Pootje voor pootje... Een belangrijke stap naar een varkenshouderij zonder kreupele biggen

Jaro
De Kort

Wist u dat er jaarlijks maar liefst 100.000 biggen in België geboren worden als ‘zwemmer’? Nee, we hebben het hier niet over varkens die een duik nemen in het zwembad, maar over een aangeboren afwijking die ervoor zorgt dat jonge biggen kreupel zijn. Het gevolg? De dieren kunnen zich amper voortbewegen en sterven vaak op een tragische manier. Ondanks de aanzienlijke impact van deze aandoening op de varkenshouderij, blijven de precieze oorzaken nog grotendeels onbekend. 

Maar er is hoop! Deze scriptie heeft een veelbelovend gen geïdentificeerd dat mogelijk de sleutel is tot het begrijpen van zwemmers. Deze kennis biedt mogelijkheden voor genetische selectie en kan op jaarlijkse basis het welzijn van tienduizenden varkens verbeteren!


Zwemmende varkens?

Ongeveer 3% van alle varkens wordt geboren met een aangeboren afwijking. De meest voorkomende hiervan is Porcine Congenital Splay leg syndrome (PCS), in de volksmond beter bekend als ‘zwemmers’. Biggen met PCS kunnen hun achterpoten niet goed gebruiken, waardoor ze in een soort spreidzithouding terechtkomen. Omdat de dieren minder mobiel zijn, worden ze vaak verpletterd door de moederzeug of sterven ze door verhongering wanneer ze niet bij de tepel kunnen komen om melk te drinken. Hoewel de aandoening vanzelf overgaat bij biggen die de eerste week overleven, loopt de sterfte op tot wel 50%. 

Zwemmers zijn niet in staat hun achterpoten te bewegen en komen in een spreidzithouding terecht.

De afwijking heeft niet alleen ernstige gevolgen voor dierenwelzijn, maar brengt ook een serieus prijskaartje met zich mee voor de varkenshouderij. Zowel big als boer zouden daarom veel baat hebben bij het begrijpen van de genetica achter ‘zwemmers’. Enkel met deze kennis kunnen we de aandoening selectief uit de varkenspopulatie verwijderen, wat zowel het welzijn van de dieren als de economische efficiëntie van de varkenssector aanzienlijk kan verbeteren.

Het zit hem in de genen...

Zoals velen zich misschien nog wel zullen herinneren uit de lessen biologie, vormt DNA de blauwdruk van ons lichaam. DNA is opgebouwd uit genen die ons lichaam instructies geven om eiwitten te vormen en op die manier bepaalde kenmerken te uiten. Vrijwel al onze eigenschappen, van haarkleur tot lichaamslengte, worden in zekere mate door onze genen bepaald. Genen kunnen in verschillende vormen voorkomen, die we DNA-varianten noemen. Deze varianten zorgen voor verschillen tussen individuen: zo heeft Jos bijvoorbeeld een blonde krullenbol terwijl Jan een bruine haardos heeft. Dit principe geldt natuurlijk ook voor varkens! Sommige varkens hebben bepaalde DNA-varianten die hen vatbaarder maken voor het ontwikkelen van ‘zwemmers’. Deze varianten worden doorgegeven van de ouderdieren – de zeug (moeder) en de beer (vader) - aan de nakomelingen en bepalen de gevoeligheid om zelf deze afwijking te ontwikkelen.

Zowel big als boer zouden veel baat hebben bij het begrijpen van de genetica achter 'zwemmers'.

Op zoek naar de dader!

Telkens wanneer er een nest biggetjes wordt geboren, bestaat er een kans dat hier één of meerdere zwemmers bij zitten. Hoe groot die kans is, wordt bepaald door verschillende factoren: de omgeving, de invloed van de zeug, maar zeker ook door het sperma (en dus de DNA-varianten) van de beer die voor bevruchting zorgde. Door op een slimme manier de genetica van beren die vaak zwemmers voortbrengen (cases) te vergelijken met die van beren die dat nooit doen (controles), kunnen we op zoek gaan naar de DNA-varianten die de aandoening veroorzaken. In de wetenschap noemen we deze methode een genoomwijde-associatie studie (GWAS). Na het uitvoeren van deze analyse kwam een opvallend resultaat naar boven: de beren die frequent zwemmers voortbrengen, bezitten vaak dezelfde DNA-varianten in een bepaalde regio op chromosoom 4. Er lijkt dus een verband te bestaan tussen deze genetische regio en het voorkomen van zwemmers. 

In een logische vervolgstap werd gekeken naar welke genen precies in deze regio gelegen zijn. Daarbij werd een kandidaatgen gevonden dat een cruciale rol speelt bij de ontwikkeling van spieren tijdens de embryonale fase. Eerdere studies bij muizen tonen aan dat wanneer dit gen niet goed functioneert, een vertraagde spierontwikkeling in de ledenmaten kan optreden. Het lijkt dus heel goed mogelijk dat sommige varkens een specifieke DNA-variant van dit gen hebben die de ontwikkeling van hun poten belemmert. Toeval of niet? De eerste resultaten zien er in ieder geval veelbelovend uit!

Genetica Ontrafeld?

Hoewel extra onderzoek vereist is om de voorgaande hypothese te bevestigen, biedt dit kandidaatgen een interessant vertrekpunt voor verdere studies. In de nabije toekomst kunnen we deze genetische regio gedetailleerd in kaart brengen om te begrijpen waarom specifieke DNA-varianten mogelijks zwemmers veroorzaken. Deze kennis geeft ons niet enkel meer inzicht in spierfysiologie, maar biedt ook de kans om de aandoening systematisch uit de varkenspopulatie te verwijderen. Door enkel beren zonder de ‘zwemmersgenen’ te gebruiken voor bevruchting, kunnen we ervoor zorgen dat er steeds minder kreupele biggen voorkomen. In de veehouderij wordt deze techniek aangeduid als ‘genetische selectie’. Op deze manier kunnen we jaarlijks het welzijn van tienduizenden varkens verbeteren. Stap voor stap (of liever poot voor poot) leggen we zo het pad voor een varkenshouderij zonder kreupele biggen!

Bibliografie

  1. Food and Agricultural Organization of the United Nations. (2023). Food Outlook – Biannual Report on global food markets. In FAO eBooks.  
  2. De Boer, I., & Van Ittersum, M. (2018). Circularity in Agricultural production. Wageningen University & Research eDepot.
  3. Molnár, M. (2022). Transforming Intensive Animal production: Challenges and opportunities for farm animal welfare in the European Union. Animals, 12(16), 2086.
  4. Verstraete, J. (2024). Dierenwelzijn wordt in de Belgische grondwet ingeschreven, ondanks protest van landbouwsector. Vilt.
  5. Oltenacu, P. (2009). Genetic improvements for production and animal welfare. Welfare of production animals: assessment and management of risks, 417–441.
  6. European Commission. (2013). Towards marker assisted selection against genetic defects in pigs. Final Report Summary – PIGENDEF.
  7. Hao, X., Plastow, G., Zhang, C., Xu, S., Hu, Z., Yang, T., Wang, K., Yang, H., Yin, X., Liu, S., Wang, Z., Zhang, S. (2017b). Genome-wide association study identifies candidate genes for piglet splay leg syndrome in different populations. BMC Genomic Data, 18(1).
  8. Papatsiros, V. G. (2012). The Splay Leg Syndrome in Piglets: A Review. American Journal of Animal and Veterinary Sciences, 7(2), 80-83.
  9. Szalay, F., Zsarnovszky, A., Fekete, S., Hullár, I., Jancsik, V., & Hajós, F. (2001). Retarded myelination in the lumbar spinal cord of piglets born with spread-leg syndrome. Anatomy and Embryology, 203(1), 53–59.
  10. Schumacher, T., Röntgen, M., & Maak, S. (2021b). Congenital splay leg Syndrome in Piglets—Current knowledge and a new approach to etiology. Frontiers in Veterinary Science, 8.
  11. Ooi, P. T., Da Costa, N., Edgar, J. M., & Chang, K. (2006). Porcine congenital splayleg is characterised by muscle fibre atrophy associated with relative rise in MAFbx and fall in P311 expression. BMC Veterinary Research, 2(1).
  12. Wu, T., Zhang, X., Tian, M., Tao, Q., Zhang, L., Ding, Y., et al. (2018). Transcriptome analysis reveals candidate genes involved in splay leg syndrome in piglets. Journal of Applied Genetics/Journal of Applied Genetics, 59(4), 475–483.
  13. White, M. (2010). Causes, prevention and treatment of the various types of splay-leg. Health Bulletin NADIS.
  14. Ward, P. S. (1978). The splayleg syndrome in new-born pigs : a review. Parts I and II. Veterinay Bulletin, 48,279-295 and 381-399.
  15. Ward, P., & Bradley, R. (1980b). The light microscopical morphology of the skeletal muscles of normal pigs and pigs with splayleg from birth to one week of age. Journal of Comparative Pathology, 90(3), 421–431.
  16. Spicer E.M., Driesen S.J., Fahy V.A., Horton B.J., Sims L.D., Jones R.T., Cutler R.S., Prime R.W. (1986). Causes of preweaning mortality on a large intensive piggery. Australian Veterinary Journal 63(3), 71-75.
  17. Stigler, J., Distl, O., Kruff, B., Kräusslich, H. (1991). Segregationsanalyse von Erbfehlern beim Schwein. Züchtungskunde, 63, 294–305.
  18. Partlow, G. D., Fisher, K. R. S., Page, P., MacMillan, K., & Walker, A. (1993). Prevalence and types of birth defects in Ontario swine determined by mail survey. PubMed, 57(2), 67–73.
  19. Thaller, G., Dempfle, L., & Hoeschele, I. (1996). Investigation of the inheritance of birth defects in swine by complex segregation analysis. Journal of Animal Breeding and Genetics, 113(1–6), 77–92.
  20. Mattsson, P. (2011). Prevalence of congenital defects in Swedish Hampshire, Landrace and Yorkshire pig breeds and opinions on their prevalence in Swedish commercial herds. Swedish University of Agriculture Sciences.
  21. Mondal, S., Saikia, P., & Das, K. (2023). Incidence of Splayleg in purebred and crossbred Landrace piglets. Journal of Livestock Science, 14(1).
  22. Mulley, R. C., & Edwards, M. J. (1984). Prevalence of congenital abnormalities in pigs. Australian Veterinary Journal, 61(4), 116–120.
