Научные статьи \ Прикладные науки. Медицина. Технология \ Сельское хозяйство. Лесное хозяйство. Охота. Рыбное хозяйство \ Общее животноводство. Разведение млекопитающих животных и птиц. Скотоводство. Домашние животные и их разведение \ Крупные жвачные животные. Крупный рогатый скот

Изучение генетического разнообразия и популяционной структуры российских пород крупного рогатого скота с использованием полногеномного анализа SNP

Изучение генетического разнообразия и популяционной структуры российских пород крупного рогатого скота с использованием полногеномного анализа SNP

Автор: Зиновьева Н.А., Доцев А.В., Сермягин А.А., Виммерс К., Рейер Х., Солкнер Й., Денискова Т.Е., Брем Г.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Рубрика: Геномное сканирование, биоразнообразие

Статья в выпуске: 6 т.51, 2016 года.

Бесплатный доступ

С расшифровкой последовательности полного генома крупного рогатого скота стало возможным прослеживать историю происхождения пород и оценивать генетические связи между современными породами, основываясь на результатах полногеномного скрининга SNP-маркеров. Были проведены исследования коммерческих и локальных пород в Европе, Северной Америке, Азии и Африке на полногеномном уровне. Однако генетические различия, связи и популяционно-генетическая структура российских пород скота остаются малоизученными. Целью нашей работы стало исследование генетического разнообразия и популяционной структуры пяти российских пород скота на основании полногеномного полиморфизма единичных нуклеотидов (single nucleotide polymorphism, SNP), полученного с использованием Illumina Bovine SNP50 BeadChip («Illumina Inc.», США). Материалом для исследований служили образцы спермы или ткани животных бестужевской (BEST, n = 27), холмогорской (KHLM, n = 25), костромской (KSTR, n = 20), красной горбатовской (RGBT, n = 23) и ярославской (YRSL, n = 21) пород. Образцы, полученные от голштинского скота (HLST, n = 29), использовали как группу сравнения. Качество генотипирования контролировали с помощью программного обеспечения PLINK 1.07. Для обработки данных применяли программное обеспечение PLINK 1.07, HP-Rare 1.1, STRUCTURE, ver. 2.3.4, Phylip, ver. 3.695, FigTree 1.4.2, Arlequin suite, ver. 3.5.2.2 и R пакет. Конечный набор маркеров, отобранный по результатам контроля качества и использованный для анализа, включал 35874 SNP. Степень наблюдаемой гетерозиготности в российских породах скота изменялась от 0,378 у BEST до 0,390 у KHLM и была выше по сравнению со значением этого показателя в голштинской породе (0,377). Аллельное разнообразие варьировало от 1,914±0,001 у KSTR до 1,955±0,001 у BEST. Во всех исследованных породах был выявлен незначительный избыток гетерозигот (FIS от -0,015 у BEST до -0,054 у KHLM). Многомерное шкалирование (MDS) показало наличие неперекрывающихся породно-специфических кластеров, при этом первая главная компонента отвечала за 6,46, вторая главная компонента - за 5,03 % генотипической изменчивости. По результатам индивидуального филогенетического анализа, основанного на методе максимальной бережливости, особи группировались в шесть кластеров в соответствии с их породной принадлежностью. Анализ в STRUCTURE подтвердил, что исследованные российские породы по происхождению отличаются от голштинской и родственных голштинской пород скота. Максимальное значение ΔK показало, что наиболее вероятное число популяций k = 6. При k = 6 наблюдалось формирование генетической структуры, соответствующей породной принадлежности особей: Q1/6 = 0,855±0,018 для BEST, Q2/6 = 0,818±0,029 для KHLM, Q3/6 = 0,923±0,015 для KSTR, Q4/6 = 0,816±0,027 для RGBT, Q5/6 = 0,873±0,031 для YRSL и Q6/6 = 0,935±0,014 для HLST. Оценка молекулярной вариансы выявила высокодостоверную дифференциацию (p

Еще

Российские породы крупного рогатого скота, полногеномный snp скрининг, биоразнообразие

