatt caacttgggt caggccagag 12421 gctaaggtgt ggaagagggt tgagaatcag gctgacttga acggcagcaa agactccaag 12481 gcaaggctgc agaggtctca gaggctatgc gcacagtccc ctgctggggt gctcacctgg 12541 gctgggctct gggctgcttg ga caaagcag gtggcctggc tcagccctca ccgagggcct 12601 cccttggggg cagaggttgg cctgatgcca ggggctcccc gtttttccag gccctcagca 12661 ggtagttggg tgtggccctc aggatacctt ggtcccagag cttgccactc aaaaagcttg 12721 gcagtgaggc aagggcaacc ccgggctgtt cccccctcta ctggctct gc cgcctgggtt 12781 ggaaaccctg aggctgtgcc aggcaggtgt accctgacag ccagccatgg cccagtaaga 12841 tgggtgcccg aggtggtacc tgggcagcgg acccagctgt gctgcccccg ccccaaccag 12901 aagccgctct agcccatggt ggtcgtctgg gcgagacagg ctggttggct aggcactgtt 12961 tggtctacag caggtgtagg cagcgtctcc ctgacccctg cctcctagga agccaccacc 13021 ctgggcccta ctcatcagca aggacagcga gcagggctga gctgggggtg cgtgggctgc 13081 tacggcccgc cacctccatc acatgcacct ctgcaccccc tgctgcctga ctcaggagtg 13141 gggggggggg tcctgtgctt ccttcactcc agacccacgg tgctgaccca gtgcacccac 13201 ctggtcctct agtgcggacc tggccacagg gctcctgtgg gcccacgctg atcccgccct

160

MELLÉKLETEK 13261 13321 13381 13441 13501 13561 13621 13681 13741 13801 13861 13921 13981 14041 14101 //

ggtcccttca taaagaactc ttgagcacat gcagcccagg ggagccagga ggctccagtg tgctgtgtcc atctgcctcc ctccagcccc ttccgagaca ctgcgcatca tgccc ccctc cacccccacc cacactggca ggaggaacag acagggagac cacacacaga gctcgtt gtt tataaatctc tgcctggctc atcggtctgt ttgtccatgt atatatctgt atatctctat ggaaggggaa agggggactc gtgtaaaaat ccaaaataca attctatgaa cacctgcatc ctggtcagtc tgagtgtggc cgtgaagccc aggtgagctg tggctcacag ggctaggccc tcggtgctgg ccgggggcca cgccccaccc cctctccccc cctccgccag ccaggggacc aggctcctgg acaccaggcc tgcccaaggc ctgctctcct cctggggctt ctacgagaca gtggggtcct tggctttggg gggttctgag cccgtca gca gggagatggt ggggtcatcc gagtagtcgt ctccctcgga gaagtaggag ccctccccca gctcgaagag caccggcagg tcgctgctcc ccacgtccac ggagcccggg tccaggagca gcaggggctg ggcggtgtag tgcaccaact gcttccctag gggtgcgact gggtcaaggt gccggtgggg ccggggggcg gggtgggggt ggggggctca gctcacctga gtctgggctg cttttctctg cctccagagg tctggggggc tcctggggag agaggagctc ctggatctgc tggggcagca ggagggagca cagtgagggc tcccgcg

