For 10,000 years pigs and humans have shared a close and complex relationship. From domestication to modern breeding practices, humans have shaped the genomes of domestic pigs. Here we present the assembly and analysis of the genome sequence of a female domestic Duroc pig (Sus scrofa) and a comparison with the genomes of wild and domestic pigs from Europe and Asia. Wild pigs emerged in South East Asia and subsequently spread across Eurasia. Our results reveal a deep phylogenetic split between European and Asian wild boars ∼1 million years ago, and a selective sweep analysis indicates selection on genes involved in RNA processing and regulation. Genes associated with immune response and olfaction exhibit fast evolution. Pigs have the largest repertoire of functional olfactory receptor genes, reflecting the importance of smell in this scavenging animal. The pig genome sequence provides an important resource for further improvements of this important livestock species, and our identification of many putative disease-causing variants extends the potential of the pig as a biomedical model. This study presents the assembly and analysis of the genome sequence of a female domestic Duroc pig and a comparison with the genomes of wild and domestic pigs from Europe and Asia; the results shed light on the evolutionary relationship between European and Asian wild boars. The domestic pig (Sus scrofa) is an important livestock species, its genome shaped by thousands of years of domestication and, latterly, sophisticated breeding practices. A high-quality draft genome sequence for a female domestic Duroc pig is published in this issue of Nature, under the auspices of the Swine Genome Sequencing Consortium. Comparisons of the genomes of wild and domestic pigs shed light on the evolutionary relationship between European and Asian wild boars, and reveal the rapid evolution of genes involved in the immune response and in olfaction. The authors identify many possible disease-causing gene variants, increasing the potential of the pig as a biomedical model, and present a detailed analysis of endogenous porcine retroviruses, knowledge of which is important for the possible use of pigs in xenotransplantation.

The European wild boar was crossed with the domesticated Large White pig to genetically dissect phenotypic differences between these populations for growth and fat deposition. The most important effects were clustered on chromosome 4, with a single region accounting for a large part of the breed difference in growth rate, fatness, and length of the small intestine. The study is an advance in genome analyses and documents the usefulness of crosses between divergent outbred populations for the detection and characterization of quantitative trait loci. The genetic mapping of a major locus for fat deposition in the pig could have implications for understanding human obesity.

Domestication of wild boar ( Sus scrofa ) and subsequent selection have resulted in dramatic phenotypic changes in domestic pigs for a number of traits, including behavior, body composition, reproduction, and coat color. Here we have used whole-genome resequencing to reveal some of the loci that underlie phenotypic evolution in European domestic pigs. Selective sweep analyses revealed strong signatures of selection at three loci harboring quantitative trait loci that explain a considerable part of one of the most characteristic morphological changes in the domestic pig—the elongation of the back and an increased number of vertebrae. The three loci were associated with the NR6A1, PLAG1 , and LCORL genes. The latter two have repeatedly been associated with loci controlling stature in other domestic animals and in humans. Most European domestic pigs are homozygous for the same haplotype at these three loci. We found an excess of derived nonsynonymous substitutions in domestic pigs, most likely reflecting both positive selection and relaxed purifying selection after domestication. Our analysis of structural variation revealed four duplications at the KIT locus that were exclusively present in white or white-spotted pigs, carrying the Dominant white , Patch , or Belt alleles. This discovery illustrates how structural changes have contributed to rapid phenotypic evolution in domestic animals and how alleles in domestic animals may evolve by the accumulation of multiple causative mutations as a response to strong directional selection.

