Analysis of ADCY8 и RYR3 Genes Polymorphism for Identification Wild and Domestic Animal of Species Canis lupus

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

As a result of the study, we confirmed the high differentiating potential of polymorphic variants g.27748425T>C (ADCY8 gene) and g.1414373T>C (RYR3 gene). A test model of two polymorphisms for the differentiation of a wolf and a domestic dog is proposed, which is distinguished by high values of accuracy (96.2%), specificity (96.3%) and sensitivity (98.9%). Using KASP, a quick and simple approach to differentiation based on the proposed test model has been developed, which is designed to reduce the time and cost of molecular genetic analysis, as well as reduce the risk of cross-contamination, because the process is one-stage (restriction and electrophoresis stages are excluded).

作者简介

V. Kipen

Institute of Genetics and Cytology of the National Academy
of Sciences of Belarus

编辑信件的主要联系方式.
Email: v.kipen@igc.by
Republic of Belarus, 220072, Minsk

M. Patrin

Maxim Medical LLC

Email: v.kipen@igc.by
Russia, 123423, Moscow

E. Snytkov

Institute of Genetics and Cytology of the National Academy
of Sciences of Belarus; International Sakharov Environmental Institute of Belarusian
State University

Email: v.kipen@igc.by
Republic of Belarus, 220072, Minsk; Republic of Belarus, 220070, Minsk

A. Viarchuk

Institute of Genetics and Cytology of the National Academy
of Sciences of Belarus; Scientific and Practical Center of the State Forensic Examination
Committee of the Republic of Belarus

Email: v.kipen@igc.by
Republic of Belarus, 220072, Minsk; Republic of Belarus, 220073, Minsk

A. Semak

WellVet LLC

Email: v.kipen@igc.by
Republic of Belarus, 220013, Minsk

参考

  1. Hindrikson M., Remm J., Pilot M. et al. Wolf population genetics in Europe: A systematic review, meta-analysis and suggestions for conservation and management // Biol. Rev. 2016. V. 92(3). P. 1601–1629. https://doi.org/10.1111/brv.12298
  2. Cronin M.A., Canovas A., Bannasch D.L. et al. Single nucleotide polymorphism (SNP) variation of wolves (Canis lupus) in Southeast Alaska and comparison with wolves, dogs, and coyotes in North America // J. Hered. 2015. V. 106(1). P. 26–36. https://doi.org/10.1093/jhered/esu075
  3. Vonholdt B.M., Pollinger J.P., Lohmueller K.E. et al. Genome-wide SNP and haplotype analyses reveal a rich history underlying dog domestication // Nature. 2010. V. 464(7290). P. 898–902. https://doi.org/10.1038/nature08837
  4. Гребенчук А.Е. Псовые как объект экспертного ДНК-анализа: криминалистические и генетические аспекты // Вопр. криминологии, криминалистики и судебной экспертизы. 2016. № 2 (40). С. 135–140.
  5. Хейдорова Е.Э., Шпак А.В., Гомель К.В. и др. Молекулярно-генетическая идентификация инвазивного вида – шакала азиатского (Canis aureus) на территории Беларуси // Докл. НАН Беларуси. 2018. Т. 62. № 1. С. 86–92. https://doi.org/10.29235/1561-8323-2018-62-1-86-92
  6. Кипень В.Н., Иванова Е.В., Снытков Е.В., Верчук А.Н. Анализ полиморфизма гена гефестина (HEPH) на Х-хромосоме для установления принадлежности биологических образцов к диким или домашним представителям вида Sus scrofa // Генетика. 2020. Т. 56. № 9. С. 1054–1064. https://doi.org/10.31857/S0016675820080068
  7. Кипень В.Н., Михалова М.Е., Снытков Е.В. и др. Биоинформатический анализ геномов коммерческих пород домашних свиней для идентификации породоспецифичных SNP // Весці Нац. акад. навук Беларусі. Серыя аграрных навук. 2021. Т. 59. № 4. С. 464–476. https://doi.org/10.29235/1817-7204-2021-59-4-464-476
  8. Ramos A.M. Identification of high utility SNPs for population assignment and traceability purposes in the pig using high-throughput sequencing // Anim. Genet. 2011. V. 42(6). P. 613–620. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2011.02198.x
  9. Okonechnikov K., Golosova O., Fursov M. Unipro UGENE: A unified bioinformatics toolkit // Bioinformatics. 2012. V. 28. P. 1166–1167. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts091
  10. Кипень В.Н., Снытков Е.В., Кривенко А.А., Патрин М.М. In silico анализ полиморфизма H3GA0051811 гена HEPH для животных вида Sus scrofa // VII Междунар. конф. молодых ученых: биофизиков, биотехнологов, молекулярных биологов и вирусологов в рамках площадки открытых коммуникаций OpenBio-2020. Новосибирск: 2020. С. 469–472.
  11. Ritchie M.D., Hahn L.W., Roodi N. et al. Multifactor-dimensionality reduction reveals high-order interactions among estrogen-metabolism genes in sporadic breast cancer // Am. J. Hum. Genet. 2001. V. 69(1). P. 138–147. https://doi.org/10.1086/321276

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2.

下载 (708KB)
3.

下载 (41KB)
4.

下载 (729KB)
5.

下载 (41KB)
6.

下载 (264KB)
7.

下载 (241KB)

版权所有 © В.Н. Кипень, М.М. Патрин, Е.В. Снытков, А.Н. Верчук, А.Н. Семак, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».