5. melléklet: A szarvasmarha leptin gén 5’ végének és az exon1 3052 bp hosszúságú nukleinsav sorrendje (GenBank: AB070368). 1 gaattcaaca attctattta tcaagaaatc tcccacaaat atactcacac tgtgctccaa 61 taagtacttt tgagtctatt aattaacaac attatgtatc taacattatg gttagattga 121 ttatggtgca tctgtgaaat gaaacatacg ctgac tctaa aatgattggc acaatcctgt 181 gtattggtaa gaaattgtat tctagatata ctaggtgaaa gaagtgagat taataatggt 241 taaaattggg caatggtaca tggacatttg taatgccatt tttccttata agtgtattgt 301 ggagatttaa atttttccaa aaaaaaaaat gtggaggcag ggggcaagaa cattagtgtg 361 aataatatga cattatttaa atgcccttaa atatatattt tttaattaat ttatttattt 421 tttctatgct gggtcttcat tgcaatgtgc aagcttctca ctgtggcagc ttctcctgtt 481 gtggagcata ggctccaggt gcccagggac tcagcggttg caacacacag gctctagagc 541 ttgggctcgg gagccgt gtc acacggcctt tgttgctccc agcatgtgga atcttcctca 601 accagggacc gatcccgcgt ccctgcactg gcaggcggat tctcatccac tgtaccacca 661 aggaaggcct gcacactttt ttttttaagg aaatggatat atgaaggaca gaaaaagaat 721 atccatggaa ggatacacca taaactgaga agaacaacta ct tctaggga aaaaaggact 781 ggggagagac tgagttttca tatctttgtt ccttttgaat tttaagaaaa ataatacatt 841 attctaacac aacattgtaa agcaattata cttcaataaa aaattaaaag taaaaatact 901 ttattatata ataatatata attataatat aatataaaca ttcagttcag ttcagttcac 961 ttcagtcgct cagtcgtgtc cgactctttt cgaccccatg aatcgcagca caccaggcct 1021 ccctgtccat caccaactcc cggagttcac ccagactcat agtaatatat aataatttat 1081 tttaaaataa ttattaatca acacgaaatg taaaaaatag gtaggtgatg ggtagatagg 1141 cagacgggca gtccacacac tcac atgtgg tctcaagtgc tacttggtgt tcaggcaata 1201 actctggtcc caatctgacc tctgaccctt aaaaaggtga tggtaagaca agtaacctga 1261 ggctgccagg gcccctgcct atgagctaag actctgctta gaaccaagtt acaaagatgt 1321 tgcagacaag aaaaatttgg tcgtagtgga tgctactgcc tctatttgaa aaacaacaca 1381 aacatttccg gggggggggg gaggcggaga ggaggaaaga ttttcttcaa aatgtaattt 1441 cattgtagac acttctttaa aagaaacatt tctttatttg acagttccag gccttagttt 1501 cagcaggcag gatgtttagt cgcagcatga gaactcttag ctgcggcatg cgggacccag 1561 ttcagttccc tgaccagata tcgaacctgg ggcccctgca tttggaagca gggagtctta 1621 gccactggac caccagggaa gtcccctgta gatgttttta tgaaaagcag aaaagcacaa 1681 agaagagctt aaagattcct gatcctactc ccaatagtga taatgtatat tttggtgtga 1741 gagtgtgtgt attgattgga atgtgtgtga t cagaaaaca cataccattt tataatccgt 1801 tctttccagc tcacaaaata aagttatttt cctacatcat taaatattac tttacaacat 1861 aatttttaat gtgtgcatat tgctgctatg tgattttcaa taacttacta atttcctatg 1921 ctgaacattt agttgttgtc caaccttttt agtggccatg taattataaa tcatggt caa 1981 tgctaacaat ttctgacctc acaaacatat agtacaatat ccttcctttc ttcaatagat 2041 aattattaaa agcaaaacaa ccaggctcaa acaaagcaat tataaaatat ctttaaaaag 2101 acattgggta aaattcaaat gcagactagc tcatgatgtt aaagaattac tcttgtgtgg 2161 taatggtctt gtgatagaga tagaaatgct tccttatttt tcagataaac acttaagtat 2221 ttaaggatga aacgccctga tgtttgtaat ttgctttaga atattttagc caaaagaatt 2281 aatgatgcaa atatgcaaaa agagtacgtt aaacctaaat ttgcgatttt catttaaaaa 2341 tatatcttaa aaatgaaaat cttcgtgcaa cgcacgggg c tatcaatgtg ggatacagat 2401 gtgaacaaaa cggacccgtg tgggactcgg cggagcacac agattttgcg ggagcacgtt 2461 cccgttagga agtctctgat gcaatacgac cggtgccctt caggacctgt gagactgact 2521 ttccttaccc ctccacacca tcatcaaggc aggtgtgatt ttccaggcca ggcctacggc 2581 cgggtttccc cgggggccca gagccgtcgg gtcttgccgc ccagcggagc tggctgctcc 2641 ggcctcactg tcggggcgcc accgccccca gccggctcag aggaacccct caccgccacc 2701 ctgtcccagg cggcctttcc ccgaggcccg agggtcagat cctggggcca cctcgaggat 2761 ttctcacacc tgcccagcca cccccagctt ttcaggtgat accggagggt gggcgtgggg 2821 ctcctggcgc atccgagtcc ctccctggag tccccgaccg cggccgcccg gcccgacgct 2881 gccccgccgc cccgcagggc gggagccggc gctgcgggtg cgccccggcc agccgggcag 2941 ttgcgcaagt tgtgcttcgg cggctataag aggggcgggc aggcat ggag ccccggaggg 3001 atcgaggaat cgcggcgcca gcagcggcga ggtaagtgcc cggctctctc ct //

161

MELLÉKLETEK

6. melléklet: A szarvasmarha thyroglobulin (TG) gén 5’ végének 2045 bp hosszúságú nukleinsav sorrendje (GenBank: M35823). 1 gatccaggag ggagaggtga gagggcca ga ggtgaggagc ctgcagagag aatggagacc 61 caagccagga gcgggctcac ggaggccaga ccaaggagtt ggtgctgagt ttccgtagag 121 catcctcctg gctcacgagg catcagatga tggtaggagc tgagtcatcg tgagaaagag 181 gttttcacgg tgtggaggca gcgcctggca tggctctctc caagctcatc gct tcattgc 241 tggagtggag agaagcacct ctccttccag gtacactgtt ttgactcaga aggaagcccg 301 ggcggctctc accctcactg actctgctgt gcctcttccc aggggccagg ccagggagaa 361 tgactcagca cacaagctgg cctgtgcaag accctgcctg catgcatggg tgggggaagc 421 atgaggagtg ggctttctgg tagacctcag tcatggtctc agcattattt tttaaaagga 481 ttttatttat ttgttttgat gtggaccagt tttaaaatct ttattgaatt tgttaccatg 5 4 1 t t g c t t c t g t t t t a t g t t t t gg t t t t t t g g c c a c g a g g c a t g g g g g a t g t t a g c t c c c c g 601 accagggact gaacccttgc cccctgcatg gaaag gtcaa gtcttaactt cttgactgcc 661 taggaagtcc cggtttcaac attttagaaa attcatctgc tttagaacac ctggacctgg 721 agagctggca agggctgcac atggccaggc tcacggtaat attacagcgt ctccatagcc 781 tgggcagaac ttggcttgtg tgattggggc tgtgggctcc ccaggtggtg ctagtggtaa 841 agaacccttc tgccagtgca ggagacataa gagatgcggg ttctatccct ggatcaggaa 901 gatcccctgg agaaggaaat ggcaacctgc tccaggattc ttgcctggag aatcccaagg 961 acagaagagc ctggcgggcc gtagtccatg gcgttgcaaa gagtcagaca caaccgaagc 1021 gacttagcac ccaatggggg ctggagaggg ccaagctggg ggattctaat tctccagtaa 1081 atgccagcat gtcttctcaa atcatcttta cctaaaacct aaggctcatt gtgatctccc 1141 tcactcccaa gtgctctccc acacctgccc acctaccttc tgaacaccca tggagcctgt 1201 ctccatcccc caccccttta atgggagaag ccactggaga aa gctcactg atgtacaggc 1261 tttatgtgga agacaagctt cctgctgcct tttggttgtc tgacgtcctg ggacagaggg 1321 gaaaggggga tgactacgag tatgactgtg cgtgtgtttg gcttatctca tcaaaatctc 1381 tacattctgt gttaatggat ctgcctgttt tgttccctgc catatcctca tggcctagaa 1441 tagtgtctgc ttctctatca gactctaaag aaacattgct aggagggaag gaaggagcat 1501 ggatgaggag ggagggagca ttgtgtttct ctcacggtgg gcctgaacgt gtggcccacc 1561 aagttgttaa ctttggcctt tacccctgaa gatgaattat gaagccacac ccccagttct 1621 tccttggtgg ctcagatggt caag aatcca cctgcaatgc gggagacctg ggtttgatcc 1681 ctgggttggg aagatcccct ggagaaggga atggctaccc actccagtat tctggcctgg 1741 agaatcccat ggacagagga gcctggcggg atgcagtcca tggggtctca gagagtcaga 1801 tgtgactgag cgactttcac acacattcgt ccctggttct gctcccctac agcctccaca 1 8 6 1 a g a t t t t c a c c c c a c a c t gg c c a c a t g a g t g t c c t c c a g g g g a a c a g a c g c a g g t g g a g g 1921 acctccttgt gaccagcaga gaaaacaggg tgggcactgc ttccctgagt gcctgtgggt 1981 gggggctaag tacccacagc agtgctataa aggctccttg gccagagccc taaggtgggc 2041 agcag //