Abstract Background Real-time quantitative PCR (qPCR) is a method for rapid and reliable quantification of mRNA transcription. Internal standards such as reference genes are used to normalise mRNA levels between different samples for an exact comparison of mRNA transcription level. Selection of high quality reference genes is of crucial importance for the interpretation of data generated by real-time qPCR. Results In this study nine commonly used reference genes were investigated in 17 different pig tissues using real-time qPCR with SYBR green. The genes included beta-actin ( ACTB ), beta-2-microglobulin ( B2M ), glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase ( GAPDH ), hydroxymethylbilane synthase ( HMBS ), hypoxanthine phosphoribosyltransferase 1 ( HPRT1 ), ribosomal protein L4 ( RPL4 ), succinate dehydrogenase complex subunit A ( SDHA ), TATA box binding protein ( TPB )and tyrosine 3-monooxygenase/tryptophan 5-monooxygenase activation protein zeta polypeptide ( YWHAZ ). The stability of these reference genes in different pig tissues was investigated using the geNorm application. The range of expression stability in the genes analysed was (from the most stable to the least stable): ACTB / RPL4 , TBP , HPRT , HMBS , YWHAZ , SDHA , B2M and GAPDH . Conclusion Expression stability varies greatly between genes. ACTB, RPL4 , TPB and HPRT1 were found to have the highest stability across tissues. Based on both expression stability and expression level, our data suggest that ACTB and RPL4 are good reference genes for high abundant transcripts while TPB and HPRT1 are good reference genes for low abundant transcripts in expression studies across different pig tissues.

The dog was the first domesticated animal but it remains uncertain when the domestication process began and whether it occurred just once or multiple times across the Northern Hemisphere. To ascertain the value of modern genetic data to elucidate the origins of dog domestication, we analyzed 49,024 autosomal SNPs in 1,375 dogs (representing 35 breeds) and 19 wolves. After combining our data with previously published data, we contrasted the genetic signatures of 121 breeds with a worldwide archeological assessment of the earliest dog remains. Correlating the earliest archeological dogs with the geographic locations of 14 so-called “ancient” breeds (defined by their genetic differentiation) resulted in a counterintuitive pattern. First, none of the ancient breeds derive from regions where the oldest archeological remains have been found. Second, three of the ancient breeds (Basenjis, Dingoes, and New Guinea Singing Dogs) come from regions outside the natural range of Canis lupus (the dog’s wild ancestor) and where dogs were introduced more than 10,000 y after domestication. These results demonstrate that the unifying characteristic among all genetically distinct so-called ancient breeds is a lack of recent admixture with other breeds likely facilitated by geographic and cultural isolation. Furthermore, these genetically distinct ancient breeds only appear so because of their relative isolation, suggesting that studies of modern breeds have yet to shed light on dog origins. We conclude by assessing the limitations of past studies and how next-generation sequencing of modern and ancient individuals may unravel the history of dog domestication.

A quantitative trait locus (QTL) analysis of growth and fatness data from a three generation pig experiment is presented. The population of 199 F2 animals was derived from a cross between wild boar and Large White pigs. Animals were typed for 240 markers spanning 23 Morgans of 18 autosomes and the X chromosome. A series of analyses are presented within a least squares framework. First, these identify chromosomes containing loci controlling trait variation and subsequently attempt to map QTLs to locations within chromosomes. This population gives evidence for a large QTL affecting back fat and another for abdominal fat segregating on chromosome 4. The best locations for these QTLs are within 4 cM of each other and, hence, this is likely to be a single QTL affecting both traits. The allele inherited from the wild boar causes an increase in fat deposition. A QTL for intestinal length was also located in the same region on chromosome 4 and could be the same QTL with pleiotropic effects. Significant effects, owing to multiple QTLs, for intestinal length were identified on chromosomes 3 and 5. A single QTL affecting growth rate to 30 kg was located on chromosome 13 such that the Large White allele increased early growth rate, another QTL on chromosome 10 affected growth rate from 30 to 70 kg and another on chromosome 4 affected growth rate to 70 kg.

Whole transcriptome sequencing (RNA-seq) has become a standard for cataloguing and monitoring RNA populations. One of the main bottlenecks, however, is to correctly identify the different classes of RNAs among the plethora of reconstructed transcripts, particularly those that will be translated (mRNAs) from the class of long non-coding RNAs (lncRNAs). Here, we present FEELnc (FlExible Extraction of LncRNAs), an alignment-free program that accurately annotates lncRNAs based on a Random Forest model trained with general features such as multi k-mer frequencies and relaxed open reading frames. Benchmarking versus five state-of-the-art tools shows that FEELnc achieves similar or better classification performance on GENCODE and NONCODE data sets. The program also provides specific modules that enable the user to fine-tune classification accuracy, to formalize the annotation of lncRNA classes and to identify lncRNAs even in the absence of a training set of non-coding RNAs. We used FEELnc on a real data set comprising 20 canine RNA-seq samples produced by the European LUPA consortium to substantially expand the canine genome annotation to include 10 374 novel lncRNAs and 58 640 mRNA transcripts. FEELnc moves beyond conventional coding potential classifiers by providing a standardized and complete solution for annotating lncRNAs and is freely available at https://github.com/tderrien/FEELnc.

