Генетическая структура аборигенного тагильского скота по STR- и SNP-маркерам

Генетическая структура аборигенного тагильского скота по STR- и SNP-маркерам

Автор: Столповский Ю.А., Бекетов С.В., Солоднева Е.В., Абсаликов В.М., Абдельманова А.С., Гладырь Е.А., Зиновьева Н.А.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Рубрика: Структура генома и геномные технологии

Статья в выпуске: 6 т.56, 2021 года.

Бесплатный доступ

Разведение специализированных пород или нескольких внутрипородных линий снижает породное и генетическое разнообразие поголовья, и, как следствие, создается реальная угроза исчезновения аборигенного скота. Для изучения популяционно-генетической структуры местных пород, обладающих уникальными адаптивными признаками и устойчивостью к ряду заболеваний, чаще всего используют микросателлитный анализ либо более информативный метод полногеномного SNP (single nucleotide polymorphism) генотипирования. История создания тагильской породы насчитывает более 200 лет. В настоящее время в России и в мире осталось единственное генофондное стадо тагильского скота (около 600 гол.), однако молекулярно-генетические характеристики этого ограниченного по численности генофонда остаются недостаточно исследованными. В настоящем сообщении впервые представлены результаты идентификации STR- и SNP-генотипов уникальной местной тагильской породы. Цель работы - микросателлитный анализ (STR) и полногеномный анализ полиморфизма единичных нуклеотидов (SNPs) для оценки генетического разнообразия и установления популяционной структуры современной популяции аборигенного тагильского скота. Генотипы животных тагильской породы (TAGIL, n = 98; СПК им. Шорохова, Пермский край, 2021 год) исследовали методом мультиплексного анализа по 11 микросателлитам (TGLA227, BM2113, TGLA53, ETH10, SPS115, TGLA122, INRA023, TGLA126, BM1818, ETH225, BM1824). Для межпородной дифференциации по STR-маркерам методом главных компонент (PCA) привлекали генотипы пород, которые потенциально могли принимать участие в формировании современной популяции тагильского скота (TAGIL), - голштинской (HLST), холмогорской голштинизированной (татарстанский тип) (TAT), холмогорской чистопородной (печорский тип) (PECH), черно-пестрой (старый тип) (Ch_P_OLD), тагильской (TAG) (образцы из банка данных ОНИС БиоТехЖ, 2020 год, https://www.vij.ru/2-obshchaya/226-infrastruktura-test). Для генотипирования TAGIL по SNP-маркерам на основании результатов анализа STR-генотипов отобрали наиболее неродственных животных ( n = 48) для охвата максимального спектра генетического разнообразия. Полногеномное генотипирование по SNP-маркерам выполняли с использованием ДНК-чипа высокой плотности GGP Bovine HD 150K BeadChip (~ 150 тыс. SNP, «Illumina, Inc.», США) (108432 SNP до и 62809 SNP после LD-фильтрации). Для анализа результатов генотипирования SNP-маркеров (популяционно-генетическое и филогенетическое исследования) сформировали базу данных полногеномных SNP-генотипов тагильского скота (TAGIL). В качестве группы сравнения в набор данных (data set) ввели животных голштинской породы (HLST) ( n = 45). Мы четко дифференцировали породы отобранных животных (тагильскую и голштинскую) с помощью метода PCA. Кластерный анализ на основании генетических дистанций FST объединил животных тагильской и голштинской пород в две большие группы в соответствии с породной принадлежностью. Полногеномное SNP-генотипирование выявило геномные области, в которых аллельные варианты специфичны для тагильской породы. Анализ hapFLK показал наличие пяти районов (p function show_abstract() { $('#abstract1').hide(); $('#abstract2').show(); $('#abstract_expand').hide(); }

Еще

Молочный скот, тагильская порода, микросателлиты, snp-генотипирование, биоразнообразие

Короткий адрес: https://sciup.org/142231903

IDR: 142231903   |   DOI: 10.15389/agrobiology.2021.6.1123rus

Список литературы Генетическая структура аборигенного тагильского скота по STR- и SNP-маркерам

  • Most common of cattle in GB (NUTS 1 areas) in 01 April 2005. London, 2005, Version 1.
  • Holstein Association USA. Режим доступа: http://holsteinusa.com. Без даты.
  • Ежегодник по племенной работе в молочном скотоводстве в хозяйствах Российской Федерации (2019 г.). М., 2020.
  • Mwai О., Hanotte О., Kwon Y.-J., Cho S. African indigenous cattle: unique genetic resources in a rapidly changing world. Asian Australas. J. Anim. Sci., 2015, 28(7): 911-921 (doi: 10.5713/ajas.15.0002R)
  • Elsik C.G., Bovine Genome Sequencing and Analysis Consortium. The genome sequence of taurine cattle: a window to ruminant biology and evolution. Science, 2009, 324(5926): 522-528 (doi: 10.1126/science.1169588).
  • Kale D.S., Rank D.N., Joshi C.G., Yadav B.R., Koringa P.G., Thakkar K.M., To-lenkhomba T.C., Solanki J.V. Genetic diversity among Indian Gir, Deoni and Kankrej cattle breeds based on microsatellite markers. Indian Journal of Biotechnology, 2010, 9: 126-130.
  • Ulloa-Arvizu R., Gayosso-Vazquez A., Ramos-Kuri M., Estrada F.J., Montano M., Alonso R.A. Genetic analysis of Mexican Criollo cattle populations. Journal of Animal Breeding and Genetics, 2008, 125: 351-359 (doi: 10.1111/j.1439-0388.2008.00735.x).
  • Kramarenko A.S., Gladyr E.A., Kramarenko S.S., Pidpala T.V., Strikha L.A., Zinovieva N.A. Genetic diversity and bottleneck analysis of the Red Steppe cattle based on microsatellite markers. Ukrainian Journal of Ecology, 2018, 8(2): 12-17 (doi: 10.15421/2018_303).
  • Kiseleva T.Yu., Kantanen J., Vorobyov N.I., Podoba B.E., Terletsky V.P. Linkage disequilibrium analysis for microsatellite loci in six cattle breeds. Russian Journal of Genetics, 2014, 50(4): 406-414 (doi: 10.1134/S1022795414040048).
  • Zwane А.А., Schnabel R.D., Hoff J., Choudhury A., Makgahlela M.L., Maiwashe A., Van Marle-Koster E., Taylor J.T. Genome-Wide SNP discovery in indigenous cattle breeds of South Africa. Front. Genet., 2019, 10(273): 1-16 (doi: 10.3389/fgene.2019.00273).
  • Bhuiyan M.S.A., Lee S.-H., Hossain S.M.J., Deb G.K., Afroz M.F., Lee, S.-H., Bhuiyan A.K.F.H. Unraveling the genetic diversity and population structure of Bangladeshi indigenous cattle popula-tions using 50K SNP markers. Animals, 2021, 11(2381): 1-15 (doi: 10.3390/ani1108238).
  • Wang W., Gan J., Fang D., Tang H., Wang H., Yi J., Fu M. Genome-wide SNP discovery and evaluation of genetic diversity among six Chinese indigenous cattle breeds in Sichuan. PLoS ONE, 2018, 13(8): e0201534 (doi: 10.1371/ journal.pone.0201534).
  • Browett S., McHugo G., Richardson I.W., Magee D.A., Park S.D.E., Fahey A.G., Kearney J.F., Correia C.N., Randhawa I.A.S., MacHugh D.E. Genomic characterisation of the indigenous Irish Kerry Cattle breed. Front. Genet., 2018, 9(51): 1-17 (doi: 10.3389/fgene.2018.00051).
  • Зиновьева Н.А., Доцев А.В., Сермягин А.А., Виммерс К., Рейер Х., Солкнер Й., Денис-кова Т.Е., Брем Г. Изучение генетического разнообразия и популяционной структуры российских пород крупного рогатого скота с использованием полногемного анализа SNP. Сельскохозяйственная биология, 2016, 51(6): 788-800 (doi: 10.15389/agrobiology.2016.6.788rus).
  • Zinovieva N.A., Dotsev A.V., Sermyagin A.A., Deniskova T.E., Abdelmanova A.S., Kharzi-nova V.R., Sölkner J., Reyer H., Wimmers K., Brem G. Selection signatures in two oldest Russian native cattle breeds revealed using high-density single nucleotide polymorphism analysis. PLoS ONE, 2020, 15(11): e0242200 (doi: 10.1371/journal.pone.0242200).
