María Jesús Carabaño Luengo Departamento de … · Poblaciones animales y vegetales (selección,...

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El desafío de la selección genética de animales tolerantes

al estrés por calor. El caso del ganado bovino lechero

María Jesús Carabaño Luengo

Departamento de Mejora Genética Animal

INIA, Madrid

IPCC Fourth AssessmentReport, Climate Change 2007

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IPCC Fourth AssessmentReport, Climate Change 2014

Soluciones desde la agricultura

� MITIGACIÓN emisiones

� ADAPTACIÓN al cambio climático

� Poblaciones animales y vegetales (selección, cruzamiento)-tolerancia a:

� estrés por calor (EC)

� Falta de agua

� Nuevas enfermedades asociadas

� Cambios en el manejo

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Consecuencias del EC

Respuesta celularRespuesta fisiológica

Aumento tasa respiración y ritmo

cardiaco

Aumento temperatura

corporal

Disminución ingestión

Respuesta metabólica y endocrina

Bajadas en producción de

leche

Bajada tasas reproductivas

Afectación sistema inmune

SELECCIÓN POR TOLERANCIA AL CALOR1. info productiva + meteo

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Aproximaciones cuantitativas -Modelización

� Misztal y col. (O. Ravagnolo, I. Aguilar)

f(T)=0, if T ≤ T

o

b(T-To), en otro caso

Aproximaciones cuantitativas –Modelización valor genético

� Misztal, 1999, Sánchez et al., 2009

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2. Brügemann et al., 2011 – Regresión aleatoria -polinomios Legendre

f(T) = biPi (T)i=0

q∑

2. Regresión aleatoria - polinomios Legendre


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Regresión aleatoria - polinomios Legendre o modelos Misztal et al. (Línea partida)

� Interpretación b’s en aproximación polinómica?

� Correlaciones no nulas con intercepto (nivel de producción)


RETO: SELECCIÓN POR TOLERANCIA AL CALOR SIN

DETERIORAR LA PRODUCCIÓN LECHERA

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Estudio Frisona española

1. Respuesta fenotípica media al EC (leche,grasa, proteína)

2. Componente genético individual (EBV)

Mean Percentiles

[1%-99%]

Animals

number

Data

number

Milk yield (kg/d) 30.7 [11.20-52.10] 128,112 2,514,762

Fat (%) 3.56 [1.77-5.46] 128,003 2,466,055

Protein (%) 3.27 [2.59-4.20] 127,977 2,475,092

Fat yield (kg/d) 1.07 [0.39-2.04] 128,003 2,466,055

Protein yield (kg/d) 0.99 [0.39-1.60] 127,977 2,475,092

Datos productivos

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Datos meteorológicos

Region Temp’re Percentiles

Avg 0% 10% 50% 75% 90% 99% 100%

CLM Tmedia 14.91 -6.20 5.00 14.00 21.50 26.00 30.00 34.50

Tmax 21.21 -3.00 9.40 20.20 29.00 34.20 39.00 44.50

AND Tmedia 17.77 1.00 9.00 18.00 24.00 28.00 31.00 35.00

Tmax 23.86 5.00 13.00 23.00 31.00 36.00 40.00 43.00

Producción de leche vs temperatura media (TAVE)

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Producción de leche vs TAVE – datos corregidos

yijk_T - HYi+LADIMj+ck

Ajuste-“Línea partida”

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Ajuste-Polinomio cúbico

Ambos ajustes

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Umbral de termotolerancia(Tmedia ºC)

Pendiente (g/day and ºC)

Umbral-LP Máximo polinomio

Pendiente LP Derivadapolinomio

Leche 29.2[28.9,29.6]

21.4[21.2,21.6]

-157.4 [-203.4, -116.9]

-87.6[-94.2, -79.8]

Grasa 15.0[15.0,15.0]

4.6[3.5,5.4]

- 4.4[-4.5, -4.3]

-2.9[-3.0, -2.8]

Proteína 18.1[17.9,18.3]

6.0[4.5,7.6]

-3.8 [-4.0, -3.7]

-1.6[-1.7, -1.6]

Umbral de termotolerancia y pérdidas productivasestimadas con el modelo de “línea partida” (LP) y con un ajuste polinómico cúbico

Selección????

� Coeficientes de regresión?� Intercepto== nivel de producción,

lineal=tendencia lineal, cuadrático= curvatura de respuesta, …

� Derivadas/pendiente en temperatura crítica

� Componentes principales (CP)(Kirkpatrick et al., 1990)

� Producción vs. Tolerancia

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Correlaciones coeficientes de regresiónPara leche (arriba) y proteína (abajo)

Intercepto lineal cuadrático cúbico

Intercepto 1.00 -0.35 -0.07 0.09lineal -0.20 1.00 -0.02 -0.15cuadrático 0.03 -0.21 1.00 -0.30cúbico -0.05 0.17 -0.17 1.00

Correlaciones coeficientes de regresiónPara leche (arriba) y proteína (abajo)

Intercepto lineal cuadrático cúbico

Intercepto 1.00 -0.35 -0.07 0.09lineal -0.20 1.00 -0.02 -0.15cuadrático 0.03 -0.21 1.00 -0.30cúbico -0.05 0.17 -0.17 1.00

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Mejores (negro)/peores (rojo) animales por tolerancia - coef.

lineal

Mejores (negro)/peores (rojo) animales por CP2

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Selección por tolerancia a través de datos de control lechero

� Hay variabilidad genética en la respuesta productiva al estrés por calor dentro de las razas especializadas

� Baja producción parece ser un componente de la tolerancia al estrés por calor

Bermann (2011):

“Warm climate breeds and their F1 crosses share as dominant characteristics lower maintenancerequirements and milk yields, and limited response toimproved feeding and management”

Interacción GxA Holstein Europeo

Bélgica-Luxemburgo, Eslovenia, España

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Datos – Meteorología = THI (Indice temperatura-humedad

PAISPERCENTILES

Average0 50 75 90 95 100

BÉLGICATHI 55 32 56 65 70 73 78

Tmax (°C)

RHmin (%)

-1.3

86

19.7

53

31.0

41

ESLOVENIA THI 59 28 60 72 77 80 84

Tmax (°C)

RHmin (%)

-3.1

89

23.5

70

33.0

63

ESPAÑATHI 66 47 66 74 78 80 83

Tmax (°C)

RHmin (%)

7.8

62

28.4

36

36.0

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Umbral de EC (68) EC moderado (70) EC moderado a severo (80)

� Conexiones genéticas

Número de toros en cada país (Diagonal), padres comunes (sobre), e hijas comunes (bajo)

BEL LUX SLO SPA

datos control lechero

900,445 445,792 220,881 704,330

N vacas 113,282 50,154 29,449 81,752

Proteína (kg/day) 0.77 0.80 0.77 0.94

BEL LUX SLO SPA

BEL 1,860 350 67 373

LUX 83,673 1,317 51 188

SLO 14,346 6,952 333 60

SPA 92,614 39,149 9,211 1,926

Datos – Producción proteína y genealogías

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Interacción GxA entre países

• Correlaciones genéticas



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TOLERANCIA AL FRIO vs. CALOR

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Interacción GxA

� Se ha constatado la existencia de interacción GxA para caracteres productivos entre altas y bajas temperaturas

� Toros “top” en ambientes de confort pueden no serlo en ambientes cálidos

Selección por tolerancia al calor a través de datos de control lechero

� Criterio de selección: persistencia productiva en toda la escala de temperaturas

� Datos de control lechero poco precisos para determinar esa persistencia (Misztal, 2006)

� Baja producción parece ser un componente de la tolerancia al estrés por calor

� Interacción GxA � Falta de adaptación de razas seleccionadas a las altas temperaturas

� Hace falta más información para determinar animales que toleren el EC sin perder producción

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Consecuencias del EC

Respuesta celularRespuesta fisiológica

Aumento tasa respiración y ritmo

cardiaco

Aumento temperatura

corporal

Disminución ingestión

Respuesta metabólica y endocrina

Bajadas en producción de

leche

Bajada tasas reproductivas

Afectación sistema inmune

NUEVAS HERRAMIENTAS PARA LA SELECCIÓN DE ANIMALES

TOLERANTES AL CALOR

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Nuevas herramientas para seleccionar animales tolerantes a las

altas temperaturas

1. Nuevos fenotipos

2. Información genómica

1. FENOTIPOS

� Medidas fisiológicas del EC� Temperatura corporal (rectal,

ruminal)� Tasa respiratoria� Ritmo cardiaco

� Indicadores metabólicos� XXXXX� Espectro del infrarrojo medio (MIR)

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1. FENOTIPOS



� Indicadores metabólicos� XXXXX� Espectro dl infrarrojo medio (MIR=

1. FENOTIPOS-temperatura rectal

� Dikmen et al. (2012)

1.695 vacas Holstein Florida (EEUU)

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Dikmen et al. (2012)

- h2=0.17

- correlaciones con otros caracteres:


Burrow y Prayaga (2004)- Bovinos carne Australia

Respuesta a selección por temperatura rectal


• Selección por temperatura rectal produce respuestas apreciables en tolerancia al EC

• Selección por productividad (peso) en medios restrictivos también mejora tolerancia al EC

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1. FENOTIPOS




1. FENOTIPOS




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Revisión efecto EC sobre indicadores metabólicosPARÁMETRO AUTORES ESTUDIO NIVEL BAJO EC HSP70 Gaughan et al., 2013 Aumenta durante un tiempo y luego baja Creatinina Alhidary et al., 2012- Ovino Australia Baja

Scharf et al., 2010 – Bos Indicus vs. Bos Taurus (Angus)

Sube en BT, no en BI

Prolactina Scharf et al., 2010 – Bos Indicus vs. Bos Taurus


Ca, Na, K Alhidary et al., 2012- Ovino Australia NS Colesterol Alhidary et al., 2012- Ovino Australia NS

