Генетические маркеры в козоводстве (обзор)

Автор: Селионова М.И., Трухачев В.И., Айбазов а-М.М., Столповский Ю.А., Зиновьева Н.А.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Статья в выпуске: 6 т.56, 2021 года.

Бесплатный доступ

По данным международной продовольственной организации (ФАО), биоразнообразие коз представлено 635 породами, которых разводят в 170 странах (https://www.fao.org/dad-is). Высокая адаптивность к различным климатическим условиям и уникальность получаемой продукции определили широкое географическое распространение и существенный рост мирового поголовья этих животных в последние десятилетия (И.Н. Скидан с соавт., 2015; А.И. Ерохин с соавт., 2020). Микросателлитные маркеры ДНК (microsatellites, STR, short tandem repeats) используются для изучения генетической дифференциации пород и популяций коз (C. Wei с соавт., 2014; G. Mekuriaw с соавт., 2016). Установлены незначительные генетические расстояния (FST 0,033-0,069) между породами, разводимыми в Европе, что может служить подтверждением частого обмена генетическим материалом между ними. Для пород Восточной и Юго-Восточной Азии выявлена более существенная генетическая дифференциация (FST 0,134-0,183), которая предположительно обусловлена эколого-географическими особенностями ареалов животных, в частности их удаленностью друг от друга (K. Nomura с соавт., 2012; G. Wang с соавт., 2017; P. Azhar с соавт., 2018). В молочном козоводстве наибольший интерес представляет полиморфизм SNP (single nucleotide polymorphism) в генах казеина ( CSN1S1 , CSN1S2 , CSN2 ) и b-лактоглобулина ( BLG ) (N. Silanikove с соавт., 2010; Ворожко И.В. с соавт., 2016) . Для CSN1S1 описано 18 аллельных вариантов, для CSN2 - 8, для CSN3 - 16 (S. Ollier с соавт., 2008; T.G. Devold с соавт., 2010). Установлено, что генотип CSN1S1AA ассоциирован с большим количеством белка в молоке и меньшим содержанием липидов и среднецепочечных жирных кислот (Y. Chilliard с соавт., 2006; D. Marletta с соавт., 2007). Козы с генотипом BLGАВ характеризовались более продолжительным периодом лактации, большим количеством молока, жира и белка (А.С. Шувариков с соавт., 2019). Секвенирование генома козы в рамках проекта AdaptMap и последующая разработка чипа 52К SNP BeadChipGoat позволили расширить область поиска участков генома, вовлеченных в селекционный процесс (G. Tosser-Klopp с соавт., 2014; A. Stella с соавт., 2018). Получены данные о связи генов некоторых транскрипционных факторов ( RARA , STAT ), цитокинов ( PTX3 , IL6 , IL8 ), ферментов ( DGAT1 ) с показателями молочной продуктивности (P. Martin с соавт., 2018; D. Ilie с соавт., 2018). Продемонстрирована связь генов репептора-1 меланокортина ( MC1R ), его антагониста - сигнального белка агути ( ASIP ) и рецептора цитокинов KIT ( KIT ) с окрасом шерстных волокон; генов фактора роста фибробластов 5 ( FGF5 ), фактора активируемого гипоксией 1 ( EPAS1 ) и регулирующего энергетический обмен фермента NOXA1 ( NOXA1 ) - с шерстной продуктивностью коз и их адаптацией к высоте местности (X. Wang с соавт., 2016; S. Song с соавт., 2016; J. Guo с соавт., 2018). Таким образом, оценка генетических взаимоотношений между породами, поиск маркеров генов, ассоциированных с хозяйственно ценными признаками, перспективны для использования в селекционных программах и дальнейшего развития козоводства (L.F. Brito с соавт., 2016; S. Desire, 2016; A. Molina с соавт., 2018; Т.Е. Денискова с соавт., 2020). Однако, несмотря на определенные достижения, гены и их молекулярные маркеры, связанные с экономически важными признаками у коз, такими как особенности размножения, пуховая, шерстная и молочная продуктивность, а также определяющие устойчивость к болезням, остаются в значительной степени неизвестными.