  • Романов А.И. О Тагильском скоте в связи с его историей и учреждением земского рассадника на основах метизации с голландским скотом. В сб.: Труды совещания вет. врачей и представителей земств. Пермь, 1913: 11-129.
  • Пути и формы создания и сохранения генофонда ценных локальных пород. Л., 1979.
  • Кремер Л.А. Тагильский скот. М.-Л, 1931.
  • Моисеева И.Г., Уханов С.В., Столповский Ю.А. и др. Генофонды сельскохозяйственных животных: генетические ресурсы животноводства России /Под ред. И.А. Захарова. М., 2006.
  • Plink: Whole genome association analysis toolset. Режим доступа: http://zzz.bwh.harvard.edu/plink/. Дата обращения: 25.01.2017.
  • Keenan K., McGinnity P., Cross T.F., Crozier W.W., Prodöhl P.A. diveRsity: an R package for the estimation of population genetics parameters and their associated errors. Methods in Ecology and Evolution, 2013, 4(8): 782-788 (doi: 10.1111/2041-210X.12067).
  • Wickham H. ggplot2: elegant graphics for data analysis. N.-Y., 2009.
  • Weir B.S., Cockerham C.C. Estimating F-statistics for the analysis of population structure. Evolution, 1984, 38(6): 1358-1370 (doi: 10.2307/2408641).
  • Huson D.H., Bryant D. Application of phylogenetic networks in evolutionary studies. Molecular Biology and Evolution, 2006, 23(2): 254-267 (doi: 10.1093/molbev/msj030).
  • Alexander D.H., Novembre J., Lange K. Fast model-based estimation of ancestry in unrelated individuals. Genome Research, 2009, 19(9): 1655-1664 (doi: 10.1101/gr.094052.109).
  • Francis R.M. pophelper: An R package and web app to analyse and visualise population structure. Molecular Ecology Resources, 2017, 17(1): 27-32 (doi: 10.1111/1755-0998.12509).
  • R Core Team. R: a language and environment for statistical computing. R foundation for statistical computing, Vienna, 2018. Режим домтупа: https://www.R-project.org/. Без даты.
  • Lindholm-Perry A.K., Kuehn L.A., Smith T.P., Ferrell C.L., Jenkins T.G., Freetly H.C., Snel-ling W.M. A region on BTA14 that includes the positional candidate genes LYPLA1, XKR4 AND TMEM68 is associated with feed intake and growth phenotypes in cattle. Anim Genet., 2012, 43: 216-219 (doi: 10.1111/j.1365-2052.2011.02232.x).
  • Pryce J.E., Arias J., Bowman P.J., Davis S.R., Macdonald K.A., Waghorn G.C., Wales W.J., Williams Y.J., Spelman R.J., Hayes B.J. Accuracy of genomic predictions of residual feed intake and 250-day body weight in growing heifers using 625,000 single nucleotide polymorphism mark-ers. J. Dairy Sci., 2012, 95(4): 2108-2119 (doi: 10.3168/jds.2011-4628).
  • Taye M., Yoon J., Dessie T., Cho S., Oh S.J., Lee H.K., Kim H. Deciphering signature of selection affecting beef quality traits in Angus cattle. Genes Genomics, 2018, 40(1): 63-75 (doi: 10.1007/s13258-017-0610-z).
  • Cheruiyot E.K., Bett R.C., Amimo J.O., Zhang Y., Mrode R., Mujibi F.D.N. Signatures of selection in admixed dairy cattle in Tanzania. Front. Genet., 2018, 9(607): 1-15 (doi: 10.3389/fgene.2018.00607).
  • De Las Heras-Saldana S., Clark S.A., Duijvesteijn N., Gondro C., van der Werf J.H.J., Chen Y. Combining information from genome-wide association and multi-tissue gene expression studies to elucidate factors underlying genetic variation for residual feed intake in Australian Angus cattle. BMC Genomics, 2019, 20(1): 939 (doi: 10.1186/s12864-019-6270-4).
  • Grigoletto L., Ferraz J.B.S., Oliveira H.R., Eler J.P., Bussiman F.O., Abreu Silva B.C., Baldi F., Brito L.F. Genetic architecture of carcass and meat quality traits in Montana tropical composite beef cattle. Front. Genet., 2020, 11(123): 1-13 (doi: 10.3389/fgene.2020.00123).
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp