Изучение структуры генофондной популяции русской белой породы кур методом геномного SNP-сканирования

Автор: Дементьева Н.В., Романов М.Н., Кудинов А.А., Митрофанова О.В., Станишевская О.И., Терлецкий В.П., Федорова Е.С., Никиткина Е.В., Племяшов К.В.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Рубрика: Генетическая структура популяций

Статья в выпуске: 6 т.52, 2017 года.

Бесплатный доступ

Популяция русских белых кур селекционировалась в генофондном хозяйстве Всероссийского НИИ генетики и разведения сельскохозяйственных животных (ВНИИГРЖ) в течение 25 поколений с использованием индивидуального подбора. Особенности этой породы - устойчивость к пониженной температуре выращивания в ранний постнатальный период и белый цвет эмбрионального пуха. В 2002-2012 годах ее разведение осуществлялось методом панмиксии, и к настоящему времени на основе сохранившегося поголовья сформирована новая популяция русских белых кур. Нашей целью было показать возможности полногеномного SNP-сканирования (single nucleotide polymorphisms) для изучения генетических особенностей структуры популяции малочисленных пород кур отечественного происхождения и динамические изменения молекулярной архитектуры на примере сравнения современной популяции русской белой породы с предковой популяцией 2001 года. Были проанализированы две группы кур: популяция 2001 года (6 гол., неродственные особи из двух линий) и современная популяция (156 гол.). SNP-анализ включал скрининг 162 образцов ДНК с помощью микрочипа Illumina Chicken 60K SNP iSelect BeadChip («Illumina», США). Контроль качества генотипирования, определение генетической структуры популяции методом многомерного шкалирования (multidimensional scaling, MDS), расчет показателей неравновесного сцепления (linkage disequilibrium, LD) и частоты встречаемости аллеей по группам проводили в программе PLINK 1.9. Построение модели разграничения кластеров на основе SNP-генотипов осуществляли с использованием программы ADMIXTURE. По результатам MDS-анализа современная популяция была условно разделена на четыре MDS-группы, что в сравнении с данными родословной адекватно отражает происхождение изученных особей. Представители предковой популяции были генетически сходны с группой MDS3. С применением F-статистики многофакторного дисперсионного анализа выявлено достоверное влияние группы, хромосомы, хромосомы в группе и дистанции между SNP-маркерами на значения LD (r2). В группе 2001 года по всем хромосомам наблюдались максимальные показатели r2 и высокая частота встречаемости LD, равного 1, при расстоянии между SNP-маркерами 500-1000 Кб. Количество мономорфных аллелей в этой группе также было самым высоким. На основании SNP-анализа сделан вывод о том, что современная популяция русских белых кур характеризуется распадом длинных LD-районов предковой популяции. Моделирование кластеров в программе ADMIXTURE выявило различия между группами современной популяции, определенными с помощью MDS-анализа. Группы, сформированные из особей, входящих в MDS1 и MDS2, имели однородную структуру и различались между собой при K = 4 и K = 5. Группа MDS4 образовывала генетически неоднородный кластер, отличающийся от групп MDS1 и MDS2 при значениях K от 2 до 5. Группа MDS3 была филогенетически близка к популяции 2001 года (при K от 2 до 5). Таким образом, анализ современной генофондной популяции русских белых кур показал ее неоднородность и сходство группы MDS3 с предковой популяцией 2001 года, которая, в свою очередь, характеризовалась большим числом мономорфных аллелей и высокой частотой встречаемости длинных LD-районов. SNP-сканирование позволило оценить генетическое сходство особей и популяционную структуру русской белой породы кур. Понимание генетической структуры важно при панмиктическом разведении и отслеживании исторических изменений в молекулярной организации генома генофондной популяции с ограниченным поголовьем.

