CC BY
1
Научная статья УДК 636.02.
doi: 10.47737/2307-2873_2024_47_146
ХАРАКТЕРИСТИКА ОДНОЙ ИЗ СУБПОПУЛЯЦИЙ СКОТА КАЗАХСКОЙ БЕЛОГОЛОВОЙ ПОРОДЫ ПО МИКРОСАТЕЛЛИТНЫМ ЛОКУСАМ
©2024. Валерий Юрьевич Хайнацкий
Федеральный научный центр биологических систем и агротехнологий Российской академии наук, Оренбург, Россия, [email protected]
Аннотация. Проведен генетико-популяционный анализ особенностей полиморфизма микросателлитных маркеров, одной из субпопуляций скота казахской белоголовой породы по STR-локусам, входящих в стандартную панель контроля происхождения крупного рогатого скота. Оценено генетическое разнообразие и генетическая структура маточного стада («Cows-выборка») и группы производителей («BuПs-выборка») с использованием программного обеспечения GenAlEx в версии 6.5. Маточное стадо представлено животными российской селекции, производители - преимущественно животными казахстанской селекции и их потомками. В результате генотипирования идентифицированы аллели в пятнадцати локусах, определено общее их количество и число эффективных аллелей, оценена фактическая, и ожидаемая степени гетерозиготности по обоим выборкам. Рассчитаны информационный индекс Шеннона и индексы фиксации Райта отражающие генетический полиморфизм микросателлитов. Определение цифровых значений генетических констант, дало оценку генетической структуры маточного поголовья и производителей. Высокий уровень полиморфизма и кодоминантный характер наследования изученных локусов, позволили на молекулярном уровне оценить генетическое состояние стада, степень разнообразия полиморфных генов и дать объективную оценку уровня генетической изменчивости.
Ключевые слова: микросателлиты, локус, аллель, полиморфизм, гетерозиготность, генетическое разнообразие
Введение. На данном этапе развития животноводства Российская Федерация имеет высокую степень зависимости от зарубежной племенной продукции. Предусмотрено решить эту проблему путем развития собственной племенной базы, повышения эффективности и уровня селекционной работы. Большое значение в этом вопросе отводится отечественным породам, одной из которых является казахская белоголовая,
объединяющая положительные качества герефордов и местного (аборигенного) казахского и калмыцкого скота. Скот продуктивен, вынослив, плодовит, обладает крепким костяком, способен передвигаться на большие расстояния и эффективно использует естественные пастбища в зоне сухих степей и полупустынь. Уникальные особенности породы обусловлены высокими
приспособительными качествами к различным условиям: природно-климатическим,
кормления, содержания. Сочетание этих
свойств с хорошей воспроизводительной способностью, высоким вкусовым качеством мяса положительно сказываются на её востребованности и широком
распространении.
Отечественное племенное скотоводство проходит этап глубокого системного совершенствования, идет освоение
инновационных решений в биотехнологии, в разработке перспективных методов оценки племенной ценности животных, внедрения геномной селекции и других достижений научно-технического прогресса. Освоение молекулярно-генетических методов, в том числе и высокопроизводительных методов микросателлитного типирования, позволяет контролировать микроэволюционные
процессы в популяциях, иметь информацию о геноме животных, определять их индивидуальность, генетическую структуру стад и поддерживать на высоком уровне
достоверность происхождения племенного поголовья.
В Российской Федерации генофонд казахской белоголовой породы исследуется как с помощью полногеномного генотипирования [1-3], так и секвенирования [4]. Исследователями изучен аллелофонд и генетическая структура породы на основе микросателлитной ДНК [5-7]. Однако это не дало исчерпывающего ответа о состоянии генофонда в отдельно взятых субпопуляциях этой породы, позволяющих оценить их генетическое разнообразие, родственные взаимоотношения и перспективы их использования для улучшения породы [8].
Микросателлитное типирование - одно из информативных направлений изучения генетического биоразнообразия животных, оно способствуют определению
полиморфизма на уровне ДНК и в настоящий момент являются ключевым подходом в зарубежной селекции крупного рогатого скота и генетики в целом. Микросателлиты представляют собой небольшие
повторяющиеся участки ДНК, проявляющиеся десятком и более аллелей. Обладая менделевским кодоминантным
наследованием, они в гетерозиготе полностью экспрессируются, в результате чего фенотип потомства представляет собой комбинацию фенотипа родителей, что делает их удобными генетическими маркерами. Микросателлиты используют при оценке генетической структуры популяций, в том числе и для решения вопросов, связанных с индивидуальной и популяционной
паспортизацией животных, верификацией родословных, анализом связи с продуктивными признаками [9-11]. Данные локусы полиаллельны, поэтому гетерозиготы отличимы от гомозигот [11]. Однако, достоверного влияния большинства микросателлитных локусов на
количественные признаки продуктивности скота пока не установлено.
