Использование микросателлитных локусов для генетической идентификации овец шерстного направления продуктивности в Ставропольском крае

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Микросателлитные маркеры широко используются в качестве полезного инструмента для измерения генетического разнообразия и дивергенции внутри и между популяциями разных видов животных, включая и овец. Целью данного исследования было изучение внутри- и межпородного генетического разнообразия четырёх пород овец, разводимых на территории Ставропольского края, с использованием микросателлитных маркеров. Материалом для исследования являлась кровь, отобранная у 179 голов овец 4 пород: манычский меринос (n=58); советский меринос (n=20); северокавказская мясо-шерстная (n=41); кавказская (n=60). Генотипирование овец проводили по 12 микросателлитным локусам, рекомендованных Международным обществом генетики животных (ISAG). Анализ среднего числа аллелей на локус показал высокий уровень генетического разнообразия исследуемых пород овец, в среднем 7…12 аллелей. Количество эффективных аллелей в локусах варьировало от 4 для советского мериноса до 6 для овец кавказской породы. Максимальная величина эффективных аллелей выявлена в локусе INRA5 (9,0), минимальным количеством характеризовался локус MAF214 (1,9). Наиболее высокой частотой встречаемости характеризовались аллели 189 локуса MAF214 (68 %) у манычского мериноса и 154 локуса INRA172 (65 %) – у советского мериноса. Выявлены аллели 209 в локусе CSRD247, 166 – в локусе INRA172 и 129 – в локусе MAF65, обнаруженные только у овец манычского мериноса, с частотой встречаемости 26, 28 и 40 % соответственно. Аллель 97 в локусе OarFCB20 с частотой встречаемости 20 % обнаружен только у овец породы советский меринос. Показатели наблюдаемой (Ho) и ожидаемой гетерозиготности (He) по 12 микросателлитным локусам составили 0,8 и 0,78. Значения PIC находились в диапазоне от 0,42 (MAF214) до 0,87 (INRA5) со средним значением 0,7 для всех локусов, что указывает на высокую информационную ценность микросателлитов в качестве молекулярно-генетических маркеров. Результаты этого исследования могут быть использованы при составлении селекционных программ и планов по сохранению генетических ресурсов местных пород овец для поддержания адекватного уровня биоразнообразия в овцеводстве.

Полный текст

Введение.

В решении проблемы совершенствования и рационального использования генофонда отечественных пород овец важная роль отводится объективным методам прогноза генетического потенциала за счёт эффективных и современных средств оценки (Колпаков В.И., 2020). Одной из возможностей дальнейшего увеличения производства, которая используется в последние десятилетия, является применение научных исследований в области биотехнологии и генетики. Стремительное развитие молекулярной генетики позволило открыть маркеры, пригодные для получения широкого спектра объективной информации как индивидуальной о каждом животном, так и в популяционном, и породном аспектах (Селионова М.И. и др., 2018).

С помощью методов молекулярной генетики возможно определение генетических различий между особями, породами и популяциями овец. При этом оценка генетического разнообразия является ключом к долгосрочному выживанию большинства видов и должно осуществляться на основе комплексной информации о структуре популяций, включая источники генетической изменчивости внутри популяций и между ними (Иванникова А.В. и др., 2023).

Оценка генетического разнообразия в овцеводстве является ключевым приоритетом для предотвращения устойчивого роста инбридинга, приводящего к негативным последствиям в виде инбредной депрессии, которая характеризуется снижением плодовитости, ростом заболеваемости и уменьшением выживаемости потомства, что в долгосрочной перспективе может привести к угрозе исчезновения некоторых пород (Харзинова В.Р. и Зиновьева Н.А., 2020).

Для определения степени генетического разнообразия популяций используется множество подходов и методов, одним из которых является оценка с помощью молекулярных маркеров, включая микросателлиты (короткие тандемные повторы, STR). Анализ микросателлитных локусов получил широкое распространение в качестве эффективного инструмента для оценки генетического разнообразия и дивергенции внутри популяций и между ними. Благодаря высокому уровню полиморфизма, проявляющегося в наличии большого числа аллелей на локус, и кодоминантному наследованию микросателлиты используются для различных генетических исследований, в том числе определения родства, идентификации пород, оценке генетической структуры и в популяционной генетике сельскохозяйственных животных (Денискова Т.Е. и др., 2017; Насамбаев Е. и др., 2023).

В последние годы проведено множество исследований генетической изменчивости и разнообразия местных пород овец с использованием микросателлитного анализа. Румынскими учёными (Dudu A et al., 2020) при помощи микросателлитов удалось провести инвентаризацию генетических ресурсов наиболее важных румынских пород овец и создать базу данных их генотипов. Египетские учёные проводили исследования по определению генотипов по микросателлитным локусам у египетских овец, разводимых в разных регионах, которые помогли сделать вывод о необходимости генетического управления стадами на основе молекулярных маркеров – микросателлитов (Yousif AN et al., 2023).

В России характеристикой аллелофонда и изучением генетического разнообразия, оценкой степени дифференциации между породами овец занимаются многие научные коллективы. В исследованиях Денисковой Т.Е. с коллегами (2016б) была дана генетическая характеристика трём российским породам по 11 микросателлитным локусам (тувинская короткожирнохвостая, татарстанская и романовская), разводимых в хозяйствах Ярославской области, с целью дальнейшей ДНК-паспортизации. В своей работе Гладырь Е.А. с соавторами (2013) оценили степень дифференциации овец эдильбаевской и калмыцкой пород и показали информативность микросателлитов для характеристики аллелофонда исследуемых овец. При изучении полиморфизма микросателлитных локусов у овец сальской породы Широкова Н.В. с коллегами (2017) установили целесообразность определения генотипов по микросателлитам для оценки генетического разнообразия и достоверности происхождения сальской породы овец.