The extraordinary phenotypic diversity of dog breeds has been sculpted by a unique population history accompanied by selection for novel and desirable traits. Here we perform a comprehensive analysis using multiple test statistics to identify regions under selection in 509 dogs from 46 diverse breeds using a newly developed high-density genotyping array consisting of >170,000 evenly spaced SNPs. We first identify 44 genomic regions exhibiting extreme differentiation across multiple breeds. Genetic variation in these regions correlates with variation in several phenotypic traits that vary between breeds, and we identify novel associations with both morphological and behavioral traits. We next scan the genome for signatures of selective sweeps in single breeds, characterized by long regions of reduced heterozygosity and fixation of extended haplotypes. These scans identify hundreds of regions, including 22 blocks of homozygosity longer than one megabase in certain breeds. Candidate selection loci are strongly enriched for developmental genes. We chose one highly differentiated region, associated with body size and ear morphology, and characterized it using high-throughput sequencing to provide a list of variants that may directly affect these traits. This study provides a catalogue of genomic regions showing extreme reduction in genetic variation or population differentiation in dogs, including many linked to phenotypic variation. The many blocks of reduced haplotype diversity observed across the genome in dog breeds are the result of both selection and genetic drift, but extended blocks of homozygosity on a megabase scale appear to be best explained by selection. Further elucidation of the variants under selection will help to uncover the genetic basis of complex traits and disease.

The widespread use of elite sires by means of artificial insemination in livestock breeding leads to the frequent emergence of recessive genetic defects, which cause significant economic and animal welfare concerns. Here we show that the availability of genome-wide, high-density SNP panels, combined with the typical structure of livestock populations, markedly accelerates the positional identification of genes and mutations that cause inherited defects. We report the fine-scale mapping of five recessive disorders in cattle and the molecular basis for three of these: congenital muscular dystony (CMD) types 1 and 2 in Belgian Blue cattle and ichthyosis fetalis in Italian Chianina cattle. Identification of these causative mutations has an immediate translation into breeding practice, allowing marker assisted selection against the defects through avoidance of at-risk matings.

Abstract Feed efficiency (FE) in pigs is an important factor in the profitability of pig farming operations. It refers to the ability of a pig to convert the feed it consumes into body weight. We used two metrics to measure FE: feed conversion ratio and average daily residual feed intake. A previous genome‐wide association study and transcriptome study in crossbred pigs identified two QTL regions on SSC9 associated with residual feed intake and pointed out two candidate genes of interest: (a) the gene encoding the Aryl Hydrocarbon Receptor gene ( AHR ) transcription factor; and (b) the Dynein, Axonemal, Heavy Polypeptide 11 gene ( DNAH11 ). The previous study identified missense mutations in both genes leading to a conservative substitution of glycine to cysteine in AHR ( AHR_ rs339939442) and two non‐conservative substitutions in DNAH11 , where arginine is replaced by threonine ( DNAH11 _rs325475644) and alanine is replaced by threonine ( DNAH11 _rs346074031). We have now genotyped the missense mutations in independent cohorts of 107 Duroc, 155 Landrace and 160 Yorkshire pigs to substantiate further if these variants directly impact FE‐related phenotypes. We verified that allele T of AHR _rs339939442 in AHR improves FE in Yorkshire pigs. Genotype GG of AHR _rs339939442 was fixed in Duroc pigs. We also confirmed that the variants rs325475644 and rs346074031 in DNAH11 did not affect FE. The findings contribute valuable insights into the genetic mechanisms governing FE in pigs, potentially offering contributions for future enhancements of FE.