Короткий адрес: https://sciup.org/142214152

IDR: 142214152   |   УДК: 636.2:575.174:575.2:51-76   |   DOI: 10.15389/agrobiology.2016.6.788rus

Study of genetic diversity and population structure of five Russian cattle breeds using whole-genome SNP analysis

With the publication of the complete sequence of a cattle genome, it became possible to trace the history of breed origins and to evaluate genetic relationships between modern breeds, based on the results of genome-wide SNP screening. Whilst numerous studies have been undertaken to characterize the commercial breeds and some local cattle breeds of Europe, North America, Asia and Africa at whole-genome level, little is known about genetic differences, relationships and population genetic structure of the Russian native cattle breeds. The aim of our work was to study the genetic diversity and population structure of five locally-developed Russian cattle breeds, based on genome-wide single nucleotide polymorphisms (SNPs) generated using Illumina Bovine SNP50 BeadChips (Illumina, San Diego, CA, USA). In total, 116 samples (sperm or tissue) collected from five breeds were analyzed, including Bestuzhev (BEST, n = 27), Kholmogor (KHLM, n = 25), Kostromsky (KSTR, n = 20), Red Gorbatov (RGBT, n = 23) and Yaroslavl breeds (YRSL, n = 21). Samples of Holstein cattle (HLST, n = 29) were used for comparison. Quality filtering of genetic markers was performed in PLINK v 1.07. Data processing was performed using software PLINK 1.07, HP-Rare 1.1, STRUCTURE, ver. 2.3.4, Phylip, ver. 3.695, FigTree 1.4.2, Arlequin suite, ver. 3.5.2.2 and R pocket. The final set of markers passed through the quality control and selected for further analysis included 35874 SNPs. Average heterozygosity within breeds ranged from 0.378 in BEST to 0.390 in KHLM and was higher comparing to HLST (0.377). Allelic richness was ranging from 1.914±0.001 in KSTR to 1.955±0.001 in BEST. A slight heterozygote excess was detected in all breeds studied (FIS from -0.015 in BEST to -0.054 in KHLM). The multidimensional scaling (MDS) showed the presence of non-overlapping breed specific clusters, whereas the first principal component (PC1) accounted for 5.46 % and the second principal component (PC2) was responsible for 5.05 % of the genotypic variance. Phylogenetic analysis based on parsimony method grouped individuals into six clusters according to their breeds. The STRUCTURE analyses supported the assumption that the ancestry of the locally developed Russian cattle breeds is distinct from Holsteins and Holstein-related breeds. The highest ΔK showing the assumed number of populations was observed for k = 6. At k = 6, the genetic structure is in agreement with breed origin of individuals: Q1/6 = 0.855±0.018 for BEST, Q2/6 = 0.818±0.029 for KHLM, Q3/6 = 0.923±0.015 for KSTR, Q4/6 = 0.816±0.027 for RGBT, Q5/6 = 0.873±0.031 for YRSL and Q6/6 = 0.935±0.014 for HLST. Analysis of molecular variance (AMOVA) showed highly significant results for genetic differentiation (p < 0.001) in studied breeds. AMOVA revealed that most of the genetic variation in cattle breeds was found within populations (91.2 %), and less among populations (8.8 %). The emerging structure of the phylogenetic tree constructed on the Nei genetic distances, is in full concordance with the historical origin of breeds and confirms the MDS and STRUCTURE results. Thus, using the method of genome-wide SNP studies we were able for the first time to study the population structure and genealogical relationships among the five Russian cattle breeds. The received information is the first step towards the evaluation of the value of these breeds regarding their conservation and usage in the agricultural production of the future.

