Геномная архитектура российской популяции зааненских коз в аспекте генофонда породы из пяти стран мира

Геномная архитектура российской популяции зааненских коз в аспекте генофонда породы из пяти стран мира

Автор: Денискова Т.Е., Доцев А.В., Форнара М.С., Сермягин А.А., Reyer H., Wimmers K., Brem G., Зиновьева Н.А.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Рубрика: Современные достижения и проблемы генетики и биотехнологии в животноводстве

Статья в выпуске: 2 т.55, 2020 года.

Бесплатный доступ

Зааненская порода коз ценится за высокую молочную продуктивность и хорошие адаптационные качества, которые способствовали ее широкому распространению в мире за пределами Швейцарии. В России зааненская порода официально рекомендована к разведению и имеет племенной статус. Разведение в локальных условиях окружающей среды, а также региональные особенности используемых селекционных стратегий могут приводить к существенному изменению аллелофонда пород, в связи с чем актуально проведение геномных исследований национальных популяций мировых пород с целью установления их современного генетического статуса. В настоящей работе впервые представлены данные полногеномного анализа российской популяции коз зааненской породы, для которой была проведена сравнительная оценка с оригинальным (Швейцария) и мировым генофондом зааненской породы, представленным четырьмя странами. Нашей целью было рассмотрение генетического разнообразия и установление структуры российской популяции зааненской породы в аспекте генофонда коз этой породы из пяти различных стран (Швейцария, Франция, Италия, Аргентина и Танзания), полногеномные SNP-профили которых были получены из базы данных проекта AdaptMap. Исследования проводили на козах ( Capra hircus ) зааненской породы ( n = 21, RUS), разводимых в одном из племенных репродукторов на территории Российской Федерации, в 2019-2020 годах. ДНК выделяли из отобранных фрагментов ушной раковины с помощью наборов ДНК-Экстран-2 (ЗАО «Синтол», Россия). Генотипирование осуществляли с использованием ДНК-чипа GoatSNP50 BeadChip («Illumina, Inc.», США), содержащего 53347 SNPs и обеспечивающего покрытие среднего интервала между SNP в размере 40 кб. Для оценки генетического разнообразия и сравнительного анализа российской популяции коз с генофондом коз этой породы из пяти различных стран использовали SNP-профили зааненских коз, разводимых в Швейцарии (SWI, n = 38), Италии (ITA, n = 22), Франции (FRA, n = 55), Аргентине (ARG, n = 11) и Танзании (TNZ, n = 8), которые были получены из публично доступного хранилища цифровых данных Dryad и сгенерированы в рамках проекта AdaptMap. В качестве образца оригинального генофонда была выбрана швейцарская популяция зааненской породы. Биоинформационную обработку и визуализацию данных полногеномного генотипирования проводили в программах PLINK 1.90, Admixture 1.3, SplitsTree 4.14.5, в пакетах R «diveRsity» и «pophelper». Наблюдаемая гетерозиготность варьировала от 0,381 у SWI до 0,423 у FRA и была высокой у RUS (Ho = 0,418). В популяциях SWI, ITA, FRA значения коэффициента инбридинга оказались близки к нулю; у RUS, ARG и TNZ был отмечен дефицит гетерозигот - соответственно 1,5; 8,9 и 6,0 %. Аллельное разнообразие было максимальным у ARG, RUS и FRA (Ar ³ 1,979) и минимальным - у SWI (Ar = 1,934). Анализ главных компонент и структура филогенетического дерева показали четкую дифференциацию между национальными и оригинальной популяциями зааненской породы. Анализ популяционной структуры подтвердил сохранение генетической составляющей кластера SWI у коз группы RUS. У RUS наблюдались наименьшие генетические дистанции с FRA (FST = 0,02; RST = 0,189) и ITA (FST = 0,023; RST = 0,215); наибольшая дифференциация RUS была выявлена с TNZ (FST = 0,054; RST = 0,311) и SWI (FST = 0,06; RST = 0,276). Таким образом, различные стратегии селекции привели к генетическим различиям между национальными популяциями коз зааненской породы, при этом российская популяция коз сохраняет в себе геномные компоненты исходного генофонда.

Еще

Зааненская порода, домашние козы, snp-маркеры, днк-чипы, генетическое разнообразие

Короткий адрес: https://sciup.org/142226295

IDR: 142226295   |   DOI: 10.15389/agrobiology.2020.2.285rus

Список литературы Геномная архитектура российской популяции зааненских коз в аспекте генофонда породы из пяти стран мира

  • Новопашина С.И., Санников М.Ю., Кизилова Е.И. Молочная продуктивность коз разных генотипов. Сб. науч. тр. Всероссийского научно-исследовательского института овцеводства и козоводства, 2017, 1(10): 225-229.
  • Справочник пород и типов сельскохозяйственных животных, разводимых в Российской Федерации /Под ред. И.М. Дунина, А.Г. Данкверта. М., 2013.
  • Devendra С., Haenlein G.F.W. Animals that produce dairy foods | Goat breeds. In: Encyclopedia of dairy sciences (second edition) /J.W. Fuquay (ed.). Academic Press, Amsterdam, 2011: 310-324 ( ). DOI: 10.1016/B978-0-12-374407-4.00035-2
  • 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 аналитический обзор. М., 2019.
  • Brito L.F., Jafarikia M., Grossi D.A., Kijas J.W., Porto-Neto L.R., Ventura R.V., Salgorzaei M., Schenkel F.S. Characterization of linkage disequilibrium, consistency of gametic phase and admixture in Australian and Canadian goats. BMC Genetics, 2015, 16: 67 ( ). DOI: 10.1186/s12863-015-0220-1
  • da Silva T.G.F., Santos G.C.L., Duarte A.M.C., Turco S.H.N., da Cruz Neto J.F., da Rosa Ferraz Jardim A.M., dos Santos T.S. Black globe temperature from meteorological data and a bioclimatic analysis of the Brazilian northeast for Saanen goats. Journal of Thermal Biology, 2019, 85: 102408 ( ).
  • DOI: 10.1016/j.jtherbio.2019.102408
  • Zamuner F., DiGiacomo K., Cameron A.W.N., Leury B.J. Effects of month of kidding, parity number, and litter size on milk yield of commercial dairy goats in Australia. Journal of Dairy Science, 2020, 103(1): 954-964 ( ).
  • DOI: 10.3168/jds.2019-17051
  • Sun Y., Wang C., Sun X., Guo M. Proteomic analysis of whey proteins in the colostrum and mature milk of Xinong Saanen goats. Journal of Dairy Science, 2020, 103(2): 1164-1174 ( ).
  • DOI: 10.3168/jds.2019-17159
  • Makete G., Aiyegoro O.A., Thantsha M.S. Isolation, identification and screening of potential probiotic bacteria in milk from South African Saanen goats. Probiotics and Antimicrobial Proteins, 2017, 9(3): 246-254 ( ).
  • DOI: 10.1007/s12602-016-9247-5
  • Государственный реестр селекционных достижений, допущенных к использованию. Том 2 "Породы животных" (официальное издание). М., 2019.
  • Ежегодник по племенной работе в овцеводстве и козоводстве в хозяйствах Российской Федерации (2018 год) /Под ред. Т.А. Мороз. М., 2019.
  • Тощев В.К., Мустафина Г.Н. Использование зааненской породы в улучшении молочного козоводства. Аграрная наука, 2012, 5: 27-28.
  • Ajmone-Marsan P., Colli L., Han J.L., Achilli A., Lancioni H., Joost S., Crepaldi P., Pilla F., Stella A., Taberlet P., Boettcher P., Negrini R., Lenstra J.A., Italian Goat Consortium, Econogene Consortium, Globaldiv Consortium. The characterization of goat genetic diversity: towards a genomic approach. Small Ruminant Research, 2014, 121(1): 58-72 ( ).
  • DOI: 10.1016/j.smallrumres.2014.06.010
  • Tosser-Klopp G., Bardou P., 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 E., Rupp R., Sarry J., Sayre B.L., Tircazes A., Wang J., Wang W., Zhang W., the International Goat Genome Consortium. Design and characterization of a 52k SNP chip for goats. PLoS ONE, 2014, 9(1): e86227 ( ).
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0086227
  • 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 Consortium. 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 linkage disequilibrium analysis of South African goat breeds using genome-wide SNP data. Animal Genetics, 2016, 47(4): 471-482 ( ).
  • DOI: 10.1111/age.12442
  • Rahmatalla S.A., Arends D., Reissmann M., Ahmed A.S., Wimmers K., Reyer H., Brockmann G.A. Whole genome population genetics analysis of Sudanese goats identifies regions harboring genes associated with major traits. BMC Genetics, 2017, 18: 92 ( ).
  • DOI: 10.1186/s12863-017-0553-z
  • 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
  • Stella A., Nicolazzi E.L., Van Tassell C.P., Rothschild M.F., Colli L., Rosen B.D., Sonstegard T.S., Crepaldi P., Tosser-Klopp G., Joost S., the AdaptMap Consortium. AdaptMap: exploring goat diversity and adaptation. Genetics Selection Evolution, 2018, 50(1): 61 ( ).
  • DOI: 10.1186/s12711-018-0427-5
  • Bertolini F., Cardoso T.F., Marras G., Nicolazzi E.L., Rothschild M.F., Amills M., AdaptMap consortium. Genome-wide patterns of homozygosity provide clues about the population history and adaptation of goats. Genetics Selection Evolution, 2018, 50(1): 59 ( ).
  • DOI: 10.1186/s12711-018-0424-8
  • Colli L., Milanesi M., Talenti A. et al. Genome-wide SNP profiling of worldwide goat populations reveals strong partitioning of diversity and highlights post-domestication migration routes. Genetics Selection Evolution, 2018, 50(1): 58 ( ).
  • DOI: 10.1186/s12711-018-0422-x
  • Bertolini F., Servin B., Talenti A. et al. Signatures of selection and environmental adaptation across the goat genome post-domestication. Genetics Selection Evolution, 2018, 50(1): 57 ( ).
  • DOI: 10.1186/s12711-018-0421-y
  • Fan J.-B., Oliphant A., Shen R., Kermani B.G., Garcia F., Gunderson K.L., Hansen M., Steemers F., Butler S.L., Deloukas P., Galver L., Hunt S., Mcbride C., Bibikova M., Rubano T., Chen J., Wickham E., Doucet D., Chang W., Campbell D., Zhang B., Kruglyak S., Bentley D., Haas J., Rigault P., Zhou L., Stuelpnagel J., Chee M.S. Highly parallel SNP genotyping. Cold Spring Harb. Symp. Quant. Biol., 2003, 68: 69-78 ( ).
  • DOI: 10.1101/sqb.2003.68.69
  • Chang C.C., Chow C.C., Tellier L.C., Vattikuti S., Purcell S.M., Lee J.J. Second-generation PLINK: rising to the challenge of larger and richer datasets. GigaScience, 2015, 4: s13742-015-0047-8 ( ).
  • DOI: 10.1186/s13742-015-0047-8
  • Colli L., Milanesi M., Talenti A., Bertolini F., Chen M., Crisà A., Daly K., Del Corvo M., Guldbrandtsen B., Lenstra J.A., Rosen B.D., Vajana E., Catillo G., Joost S., Nicolazzi E.L., Rochat E., Rothschild M.F., Servin B., Sonstegard T.S., Steri R., Van Tassell C.P., Ajmone-Marsan P., Crepaldi P., Stella A., AdaptMap Consortium. Data from: Signatures of selection and environmental adaptation across the goat genome post-domestication, Dryad, Dataset, 2018 ( ).
  • DOI: 10.5061/dryad.v8g21pt
  • 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
  • Reynolds J., Weir B.S., Cockerham C.C. Estimation of the coancestry coefficient: basis for a short-term genetic distance. Genetics, 1983, 105(3): 767-779.
  • 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. Springer-Verlag, NY, 2009.
  • 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 (2018). R: a language and environment for statistical computing. R foundation for statistical computing, Vienna, Austria. Режим доступа: https://www.R-project.org/. Без даты.
  • Mészáros G., Fornara M.S., Reyer H., Wimmers K., Sölkner J., Brem G., Sermyagin A.A., Zinovieva N.A. Elevated haplotypes frequencies reveal similarities for selection signatures in Western and Russian Simmental populations. Journal of Central European Agriculture, 2019, 20(1): 1-11 ( ).
  • DOI: 10.5513/JCEA01/20.1.2412
  • Lashmar S.F., Visser C., Van Marle-Köster E. Validation of the 50k Illumina goat SNP chip in the South African Angora goat (short communication). South African Journal of Animal Science, 2015, 45(1): 56-59 ( ).
  • DOI: 10.4314/sajas.v45i1.7
  • Burren A., Neuditschko M., Signer-Hasler H., Frischknecht M., Reber I., Menzi F., Drögemüller C., Flury C. Genetic diversity analyses reveal first insights into breed-specific selection signatures within Swiss goat breeds. Animal Genetics, 2016, 47(6): 727-739 ( ).
  • DOI: 10.1111/age.12476
  • Visser C., Lashmar S.F., Van Marle-Köster E., Poli M.A., Allain D. Genetic diversity and population structure in South African, French and Argentinian Angora goats from genome-wide SNP data. PLoS ONE, 2016, 11(5): e0154353 ( ).
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0154353
  • Laval G., SanCristobal M., Chevalet C. Measuring genetic distances between breeds: use of some distances in various short term evolution models. Genetics Selection Evolution, 2002, 34(4): 481-507 (doi: 10.1051/gse:2002019).
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp