Tesis:
Unveiling the Impact of Maternal Intergenerational Effects on the Methylome of Newborn Holstein Calves Using Long-Read Sequencing
- Autor: LÓPEZ CATALINA, Adrián
- Título: Unveiling the Impact of Maternal Intergenerational Effects on the Methylome of Newborn Holstein Calves Using Long-Read Sequencing
- Fecha: 2025
- Materia:
- Escuela: E.T.S. DE INGENIERÍA AGRONÓMICA, ALIMENTARIA Y DE BIOSISTEMAS
- Departamentos: SIN DEPARTAMENTO DEFINIDO
- Acceso electrónico: https://oa.upm.es/89718/
- Director/a 1º: GONZÁLEZ RECIO, Óscar
- Resumen: Maternal environmental conditions, such as metabolic stress induced by lactation, can influence offspring development through epigenetic mechanisms. This thesis investigates how maternal lactation status affects the DNA methylome of newborn Holstein calves, utilizing long-read sequencing technologies to enhance our understanding of intergenerational epigenetic inheritance in livestock. The study aims to (1) evaluate the reliability of Oxford Nanopore Technologies sequencing compared to bisulphite-based methods for livestock epigenomics, (2) identify differential methylation patterns between calves born to lactating and non-lactating cows, and (3) integrate epigenetic data into genomic selection models to improve breeding value and phenotypic predictions.
Blood and semen samples from Holstein calves and bulls were analyzed using Oxford Nanopore Technologies Sequencing and Reduced Representation Bisulphite Sequencing. Results revealed high concordance in methylation frequencies between methods. Oxford Nanopore Technologies sequencing provided broader genome coverage, while Reduced Representation Bisulphite Sequencing enriched promoter-associated guanine nucleotide sites islands. Calves from lactating cows exhibited 50,277 differentially methylated cytosines and 2,281 differentially methylated regions, many associated with immune response, metabolic pathways, and production traits such as milk yield. A co-methylation network analysis linked maternal lactation status to offspring methylation profiles and key phenotypic traits, including body capacity index and milk production efficiency. A recursive multi-omics model incorporating DNA methylation data improved the accuracy of genomic breeding value estimates by partitioning genetic and epigenetic variance.
This research contributes to livestock epigenetics by establishing robust methodologies for methylation profiling, identifying stress-induced epigenetic signatures, and demonstrating the potential of integrating epigenomics into genetic evaluations. Additionally, the development of a targeted methylation array comprising 48,351 guanine nucleotide sites (CpG) facilitates scalable screening for epigenetic biomarkers. These findings underscore the role of maternal environmental influences in shaping offspring phenotypes and offer novel strategies for enhancing dairy cattle resilience, productivity, and sustainability in response to climate and production challenges.
Key Findings:
Oxford Nanopore Technologies sequencing complements Reduced Representation Bisulphite Sequencing for genome-wide methylation profiling.
Maternal lactation induces epigenetic changes in offspring, affecting immune and metabolic pathways.
Incorporating DNA methylation data into genomic selection models enhances breeding value predictions.
Implications: T
his study pioneers the integration of epigenetic variation into livestock breeding, contributing to more sustainable and productive dairy cattle management.
RESUMEN
Las condiciones ambientales maternas, como el estrés metabólico asociado a la lactancia, pueden influir en el desarrollo de su descendencia a través de mecanismos epigenéticos. Esta tesis investiga cómo el estado de lactancia materna afecta el metiloma del ADN de terneras Holstein recién nacidas utilizando tecnologías de secuenciación de lecturas largas para mejorar la comprensión de la herencia epigenética intergeneracional en el ganado. Los objetivos del estudio fueron: (1) evaluar la fiabilidad de la secuenciación de Oxford Nanopore Technologies en comparación con métodos basados en bisulfito, (2) identificar patrones de metilación diferencial entre terneros nacidos de vacas lactantes y no lactantes, e (3) integrar datos epigenéticos en modelos de selección genómica para mejorar la predicción del valor genético.
Se analizaron muestras de sangre de terneras y semen de toros Holstein secuenciados mediante secuenciación por nanoporos y secuenciación por bisulfito. Se observó una alta correlación en las frecuencias de metilación entre ambos métodos. La secuenciación por nanoporos proporcionó una mayor cobertura del genoma, mientras que la secuenciación por bisulfito enriqueció islas CpG asociadas a regiones promotoras. Las terneras nacidas de vacas lactantes presentaron 50.277 citosinas diferencialmente metiladas y 2.281 regiones diferencialmente metiladas, muchas de ellas relacionadas con la respuesta inmune, rutas metabólicas y diferentes caracteres productivos, como la producción de leche. Mediante un análisis de redes de co-metilación se vinculó el estado de lactancia materna con los perfiles de metilación de su descendencia y con caracteres de importancia, como el índice de capacidad corporal y la eficiencia en la producción de leche. Finalmente, empleando un modelo multi-ómico recursivo se incorporaron datos de metilación del ADN, mejorando la precisión de la estimación del valor genético al separar la varianza aditiva de la varianza epigenética.
Esta investigación contribuye al campo de la epigenética animal al establecer metodologías robustas para la identificación y caractareización de patrones de metilación en el genoma, identificar patrones epigenéticas inducidas por el estrés y demostrar el potencial de integrar la epigenómica en las evaluaciones genéticas. Además, el desarrollo de un chip de metilación dirigido a 48.351 sitios CpG permite una rápida detección de biomarcadores epigenéticos. Estos resultados subrayan el papel de los factores ambientales maternos en la configuración de los fenotipos de la descendencia y ofrecen estrategias innovadoras para mejorar la resiliencia, productividad y sostenibilidad del ganado lechero ante los desafíos climáticos y productivos.
Hallazgos clave:
La secuenciación de Oxford Nanopore Technologies es complementaria a la secuenciación RRBS para describir la metilación del genoma completo.
La lactancia materna induce cambios epigenéticos en la descendencia, afectando rutas inmunológicas y metabólicas.
La incorporación de datos de metilación del ADN en modelos de selección genómica mejora la predicción del valor genético y el fenotipo de los animales.
Implicaciones:
Este estudio abre nuevas vías para la integración de la variación epigenética en la mejora genética del ganado, contribuyendo a una gestión más sostenible y productiva de la ganadería lechera.