Микросателлиты показали высокую эффективность при проведении генетической экспертизы достоверности происхождения молодняка овец (Озеров М.Ю. и др., 2019).

Генотипирование отечественных пород овец по микросателлитным локусам является важным этапом при изучении аллелофонда и оценке генетической структуры, генетического разнообразия каждой отдельной породы для дальнейшего сохранения уникального генофонда и совершенствования продуктивных качеств (Селионова М.И. и др., 2018).

Генофонд овец Ставропольского края представлен в основном тонкорунными и полутонкорунными породами, которыми являются советский и манычский меринос, северокавказская мясо-шерстная и кавказская породы. Лучшие стада этих овец характеризуются высокими показателями как шерстной, так и мясной продуктивности, что говорит об их значительном генетическом потенциале (Хататаев С.А. и др., 2018).

Северокавказская мясо-шерстная – полутонкорунная порода овец с длинной шерстью, выведенная в советское время на базе племенного завода «Восток» Ставропольского края. Уникальные характеристики породы делают её универсальной для разведения как при получении животных с нежным мясом без резкого запаха, так и с хорошей шерстью (Сафонова Н.С., 2021).

Советский меринос – отечественная порода тонкорунных овец, возникшая в южных регионах России и популярная среди овцеводов благодаря нетребовательности к содержанию и, вместе с тем, достаточно высокой рентабельности за счёт большого выхода ценной шерсти. Шерсть этих мериносов – эластичная, мягкая, с шелковистым блеском. Животные отлично адаптированы к разведению в засушливых и полузасушливых районах, хорошо переносят отгонный тип содержания на зимних пастбищах (Моисейкина Л.Г. и др., 2022).

Манычский меринос – тонкорунная порода овец, возникшая при скрещивании австралийских мериносов с овцематками ставропольской породы. Порода обладает выносливостью в крайне засушливых районах, производством мериносовой шерсти, высоким выходом чистого волокна. Племенное ядро породы создавалось и в настоящее время находится в племенных заводах Ставропольского края (Ефимова Н.И. и Шумаенко С.Н., 2024).

Особое внимание вызывает кавказская порода овец, полиморфизм микросателлитных локусов у которой до настоящего времени не изучался. Кавказские овцы выведены в СССР благодаря работе селекционеров Ставропольского края. Относится к шерстно-мясному типу. Это – крупные животные с отличным экстерьером и крепкой конституцией, имеют высокий настриг шерсти, обильномолочны и прекрасно приспособлены к сухому засушливому климату (Лушников В.П. и др., 2019).

Несмотря на то, что Денисковой Т.Е. с коллегами (2016а) уже проводилась оценка аллелофонда и генетического разнообразия некоторых отечественных пород по микросателлитным маркерам, анализ генетических особенностей исследуемых популяций овец до настоящего времени не выполнялся.

Цель исследования.

Оценка генетической структуры четырёх пород овец, разводимых на территории Ставропольского края, с использованием микросателлитных маркеров для определения внутри- и межпородного генетического разнообразия.

Материалы и методы исследований.

Объект исследований. Овцы, разводимые в племенных хозяйствах Ставропольского края: манычский меринос, советский меринос, северокавказская мясо-шерстная, кавказская.

Обслуживание животных и экспериментальные исследования были выполнены в соответствии с инструкциями и рекомендациями нормативных актов: Модельный закон Межпарламентской Ассамблеи государств-участников Содружества Независимых Государств "Об обращении с животными", ст. 20 (постановление МА государств-участников СНГ № 29-17 от 31.10.2007 г.). При проведении исследований были предприняты меры для обеспечения минимума страданий животных и уменьшения количества исследуемых опытных образцов.

Схема эксперимента. Было отобрано179 овец, разводимых в племенных хозяйствах Ставропольского края: КПЗ им. Ленина Апанасенковского (манычский меринос, n=58); СПК КПЗ им Ленина Арзгирского (советский меринос, n=20); СПК «Восток» Степновского (северокавказская мясо-шерстная, n=41) и ЗАО «Племзавод им. Героя Соцтруда В.В. Калягина» Ипатовского (кавказская, n=60) районов.

Для проведения анализа у каждого животного отбирались образцы крови. Исследования проводили на основе ДНК, выделенной при помощи набора реагентов МагноПрайм® ВЕТ в соответствии с инструкцией производителя (ООО «НекстБио», Россия) на станции для автоматического выделения и очистки нуклеиновых кислот NEXOR 32M (Lepu Medical Technology, Китай). ПЦР проводили в ДНК-амплификаторе MiniAmp Plus (Thermo Fisher Scientific, США) при помощи набора реагентов «COrDIS Sheep» (ООО «Гордиз», г. Москва) для мультиплексного анализа 12-ти микросателлитных маркеров овец согласно рекомендации производителя. Изучали следующие STR-локусы: McM042, INRA006, McM527, ETH152, CSRD247, OarFCB20, INRA172, INRA063, MAF065, MAF214, INRA005, INRA023. Размер амплифицированных участков ДНК каждого микросателлитного локуса определяли методом капиллярного электрофореза в генетическом анализаторе Нанофор-05 (Синтол, Россия). Определение размеров выявленных генотипов ДНК в исследуемых локусах проводили при помощи программы GeneMarker (SoftGenetics, LLC).

