Identification of Bos taurus and Bos grunniens based on SNP

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article examined samples of domestic yak and three breeds of cattle to assess the differentiating potential of the polymorphic variants Chr4:68609356G>T (JAZF1 gene), Chr14:35695388G>T (SLCO5A1 gene) and Chr19:63181970C>G (CEP112 gene). The high accuracy (99.67%), specificity (100%) and sensitivity (100%) of the proposed test model consisting of these three polymorphisms for the identification of domestic yaks and cattle were confirmed. A fast and simple identification method has been developed based on this model using competitive allele-specific PCR (KASP) technology, which can significantly reduce the time and financial costs of molecular genetic analysis, as well as reduce the risk of cross-contamination of samples.

Full Text

Restricted Access

About the authors

V. N. Kipen

Institute of Genetics and Cytology of the National Academy of Sciences of Belarus

Author for correspondence.
Email: v.kipen@igc.by
Belarus, Minsk

Zh. T. Isakova

Research Institute of Molecular Biology and Medicine; Kyrgyz-Turkish Manas University

Email: v.kipen@igc.by
Kazakhstan, Bishkek; Bishkek

M. M. Patrin

Maxim Medical LLC

Email: v.kipen@igc.by
Russian Federation, Moscow

K. B. Chekirov

Kyrgyz-Turkish Manas University

Email: v.kipen@igc.by
Kazakhstan, Bishkek

K. A. Aitbaev

Research Institute of Molecular Biology and Medicine

Email: v.kipen@igc.by
Kazakhstan, Bishkek

A. R. Karypova

Kyrgyz-Turkish Manas University

Email: v.kipen@igc.by
Kazakhstan, Bishkek

M. I. Irsaliev

Research Institute of Molecular Biology and Medicine

Email: v.kipen@igc.by
Kazakhstan, Bishkek

References

  1. Wang X., Pei J., Xiong L. et al. Genetic diversity, phylogeography, and maternal origin of yak (Bos grunniens) // BMC Genomics. 2024. V. 15. № 25(1). Р. 481. P. 1–13. https://doi.org/10.1186/s12864-024-10378-z
  2. Chekirov K.B., Isakova Zh.T., Kipen V.N. et al. Differentiation of Bos grunniens and Bos taurus based on STR locus polymorphism // Vavilov J. of Genet. and Breeding. 2023. V. 27(5). Р. 488–494. https://doi.org/10.18699/VJGB-23-59
  3. Stolpovsky Y.A., Kol N.V., Evsyukov A.N. et al. Comparative analysis of ISSR marker polymorphism in population of YAK (Bos mutus) and in F1 hybrids between yak and cattle in the Sayzn-Altai region // Russ. J. Genet. 2014. V. 50. № 10. Р. 1163–1176. https://doi.org/10.7868/S0016675814100142
  4. Аль-Кейси Т.В. Сравнительное исследование аллелофонда яков и их гибридов с крупным рогатым скотом с использованием микросателлитов: дис. … канд. биол. наук. М.: ВИЖ, 2011. 97 с.
  5. Kipen V.N., Snytkov E.V. GENIS – methodological approach for in silico genotyping (validation on Sus scrofa sequencing) // Mathematical Biol. and Bioinf. 2024. V. 19(1). Р. 36–51. https://doi.org/10.17537/2024.19.36
  6. Sequence Read Archive (SRA) [электронный ресурс]. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra. Дата доступа: 20.06.2024.
  7. Ritchie M.D., Hahn L.W., Roodi N. et al. Multifactor-dimensionality reduction reveals high-order interactions among estrogen-metabolism genes in sporadic breast cancer // Am. J. Hum. Genet. 2001. V. 69(1). Р. 138–147. https://doi.org/10.1086/321276
  8. Kalbfleisch T., Petersen J.L., Tait Jr. R.G. et al. Using triallelic SNPs for determining parentage in North American yak (Bos grunniens) and estimating cattle (B. taurus) introgression // F1000Research. 2020. V. 9(1096). Р. 1–26. https://doi.org/10.12688/f1000research.25803.2
  9. BovineHD DNA Analysis Kit [электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.illumina.com/products/by-type/microarray-kits/bovinehd.html. Дата доступа 21.06.2024.
  10. Eusebi P.G., Sevane N., O’Rourke T. et al. Gene expression profiles underlying aggressive behavior in the prefrontal cortex of cattle // BMC Genomics. 2021. V. 22(245). Р. 1–14. https://doi.org/10.1186/s12864-021-07505-5
  11. Jin M., Wang H., Liu G. et al. Whole-genome resequencing of Chinese indigenous sheep provides insight into the genetic basis underlying climate adaptation // Genet. Sel. Evol. 2024. V. 2. № 56(1). Р. 1–14. https://doi.org/10.1186/s12711-024-00880-z
  12. Zhao F., McParland S., Kearney F. et al. Detection of selection signatures in dairy and beef cattle using high-density genomic information // Genet. Select. Evol. 2015. V. 47(1). № 49. Р. 1–12. https://doi.org/10.1186/s12711-015-0127-3
  13. Johansson A., Marroni F., Hayward C., Franklin C.S. et al. Common variants in the JAZF1 gene associated with height identified by linkage and genome-wide association analysis // Hum. Mol. Genet. 2009. V. 18(2). Р. 373–380. https://doi.org/10.1093/hmg/ddn350
  14. Lima Verardo L.L. Gene networks from genome wide association studies for pig reproductive traits: Tese (Doutorado em Zootecnia). Viçosa: Universidade Federal de Viçosa, 2015. 170 р. http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/6773
  15. Gaddis K.L.Р., Megonigal J.H., Clay J.S., Wolfe C.W. Genome-wide association study for ketosis in US Jerseys using producer-recorded data // J. Dairy Sci. 2018. V. 101(1). Р. 413–424. https://doi.org/10.3168/jds.2017-13383
  16. Zeng X. Angus cattle at high altitude: Рulmonary arterial pressure, estimated breeding value and genome-wide association study: Diss. ... PHD. Colorado: Department of Animal Sci., Colorado State Univ., 2016. 259 p.
  17. Kim S., Cheong H.S., Shin H.D. et al. Genetic diversity and divergence among Korean cattle breeds assessed using a BovineHD single-nucleotide polymorphism chip // Asian-Australas J. Anim. Sci. 2018. V. 31(11). Р. 1691–1699. https://doi.org/10.5713/ajas.17.0419
  18. Lee J., Mun H., Koo Y. et al. Enhancing genomic prediction fccuracy for body conformation traits in Korean Holstein Cattle // Animals. 2024. V. 14(7). P. 1–14. https://doi.org/10.3390/ani14071052

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. 1. Graph of allelic discrimination of KASP results for polymorphisms: a – Ch4:68609356G>T (JAZF1); b – Chr14:35695388G>T (SLCO5A1); c – Chr19:63181970C>G (CEP112).

Download (418KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Graphical representation of a model of three polymorphisms for the identification of domestic yak and cattle: a – 202 samples (samples from Kyrgyzstan); b – 611 samples (samples from Kyrgyzstan and SRA data).

Download (250KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 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».