CC BY
39
HayKOBMM BiCHMK ^tBiBCtKoro Ha^OHa^tHoro yHiBepcMTeTy
BeTepMHapHoi Megw^HM Ta öioTexHO^oriw iMem C.3. I^M^Koro
Scientific Messenger of Lviv National University of Veterinary Medicine and Biotechnologies
ISSN 2519-2698 print ISSN 2518-1327 online
doi: 10.15421/nvlvet8413 http://nvlvet.com.ua/
UDC 636.5: 577.21
Microsatellite diversity in the populations of Ukrainian local chicken breeds
R.O. Kulibaba, Y.V. Liashenko
Institute of animal science NAAS, Kharkiv, Ukraine
Article info
Received 22.01.2018 Received in revised form
27.02.2018 Accepted 05.03.2018
Institute of animal science NAAS,
Str. 7th Guards Army 3,
p. d. Kulinichi, Kharkiv region,
62404, Ukraine.
Tel. :+38-093-468-23-53
E-mail: [email protected]
Kulibaba, R.O., & Liashenko, Y.V. (2018). Microsatellite diversity in the populations of Ukrainian local chicken breeds. Scientific Messenger of Lviv National University of Veterinary Medicine and Biotechnologies. 20(84), 70-76. doi: 10.15421/nvlvet8413
The article considers the questions about microsatellite diversity in the populations of Birkivska Barvista (line A), White Plymouth Rock (line G-2), Poltava clay (line 14) and Rhode Island Red (line 38) chicken breeds. Using the classical PCR method, populations polymorphism was studied for 14 microsatellite loci (LEI0094, LEI0166, LEI0192, ADL0268, ADL0278, MCW0034, MCW0081, MCW0104, MCW0123, MCW0330, MCW0245, MCW0257, MCW0282, MCW0288). For all microsatellite loci 66 alleles were detected. For the population of White Plymouth Rock chicken breed, the number of individual alleles in all the loci was 64; for Birkivska Barvista - 50; for Rhode Island Red - 50; for Poltava clay - 52. By the values of the polymorphism information content (PIC), the number of highly informative markers was ~ 45% of the total. According to the results of the research, it was revealed that the biggest genetic differences were between the White Plymouth Rock and Rhode Island Red chicken breeds (65.9% of differences), the smallest were between White Plymouth Rock and Poltava clay chicken breeds (32.3%). Between lines 14 and 38 (the egg-meat direction of productivity), 35.9% of the differences were observed. By comparison of the population of Borkovskaya Barvistaya chicken breed (line A), the maximum differences were found with the Rhode Island Red (58.8%), while the G-2 and 14 lines showed similar differences (32.8 and 37.9%). According to Wright's F-statistics analysis, 19.5% of detected genetic variability was between populations that indicating a significant divergence of the experimental chicken lines. Among all studied loci, the average level of divergence (the value of Fst was within the range of 0.06-0.15) is characteristic for 29% of the total number of microsatellite markers; strongly expressed divergence (0.16-0.25) for 57% and very strong (> 0.25) for 140% (locus MCW0257 andMCW0288). By averaged values of Fis, negative values (excess of heterozygotes) were shown only for 3 from all studied loci. The average Ft value indicates a significant (27.5%) excess of homozygous individuals what indicates the high level of inbreeding in experimental chicken populations and reaches its maximum value in the MCW0245 and MCW0257 loci.
Key words: chicken, polymorphism, microsatellite, locus, allele, genotype, molecular genetic markers, population, line.