Еще

Структура популяции, генетическое разнообразие, snp-сканирования, русская белая порода кур

Короткий адрес: https://sciup.org/142214095

IDR: 142214095   |   DOI: 10.15389/agrobiology.2017.6.1166rus

Список литературы Изучение структуры генофондной популяции русской белой породы кур методом геномного SNP-сканирования

  • Соколова А.Н. Генетико-селекционные методы создания популяции кур с повышенной устойчивостью к неоплазмам. Автореф. докт. дис. СПб-Пушкин, 1999.
  • Weigend S., Romanov M.N. Current strategies for the assessment and evaluation of genetic diversity in chicken resources. World Poultry Sci. J., 2001, 57(3): 275-288 ( ) DOI: 10.1079/WPS20010020
  • Soller M., Weigend S., Romanov M.N., Dekkers J.C.M., Lamont S.J. Strategies to assess structural variation in the chicken genome and its associations with biodiversity and biological performance. Poultry Sci., 2006, 85(12): 2061-2078 ( ) DOI: 10.1093/ps/85.12.2061
  • Romanov M.N., Weigend S. Analysis of genetic relationships between various populations of domestic and jungle fowl using microsatellite markers. Poultry Sci., 2001, 80(8): 1057-1063 ( ) DOI: 10.1093/ps/80.8.1057
  • Dunn I.C., Miao Y.-W., Morris A., Romanov M.N., Wilson P.W., Waddington D. A study of association between genetic markers in candidate genes and reproductive traits in one generation of a commercial broiler breeder hen population. Heredity, 2004, 92(2): 128-134 ( ) DOI: 10.1038/sj.hdy.6800396
  • Тыщенко В.И., Митрофанова О.В., Дементьева Н.В., Терлецкий В.П. Оценка генетического разнообразия в породах и экспериментальных популяциях кур с помощью ДНК-фингерпринтинга. Сельскохозяйственная биология, 2007, 4: 29-33.
  • Mekchay S., Supakankul P., Assawamakin A., Wilantho A., Chareanchim W., Tongsima S. Population structure of four Thai indigenous chicken breeds. BMC Genet., 2014, 15: 40 ( ) DOI: 10.1186/1471-2156-15-40
  • Qanbari S., Hansen M., Weigend S., Preisinger R., Simianer H. Linkage disequilibrium reveals different demographic history in egg laying chickens. BMC Genet., 2010, 11: 103 (doi 10.1186/1471-2156-11-103).
  • Яковлев А.Ф., Смарагдов М.Г. Значительное повышение точности оценки племенной ценности животных в молочном скотоводстве. Зоотехния, 2011, 5: 2-4.
  • Khanyile K.S., Dzomba E.F, Muchadeyi F.C. Population genetic structure, linkage disequilibrium and effective population size of conserved and extensively raised village chicken populations of Southern Africa. Front. Genet., 2015, 6: 13 ( ) DOI: 10.3389/fgene.2015.00013
  • Smaragdov M.G., Saksa E.I., Kudinov A.A., Dementeva N.V., Mitrofanova O.V., Plemyashov K.V. Genome-wide analysis of across herd Fst heterogeneity in holsteinized cattle. Russ. J. Genet., 2016, 52(2): 173-179 ( ) DOI: 10.1134/S1022795416020150
  • Habier D., Fernando R.L., Dekkers J.C.M. The impact of genetic relationship information on genome-assisted breeding values. Genetics, 2007, 177(4): 2389-2397 ( ) DOI: 10.1534/genetics.107.081190
  • Weng Z., Wolc A., Shen X., Fernando R.L., Dekkers J.C., Arango J., Settar P., Fulton J.E., O'Sullivan N.P., Garrick D.J. Effects of number of training generations on genomic prediction for various traits in a layer chicken population. Genet. Sel. Evol., 2016, 48: 22 ( ) DOI: 10.1186/s12711-016-0198-9