Оборудование и технические средства. Молекулярно-генетические исследования выполнялись на базе лаборатории молекулярно-генетической экспертизы ВНИИОК-филиал Северо-Кавказский ФНАЦ и Северо-Кавказский Федеральный Университет с использованием следующего оборудования и технических средств: станция для автоматического выделения и очистки нуклеиновых кислот NEXOR 32M («Lepu Medical Technology», Китай); ДНК-амплификатор MiniAmp Plus («Thermo Fisher Scientific», США); генетический анализатор Нанофор-05 («Синтол», Россия); набор реагентов МагноПрайм® ВЕТ (ООО «НекстБио», Россия); «COrDIS Sheep» (ООО «Гордиз», г. Москва); компьютерная программа GeneMarker (SoftGenetics, LLC).

Статистическая обработка. Генетико-статистический анализ проводили с помощью математических формул с помощью офисного программного комплекса «Microsoft Office» («Microsoft», США) с применением программы «Excel» («Microsoft», США). Были рассчитаны следующие показатели: частота встречаемости аллелей; среднее число аллелей на локус (Na); эффективное число аллелей (Ne); наблюдаемая и ожидаемая гетерозиготность; индекс Нея; величина информативной ценности использованных маркеров (PIC).

Результаты исследования.

Значения параметров генетического разнообразия показали высокую степень полиморфизма у анализируемых пород овец, для 12 локусов обнаружено 466 аллелей. Наибольшее количество аллелей (145) выявлено у овец кавказской породы. Среднее число аллелей на локус варьировало в пределах от 7 до 12 (табл. 1).

 

Таблица 1. Характеристика основных генетических параметров изучаемых пород овец

Table 1. Main genetic parameters of the studied sheep breeds

Порода / Breed

Количество животных / Number of animals, n

Количество локусов / Number of loci

Индекс Нея / Ney indices

Наблюдаемая гетерозиготность / Observed heterozygosity, No

Среднее число аллелей на локус / The average number of alleles per locus, Na

Манычский меринос / Manych merino

58

12

0,73±0,03

0,70±0,02

9,08±3,12

Советский меринос / Soviet Merino

20

12

0,76±0,02

0,74±0,02

7,08±1,93

Северокавказская мясо-шерстная / North Caucasian meat -wool

41

12

0,80±0,02

0,88±0,01

10,25±2,01

Кавказская / Caucasian

60

12

0,82±0,02

0,85±0,01

12,08±2,19

 

Рассматривая количество аллелей в зависимости от анализируемых локусов, можно отметить, что самыми высокополиморфными оказались локусы INRA23, INRA63 и INRA172 с числом аллелей 15, наименьшим генетическим разнообразием у исследуемых пород отличались локусы ETH152, MAF65 и MAF214 – по 5 аллелей (табл. 2).

 

Таблица 2. Среднее число аллелей (Na) и количество эффективных аллелей (Ne) у овец разных пород по 12 микросателлитным локусам

Table 2. The average number of alleles (Na) and the number of effective alleles (Ne) in sheep of different breeds according to 12 microsatellite loci

Локусы / Loci

Манычский меринос / Manych merino

Советский меринос /

Soviet Merino

Северокавказская мясо-шерстная / North Caucasian meat-wool

Кавказская / Caucasian

Na

Ne

Na

Ne

Na

Ne

Na

Ne

CSRD247

10

4,6

7

4,1

8

4,5

11

6,9

ETH152

7

2,9

5

4

8

4,4

9

5,1

INRA5

13

8

12

6,8

12

8,1

14

9

INRA6

6

2,6

6

3,7

8

4,5

11

5

INRA23

15

7,2

7

5,8

10

7,4

11

8

INRA63

8

5,3

8

5,0

13

7,6

15

8

INRA172

7

2,7

4

2,2

11

2,6

15

3,0

MAF65

7

3,8

5

2,5

9

3,7

10

4,2

MAF214

5

1,9

7

2,8

12

4,7

15

3,6

McM042

13

4,7

7

4,3

6

3,7

10

5,6

McM527

9

4,2

8

5,9

11

8,0

11

7,7

OarFCB20

9

4,3

8

5,3

12

5,3

13

6,7

Итого / Total

109

52,2

84

52,4

120

64,5

145

72,8

В среднем /

On average

9

4,4

7

4

10

5,4

12

6

 

Наиболее высоким полиморфизмом в локусах отличались овцы кавказской породы, среднее число аллелей по породе составило 12.

Число эффективных аллелей (уровень полиморфности) для анализируемых микросателлитных локусов составило от 4 у овец породы советский меринос до 6 – у кавказской породы. Максимальная величина эффективных аллелей выявлена в локусе INRA5 (9,0), минимальным количеством характеризовался локус MAF214 (1,9). Наименьшее генетическое разнообразие выявлено в локусе INRA172 для всех анализируемых пород, составив при этом 2,2…3,0. Наиболее информативным оказался локус INRA5 (6,8…9).