Еще

Козы, микросателлиты, генетическая дифференциация пород, генетические маркеры продуктивности, gwas

Короткий адрес: https://sciup.org/142231899

IDR: 142231899 | DOI: 10.15389/agrobiology.2021.6.1031rus

Список литературы Генетические маркеры в козоводстве (обзор)

Skapetas B., Bampidis V. Goat production in the world: present situation and trends. Livestock Research for Rural Development, 2016, 28(11): 200
Ерохин А.И., Карасев Е.А., Ерохин С.А. Динамика поголовья коз и производства козьего молока и мяса в мире и в России. Овцы, козы, шерстяное дело, 2020, 4: 22-25 (doi: 10.26897/2074-0840-2020-4-22-25).
Скидан И.Н., Гуляев А.Е., Казначеев К.С. Жировые глобулы как детерминанты пищевой и биологической ценности козьего молока. Вопросы питания, 2015, 84(2): 81-95.
Шувариков А.С., Канина К.А., Робкова Т.О., Юрова Е.А. Состав и свойства овечьего, козьего и коровьего молока. Фермер. Поволжье, 2019, 7(84): 92-93.
Григорян Л.Н., Хататаев С.А., Сверчкова С.В. Состояние козоводства Российской Федерации и его племенной базы. В сб.: Ежегодник по племенной работе в овцеводстве и козоводстве в хозяйствах Российской Федерации (2005 год). М., 2006: 312-313.
Дунин И.М., Амерханов Х.А., Сафина Г.Ф., Григорян Л.Н., Хататаев С.А., Хмелевская Г.Н. Козоводство России и его племенные ресурсы. Ежегодник по племенной работе в овцеводстве и козоводстве в хозяйствах Российской Федерации (2019 год). M., 2020: 323-325.
Новопашина С.И., Санников М.Ю., Хататаев С.А., Кузьмина Т.Н., Хмелевская Г.Н., Степанова Н.Г., Тихомиров А.И., Маринченко Т.Е. Состояние и перспективные направления улучшения генетического потенциала мелкого рогатого скота: научный и аналитический обзор. М., 2019.
Денискова Т.Е., Доцев А.В., Форнара М.С., Сермягин А.А., Reyer H., Wimmers K., Brem G., Зиновьева Н.А. Геномная архитектура российской популяции зааненских коз в аспекте генофонда породы из пяти стран мира. Сельскохозяйственная биология, 2020, 55(2): 285-294 (doi: 10.15389/agrobiology.2020.2.285rus).
Кошкина О.А., Денискова Т.Е., Зиновьева Н.А. Вариация числа копий (CNV) как перспективный генетический маркер: распространение, методы валидации и гены-кандидаты в геномах сельскохозяйственных животных (обзор). Аграрная наука Евро-Северо-Востока, 2020, 21(4): 355-368 (doi: 10.30766/2072-9081.2020.21.4.355-368).
Mekuriaw G., Gizaw S., Dessie T., Mwai O., Djikeng A., Tesfaye K. A review on current knowledge of genetic diversity of domestic goats (Capra hircus) identified by microsatellite loci: how those efforts are strong to support the breeding programs? Journal of Life Science and Biomedicine, 2016, 6(2): 22-32.
Azhar P., Chakraborty D., Iqbal Z., Malik A., Ajaz qaudir, Asfar А., Bhat I.A. Microsatellite markers as a tool for characterization of small ruminants: a review. International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences, 2018, 7(1): 1330-1342 (doi: 10.20546/ijcmas.2018.701.162).
Wright S. The genetical structure of populations. Ann. Eugenics, 1951, 15: 323-354.
Nei M. Analysis of gene diversity in subdivided populations. Proceedings of the National Academy of Sciences, 1973, 70(12): 3321-3323 (doi: 10.1073/pnas.70.12.3321).
Nei M. Genetic distance between populations. The American Naturalist, 1972, 106(949): 283-392 (doi: 10.1086/282771).
Wang Y., Wang J., Zi X.-D., Huatai C.-R., Ouyang X., Liu L.-S. Genetic diversity of Tibetan goats of Plateau type using microsatellite markers. Archives Animal Breeding, 2011, 54(2): 188-197 (doi: 10.5194/aab-54-188-2011).
