Comparative microsatellite analysis of zeboid cattle with breeds of Bos taurus

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

Comparative genotyping of a population of zeboid cattle (Bos taurus × Bos indicus) and eight populations of B. taurus breeds, including six domestic (Нolmogorskaya, Yaroslavskaya, Red Gorbatovskaya, Kostromskaya, Tagil’skaya, Gray Ukrainian) and two transboundary European breeds (Holstein and Brown Swiss). A total of 562 individuals were examined. Based on the results of the STR analysis, it was found that all population samples of B. taurus were characterized by an average allelic diversity AR = 4.87–6.7 and a fairly high level of genetic variability HE = 0.68–0.76 with a slight predominance of random matings FIS = –0.1... 0.0. In zeboid cattle, the corresponding indicators were AR = 5.96, HE = 0.72 and FIS = –0.0278. At the same time, differences in the genetic structure of the B. taurus breeds under consideration were largely determined by population-demographic fluctuations, and the genetic and phenotypic heterogeneity detected in the population of zeboid cattle was determined by a decrease in the effect of artificial selection.

全文:

受限制的访问

作者简介

S. Beketov

Vavilov Institute of General Genetics of Russian Academy of Sciences; Tsitsin Main Botanical Garden, Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: svbeketov@gmail.com
俄罗斯联邦, Moscow, 119991; Moscow, 127276

G. Svishcheva

Vavilov Institute of General Genetics of Russian Academy of Sciences

Email: svbeketov@gmail.com
俄罗斯联邦, Moscow, 119991

V. Upelniek

Tsitsin Main Botanical Garden, Russian Academy of Sciences

Email: svbeketov@gmail.com
俄罗斯联邦, Moscow, 127276

S. Senator

Tsitsin Main Botanical Garden, Russian Academy of Sciences

Email: svbeketov@gmail.com
俄罗斯联邦, Moscow, 127276

S. Kuznetsov

Vavilov Institute of General Genetics of Russian Academy of Sciences

Email: svbeketov@gmail.com
俄罗斯联邦, Moscow, 119991

E. Nikolaeva

Vavilov Institute of General Genetics of Russian Academy of Sciences

Email: svbeketov@gmail.com
俄罗斯联邦, Moscow, 119991

Yu. Stolpovsky

Vavilov Institute of General Genetics of Russian Academy of Sciences

Email: svbeketov@gmail.com
俄罗斯联邦, Moscow, 119991

参考

  1. Shahbandeh M. Cattle Population Worldwide 2012–2023. 2023. https://www.statista.com.
  2. Negussie B., Brannang E., Rottmann O.J. Reproductive performance and herd life of dairy cattle at Asella livestock farm, Arsi, Ethiopia. II. Crossbreds with 50, 75 and 87.5% European inheritance // J. of Animal Breeding and Genetics. 1999. V. 116. I. 3. P. 225–234.
  3. Амерханов Х.А., Соловьева О.И., Морозова Н.И. и др. Оценка экономического эффекта использования в молочном скотоводстве животных черно-пестрой породы с кровностью зебу // Известия ТСХА. 2020. Вып. 2. С. 116–133. https://doi.org/ 10.26897/0021-342X-2020-2-116-135
  4. Яковлев А.А. Вопросы использования зебу в селекционно-племенной работе с крупным рогатым скотом в Российской Федерации // Мат. Всесоюз. совещ. по гибридизации крупного рогатого скота с зебу. Тбилиси, 1982. С. 29–46.
  5. Schneeberger C.P., Wellington K.E., MacDowell R.E. Performance of Jamaica Hope cattle in commercial dairy herds in Jamaica // J. Dairy Sci. 1982. 65. P. 1364–1371.
  6. Suárez M.A., Zubizarreta I., Pérez T. Genotype by environment interaction in “Siboney de Cuba” cattle // Livestock Res. for Rural Development. 2009. V. 21. № 9. P. 31–42.
  7. Amer P.R., Santos B., Byrne T.J. et al. Updates to the New Zealand national breeding objective for dairy cattle // Proc. Assoc. Advmt. Anim. Breed. Genet. 2013. V. 20. P. 471–474.
  8. Гузеев Ю. Зебувидный скот – перспективы развития в Украине // Тваринництво України, 2012. Т. 42. № 12. C. 17–20.
  9. Вердиев З.К. Зебуводство. М., 1986. 240 с.
  10. Амерханов Х.А., Шевхужев А.Ф., Эльдаров Б.А. Гибридизация крупного рогатого скота на Северном Кавказе. М.: Илекса, 2014. 424 с.
  11. Аюбов Б.М. Молочная продуктивность, качество и некоторые технологические свойства молока коров разводимых в Таджикистане: Дис. ... канд. с.-х. наук. Душанбе: Таджикский аграр. ун-т им. Шириншох Шотемур, 2016. 123 с.
  12. Упелниек В.П., Завгородний С.В., Махнова Е.Н., Сенатор С.А. История происхождения и перспективы распространения зебувидного типа черно-пестрой породы крупного рогатого скота (обзор) // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 11. С. 66–72. https://doi.org/10.24411/0235-2451-2020-11211
  13. Рубенков А.А. Высокопродуктивное гибридное молочное стадо. Москва: Колос, 1977. 127 с.
  14. KosovskyG.Yu., Glazko T.T., Arkhipov A.V. etal.The use of ISSR markers for characterization of genetic differentiation of cattle breeds // Проблемы биологии продуктивных животных. 2016. № 3. С. 91–97.
  15. OlschewskyА., Hinrichs D. An overview of the use of genotyping techniques for assessing genetic diversity in local farm animal breeds // Animals. 2021. V. 11. № 7. https://www.mdpi.com. https://doi.org/10.3390/ani11072016
  16. Кузнецов В.М. Сравнение методов оценки генетической дифференциации популяций по микросателлитным маркерам // Зоотехния. 2020. Т. 21. № 2. С. 169–182. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2020.21.2.169-182
  17. Adamack A.T., Gruber B .PopGenReport: Simplifying basic population genetic analyses in R. Methods // Ecol. Evol. 2014. № 5. P. 384–387. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12158
  18. Gruber B., Adamack A.T.landgenreport: A new R function to simplify landscape genetic analysis using resistance surface layers // Mol. Ecol. Resour. 2015. V. 15. P. 1172–1178. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12381
  19. Huson D., Bryant D. 2006. Application of phylogenetic networks in evolutionary studies // Mol. Bio. and Evol. V. 23. № 2. Р. 254–267. https://doi.org/ 10.1093/molbev/msj030.
  20. Takezaki N. Genetic distances and reconstruction of phylogenetic trees from microsatellite DNA // Genetics. 1996. V. 144 № 1. Р. 389–399. https://doi.org/10.1093/genetics/144.1.389
  21. Столповский Ю.А. Гостева Е.Р., Солоднева Е.В. Генетические и селекционные аспекты истории развития скотоводства на территории России. М.: Акварель, 2022. 87 с.
  22. Бекетов С.В., Денискова Т.Е., Доцев А.В. и др. Популяции тувинских короткожирнохвостых овец в структуре генофонда пород овец Российской Федерации // Генетика. 2024. Т. 60. №1. С. 80–93.
  23. Столповский Ю.А. Серая украинская порода. Генетические ресурсы крупного рогатого скота: редкие и исчезающие отечественные породы. М.: Наука, 1993. С. 94–111.