Мжросателгтна мшливгсть у популящях курей украшських локальних порвд
Р.О. Кулiбаба, Ю.В. Ляшенко
1нститут тваринництва НААН, м. Харк1в, Украгна
У cmammi розглянуто питания стосовно вивчення мтросателШног Mimueocmi у популящях курей nopid 6ipKiecbKa барвиста (лШя А), плмутрок бтий (лшя Г-2), полтавська глиняста (лШя 14) та род-айленд червоний Лтя 38). З використанням методу класичног ПЛР визначено noлiмopфiзм популяцш за 14 мтросателШними локусами (LEI0094, LEI0166, LEI0192, ADL0268, ADL0278, MCW0034, MCW0081, MCW0104, MCW0123, MCW0330, MCW0245, MCW0257, MCW0282, MCW0288). За вЫма вивченими локусами виявлено 66 aлелiв. Для популяцп курей породи плмутрок бтий ктьюсть aлелiв за всма локусами склала 64; для бipкiвcь-ког барвистог - 50; для род-айленду червоного - 50; для полтавськог глинястог - 52. За значеннями показника тформацшного noлiмopфiзму (PIC) ктьккть високотформативних мapкеpiв склала ~ 45% вiд загальног. За результатами до^джень виявлено найбтьшу генетичну вiдмiннicmь мiж породами nлiмуmpoк бтий та род-айленд червоний (65,9% ргзнищ), найменшу - мiж породами плмутрок бтий i полтавська глиняста (32,3%). Мiж лiнiямu 14 i 38 (яечно-м'ясного напряму продуктивности виявлено 35,9% розходжень. За nopiвнянням популяцп яечних курей (лШя А) встановлено максимальт розходження з породою род-айленд
червоний (58,8%), в той час як з лшями Г-2 та 14 - 32,8 i 37,9%. За aHcmi30M F-статистик Райта з 'ясовано, що 19,5% виявленоï генетичноï мiнливостi припадав на мiжпородну складову, що вказуе на значну дивергенцт до^дних лтш курей. Серед ycix вивче-них локуЫв середнш рiвень дивергенцы (значення Fst у межах 0,06-0,15) характерний для 29 MiK% вiд загально'ï кш>кост1 мжроса-телтних маркерiв; сильно виражена дивергенщя (0,16-0,25) - для 57% та дуже сильна (>0,25) - для 14% (локуси MCW0257 та MCW0288). За усередненими значеннями Fis негативт величини (ексцес гетерозигот) показано лише для 3 з 14 вивчених локуЫв. Середне значення показника Fit вказуе на ктотний (27,5%) надлишок гомозиготних особин, що свiдчить про досить виражений тбридингу до^дних популящях курей, який досягае свого максимального значення в локусахMCW0245 таMCW0257.
Ключовi слова: кури, полiморфiзм, мжросателти, локус, алель, генотип, молекулярно-генетичш маркери, популящя, лiнiя.
Вступ
Використання досягнень сучасно1 генетики у селе-кцшному процес е основою проведения усшшшн та ефективно1 роботи, спрямовано1 на отримання яшсно1 та конкурентно! продукцп. На сучаснш стадп розвит-ку науки використання ДНК-технологш вщграе значну роль у практищ свггового тваринництва та птахь вництва (Vieira et al., 2016). У генетично-селекцшних дослвдженнях сшьськогосподарських тварин використання молекулярно-генетичних маркерiв суттево роз-ширюе можливосп генетичного аналiзу, що своею чергою, дае можливють встановити мгж- та внутрш-ньопорвдну (лiнiйну, популяцiйну) варiабельнiсть окремих фрагменпв геному, вивчити особливостi генетично1 структури дослвдних груп, простежити динам^ мiнливостi у рядi генерацiй тощо (Khlestkina, 2014). Для вирiшення цшо1 низки завдань, пов'язаних з науковим забезпеченням селекцiйноï роботи, зокрема для питань щодо паспортизацiï порвд та лшш птицi, оцiнки чистоти розведення, визначення рiвня консолiдацiï створюваних лшш та ступеня генетично! диференщацп популяцiй з успiхом використо-вують окремий клас молекулярно-генетичних марке-рiв - мiкросателiти (SSR) (Gholizadeh and Mianji, 2007). Завдяки високому рiвню полiморфiзму мшро-сателiтних маркерiв, що виражаеться в бiльшiй ввдно-сно класичних бiалельних систем кiлькостi алелiв на локус, мiкросателiти можна використовувати як дос-татньо тонкий та ефективний iнструмент, що дозволяе устшно вирiшувати весь спектр вищеназваних питань.
Зазвичай, в генетико-популяцiйних дослвдженнях використовують мiкросателiти, що ввдносяться до селективно-нейтральних маркерiв, тобто до таких, на яш вiдсутня дш ввдбору (Tadano and Kataoka, 2014). Однак мiкросателiтнi маркери пов'язаиi також iз про-явом господарсько-корисних ознак у тварин. У результата низки дослвджень виявлено зв'язок деяких мшросателггаих локусiв з показниками продуктивно-CTi та стiйкостi до захворювань, що своею чергою, ютотно розширюе сферу !хнього застосування (Van Tassell et al., 2000; McElroy et al., 2005; Nassar et al., 2012; Puja et al., 2015). Також е дослвдження, насампе-ред в медициш, в яких виявлено зв'язок мшросатели'-но! нестабiльностi (високо! варiабельностi внаслвдок особливостей нуклеотиднiй структури) зi спадковими захворюваннями (так звана мшросателггаа експанс1я) (Kurzawski et al., 2004; Salipante et al., 2014). Однак, незважаючи на широкий спектр функцюнальних мо-жливостей, на даний момент у практищ свiтового тваринництва м^росателиш маркери найчастsit ви-користовуються для проведения паспортизацп та
контролю походження рiзних видiв тварин, а також для генетико-популяцшних дослвджень (Tadano et al., 2007; Fathi et al., 2017).