При расчёте частоты встречаемости аллелей оказалось, что более 53 % животных среди манычского мериноса являлись носителями аллеля 186 локуса ETH152, у 56 % особей встречался аллель 110 локуса INRA6. Высокая частота встречаемости характерна также для аллелей 160 (INRA172) и 189 (MAF214), составившая 52 и 68 % соответственно.

Для овец породы советский меринос высокая частота встречаемости характерна для аллелей 154 локуса INRA172 (65 %), 125 локуса MAF65 (55 %) и 189 - MAF214 (53 %).

У овец северокавказской мясо-шерстной породы и кавказской выявлен один аллель 154 в локусе INRA172, носителями которого оказалось более половины животных с частотой встречаемости 60 и 56 % соответственно. Хочется отметить высокую встречаемость аллеля 154 в локусе INRA172 для всех пород овец, кроме манычского мериноса.

Выявлено 3 общих аллеля в 3 локусах, которые встретились у 30-40 % животных изучаемых пород, кроме манычского мериноса: аллель 186 в локусе ETH152 с частотой встречаемости в среднем 31,3 %; аллель 110 локуса INRA6, встречаемость которого составила 34,7 % и аллель 189 локуса MAF214 с частотой 44,3 %.

Овцы всех исследуемых пород оказались носителями общих аллелей, с частотой встречаемости от 20 до 30 %, в 6 из 12 рассматриваемых локусах: аллели 213 и 227 локуса CSRD247 (25,3 и 30 %); 190 локуса ETH152 (23,3 %); 198 - INRA23 (23,3 %); 169 - INRA63 (22,8 %); 127 - MAF65 (22,3 %); аллели 87 и 95 локуса McM42 (28,5 %) и (27,8 %).

При этом можно отметить, что у овец манычский меринос выявлено по одному аллелю в локусах CSRD247 (209), INRA5 (131), INRA23 (216), MAF65 (129), McM042 (97), OarFCB20 (97) и по два аллеля – в локусе INRA172 (166, 170), которые встречались только у этой породы. Наибольшее количество манычских мериносов (40 %) явились носителями аллеля 129 в локусе MAF65. Средняя частота встречаемости уникальных аллелей составила 22,7 %. У овец породы советский меринос выявлено два аллеля в локусах INRA23 (210) и MAF65 (137), характерных для этой породы, с частотой встречаемости 13 и 10 % соответственно. В популяции овец северокавказской мясо-шерстной породы диагностировано по одному уникальному аллелю в локусах ETH152 (194), INRA23 (214), MAF214 (181) и по два – в локусах INRA5 (133, 139), INRA63 (167, 189), MAF65 (117, 121), частота встречаемости которых была от 10 до 16 %. Для овец кавказской породы выявлено три аллеля в локусе INRA6 и один – в локусе INRA63, характерных только для этой породы, но с очень низкой частотой встречаемости, в среднем 1,3 %. Ни одного уникального аллеля не обнаружено в микросателлитном локусе McM527 (табл. 3).

 

Таблица 3. Частота встречаемости уникальных аллелей

Table 3. Frequency of occurrence of unique alleles

Локусы / Loci

Манычский меринос / Manych

merino

Советский меринос / Soviet Merino

Северокавказская мясо-шерстная / North Caucasian meat and wool

Кавказская / Caucasian

Аллель / Allele

Частота / Frequency, %

Аллель / Allele

Частота / Frequency, %

Аллель / Allele

Частота / Frequency, %

Аллель / Allele

Частота / Frequency, %

CSRD247

209

26

-

-

-

-

-

-

ETH152

-

-

-

-

194

12

-

-

INRA5

131

11

-

-

133

139

12

12

 

-

INRA6

-

-

-

-

-

-

118

124

132

2

1

1

INRA23

216

11

210

13

214

16

 

 

INRA63

-

-

-

-

167

189

10

10

185

1

INRA172

166

170

28

13

-

-

-

-

-

-

MAF65

129

40

137

10

117

121

11

12

-

-

MAF214

-

-

-

-

181

10

-

-

McM042

97

10

-

-

-

-

-

-

McM527

-

-

-

-

-

-

-

-

OarFCB20

97

20

-

-

-

-

-

-

 

Относительно высокая встречаемость аллелей в вышеуказанных локусах у манычского, советского мериноса и северокавказских мясо-шерстных овец позволяет отнести эти аллели к породоспецифичным.

Для определения генетической изменчивости изученных пород овец нами были рассчитаны следующие показатели: PIC – мера информационного полиморфизма, Ho – наблюдаемая гетерозиготность и He – ожидаемая гетерозиготность (табл. 4).

 

Таблица 4. Уровень гетерозиготности и информационный полиморфизм по 12 микросателлитным локусам

Table 4. The level of heterozygosity and information polymorphism according to 12 microsatellite loci