Цель работы заключается в изучении генетической структуры и генетического разнообразия по микросателлитным локусам одной из субпопуляций казахской белоголовой породы, а также в установлении генетических различий с животными казахстанской селекции, используемых в селекционной работе со стадом племенного завода для совершенствования продуктивных и племенных качеств и поддержания
генетического разнообразия породы. Оценка генетической структуры стад с использованием микросателлитных маркеров в мясном скотоводстве нашей страны еще не получила широкого распространения, поэтому исследования в этом направлении, проводимые в ведущих племенных заводах страны, имеют большое значение для повышения качества селекционной работы.
Методика. Исследования проведены на поголовье скота племенного завода КФХ «Седова А.В.» Саратовской области, которое рассматривается как одна из субпопуляций казахской белоголовой породы. Молекулярно-генетические исследования ядерной ДНК выполнены в лаборатории ДНК-технологий ФГБНУ ВНИИплем в рамках проведения генетической экспертизы племенного материала. Изучены локусы
(микросателлиты), рекомендованные для проведения ДНК - экспертиз достоверности происхождения племенного поголовья. Для этого использован набор COrDIS Cattle, представляющий собой мультиплексную тест-систему из пятнадцати STR локусов, двенадцать из которых составляют стандартную панель маркеров: ETH3, INRA023, TGLA227, TGLA126, TGLA122, SPS 115, ETH225, TGLA53, BM2113, BM1824, ETH10, BM1818 и дополнительно использованы три высокополиморфных микросателлитных локуса: CSSM66, ILSTS006 и CSRM60. Пробы взяты у 87 животных, в том числе у 17 производителей и 70 коров. Выращивание животных и экспериментальные исследования проведены в соответствии с инструкциями и рекомендациями Russian Regulationsс, 1987.
Все процедуры над животными выполнены в соответствии с правилами Комитета по этике животных Федерального научного центра биологических систем и агротехнологий Российской академии наук.
Стадо племзавода КФХ «Седова А.В.» совершенствуется методом чистопородного разведения. Для «освежения крови» используется семя наиболее ценных производителей этой породы казахстанской селекции, генофонд которой, за счет меньшего поглощения герефордами, несет оптимальное соотношение крови родительских пород, в связи с чем представляет большую ценность при совершенствовании как отдельных стад, так и породы в целом.
Маточное поголовье племзавода КФХ «Седова А.В.» - российской селекции, большая часть производителей - преимущественно животные казахстанской селекции и их сыновья, полученные в хозяйстве. Генотипирование животных по полиморфным локусам проведено отдельно по маткам «Cows-выборка» и производителям «Bulls-выборка» с целью их сравнения. Генетико-статистический анализ образцов осуществлен с помощью программы GenAlEx, представленной макросом Excel, в программном пакете Microsoft Office [12, 13]. Определены цифровые значения генетических констант: общее количество аллелей (Na), количество эффективных аллелей (Ne), индекс информации Шеннона (I), наблюдаемая гетерозиготность (Ho), ожидаемая
гетерозиготность (He), индексы фиксации (F), предусмотренные данной программой, отдельно по «Cows и Bulls-выборкам».
Результаты. В результате
генотипирования животных племенного завода КФХ «Седова А.В.» было идентифицировано 106 аллеля (N), в том числе в «Cows-выборке» - 98, в «Bulls-выборке» - 85, размером от 79 до 298 п.н. У маточного поголовья не выявлено 8 аллелей, имевшихся
у производителей, а у последних не обнаружено 19 аллелей, установленных у коров. Число аллелей в изучаемых локусах (№) в «Cows-выборке» колебалось от 4 до 10, в «BuПs-выборке» - от 4 до 8 ив среднем составляло 6,10±0,312 на локус, соответственно по выборкам 6,53±0,487 и 5,67±0,374, отмеченная разница между этими показателями статистически не достоверна.
Для обоих выборок наиболее информативными оказались локусы ВМ 2113 (по 8 аллелей), CSSM66 (9 и 8 соответственно), TGLA122 (10 и 7), TGLA53 (9 и 6), менее информативными ЕТН10 (5 и 4), ЕТН3 (4 и 5), TGLA126 (по 4) и ШКЛ023 (5 и 4 аллеля).
В маточном стаде частоты аллеля 186 локуса ВМ1824, 187 - CSSM66, 146 - ETH225, 119 - ETH3, 252 - SPS115, 139 - TGLA122, 83 и 93 - TGLA227 превышали частоты аналогичных аллелей у производителей в 2,44,6 раза. В свою очередь, матки уступали быкам по частотам аллелей 190 локуса ВМ1824, 125 - ETH3, 254 - SPS115, 141 -TGLA122, 81 и 97 - TGLA227, 298 - ILSTS006 в 2,4-7,2 раза.
"Cows-выборка" "Bulls-выборка"
число аллелей число аллелей
число эффективных аллелей число эффективных аллелей
BM1824 BM1824
INRA023-0 BM2113 INRA023 8 BM2113
ISTS006 CSRM60 ISTS006 6 CSRM60
BM1818 Г ^^ CSSm66 BM1818 2 CSSm66
TGLa53 S 0 \ ETN10 TGLa53 0 ^ ETN10
TGLA227 ! f ETN225 TGLA227 ETN225
TGLA126 ETN3 TGLA126 ETN3
TGLA122 SPS 115 TGLA122 SPS 115
Рис 1. Динамика общего и эффективного числа аллелей в исследованных микросателлитах
Fig. 1. Dynamics of the total and effective number of alleles in the studied microsatellites
Число эффективных аллелей (Ne) в «Cows» и «Bulls» выборках было на уровне 3,87±0,334 и 3,62±0,263 соответственно, что составляло 59,3 и 63,8 % от их общего количества, что наглядно видно на рис. 1. В нашем исследовании эти показатели достоверно не различались между собой.
Высокая частота аллелей: 221, 119, 248, 162 соответственно локусов ETH10, ETH3,
SPS 115, TGLA53 преобладает у маток данного стада, но не характерна производителям, в свою очередь частота аллелей 219 локуса ETH10, 260 (SPS115), 89 (TGLA227), 160 (TGLA53), 266 (BM1818) более высокая именно у быков, что является следствием их генетического различия.
Таблица 1
аллели
Cows-выборка Bulls-выборка
Локус Аллель Частота Локус Аллель Частота Локус Аллель Частота
BM1824 184 0,007 TGLA227 79 0,036 BM1824 186 0,029
CSRM60 96 0,021 TGLA53 164 0,022 BM2113 143 0,029
CSSM66 181 0,014 TGLA53 168 0,014 CSSM66 179 0,029
CSSM66 191 0,007 TGLA53 176 0,036 ETN225 152 0,088
ETN10 213 0,007 TGLA53 182 0,007 ETN225 154 0,118
ETN225 156 0,007 BM1818 268 0,029 ETN3 127 0,147
TGLA122 145 0,007 BM1818 270 0,036 TGLA126 125 0,029
TGLA122 149 0,021 ISTS006 290 0,014 TGLA53 184 0,029
TGLA122 177 0,014 INRA023 212 0,021
Приватные, т.е. уникальные аллели, характерные только для данных выборок, представлены в табл. 1. Всего было идентифицировано 26 частных аллелей в «Cows-выборке» - 18, в «ВиШ-выборке» - 8. Ни один частный аллель, выявленный у коров, не встречался у производителей. Коровы и
производители характеризовались только им присущими частными аллелями, не встречаемыми у противоположного пола. Большинство установленных приватных аллелей встречались с относительно низкой частотой - от 0,7 до 14,7 %.
12 10
Количество выявленных -аллелей
Количество эффективных
7.0
аллелей
AvVV Ü Mv^.
2
00
О ID ID ID
5 £
1Л fO 1Л
ГМ ID 22
ui r :
CO CO LJ ^
СЛ < < < Q_ —1 —1 —1
Ä В В И
1Л ГО 00 -1 ,4
00 ID О
4.0 3.0 2.0 1.0 0.0
3
ID
00
■Cows-выборка
Bulls-выборка
ID ID
5 £ сс ^ _ _ сл ^ cü CÜ и и
1Л т 1л (N ю
т оо lo m
ГМ ГМ ГМ 1Л гЧ о гм тЧ тЧ (N ГО 00 О О
(лСССг^^^С
Й О О I-
B
1Л
•Cows-выборка
■Bulls-выборка
8
6
4
Рис 2. Наблюдаемая и ожидаемая гетерозиготность локусов у маточного поголовья и
производителей
Fig. 2. Observed and expected heterozygosity of loci in breeding stock and producers
Все исследованные микросателлитные полиморфизма. Частота полиморфных локусы продемонстрировали высокий уровень локусов и число аллелей входящих в них во
многом обусловливают генетическую изменчивость в популяциях. В ходе исследований были оценены фактическая, т.е. наблюдаемая (Но) и ожидаемая (Не) гетерозиготности (рис. 2).
В «Cows-выборке» наблюдаемая (Но) гетерозиготность, отражающая долю гетерозиготных генов, имела довольно высокое значение 0,738±0,023, что указывает на её высокую генетическую изменчивость, ожидаемая (Не) гетерозиготность,
характеризующая аллельное разнообразие стада, также была высокой 0,717±0,022, по «БиШ-выборке» были получены аналогичные данные 0,706±0,039 и 0,700±0,024 соответственно, однако разница в этих показателях между выборками (1 = 0,667 и 0,714) статистически не значима (табл. 2).
Критерий Пирсона (х2) показал различную частоту встречаемости значений признаков в эмпирическом (Но) и теоретическом (Не) распределениях в исследуемых группах. В «Cows-выборке» он был равен 0,1213 в «БиШ-выборке» его значение было более высоким - 0,1997.
