Analysis of allelic variants in genes associated with meat productivity in regionalized small cattle breeds

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of the research was to study the polymorphism of allelic variants of genes associated with high meat productivity for further selection of parental pairs using genetic methods. Genotyping of the Dagestan mountain sheep breeds (broodstock and rams) was carried out using a polymerase chain reaction. Genotyping was carried out for the following genes: CAST, GH, GDF9 on a Tertsik thermal cycler. Analysis of the results of PCR carried out with samples of sires of the Dagestan rock breed indicates that the GH gene polymorphism is represented by the A allele, with a high (0.87) and allele B, with a low (0.13) frequency of occurrence. The GDF9 gene polymorphism is represented by the GDF9G allele with a high (0.82) and the GDF9A allele with a low (0.18) frequency of occurrence. The distribution of homozygous genotype GHAA and heterozygous GHAB reached 84% and 16%, respectively. At the same time, the homozygous GHBB* genotype was absent in the studied sample. As a result of the research, new knowledge was obtained on biodiversity and forms of associations of polymorphism of the genes calpastatin, somatotropin, differential growth factor; breed-specific, population-specific features of the allelic spectrum of the CAST, GH, GDF9 genes in sheep of the Dagestan mountain sheep breed were established.

About the authors

A. A Ozdemirov

Federal Agricultural Research Center of the Republic of Dagestan

Email: alim72@mail.ru

R. A Akaeva

Federal Agricultural Research Center of the Republic of Dagestan

E. M Alieva

Federal Agricultural Research Center of the Republic of Dagestan

Z. M Guseinova

Federal Agricultural Research Center of the Republic of Dagestan

M. A Daveteeva

Federal Agricultural Research Center of the Republic of Dagestan

References

  1. Абылкасымов Д., Абрампальская О.В., Шмидт Ю.И., Чергеншвили С.В. Продолжительность продуктивного использования коров разной селекции // Зоотехник. 2019. №3. С. 26-30.
  2. Гаджиев З.К., Суржикова Е.С., Михайленко Т.Н., Евлагина Д.Д. Изучение и проведение ДНК-тестирования сельскохозяйственных животных по генам определяющим продуктивные качества // Методические рекомендации. Ставрополь ФГБНУ "Северо-Кавказский ФНАЦ", изд-во "Ставрополь-Сервис-Школа", 2022. 78с.
  3. Еремина М.А., Ездакова И.Ю. Неспецифическая резистентность и показатели продуктивности первотелок-дочерей быков разных генетико-иммунологических групп // Молочное и мясное скотоводство. 2018. №1. С. 19-21.
  4. Зиновьева Н.А., Костюнина О.В., Гладырь Е.А. и др. Роль ДНК-маркеров признаков продуктивности сельскохозяйственных животных // Зоотехния. 2010. № 1. С. 8-10.
  5. Оздемиров А.А., Чижова Л.Н., Хожоков А.А. и др. Гематологический профиль, генетическая изменчивость молочного скота кавказской бурой породы в разных эколого-географических зонах // Юг России: экология, развитие. 2021. Т.16. №4. С.146-151.
  6. Хожоков А.А., Абакаров А.А., Магомедов Ш.М. Межпородное скрещивание и мясная продуктивность овец в горно-отгонном овцеводстве // Мат. Межд. конф. Основные направления развития науки и образования в АПК. Махачкала, 2018. С. 278-281.
  7. Volkova V.V., Abdelmanova A.S., Deniskova T.E. et al. Investigation of the genetic diversity of Dagestan mountain cattle using STR-markers //Diversity. 2022. Т.14. № 7. С. 569.
  8. Wang Z., Liu X., Yang B.Z., Gelernter J. The role and challenges of exome sequencing in studies of human diseases // Front. Genet. 2013. V. 4. P. 160.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

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».