  23. Haubitz, M. (2012). Refined candidate region for arthrogryposis multiplex congenita (AMC) and inheritance of humpy back, splay leg and AMC-like phenotypes in pigs. PhD Dissertation ETH Zurich.
  24. Statbel. (2024). Slachtingen van dieren 2023: (2023/01-2023/12) [Dataset]. Available at https://statbel.fgov.be
  25. Hanson, R. R. (2019). Congenital and inherited anomalies of the musculoskeletal system in pigs. MSD Manual Veterinary Manual.
  26. Vlaamse Biggenprijs. (2024). Retrieved from http://www.vlaamsebiggenprijs.be
  27. Eurostat. (2024). Pig population – annual data [Dataset]. Available at https://ec.europa.eu/eurostat
  28. Tomko, M. (1993). Influence of parental origin, litter size and sex on the frequency of splayleg in piglets: a case report. PubMed, 41(3–4), 329–339.
  29. Vogt, D.W., Gipson, T.A., Akremi, B., Dover, S., Ellersieck, M.R. (1984). Associations of sire, breed, birth weight, and sex in pigs with congenital splayleg. American Journal of Veterinary Research. 45(11):2408-2409.
  30. Sellier, P., & Ollivier, L. (1982). A genetic study of splayleg in the new-born piglet. I. Multifactorial model with one threshold. Annales de Génétique et de Sélection Animale, 92, 77-92.
  31. Holl, J., & Johnson, R. K. (2005). Incidence and Inheritance of Splayleg in Nebraska Litter Size Selection Lines. Nebraska Swine Reports, 29.
  32. Dobson, K. (1968). Congenital splay leg of piglets. Australian Veterinary Journal, 44(1), 26–28.
  33. Lax, T., Partlow, G. D., K. R. Fisher, P. D. Page, K., MacMillan, A. F. (1971). Hereditary splayleg in pigs. Journal of Heredity, 62, 250–252.
  34. Van Der Heyde, H., De Mets, J. P., Porreye, L., Henderickx, H. K., Calus, A., Bekaert, H., & Buysse, F. (1989). Influence of season, litter size, parity, gestation length, birth weight, sex and farrowing pen on frequency of congenital splayleg in piglets. Livestock Production Science, 21(2), 143–155.
  35. Ooi, P.T., Tee, T.P., Lai, J. (2012). Porcine Congenital SplayLeg: A review. Malaysian Journal of Veterinary Research, (1&2):10-13.
  36. Sellier P., Dando E., Dando P. (1999). Induction of parturition in the sow and incidence of splayleg syndrome in the newborn piglet. Annales de zootechnie 48(3), 153-161.
  37. Loncke, R., Dewulf, J., Vanderhaeghe, C., De Kruif, A., & Maes, D. (2009). Niet-infectieuze oorzaken van biggensterfte vóór het spenen Deel I: oorzaken gelegen bij de big. Vlaams Dierengeneeskundig Tijdschrift, 78(1). 
  38. Bolsckei A., Bilkei G., Biro O., Clavadetscher E., Goos T., Stelzer P.; Bilkei H., Wegmuller S. (1996). The influence of the timing of induced farrowing in sows on the occurrence of congenital myofibrillar hypoplasia. Deutsche Tierärztliche Wochenschrift 103, 21-22.
  39. Smith, H. M., Selby, C. C., Williams, A. M., Ellersieck, M. R., Lamberson, W. R., & Safranski, T. J. (2013). Effects of day of farrowing induction and spontaneous versus induced farrowing on sow and suckling piglet performance. Journal of Swine Health and Production, 21(4), 195–202.
  40. Mota-Rojas, D., Fierro, R., Roldán-Santiago, P., Orozco-Gregorio, H., González-Lozano, M., Bonilla, H., & Ramírez-Necoechea, R. (2015). Outcomes of gestation length in relation to farrowing performance in sows and daily weight gain and metabolic profiles in piglets. Animal Production Science, 55(1), 93.
  41. Ward, S. A., Kirkwood, R. N., & Plush, K. (2020). Are larger litters a concern for piglet survival or an effectively manageable trait? Animals, 10(2), 309.
  42. König, N. L., Wähner, M., Seeger, J., Sigmarsson, H., & Kauffold, J. (2020). An investigation into uterine capacity based on litter and placental characteristics in two sow lines with different prolificacy (Danish Landrace x Danish Yorkshire versus German Saddleback). Reproduction in Domestic Animals, 56(1), 34–45.
  43. Cunha T. (1968). Spraddled hind legs may be a result of a choline deficiency. Feedstuffs, 40:25
  44. Tuček, S., Svoboda, T., Říčný, J., Bass, A., Soukup, T., & Vítek, V. (1985). The Concentration of Choline and the Activities of Cholinesterases, Creatine Kinase and Lactate Dehydrogenase in the Blood Plasma of Piglets with the Syndrome of Splayleg (Congenital Myofibrillar Hypoplasia). Zentralblatt Für Veterinärmedizin. Reihe a, Animal Physiology, Pathology and Clinical Veterinary Medicine, 32(1–10), 1–10.
  45. Maxwell, C. V., Johnson, R. K., & Luce, W. G. (1987). Effect of level of protein and supplemental choline on reproductive performance of gilts fed sorghum diets. Journal of Animal Science/Journal of Animal Science And ASAS Reference Compendium, 64(4), 1044–1050. 
  46. Blonk, A., Enthoven, P., De Nijs, M., Otte, K., Roberts, E., & Sijtsma, R. (2000). Teeltmaatregelen ter voorkoming van mycotoxinen. Edepot.wur. 
  47. Kanora, A., & Maes, D. (2009). The role of mycotoxins in pig reproduction : a review. Veterinarni Medicina, 54(12), 565–576.
  48. Zhang, H., Sha, H., Qin, L., Wang, N., Kong, W., Huang, L., & Zhao, M. (2022). Research progress in porcine reproductive and respiratory syndrome virus–host protein interactions. Animals, 12(11), 1381.
  49. Bane, D. P., Neumann, E., Hall, W. J., Harlin, K. S., & Slife, R. L. N. (1992). Relationship between fumonisin contamination of feed and mystery swine disease. Mycopathologia, 117(1–2), 121–124.
  50. Lax, T., Partlow, G. D., K. R. Fisher, P. D. Page, K., MacMillan, A. F. (1971). Hereditary splayleg in pigs. Journal of Heredity, 62, 250–252.
  51. Noto, R. E., Leavitt, L., & Edens, M. A. (2023). Physiology, Muscle. StatPearls.
  52. Brooks, S. V., Guzman, S. D., & Ruiz, L. P. (2023). Skeletal muscle structure, physiology, and function. In Handbook of Clinical Neurology , 3–16.
  53. Hill, J. A., & Olson, E. N. (2012). An introduction to muscle. Elsevier eBooks, 3-9.
  54. Plotkin, D. L., Roberts, M. D., Haun, C. T., & Schöenfeld, B. J. (2021). Muscle Fiber Type Transitions with Exercise Training: Shifting Perspectives. Sports, 9(9), 127.
  55. Hanzlíková, V. (1980b). Histochemical patterns in normal and splaylegged piglet muscle fibers. Histochemistry (Berlin), 67(3), 311–319.
  56. Miller, J. B., Crow, M. T., & Stockdale, F. E. (1985). Slow and fast myosin heavy chain content defines three types of myotubes in early muscle cell cultures. Journal of Cell Biology, 101(5), 1643–1650.
  57. Samandari, M., Quint, J., Rodríguez‐delaRosa, A., Sinha, I., Pourquié, O., & Tamayol, A. (2022). BioINKs and bioprinting strategies for skeletal muscle tissue engineering. Advanced Materials (Weinheim. Print), 34(12).
  58. Lefaucheur, L., Edom, F., Ecolan, P., & Butler-Browne, G. (1995). Pattern of muscle fiber type formation in the pig. Developmental Dynamics, 203(1), 27–41.
  59. Wank, V., Fischer, M. S., Walter, B., & Bauer, R. (2006). Muscle Growth and Fiber Type Composition in Hind Limb Muscles during Postnatal Development in Pigs. Cells Tissues Organs, 182(3–4), 171–181.
  60. Maak, S., Boettcher, D., Tetens, J., Wensch-Dorendorf, M., Nürnberg, G., Wimmers, K., Swalve, H. H., & Thaller, G. (2009). Identification of candidate genes for congenital splay leg in piglets by alternative analysis of DNA microarray data. International Journal of Biological Sciences, 331–337.
  61. Ducatelle, R., Maenhout, D., Coussement, W., & Hoorens, J. (1986). Spontaneous and experimental myofibrillar hypoplasia and its relation to splayleg in newborn pigs. Journal of Comparative Pathology, 96(4), 433–445.
  62. Thurley, D., Gilbert, & Done, J. (1967). Congenital splayleg of piglets: myofibrillar hypoplasia.  Veterinary Record, 80(9), 302–304.
  63. Antalíková, L., Horák, V., & Matolín, S. (1996). Ultrastructural demonstration of glucose-6-phosphatase activity and glycogen in skeletal muscles of newborn piglets with the splayleg syndrome. Reproduction Nutrition Development/Annales De Biologie Animale, Biochimie, Biophysique/Reproduction Nutrition Développement, 36(2), 205–212.
  64. Schumacher, T., Reyer, H., Maak, S., & Röntgen, M. (2023). Homer 1 genotype AA variant relates to congenital splay leg syndrome in piglets by repressing Pax7 in myogenic progenitors. Frontiers in Veterinary Science, 10.
  65. Lukáš, Z., Pivník, L., Straka, I., Rampochová, J., Степанова, Л. Г., Kaman, J., & Vitouch, J. (1982). Early postnatal differentiation of muscle fibres and the occurrence of myofibrillar hypoplasia in piglets. Acta Veterinaria Brno, 51(1–4), 31–45. 
  66. Zelená, J., & Jirmanová, I. (1979). Degenerative Changes in Skeletal Muscles of Piglets with Congenital Myofibrillar Hypoplasia. Zentralblatt Für Veterinärmedizin. Reihe a, Animal Physiology, Pathology and Clinical Veterinary Medicine, 26(8), 652–665.
  67. Cox, C. S., Baskerville, A., & Ward, P. (1979). Quantitative Image Analysis of Skeletal Muscle from Newborn Pigs with Myofibrillar Hypoplasia and Splayleg. British Veterinary Journal, 135(4), 370–375.
  68. Bininda‐Emonds, O. R. P., Jeffery, J. E., Sánchez‐Villagra, M. R., Howard, J. L., Colbert, M. W., Pieau, C., Selwood, L., Cate, C. T., Raynaud, A., Osabutey, C. K., & Richardson, M. K. (2007). Forelimb-hindlimb developmental timing changes across tetrapod phylogeny. BMC Evolutionary Biology, 7(1).
  69. Yin, X., Yu, T., Chen, B., Xu, J., Chen, W., Qi, Y., Zhang, P., Li, Y., Kou, Y., Ma, Y., Han, N., Wan, P., Luo, Q., Zhu, D., & Jiang, B. (2019). Spatial Distribution of Motor Endplates and its Adaptive Change in Skeletal Muscle. Theranostics, 9(3), 734–746.
  70. Gupta, A., & Gupta, Y. (2013). Glucocorticoid-induced myopathy: Pathophysiology, diagnosis, and treatment. Indian Journal of Endocrinology and Metabolism, 17(5), 913.
  71. Jirmanová, I. (1983). The splayleg disease: A form of congenital glucocorticoid myopathy?. Veterinary Research Communications, 6(1), 91–101.