162

MELLÉKLETEK 7. melléklet: A vizsgált magyar tarka populáció laktációs adatainak laktációs sorszám szerinti bontásban bemutatott leíró statisztikája Ellések száma 1

tulajdonságok tejelő napok száma szárazonállás (nap) 305 napos tejhozam (kg) 305 napos zsír % 305 napos tejzsír hozam (kg) 305 napos tejfehérje % 305 napos tejfehérje hozam (kg) max. befejt tej (kg) átlagos befejt tej (kg) perzisztencia %

2

4

3

átlag

SD

átlag

SD

átlag

SD

átlag

SD

329,09

78,85

323,75

78,15

314,75

81,88

318,94

70,59

72,93

34,39

73,71

50,62

76,30

35,85

72,85

34,54

4692,53 1154,53 5450,83 1414,81 5983,61 1596,243 5915,95 1841,95 3,92

0,46

3,9252

0,50

3,89

0,50

3,93

0,52

182,89

45,04

213,35

59,11

233,93

70,69

231,37

77,45

3,49

0,22

3,53

0,23

3,51

0,22

3,50

0,22

162,70

37,13

191,53

46,17

209,29

51,70

205,24

59,27

20,01

4,35

24,21

5,54

26,72

5,99

26,54

7,29

16,03

3,92

18,65

4,78

20,47

5,54

20,17

6,25

78,42

8,853

75,43

9,511

74,60

9,32

74,21

9,28

8. melléklet: A vizsgált magyar tarka populáció laktációs tulajdonságainak leíró statisztikája a különböző tenyészetekben Tenyészet 1

Tenyészet 2

tulajdonságok átlag tejelő napok száma szárazonállás (nap) 305 napos tejhozam (kg) 305 napos zsír % 305 napos tejzsír hozam (kg) 305 napos tejfehérje % 305 napos tejfehérje hozam (kg) max. befejt tej (kg) átlagos befejt tej (kg) perzisztencia %

325,17 74,02 6406,40 3,90 249,98 3,41 217,71 27,57 21,79 77,68

SD 66,43 34,64 1643,45 0,44 71,42 0,20 54,51 6,55 5,61 8,30

átlag 320,84 73,96 4741,39 3,93 185,27 3,58 169,26 21,37 16,28 74,76

SD 84,49 43,48 1056,46 0,52 43,89 0,21 37,32 4,68 3,71 9,88

163

MELLÉKLETEK 9. melléklet: A vizsgált holstein-fríz populáció laktációs adatainak laktációs sorszám szerinti bontásban bemutatott leíró statisztikája

tulajdonságok tejelő napok száma szárazonállás (nap) 305 napos tejhozam (kg) 305 napos zsír % 305 napos tejzsír hozam (kg) 305 napos tejfehérje % 305 napos tejfehérje hozam (kg) max. befejt tej (kg) átlagos befejt tej (kg) perzisztencia %