Порода / Breed

Манычский меринос / Manych merino

Советский меринос / Soviet Merino

Северокавказская мясо-шерстная / North Caucasian meat-wool

Кавказская / Caucasian

Локусы / Loci

PIC

Ho

He

PIC

Ho

He

PIC

Ho

He

PIC

Ho

He

CSRD247

0,74

0,62

0,78

0,71

0,65

0,77

0,74

0,78

0,78

0,83

0,9

0,85

ETH152

0,62

0,55

0,66

0,70

0,75

0,77

0,73

0,87

0,78

0,77

0,81

0,80

INRA5

0,86

0,89

0,88

0,82

0,95

0,86

0,86

0,92

0,88

0,87

0,9

0,89

INRA6

0,57

0,5

0,62

0,68

0,7

0,74

0,75

0,95

0,79

0,77

0,81

0,80

INRA23

0,84

0,87

0,86

0,80

0,65

0,85

0,85

0,85

0,87

0,86

0,86

0,88

INRA63

0,78

0,84

0,81

0,77

0,9

0,82

0,85

1

0,88

0,86

0,95

0,88

INRA172

0,57

0,77

0,63

0,50

0,65

0,55

0,60

0,73

0,62

0,65

0,7

0,67

MAF65

0,70

0,72

0,74

0,55

0,55

0,62

0,70

0,87

0,74

0,73

0,83

0,77

MAF214

0,42

0,46

0,48

0,60

0,55

0,66

0,76

0,90

0,79

0,68

0,76

0,73

McM42

0,76

0,75

0,79

0,73

0,7

0,79

0,74

0,92

0,79

0,80

0,9

0,83

McM527

0,72

0,70

0,76

0,80

0,95

0,85

0,86

0,95

0,88

0,85

0,91

0,87

OarFC20

0,73

0,75

0,76

0,78

0,95

0,83

0,80

0,85

0,82

0,83

0,9

0,86

В среднем / On average

0,69

0,7

0,73

0,70

0,74

0,76

0,77

0,88

0,8

0,79

0,85

0,82

 

Полиморфная информативность оказалась высокой в большинстве комбинаций локус-порода, что можно применять для оценки внутри- и межпородной изменчивости. Мера колебаний значений PIC находилась в пределах от 0,42 в локусе MAF214 до 0,87 в локусе INRA5. Средний показатель PIC для всех локусов составил 0,7, что указывает на высокую информационную ценность микросателлитов в качестве молекулярно-генетических маркеров. Рассматривая PIC в различных локусах, можно отметить, что самое его низкое значение встречается в локусе MAF214 у овец породы манычский меринос, что характеризует данный локус как обладающий средней полиморфностью.

В среднем значения наблюдаемой и ожидаемой гетерозиготности по 12 микросателлитным локусам составили 0,8 и 0,78. Самым минимальным значением для наблюдаемой гетерозиготности характеризовался локус MAF214 у овец породы манычский меринос, максимальным – локус INRA63 у северокавказских мясо-шерстных овец. В отношении ожидаемой гетерозиготности наблюдается следующее: минимальным значением 0,48 обладал локус MAF214 в популяции овец манычского мериноса, максимальным – 0,89 – INRA5 у кавказской породы (табл. 4).

Следует отметить, что животные породы манычский меринос отличались недостаточным количеством гетерозигот по 4 микросателлитным локусам (CSRD247, ETH152, INRA6, McM527) и избытком по локусу NRA172. Овцы породы советский меринос отличались недостатком гетерозигот по 6 локусам CSRD247, INRA6, INRA23, MAF65, MAF214, McM42, по остальным локусам отмечен избыток гетерозигот. Северокавказскую мясо-шерстную породу овец отличает избыток гетерозигот практически по всем локусам, кроме CSRD247 и INRA23, у овец кавказской породы также отмечен избыток гетерозиготных особей в 6 локусах CSRD247, INRA23, MAF65, McM42, McM527 и OarFC20, в остальных локусах гетерозиготы находились в достаточном количестве.

Обсуждение полученных результатов.

Количество аллелей в различных маркерных локусах служит мерой генетической изменчивости, оказывающей непосредственное влияние на дифференциацию пород внутри вида. Число эффективных аллелей в локусах позволяет судить о генетическом полиморфизме. Чем больше количество аллелей в локусе, тем выше степень генетического разнообразия (Hoban S et al., 2022). Данные настоящего исследования показали достаточно высокое генетическое разнообразие шерстных овец Ставропольского края. Среднее число аллелей на 12 микросателлитных локусов составило от 7 до 12, число эффективных аллелей варьировало в пределах от 4 до 6. Чебуранова Е.С. (2021) при изучении полиморфизма микросателлитных локусов у овец породы дорпер отметила, что среднее число аллей (Na) составило от 1 до 8 на локус, при этом минимальным количеством (1) характеризовался локус INRA172, максимальным (8) – McM042.

Расчёт частоты аллелей позволяет судить об аллелофонде пород, генеалогии, степени их сходства или различия, о накоплении гетеро- или гомозиготных особей в процессе отбора и подбора (Денискова Т.Е., 2016б). Анализ частоты встречаемости уникальных аллелей, характерных для каждой отдельной породы, выявил 19 уникальных аллелей: у овец манычского мериноса аллели 209 (CSRD247), 131 (INRA5), 216 (INRA23), 129 (MAF65), 97 (McM042), 97 (OarFCB20), 166, 170 (INRA172); овец породы советский меринос – 210 (INRA23) и 137 (MAF65); северокавказской мясо-шерстной породы – 194 (ETH152), 214 (INRA23), 181 (MAF214), 133, 139 (INRA5), 167, 189 (INRA63), 117, 121 (MAF65). Довольно высокая частота встречаемости этих аллелей позволила отнести их к породоспецифичным. Гладырь Е.А. с коллегами (2013), оценивая степень дифференциации двух пород овец, пришли к заключению, что три аллеля 129, 131 и 133 в локусе INRA49 у калмыцкой породы овец и один аллель 147 (INRA49) у эдильбаевской породы с частотой встречаемости 33,3; 14,6; 10,4 и 18,1 % соответственно, следует считать породоспецифичными для исследуемых популяций.

