Mining and Polymorphic Analysis of Di-Nucleotide Microsatellites from Yak Genome


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Bos grunniens (Yak) are the most important domesticated species, which adapt to the alpine climates on the Qinghai–Tibetan Plateau for thousands of years, and the researches on their genetic resources has been greatly restricted due to lack of identification and mining DNA markers from yak genome, especially effective and reliable microsatellite markers (MS). Thirty polymorphic microsatellite loci, each with di-nucleotide repeat motifs, were identified and used to analyze polymorphisms of sampled Maiwa yak population. These microsatellites comprised of 18 perfect repeats (60%), 10 imperfect repeats (33.33%) and 2 compound repeats (6.67%). All the loci exhibited different level of polymorphisms in a sampled breeding population of Maiwa yak. The Ho (observed heterozygosity) for different locus varied from 0.0000 to 0.9333 and the PIC (polymorphic information content) arranged from 0.1971 to 0.8611. The genotyping of all yak individuals and population structure analysis revealed the monomorphic genetic structure for the sampled yak population. The newly characterized microsatellites from yak genome will display potential values in molecular breeding and developing of genetic resources of yak population in the future.

Об авторах

B. Asma

School of Life Science and Engineering, Southwest University of Science and Technology

Email: lxg@swust.edu.cn
Китай, Mianyang, Sichuan, 621010

F. Zhao

School of Life Science and Engineering, Southwest University of Science and Technology

Email: lxg@swust.edu.cn
Китай, Mianyang, Sichuan, 621010

X. Cai

School of Life Science and Engineering, Southwest University of Science and Technology

Автор, ответственный за переписку.
Email: caixin2323@126.com
Китай, Mianyang, Sichuan, 621010

X. Luo

School of Life Science and Engineering, Southwest University of Science and Technology

Автор, ответственный за переписку.
Email: lxg@swust.edu.cn
Китай, Mianyang, Sichuan, 621010

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2019

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».