Ellések száma 2 átlag SD 354,40 95,42 78,39 31,222 10268,32 2019,51 3,69 0,44

1 átlag SD 353,79 96,74 77,73 29,25 8817,34 1504,58 3,66 0,41

3 átlag SD 323,82 129,39 75,65 42,23 9977,39 2296,18 3,68 0,46

321,25

56,97

375,50

73,37

363,06

81,93

3,16

0,18

3,23

0,19

3,24

0,20

277,37

43,09

329,74

60,31

320,52

66,40

35,09 29,92 82,92

5,33 5,31 5,69

43,84 34,64 77,48

7,26 6,66 7,92

43,79 33,73 75,41

8,17 7,48 8,11

10. melléklet: A vizsgált jersey populáció laktációs tulajdonságainak leíró statisztikája a különböző tenyészetekben

tulajdonságok

Tenyészet 1 átlag

Tenyészet 2

SD

átlag

SD


374,77

126,38

316,40

45,10


75,69

55,18

64,42

46,89

5240,49

719,36

5,33

0,55

5,26

0,47

277,79

37,63

236,18

32,66

3,97

0,21

3,84

0,21

208,31

27,74

170,86

25,06


21,93

3,14

19,31

3,09


17,71

2,63

15,21

2,46

perzisztencia %

79,05

7,47

77,15

10,22

305 napos tejhozam (kg) 305 napos zsír % 305 napos tejzsír hozam (kg) 305 napos tejfehérje % 305 napos tejfehérje hozam (kg)

4489,09

717,25

164

MELLÉKLETEK 11. melléklet: A vizsgált jersey populáció laktációs adatainak laktációs sorszám szerinti bontásban bemutatott leíró statisztikája Ellések száma tulajdonságok

1

2


átlag 416,37

SD 124,73

átlag 292,55

SD 68,67


77,45

56,97

70,68

50,66

5114,70

675,22

5289,91

858,99

5,28

0,53

5,39

0,55

268,87

32,51

284,33

47,15

3,91

0,19

4,05

0,23

199,73

24,15

214,99

35,26


20,83

2,86

23,32

3,23


16,97

2,18

18,47

3,26

perzisztencia %

80,71

7,23

75,54

7,58

305 napos tejhozam (kg) 305 napos zsír % 305 napos tejzsír hozam (kg) 305 napos tejfehérje % 305 napos tejfehérje hozam (kg)

12. melléklet: A vizsgált angus populáció hosszú hátizom és fehérpecseny zsírtartalmának (%) leíró statisztikája a különböző tenyészetekben

tulajdonságok

Tenyészet 1 átlag

hosszú hátizom zsírtartalma (%) fehérpecsenye zsírtartalma (%)

12,11 7,44

Tenyészet 2 átlag

SD 4,37 2,03

12,75 7,98

SD 5,45 3,26

165

MELLÉKLETEK 13. melléklet: A vizsgált magyar tarka populáció termelési eredményeinek átlagértékei a leptin és TG genotípus csoportok páronkénti összehasonlításával Tulajdonságok

Leptin genotípus

TG genotípus


CC

CC CT TT CC CT TT CC CT TT

142 82 12 86 82 19 6 6 2

313,27 313,54 315,83 318,16 317,65 301,13 320,65 307,49 274,79

7,29 8,18 13,35 8,04 7,99 12,63 18,72 17,97 29,99

217 71 3 90 28 3 2 1 0

361,13 349,48 310,32 364,61 366,32 402,15 278,86 499,11

7,88 9,56 32,98 9,05 13,43 35,05 41,14 64,30

CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT

142 82 12 86 82 19 6 6 2 142 82 12 86 82 19 6 6 2

71,86 71,63 60,93 69,23 71,11 67,88 78,95 73,59 61,41 5139,49 4979,84 5227,70 5224,86 4900,22 5049,75 4987,29 5653,40 3902,11

3,77 4,23 6,91 4,16 4,14 6,54 9,69 9,30 15,52 122,70 137,67 224,65 135,21 134,47 212,52 314,95 302,44 504,65