Достоверность попарных различий популяционно-генетических параметров
между «Cows и Bulls» выборками произвели с помощью непараметрического критерия Уилкоксона, позволяющего сопоставить абсолютные величины выраженности сдвигов. Полученные значения данного Т-критерия по
Большее отклонение значение критерий Пирсона получил между «Cows» и «Bulls» выборками соответственно при сравнении наблюдаемой и ожидаемой гетерозиготности 0,668 и 0,858. Для подтверждения значимости
полученных результатов, при использовании
2
калькулятора распределения х нами рассчитано p-значение для тестовой статистики (х2): 0,1213; 0,1997; 0,668; 0,858. Поскольку p-значение как
одностороннее, так и двухстороннее во всех случаях превышало значение альфа-уровня (0,05), нельзя говорить о статистически значимом различии этих групп.
В данной субпопуляции для большинства локусов характерно
преобладание значений наблюдаемой (Ho) гетерозиготности над ожидаемой (He). Таких локусов в «Cows-выборке» было 11, в «Bulls-выборке» - 8. По семи локусам наблюдается совпадение такого соотношения между выборками. По трем локусам: SPS 115, TGLA227 и TGLA53 в обоих выборках значение наблюдаемой гетерозиготности было меньше по сравнению с ожидаемой.
наблюдаемой гетерозиготности составили Т эмп = 41,5, а по ожидаемой Тэмп = 35, что превышает критические табличные значения (для уровня значимости р=0,05 и р=0,01) и указывает на отсутствие статистической значимости различий между выборками, так
Таблица 2
Характеристика наблюдаемой и ожидаемой гетерозиготности микросателлитов
у маток и производителей
Cows-выборка Bulls-выборка
Locus I Ho He х2 F I Ho He х2 F
BM1824 1,424 0,714 0,723 0,0001 0,012 1,499 0,824 0,744 0,0086 -0,107
BM2113 1,947 0,900 0,847 0,0033 -0,063 1,809 0,882 0,806 0,0072 -0,094
CSRM60 1,274 0,686 0,602 0,017 -0,139 1,064 0,529 0,514 0,0004 -0,030
CSSM66 1,939 0,886 0,842 0,0023 -0,052 1,862 1,000 0,815 0,042 -0,227
ETN10 1,352 0,729 0,717 0,0002 -0,016 1,255 0,824 0,683 0,0291 -0,205
ETN225 1,549 0,829 0,766 0,0052 -0,082 1,708 0,824 0,787 0,0017 -0,046
ETN3 0,967 0,700 0,572 0,0286 -0,224 1,306 0,588 0,656 0,007 0,103
SPS 115 1,258 0,643 0,666 0,0008 0,035 1,278 0,647 0,675 0,0012 0,041
TGLA122 1,687 0,757 0,728 0,0012 -0,039 1,589 0,824 0,734 0,011 -0,123
TGLA126 1,188 0,671 0,635 0,002 -0,058 1,038 0,647 0,576 0,0088 -0,123
TGLA227 1,746 0,743 0,788 0,0026 0,058 1,631 0,706 0,763 0,0043 0,075
TGLA53 1,595 0,551 0,742 0,0492 0,258 1,481 0,588 0,740 0,0312 0,206
BM1818 1,334 0,729 0,656 0,0081 -0,110 0,963 0,471 0,559 0,0139 0,158
ISTS006 1,698 0,800 0,798 0,000 -0,003 1,508 0,647 0,761 0,0171 0,150
INRA023 1,284 0,729 0,666 0,006 -0,093 1,265 0,588 0,694 0,0162 0,152
М 1,48 0,738 0,717 0,1213 -0,034 1,42 0,706 0,700 0,1997 -0,005
m 0,07 0,023 0,022 0,028 0,07 0,039 0,024 0,036
как этот показатель находится в обратной зависимости от истинности результатов.
Информационный индекс Шеннона (индекс разнообразия), по исследованным локусам имел значения от 1,11±0,075 (TGLA126) до 1,90±0,039 (CSSM66), в среднем 1,450±0,051. Между отдельными локусами: CSRM60, BM1818, ETH3 у маток и производителей выявлены довольно существенные различия, однако в целом по всем локусам разница по этому показателю между выборками не существенна (t= 0,641).
Индекс фиксации Райта - (F), отражающий генетический полиморфизм микросателлитов, был использован для установления отклонения гетерозиготных генотипов от теоретически ожидаемого, вычислялся он по частотам аллелей отдельных локусов и усреднялся по всем локусам.
По субпопуляции было установлено отрицательное значение индекса фиксации F = - 0,020±0,023, указывающее на повышенное количество гетерозигот, вызванное открытой системой разведения, основанной на неродственном спаривании. Избыток гетерозигот в популяции наблюдается в девяти локусах из пятнадцати, в остальных локусах отмечается их нехватка. Максимального значения индекс индивидуальной фиксации достигает в локусе TGLA 53 0,232±0,026, минимального CSSM66 и ETH10, соответственно минус 0,138±0,088 и минус 0,108±0,095.
В маточном стаде избыток гетерозигот по этому индексу выявлен в одиннадцати локусах и только четыре ВМ1824, SPS115, TGLA227, TGLA53 дефицитны по этому показателю, у производителей это соотношение было 8:7. Если локус ВМ1824 у производителей, по сравнению с матками, характеризовался избытком гетерозигот, то по остальным трем, вышеперечисленным, он совпадал; кроме того, нехватка гетерозигот у быков была отмечена в локусах: ETH3, BM1818, ILSTS006, INRA023. Тем не менее индекс фиксации Райта - (F) в «Cows и Bulls» выборках имел низкое отрицательное значение соответственно 0,034±0,028 и 0,005±0,036 и не имел достоверного различия.
В результате генотипирования животных племенного завода КФХ «Седова А.В.» идентифицировано 106 аллелей, среднее количество аллелей в локусах, в «Cows- и Bulls» выборках составило, соответственно, 6,53±0,487 и 5,67±0,374. Аналогичные данные
получены при генотипировании популяции казахской белоголовой породы в ООО «Агропродукт» Республики Татарстан [14] в которой выявлено 108 аллелей размером от 79 до 300 п.н. при среднем их количестве 7,20±0,449 на локус, а также в герефордской породе - 104 аллеля, при среднем их числе на локус 6,93±0,52, а эффективных 4,96±0,49 [15].
Установлены наиболее информативные локусы в «Cows- и Bulls» выборках: ВМ 2113 (по 8 аллелей), CSSM66 (9 и 8 соответственно), TGLA122 (10 и 7), TGLA53 (9 и 6). Высокая информативность этих локусов в казахской белоголовой породе подтверждена другими исследованиями [14], а также в герефордской породе [15, 16].
Число эффективных аллелей в «Cows- и Bulls» находилось на уровне 3,87±0,334 и 3,62±0,263 - 59,3 и 63,83% - от их общего количества. Близкие по значению показатели установлены у животных герефордской породы в Тюменской области [15] и в Казахстане [17].
В «Cows-выборке» наблюдаемая, и ожидаемая гетерозиготности имели высокие значения, соответственно 0,738±0,023 и 0,717±0,022, по «Bulls-выборке» были получены аналогичные данные 0,706±0,039 и 0,700±0,024 соответственно. Аналогичные результаты получены в другом стаде казахской белоголовой [14] и герефордской пород [15]. Повышенные показатели гетерозиготности характерны для популяций, использующих открытую систему разведения [18]. При гетерозиготности свыше 0,5, стадо в целом разнородно, и в нём не наблюдается инбридинга [19].
Информационный индекс Шеннона (индекс разнообразия), по исследованным локусам имел значения от 1,11±0,075 (TGLA126) до 1,90±0,039 (CSSM66), в среднем 1,450±0,051. Между отдельными локусами: CSRM60, BM1818, ETH3 у маток и производителей выявлены довольно существенные различия по величине этого индекса. В стаде казахской белоголовой породы Татарстана этот индекс имел также близкие значения - от 0,816 (ENT 3) до 1,974 (TGLA 53), и по популяции соответствовал 1,49±0,085 [14]. По мнению Галинской и др. [10], величина индекса Шеннона свыше 1,5 соответствует его высокому значению.
Таким образом, параметры
генетического разнообразия исследованных нами выборок существенно не различались
между собой, в обоих наблюдался избыток достоверных различий между животными
гетерозигот, что говорит о низкой степени российской и казахстанской селекции.
инбридинга. Полученный материал будет использован в
Выводы. Генотипирование животных селекционной работе при дальнейшем
племенного завода КФХ «Седова А.В.» совершенствовании стада. Результаты анализа
Саратовской области по микросателлитным сопоставимы с данными других
локусам позволило получить генотипическую исследователей, что указывает на их
характеристику стада, дать оценку аллельному объективность. Выявленные совпадения
состоянию изученных локусов, частоте указывают на закономерности общего
встречаемости аллелей, количеству развития, характерные для живых организмов,
эффективных аллелей, определить наиболее а обнаруженные различия - на наличие
информативные локусы, установить особенностей, свойственных популяциям.
наблюдаемую и ожидаемую гетерозиготности. Исследования выполнены в
По большинству изученных генетических соответствии с планом НИР на 2022-2025 гг.
показателей не выявлено статистически ФГБНУ ФНЦ БСТ РАН (№ 0526-2021-0001)
Список источников
1. Сермягин А.А., Доцев А.В., Гладырь Е.А., Траспов А.А., Денискова Т.Е., Костюнина О.В., Рейер Х., Виммерс К., Барбато М., Паронян И.А., Племяшов К.В., Зёлкнер Ю., Попов Р.Г., Брем Г., Зиновьева Н.А. Полногеномный SNP-анализ проясняет генетическую структуру российского крупного рогатого скота и его связь с евразийскими тауриновыми породами // Генет Сел Эвол. 2018. 11 июля;50(1):37. DOI: 10.1186/s12711-018-0408-8
2. Yurchenko A, Yudin N, Aitnazarov R, Plyusnina A, Brukhin V, Soloshenko V, Lhasaranov B, Popov R, Paronyan IA, Plemyashov KV, Larkin DM. Genome-wide genotyping uncovers genetic profiles and history of the Russian cattle breeds // Heredity (Edinb). 2018 Jan;120(2):125-137. DOI: 10.1038/s41437-017-0024-3.
3. Юдин Н.С., Ларкин Д.М. Происхождение, селекция и адаптация российских пород крупного рогатого скота по данным полногеномных исследований // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2019; 23 (5); 559-568. DOI 10.18699/VJ19.525.
4. Igoshin A.V., Yudin N/S., Romashov G.A., Larkin D.M. A Multibreed Genome-wide Association Study for Cattel Leukucyte Telomere Length // Genes (Basel). 2023 Aug 7;14(8):1596 DOI: 10.3390/genes14081596.
5. Гладырь Е.А., Зиновьева Н.А., Косян Д.Б., Волкова В.В., Гончаренко Г.М., Солошенко В.А., Карпов А.П., Эрнст Л.К., Брем Г. Характеристика аллелофонда крупного рогатого скота некоторых мясных пород, разводимых на территории Южного Урала и Западной Сибири // Достижения науки и техники АПК. 2013. №3. С. 61-64.
6. Tingoziyeva A.T., Karymsakov T.N., Nurbaev S.D. Genetic Structure of Populations of Kazakh Whiteheaded and Hereford Cattels on the Basis of Microsatellite DNA // OnLine Journal of Biological Sciences 2017, 17 (4): 359-362. April 2017 DOI: 10.3844.
7. Abdelmanova A.S., Kharzinova V.R., Volkova V.V., Dotsev A.V., Sermyagin A.A., Boronetsaya O.I., Chinarov R.Y., Lutshikhina E.M., Solkner J., Brem G. et al. Comparative Study of the Genetic Diversity of Local Steppe Cattle Breeds from Russia, Kazakhstan and Kyrgyzstan by Microsatellite Analysis of Museum and Modern Samples // Diversity 2021, 13, 351 DOI: 10.3390/genes11080940.
8. Айтназаров Р.Б., Мишакова Т.М., Юдин Н.С. Оценка генетического разнообразия и филогенетических отношений черно-пестрого скота Новосибирской области с использованием микросателлитных маркеров // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2021; 25(8):831-838. DOI 10.18699/VJ21.096
9. Гуккина В. Б. Применение микросателлитных ДНК-маркеров при определении достоверности происхождения скота / В. Б. Гуккина. Текст: непосредственный // Исследования молодых ученых: материалы LXXII Междунар. науч. конф. (Казань, декабрь 2023 г.). Казань: Молодой ученый. 2023. С. 21-25. URL: https://moluch.ru/conf7stud/archive/506/18298.
10. Галинская Т.В., Щепетов Д.М., Лысенков С.Н. Предубеждения о микросателлитных исследованиях и как им противостоять // Генетика. 2019; 55(6):617-632. DOI 10.1134/S00166758190 60043.
11. Калашников А.Е., Голубков А.И., Труфанов В.Г., Гостева Е.Р., Ялуга В.Л., Прожерин В.П. Геномная Селекция как основа племенной работы (обзор) // Вестник КрасГАУ. 2021. №7. С. 163-170.
12. Blyton M.D.J., Flanagan N.S. A comprehensive Guide to GenAlEx 6.5 web site (http://biology.anu.edu.au/GenAlEx).
13. Peakall, R., Smouse P.E. (2012) GenAlEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research - an update. Bioinformatics 28, 2537-2539. http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content /28/19/2537.
14. Хайнацкий В.Ю. Генетическая структура стада казахской белоголовой породы по микросателлитным локусам // Пермский аграрный вестник 3 (43) 2023. С. 118-125. DOI: 10.47737/2307-2873-2023-43-118.
15. Шевелёва О.М., Часовщикова М.А. Характеристика генетической структуры стада герефордской породы по STR-локусам // Животноводство и кормопроизводство. 2018. Т. 101, № 4. С. 71-78.
16. Насамбаев Е., Бейшова И., Ульянова Т., Черняева С. Изучение генетической структуры крупного рогатого скота герефордской породы с применением микросателлитных маркеров // Сельскохозяйственные Науки. Том 1. № 2 (71) 2023. C. 74-82. DOI:https://DOI.org/10.52578/2305-9397-2023-2-1-74-82.
17. Грашин А.А., Хабирахманова Я.А., Ганченкова Т.Б., Грашин В.А. Микросателлитный анализ крупного рогатого скота в зоне Среднего Поволжья // Научный форум: Инновационная наука: сб. ст. по материалам LXVII междунар. науч.-практ. конф. - № 12 (67). - М.: Изд. «МЦНО», 2023. С. 37-47.
