Генетическое разнообразие и оценка аутозиготности в популяциях дикого европейского кабана и домашних свиней

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Свиньи — одни из самых распространенных домашних животных. Исследование их генетического разнообразия и локусов отбора представляет большой интерес как в области генетики и селекции животных, так и в аспекте сохранения и развития племенных ресурсов и продовольственной безопасности. Цель представленной работы состоит в оценке аутозиготности и распределения сегментов аутозиготности (HBD) у диких кабанов и домашних свиней основных коммерческих пород: крупная белая, ландрас и дюрок, а также в поиске локусов отбора, связанных с адаптацией к условиям обитания и селекционному давлению. По результатам сканирования генома средние значения аутозиготности у кабанов и свиней находились в диапазоне 0,23–0,29, но у кабанов около 0,08 доли генома покрыта сегментами HBD, предположительно происходящими от предков, живших около 206 лет назад; у свиней — происходящими от предков, живших около 64 лет назад. Критериям топ-HBD (частота не менее 60 % и не менее 10 SNP) у кабанов соответствовали только три сегмента. У свиней пород крупная белая, ландрас и дюрок определено 18, 9 и 35 сегментов соответственно. В целом анализ сегментов HBD показал, что они отражают основные селекционные стратегии, направленные на формирование коммерческого поголовья свиней.

Об авторах

Сирождин Юсуфович Бакоев

Центр стратегического планирования и управления медико-биологическими рисками здоровью

Email: SBakoev@cspfmba.ru
ORCID iD: 0000-0002-0324-3580
SPIN-код: 4908-9038

канд. биол. наук

Россия, Москва

Тимофей Сергеевич Романец

Донской государственный аграрный университет

Email: timofey_8877@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0690-4217
SPIN-код: 5720-7935

канд. с.-х. наук

Россия, п. Персиановский

Анна Васильевна Коробейникова

Центр стратегического планирования и управления медико-биологическими рисками здоровью

Email: AKorobeinikova@cspfmba.ru
ORCID iD: 0009-0003-0556-9343
Россия, Москва

Арина Игоревна Мишина

Центр стратегического планирования и управления медико-биологическими рисками здоровью

Email: amishina@cspfmba.ru
ORCID iD: 0000-0003-1134-9366
SPIN-код: 2157-1051

канд. биол. наук

Россия, Москва

Мария Анатольевна Колосова

Донской государственный аграрный университет

Email: m.leonovaa@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2979-7108
SPIN-код: 2285-8785

канд. с.-х. наук

Россия, п. Персиановский

Елена Андреевна Романец

Донской государственный аграрный университет

Email: lena9258@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2824-9564
SPIN-код: 9391-9975
Россия, п. Персиановский

Анатолий Юрьевич Колосов

Донской государственный аграрный университет

Email: kolosov777@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6583-8942
SPIN-код: 8231-1295

канд. с.-х. наук

Россия, п. Персиановский

Любовь Владимировна Гетманцева

Центр стратегического планирования и управления медико-биологическими рисками здоровью

Автор, ответственный за переписку.
Email: LGetmantseva@cspfmba.ru
ORCID iD: 0000-0003-1868-3148
SPIN-код: 7571-1264

д-р биол. наук

Россия, Москва

Список литературы

  1. Larson G., Piperno D.R., Allaby R.G., et al. Current perspectives and the future of domestication studies // PNAS USA. 2014. Vol. 111, No. 17. P. 6139–6146. doi: 10.1073/pnas.1323964111
  2. Zeder M.A. The origins of agriculture in the near east // Curr Anthropol. 2011. Vol. 52, No. S4. P. S221–S235. doi: 10.1086/659307
  3. Frantz L.A., Haile J., Lin T., et al. Ancient pigs reveal a near-complete genomic turnover following their introduction to Europe // PNAS USA. 2019. Vol. 116, No. 35. P. 17231–17238. doi: 10.1073/pnas.1901169116
  4. Larson G., Cucchi T., Fujita M., et al. Phylogeny and ancient DNA of Sus provides insights into neolithic expansion in Island Southeast Asia and Oceania // PNAS USA. 2007. Vol. 104, No. 12. P. 4834–4839. doi: 10.1073/pnas.0607753104
  5. Larson G., Dobney K., Albarella U., et al. Worldwide phylogeography of wild boar reveals multiple centers of pig domestication // Science. 2005. Vol. 307, No. 5715. P. 1618–1621. doi: 10.1126/science.1106927
  6. Scandura M., Iacolina L., Crestanello B., et al. Ancient vs. recent processes as factors shaping the genetic variation of the European wild boar: are the effects of the last glaciation still detectable? // Mol Ecol. 2008. Vol. 17, No. 7. P. 1745–1762. doi: 10.1111/j.1365-294X.2008.03703.x
  7. Данилкин А.А. О недопустимости тотальной депопуляции кабана (Sus scrofa L.) в связи с африканской чумой свиней // Вестник охотоведения. 2019. Т. 16, № 2. С. 123–131.
  8. Wilkinson S., Lu Z.H., Megens H.-J., et al. Signatures of diversifying selection in European pig breeds // PloS Genet. 2013. Vol. 9. ID e1003453. doi: 10.1371/journal.pgen.1003453
  9. Bakoev S., Getmantseva L., Kostyunina O., et al. Genome-wide analysis of genetic diversity and artificial selection in Large White pigs in Russia // PeerJ. 2021. Vol. 9. ID e11595. doi: 10.7717/peerj.11595
  10. Ceballos F.C., Joshi P.K., Clark D.W., et al. Runs of homozygosity: windows into population history and trait architecture // Nat Rev Genet. 2018. Vol. 19. P. 220–234. doi: 10.1038/nrg.2017.109
  11. Peripolli E., Stafuzza N.B., Munari D.P., et al. Assessment of runs of homozygosity islands and estimates of genomic inbreeding in Gyr (Bos indicus) dairy cattle // BMC genomics. 2018. Vol. 19. ID 34. doi: 10.1186/s12864-017-4365-3
  12. Mastrangelo S., Tolone M., Sardina M.T., et al. Genome-wide scan for runs of homozygosity identifies potential candidate genes associated with local adaptation in Valle del Belice sheep // Genet Sel Evol. 2017. Vol. 49. ID 84. doi: 10.1186/s12711-017-0360-z
  13. Saura M., Fernández A., Varona L., et al. Detecting inbreeding depression for reproductive traits in Iberian pigs using genome-wide data // Genet Sel Evol. 2015. Vol. 47. ID 1. doi: 10.1186/s12711-014-0081-5
  14. Schiavo G., Bovo S., Bertolini F., et al. Runs of homozygosity islands in Italian cosmopolitan and autochthonous pig breeds identify selection signatures in the porcine genome // Livest Sci. 2020. Vol. 240. ID 104219. doi: 10.1016/j.livsci.2020.104219
  15. Gorssen W., Meyermans R., Janssens S., Buys N. A publicly available repository of ROH islands reveals signatures of selection in different livestock and pet species // Genet Sel Evol. 2021. Vol. 53. ID 2. doi: 10.1186/s12711-020-00599-7
  16. Bakoev S., Kolosov A., Bakoev F., et al. Analysis of homozygous-by-descent (HBD) segments for purebred and crossbred pigs in Russia // Life (Basel). 2021. Vol. 11, No. 8. ID 861. doi: 10.3390/life11080861
  17. datadryad.org [Электронный ресурс]. DRYAD [дата обращения: 21.07.2023]. Режим доступа: https://datadryad.org/
  18. Iacolina L., Scandura M., Goedbloe D., et al. Genomic diversity and differentiation of a managed island wild boar population // Heredity. 2016. Vol. 116. P. 60–67. doi: 10.1038/hdy.2015.70
  19. Purcell S., Neale B., Todd-Brown K., et al. PLINK: a tool set for whole-genome association and population-based linkage analyses // Am J Hum Genet. 2007. Vol. 81, No. 3. P. 559–575. doi: 10.1086/519795
  20. Druet T., Gautier M. A model-based approach to characterize individual inbreeding at both global and local genomic scales // Mol Ecol. 2017. Vol. 26, No. 20. P. 5820–5841. doi: 10.1111/mec.14324
  21. Bertrand A.R., Kadri N.K., Flori L., et al. RzooRoH: An R package to characterize individual genomic autozygosity and identify homozygous-by-descent segments // Methods Ecol Evol. 2019. Vol. 10, No. 6. P. 860–866. doi: 10.1111/2041-210X.13167
  22. Rabiner L.R. A tutorial on hidden markov models and selected applications in speech recognition // Proceedings of the IEEE. 1989. Vol. 77, No. 2. P. 257–284. doi: 10.1109/5.18626
  23. Fonseca P.A.S., Suárez-Vega A., Marras G., Cánovas Á. GALLO: An R package for genomic annotation and integration of multiple data sources in livestock for positional candidate loci // GigaScience. 2020. Vol. 9, No. 12. ID giaa149. doi: 10.1093/gigascience/giaa149
  24. Stringer O.W., Li Y., Bossé J.T., Langford P.R. JMM Profile: Actinobacillus pleuropneumoniae: a major cause of lung disease in pigs but difficult to control and eradicate // J Med Microbiol. 2022. Vol. 71, No. 3. ID 001483. doi: 10.1099/jmm.0.001483
  25. Reiner G., Bertsch N., Hoeltig D., et al. Identification of QTL affecting resistance/susceptibility to acute Actinobacillus pleuropneumoniae infection in swine // Mamm Genome. 2014. Vol. 25. P. 180–191. doi: 10.1007/s00335-013-9497-4
  26. Bovo S., Mazzoni G., Bertolini F., et al. Genome-wide association studies for 30 haematological and blood clinical-biochemical traits in Large White pigs reveal genomic regions affecting intermediate phenotypes // Sci Rep. 2019. Vol. 9. ID 7003. doi: 10.1038/s41598-019-43297-1
  27. Schielke A., Sachs K., Lierz M., et al. Detection of hepatitis E virus in wild boars of rural and urban regions in Germany and whole genome characterization of an endemic strain // Virol J. 2009. Vol. 6. ID 58. doi: 10.1186/1743-422X-6-58
  28. Risalde M.A., Rivero-Juárez A., Romero-Palomo F. Persistence of hepatitis E virus in the liver of non-viremic naturally infected wild boar // PloS ONE. 2017. Vol. 12. ID e0186858. doi: 10.1371/journal.pone.0186858

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Приложение 1
Скачать (1MB)
Метаданные
3. Приложение 2
Скачать (1MB)
Метаданные
4. Рис. 1. Распределение коэффициента инбридинга

Скачать (163KB)
Метаданные
5. Рис. 2. Аутозиготность в соответствии с возрастом предков породы. На горизонтальной оси указаны классы HBD

Скачать (212KB)
Метаданные
6. Рис. 3. Разделение генома в различных классах гомозиготного происхождения. Результаты построения для 15 случайно выбранных свиней пород крупная белая, ландрас, дюрок и кабана. Высота каждого столбца представляет собой долю генома, связанного с классом HBD соответствующего цвета

Скачать (181KB)
Метаданные
7. Рис. 4. Аутозиготность в соответствии с возрастом предков породы на индивидуальном уровне

Скачать (361KB)
Метаданные
8. Рис. 5. Распределение сегментов HDB по хромосомам у свиней пород крупная белая, ландрас, дюрок и кабана

Скачать (235KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 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».