Анализ генетической структуры 29 пород лошадей российской селекции по STR-маркерам

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Современный этап генетической сертификации лошадей заводских и местных пород на основе микросателлитного анализа позволяет достаточно эффективно проводить идентификацию и генетическую экспертизу происхождения племенных животных, а также решать проблему оценки, паспортизации и сохранения генетических ресурсов. При сокращении численности племенного поголовья до 200–300 кобыл, наблюдаемом в ряде пород, возрастает угроза снижения генетического разнообразия популяций и накопления генетического груза, что обусловливает необходимость изучения и мониторинга генетической структуры конских пород. В связи с этим проведенный нами сравнительный генетический анализ полиморфизма 17 микросателлитных локусов у 20541 лошадей 29 заводских и местных пород позволяет провести паспортизацию базовой части генетических ресурсов коневодства Российской Федерации, включая верховые, рысистые, тяжелоупряжные и местные породы. При генетико-популяционном анализе исследуемых пород оценивали базовые параметры: общее количество вариантов аллелей (Na), эффективное количество аллелей (Ae), среднее количество аллелей на локус (МNА), уровень наблюдаемой (Ho) и ожидаемой (Hе) гетерозиготности, а также коэффициент внутрипопуляционного инбридинга Fis. Филогенетические связи пород оценивали с помощью пакета программ R и R Studio. Среди пород лошадей разной специализации наибольшие значения всех показателей генетического разнообразия (Ae, Ho, He и Na) были определены у аборигенных популяций. В аллелофонде местных пород лошадей встречались редкие аллели ASB2T, HMS7S, HMS6J, HMS6H, HMS2T, HMS1O, HTG7L, HTG6L, HTG6H, VHL20S, ASB17Z, ASB17X, ASB17U, LEX3S, LEX3R и CA425E, которые отсутствовали у лошадей заводских пород. Среди верховых пород лошадей, созданных в России, наличием редких аллелей выделялись буденновская, донская и кабардинская породы лошадей. У рысистых лошадей были обнаружены аллели ASB2G, ASB2F, HMS2F, HTG7Q и ASB23O, не выявленные в генетической структуре других пород. Проведенный филогенетический анализ показал разделение конских пород на два четких субкластера, в первый из которых вошли только заводские породы. Второй кластер объединил все аборигенные породы, а также орловского рысака и группу тяжелоупряжных пород, которые использовались на протяжении многих лет в качестве улучшателей местного поголовья лошадей. Проведенный анализ генетической структуры отечественных пород лошадей выявил достаточно высокий резерв разнообразия даже в малочисленных популяциях, который является непременным условием успешной селекции в коневодстве.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. В. Блохина

Всероссийский научно-исследовательский институт коневодства

Автор, ответственный за переписку.
Email: nbloh16@yandex.ru
Россия, Рязанская область, пос. Дивово, 391105

Л. А. Храброва

Всероссийский научно-исследовательский институт коневодства

Email: nbloh16@yandex.ru
Россия, Рязанская область, пос. Дивово, 391105

Список литературы

  1. Вдовина Н.В., Юрьева И.Б. Мониторинг генетической структуры мезенской породы лошадей по микросателлитам ДНК // Вавиловский журн. генетики и селекции. 2021. Т. 25.(2): 202–207. https://doi.org/10.18699/VJ21.024
  2. Блохина Н.В., Храброва Л.А., Зайцев А.М., Гавриличева И.С. Оценка генетического разнообразия микросателлитных локусов у лошадей тяжелоупряжных пород // Генетика и разведение животных. 2018. № 2. С. 39–44. https://doi.org/10.31043/2410-2733-2018-2-39-44
  3. Гавриличева И.С. Генетико-популяционная характеристика русской рысистой породы лошадей по локусам микросателлитов ДНК // АгроЗооТехника. 2019. Т. 2. № 3. С. 2. https://doi.org/10.15838/alt.2019.2.3.2
  4. Глазко В.И., Косовский Г.Ю., Глазко Т.Т., Федорова Л.М. ДНК-маркеры и “микросателлитный код” (обзор) // С.-х. биология. 2023. Т. 58. № 2. С. 223–248.
  5. Долматова И.Ю., Ниятшин Ф.И., Уразбахтин Р.Ф. Популяционно-генетическая характеристика лошадей башкирской породы по микросателлитам ДНК // Коневодство и конный спорт. 2017. № 4. С. 17–19.
  6. Калашников В.В., Храброва Л.А., Зайцев А.М. и др.. Полиморфизм микросателлитной ДНК у лошадей заводских и локальных пород // С.-х. биология. 2011. Т. 46. № 2. С. 41–45.
  7. Калашникова Л.А., Новиков А.А., Семак М.С. Развитие генетической экспертизы племенной продукции в животноводстве // Зоотехния. 2022. № 11. С. 25–28.
  8. Марзанов Н.С., Насибов М.Г., Марзанова Л.К. и др. Генетические маркеры в теории и практике разведения овец. М.: Пионер, 2010. 184 с.
  9. Храброва Л.А. Теоретические и практические аспекты генетического мониторинга в коневодстве: Дис. … д-ра с.-х. наук. М.: ВНИИ коневодства, Дивово, 2011. 38 с.
  10. Храброва Л.А. Стратегия использования генетических маркеров и геномной селекции в коневодстве. Дивово, 2015. 81 с.
  11. Эрнст Л.К., Зиновьева Н.А. Биологические проблемы животноводства в XXI веке. М.: РАСХН, 2008. 501 с.
  12. Lippold S., Matzke N.J., Reissmann M. Whole mitochondrial genome sequencing of domestic horses reveals incorporation of extensive wild horse diversity during domestication // BMC Evol. Biol. 2011. V. 11. https://doi.org/10.1186/1471-2148-11-328
  13. Stock K.F., Jönsson L., Ricard A., Mark T. Genomic applications in horse breeding // Animal Frontiers. 2016. V. 6. I. 1. P. 45–52. https://doi.org/10.2527/af.2016-0007
  14. Atroshchenko M., Dementieva N., Shcherbakov Yu. et al. The genetic diversity of horse native breeds in Russia // Genes. 2023. V. 14. https://doi.org/10.3390/genes14122148
  15. Jarne P., Lagoda P.J.L. Microsatellites, from molecules to populations and back // Trends in Ecol. and Evol. 1996. V. 11(10). P. 424–429. https://doi.org/10.1016/0169-5347(96)10049-5
  16. Khaudov A.D., Duduev A.S., Kokov Z.A. et al. Diversity of Kabardian horses and their genetic relationships with selected breeds in the Russian Federation based on 17 microsatellite loci // IOP Conf. Series. Earth and Envir. Sci. 2019. https://doi.org/10.1088/1755-1315/341/1/012072
  17. Khrabrova L.A. Characterization of genetic horse breeding resources in Russia. Lambert Acad. Publishing, OmniScriptum GmbH&Co KG, 2015. 59 p. https://www.abebooks.com/9783659808814/Characterization-genetic-horse-breeding-resources-3659808814/plp
  18. Храброва Л.А., Блохина Н.В., Белоусова Н.Ф., Котран Е.Г. Оценка генеалогической структуры вятской породы лошадей (Equus ferus caballus) с использованием анализа ДНК // Генетика. 2022. Т. 58. № 4. С. 457–462.
  19. Blohina N.V., Khrabrova L.A., Gavrilicheva I.S. Application of modern technologies in identifying distinctive features in the subpopulation of Novoaltaiskaya horses // IOP Conf. Series: Earth and Environ. Sci. 2021. V. 624(1). 012019.
  20. Zaitcev A.M., Gavrilicheva I.S., Blohina N.V. Аssessment of the population structure of horses of the Priobskaya breed based on modern technologies // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2021. V. 624. https://doi.org/10.1088/1755-1315/624/1/012032
  21. Chang C.C., Chow C.C., Tellier L.C.A.M. et al. Second-generation PLINK: Rising to the challenge of larger and richer datasets // (Giga)n Science 2015. V. 4. I. 1. s 13742-015-0047-8. https://doi.org/10.1186/s13742-015-0047-8
  22. Francis R.M. Pophelper: An R package and web app to analyse and visualize population structure // Mol. Ecol. Resour. 2017. V. 17. P. 27–32.
  23. Van de Goor L.H.P., Panneman H., Haeringen W.A. A proposal for standardization in forensic equine DNA typing: allele nomenclature for equine-specific STR loci // Animal Genet. 2010. V. 41. № 2. P. 122–127.
  24. Nei M. Molecular Evolutionary Genetics. N.Y.: Columbia Univ. press, 1987. 512 p.
  25. Van de Goor L.H., Van Haeringen W.A., Lenstra J.A. Population studies of 17 equine STR for forensic and phylogenetical analysis // Animal Genet. 2011. V. 42(6). P. 627–633. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2011.02194.x
  26. Librado P., Khan N., Fages A. The origins and spread of domestic horses from the Western Eurasian steppes // Nature. 2021. V. 598. P. 634–640. https://doi.org/10.1038/s41586-021-04018-9

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Гистограмма частот встречаемости аллелей в локусе AHT4 у лошадей верховых пород.

Скачать (447KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Гистограмма частот встречаемости аллелей в локусе LEX3 у лошадей верховых пород.

Скачать (309KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Генетическая идентификация и кластеризация лошадей разных пород по Nei [24].

Скачать (342KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Дендрограмма генетических дистанций лошадей разных пород, разводимых на территории Российской Федерации.

Скачать (250KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 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».