  72. Yang, Y., Yan, J., Fan, X., Chen, J., Wang, Z., Liu, X., & Tang, Z. (2021). The genome variation and developmental transcriptome maps reveal genetic differentiation of skeletal muscle in pigs. PLOS Genetics, 17(11).
  73. Sobierajski, E., Lauer, G., Czubay, K., Grabietz, H., Beemelmans, C., Beemelmans, C., Wahle, P. (2023). Development of myelin in fetal and postnatal neocortex of the pig, the European wild boar Sus scrofa. Brain Structure & Function , 228(3–4), 947–966.
  74. Milan, D., Jeon, J., Looft, C., Amarger, V., Robic, A., Thelander, M., Andersson, L. (2000). A Mutation in PRKAG3 Associated with Excess Glycogen Content in Pig Skeletal Muscle. Science, 288(5469), 1248–1251.
  75. Wooten, H., McGlone, J. J., Wachtel, M. W., Thompson, G. S., Rakhshandeh, A., & Rakhshandeh, A. (2019). A glucocorticoid receptor agonist improves post-weaning growth performance in segregated early-weaned pigs. Animal, 13(9).
  76. Rydhmer, L. (2000). Genetics of sow reproduction, including puberty, oestrus, pregnancy, farrowing and lactation. Livestock Production Science, 66(1), 1–12.
  77. Maak, S., Jaesert, S., Neumann, K., & Von Lengerken, G. (2003). Characterization of the porcine CDKN3 gene as a potential candidate for congenital splay leg in piglets. Genetics Selection Evolution, 35(1), 157-165.
  78. Serpico, D. (2020). Beyond quantitative and qualitative traits: three telling cases in the life sciences. Biology and Philosophy, 35(3).
  79. Toghiani, S. (2012). Quantitative genetic application in the selection process for livestock production. InTech eBooks.
  80. Neale, B. M. (2005). Liability threshold models. Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science.
  81. Mayhew, A., & Meyre, D. (2017). Assessing the heritability of complex traits in humans: methodological challenges and opportunities. Current Genomics, 18(4).
  82. Frisén, L. (2002). Genetic studies of hypospadias (Thesis). Karolinska Institutet.
  83. Van der Werf,  J. (2002). Mixed models for genetic analysis. The attached file of ASReml User Guide. University of New England, Armidale, Australia, 47-73.
  84. Gorssen, W., Winters, C., Meyermans, R., Chapard, L., Hooyberghs, K., Janssens, S., et al., & Buys, N. (2023). A promising resilience parameter for breeding: the use of weight and feed trajectories in growing pigs. Journal of Animal Science and Biotechnology/Journal of Animal Science and Biotechnology, 14(1).
  85. Gianola, D., Cecchinato, A., Naya, H., & Schön, C. (2018). Prediction of complex traits: robust alternatives to best linear unbiased prediction. Frontiers in Genetics, 9.
  86. Gianola, D., Cecchinato, A., Naya, H., & Schön, C. (2018). Prediction of complex traits: robust alternatives to best linear unbiased prediction. Frontiers in Genetics, 9.
  87. Li, X., Feng, X., & Liu, X. (2022). Heritability estimation for a linear combination of phenotypes via ridge regression. Bioinformatics, 38(20), 4687–4696.
  88. Thomas, S. C., & Jasieński, M. (1996). Carbon Dioxide, Populations, and Communities: A volume in Physiological Ecology. Elsevier Inc.
  89. Getabalew, M., Alemneh, T., & Akeberegn, D. (2019). Heritability and its Use in Animal Breeding. International Journal of Veterinary Science and Technology, 3(1), 1-5.
  90. Gorssen, W., Janssens, S., & Depuydt, J. (2019). Vlaamse Piétrain Fokkerij lanceert Kraamstalindex: Een nieuwe tool om de vitaliteit te verhogen en erfelijke gebreken te reduceren via de eindbeerkeuze. KU Leuven Onderzoeksgroep Huisdiergenetica.
  91. Uffelmann, E., Huang, Q. Q., Munung, N. S., De Vries, J., Okada, Y., Martin, A. R., Posthuma, D. (2021). Genome-wide association studies. Nature Reviews Methods Primers, 1(1).
  92. Minchin, S., & Lodge, J. (2019b). Understanding biochemistry: structure and function of nucleic acids. Essays in Biochemistry, 63(4), 433–456.
  93. Duello, T. M., Rivedal, S., Wickland, C., & Weller, A. (2021). Race and genetics versus ‘race’ in genetics. Evolution, medicine & public health, 9(1), 232–245.
  94. Chiarella, P., Capone, P., & Sisto, R. (2023b). Contribution of genetic polymorphisms in human health. International Journal of Environmental  Research and Public Health/International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(2), 912.
  95. Gunter, C. (2024b). Polymorphism. From https://www.genome.gov/genetics
  96. National Human Genome Institute. (2024). Allele. From from https://www.genome.gov/genetics
  97. Leja, D. (2010). Clear illustration of the basic definition of homozygous and heterozygous genes. In National Human Genome Research Institute, Ed. Retrieved from https://www.genome.gov
  98. Børsting, C., & Morling, N. (2013b). Single-Nucleotide polymorphisms. In Elsevier eBooks, 233–238.
  99. Kozan, D. W., & Farber, S. A. (2024). Is it ever wise to edit Wild-Type alleles? Engineered CRISPR alleles versus millions of years of human evolution. Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology, 44(2), 328–333.
  100. Kockum, I., Huang, J., & Stridh, P. (2023). Overview of genotyping technologies and methods. Current protocols, 3(4).
  101. Tsuchihashi, Z., & Dracopoli, N. C. (2002b). Progress in high throughput SNP genotyping methods. Pharmacogenomics Journal, 2(2), 103–110.
  102. Bernard, M., Dehaullon, A., Gao, G., Paul, K., Lagarde, H., Charles, M., & Phocas, F. (2022b). Development of a High-Density 665 k SNP array for rainbow trout Genome-Wide genotyping. Frontiers in Genetics, 13.
  103. Liu, H., Zheng, J., Yang, D., Liu, Z., Li, Z., Hu, Z., & Li, Z. (2021). Recessive/dominant model: Alternative choice in case-control-based genome-wide association studies. PLOS ONE, 16(7).
  104. Wang, K. (2012). Statistical tests of genetic association for case-control study designs. Biostatistics, 13(4), 724–733.
  105. Zhang, Y. (2016). On the use of P-Values in genome wide disease association mapping. Journal of Biometrics & Biostatistics, 7(3).
  106. Ehret, G. (2010). Genome-Wide Association Studies: Contribution of genomics to understanding blood pressure and essential hypertension. Current Hypertension Reports, 12(1), 17–25.
  107. Grace, C., Farrall, M., Watkins, H., & Goel, A. (2019). Manhattan++: displaying genome-wide association summary statistics with multiple annotation layers. BMC Bioinformatics, 20(1).
  108. Zayats, T., Athanasiu, L., Sønderby, I. E., Djurovic, S., Westlye, L. T., Tamnes, C. K., & Haavik, J. (2015). Genome-Wide analysis of attention deficit hyperactivity disorder in Norway. PloS One, 10(4).
  109. Kaler, A. S., Ray, J. D., Schapaugh, W. T., King, C. A., & Purcell, L. C. (2017). Genome-wide association mapping of canopy wilting in diverse soybean genotypes. Theoretical and Applied Genetics, 130(10), 2203–2217.
  110. Maher, J. M., Markey, J., & Ebert-May, D. (2013). The other half of the story: effect size analysis in quantitative research. CBE Life Sciences Education, 12(3), 345–351.
  111. Waltoft, B. L., Pedersen, C. B., Nyegaard, M., & Hobolth, A. (2015). The importance of distinguishing between the odds ratio and the incidence rate ratio in GWAS. BMC Medical Genetics, 16(1).
  112. López‐Cortegano, E., & Caballero, A. (2019). GWEHS: A Genome-Wide Effect Sizes and Heritability Screener. Genes, 10(8), 558.
  113. Xu, S., Hao, X., Zhang, M., Wang, K., Li, S., Chen, X., Yang, L., Hu, L., & Zhang, S. (2018). Polymorphisms of HOMER1 gene are associated with piglet splay leg syndrome and one significant SNP can affect its intronic promoter activity in vitro. BMC Genomic Data, 19(1).
  114. Boettcher, D., Schmidt, R. W., Rehfeldt, C., Thaller, G., Swalve, H. H., & Maak, S. (2008). Evaluation of MAFbx Expression as a Marker for Congenital Splay Leg in Piglets.  Developments in biologicals, 301-306.
  115. Hai, T., Cao, C., Shang, H., Guo, W., Mu, Y., Yang, S., . . . Meng, A. (2017b). Pilot study of large-scale production of mutant pigs by ENU mutagenesis. eLife, 6.
  116. Maak, S., Jaesert, S., Neumann, K., Yerle, M. M., & Von Lengerken, G. (2001). Isolation of expressed sequence tags of skeletal muscle of neonatal healthy and splay leg piglets and mapping by somatic cell hybrid analysis. Animal Genetics, 32(5), 303–307.
  117. ILVO. (2024). Missie, visie en waarden. Retrieved from https://ilvo.vlaanderen.be
  118. R Core Team (2023). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.
  119. Muñoz F, Sanchez L (2020). breedR: Statistical Methods for Forest Genetic Resources Analysts_. R package version 0.12-5.
  120. Venables, W. N. & Ripley, B. D. (2002). Modern Applied Statistics with S. Fourth Edition. Springer, New York.
  121. Amadeu, R. R., Garcia, A. A. F., Munoz, P. R., and Ferrão, L. F. V. (2023). AGHmatrix: genetic relationship matrices in R. Bioinformatics, 39(7).
  122. Stephen, D. T. (2018). qqman: an R package for visualizing GWAS results using Q-Q and manhattan plots. Journal of Open Source Software, 3(25), 731.
  123. Wickham, H. (2016).  ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York.
  124. Purcell, S., Neale, B., Todd-Brown, K., Thomas, L., Ferreira, M. A. R., Bender, D., & Sham, P. C. (2007). PLINK: a tool set for whole-genome association and population-based linkage analyses. American journal of human genetics, 81(3), 559-575.
  125. Martin, F. J., Amode, M. R., Aneja, A., Austine-Orimoloye, O., Azov, A. G., Barnes, I., & Flicek, P. (2023). Ensembl. Nucleic Acids Research, 51.
  126. Turner, S. D., Armstrong, L. L., Bradford, Y., Carlson, C. S., Crawford, D. C., Crenshaw, A., Ritchie, M. D. (2011). Quality control Procedures for Genome‐Wide Association Studies. Current Protocols in Human Genetics, 68(1).