Di R., Farhad Vahidi S.M., Ma Y.H., He X.H., Zhao Q.J., Han J.L., Guan W.J., Chu M.X., Sun W., Pu Y.P. Microsatellite analysis revealed genetic diversity and population structure among Chinese cashmere goats. Animal Genetics, 2011, 42(4): 428-431 (doi: 10.1111/j.1365-2052.2010.02072.x).
Харзинова В.Р., Петров С.Н., Доцев А.В., Безбородова Н.А., Зиновьева Н.А. Популяционно-генетическая характеристика некоторых пород коз на основании анализа микроса-теллитов. Овцы, козы, шерстяное дело, 2019, 3: 7-12.
Selionova M.I., Aibazov M.M., Mamontova T.V., Petrov S.N., Kharzinova V.R., Dotsev A.V. Zinovieva N. A. Genetic differentiation of Russian goats and wild relatives based on microsatellite loci. Journal of Animal Science, 2020, 98(4): 19-20 (doi: 10.1093/jas/skaa278.037).
Бекетов С.В., Пискунов А.К., Воронкова В.Н., Петров С.Н., Харзинова В.Р., Доцев А.В., Зиновьева Н.А., Селионова М.И., Столповский Ю.А. Генетическое разнообразие и филогения пуховых коз Центральной и Средней Азии. Генетика, 2021, 57(7): 810-819 (doi: 10.31857/S0016675821070031).
Wang G.Z., Chen S.S., Chao T.L., Ji Z.B., Hou L., Qin Z.J., Wang J.M. Analysis of genetic diversity of Chinese dairy goats via microsatellite markers. Journal of Animal Science, 2017, 95(5): 2304-2313 (doi: 10.2527/jas.2016.1029).
Araújo A.M., Guimarães S.E.F., Machado T.M.M., Lopes P.S., Pereira C.S., Silva F.L.R., Ro-drigues M.T., Columbiano V.S., da Fonseca C.G. Genetic diversity between herds of Alpine and Saanen dairy goats and the naturalized Brazilian Moxotó breed. Genetics and Molecular Biology, 2006, 29(1): 67-74 (doi: 10.1590/S1415-47572006000100014).
Seilsuth S., Seo J.H., Kong H.S., Jeon G.J. Microsatellite analysis of the genetic diversity and population structure in dairy goats in Thailand. Anim. Biosci., 2016, 29(3): 327-332 (doi: 10.5713/ajas.15.0270).
Mastrangelo S., Tolone M., Montalbano M., Tortorici L., Gerlando R., Sardina M.T., Porto-lano B. Population genetic structure and milk production traits in Girgentana goat breed. Animal Production Science, 2016, 57(3): 430-440 (doi: 10.1071/AN15431).
Sardina M., Tortorici L., Mastrangelo S., Di Gerlando R., Tolone M., Portolano B. Application of microsatellite markers as potential tools for traceability of Girgentana goat breed dairy prod-ucts. Food Research International, 2015, 74: 115-122 (doi: 10.1016/j.foodres.2015.04.038).
Wei C., Lu J., Xu L., Liu G., Wang Z., Zhang L., Zhao F., Han X., Du L., Liu C. Genetic structure of Chinese indigenous goats and the special geographical structure in the Southwest China as a geographic barrier driving the fragmentation of a large population. PLoS ONE, 2014, 9(4): e94435 (doi: 10.1371/journal.pone.0094435).
Dixit S.P., Verma N.K., Aggarwal R.A.K., Vyas M.K., Rana J., Sharma A., Tyagi P., Arya P., Ulmek B.R. Genetic diversity and relationship among Indian goat breeds based on microsatellite markers. Small Ruminant Research, 2010, 91(2): 153-159 (doi: 10.1016/j.smallrum-res.2010.02.015).
Nomura K., Ishii K., Dadi H., Takahashi Y., Minezawa M., Cho C.Y., Sutopo, Faruque M.O., Nyamsamba D., Amano T. Microsatellite DNA markers indicate three genetic lineages in East Asian indigenous goat populations. Animal Genetics, 2012, 43(6): 760-767 (doi: 10.1111/j.1365-2052.2012.02334.x).
Cañón J., García D., García-Atance M.A., Obexer-Ruff G., Lenstra J.A., Ajmone-Marsan P., Dunner S., The ECONOGENE Consortium. Geographical partitioning of goat diversity in Eu-rope and the Middle East. Animal Genetics, 2006, 37(4): 327-334 (doi: 10.1111/j.1365-2052.2006.01461.x).
Weir B.S., Cockerham C.C. Estimating F-statistics for the analysis of population structure. Evo-lution, 1984, 38(6): 1358-1370 (doi: 10.1111/j.1558-5646.1984.tb05657.x).
Kalinowski S.T. Counting alleles with rarefaction: private alleles and hierarchical sampling de-signs. Conservation Genetics, 2004, 5(4): 539-543 (doi: 10.1023/B:COGE.0000041021.91777.1a).
Nicoloso L., Bomba L., Colli L., Negrini R., Milanesi M., Mazza R., Sechi T., Frattini S., Talenti A., Coizet B., Chessa S., Marletta D., D'Andrea M., Bordonaro S., Ptak G., Carta A., Pagnacco G., Valentini A., Pilla F., Ajmone-Marsan P., Crepaldi P., the Italian Goat Consor-tium. Genetic diversity of Italian goat breeds assessed with a medium-density SNP chip. Genetics, Selection, Evolution, 2015, 47(1): 62 (doi: 10.1186/s12711-015-0140-6).
Mdladla K., Dzomba E.F., Huson H.J., Muchadeyi F.C. Population genomic structure and link-age disequilibrium analysis of South African goat breeds using genome-wide SNP data. Animal Genetics, 2016, 47(4): 471-482 (doi: 10.1111/age.12442).
Brito L.F., Kijas J.W., Ventura R.V., Sargolzaei M., Porto-Neto L.R., Cánovas A., Feng Z., Jafarikia M., Schenkel F.S. Genetic diversity and signatures of selection in various goat breeds revealed by genome-wide SNP markers. BMC Genomics, 2017, 18: 229 (doi: 10.1186/s12864-017-3610-0).
Zhang B., Chang L., Lan Y.X., Nadeem A., Guan F.L., Fu K.D., Li B., Yan X.C., Zhang B.H., Zhang Y.X., Huang Z.A., Chen H., Yu J., Li B.S. Genome-wide definition of selective sweeps reveals molecular evidence of trait-driven domestication among elite goat (Capra species) breeds for the production of dairy, cashmere, and meat. GigaScience, 2018, 7(12): giy105 (doi: 10.1093/gigascience/giy105).
Zonaed Siddiki A.M.A.M., Miah G., Islam M.S., Kumkum M., Rumi M.H., Baten A., Hoss-ain M.A. Goat genomic resources: the search for genes associated with its economic traits. Inter-national Journal of Genomics, 2020, 2020(1): 5940205 (doi: 10.1155/2020/5940205).
Хаертдинов Р.Р., Гафиатуллин Ф.И., Афанасьев М.П. Особенности белкового состава молока у основных видов сельскохозяйственных животных. Сельскохозяйственная биология, 2011, 2: 81-85.
Ворожко И.В., Скидан И.Н., Черняк О.О., Гуляев А.Е. Современные тренды изучения полиморфизма генов, кодирующих белки козьего молока. Вопросы питания, 2016, 85 (5): 13-21.
Barillet F. Genetic improvement for dairy production in sheep and goats. Small Ruminant Re-search, 2007, 70(1): 60-75 (doi: 10.1016/j.smallrumres.2007.01.004).
Dodds K.G., McEwan J.C., Davis G.H. Integration of molecular and quantitative information in sheep and goat industry breeding programmes. Small Ruminant Research, 2007, 70(1): 32-41 (doi: 10.1016/j.smallrumres.2007.01.010).
Marletta D., Criscione А., Bordonaro S., Guastella А.М., D’Urso G. Casein polymorphism in goat’s milk. Lait, 2008, 87(6): 491-504 (doi: 10.1051/lait:2007034).
Devold T.G., Nordbø R., Langsrud T., Svenning C., Brovold M.J., Sørensen E.S., Christensen B., Ådnøy T., Vegarud G.E. Extreme frequencies of the αs1-casein ‘null’ variant in milk from Nor-wegian dairy goats – implications for milk composition, micellar size and renneting properties. Dairy Science and Technology, 2010, 91(1): 39-51 (doi: 10.1051/DST/2010033).
Ollier S., Chauvet S., Martin P., Chilliard Y., Leroux C. Goat’s αs1-casein polymorphism affects gene expression profile of lactating mammary gland. Animal, 2008, 2(4): 566-573 (doi: 10.1017/S1751731108001584).
Jordana J., Amills M., Diaz E., Angulo C., Serradilla J.M., Sanchez A. Gene frequencies of caprine αs1-casein polymorphism in Spanish goat breeds. Small Ruminant Research, 1996, 20(3): 215-221 (doi: 10.1016/0921-4488(95)00813-6).
Enne G., Feligini M., Greppi G.F., Iametti S., Pagani S. Gene frequencies of caprine αs1-casein polymorphism in dairy goats, IDF Seminar «Milk Protein Polymorphism II». Palmerston North, 1997: 275-279.
Küpper J., Chessa S., Rignanese D., Caroli A., Erhardt G. Divergence at the casein haplotypes in dairy and meat goat breeds. Journal Dairy Research, 2010, 77(1): 56-62 (doi: 10.1017/S0022029909990343).
Chilliard Y., Rouel J., Leroux C. Goat’s alpha-s1 casein genotype influences its milk fatty acid composition and delta-9 desaturation ratios. Animal Feed Science and Technology, 2006, 131(3-4): 474-487 (doi: 10.1016/j.anifeedsci.2006.05.025).
Silanikove N., Leitner G., Merin U., Prosser C.G. Recent advances in exploiting goat’s milk: quality, safety and production aspects. Small Ruminant Research, 2010, 89(2): 110-124 (doi: 10.1016/j.smallrumres.2009.12.033).
Wang K., Hailong Y., Xu H., Yang Q., Zhang S., Pan C., Chen H., Zhu H., Liu J., Qu L., Lan X. A novel indel within goat casein alpha S1 gene is significantly associated with litter size. Gene, 2018, 671: 161-169 (doi: 10.1016/j.gene.2018.05.119).
Шувариков А.С., Пастух О.Н., Жукова Е.В., Жижин Н.А. Оценка молочной продуктивности и качества молока коз в зависимости от породы и генотипа по гену BLG (бета-лактоглобу-лина). Известия ТСХА, 2019, 3: 130-148 (doi: 10.34677/0021-342X-2019-3-130-148).
Фатихов А.Г., Хаертдинов Р.А., Камалдинов И.Н. Белковый состав и технологические свойства молока у зааненских коз в зависимости от их генотипа по бета-лактоглобулину. Молочнохозяйственный вестник, 2017, 1(25): 64-69.
Кравцова О.А., Спиридонова С.В., Фаизов Т.Х. Способ генетического отбора молочных коз. Патент RU 2620977. Заявка № 2015140586 от 24.09.2015. Опубл. 30.05.2017 г. Бюл. № 16.
Гончаренко Г.М., Гришина Н.Б., Хорошилова Т.С., Романчук И.В., Каргачакова Т.Б., Подкорытов Н.А. Влияние групп крови, генов CAST, BLG на продуктивность овец и коз Республики Алтай. Сибирский вестник сельскохозяйственной науки, 2018, 48(4): 63-71 (doi: 10.26898/0370-8799-2018-4-9).
Visscher P.M., Wray N.R., Zhang Q., Sklar P., McCarthy M.I., Brown M.A., Yang J. 10 Years of GWAS discovery: biology, function, and translation. American Journal of Human Genetics, 2017, 101(1): 5-22 (doi: 10.1016/j.ajhg.2017.06.005).
Meuwissen T., Hayes B., Goddard M. Genomic selection: a paradigm shift in animal breeding. Animai Frontiers, 2016, 6(1): 6-14 (doi: 10.2527/af.2016-0002).
Ibtisham F. Zhang L., Xiao M., An L., Ramzan M.B., Nawab A., Zhao Y., Li G., Xu Y. Genomic selection and its application in animal breeding. Thai Journal of Veterinary Medicine, 2017, 47(3): 301-310.
Stella A., Nicolazzi E.L., Tassell C., Rothschild M., Colli L., Rosen B., Sonstegard T., Crepaldi P., Tosser-Klopp G., Joost S., the AdaptMap Consortium. AdaptMap: exploring goat diversity and adaptation. Genetics, Selection, Evolution, 2018, 50: 61 (doi: 10.1186/s12711-018-0427-5).
Tosser-Klopp G., Bardou F., Bouchez O., Cabau C., Crooijmans R., Dong Y., Donnadieu-Tonon C., Eggen A., Heuven H.C.M., Jamli S., Jiken A.J., Klopp C., Lawley C.T., McEwan J., Martin P., Moreno C.R., Mulsant P., Nabihoudine I., Pailhoux E., Palhiere I., Rupp R., Sarry J., Sayre B.L., Tircazes A., Wang J., Wang W., Zhang W., the International Goat Genome Consor-tium. Design and characterization of a 52K SNP chip for goats. PLoS ONE, 2014, 9(1): e86227 (doi: 10.1371/journal.pone.0086227).
Rubin C.J., Megens H.-J., Barrio A.M., Maqboo K., Sayyab S., Schwochow D., Wang C., Carl-borgd Ö., Jerna P., Jørgensene C.B., Archibald A.L., Fredholm M., Groenen M.A.M., Anders-son L. Strong signatures of selection in the domestic pig genome. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2012, 109(48): 19529-19536 (doi: 10.1073/pnas.1217149109).
Rubin C.-J., Zody M.C., Eriksson J., Meadows J.R.S., Sherwood E., Webster M.T., Jiang L., Ingman M., Sharpe T., Ka S., Hallböök F., Besnier F., Carlborg O., Bed’hom B., Tixier-Boich-ard M., Jensen P., Siegel P., Lindblad-Toh K., Andersson L. Whole-genome resequencing reveals loci under selection during chicken domestication. Nature, 2010, 464(7288): 587-591 (doi: 10.1038/nature08832).
Kemper K.E., Saxton S.J., Bolormaa S., Hayes B. J., Goddard M.E. Selection for complex traits leaves little or no classic signatures of selection. BMC Genomics, 2014, 15: 246 (doi: 10.1186/1471-2164-15-246).
Zhao F., McParland S., Kearney F., Du L., Berry D.P. Detection of selection signatures in dairy and beef cattle using high-density genomic information. Genetics, Selection, Evolution, 2015, 47: 49 (doi: 10.1186/s12711-015-0127-3).
Xu L., Bickhart D.M., Cole J.B., Schroeder S.G., Song J., Tassell C.P., Sonstegard T.S., Liu G.E. Genomic signatures reveal new evidences for selection of important traits in domestic cattle. Molecular Biology and Evolution, 2015, 32(3): 711-725 (doi: 10.1093/molbev/msu333).
Kijas J.W., Lenstra J.A., Hayes B., Boitard S., Neto L.P., Cristobal M.S., Servin B., McCul-loch R., Whan V., Gietzen K., Paiva S., Barendse W., Ciani E., Raadsma H., McEwan J., Dal-rymple B. other members of the International Sheep Genomics Consortium. Genome-wide anal-ysis of the world’s sheep breeds reveals high levels of historic mixture and strong recent selection. PLoS Biology, 2012, 10(2): e1001258 (doi: 10.1371/journal.pbio.1001258).
Kim E.-S., Elbeltagy A.R., Aboul-Naga A.M., Rischkowsky B., Sayre B., Mwacharo J.M., Roth-schild M.F. Multiple genomic signatures of selection in goats and sheep indigenous to a hot arid environment. Heredity, 2015, 116(3): 255-264 (doi: 10.1038/hdy.2015.94).
Lachance J., Tishkoff S.A. SNP ascertainment bias in population genetic analyses: Why it is important, and how to correct it. BioEssays, 2013, 35(9): 780-786 (doi: 10.1002/bies.201300014).