Еще

Список литературы Изучение генетического разнообразия и популяционной структуры российских пород крупного рогатого скота с использованием полногеномного анализа SNP

  • Notter D.R. The importance of genetic diversity in livestock populations of the future. J. Anim. Sci., 1999, 77(1): 61-69 ( ) DOI: 10.2527/1999.77161x
  • Ajmone-Marsan P., GLOBALDIV Consortium. A global view of livestock biodiversity and conservation-GLOBALDIV. Anim. Genet., 2010, 41(s1): 1-5 ( ) DOI: 10.1111/j.1365-2052.2010.02036.x
  • Лискун Е.Ф. Русские отродья крупно-рогатого скота. М., 1928.
  • Диомидов А.М., Жиркович Е.Ф. Разведение пород крупного рогатого скота. М.-Л., 1934.
  • Армфельд А.А. Крупный рогатый скот в условиях русских хозяйств. СПб, 1904.
  • Лискун Е.Ф. Краткие справочные сведения о животных некоторых русских хозяйств. Петроград, 1915.
  • Придорогин М.И. Крупный рогатый скот. Важнейшие породы. М., 1919.
  • Tooke W. View of the Russian empire, during the reign of Catharine the second, and to the close of the eighteens century. The Breeding of Сattle, 1800, 3: 85-129.
  • Дмитриев Н.И. Породы скота по странам мира. Л., 1978.
  • Эрнст Л.К., Дмитриев Н.Г., Паронян И.А. Генетические ресурсы сельскохозяйственных животных в России и сопредельных странах. СПб, 1994.
  • Справочник пород и типов сельскохозяйственных животных, разводимых в Российской Федерации/Под ред. И.М. Дунина, А.Г. Данкверта. М., 2013.
  • Muir W.M., Wong G.K.-S., Zhang Y., Wang J., Groenen M.A.M., Crooijmansd R.P.M.A., Megensd H.-J., Zhange H., Okimotof R., Vereijkeng A., Jungeriusg A., Albersg G.A.A., Lawley C.T., Delany M.E., MacEachern S., Cheng H.H. Genome-wide assessment of worldwide chicken SNP genetic diversity indicates significant absence of rare alleles in commercial breeds. PNAS USA, 2008, 105(45): 17312-17317 ( ) DOI: 10.1073/pnas.0806569105
  • Dolmatova I.Yu., Zinovieva N.A., Gorelov P.V., Il'yasov A.D., Gladyr E.A., Traspov A.A., Sel'tsov V.I. Characteristics of the allele pool of the Bashkiria population of Simmental cattle using microsatellites. Agricultural Biology, 2011, 6: 70-74.
  • Yang W., Kang X., Yang Q., Lin Y., Fang M. Review on the development of genotyping methods for assessing farm animal diversity. Journal of Animal Science and Biotechnology, 2013, 4: 2-6 ( ) DOI: 10.1186/2049-1891-4-2
  • Loftus R.T., MacHugh D.E., Bradley D.G., Sharp P.M., Cunningham E.P. Evidence for two independent domestications of cattle. PNAS USA, 1994, 91(7): 2757-2761 ( ) DOI: 10.1073/pnas.91.7.2757
  • Loftus R.T., MacHugh D.E., Ngere L.O., Balain D.S., Badi A.M., Bradley D.G., Cunningham E.P. Mitochondrial genetic variation in European, African and Indian cattle populations. Anim. Genet., 1994, 25: 265-271 ( ) DOI: 10.1111/j.1365-2052.1994.tb00203.x
  • Bradley D.G., MacHugh D.E., Cunningham P., Loftus R.T. Mitochondrial diversity and the origins of African and European cattle. PNAS USA, 1996, 93: 5131-5135 ( ) DOI: 10.1073/pnas.93.10.5131
  • MacHugh D.E., Shriver M.D., Loftus R.T., Cunningham P., Bradley D.G. Microsatellite DNA variation and the evolution, domestication and phylogeography of taurine and zebu cattle (Bos taurus and Bos indicus). Genetics, 1997, 146: 1071-1086.
