Структура STR-аллелофонда популяции быков холмогорской породы банка криоконсервированного семени, сохраненного в Республике Коми

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Исследовали полиморфизм микросателлитов у 162 чистопородных быков печорского типа холмогорской породы, холмогорской и голштинской пород, а также холмогоро-голштинских помесей. По 15 локусам микросателлитов выявили 132 аллеля, или 8.8 в среднем на локус. Из общего числа аллелей 78 (59.1%), или в среднем 5.2 аллеля на локус, встречались с частотами более 0.1 хотя бы в одной из групп быков разной генеалогии и породности. 21 аллель в 13 локусах встречался с частотами 0.15 и выше независимо от породы, генеалогии и породности группы. Наибольшее число аллелей, выявили в группах печоро-холмогоро-голштинских и холмогоро-голштинских помесей. Максимальную генетическую дистанцию установили между кроссированными печоро-холмогорскими быками и быками голштинской породы (DN = 0.237, FST = 0.045). Высокую генетическую дифференциацию быков голштинской породы с кроссированными и чистолинейными производителями печорского типа холмогорской породы подтвердил кластерный анализ. Генетическое различие классической холмогорской породы с голштинской было ниже. Кластерный анализ результатов генотипирования по микросателлитам быков холмогорской породы в одном массиве с выборками животных голштинской породы и холмогоро-голштинских помесей позволил получить дополнительную информацию для планирования мероприятий по поддержанию генетического разнообразия сохраненного поголовья чистопородного холмогорского скота.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

В. С. Матюков

Институт агробиотехнологий Федерального исследовательского центра Коми научного центра Уральского отделения Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: nipti38@mail.ru
Россия, Сыктывкар

А. С. Лейченко

Институт агробиотехнологий Федерального исследовательского центра Коми научного центра Уральского отделения Российской академии наук

Email: nipti38@mail.ru
Россия, Сыктывкар

Я. А. Жариков

Институт агробиотехнологий Федерального исследовательского центра Коми научного центра Уральского отделения Российской академии наук

Email: nipti38@mail.ru
Россия, Сыктывкар

С. В. Николаев

Институт агробиотехнологий Федерального исследовательского центра Коми научного центра Уральского отделения Российской академии наук

Email: nipti38@mail.ru
Россия, Сыктывкар

Список литературы

  1. Матюков В.С., Тырина Ю.О., Кантанен Ю., Столповский Ю.А. Оценка селекционной ценности генофонда местного скота (на примере холмогорской породы) // С.-х. биология. 2013. № 2. С. 19–30.
  2. Матюков В.С., Жариков Я.А., Зиновьева Н.А. Генетическая история и ценность генофонда исчезающей холмогорской породы // Молочное и мясное скотоводство. 2018. № 2. С. 2–8.
  3. Резников Ф.И. Новые данные к истории холмогорского скота. Архангельск, 1949. 28 с.
  4. Шубин П.Н., Котельников В.М. Породное преобразование крупного рогатого скота Коми АССР. Сыктывкар, 1965. 135 с.
  5. Гагиев Г.И. Характеристика животных нового внутрипородного печорского типа – “ПХ-1” холмогорской породы // Научные основы молочного производства на Севере. Сыктывкар, 1998. С. 56–84.
  6. Столповский Ю.А., Захаров-Гезехус И.А. Проблема сохранения генофондов доместицированных животных // Вавил. журн. генетики и селекции. 2017. Т. 21. № 4. С. 477–486. https://doi.org/10.18699/VJ17.266
  7. Demir E., Balcioğlu M.S. Genetic diversity and population structure of four cattle breeds raised in Turkey using microsatellite markers // Czech. J. Animal Sci. 2019. V. 64. № 10. Р. 411–419. https://doi.org/10.17221/62/2019-CJAS
  8. Saravanan K.A., Panigrahi M., Kumar H. et al. Genome-wide assessment of genetic diversity, linkage disequilibrium and haplotype block structure in Tharparkar cattle breed of India // Animal Biotechnology. 2020. V. 33. № 1. Р. 1–15. https://doi.org/10.1080/10495398.2020.1796696
  9. Pritchard J.K., Wen X., Falush D. Documentation for structure software: Version 2.3. Software from http://pritch.bsd.uchicago.edu/structure.html
  10. Галинская Т.В., Щепетов Д.М., Лысенков С.Н. Предубеждения о микросателлитных исследованиях и как им противостоять // Генетика. 2019. T. 55. № 6. С. 617–632. https://doi.org/10.1134/S0016675819060043
  11. Матюков В.С., Жариков Я.А., Канева Л.А. Анализ аллелофонда полутонкорунных овец печорской популяции с помощью STR-маркеров // Генетика. 2023. T. 59. № 7. С. 843–849. https://doi.org/10.31857/S0016675823060103
  12. Peakall R., Smouse P.E. GenAlEx 6.5: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research-anupdate // Bioinformatics. 2012. V. 28. P. 2537–2539.
  13. Hall S.J.G. Genetic differentiation among Livestock breeds-values for Fst // Animals. 2022. V. 12. № 9. https://doi.org/10.3390/ani12091115
  14. Kalinowski S.T. Evolutionary and statistical properties of three genetic distances // Mol. Ecol. 2002. V. 11. № 8. Р. 1263–1273. https://doi.org/10.1046/j.1365-294X.2002.01520.x
  15. Кузнецов В.М. Сравнение методов оценки генетической дифференциации популяций по микросателлитным маркерам // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2020. Т. 21. № 2. С. 169–182. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2020.21.2.169-182
  16. Николаев С.В., Ялуга В.Л. Сравнительная генетическая характеристика микросателлитного профиля голштинизированных и чистопородных холмогорских быков // Аграрная наука. 2023. № 7. С. 58–62. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2023-372-7-58-62
  17. Волкова В.В., Романенкова О.С., Денискова Т.Е. и др. Характеристика аллелофонда холмогорской породы крупного рогатого скота с использованием STR-маркеров // Молочное и мясное скотоводство. 2019. № 7. С. 3–7.
  18. Киселёва Т.Ю., Подоба Б.Е., Заблудский Е.Е. и др. Анализ 30 микросателлитных маркеров у шести локальных популяций крупного рогатого скота // С.-хоз. биология. 2010. № 6. С. 20–25.
  19. Meng-Hua Li., Tapio I., Villkki J. et al. The genetic structure of cattle populations (Bos taurus) in northern Eurasia and the neighbouring. Near Eastern regions: Implications for breeding strategies and conservation // Mol. Ecol. 2007. V. 16. № 18. Р. 3839–3853. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2007.03437.x
  20. Kantanen J., Edwards C.J., Bradley D. et al. Maternal and paternal genealogy of Eurasian taurine cattle (Bos taurus) // Heredity. 2009. V. 103. № 5. Р. 404–415. https://doi.org/10.1038/hdy.2009.68

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Распределение средних оценок вероятностей принадлежности особей групп различной породности к кластерам при k = 2.

Скачать (117KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Распределение средних оценок вероятностей принадлежности особей групп различной породности к кластерам при k = 3.

Скачать (134KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025

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».