Полногеномное РНК-секвенирование сперматозоидов быков голштинской породы с различной криорезистентностью

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Полногеномное РНК-секвенирование было проведено для сравнения профилей транскриптов сперматозоидов быков с различными продуктивными характеристиками и способностью спермы к криоконсервации. Исследовали эякуляты быков голштинской породы, которые были классифицированы как имеющие высокую и низкую криорезистентность и высокое и низкое качество спермы (n = 3 быка в группе), оценив характеристики подвижности после размораживания, потенциал митохондриальной мембраны, целостность плазматической мембраны и акросомы. Общая РНК была выделена из декриоконсервированных сперматозоидов быков групп GSF и PSF и подвергнута РНК-секвенированию (платформа Illumina NextSeq 500), массив транскриптов оценивался с помощью пакетов DESeq2, DESeq в сперматозоидах каждого быка. Идентифицировано несколько дифференциально экспрессируемых генов (DEG), связанных с воспалением (IRG1, MMP12), сперматогенезом (Col4A2) и с неизвестной функцией (LOC 781178, LOC618942), которые преимущественно были подавлены в эякулятах с плохой криорезистентностью.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

О. Ю. Баркова

Федеральный исследовательский центр животноводства – ВИЖ им. акад. Л.К. Эрнста

Email: barkoffws@list.ru

Всероссийский научно-исследовательский институт генетики и разведения сельскохозяйственных животных

Россия, Санкт-Петербург, Пушкин

Д. А. Старикова

Федеральный исследовательский центр животноводства – ВИЖ им. акад. Л.К. Эрнста

Email: barkoffws@list.ru

Всероссийский научно-исследовательский институт генетики и разведения сельскохозяйственных животных

Россия, Санкт-Петербург, Пушкин

И. В. Чистякова

Федеральный исследовательский центр животноводства – ВИЖ им. акад. Л.К. Эрнста

Email: barkoffws@list.ru

Всероссийский научно-исследовательский институт генетики и разведения сельскохозяйственных животных

Россия, Санкт-Петербург, Пушкин

Н. В. Плешанов

Федеральный исследовательский центр животноводства – ВИЖ им. акад. Л.К. Эрнста

Автор, ответственный за переписку.
Email: barkoffws@list.ru

Всероссийский научно-исследовательский институт генетики и разведения сельскохозяйственных животных

Россия, Санкт-Петербург, Пушкин

Список литературы

  1. Benson J.D., Woods E.J., Walters E.M. et al. The cryobiology of spermatozoa // Theriogenology. 2012. V. 78. № 8. Р. 1682–1699. https://doi.org/10.1016/j.theriogenology.2012.06.007
  2. Lemma A. Effect of cryopreservation on sperm quality and fertility, artificial insemination in farm animals // Milad Manafi: IntechOpen. 2011. https://doi.org/ 10.5772/16563
  3. Kumar A., Prasad J.K., Srivastava N. et al. Strategies to minimize various stress-related freeze–thaw damages during conventional cryopreservation of mammalian spermatozoa // Biopreserv. Biobank. 2019. V. 17. Р. 603–612. https://doi.org/10.1089/bio.2019.0037
  4. Bailey J.L., Bilodeau J.F., Cormier N. Semen cryopreservation in domestic animals: A damaging and capacitating phenomenon // J. Androl. 2000. V. 21. Р. 1–7. https://doi.org/10.1002/j.1939-4640.2000.tb03268.x
  5. Fraser L., Brym P., Mogielnicka-Brzozowska M. et al. Total RNA quality in boar spermatozoa with different freezability // Pol. J. Vet. Sci. 2019. V. 22. https://doi.org/ 10.24425/pjvs.2019.127085
  6. Khan M.Z., Sathanawongs A., Zhang Y. et al. Impact of cryopreservation on spermatozoa freeze-thawed traits and relevance. OMICS to assess sperm cryo-tolerance in farm animals // Front Vet. Sci. 2021. V. 8. P. 609–618. https://doi.org/10.3389/fvets.2021.609180
  7. Ďuračka M., Benko F., Tvrdá E. Molecular markers: A new paradigm in the prediction of sperm freezability // Int. J. Mol. Sci. 2023. V. 24. № 4. https://doi.org/10.3390/ijms24043379.
  8. Shangguan A., Zhou H., Sun W. et al. Cryopreservation induces alterations of miRNA and mRNA fragment profiles of bull sperm // Front. Genet. 2020. V. 11. Article number 32431726. https://doi.org/10.3389/fgene.2020.00419
  9. Fraser L., Brym P., Pareek C.S. et al. Transcriptome analysis of boar spermatozoa with different freezability using RNA-Seq // Theriogenology. 2020. V. 142. Р. 400–413. https://doi.org/10.1016/j.theriogenology.2019.11.001
  10. Highland H.N., Rishika A.S., Almira S.S. et al. Ficoll-400 density gradient method as an effective sperm preparation technique for assisted reproductive techniques// J. Hum. Reprod. Sci. 2016. V. 9. № 3. P. 194–199. https://doi.org/10.4103/0974-1208.192070
  11. Jiang H., Lei R., Ding S.W. et al. Skewer: A fast and accurate adapter trimmer for next-generation sequencing paired-end reads // In BMC Bioinformatics. 2014. V. 15. https://doi.org/ 10.1186/1471-2105-15-182
  12. Andrews S. FastQC: A quality control tool for high throughput sequence data. Available online. http://www.bioinformatics. babraham.ac.uk/projects/fastqc
  13. Bolger A.M., Lohse M., Usadel B. Trimmomatic: A flexible trimmer for Illumina sequence data // Bioinformatics. 2014. V. 30. Р. 2114–2120. https://doi.org/ 10.1093/bioinformatics/btu170
  14. Dobin A., Davis C.A., Schlesinger F. et al. STAR: Ultrafast universal RNA-seq aligner // Bioinformatics. 2013. V. 29. Р. 15–21. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts635
  15. Anders S., Pyl P.T., Huber W. HTSeq – a Python framework to work with high-throughput sequencing data // Bioinformatics. 2015. V. 31. Р. 166–169. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu638
  16. Love M.I., Huber W., Anders S. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2 // Genome Biology. 2014. V. 15. Р. 550. https://doi.org/10.1186/s13059-014-0550-8
  17. Gene Ontology Consortium et al. The gene ontology knowledgebase in 2023 // Genetics. 2023. V. 224. № 1. https://doi.org/10.1093/genetics/iyad031
  18. Tallam A., Perumal T.M., Antony P.M. et al. Gene regulatory network inference of immunoresponsive gene 1 (IRG1) identifies interferon regulatory factor 1 (IRF1) as its transcriptional regulator in mammalian macrophages // Plos One. 2016. V. 11. https://doi.org/et al. 10.1371/journal.pone.0149050
  19. Naujoks J., Tabeling C., Dill B.D. et al. IFNs modify the proteome of legionella-containing vacuoles and restrict infection via IRG1-derived itaconic acid // PLoS Pathog. 2016. V. 12. https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1005408
  20. Chen M., Sun H., Boot M. et al. Itaconate is an effector of a Rab GTPase cell-autonomous host defense pathway against Salmonella // Science. 2020. V. 369. Р. 450–455. https://doi.org/10.1126/science.aaz1333
  21. Jaiswal A.K., Yadav J., Makhija S. et al. Irg1/itaconate metabolic pathway is a crucial determinant of dendritic cells immune-priming function and contributes to resolute allergen-induced airway inflammation // Mucosal Immunol. 2022. V. 15. Р. 301–313. https://doi.org/10.1038/s41385-021-00462
  22. Matulova M., Rajova J., Vlasatikova L. et al. Characterization of chicken spleen transcriptome after infection with Salmonella enterica serovar Enteritidis // PLoS One. 2012. V. 7. № 10. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0048101
  23. Smith J., Sadeyen J.R., Paton I.R. et al. Systems analysis of immune responses in Marek's disease virus-infected chickens identifies a gene involved in susceptibility and highlights a possible novel pathogenicity mechanism // J. Virol. 2011. V. 85. № 21. Р. 11146–11158. https://doi.org/10.1128/JVI.05499-11
  24. Ji J., Zhong H., Li Y. et al. IRG1/ACOD1 promotes neutrophil reverse migration and alleviates local inflammation // J. Leukocyte Biol. 2024. V. 116. № 4. Р. 854–863. https://doi.org/10.1093/jleuko/qiae110
  25. Kuntschar S., Cardamone G., Klann K. et al. Mmp12 is translationally regulated in macrophages during the course of inflammation // Int. J. Mol. Sci. 2023. V. 24. № 23. https://doi.org/10.3390/ijms242316981
  26. Zhang J., Zhang J., Yuan C. et al. Establishment of the prognostic index of lung squamous cell carcinoma based on immunogenomic landscape analysis // Cancer Cell Intern. 2020. V. 20. Р. 330. https://doi.org/10.1186/s12935-020-01429-y
  27. Atikuzzaman M., Alvarez-Rodriguez M., Vicente-Carrillo A. et al. Conserved gene expression in sperm reservoirs between birds and mammals in response to ma-ting // BMC Genomics. 2017. V. 18. № 1. Р. 98. https://doi.org/10.1186/s12864-017-3488-x
  28. Kühn K. Basement membrane (type IV) collagen // Matrix Biol. 1995. V. 14. № 6. Р. 439–445. https://doi.org/ 10.1016/0945-053x(95)90001-2
  29. Li L., Li H., Wang L. et al. A local regulatory network in the testis mediated by laminin and collagen fragments that supports spermatogenesis // Crit. Rev. Biochem. Mol. Biol. 2021. V. 56. № 3. P. 236–254. https://doi.org/ 10.1080/10409238.2021.1901255
  30. Kisling A., Lust R.M., Katwa L.C. What is the role of peptide fragments of collagen I and IV in health and disease? // Life Sci. 2019. V. 228. P. 30–34. https://doi.org/ 10.1016/j.lfs.2019.04.042
  31. Liu S.W., Li H.T., Ge R.S. et al. NC1-peptide derived from collagen α3 (IV) chain is a blood-tissue barrier regulator: Lesson from the testis // Asian J. Androl. 2021. V. 23. № 2. P. 123–128. https://doi.org/ 10.4103/aja.aja_44_20
  32. Dai D.H., Qazi I.H., Ran M.-X. et al. Exploration of miRNA and mRNA profiles in fresh and frozen-thawed boar sperm by transcriptome and small RNA sequencing // Int. J. Mol. Sci. 2019. V. 20. № 4. P. 802. https://doi.org/ 10.3390/ijms20040802
  33. Ran M.X., Zhou Y.M., Liang K. et al. Comparative analysis of microRNA and mRNA profiles of sperm with different freeze tolerance capacities in boar (Sus scrofa) and giant panda (Ailuropoda melanoleuca) // Biomolecules. 2019. V. 9. P. 432. https://doi.org/10.3390/biom9090432
  34. Archana S.S., Sevaraju S., Binsila B.K. et al. Immune regulatory molecules as modifiers of semen and fertility: A review // Mol. Reprod. Dev. 2019. 1e20. https://doi.org/10.1002/mrd.23263

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Продуктивные признаки декриоконсервированной спермы быков. Значения выражены как среднее (±SEM) трех эякулятов от каждого из быков с высокими (черный столбик) и низкими (серый столбик) показателями продуктивности спермы (ВКС и НКС соответственно). Все показатели имели значимые различия признаков спермы не менее P < 0.05.

Скачать (307KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Графическое изображение результатов анализа методом главных компонент (PCA) и многомерного масштабирования (MDS) для определения расстояния между образцами транскриптов сперматозоидов. (а) – график PCA показывает расстояние от образца к образцу для транскриптов шести быков из двух групп (case – быки из группы НКС, control – быки из группы ВКС); (б) – график MDS показывает расстояния между выборками среди образцов репликаций быков. Голубыми точками обозначены быки с плохой криорезистентностью спермы (IRG1, MMP12, Col4A2, LOC 781178, LOC618942).

Скачать (222KB)
Метаданные
4. Рис. 3. График «Вулкан» дифференциально экспрессируемого гена (DegS) сперматозоидов быков. Каждая точка представляет отдельный ген. Серыми точками обозначены гены, экспрессия которых была незначительно дифференцирована; голубыми точками обозначены гены, экспрессия которых была значительно понижена (log2FC > 1 или < –1, а скорректированное значение P < 0.05; FDR < 0.05).

Скачать (168KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Анализ генной онтологии (GO), связанной с дифференциально экспрессируемыми генами (DEG) в сперматозоидах быков, различающимися по способности к криорезистентности и фертильным качествам.

Скачать (300KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025