  127. Anderson, C. A., Pettersson, F., Clarke, G. M., Cardon, L. R., Morris, A. P., & Zondervan, K. T. (2010). Data quality control in genetic case-control association studies. Nature Protocols, 5(9), 1564–1573.
  128. Marees, A. T., De Kluiver, H., Stringer, S., Vorspan, F., Curis, E., Marie-Claire, C., & Derks, E. M. (2018). A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality control and statistical analysis. International Journal of Methods in Psychiatric Research, 27(2).
  129. McVean, G. (2009). A genealogical interpretation of principal components analysis. PLOS Genetics, 5(10).
  130. Abramovs, N., Brass, A., & Tassabehji, M. (2020). Hardy-Weinberg Equilibrium in the large scale genomic sequencing era. Frontiers in Genetics, 11.
  131. Edwards, A. W. F. (2008). G. H. Hardy (1908) and Hardy–Weinberg Equilibrium. Genetics, 179(3).
  132. Vargović, L., Harper, J., & Bunter, K. L. (2022). Traits defining sow lifetime maternal performance. Animals, 12(18), 2451.
  133. Maestrini, L., K.C. Hui, F., & H. Welsh, A. (2024). Restricted maximum likelihood estimation in generalized linear mixed models. Research School of Finance, Actuarial Studies and Statistics, The Australian National University, Canberra, Australia.
  134. Meng, X., & Van Dyk, D. A. (1997). The EM Algorithm—an old folk-song sung to a fast new tune. Journal of the Royal Statistical Society. Series B, Statistical Methodology, 59(3), 511–567.
  135. King, S. B., & Henderson, C. (1954). Variance components analysis in heritability studies. Poultry Science, 33(1), 147–154.
  136. Grifone, R., Demignon, J., Giordani, J., Niro, C., Souil, É., Bertin, F., . . . Maire, P. (2007). Eya1 and Eya2 proteins are required for hypaxial somitic myogenesis in the mouse embryo. Developmental Biology, 302(2), 602–616.
  137. Xu, P., Cheng, J., Epstein, J. A., & Maas, R. L. (1997). Mouse Eya genes are expressed during limb tendon development and encode a transcriptional activation function. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 94(22), 11974–11979.
  138. Grifone, R., Laclef, C., Spitz, F., López, S., Demignon, J., Guidotti, J., & Maire, P. (2004). Six1 and Eya1 Expression Can Reprogram Adult Muscle from the Slow-Twitch Phenotype into the Fast-Twitch Phenotype. Molecular and Cellular Biology, 24(14), 6253–6267.
  139. Zou, D., Erickson, C. C., Kim, E., Jin, D., Fritzsch, B., & Xu, P. (2008). Eya1 gene dosage critically affects the development of sensory epithelia in the mammalian inner ear. Human Molecular Genetics Online/Human Molecular Genetics, 17(21), 3340–3356.
  140. Zhong, L., Zheng, M., Huang, Y., Jiang, T., Yang, B., Huang, L., & Ma, J. (2023). An atlas of expression quantitative trait loci of microRNAs in longissimus muscle of eight-way crossbred pigs. Journal of Genetics and Genomics, 50(6), 398–409.
  141. Liu, Y., Zhang, M., Shan, Y., Pang, L., Ji, G., Ju, X., . . . JingTing, S. (2022). Transcriptome sequencing analysis of the role of miR-499-5p and SOX6 in chicken skeletal myofiber specification. Frontiers in Genetics, 13.
  142. Lyons, P. J., Hang, L., Baker, R., & Fricker, L. D. (2010). Carboxypeptidase A6 in zebrafish development and implications for VIth cranial Nerve pathfinding. PloS One, 5(9).
  143. Sapio, M. R., Vessaz, M., Thomas, P., Genton, P., Fricker, L. D., & Salzmann, A. (2015). Novel Carboxypeptidase A6 (CPA6) Mutations Identified in Patients with Juvenile Myoclonic and Generalized Epilepsy. PloS One, 10(4).
  144. Tissières, V., Geier, F., Keßler, B., Wolf, E., Zeller, R., & López-Rı́Os, J. (2020). Gene Regulatory and Expression Differences between Mouse and Pig Limb Buds Provide Insights into the Evolutionary Emergence of Artiodactyl Traits. Cell Reports, 31(1).
  145. Stiles, A. R., McDonald, J. G., Bauman, D. R., & Russell, D. W. (2009). CYP7B1: one cytochrome P450, two human genetic diseases, and multiple physiological functions. Journal of Biological Chemistry, 284(42), 28485–28489.
  146. Goizet, C., Boukhris, A., Dürr, A., Beetz, C., Truchetto, J., Tesson, C., & Stevanin, G. (2009). CYP7B1 mutations in pure and complex forms of hereditary spastic paraplegia type 5. Brain, 132(6), 1589–1600.
  147. Meyyazhagan, A., & Orlacchio, A. (2022). Hereditary Spastic Paraplegia: an update. International Journal of Molecular Sciences, 23(3), 1697.
  148. Moyle, L. A., Davoudi, S., & Gilbert, P. M. (2022). Innovation in culture systems to study muscle complexity. Experimental Cell Research, 411(1), 112966.
  149. McGinniss, M. J., & Kaback, M. (2013). Heterozygote testing and carrier screening.  Elsevier eBooks, 10-11.
  150. Slatkin, M. (2008). Linkage disequilibrium — understanding the evolutionary past and mapping the medical future. Nature Reviews. Genetics, 9(6), 477–485.
  151. Ghosh, S. (2009). Genome‐wide association analyses of quantitative traits: the GAW16 experience. Genetic Epidemiology, 33(S1).