Mucha S., Mrode R., Coffey M., Kizilaslan M., Desire S., Conington J. Genome-wide associa-tion study of conformation and milk yield in mixed-breed dairy goats. Journal Dairy Science, 2018, 101(3): 2213-2225 (doi: 10.3168/jds.2017-12919).
Wasike C.B., Rolf M., Silva N.C.D., Puchala R., Sahlu T., Goetsch A.L., Gipson T.A. 1683 Genome-wide association analysis of residual feed intake and milk yield in dairy goats. Journal of Animal Science, 2016, 94(5): 820 (doi: 10.2527/jam2016-1683).
Martin P., Palhière I., Maroteau C., Clément V., David I., Tosser Klopp G., Rupp R. Genome-wide association mapping for type and mammary health traits in French dairy goats identifies a pleiotropic region on chromosome 19 in the Saanen breed. Journal Dairy Science, 2018, 101(6): 5214-5226 (doi: 10.3168/jds.2017-13625).
Ilie D.E., Kusza S., Sauer M., Gavojdian D. Genetic characterization of indigenous goat breeds in Romania and Hungary with a special focus on genetic resistance to mastitis and gastrointestinal parasitism based on 40 SNPs. PLoS ONE, 2018, 13(5): e0197051 (doi: 10.1371/jour-nal.pone.0197051).
Martin P., Palhière I., Tosser-Klopp G., Rupp R. Heritability and genome-wide association map-ping for supernumerary teats in French Alpine and Saanen dairy goats. Journal Dairy Science, 2016, 99(11): 8891-8900 (doi: 10.3168/jds.2016-11210).
Desire S., Mucha S., Coffey M., Mrode R., Broadbent J., Conington J. Deriving genomic breed-ing values for feed intake and body weight in dairy goats. Proceedings of the World Congress on Genetics Applied to Livestock Production, 2016, 11: 818.
Martin P., Palhière I., Maroteau C., Bardou P., Canale-Tabet K., Sarry J., Woloszyn F., Bertrand-Michel J., Racke I., Besir H., Rupp R., Tosser-Klopp G. A genome scan for milk produc-tion traits in dairy goats reveals two new mutations in DGAT1 reducing milk fat content. Scientific Reports, 2017, 7: 1872 (doi: 10.1038/s41598-017-02052-0).
Cérillier C., Larroque H., Robert-Granié C. Comparison of joint versus purebred genomic eval-uation in the French multi-breed dairy goat population. Genetics, Selection, Evolution, 2014, 46: 67 (doi: 10.1186/s12711-014-0067-3).
Teissier M., Larroque H., Robert-Granié C. Weighted single-step genomic BLUP improves accuracy of genomic breeding values for protein content in French dairy goats: A quantitative trait influenced by a major gene. Genetics, Selection, Evolution, 2018, 50: 31 (doi: 10.1186/s12711-018-0400-3).
Molina A., Muñoz E., Díaz C., Menéndez-Buxadera A., Ramón M., Sánchez M., Carabaño M.J., Serradilla J.M. Goat genomic selection: impact of the integration of genomic information in the genetic evaluations of the Spanish Florida goats. Small Ruminant Research, 2018, 163: 72-75 (doi: 10.1016/j.smallrumres.2017.12.010).
Talenti A., Nicolazzi E.L., Chessa S., Frattini S., Moretti R., Coizet B., Nicoloso L., Colli L., Pagnacco G., Stella A., Ajmone-Marsan P., Ptak G., Crepaldi P. A method for single nucleotide polymorphism selection for parentage assessment in goats. Journal Dairy Science, 2016, 99(5): 3646-3653 (doi: 10.3168/jds.2015-10077).
Talenti A., Palhière I., Tortereau F., Pagnacco G., Stella A., Nicolazzi E.L., Crepaldi P., Tosser-Klopp G. AdaptMap Consortium. Functional SNP panel for parentage assessment and assignment in worldwide goat breeds. Genetics, Selection, Evolution, 2018, 50: 55 (doi: 10.1186/s12711-018-0423-9).
Sturm R.A., Teasdale R.D., Box N.F. Human pigmentation genes: identification, structure and consequences of polymorphic variation. Gene, 2001, 277(1-2): 49-62 (doi: 10.1016/S0378-1119(01)00694-1).