  24. Beja-Pereira A., Alexandrino P., Bessa I. et al. Genetic characterization of southwestern European bovine breeds: A historical and biogeographical reassessment with a set of 16 microsatellites // J. of Heredity. 2003. V. 94. P. 243–50. https://doi.org/10.1093/jhered/esg055
  25. Tapio I., Varv S., Bennewitz J. et al. Prioritization for conservation of northern European cattle breeds based on analysis of microsatellite data // Conservation Biology. 2006. V. 20. P. 1768–1779. https://doi.org/ 10.1111/j.1523-1739.2006.00488.x
  26. Li M.H., Kantanen J. Genetic structure of Eurasian cattle (Bos taurus) based on microsatellites: Clarification for their breed classification // Animal Genetics. 2009. V. 41. P. 150–158. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2009.01980.x
  27. Sodhi M., Mukesh M., Mishra B.P. et al. Microsatellite analysis of genetic population structure of zebu cattle (Bos indicus) breeds from north-western region of India // Animal Biotechnology. 2011. V. 22. P. 16–29.
  28. Sharma R., Maitra A., Singh P.K., Tantia M.S. Genetic diversity and relationship of cattle populations of East India: Distinguishing lesser known cattle populations and established breeds based on STR markers // Free PMC Article. 2013. № 2. P. 359. https://doi.org/10.1186/2193-1801-2-359
  29. Lokugalappatti LG. S., Wickramasinghe S., PABD A. et al. Indigenous cattle of Sri Lanka: Genetic and phylogeographic relationship with Zebu of Indus Valley and South Indian origin // PLoS One. 2023. V. 18. № 8. https://doi.org/10.1371/journal.pone.028276
  30. Bicalho H.M.S., Pimenta C.G., Mendes I.K.P.et al. Determination of ancestral proportions in synthetic bovine breeds using commonly employed microsatellite markers // Genet. Mol. Res. 2006. V. 5. № 3. P. 432–437.
  31. Baimukanov D.A., Semenov V.G., Nurbaev S.D.et al. Inter-population genetic diversity of cattle of the Kazakhstan population of Santa Gertrude breed of Zhetysu type by microsatellite DNA // IOP Conf. Series: Earth and Envir. Sci. Int. AgroScience Conf. (AgroScience-2020). Cheboksary, Russia: IOP Publishing, 2020. V. 604. https://doi.org/10.1088/1755-1315/604/1/012043
  32. Brenneman R.A., Chase Jr. C.C., Olson T.A. et al. Genetic diversity among Angus, American Brahman, SenepolRomosinuano cattle breeds // Animal Genetics. 2007. V. 38. P. 50–53. https://doi.org/ 10.1111 /j.1365-2052.2006.01551.x
  33. Zerabruk M., Li M.H., Kantanen J. et al. Genetic diversity and admixture of indigenous cattle from North Ethiopia: Implications of historical introgressions in the gateway region to Africa // Animal Genetics. 2012. V. 43. P. 257–266. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2011.02245.x
  34. EgitoА.А., Paiva S.R., Albuquerque M do S.M. et al. Microsatellite based genetic diversity and relationships among ten Creole and commercial cattle breeds raised in Brazil // BMC Genetics 2007. https://www.researchgate.net/publication/5780025. https://doi.org/10.1186/1471-2156-8-83
  35. Кузнецов В.М. F-cтатистики Райта: оценка и интерпретация // Проблемы биологии продуктивных животных. 2014. № 4. С. 80–104.
  36. Manatrinon S., Fischerleitner F., Baumung R. Genetic characterization among some Austrian and Hungarian cattle breeds // Arch. Tierz. 2008. V. 51. №. 5. P. 426-437.
  37. Кушнир А.В., Глазко В.И. Серый украинский скот и его близкородственные формы // Сибирский экологический журнал. 2009. Т. 16. № 3. С. 495–506. https://doi.org/10.1134/S1995425509030205
  38. Ежегодник по племенной работе в молочном скотоводстве в хозяйствах Российской Федерации. М.: Изд-во ВНИИплем, 2021. 262 с.
  39. Гузеев Ю.В., Мельник О.В., Спиридонов В.Г., Мельничук С.Д. Сравнительный анализ генетической структуры микропопуляции серой украинской породы крупного рогатого скота по ДНК-маркерам // Науковий вісник ЛНУВМБТ імені С.З. Ґжицького. 2015. Т. 17 № 3 (63) С. 166–171.
  40. Rege J.E.O. The state of African cattle genetic resources I. Classification framework and identification of threatened and extinct breeds // Animal Gen. Res. 1999. V. 25. P. 1–25. https://doi.org/10.1017/S1014233900003448
  41. Kwondo K., Taehyung K., Tadelle D. et al. The mosaic genome of indigenous African cattle as a unique genetic resource for African pastoralism // Nature Genetics. 2020. V. 52. № 10. P. 1099–1110. https://doi.org/10.1038/s41588-020-0694-2

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Phylogenetic tree of population samples of B. taurus and zebrafish breeds “Bullfinches” by the NJ method with genetic distances of DA Ney.

下载 (11KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Projection of individuals of the studied populations of B. taurus and zebuvidny cattle breeds “Bullfinches” on the plane of two coordinates according to PCA analysis.

下载 (32KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Zebuvidny cattle of the NEH “Bullfinches” suits of black-and-white and Holstein cattle.

下载 (32KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Zebra cattle of the NEH “Bullfinches” suit zebu.

下载 (32KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

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».