Показатель меры информационного полиморфизма (PIC) исследуемых локусов составил 0,7, что говорит о высокой информационной ценности микросателлитов в качестве молекулярно-генетических маркеров у исследуемых нами пород овец Ставропольского края. Изучением генетического полиморфизма микросателлитных локусов и анализом генетического разнообразия 14 популяций овец занимались иранские учёные. Значения содержания полиморфной информации (PIC) в их исследованиях составило в среднем 0,88 для анализируемых локусов, что указывает на пригодность микросателлитов для оценки биоразнообразия (Vajed Ebrahimi MT et al., 2017).

Значение наблюдаемой гетерозиготности можно рассматривать как меру генетической изменчивости популяции. Чем больше гетерозиготных особей, тем выше частота встречаемости разных аллелей, иллюстрирующая наличие изменчивости. Но для более полной оценки изменчивости применяется показатель ожидаемой гетерозиготности (Chesnokov YV et al., 2020). Проведённые исследования выявили, что изучаемые породы овец характеризуются достаточным количеством гетерозигот, что указывает на высокое генетическое разнообразие. Показатели ожидаемой гетерозиготности по микросателлитным локусам варьировали от 0,73 для манычских овец до 0,82 – для кавказских. Результаты, полученные ранее учёными (Al-Atiyat RM et al., 2018) при рассмотрении генетического разнообразия 6 пород овец Саудовской Аравии по микросателлитным локусам, показали высокий уровень ожидаемой гетерозиготности (от 0,73 до 0,80), что говорит о значительной генетической изменчивости анализируемых популяций.

Заключение.

Исследование показывает, что проанализированные породы овец Ставропольского края обладают высокой генетической изменчивостью. Среднее количество аллелей на локус находилось в пределах от 7 у овец породы советский меринос до 12 – у кавказской породы. Значение наблюдаемой гетерозиготности по 12 локусам составило: 0,7 – для манычского мериноса; 0,74 – советского мериноса; 0,88 – северокавказской мясо-шерстной породы; 0,85 – для овец кавказской породы. Показатели ожидаемой гетерозиготности по микросателлитным локусам находились в пределах от 0,73 для манычских овец до 0,82 – у кавказских. Все исследуемые популяции овец характеризуются достаточным количеством гетерозигот, что указывает на высокое генетическое разнообразие. Сравнительная оценка полиморфизма 12 микросателлитных локусов показала определённое генетическое сходство четырёх пород овец, разводимых в Ставропольском крае, но в тоже время имелись и характерные различия, выразившиеся в наличии уникальных аллелей. В анализируемых популяциях идентифицировано 19 уникальных аллелей: 8 аллелей – у овец манычского мериноса; 2 аллеля – у овец породы советский меринос; 9 – у северокавказской мясо-шерстной. Высокая частота встречаемости данных аллелей в породе, составившая от 10 до 40 %, позволяет отнести их к породоспецифичным для этих популяций овец.

×

Об авторах

Александр Юрьевич Криворучко

Северо-Кавказский Федеральный научный аграрный центр; Северо-Кавказский федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: rcvm@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0130-3639

доктор биологических наук, главный научный сотрудник отдела генетики и биотехнологии, профессор

Россия, 356241, г. Михайловск, ул. Никонова, 49, Ставропольский край; Ставрополь

Антонина Владимировна Скокова

Северо-Кавказский Федеральный научный аграрный центр

Email: antoninaskokova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2193-7498

кандидат биологических наук, старший научный сотрудник отдела генетики и биотехнологии

Россия, 356241, г. Михайловск, ул. Никонова, 49, Ставропольский край

Лариса Николаевна Скорых

Северо-Кавказский Федеральный научный аграрный центр

Email: smu.sniizhk@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6090-4453

доктор биологических наук, доцент, главный научный сотрудник отдела генетики и биотехнологии

Россия, 356241, г. Михайловск, ул. Никонова, 49, Ставропольский край

Анастасия Александровна Каниболоцкая

Северо-Кавказский Федеральный научный аграрный центр

Email: dorohin.2012@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-3003-4175

кандидат биологических наук, старший научный сотрудник отдела генетики и биотехнологии

Россия, 356241, г. Михайловск, ул. Никонова, 49, Ставропольский край

Ольга Николаевна Криворучко

Северо-Кавказский Федеральный научный аграрный центр

Email: lgsvniiok@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0005-2051-007X