  • Loftus R.T., Ertugrul O., Harba A.H., El-Barody M.A.A., MacHugh D.E. Park S.D.E., Bradley D.G. A microsatellite survey of cattle from a centre of origin: the Near East. Mol. Ecol., 1999, 8: 2015-2022 ( ) DOI: 10.1046/j.1365-294x.1999.00805.x
  • Edwards C.J., Baird J.F., MacHugh D.E. Taurine and zebu admixture in Near Eastern cattle: a comparison of mitochondrial, autosomal and Y-chromosomal data. Anim. Genet., 2007, 38: 520-524 ( ) DOI: 10.1111/j.1365-2052.2007.01638.x
  • Cymbron T., Freeman A.R., Isabel Malheiro M., Vigne J.D., Bradley D.G. Microsatellite diversity suggests different histories for Mediterranean and Northern European cattle populations. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 2005, 272(1574): 1837-1843 ( ) DOI: 10.1098/rspb.2005.3138
  • Горелов П.В., Кольцов Д.Н., Зиновьева Н.А., Гладырь Е.А. Сравнительный анализ групп крови и микросателлитов в характеристике новых типов скота бурой швицкой и сычевской пород. Сельскохозяйственная биология, 2011, 6: 37-40.
  • Гладырь Е.А., Зиновьева Н.А., Багиров В.А., Амиршоев Ф.С., Волкова В.В., Кленовицкий П.М., Карпов А.П., Эрнст Л.К. Использование микросателлитов для характеристики аллелофонда популяций крупного рогатого скота Таджикистана. Достижения науки и техники АПК, 2012, 8: 58-62.
  • 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
  • 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
  • Zimin A.V., Delcher A.L., Florea L., Kelley D.R., Schatz M.C., Puiu D., Hanrahan F., Pertea G., Van Tassell C.P., Sonstegard T.S., Marçais G., Roberts M., Subramanian P., Yorke J.A., Salzberg S.L. A whole-genome assembly of the domestic cow, Bos taurus. Genome Biol., 2009, 10(4): R42 ( ) DOI: 10.1186/gb-2009-10-4-r42
  • Decker J.E., Pires J.C., Contant G.C. et al. Resolving the evolution of extant and extinct ruminants with high-throughput phylogenomics. PNAS USA, 2009, 106(44): 18644-18649 ( ) DOI: 10.1073/pnas.0904691106
  • Kuehn L.A., Keele J.W., Bennett G.L., McDaneld T.G., Smith T.P., Snelling W.M., Sonstegard T.S., Thallman R.M. Predicting breed composition using breed frequencies of 50,000 markers from the US Meat Animal Research Center 2,000 Bull Project. J. Anim. Sci., 2011, 89(6): 1742-1750 ( ) DOI: 10.2527/jas.2010-3530
  • McTavish E.J., Decker J.E., Schnabel R.D., Taylor J.F., Hillis D.M. New World cattle show ancestry from multiple independent domestication events. PNAS USA, 2013, 110(15): E1398-E1406 ( ) DOI: 10.1073/pnas.1303367110
  • Decker J.E., McKay S.D., Rolf M.M., Kim J., Molina Alcalá A., Sonstegard T.S., Hanotte O., Götherström A., Seabury C.M., Praharani L., Babar M.E., Regitano L.C.A., Yildiz M.A., Heaton M.P., Wan-Sheng L., Lei C.-Z., Reecy J.M., Saif-Ur-Rehman M., Schnabel R.D., Taylor J.F. Worldwide patterns of ancestry, divergence, and admixture in domesticated cattle. PLoS Genetics, 10(3): e1004254 ( ) DOI: 10.1371/journal.pgen.1004254
  • Decker J.E., Taylor J.F., Kantanen J., Millbrooke A., Schnabel R.D., Alexander L.J., MacNeil M.D. Origins of cattle on Chirikof Island, Alaska, elucidated from genome-wide SNP genotypes. Heredity, 2016, 116(6): 502-505 ( ) DOI: 10.1038/hdy.2016.7
  • Purcell S., Neale B., Todd-Brown K., Thomas L., Ferreira M.A.R., Bender D., Maller J., Sklar P., de Bakker P.I., Daly M.J., Sham P.C. PLINK: a tool set for whole-genome association and population-based linkage analyses. Am. J. Hum. Genet., 2007, 81: 559-575 ( ) DOI: 10.1086/519795