Scharf et al., 2010 – Bos Indicus vs. Bos Taurus


Glucosa Alhidary et al., 2012- Ovino Australia NS Mahjoubi et al., 2014- corderos NS O’Brien et al., 2010-terneros en cebo Disminución

Proteina total Alhidary et al., 2012- Ovino Australia NS NEFA Alhidary et al., 2012- Ovino Australia NS

Baumgard and Rhoads, 2012- Revisión Baja O’Brien et al., 2010-terneros en cebo NS Wheelock et al., 2010- vacas Holstein NS

Hormonas tiroideas Baumgard and Rhgoads, 2012- Revisión Baja Pereira et al., 2007- Novillas Alentejana, Frisona, Limusín y Mertolenga

Baja

Cortisol Baumgard and Rhgoads, 2012- Revisión Sube Heo et al., 2005, Porcino Descenso tras 7d de exposición Christison and Johnson, 1972 Dairy cows Aumenta al comienzo y luego se estabiliza Pereira et al., 2007- Novillas Alentejana, Frisona, Limusín y Mertolenga

NS

Somatotropina e IGF-1 Baumgard and Rhoads, 2012- Revisión Reducida Insulina Baumgard and Rhoads, 2012- Revisión Aumenta gradualmente

Mahjoubi et al., 2014- corderos Aumenta O’Brien et al., 2010-terneros en cebo Aumenta

Wheelock et al., 2010- vacas Holstein Aumenta

Espectros de infrarrojo medio (MIR)

� Actualmente utilizados para medir concentraciones de grasa, proteína, lactosa en leche

� Gran interés en los últimos años como fuente de fenotipos finos� Composición en ácidos grasos y fracciones

proteicas

� Grado de acidez, propiedades coagulación, minerales

� Cuerpos cetónicos, balance energético, emisiones de metano

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Espectros de infrarrojo medio (MIR) - EC

� Estado incipiente

� 1 estudio

� C18:1 cis-9 fue el ácido graso en leche más susceptible al EC

2. Nuevas herramientas genómicas

1. ADN

� “Chips” comerciales (50k,777k)-GWAS

� Secuencias- comparación BI vs. BT

2. ARN

� Microarrays

� RNAseq

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Comparación BosIndicus - Bos Taurus

� Chan et al.

� Gautier et al.

Ambos estudios encuentran genes/regiones genómicas involucradas en adaptación a ambientes cálidos:• Carácterísticas de pelo y cuero (queratinas)• Proteínas de choque térmico (HSPs)• Respuesta Inmune

RNAseq-leche

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Genes asociados a tolerancia al EC

� genes asociados a las propiedades del pelo y piel que facilitan la disipación de calor corporal (Hansen, 2004; Olson et al., 2003),

� genes relacionados con la respuesta sistémica al estrés térmico.

� genes involucrados la respuesta celular (Sonna et al., 2002)

Genes asociados a tolerancia al EC - tipo de capa

� Gen mayor “slick hair” con modo de acción dominante

� Asociado a pelo corto y liso, sleek hair coat. Cattle

� Animales muestran temperatura rectal más baja

� Se encuentra en Senepol y Carora

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Gen “slick hair”

Genes asociados a tolerancia al EC

� genes relacionados con la respuesta sistémica al estrés térmico a través de expresión diferencial (Collier et al., 2008): 1. activación del factor de transcripción de choque

térmico 1 (HSF1)

2. aumento de la expresión de las HSPs y disminución de la expresión y síntesis de otras proteínas,

3. aumento de la oxidación de glucosa y amino ácidos y reducción del metabolismo de ácidos grasos,

4. activación del sistema endocrino de respuesta a estrés

5. activación del sistema inmune vía secreción extracelular de HSPs

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Selección asistida por marcadores (SNP)

� “slick hair” (Dikmen et al., 2013)

� Aumento de HSP70 - resistencia celular a EC (Basiricó et al., 2011)

� Polimorfismos HSP90 (Marcos-Carcavilla y col., 2010, Charoensook y col., 2012 y Salces y col., 2015)

� GWAS: Asociados a mantenimiento producción (Hayes et al., 2009)

CONCLUSIONES� Tolerancia a estrés por calor está

negativamente correlacionada con producción lechera (tener en cuenta en esquemas de selección)

� Uso de datos de control lechero para selección por termotolerancia puede ser insuficiente

� Necesidad de otros indicadores fenotípicos y de información genómica para separar componente productivo de otros componentes de la tolerancia al estrés térmico

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� Investigadores:� Manuel Ramón, Clara Díaz, Malena Serrano, Juan

Manuel Serradilla

� Hedi Hammami, Betka logar

� CONAFE, AEMET

Trabajo en equipo

Agradecimientos

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Gracias por su atención!!!

Información control lechero insuficiente???

� Misztal, 2006: “Only a fraction of response to heat stress is captured with test days as opposed to more frequent measurements, especially if cows are in different lactation stages.”

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