В Украïнi на лшгях курей вiтчизняноï селекцiï ро-бгт з вивчення генетико-популяцiйних аспектiв iз використанням мiкросателiтних маркерiв практично не проводилось, за винятком породи курей полтавська глиняста (дослвдження проведет в кшщ минулого столiття) (Romanov and Weigend, 2001). Тому, вихо-дячи з усього вищевикладеного, мета роботи - вивчення мшросателггао1' мшливосп в популяцiях курей украïнських локальних порвд.
Матерiал i методи дослвджень
Дослвдження проводили у лабораторiï профшакти-ки захворювань птицi та молекулярно1' дiагностики Державно1' дослвдно1' стаицiï птахiвництва НААН, а також у лаборатори молекулярно-генетичних i фiзiо-лого-бiохiмiчних дослвджень у тваринництвi 1нститу-ту тваринництва НААН.
Для проведения дослвджень було використано украшсьш локальш породи курей рiзних напрямiв продуктивности яечний напрямок продуктивностi -бiркiвська барвиста (лiнiя А); м'ясо-яечний - плiмут-рок бiлий (лiнiя Г-2); яечно-м'ясний - полтавська глиняста (лш!я 14) та род-айленд червоний (лшгя 38).
Ус дослiднi лiнiï курей характеризуються ввдповь дними значеннями показнишв продуктивностi й адап-тованi до розведення у фермерських та присадибних господарствах.
Дослiднi лiнiï курей утримувались в умовах ферми «Збереження державного генофонду Державно1' дос-лвдно1' стаицiï птахiвництва НААН», а також у вiварiï лабораторiï профiлактики захворювань птицi та моле-кулярно1' дiагностики в перюд 2012-2015 рокiв.
Як джерело бюлопчного матерiалу використову-вали пiр'я птищ. Видiления ДНК iз дослвдних зразшв проводили з використаиням комерцiйного набору реагенлв «ДНК-сорб-В» («АмплЮенс», Рос1я).
Для проведения ампл1фшацл обраиих фрагментiв геному використовували наступиi мiкросателiтнi маркери: LEI0094 (хромосома 4), LEI0166 (хромосома 3), LEI0192 (хромосома 6), ADL0268 (хромосома 1), ADL0278 (хромосома 8), MCW0034 (хромосома 2), MCW0081 (хромосома 5), MCW0104 (хромосома 13), MCW0123 (хромосома 14), MCW0330 (хромосома 17), MCW0245 (хромосома 2), MCW0257 (хромосома 2), MCW0282 (хромосома 2), MCW0288 (хромосома 2).
Локуси LEI0094, LEI0166, LEI0192, ADL0268, ADL0278, MCW0034, MCW0081, MCW0104, MCW0123, MCW0330, ввдносяться до рекомендова-
hhx ISAG-FAO gna npoBegeHHa TunyBaHHa nirnn i no-pig Kypen (FAO, 2011).
Cboem neprora, aHani3 MiKpocareniTHoï MiHnHBocTi 6yno gonoBHeHo m^opMaqiera ^ogo MiKpocaTeniriB, aKi noB'a3am (3HaxogaTbca y rpyni 3nenneHHa) 3 noKa3HH-KaMH CTiHKocTi go xBopo6u MapeKa, 3rigHo 3 niTeparyp-HHMH g»epenaMH (MCW0245, MCW0257, MCW0282, MCW0288) (McElroy et al., 2005; Heifetz et al., 2009).
AMnni^iKaqira npoBogunu 3 BHKopHcraHHaM Bigno-BigHHx nporpaM: 1 quKn - geHarypaqia 94 °C 3 xb; 35 quKniB - geHaTypaqia 94 °C 45 ceK, Bignan 45 ceK. (60 °C gna ycix noKyciB), enoHraqia 72 °C 45 ceK.; 1 quKn - ^rnanbha enoHraqia 72 °C 10 xb. 06'eM KiHqe-boï cyMimi cKnaB 20 ^L, KoHqeHTpaqia npaHMepiB -0,2 mkM y Ko^HoMy BHnagKy.
npogyKTH aMnni^iKaqiï po3ginanu y noniaKpunaMig-hhx renax pi3HHx KoHqeHTpaqin (4-8%) aK HaTHBHHx, TaK i geHaTypyMHHx. Bi3yani3aqira npoBogunu 3 bhko-pucTaHHaM 6poMucToro eTugira b ynbTpa^ioneTOBoMy cneKTpi. Po3Mip aMnni^iKaqiHHHx ^pamemÎB BH3Hana-nu 3 BHKopncTaHHaM MapKepiB MoneKynapHHx Mac M-12, M-20, M-50, M-100 (l3oreH, Pocia).
reHoTunyBaHHa 3a ko^hhm i3 noKyciB npoBogunu 3a gonoMoroK) aHani3y OTpnMaHHx c.iCKTpo(|)opcrpa\i.
LEI 0094 LEI0166 LEI0192 ADL0268 ADL0278 MCW0034 MCW0081 MCW0104 MC WO 123 MCW0330 MCW0245 MCW0257 MCW0282 MCW0288
Ha ocHoBi oTpHMaHHx gaHux po3paxoByBanu $aKTH-hhhh (O) Ta TeopeTHHHHH po3nogin reHoTuniB (E), nac-toth reHoTuniB i aneniB, ^aKTHHHy (Ho) h onrnyBaHy (He) reTepo3uroTHicTb BignoBigHo go 3aranbHux MeTo-guK (Merkur'eva, 1977). 3 BHKopucraHHaM nporpaMH PIC calculator (https://www.liverpool.ac.uk/~kempsj/ pic.html) po3paxoByBanu 3HaneHHa iH$opMamBHoï qiH-HocTi noniMop^Hux MapKepiB (PIC, Polymorphism Information Content) (Shete et al., 2000). F-cramcTHKH PaHTa (iHgeKcu ^iKcaqiï) po3paxoByBanu 3 BHKopucTaH-HaM BignoBigHux MeToguK Ta BH3Hananu 3a gonoMorora nporpaMH GenAlEx 6.5b4 (Wright, 1978; Nei and Chesser, 1983; Kuznecov, 2014). ®inoreHeTHHHHH aHa-ni3 cy6nonynaqin npoBogunu 3 BHKopucraHHaM naKeTy nporpaM PHYLIP 3.69 Ta MEGA 7.0.26.
PeîymTara Ta ïx oßroBopeHHH
y gocnigHux nonynaqiax Kypen pi3Hux nopig yKpaï-HcbKoï ceneKqiï BuaBneHo noniMop$i3M 3a ko^hhm i3 o6paHux MiKpocaTeniTHux MapKepiB (KinbKicTb noni-Mopi^Hux noKyciB cKjiana 100%). KinbKicTb aneniB Ha noKyc KonuBanacb Big 2 go 9 (puc. 1).
□ T-2 ■ A 38 □ 14
Phc. 1. CniBBigHomeHHa KinbKocTi aneniB 3a BH3HaneHHMH MiKpocareniTHHMH noKycaMH
b gocnigHux nonynaqiax Kypen
MiHiManbHa KinbKicTb aneniB Ha noKyc BcraHoBneHa gna MCW0257 (2), MaKcuManbHa - gna LEI0192 (9). 3aranbHHH nyn 3a BciMa BUBHeHUMu MapKepaMH cKnaB 66 aneniB. ^na nonynaqiï Kypen nopogu nniMyTpoK 6inuH KinbKicTb oKpeMux aneniB 3a BciMa noKycaMH cKnana 64; gna 6ipKiBcbKoï 6apBucToï - 50; gna pog-anneHgy nep-BoHoro - 50; gna nonraBcbKoï rnuHacToï - 52. 3a 3Ha-neHHaM cepegHboï KinbKocTi aneniB Ha noKyc 3a yciMa gocnigHHMH nonynaqiaMH Kypen HaHMeHme 3HaneHHa BigMineHo gna noKycy MCW0257 (2), Han6inbme - gna LEI0192 (6,75).
3a 3HaneHHaMH noKa3HHKy m^opMaqinHoro noni-Mop$i3My (PIC) 3aranbHa KinbKicTb BucoKoiH^opMaTHB-hhx MapKepiB cKnana ~ 45% Big 3aranbHoï KinbKocTi, npu qboMy ïx po3nogin 3a gocnigHHMH niHiaMH Bigpi3Ha-Bca. 3aranoM 3a 3HaneHHaM PIC go BucoKoiH^opMaTHB-hhx MapKepiB BigHocaTbca LEI0166 (niHiï r-2 Ta A), LEI0192 (yci gocnigHi nonynaqiï), ADL0268 (3a BHHaT-kom niHiï A), ADL0278 (niHia 14), MCW0034 (r-2 Ta 38), MCW0081 (r-2), MCW0104 Ta MCW0123 (oKpiM niHiï A b o6ox BunagKax), MCW0330 (3a bhmtkom niHiï 14), MCW0245 (niHia 38), MCW0282 (niHiï A Ta 14), MCW0288 (niHia 14).
За сшвввдношенням значень показнишв фактично! (Н0) та очшувано! (Не) гетерозиготносп дослвдт лшп курей виражено ввдр1зняються мгж собою (рис. 2).