217 71 3 90 28 3 2 1 0 217 71 3 90 28 3 2 1 0

82,00 86,05 79,82 83,81 80,29 121,63 76,91 89,74

2,34 2,84 9,80 2,69 3,99 10,42 12,23 19,11

9294,51 9143,86 8365,95 9385,33 9476,08 9899,24 8431,64 8782,03

157,99 191,70 661,41 181,57 269,35 702,91 824,96 1289,39

CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT

142 82 12 86 82 19 6 6 2 142 82 12 86 82 19 6 6 2

4,35 4,37 4,35 4,24 4,27 4,44 4,33 4,56 4,99 220,79 214,70 223,77 218,39 207,38 221,79 214,94 255,86 197,79

0,05 0,05 0,08 0,05 0,05 0,08 0,12 0,11 0,19 5,39 6,05 9,87 5,94 5,91 9,34 13,84 13,29 22,17

217 71 3 90 28 3 2 1 0 217 71 3 90 28 3 2 1 0

3,85 3,75 4,32 3,85 3,81 3,78 4,10 3,53

0,04 0,04 0,15 0,04 0,06 0,16 0,18 0,28

355,63 340,95 368,64 357,89 358,81 371,53 350,12 304,73

5,94 7,20 24,85 6,82 10,12 26,41 31,00 48,45

CT

TT


CC

CT

TT


CC

CT

TT

305 napos zsír %

CC

CT

TT


CC

CT

TT

N

magyar tarka átlag SD

N

holstein-fríz átlag SD

166

MELLÉKLETEK 305 napos tejfehérje %

CC

CT

TT


CC

CT

TT


CC

CT

TT


CC

CT

TT

perzisztencia %

CC

CT

TT

CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT CC CT TT

142 82 12 86 82 19 6 6 2 142 82 12 86 82 19 6 6 2 142 82 12 86 82 19 6 6 2 142 82 12 86 82 19 6 6 2 142 82 12 86 82 19 6 6 2

3,59 3,64 3,67 3,61 3,65 3,64 3,70 3,63 3,78 182,57 179,50 190,32 186,95 178,35 181,40 183,23 203,10 145,74 23,38 22,77 23,04 23,49 22,44 22,68 23,30 24,94 19,04 17,71 17,23 18,10 17,90 16,76 17,41 16,83 19,74 13,70 75,19 74,60 77,19 75,70 74,59 75,47 72,63 77,14 69,18

0,02 0,02 0,04 0,02 0,02 0,03 0,05 0,05 0,08 4,16 4,67 7,62 4,59 4,56 7,21 10,69 10,26 17,12 0,49 0,55 0,89 0,54 0,53 0,84 1,25 1,20 2,00 0,43 0,48 0,78 0,47 0,47 0,74 1,09 1,05 1,75 0,93 1,04 1,70 1,02 1,02 1,60 2,38 2,28 3,81

217 71 3 90 28 3 2 1 0 217 71 3 90 28 3 2 1 0 217 71 3 90 28 3 2 1 0 217 71 3 90 28 3 2 1 0 217 71 3 90 28 3 2 1 0

3,29 3,28 3,49 3,25 3,26 3,16 3,41 3,07

0,02 0,02 0,06 0,02 0,03 0,07 0,08 0,12

304,03 298,18 294,08 302,76 306,84 311,98 286,89 271,07

4,64 5,62 19,41 5,33 7,90 20,62 24,20 37,83

39,61 38,96 37,45 40,28 39,94 43,94 36,24 39,79

0,56 0,68 2,34 0,64 0,95 2,49 2,92 4,57

31,38 31,25 28,81 31,51 31,90 33,47 30,28 28,72

0,53 0,64 2,22 0,61 0,90 2,36 2,77 4,33

78,10 78,64 75,20 77,56 78,68 75,84 79,19 71,68

0,61 0,74 2,56 0,70 1,04 2,72 3,19 4,99

167

Készült a Pannon Egyetem, Állat- és Agrárkörnyezettudományi

Recommend Documents