  • Meuwissen T.H., Hayes B.J., Goddard M.E. Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps. Genetics, 2001, 157(4): 1819-1829.
  • Solberg T.R., Sonesson A.K., Woolliams J.A., Odegard J., Meuwissen T.H. Persistence of accuracy of genome-wide breeding values over generations when including a polygenic effect. Genet. Sel. Evol., 2009, 41: 53 ( ) DOI: 10.1186/1297-9686-41-53
  • Fariello M.I., Boitard S., Naya H., SanCristobal M., Servin B. Detecting signatures of selection through haplotype differentiation among hierarchically structured populations. Genetics, 2013, 193(3): 929-941 ( ) DOI: 10.1534/genetics.112.147231
  • Muir W.M., Wong G.K.-S., Zhang Y., Wang J., Groenen M.A.M., Crooijmans R.P.M.A., Megens H.-J., Zhang H., Okimoto R., Vereijken A., Jungerius A., Albers 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, 2008, 105(45): 17312-17317 ( ) DOI: 10.1073/pnas.0806569105
  • Fragomeni B.D.O., Misztal I., Lourenco D.L., Aguilar I., Okimoto R., Muir W.M. Changes in variance explained by top SNP windows over generations for three traits in broiler chicken. Front. Genet., 2014, 5: 332 ( ) DOI: 10.3389/fgene.2014.00332
  • Beynon S.E., Slavov G.T., Farré M., Sunduimijid B., Waddams K., Davies B., Haresign W., Kijas J., MacLeod I.M., Newbold C.J., Davies L., Larkin D.M. Population structure and history of the Welsh sheep breeds determined by whole genome genotyping. BMC Genet., 2015, 16: 65 ( ) DOI: 10.1186/s12863-015-0216-x
  • Saitou N., Nei M. The neighbor-joining method: a new method for reconstructing phylogenetic trees. Mol. Biol. Evol., 1987, 4(4): 406-425.
  • Pritchard J.K., Stephens P., Donnelly P. Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics, 2000, 155(2): 945-959.
  • Evanno G., Regnaut S., Goudet J. Detecting the number of clusters of individuals using the software STRUCTURE: a simulation study. Mol. Ecol., 2005, 14(8): 2611-2620 ( ) DOI: 10.1111/j.1365-294X.2005.02553.x
  • Chang C.C., Chow C.C., Tellier L.C., Vattikuti S.S., Purcell S.M., Lee J.J. Second-generation PLINK: rising to the challenge of larger and richer datasets. GigaScience, 2015, 4: 7 ( ) DOI: 10.1186/s13742-015-0047-8
  • RStudio. Режим доступа: http://www.rstudio.com. Без даты.
  • Alexander D.H., Novembre J., Lange K. Fast model-based estimation of ancestry in unrelated individuals. Genome Res., 2009, 19(9): 1655-1664 ( ) DOI: 10.1101/gr.094052.109
  • Денискова Т.Е., Доцев А.В., Багиров В.А., Виммерс К., Рейер Х., Брем Г., Зиновьева Н.А. Оценка биоразнообразия у межвидовых гибридов рода Ovis с использованием STR-и SNP-маркеров. Сельскохозяйственная биология, 2017, 52(2): 251-260 ( ) DOI: 10.15389/agrobiology.2017.2.251rus
  • Wragg D., Mwacharo J., Alcalde J., Hocking P.M., Hanotte O. Analysis of genome-wide structure, diversity and fine mapping of Mendelian traits in traditional and village chickens. Heredity, 2012, 109(1): 6-18 ( ) DOI: 10.1038/hdy.2012.9
  • Ardlie K.G., Kruglyak L., Seielstad M. Patterns of linkage disequilibrium in the human genome. Nat. Rev. Genet., 2002, 3(4): 299-309 ( ) DOI: 10.1038/nrg777
  • Andreescu C., Avendano S., Brown S. R., Hassen A., Lamont S.J., Dekkers J.C. Linkage disequilibrium in related breeding lines of chickens. Genetics, 2007, 177(4): 2161-2169 ( ) DOI: 10.1534/genetics.107.082206
Еще
Статья научная