  152. Milet, J., Courtin, D., Garcia, A., & Perdry, H. (2020). Mixed logistic regression in genome-wide association studies. BMC Bioinformatics, 21(1).
  153. Hong, E. P., & Park, J. W. (2012). Sample size and statistical power calculation in genetic association studies. Genomics & Informatics/Genomics & Informatics, 10(2), 117. 
  154. Ekine, C., Rowe, S. J., Bishop, S., & De Koning, D. (2014). Why breeding values estimated using familial data should not be used for Genome-Wide association studies. G3, 4(2), 341–347.
  155. Gorssen, W., Meyermans, R., Buys, N., & Janssens, S. (2019). SNP genotypes reveal breed substructure, selection signatures and highly inbred regions in Piétrain pigs. Animal Genetics, 51(1), 32–42.
  156. Harris, A. M., & DeGiorgio, M. (2020). A Likelihood Approach for Uncovering Selective Sweep Signatures from Haplotype Data. Molecular Biology and Evolution, 37(10), 3023–3046.
  157. Wray, N. & Visscher, P. (2008). Estimating trait heritability. Nature Education 1(1):29.
  158. Hagan, J. K., & Etim, N. N. (2018). The effects of breed, season and parity on the reproductive performance of pigs reared under hot and humid environments. Tropical Animal Health and Production, 51(2), 411–418.
  159. Carroll, A., Desforges, M., Jones, C. J., & Heazell, A. E. P. (2022). Morphological and functional changes in placentas from prolonged pregnancies. Placenta, 125, 29–35.
  160. Pour, M. (1986). The factors governing the productivity characteristics in the present pig populations. Thesis, Agronomicka Fakulta, 198 pp.
  161. Rozeboom, D. W., Pettigrew, J. E., Moser, R. L., Cornelius, S. G., & Kandelgy, S. M. E. (1996). Influence of gilt age and body composition at first breeding on sow reproductive performance and longevity. Journal of Animal Science And ASAS Reference Compendium, 74(1), 138.
  162. Rigby, J. (1968). The length of the uterine horn and fallopian tube in the sow. Research in Veterinary Science, 9(6), 551–556.
  163. Brook, K. (2024). Pigs get cold too - Oxford Sandy and Black Pig Foundation Charity. Retrieved from https://oxfordsandyblackpiggroup.
  164. Rauw, W. M. (2012). Immune response from a resource allocation perspective. Frontiers in Genetics, 3.
  165. Tian, M., Chen, J., Liu, J., Chen, F., Guan, W., & Zhang, S. (2020). Dietary fiber and microbiota interaction regulates sow metabolism and reproductive performance. Animal Nutrition, 6(4), 397–403.
  166. Peltoniemi, O., Tast, A., & Love, R. (2000). Factors effecting reproduction in the pig: seasonal effects and restricted feeding of the pregnant gilt and sow. Animal Reproduction Science, 60–61, 173–184.
  167. Gómez-Prado, J., Pereira, A. M. F., Wang, D., Villanueva-García, D., Domínguez-Oliva, A., Mora-Medina, P., . . . Mota-Rojas, D. (2022). Thermoregulation mechanisms and perspectives for validating thermal windows in pigs with hypothermia and hyperthermia: An overview. Frontiers in Veterinary Science, 9.
  168. Sadeghi, E., Kappers, C., Chiumento, A., Derks, M., & Havinga, P. J. (2023). Improving piglets health and well-being: A review of piglets health indicators and related sensing technologies. Smart Agricultural Technology, 5, 100246.
  169. Zhang, A., Heath, R., McRobert, K., Llewellyn, R., Sanderson, J., Wiseman, L., & Rainbow, R. (2021). Who will benefit from big data? Farmers’ perspective on willingness to share farm data. Journal of Rural Studies, 88, 346–353.
  170. Nawaz, M., Bernardes, P. A., Savegnago, R. P., Lim, D., Lee, S. H., & Gondro, C. (2022). Evaluation of Whole-Genome sequence imputation Strategies in Korean hanwoo cattle. Animals, 12(17), 2265. 
  171. Cullen, J., & Friedenberg, S. G. (2023). Whole Animal Genome Sequencing: user-friendly, rapid, containerized pipelines for processing, variant discovery, and annotation of short-read whole genome sequencing data. G3, 13(8). 
  172. Adiconis, X., Borges-Rivera, D., Satija, R., DeLuca, D. S., Busby, M., Berlin, A. M., & Levin, J. Z. (2013). Comparative analysis of RNA sequencing methods for degraded or low-input samples. Nature Methods, 10(7), 623–629.
  173. Ren, J., Zhou, H., Zeng, H., Wang, C. K., Huang, J., Qiu, X., . . . Wang, X. (2023). Spatiotemporally resolved transcriptomics reveals the subcellular RNA kinetic landscape. Nature Methods, 20(5), 695–705. 
  174. Wakchaure, R., Ganguly, S., Praveen, P. K., Kumar, A., Sharma, S., & Mahajan, T. (2015). Marker Assisted Selection (MAS) in Animal Breeding: a review. Journal of Drug Metabolism & Toxicology, 06(05). 
  175. Goddard, M. E., & Hayes, B. J. (2007). Genomic selection. Journal of Animal Breeding and Genetics, 124(6), 323–330.
Download scriptie (12.88 KB)
Universiteit of Hogeschool
KU Leuven
Thesis jaar
2024
Promotor(en)
Prof. Nadine Buys en Dr. Steven Janssens