аспирант отдела генетики и биотехнологии

Россия, 356241, г. Михайловск, ул. Никонова, 49, Ставропольский край

Список литературы

  1. Влияние факторов окружающей среды на генетическую изменчивость грубошерстных пород овец / М.Ю. Озеров, М. Тапио, Ю. Кантанен, С.Н. Марзанова, Е.А. Корецкая, В.П. Лушников, Н.С. Марзанов // Российская сельскохозяйственная наука. 2019. № 6. С. 40-44. [Ozerov MYu, Tapio M, Kantanen J, Marzanova SN, Koreckaya EA, Lushnikov VP, Marzanov NS. Genetic factors affecting genetic variance in coarse-wool sheep. Rossiiskaia selskokhoziaistvennaia nauka. 2019;6:40-44. (In Russ.)]. doi: 10.31857/S2500-26272019640-44
  2. Денискова Т.Е., Гладырь Е.А., Зиновьева Н.А. Характеристика некоторых российских пород овец по микросателлитным маркерам // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2016а. № 9-1. С. 24-29. [Deniskova TE, Gladyr' EA, Zinov'eva NA. Harakteristika nekotoryh rossijskih porod ovec po mikrosatellitnym markeram. Aktual'nye problemy gumanitarnyh i estestvennyh nauk. 2016а;9-1:24-29. (In Russ.)].
  3. Динамика аллелофонда овец романовской породы на основании анализа микросателлитов / Т.Е. Денискова, А.Д. Соловьева, О.В. Костюнина, Н.А. Зиновьева // Овцы, козы, шерстяное дело. 2017. № 3. С. 5-6. [Deniskova TE, Solov'eva AD, Kostjunina OV, Zinov'eva NA. Dinamika allelofonda ovec romanovskoj porody na osnovanii analiza mikro-satellitov. Sheep, Goats, Wool Business. 2017;3:5-6. (In Russ.)].
  4. Ефимова Н.И., Шумаенко С.Н. Отбор и формирование селекционных групп в племенных стадах тонкорунных пород овец, разводимых в Ставропольском крае // Сельскохозяйственный журнал. 2024. Т. 17. № 1. С. 101-108. [Efimova NI, Shumaenko SN. Selection and formation of selection groups in pedigree flocks of fine wool sheep breeds bred in the Stavropol territory. Agricultural Journal. 2024;17(1):101-108. (In Russ.)]. doi: 10.48612/FARC/2687-1254/010.1.17.2024
  5. Иванникова А.В., Соловьева А.Д., Денискова Т.Е. Характеристика аллелофонда овец южной мясной породы с использованием микросателлитных маркеров // Генетика и разведение животных. 2023. №. 4. С. 80-85. [Ivannikova A, Solovieva A, Deniskova T. Characteristic of allele pool of sheep of the southern meat breed using microsatellite markers. Genetics and Breeding of Animals. 2023;4:80-85. (In Russ.)]. doi: 10.31043/2410-2733-2023-4-80-85
  6. Изменчивость микросателлитов в породах овец, разводимых в России / Т.Е. Денискова, М.И. Селионова, Е.А. Гладырь, А.В. Доцев, Г.Т. Бобрышова, О.В. Костюнина, Г. Брем, Н.А. Зиновьева // Сельскохозяйственная биология. 2016б. Т. 51. № 6. С. 801-810. [Deniskova TE, Selionova MI, Gladyr' EA, Docev AV, Bobryshova GT, Kostyunina OV, Brem G, Zinovieva NA. Variability of microsatellites in sheep breeds raced in Russia. Sel’skokhozyaistvennaya Biologiya [Agricultural Biology]. 2016b;51(6):801-810. (In Russ.)]. doi: 10.15389/agrobiology.2016.6.801rus doi: 10.15389/agrobiology.2016.6.801eng
  7. Изучение генетической структуры крупного рогатого скота герефордской породы с применением микросателлитных маркеров / Е.Г. Насамбаев, И.С. Бейшова, Т.В. Ульянова, С.А. Черняева // Ғылым және білім. 2023. №. 2-1(71). С. 74-82. [Nasambaev E, Beishova IS, Ulyanova TV, Chernyayeva SA. Study of the genetic structure of hereford cattle using microsatellite markers. Science and Education. 2023;2-1(71):74-82. (In Russ.)]. doi: 10.52578/2305-9397-2023-2-1-74-82
  8. Колпаков В.И. Влияние некоторых полиморфных генов на мясную продуктивность и качество мяса у крупного рогатого скота (обзор) // Животноводство и кормопроизводство. 2020. Т. 103. № 4. С. 47-64. [Kolpakov VI. Influence of some polymorphic genes on meat productivity and meat quality of cattle (review). Animal Husbandry and Fodder Production. 2020;103(4):47-64. (In Russ.)]. doi: 10.33284/2658-3135-103-4-47
  9. Лушников В.П., Молчанов А.В., Ерофеев Д.В. Шерстная продуктивность и качество шерсти молодняка овец нового типа кавказской породы // Аграрный научный журнал. 2019. №. 12. С. 61-63. [Lushnikov VP, Molchanov AV, Erofeev DV. Wool productivity and quality of young sheep of a new type of caucasian breed. The Agrarian Scientific Journal. 2019;12:61-63. (In Russ.)]. doi: 10.28983/asj.y2019i12pp61-63
  10. Оценка разнообразия генофонда мелкого рогатого скота / Л.Г. Моисейкина, А.В. Убушиева, Н.В. Чимидова, В.С. Убушиева, Д.С. Вудвуд // Сельское хозяйство и экосистемы в современном мире: региональные и межстрановые исследования. 2022. Т. 1. № 2. С. 44-50. [Moiseikina LG, Ubushieva AV, Chimidova NV, Ubushieva VS, Woodwood DS. Assessment of the diversity of the gene pool of small cattle. The Agriculture and Ecosystems in Modern World: Regional and Inter countries’ research. 2022;1(2):44-50. (In Russ.)]. doi: 10.53315/2949-1231-2022-1-2-44-50
  11. Оценка степени дифференциации эдильбаевской и калмыцкой породы овец по микросателлитам / Е.А. Гладырь, Н.А. Зиновьева, Н.В. Чимидова, Л.Г. Моисейкина, Е.П. Кудина, Л.К. Эрнст, Г. Брем // Достижения науки и техники АПК. 2013. № 3. С. 68-70. [Gladyr' EA, Zinov'eva NA, Chimidova NV, Moisejkina LG, Kudina EP, Ernst LK, Brem G. Assessment of differentiation degree of edilbay and kalmyk sheep breeds on microsatellites. Achievements of Science and Technology in Agro-Industrial Complex. 2013;3:68-70. (In Russ.)].
  12. Полиморфизм микросателлитных локусов OarCP549, CSRD247, FCB20 и MAF65 у овец / Н.В. Широкова, Л.В. Гетманцева, Ю.А. Колосов, Н.Ф. Бакоев, Т.Е. Денискова, С.Ю. Бакоев, В.В. Волкова, Т.С. Романец // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2017. № 5(60). С. 57-62. [Shirokova NV, Getmantseva LV, Kolosov YuA, Bakoev NF, Deniskova TE, Bakoev SYu, Volkova VV, Romanets TS. Polymorphism of microsatellite loci OarCP549, CSRD247, FCB20 and MAF65 in sheep. Agricultural Science Euro-North-East. 2017;5(60):57-62. (In Russ.)].
  13. Породы овец, разводимые в Ставропольском крае, и их племенная база / С.А. Хататаев, Л.Н. Григорян, Н.Г. Степанова, Г.Т. Бобрышова // Сельскохозяйственный журнал. 2018. № 1(11). С. 66-72. [Hatataev SA, Grigoryan LN, Stepanova NG, Bobryshova GT. The breeds of sheep bred in the Stavropol territory, and their breeding base. Agricultural Journal. 2018;1(11):66-72. (In Russ.)]. doi: 10.25930/0372-3054-2018-1-11-76-85
  14. Сафонова Н.С. Полиморфизм генов соматотропина и лептина у овец северокавказской мясошерстной породы // Вестник Ошского государственного университета. 2021. №. 1-2. С. 430-437. [Safonova NS. Polymorphism of somatotropin and leptin genes in sheep of the north Caucasian meat and wool breed. Bulletin of Osh State University. 2021;1-2:430-437. (In Russ.)]. doi: 10.52754/16947452_2021_1_2_430
  15. Селионова М.И., Лущихина Е.М., Чижова Л.Н. Особенности микросателлитного профиля овец, разводимых в условиях Кыргызстана // Сельскохозяйственный журнал. 2018. № 1(11). С. 84-90. [Selionova MI, Lushchikhina EM, Chizhova LN. Features of microsatellite profile in sheep bred in the conditions of Kyrgyz Republic. Agricultural Journal. 2018;1(11):84-90. (In Russ.)]. doi: 10.25930/0372-3054-2018-1-11-98-106
  16. Харзинова В.Р., Зиновьева Н.А. Паттерн генетического разнообразия у локальных и коммерческих пород свиней на основе анализа микросателлитов // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2020. Т. 24. № 7. С. 747-754. [Kharzinova VR, Zinovieva NA. The pattern of genetic diversity of different breeds of pigs based on microsatellite analysis. Vavilov Journal of Genetics and Breeding. 2020;24(7):747-754. (In Russ.)]. doi: 10.18699/VJ20.669
  17. Чебуранова Е.С. Межпородная дифференциация овец, разводимых в Республике Беларусь по STR-локусам // Животноводство и ветеринарная медицина. 2021. № 3. С. 26-30. [Cheburanova ES. Inter-breed differentiation of sheep bred in the Republic of Belarus according to STR-loci. Animal Agriculture and Veterinary Medicine. 2021;3:26-30. (In Russ.)].
  18. Al-Atiyat RM, Aljumaah RS, Alshaikh MA, Abudabos AM. Microsatellite-based genetic structure and diversity of local Arabian sheep breeds. Frontiers in Genetics. 2018;9:408. doi: 10.3389/fgene.2018.00408
  19. Chesnokov YV, Kosolapov VM, Savchenko IV. Morphological genetic markers in plants. Russian Journal of Genetics. 2020;56:1406-1415. doi: 10.1134/S1022795420120042
  20. Dudu A, Popa GO, Ghiță E, Pelmuș R, Lazăr C, Costache M, Georgescu SE. Assessment of genetic diversity in main local sheep breeds from Romania using microsatellite markers. Archives Animal Breeding. 2020;63(1):53-59. doi: 10.5194/aab-63-53-2020
  21. Hoban S, Archer FI, Bertola LD, Bragg JG, Breed MF, Bruford MW, Hunter ME, et al. Global genetic diversity status and trends: towards a suite of Essential Biodiversity Variables (EBVs) for genetic composition. Biological Reviews. 2022;97(4):1511-1538. doi: 10.1111/brv.12852
  22. Vajed Ebrahimi MT, Mohammadabadi M, Esmailizadeh A. Using microsatellite markers to analyze genetic diversity in 14 sheep types in Iran. Archives Animal Breeding. 2017;60(3):183-189. doi: 10.5194/aab-60-183-2017
  23. Yousif AN, Abdullah SM, Shaker AS, Ameen QA, Mohammed MS, Muhammad SJ, Aziz CR. Genetic diversity assessment of some Iraqi Sheep breeds using micro satellite DNA markers. Tikrit Journal for Agricultural Sciences. 2023;23(3):41-50. doi: 10.25130/tjas.23.3.5

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Криворучко А.Ю., Скокова А.В., Скорых Л.Н., Каниболоцкая А.А., Криворучко О.Н., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».