Серед значущих ввдхилень ввд стану генетично! рь вноваги ХардьВайнберга для популяци курей лшп Г-2 варто ввдмпити виражений ексцес гомозигот за локусами MCW0034, MCW0104 та MCW0245 (Би= 0,189; 0,325 та 0,636 ввдповвдно). Своею чергою в популяци курей породи б1ршвська барвиста перева-жання гетерозиготних особин спостер1галось лише
* - достовiрнiсть вiдмiнностей мiж показниками, р12 < 0,05
Переважання шлькосп гетерозиготних особин виявлено пльки для локусу MCW0104 (Би = -0,194). За шшими локусами ввдхилення показник1в знаходились у межах статистично! похибки. Для популяци курей породи полтавська глиняста сшвввдношення дослвдних показник1в гетерозиготносп б1льш контрастно виражет, шж у попереднш лиш. У 9 1з 14 локус1в
для локусу MCW0282 (Б;, = -0,138). Для ус1х шших, за винятком MCW0104 та MCW0330, показана тенденция до надлишку гомозигот, що досягае свого максимального значення у локусах ADL0268 та MCW0257
= 0,806 та 0,830; р%2 < 0,05) (рис. 2).
Серед уах дослвдних популяцш порода род-айленд червоний за значеннями показнишв фактично! та очшувано! гетерозиготносп характеризуеться най-б1льш «ствпадаючими» значеннями.
лшп 14 спостерпалась тенденция до ексцесу гетерози-гот з максимумом для MCW0104 = -0,357; р%2 < 0,001). У шших п'яти - надлишок гомозигот 1з значущими ввдхиленнями для локуав LEЮ166, MCW0257 та MCW0245 = 0,307; 0,452 та 0,877 ввдповвдно).
ЬЕ10094
МС\У0288 МС\У0282*
МС\¥0257 МС%70245*
МСШОЗЗО
МС\У0123
ЬЕЮ1бб*
ЬЕ10192
АБЬ0268
АБЬ0278
МСТ/0034* МС\У0081
МС\У0104*
Но -«-Не
а.
МС\У0288
ЬЕ10094 0.8
МС\У0282*
МС\У0257*
МС\У0245
мсшвзо
МС\У0123
ЬЕЮ1бб
ЬЕ10192*
А01,02б8*
АБЬ0278
МС1У0034 МС\У0081
МС\У0104
Но —«—Не
Ь.
ЬЕ10094
МС\У0288 МС\¥0282
МС\У0257
МС\У0245
МС\У033 0
МС\У0123
ЬЕЮ1бб
ЬЕ10192
МС\У0288
ЬЕЮ094
1,0
0.8
АБЬ0268
АБЬ0278
МС\У0034 МС\У0081
МС\У0282
МС\У0257+
МС%70245*
МС\У0330
МС\У0123
ЬЕ10166*
ЫИ0192
АБЬ0268
АБЬ0278
МС\У0034 МС\У0081
МС\У0104*
МС\У0104*
Но -«-Не
Но —«—Не
с.
d.
Рис. 2. Показники оч1кувано! (Не) та фактично! (Н0) гетерозиготносп в дослвдних популяциях курей. а. - лш1я Г-2; Ь. - лш1я А; с. - лшя 38; d. - лш1я 14
Анaлiз пoкaзникiв F-cтaтиcтики (Fst) за ycepeднe-ним cyмapним знaчeнням piзниx лoкyciв вкaзye на тe, щo 19,5% зaгaльнoï гeнeтичнoï мiнливocтi poзпoдiлe-нo мгж пoпyляцiями (пopoдaми) та 80,5% ^ипадае на внyтpiшньoпoпyляцiйнy (внyтpiшньoпopoднy) отла-дoвy, щo вкaзyе на стльну дивepгeнцiю дocлiдниx лiнiй кypeй (табл. 1).
Таблиця 1
Пoкaзники F-cтaтиcтики за 14 мiкpocaтeлiтними лo-кycaми у дocлiдниx пoпyляцiяx кypeй
Лoкyc Fis Fit Fst
LEI0094 0,095 0,234 0,154
LEI0166 0,072 0,220 0,159
LEI0192 0,076 0,204 0,139
ADL0268 0,118 0,286 0,190
ADL0278 -0,111 0,121 0,209
MCW0034 0,104 0,291 0,209
MCW0081 0,070 0,150 0,086
MCW0104 -0,070 0,089 0,149
MCW0123 0,209 0,305 0,121
MCW0330 -0,183 0,028 0,178
MCW0245 0,444 0,554 0,199
MCW0257 0,483 0,727 0,472
MCW0282 0,057 0,241 0,195
MCW0288 0,181 0,401 0,268
В cepeдньoмy (M ± m) 0,110 ± 0,049 0,275 ± 0,049 0,195 ± 0,024
Сepeдне знaчeння пoкaзникa Fit вказуе на ютотний (27,5%) нaдлишoк гoмoзигoтниx ocoбин, щo ймoвipнo cвiдчить пpo дocить виpaжeний iнбpидинг у дocлiд-ниx пoпyляцiяx кypeй, який дocягaе cвoгo макстмаль-нoгo знaчeння в лoкycax MCW0245 та MCW0257 (табл. 1).
У пoдaльшoмy пpoaнaлiзyвaли знaчeння re^raM-ниx диcтaнцiй за Nei мгж дocлiдними пoпyляцiями Rype^ Знaчeння гeнeтичнoï пoдiбнocтi та гeнeтичниx диcтaнцiй пoкaзaнo в тaблицi 2.
Таблиця 2
^^тачт диcтaнцiï i гeнeтичнa пoдiбнicть дocлiдниx пoпyляцiй кypeй
Шпуляци Г-2 А 38 14
Г-2 *** 0,328 0,659 0,323
А 0,721 *** 0,588 0,379
38 0,517 0,555 *** 0,359
14 0,724 0,684 0,699 ***
Сepeд ycix вивчeниx лoкyciв cepeднiй piвeнь дивe-pгeнцiï (знaчeння Fst у мeжax 0,06-0,15) xapaктepний для 29% ввд зaгaльнoï кiлькocтi мiкpocaтeлiтниx мap-кepiв; cильнo виpaжeнa дивepгeнцiя (0,16-0,25) - для 57% та дyжe стльна (> 0,25) - для 14% ^куст MCW0257 та MCW0288).
За ycepeднeними знaчeннями Fis нeгaтивнi вeличи-ни (eкcцec гeтepoзигoт) пoкaзaнo тшьки для 21% ввд ycix вивчених локуспв.
Примтка: гeнeтичнi диcтaнцiï вiдoбpaжeнi над дiaгoнaллю; гeнeтичнa пoдiбнicть - тд дiaгoнaллю.
За peзyльтaтaми дocлiджeнь пoкaзaнo, щo найбь льшг гeнeтичнi вiдмiннocтi cпocтepiгaлиcь мгж ropo-дами плiмyтpoк бший та poд-aйлeнд чepвoний (65,9% вiдмiннocтeй), нaймeншi - мш пopoдaми плiмyтpoк 6Глий та шалтав^и глиняcтa (32,3%). МГж лш^ями 14 та 38 (яечнo-м'яcнoгo нaпpямкy ^o^raraMc^) ви-явлeнo 35,9% вiдмiннocтeй. ^и пopiвняннi пoпyляцiï яечниx кypeй (лш^я А) визнaчeнi мaкcимaльнi ввдмш-шал з пopoдoю poд-aйлeнд чepвoний (58,8%), тимча-coм як з лшею Г-2 та 14 cпocтepiгaетьcя пoдiбнa ви-paжeнicть вiдмiннocтeй (32,8 та 37,9%).
За peзyльтaтaми aнaлiзy гeнeтичниx диcтaнцiй го-будували фiлoгeнeтичнe дepeвo з викopиcтaнням мe-тoдy нeзвaжeнoï пoпapнo-гpyпoвoï клacтepизaцiï (UPGMA) (рис. 3).
0,015
0,091
0.162
■ Лш1я Г-2
0.162
■Лш1я 14
0,177
■ Лшш А
0.268
■ Лшщ 38
0.05
Рис. 3. Дeндpoгpaмa мiжпoпyляцiйниx взаемин, пoбyдoвaнa на ocнoвi aнaлiзy гeнeтичниx диcтaнцiй за Nei мeтoдoм нeзвaжeнoï пoпapнo-гpyпoвoï клacтepизaцiï (UPGMA)
Зaгaлoм тoпoлoгiя дepeвa вiдoбpaжaе виявлeнi за-кoнoмipнocтi, щo зacнoвaнi на aнaлiзi poзпoдiлy aлe-льниx чacтoт за 14 мiкpocaтeлiтними лoкycaми. Шпуля^!' м'яco-яечниx кypeй пopoди плiмyтpoк 6Глий лши
Г-2 фopмyють oкpeмий клacтep з пoпyляцiею кypeй яечнo-м'яcнoгo нaпpямкy пpoдyктивнocтi пopoди пoлтaвcькa глиняста лши 14, щo вказуе на наявшсть мeнш виpaжeниx вiдмiннocтeй ввд iншиx пopiд. Дaлi
go gaHoro KnacTepy npuegHyeTbca rima nonynamï aen-hhx Kypen nopogu 6ipKiBcbKa 6apBucTa niHiï A. B cbow nepry, nonynama Kypen aeHHo-M'acHoro HanpaMKy npogyKTHBHocTi nopogu pog-anneHg nepBoHHH $opMye oKpeMHH Knacrep, Bigo6pa®aroHH MaKcuManbHi BigMiH-HocTi 3 iHmHMH gocnigHHMH niHiaMH Kypen.
OgHaK BHKopncTaHHH MeTogy UPGMA gna no6ygo-bh geHgporpaMH 6a3yeTbca Ha nocrynaTi npaBunbHocri rinoTe3H npo MoneKynapHHH roguHHHK (ogHaKoBa mBH-gKicTb eBonwmï y noKoniHHax), mo, y BunagKy npoBe-geHHa ceneKniftHoï po6oTH, Mo®e He BHKoHyBaruca. ToMy anbTepHaTHBHHM nigxogoM no6ygoBH ^inoreHe-THHHoro gepeBa cnyrye BHKopucraHHa MeTogy npueg-HaHHa cycigiB (NJ, Neighbor-Joining), gna aKoro HeMae Heo6xigHocTi y BignoBigHocri Mogeni MoneKynapHoro roguHHHKa. Ha pucyHKy 4 noKa3aHa geHgporpaMa, no-6ygoBaHa 3 bhkopuctahhsim mctojy NJ.
-—-Jlima A
I-—— Jliiiin 14
-—-JliHia 38
JIiHia r-2
i-1
0.05
Fhc. 4. geHgporpaMa Mi®nonynamftHHx B3aeMHH, no6ygoBaHa Ha ocHoBi aHani3y reHeTHHHux gucTaHmft 3a Nei MeTogoM Neighbor-Joining
y gaHoMy BunagKy, 3a yMoB BHKopucTaHHa gna no-6ygoBH MeTogy NJ, crpyKTypa orpuMaHoro ^inoreHera-HHoro gepeBa icroTHHM hhhom Bigpi3HaeTbca Big Bume-HaBegeHoro (Ha ocHoBi UPGMA). OKpeMHH Knacrep ^opMywTb nonynamï Kypen nopig nonraBcbKa rnuHacTa h pog-anneHg nepBoHHH (niHiï 14 Ta 38). npu uboMy nonynamï nopig nniMyTpoK 6inuH (niHia r-2) Ta 6ipKiB-cbKa 6apBucTa (niHia A) ^opMywTb oKpeMi rinKH. Kap-THHa, ^o cnocrepiraeTbca, noBHicTW Bigo6pa®ae Tun HanpaMKy npogyKTHBHocri mum. KnacTep nimft 14 Ta 38 xapaKTepu3ye Kypen aeHHo-M'acHoro HanpaMKy npo-gyKTHBHocTi, THMnacoM aK oKpeMi rinKH nimft A Ta r-2 - BignoBigHo aenHoro Ta M'aco-aenHoro. Einbm Toro, nogi6Ha cTpyKTypa noBHicrw BignoBigae gaHHM, orpu-MaHHM npu aHani3i noniMop$i3My pi3Hux ^yrnnioHanb-hhx reHiB, mo noB'a3aHi 3 npoaBoM rocnogapcbKo-kophchhx o3HaK gocnigHux nopig Kypen, Ta aKi TaKo® KopenwwTb 3 HanpaMKoM npogyKTHBHocri mum (gaHi y gpym).
Bhchobkh
B pe3ynbTaTi npoBegeHux gocnig®eHb noKa3aHo, mo gocnigHi nonynamï Kypen pi3Hux nopig xapaKTepu3y-WTbca cunbHow guBepreHuiew, mo Big6ynaca Ha ocHoBi 3MiH anenbHoï crpyKTypu MiKpocareniTHHx noKyciB. 3rigHo 3HaneHHa noKa3HHKy Fst 19,5% 3aranbHoï reHeTH-hhoï MiHnuBocTi po3nogineHo Mi® nopogaMH Ta 80,5%
npuxoguTbca Ha BHyTpimHbonopogHy cKnagoBy. 3a 3Ha-neHHaMH reHeTHHHHx gucraHmft Han6inbmi BigMiHHocTi cnocTepiranucb Mi® nopogaMH nniMyTpoK 6inuH Ta pog-anneHg nepBoHuft (65,9% BigMiHHocTeft), HanMeHmi -Mi® nopogaMH nniMyTpoK 6inuH Ta nonTaBcbKa rnHHacra (32,3%). Mi® niHiaMH 14 Ta 38 (aeHHo-M'acHoro HanpaMKy npogyKTHBHocri) BuaBneHo 35,9% BigMiHHocTeft. npu nopiBHaHHi nonynamï aenHux Kypen (niHia A) bh-3HaneHo MaKcuManbHi BigMiHHocTi 3 nopogow pog-anneHg nepBoHuft (58,8%), b toh nac aK 3 niHiew r-2 Ta 14 cnocrepiraeTbca nogi6Ha BHpa®eHicrb BigMiHHocreft (32,8 Ta 37,9%).
References
Vieira, M.L.C., Santini, L., Diniz, A.L., & Munhoz, C. de F. (2016). Microsatellite markers: what they mean and why they are so useful. Genetic and molecular biology. 39(3), 312-328. doi: 10.1590/1678-4685-GMB-2016-0027. Khlestkina, E.K. (2014). Molecular markers in genetic studies and breeding. Russian Journal of Genetics: Applied Research. 4(3), 236-244. doi: 10.1134/S2079059714030022. Gholizadeh, M., & Mianji, G.R. (2007). Use of microsatellite markers in poultry research. International Journal of Poultry Science. 6(2), 145-153. doi: 10.3923/ijps.2007.145.153. Tadano, R., & Kataoka, Y. (2014). Genetic diversity in a small chicken population inferred from microsatellite polymorphism. The Journal of Poultry Science. 51(3), 242-247. doi: 10.2141/jpsa.0130141. Nassar, F.S., Moghaieb, R.E.A., & Abdou, A.M. (2012). Microsatellite markers associated with body and carcass weights in broiler breeders. African Journal of Biotechnology. 11(15), 3514-3521. doi: 10.5897/AJB11.3721. Puja, I.K., Sumarjaya, I.N.T.O., Sudarsana, I.W. et al. (2015). Genetic Characteristics of Four Microsatellite Markers Associated with Birth Weight in Bali Cattle. Global Veterinaria. 14(5), 633-637. http://erepo.unud.ac.id/id/eprint/425. Van Tassell, C.P., Ashwell, M.S., & Sonstegard, T.S. (2000). Detection of putative loci affecting milk, health, and conformation traits in a US Holstein population using 105 microsatellite markers. Journal of Dairy Science. 83(8), 1865-1872. doi:10.3168/jds.S0022-0302(00)75058-2. McElroy, J.P., Dekkers, J.C., Fulton, J.E. et al. (2005). Microsatellite Markers Associated with Resistance to Marek's Disease in Commercial Layer Chickens. Poultry Science. 84(11), 1678-1688. doi: 10.1093/ps/84.11.1678. Kurzawski, G., Suchy, J., & Debniak, T. (2004). Importance of microsatellite instability (MSI) in colorec-tal cancer: MSI as a diagnostic tool. Annals of Oncology. 15(4), 283-284. doi: 10.1093/annonc/mdh940. Salipante, S.J., Scroggins, S.M., & Hampel, H.L. (2014). Microsatellite instability detection by next generation sequencing. Clinical Chemistry. 60(9), 1192-1199. doi: 10.1373/clinchem.2014.223677.
Tadano, R., Sekino, M., Nishibori, M., & Tsudzuki, M. (2007). Microsatellite marker analysis for the genetic relationships among japanese long-tailed chicken breeds. Poultry Science. 86, 460-469. doi: 10.1093/ps/86.3.460. Fathi, M.M., Al-Homidan, I., Motawei, M.I., Abou-Emera, O.K., & El-Zarei, M.F. (2017). Evaluation of genetic diversity of Saudi native chicken populations using microsatellite markers. Poultry science. 96(3), 530-536. doi: 10.3382/ps/pew357 Romanov, M.N., & Weigend, S. (2001). Analysis of genetic relationships between various populations of domestic and jungle fowl using microsatellite markers. Poultry science. 80(8), 1057-1063. doi: 10.1093/ps/80.8.1057 FAO (2011). Molecular genetic characterization of animal genetic resources. Food and Agriculture Organization of the United Nations Publ., Rome, Italy. doi: 10.1017/S2078633611000609 Heifetz, E.M., Fulton, J.E., O'Sullivan, N.P. et al. (2009). Mapping QTL affecting resistance to Marek's disease in an F6 advanced intercross population of commercial layer chickens. BMC Genomics. 10:20. -
Published online 2009 Jan 14. doi: 10.1186/14712164-10-20
Merkur'eva, E.K. (1977). Geneticheskie osnovy selektsii v skotovodstve [Genetic Bases of Breeding in Ranching]. M.: Kolos (in Russian).
Shete, S., Tiwari, H., & Elston, R.C. (2000). On Estimating the Heterozygosity and Polymorphism Information Content Value. Theoretical Population Biology. 57, 265-271. doi: 10.1006/tpbi.2000.1452.
Nei, M., & Chesser, R.K. (1983). Estimation of fixation indices and gene diversities. Ann. Hum. Genet. 47(3), 253-259. doi: 10.1111/j.1469-1809.1983.tb00993.x.
Kuznecov, V.M. (2014). F-statystyky rajta: ocenka i in-terpretacija. Nauchno-teoretycheskij zhurnal «Prob-lemy biologhii produktyvnykh zhyvotnykh». 4, 80104 (in Russian).
Wright, S. (1978). Evolution and the genetics of populations. Vol. 4. Variability within and among natural populations. Univ. Chicago. http://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/E/b o3642015.html
