Исследование генетического разнообразия в популяции кыргызского горного мериноса с использованием микросателлитных локусов

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Проведена оценка генетической структуры и генетического разнообразия кыргызского горного мериноса с использованием микросателлитных локусов ДНК. В исследование включены 109 овец данной породы, разводимых в трех государственных племенных заводах (ГПЗ): ГПЗ “Оргочор” (Иссык-Кульская обл.), ГПЗ “Катта-Талдык” (Ошская обл.) и ГПЗ им. М.Н. Лущихина (Таласская обл.). В 12-ти исследованных локусах (McM042, INRA006, McM527, ETH152, CSRD247, OarFCB20, INRA172, INRA063, MAF065, MAF214, INRA005, INRA023) было идентифицировано 126 аллелей. Число аллелей в каждом локусе варьировало от 6 до 16, при среднем значении 10.500 ± 0.957 аллелей на локус. Определены 67 редких аллелей (с частотой встречаемости менее 5.0%), что составляет 53.2% от общего количества выявленных аллелей. Наибольшее число аллелей наблюдалось в аутосомных локусах: INRA023 (12 аллелей), INRA005 (13 аллелей), OarFCB20 и INRA063 (по 14 аллелей), CSRD247 (16 аллелей). Результаты оценки популяционных параметров, включая эффективное число аллелей (Ne = 4.556 ± 0.394), уровень наблюдаемой (Ho = 0.731 ± 0.023) и ожидаемой (He = = 0.761 ± 0.021) гетерозиготности позволяют сделать заключение о высоких значениях генетического разнообразия исследуемой выборки овец породы кыргызский горный меринос и ее значительном генетическом потенциале.

Об авторах

Ж. Т. Исакова

Научно-исследовательский институт молекулярной биологии и медицины

Автор, ответственный за переписку.
Email: jainagul@mail.ru
Кыргызская Республика, 720040, Бишкек

А. Б. Бектуров

Кыргызский национальный аграрный университет им. К.И. Скрябина

Email: jainagul@mail.ru
Кыргызская Республика, 720005, Бишкек

Т. Д. Чортонбаев

Кыргызский национальный аграрный университет им. К.И. Скрябина

Email: jainagul@mail.ru
Кыргызская Республика, 720005, Бишкек

В. Н. Кипень

Институт генетики и цитологии Национальной академии наук Беларуси

Email: jainagul@mail.ru
Республика Беларусь, 220072, Минск

С. Б. Мукеева

Научно-исследовательский институт молекулярной биологии и медицины

Email: jainagul@mail.ru
Кыргызская Республика, 720040, Бишкек

У. А. Шергазиев

Кыргызский национальный аграрный университет им. К.И. Скрябина

Email: jainagul@mail.ru
Кыргызская Республика, 720005, Бишкек

К. А. Айтбаев

Научно-исследовательский институт молекулярной биологии и медицины

Email: jainagul@mail.ru
Кыргызская Республика, 720040, Бишкек

Список литературы

  1. Об итогах единовременного пересчета скота и домашней птицы в Кыргызской Республике. http://www.stat.kg/ru/news/ob-itogah-edinovremennogo-perescheta-skota-i-domashnej-pticy-v-kyrgyzskoj-respublike/
  2. Лущихина Е.М., Чебодаев Д.В. Кыргызский горный меринос // НАН КР-Б., 2014. 204 с.
  3. Исакова Ж.Т., Исаев М.А., Кипень В.Н и др. Оценка генетического разнообразия кыргызской породы лошадей с использованием микросателлитных маркеров – расширенное геногеографическое исследование // Генетика. 2021. Т. 57. № 4. С. 420–428. https://doi.org/10.31857/S0016675821040032
  4. Денискова Т.Е., Доцев А.В., Охлопков И.М. и др. Характеристика генетической структуры снежного барана (Ovis nivicola lydekkeri) Верхоянской горной страны // Генетика. 2018. Т. 54. № 3. С. 342–348. https://doi.org/10.7868/S0016675818030074
  5. Kharzinova V.R., Zinovieva N.A. Pattern of genetic diversity in local and commercial pig breeds based on microsatellite analysis // Vavilov J. Genet. and Breeding. 2020. V. 24(7). P. 747–754. https://doi.org/10.18699/VJ20.669
  6. Lemesh V.A., Ageets V.Yu., Nosonova A.Yu. et al. Genetic structure of the carp (Cyprinus carpio carpio) population grown in aquaculture in the Republic of Belarus // Rep. Natl Acad. Sci. of Belarus. 2021. V. 65. № 1. P. 68–75. https://doi.org/10.29235/1561-8323-2021-65-1-68-75
  7. Носова А.Ю., Кипень В.Н., Царь А.И., Лемеш В.А. Дифференциация гибридного потомства белого (Hypophthalmichthys molitrix val.) и пестрого (H. nobilis rich.) толстолобиков на основании полиморфизма микросателлитных локусов // Генетика. 2020. Т. 56. № 3. С. 313–320. https://doi.org/10.31857/S0016675820030121
  8. Исакова Ж.Т., Тонкосунов Б.И., Кипень В.Н. и др. Филогенетический анализ для кыргызской породы лошадей по 17 микросателлитным маркерам // Генетика. 2019. Т. 55. № 1. С. 94–99. https://doi.org/10.1134/S0016675819010077
  9. Sambrook J., Russell D.W. Molecular Cloning: A Laboratory Manual. New York: Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2001. 2344 p.
  10. Peakall R., Smouse P.E. GenAlEx 6.5: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research – an update // Bioinformatics. 2012. V. 28(19). P. 2537–2539. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts460
  11. Excoffier L., Smouse P.E., Quattro J.M. Analysis of molecular variance inferred from metric distances among DNA haplotypes: Application to human mitochondrial DNA restriction data // Genetics. 1992. V. 131(2). P. 479–491. https://doi.org/10.1093/genetics/131.2.479
  12. Polymorphic information content & Heterozygosity [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.gene-calc.pl/pic. Дата доступа: 10.02.2021.
  13. Botstein D., White R.L., Skalnick M.H., Davies R.W. Construction of a genetic linkage map in man using restriction fragment length polymorphism // Am. J. Hum. Genet. 1980. V. 32. P. 314–331.
  14. Dossybayev K., Orazymbetova Z., Mussayeva A. et al. Genetic diversity of different breeds of Kazakh sheep using microsatellite analysis // Arch. Anim. Breed. 2019. V. 62(1). P. 305–312. https://doi.org/10.5194/aab-62-305-2019
  15. Денискова Т.Е., Селионова М.И., Гладырь Е.А. и др. Изменчивость микросателлитов в породах овец, разводимых в России // С.-хоз. биология. 2016. Т. 51. № 6. С. 801–810. https://doi.org/10.15389/agrobiology.2016.6.801rus
  16. Ahmed Z., Babar M.E., Hussain T. et al. Genetic diversity analysis of Kail Sheep by using microsatellite markers // J. Anim. Plant Sci. 2014. V. 24(5). P 1329–1333.
  17. Szumiec A., Radko A., Koseniuk A. et al. Application of 11 STR markers for the evaluation of genetic variation in sheep. The global standard for livestock date // ICAR Technical Series. 2018. V. 23. P. 141–145.
  18. Столповский Ю.А., Захаров-Гезехус И.А. Проблема сохранения генофондов доместицированных животных // Вавиловский журн. генет. селекции. 2017. Т. 21. № 4. С. 477–486. https://doi.org/10.18699/VJ17.266

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

3.

Скачать (33KB)

© Ж.Т. Исакова, А.Б. Бектуров, Т.Д. Чортонбаев, В.Н. Кипень, С.Б. Мукеева, У.А. Шергазиев, К.А. Айтбаев, 2023

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».