Switonski M., Mankowska M., Salamon S. Family of melanocortin receptor (MCR) genes in mammals — mutations, polymorphisms and phenotypic effects. Journal Applied Genetics, 2013, 54: 461-472 (doi: 10.1007/s13353-013-0163-z).
Fontanesi L., Beretti F., Riggio V., Dall’Olio S., González E.G., Finocchiaro R., Davoli R., Russo V., Portolano B. Missense and nonsense mutations in melanocortin 1 receptor (MC1R) gene of different goat breeds: association with red and black coat colour phenotypes but with unexpected evidences. BMC Genetics, 2009, 10: 47 (doi: 10.1186/1471-2156-10-47).
Adalsteinsson S., Sponenberg D.P., Alexieva S., Russel A.J.F. Inheritance of goat coat colors. Journal of Heredity, 1994, 85(4): 267-272 (doi: 10.1093/oxfordjournals.jhered.a111454).
Martin P.M., Palhière I., Ricard A., Tosser-Klopp G., Rupp R. Genome wide association study identifies new loci associated with undesired coat color phenotypes in Saanen goats. PLoS ONE, 2016, 11(3): e0152426 (doi: 10.1371/journal.pone.0152426).
Norris B.J., Whan V.A. A gene duplication affecting expression of the ovine ASIP gene is responsible for white and black sheep. Genome Research, 2008, 18(8): 1282-1293 (doi: 10.1101/gr.072090.107).
David V.A., Menotti-Raymond M., Wallace A.C., Roelke M., Kehler J., Leighty R., Eizirik E., Hannah S.S., Nelson G., Schäffer A.A., Connelly C.J., O'Brien S.J., Ryugo D.K. Endogenous retrovirus insertion in the KIT oncogene determines white and white spotting in domestic cats. G3 Genes|Genomes|Genetics, 2014, 4(10): 1881-1891 (doi: 10.1534/g3.114.013425).
Dürig N., Jude R., Holl H., Brooks S.A., Lafayette C., Jagannathan V., Leeb T. Whole genome sequencing reveals a novel deletion variant in the KIT gene in horses with white spotted coat colour phenotypes. Animal Genetics, 2017, 48(4): 483-485 (doi: 10.1111/age.12556).
Holl H., Isaza R., Mohamoud Y., Ahmed A., Almathen F., Youcef C., Gaouar S.B.S., Antczak D.F., Brooks S.A. A frameshift mutation in KIT is associated with white spotting in the Arabian camel. Genes, 2017, 8(3): 102 (doi: 10.3390/genes8030102).
Wang X., Liu J., Zhou G., Guo J., Yan H., Niu Y., Li Y., Yuan C., Geng R., Lan X., An X., Tian X., Zhou H., Song J., Jiang Y., Chen Y. Whole-genome sequencing of eight goat populations for the detection of selection signatures underlying production and adaptive traits. Scientific Re-ports, 2016, 6: 38932 (doi: 10.1038/srep38932).
Wang X., Cai B., Zhou J., Zhu H., Niu Y., Ma B., Yu H., Lei A., Yan H., Shen Y., Shi L., Zhao X., Hua J., Huang X., Qu L., Chen Y. Disruption of FGF5 in cashmere goats using CRISPR/Cas9 results in more secondary hair follicles and longer fibers. PLoS ONE, 2016, 11(10): e0164640 (doi: 10.1371/journal.pone.0164640).
Guo J., Tao H., Li P., Li L., Zhong T., Wang L., Ma J., Chen X., Song T., Zhang H. Whole-genome sequencing reveals selection signatures associated with important traits in six goats’ breeds. Scientific Reports, 2018, 8: 10405 (doi: 10.1038/s41598-018-28719-w).
Song S., Yao N., Yang M., Liu X., Dong K., Zhao Q., Pu Y., He X., Guan W., Yang N., Ma Y., Jiang L. Exome sequencing reveals genetic differentiation due to high-altitude adaptation in the Tibetan cashmere goat (Capra hircus). BMC Genomics, 2016, 17: 122 (doi: 10.1186/s12864-016-2449-0).

Еще

Статья обзорная