Genetic aspects in working with the kholmogory cattle breed in the arkhangelsk region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Monitoring of the genetic structure of cattle breeds allows conducting studies that provide information about the cross-section in the timeline by the frequencies of genotypes of blood groups. In particular, the study was carried out on 10 time intervals of observations in herds for the Kholmogorsky breed of breeding plants of the Arkhangelsk region (n = 10983). The dynamics is shown by the decrease and increase in the frequencies of individual alleles. The genetic structure of the herd becomes more homozygous, as the loss of alleles goes on. A similar situation has developed in the samples of cows of the first and ninth generations, their genetic structures are sharply different. According to the results of the research, it was found that the quantitative and qualitative composition of the allelofund of the Kholmogorsky cattle of the Arkhangelsk region has changed under the influence of breeding processes. It was found that the degree of homozygosity (theoretical) tends to decrease from 10.5% (3rd generation) to 6.5% (9th, 10th generation) in the context of the analyzed generations of females, and the number of effective alleles, respectively, increases from 9.4% to 15.4%. At the same time, it was revealed that the breeding stock of the herds of breeding plants of the Arkhangelsk region was heterogeneous according to the genetic panel of the EAV locus. The greatest genetic distance is shown by purebred cows of the Kholmogorsky breed of cattle of the 1-2 observation intervals with Holstein in the 9-10 intervals. Breeding work and assessment of genetic variability is a tool for successful breeding in cattle herds of breeding plants by generations. The event to create new and improve existing factory lines using genetic markers of breed affiliation is promising. This will reduce the negative consequences of related mating of parent pairs, as well as avoid an increase in the level of homozygosity in the controlled herds of the Arkhangelsk population of the Kholmogorsky cattle breed.

About the authors

V. P Prozherin

Federal Research Center for Comprehensive Study of the Arctic named after Academician N.P. Laverov

Email: PVP29@mail.ru
20, Nikolsky ave., Arkhangelsk, 163020

I. V Selkova

Federal Research Center for Comprehensive Study of the Arctic named after Academician N.P. Laverov

Email: selkova2458@bk.ru
20, Nikolsky ave., Arkhangelsk, 163020

References

  1. Винокуров А.Ю. Использование групп крови крупного рогатого скота при характеристике популяционно-генетических процессов. Молодые ученые - агропромышленному комплексу. Ульяновск. С. 91-94.
  2. Деева В.С., Сухова Н.О. Группы крови крупного рогатого скота и их селекционное значение. РАСХН. Сиб. отд-ние. СибНИПТИЖ. Новосибирск, 2002. 172 с.
  3. Ильина А.В., Муштукова Ю.В., Хуртина О.А. Генетическая оценка состояния популяционного генофонда крупного рогатого скота ярославской породы в ОАО "Михайловское" Ярославского района // Вестник АПК Верхневолжья. 2014. №3 (27). С. 39-42.
  4. Калязина Т.В. Использование генной технологии для характеристики аллелофонда черно-пестрого скота. Дис. к.б.н. 06.02.07 п. Быково Моск. обл. М., 2012. 113 с.
  5. Коновалов А.В., Ильина А.В., Хуртина О.А., Зверева Е.А. Иммуногенетические маркеры популяции крупного рогатого скота ярославской породы. Интенсивные технологии производства продукции животноводства: Сборник статей Межд. науч.-практ. конф. Пенза, С. 28-32.
  6. Коновалов А.В., Косяченко Н.М., Ильина А.В. Информационная база данных в оценке иммуногенетических и молекулярно-генетических характеристик ярославской породы крупного рогатого скота // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2015. № 3 (43). С. 153-156.
  7. Марзанова Л.К., Попов Н.А. Контроль за генетической изменчивостью в стадах молочных пород // Молочное и мясное скотоводство. 2018. №8. С. 16-18. doi: 10.25632/MMS.2018.75.35.004.
  8. Меркурьева Е.К. Генетические основы селекции в скотоводстве. Учебные пособия для факультетов повышения квалификации руководящих кадров колхозов и совхозов, и специалистов сельского хозяйства. М., 1977. 189 с.
  9. Новиков А.А., Хрунова А.И., Рыжова Н.Г. Влияние голштинизации скота холмогорской породы на частоты встречаемости аллелей ЕАВ-локуса групп крови. Сборник статей X Международной научно-практической конференции, посвященной 180-летию со дня рождения Н.В. Верещагина. Тверь, С. 136-139.
  10. Прожерин В.П., Ялуга В.Л., Рухлова Т.А., Кувакина И.В., Хуснутдинова Е.Д. Система селекционно-племенной работы с холмогорской породой крупного рогатого скота в Архангельской области на период 2014-2019. М-во агропром. комплекса и торговли Арханг. обл., ФГБНУ "Архангельский НИИСХ", Центр информ. обеспечения по холмогор. породе крупного рогатого скота. Архангельск, 2014. 122 с.
  11. Семенюк О.В. Молекулярно-генетические аспекты оценки и прогнозирования молочной продуктивности крупного рогатого скота. Дис. к.б.н: 03.00.23. Ставрополь, 2006. 147 с.
  12. Сороковой П.Ф. Методические рекомендации по исследованию и использованию групп крови в селекции крупного рогатого скота. Дубровицы: Издательство ВИЖ, 1974. 40 с.
  13. Nei, M. The theory of genetic distance and evolution of human races. // Jap Human Genetics. 1978. V. 23. P. 341-369. doi: 10.1007/BF01908190.
  14. Rendel J., Gahne B. Serological and biochemical methods for diagnosis of zygosity in cattle twins // Proc. EAAP meeting in Stockholm. 1960. № 8. P. 162-190.

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».