ABSTRACT Previous studies have revealed certain genetic control by the host over the microbiome composition, although in many species the host genetic link controlling microbial composition is yet unknown. This potential association is important in livestock to study all factors and interactions that rule the effect of the microbiome in complex traits. This report aims to study whether the host genotype exerts any genetic control on the microbiome composition of the rumen in cattle. Data on 16S and 18S rRNA gene-based analysis of the rumen microbiome in 18 dairy cows from two different breeds (Holstein and Brown Swiss) were used. The effect of the genetic background of the animal (through the breed and Single Nucleotide Polymorphisms; SNP) on the relative abundance (RA) of archaea, bacteria and ciliates (with average relative abundance per breed >0.1%) was analysed using Bayesian statistics. In total, 13 genera were analysed for bacteria (5), archaea (1), and ciliates (7). All these bacteria and archaea genera showed association to the host genetic background both for breed and SNP markers, except RA for the genera Butyrivibrio and Ruminococcus that showed association with the SNP markers but not with the breed composition. Relative abundance of 57% (4/7) of ciliate analysed showed to be associated to the genetic background of the host. This host genetic link was observed in some genus of Trichostomatia family. For instance, the breed had a significant effect on Isotricha , Ophryoscolex and Polyplastron , and the SNP markers on Entodinium , Ophryoscolex and Polyplastron . In total, 77% (10/13) of microbes analysed showed to be associated to the host genetic background (either by breed or SNP genotypes). Further, the results showed a significant association between DGAT1, ACSF3, AGPAT3 and STC2 genes with the relative abundance Prevotella genus with a false discovery rate lower than 15%. The results in this study support the hypothesis and provide some evidence that there exist a host genetic component in cattle that can partially regulate the composition of the microbiome.

Genotype-by-sequencing has been proposed as an alternative to SNP genotyping arrays in genomic selection to obtain a high density of markers along the genome. It requires a low sequencing depth to be cost effective, which may increase the error at the genotype assigment. Third generation Nanopore sequencing technology offers low cost sequencing and the possibility to detect genome methylation, which provides added value to genotype-by-sequencing. The aim of this study was to evaluate the performance of genotype-by-LowPass Nanopore sequencing for estimating the direct genomic value in dairy cattle, and the possibility to obtain methylation marks simultaneously. Latest Nanopore chemistry (LSK14 and Q20) achieved a modal base calling accuracy of 99.55 %, whereas previous kit (LSK109) achieved slightly lower accuracy (99.1 %). The direct genomic value accuracy from genotype-by-Low Pass sequencing ranged between 0.79 and 0.99, depending on the trait, with a sequencing depth as low as 2x and using the latest chemistry (LSK114). Lower sequencing depth led to biased estimates, yet with high rank correlations. The LSK109 and Q20 achieved lower accuracies (0.57-0.93). More than one million high reliable methylated sites were obtained, even at low sequencing depth, located mainly in distal intergenic (87 %) and promoter (5 %) regions. This study showed that the latest Nanopore technology can be use in a LowPass sequencing framework to estimate direct genomic values with high reliability. It may provided advantages in populations with no available SNP chip, or when a large density of markers with a wide range of allele frequencies is needed. In addition, Low Pass sequencing provided with nucleotide methylation status of >1 million nucleotides at ≥ 10x, which is an added value for epigenetic studies.

Mycobacterium bovis (Mb) is the causative agent of bovine tuberculosis (bTb). Genetic selection aiming to identify less susceptible animals has been proposed as a complementary measure in ongoing programs toward controlling Mb infection. However, individual animal phenotypes for bTb based on interferon-gamma (IFNɣ) and its use in bovine selective breeding programs have not been explored. In the current study, IFNɣ production was measured using a specific IFNɣ ELISA kit in bovine purified protein derivative (bPPD)-stimulated blood samples collected from Holstein cattle. DNA isolated from the peripheral blood samples collected from the animals included in the study was genotyped with the EuroG Medium Density bead Chip, and the genotypes were imputed to whole-genome sequences. A genome-wide association analysis (GWAS) revealed that the IFNɣ in response to bPPD was associated with a specific genetic profile (heritability = 0.23) and allowed the identification of 163 SNPs, 72 quantitative trait loci (QTLs), 197 candidate genes, and 8 microRNAs (miRNAs) associated with this phenotype. No negative correlations between this phenotype and other phenotypes and traits included in the Spanish breeding program were observed. Taken together, our results define a heritable and distinct immunogenetic profile associated with strong production of IFNɣ in response to Mb.

In the era of bioinformatics and metagenomics, the study of the ruminal microbiome has gained considerable relevance in the field of animal breeding, since the composition of the rumen microbiota significantly impacts production and the environment. Illumina sequencing is considered the gold standard for the analysis of microbiomes, but it is limited by obtaining only short DNA sequences to analyze. As an alternative, Oxford Nanopore Technologies (ONT) has developed a new sequencing technique based on nanopores that can be carried out in the MinION, a portable device with a low initial cost which long DNA readings can be obtained with. The aim of this study was to compare the performance of both types of sequencing applied to samples of ruminal content using a similar pipeline. The ONT sequencing provided similar results to the Illumina sequencing, although it was able to classify a greater number of readings at the species level, possibly due to the increase in the read size. The results also suggest that, due to the size of the reads, it would be possible to obtain the same amount of information in a smaller number of hours. However, detection of archaeal and eukaryotic species is still difficult to accomplish due to their low abundance in the rumen compared to bacteria, suggesting different pipelines and strategies are needed to obtain a whole representation of the less abundant species in the rumen microbiota.

Nanopore sequencing has emerged as a rapid and cost-efficient tool for diagnostic and epidemiological surveillance of SARS-CoV-2 during the COVID-19 pandemic. This study compared results from sequencing the SARS-CoV-2 genome using R9 vs R10 flow cells and Rapid Barcoding Kit (RBK) vs Ligation Sequencing Kit (LSK). The R9 chemistry provided a lower error rate (3.5%) than R10 chemistry (7%). The SARS-CoV-2 genome includes few homopolymeric regions. Longest homopolymers were composed of 7 (TTTTTTT) and 6 (AAAAAA) nucleotides. The R10 chemistry resulted in a lower rate of deletions in timine and adenine homopolymeric regions than R9, at expenses of a larger rate (~10%) of mismatches in these regions. The LSK had a larger yield than RBK, and provided longer reads than RBK. It also resulted in a larger percentage of aligned reads (99% vs 93%) and also in a complete consensus genome. The results from this study suggest that the LSK used on a R9 flow cell could maximize the yield and accuracy of the consensus sequence when used in epidemiological surveillance of SARS-CoV-2.

Epizootic hemorrhagic disease (EHD) is a non-contagious viral infection that can cause important economic losses in dairy farms. This study aimed to identify epidemiological and genetic factors influencing the susceptibility and severity of EHD in Holstein dairy cattle during the 2023 outbreak in Spain. Data from 2852 animals in 7 affected farms from 5 Spanish provinces were used. Symptoms were categorized in 5 categories: no symptoms, mild symptoms, severe symptoms and recovered, severe symptoms with aftereffects (sequelae) and severe symptoms followed by death. All animals were genotyped using the Illumina EuroG MD SNP array, and imputation to whole genome sequenced was carried out using the 1000 bull genomes data set as reference. Risk factors for EHD were explored using linear mixed effects models, as well as the loss of milk yield and culling risk probability due to severe EHD. Around 66% of animals showed EHDV antibodies, although only 25% of the sample in this study showed severe symptoms and a death rate of 2–3%. Results indicated that age was the main risk factor for severe EHD, with older cows showing higher susceptibility. Production losses were significant in cows with moderate to severe symptoms, especially if the outbreak occurred mid-lactation (up to −9 kg/d). Cows exhibiting severe symptoms demonstrated a markedly increased likelihood of being culled, with odds ratio of 10.86 (95% CI: 6.08–19.41) for cows with severe symptoms. The genetic component of EHD was evaluated using REML procedures, and a genome-wide association study was conducted to investigate genomic regions associated to the disease. A heritability of 0.08 was estimated, with some genes (AOC1, BST1, CD38, DPP6, DPYS, HOGA1, KMT2C, PIK2A, PIK3, PI4K2A) associated with the disease that were involved in immunity processes and the development of the pulmonary tree. This study underscores the genetic and epidemiological factors influencing EHD severity in dairy cattle, providing insights for managing future outbreaks and mitigating economic losses in affected regions.