18. Кузнецов В.М. Сравнение методов оценки генетической дифференциации популяций по микросателлитным маркерам // Аграрная наука. Евро-Северо-Востока. 2020; 21 (2): DOI /10/30766/2072-9081.2020.21/2/169-182.
CHARACTERISTICS OF ONE OF THE SUBPOPULATIONS OF KAZAKH WHITE-HEADED CATTLE BY MICROSATELLITE LOCI
©2024. Valeriy Yu. Khaynatskiy, Federal Research Centre of Biological Systems and Agrotechnologies RAS, Orenburg, Russia, [email protected]
Abstract. A genetic and population analysis of the polymorphism features of microsatellite markers, one of the subpopulations of Kazakh white-headed cattle by STR loci included in the standard control panel for the origin of cattle, was carried out. The genetic diversity and genetic structures of the broodstock ("Cows-sample") and the producer group ("Bulls-sample") were evaluated using GenAlEx software in version 6.5. Breeding flock is presented by cattle of the Russian breeding, producers are mainly bulls of the Kazakh breed and their descendants. As a result of genotyping, alleles in fifteen loci recommended for DNA examinations of the authenticity of the origin of breeding stock were identified, their total number was determined, and the number of effective alleles was established, the actual and expected degrees of heterozygosity were estimated. The Shannon information index and Wright fixation indices reflecting the genetic polymorphism of microsatellites are calculated.The determination of the digital values of genetic constants gave an assessment of the genetic structure of the breeding stock and producers. The high level of polymorphism and the codominant nature of inheritance of the studied loci made it possible to assess the genetic condition of the herd at the molecular level, the degree of diversity of polymorphic genes and to give an objective assessment of the level of genetic variability.
Keywords: microsatellites, loci, allele, polymorphism, heterozygosity, genetic diversity
References
1. Sermyagin A.A., Dotsev A.V., Gladyr E.A., Traspov A.A., Deniskova T.E., Kostyunina O.V., Rejer H., Vimmers K., Barbato M., Paronyan I.A., Plemyashov K.V., Zyolkner Yu., Popov R.G., Brem G., Zinoveva N.A. Polnogenomnyj SNP-analiz proyasnyaet geneticheskuyustruktururossijskogo krupnogorogato goskota i ego svyaz s evrazijskimi taurinovymi porodami (Full-genome SNP analysis clarifies the genetic structure of Russian cattle and its relationship with Eurasian taurine breeds). Genet SelEvol, 2018, 11 iyulya,50(1),37, DOI, 10,1186/s12711,018,0408,8
2. Yurchenko A., Yudin N., Aitnazarov R., Plyusnina A., Brukhin V., Soloshenko V., Lhasaranov B., Popov R., Paronyan I.A., Plemyashov K.V., Larkin DM.. Genome-wide genotyping uncovers genetic profiles and history of the Russian cattle breeds. Heredity (Edinb), 2018 Jan,120 (2),125-137, DOI, 10,1038/s41437,017,0024,3.
3. Yudin N.S., Larkin D.M. Proiskhozhdenie, selektsiya i adaptatsiya rossijskikh porod krupnogorogatogo skota po dannym polnogenomnykh issledovanij (Origin, selection and adaptation of Russian cattle breeds according to genome-wide studies), Vavilovskij zhurnal genetiki i selektsii, 2019, No. 23 (5), pp. 559-568, DOI 10.18699/VJ19, 525.
4. Igoshin A.V., Yudin N.S., Romashov G.A., Larkin D.M. A Multibreed Genome-wide Association Study for Cattel Leukucyte Telomere Length. Genes (Basel), 2023 Aug 7,14(8),1596 DOI, 10.3390/genes14081596.
5. Gladyr E.A., Zinoveva N.A., Kosyan D.B., Volkova V.V., Goncharenko G.M., Soloshenko V.A., Karpov A.P., Ernst L.K., Brem G. Kharakteristika allelofonda krupnogo rogatogo skota nekotorykh myasnykh porod, razvodimykh na territorii YuzhnogoUrala i Zapadnoj Sibiri (Characteristics of the allelofund of cattle of some meat breeds bred in the Southern Urals and Western Siberia), Dostizheniya nauki i tehniki APK, 2013, No. 3, pp. 61-64.
6. Tingoziyeva A.T., Karymsakov T.N., Nurbaev S.D. Genetic Structure of Populations of Kazakh Whiteheaded and Hereford Cattels on the Basis of Microsatellite DNA. OnLine Journal of Biological Sciences 2017, 17 (4), 359-362, April 2017 DOI, 10,3844.
7. Abdelmanova A.S., Kharzinova V.R., Volkova V.V., Dotsev A.V., Sermyagin A.A., Boronetsaya O.I., Chinarov R.Y., Lutshikhina E.M., Solkner J., Brem G. et al. Comparative Study of the Genetic Diversity of Local Steppe Cattle Breeds from Russia, Kazakhstan and Kyrgyzstan by Microsatellite Analysis of Museum and Modern Samples. Diversity 2021, 13, 351 DOI, 10,3390/genes11080940.
8. Aytnazarov R.B., Mishakova T.M., Yudin N.S. Otsenka geneticheskogo raznoobraziya i filogeneticheskikh otnoshenij cherno-pestrogo skota Novosibirskoj oblasti s ispolzovaniemmikrosatellitnykh markerov (Assessment of genetic diversity and phylogenetic relationships in Black and White cattle in the Novosibirsk Region using microsatellite markers), Institute of Cytology and Genetics of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences), Vavilovskij zhurnal genetiki i selektsii. 2021; 25(8),831-838, DOI 10,18699/VJ21,096.
9. Gukkina V. B. Primenenie mikrosatellitnykh DNK-markerov pri opredelenii dostovernosti proiskhozhdeniya skota (The use of microsatellite DNA markers in determining the reliability of the origin of cattle) V. B. Gukkina. Tekst: neposredstvennyj // Issledovaniyamolodyhuchenyh: materialy LXXII Mezhdunar. nauch. konf. (Kazan, dekabr 2023 g.). Kazan: Molodojuchenyj. 2023. pp. 21-25. URL: https://moluch.ru,conf,stud,archive,506,18298.
10. Galinskaya T.V., Shepetov D.M., Lysenkov S.N. Predubezhdeniya o mikrosatellitnykh issledovaniyakh i kak im protivostoyat (Biases about microsatellite research and how to resist them), Genetika, 2019, No. 55(6), pp. 617-632. DOI 10,1134/S00166758190 60043.
11. Kalashnikov A.E., Golubkov A.I., Trufanov V.G., Gosteva E.R., Yaluga V.L., Prozherin V.P. Genomnaya Selekciyakak osnova plemennoj raboty (obzor) (Genomic selection as the basis of breeding work (review)), VestnikKrasGAU, 2021, No. 7, pp. 163-170.
12. Blyton M.D.J., Flanagan N.S. A comprehensive Guide to GenAlEx 6.5 web site (http://biology.anu.edu.au/GenAlEx).
13. Peakall, R., Smouse P.E. (2012) GenAlEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research - an update. Bioinformatics 28, 2537-2539. http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content /28/19/2537.
14. Khaynatskiy V.Yu. Geneticheskaya struktura stada kazakhskoj belogolovoj porody po mikrosatellitnym lokusam (Genetic structure of the herd of Kazakh white-headed breed by microsatellite loci), Permskij agrarnyj vestnik, 2023, No. 3 (43), pp. 118-125, DOI, 10.47737/2307,2873,2023,43,118.
15. Shevelyova O.M., Chasovshchikova M.A. Kharakteristika geneticheskoj struktury stada gerefordskoj porody po STR-lokusam (Characteristics of the genetic structure of the herd of the Hereford breed by STR loci), Zhivotnovodstvo i kormoproizvodstvo, 2018, Vol. 101, No. 4, pp. 71-78.
16. Nasambaev E., Bejshova I., Ulyanova T., Chernyaeva S. Izuchenie geneticheskoj struktury krupnogo rogatogo skotagerefordskoj porody s primeneniem mikrosatellitnykh markerov (The study of the genetic structure of Hereford cattle using microsatellite markers), Selskokhozyajstvennye Nauki, 2023, Vol. 1, No. 2 (71), pp. 74-82, D0I?org/10.52578/2305,9397,2023,2,1,74-82.
17. Grashin A.A., Khabirakhmanova Ya.A., Ganchenkova T.B., Grashin V.A. Mikrosatellitnyj analiz krupnogo rogatogoskota v zone Srednego Povolzhya (Microsatellite analysis of cattle in the Middle Volga region), Nauchnyj forum: Innovacionnaya nauka: sb. st. po materialam LXVII mezhdunar. nauch.-prakt. Konf, No 12 (67), M, Izd, «MCNO», 2023, pp. 37-47.
18. Kuznetsov V.M. Sravnenie metodov otsenki geneticheskoj differenciacii populyacij po mikrosatellitnym markeram (Comparison of methods for assessing the genetic differentiation of populations by microsatellite markers), Agrarnaya nauka. Evro-Severo-Vostoka, 2020, No. 21 (2), DOI /10/30766/2072,9081,2020,21,2,169-182.
Сведения об авторах В. Ю.Хайнацкий1- доктор с.-х. наук, ведущий научный сотрудник.
'Федеральный научный центр биологических систем и агротехнологий Российской академии наук, Оренбург, Россия 1 [email protected]
Information about the author V. Yu. Khaynatskiy1 - Dr. Agr. Sci., Leading Researcher.
•Federal Research Centre of Biological Systems and Agrotechnologies RAS, Orenburg, Russia [email protected]
Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Conflict of interest: the authors declare that they have no conflicts of interest.
Статья поступила в редакцию 02.05.2024; одобрена после рецензирования 26.06.2024; принята к публикации 10.08.2024. The article was submitted 02.05.2024; approved after reviewing 26.06.2024; accepted for publication 10.08.2024.