  • 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 Harbor Symposia on Quantitative Biology, 2003, 68: 69-78.
  • Kalinowski S.T. HP RARE 1.0: a computer program for performing rarefaction on measures of allelic richness. Mol. Ecol. Notes, 2005, 5: 187-189 ( ) DOI: 10.1111/j.1471-8286.2004.00845.x
  • R Development Core Team. R: A language and environment for statistical computing. 2009. R Foundation for statistical computing. Vienna, Austria, 2005 (ISBN 3-900051-07-0). Режим доступа: http://www.Rproject.org. Без даты.
  • Pritchard J.K., Stephens M., Donnelly P. Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics, 2000, 155(2): 945-959.
  • Felsenstein J. PHYLIP (Phylogeny Inference Package) version 3.5c. Distributed by the author. Department of Genetics, University of Washington, Seattle, 1993.
  • FigTree. Режим доступа: http://tree.bio.ed.ac.uk/software/figtree/. Без даты.
  • Nei M. Genetic distance between populations. Am. Nat., 1972, 106(949): 283-292.
  • Pembleton L.W., Cogan N.O.I., Forster J.W. StAMPP: an R package for calculation of genetic differentiation and structure of mixed-ploidy level populations. Mol. Ecol. Resour., 2013, 13(5): 946-952 ( ) DOI: 10.1111/1755-0998.12129
  • 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
  • Excoffier L., Lischer H.E.L. Arlequin suite ver 3.5: A new series of programs to perform population genetics analyses under Linux and Windows. Mol. Ecol. Resour., 2010, 10: 564-567 ( ) DOI: 10.1111/j.1755-0998.2010.02847.x
  • McVean G. A genealogical interpretation of principal components analysis. PLoS Genetics, 2009, 5(10): e1000686 ( ) DOI: 10.1371/journal.pgen.1000686
  • Лискун Е.Ф. Отечественные породы крупного рогатого скота. М., 1949.
  • The Bovine HapMap Consortium. Genome-wide survey of SNP variation uncovers the genetic structure of cattle breeds. Science, 2009, 324: 528-532 ( ) DOI: 10.1126/science.1167936
  • Makina S.O., Muchadeyi F.C., Marle-Köster E., Mac Neil M.D., Maiwashe A. Genetic diversity and population structure among six cattle breeds in South Africa using a whole genome SNP panel. Frontiers in Genetics, 2014, 5: 333 ( ) DOI: 10.3389/fgene.2014.00333
  • Лабинов В.В. Результаты и основные направления совершенствования селекционно-племенной работы в молочном скотоводстве Российской Федерации. Министерство сельского хозяйства РФ. Режим доступа: http://www.mcx.ru/documents/file_docu-ment/v7_show/33370.133.htm. Дата обращения: 28.05.2016.
  • Groeneveld L.F., Lenstra J.A., Eding H., Toro M.A., Scherf B., Pilling D., Negrini R., Finlay E.K., Jianlin H., Groeneveld E., Weigend S., The GLO-BALDIV Consortium. Genetic diversity in farm animals -a review. Anim. Genet., 2010, 41: 6-31 ( ) DOI: 10.1111/j.1365-2052.2010.02038.x
  • Катмаков П.С., Гавриленко В.П., Бушов А.В., Стенькин Н.И. Совершенствование генофонда бестужевской породы с использованием потенциала голштинской и красных пород европейской селекции. Вестник Ульяновской ГСХА, 2014, 1(25): 126-132.
  • Moser C., Reiter M. Die Rinderrasse der Tux-Zillertaler -Ein Stück Tiroler Kultur. Verlag Edition Tirol, Reith im Alpbachtal, 1996.
  • Tux Zillertaler. Режим доступа: http://en.zar.at/Cattle_breeding_in_Austria/Cattle_breeds/Additio-nal_Breeds/Tux_Zillertaler.html. Без даты.
Еще
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp