Характеристика по STR-маркерам серого украинского скота, разводимого в Российской Федерации

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

С использованием 14 микросателлитных маркеров (BM1824, BM2113, CSRM60, CSSM66, ETH3, ETH10, ETH225, ILSTS006, INRA023, SPS115, TGLA53, TGLA122, TGLA126, TGLA227) проанализированы выборки стад серого украинского скота ИЖСР им. М. Ф. Иванова “Аскания-Нова” (Херсонская обл.) (n = 101) и экспериментального хозяйства с. Черга (Республика Алтай) (n = 41). При рассмотрении F-cтатистик Райта по исследованным локусам величина FIS = –0.0285 и указывает на избыток гетерозиготных генотипов в популяции серого украинского скота. При этом мала вероятность встречи аллелей общего предка FIT = 0.1161, а уровень FST = 0.1394 свидетельствует о средней дивергенции субпопуляций, наибольший вклад в которую вносит локус Eth3. При этом количество выявляемых полиморфных локусов – 95.64%, уровень аллельного – AR = 7.66, генетического разнообразия – HE = 0.76 были больше в алтайской субпопуляции, чем в херсонской: 58.13, 4.41, 0.61% соответственно. В то же время херсонское стадо характеризовалось лучшей выравненностью, однородностью и консолидированностью, что позволяет рассматривать его в качестве источника ценного племенного материала при разведении серой украинской породы.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. С. Мокеев

Институт животноводства степных районов им. М. Ф. Иванова “Аскания-Нова” Национального научного селекционно-генетического центра по овцеводству Национальной академии аграрных наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: mokeev.as@mail.ru
Россия, Аскания-Нова, 275230

Н. Н. Фурса

Институт животноводства степных районов им. М. Ф. Иванова “Аскания-Нова” Национального научного селекционно-генетического центра по овцеводству Национальной академии аграрных наук

Email: mokeev.as@mail.ru
Россия, Аскания-Нова, 275230

С. В. Бекетов

Институт общей генетики им. Н. И. Вавилова Российской академии наук

Email: svbeketov@gmail.com
Россия, Москва, 119991

Г. Р. Свищева

Институт общей генетики им. Н. И. Вавилова Российской академии наук

Email: svbeketov@gmail.com
Россия, Москва, 119991

А. А. Онохов

Институт общей генетики им. Н. И. Вавилова Российской академии наук

Email: svbeketov@gmail.com
Россия, Москва, 119991

Ю. А. Столповский

Институт общей генетики им. Н. И. Вавилова Российской академии наук

Email: svbeketov@gmail.com
Россия, Москва, 119991

Список литературы

  1. Столповский Ю.А. Серая украинская порода // Генетические ресурсы крупного рогатого скота: редкие и исчезающие отечественные породы. М.: Наука, 1993. С. 94–111.
  2. Glazko V.I. Podolic сattle in the Ukraine and eastern territories // Stočarstvo: Časopis za unapređenje stočarstva. 2001. V. 55. № 1. Р. 33–60.
  3. The state of the world’s animal genetic resources for food and agriculture. Rome, FAO, 2007. 511 р.
  4. Ukrainian grey/Ukraine (cattle). Domestic animal diversity information system of the food and agriculture organization of the United Nations. Accessed April 2023. https://www.fao.org/dad-is/browse-by-country-and-species/en/
  5. Dakin E.E., Avise J.C. Microsatellite null alleles in parentage analysis // Heredity. 2004. V. 93. P. 504–509. doi: 10.1038/sj.hdy.6800545
  6. Olschewsky А., Hinrichs D. An overview of the use of genotyping techniques for assessing genetic diversity in local farm animal breeds // Animals. 2021. V. 11. № 7. P. 2016. https://www.mdpi.com. doi: 10.3390/ani11072016
  7. Бекетов С.В., Семина М.Т., Мокеев А.С. и др. Перспективы применения технологии “генетического биркования” в животноводстве // Главный зоотехник. 2024. № 5. С. 3–15.
  8. Jombart T. Adegenet: A R package for the multivariate analysis of genetic markers // Bioinformatics. 2008. V. 24. P. 1403–1405. doi: 10.1093/bioinformatics/btn129
  9. Keenan K., McGinnity P., Cross T.F. et al. diveRsity: An R package for the estimation and exploration of population genetics parameters and their associated errors // Methods Ecol. and Evol. 2013. № 4. P. 782–788. doi: 10.1111/2041-210X.12067
  10. Adamack A.T., Gruber B. PopGenReport: Simplifying basic population genetic analyses in R. Methods // Ecology and Evolution. 2014. № 5. P. 384–387. doi: 10.1111/2041-210X.12158
  11. Gruber B., Adamack A.T. landgenreport: A new R function to simplify landscape genetic analysis using resistance surface layers // Mol. Ecol. Resources. 2015. V. 15. P. 1172–1178. doi: 10.1111/1755-0998.12381
  12. Кушнир А.В., Глазко В.И. Серый украинский скот и его близкородственные формы // Сиб. экол. журнал. 2009. Т. 16. № 3. С. 495–506.
  13. Копылов К.В., Стародуб Л.Ф., Мохначева Н.Б., Супрович Н.П. Особенности изменчивости генома крупного рогатого скота серой украинской породы по цито- и ДНК-маркерам // Акт. пробл. интенсивного развития животноводства. 2019. Вып. 1. С. 60–69.
  14. Holsinger K.E. Lecture notes in population genetics. Stanford: University of Connecticut, 2010. 275 p. doi: 10.6084/M9.FIGSHARE.100687
  15. Кузнецов В.М. F-статистики Райта: оценка и интерпретация // Пробл. биол. продуктивных животных. 2014. № 4. С. 80–104.
  16. Кузнецов В.М. Снижает ли кроссбридинг генетическое разнообразие? Разведение и сохранение пород молочного скота в России. Киров: НИИСХ Северо-Востока, 2017. 104 с.
  17. Кузнецов В.М. Сравнение методов оценки генетической дифференциации популяций по микросателлитным маркерам // Зоотехния. 2020. Т. 21. № 2. С. 169–182. doi: 10.30766/2072-9081.2020.21.2.169-182
  18. Гузеев Ю.В., Мельник О.В., Спиридонов В.Г., Мельничук С.Д. Сравнительный анализ генетической структуры микропопуляции серой украинской породы крупного рогатого скота по ДНК-маркерам // Науковий вісник ЛНУВМБТ імені С. З. Ґжицького. 2015. Т. 17. № 3(63). С. 166–171.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Серый украинский скот (коровы).

Скачать (288KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Серый украинский скот (бык).

Скачать (231KB)
Метаданные
4. Рис. 3. NJ-дендрограмма взаимоотношений исследуемых субпопуляций серого украинского скота, построенная на основе попарных генетических дистанций DA Нея. Синим цветом обозначена асканийская субпопуляция, красным – алтайская.

Скачать (753KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Проекция особей исследуемых субпопуляций серого украинского скота на плоскости двух координат по данным PCA-анализа.

Скачать (80KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

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».