Разработка и валидация SNP-панели низкой плотности для характеристики генетического разнообразия популяций северного оленя (Rangifer tarandus)

Автор: Харзинова В.Р., Денискова Т.Е., Доцев А.В., Соловьева А.Д., Романенко Т.М., Лайшев К.А., Федоров В.И., Охлопков И.М., Reyer H., Wimmers K., Brem G., Зиновьева Н.А.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Рубрика: Северное оленеводство

Статья в выпуске: 6 т.54, 2019 года.

Бесплатный доступ

Северный олень ( Rangifer tarandus ) - ценный член арктических экосистем и основной вид сельскохозяйственных животных Российского Севера, для которого необходимо проводить анализ генетической структуры и выполнять дифференциацию дикой и домашней форм, пород и популяций с помощью современных методов молекулярно-генетического анализа. Применение ДНК-чипов на основе параллельного генотипирования сотен тысяч SNP-маркеров - эффективный, но дорогостоящий подход для изучения генома северного оленя. В настоящей работе впервые для северного оленя были отобраны однонуклеотидные полиморфизмы, отвечающие критериям SNP-маркеров для создания пользовательского ДНК-чипа. Нашей целью был выбор оптимального числа SNP-маркеров, позволяющих проводить популяционно-генетические исследования северного оленя без потери биоинформационного контента, и сравнительный анализ информативности отобранных и всех полиморфных SNP-маркеров. Исследования проводили на диких и домашних северных оленях в 2019 году. Дикая популяция (WLD, n = 83) включала оленей, обитающих в западной части полуострова Таймыр, и представителей лено-оленекской и сундрунской субпопуляций с территории Республики Саха (Якутия). Группа домашних оленей состояла из животных ненецкой породы, обитающих на территории Ненецкого автономного округа (NEN, n = 100) и Мурманской области (MUR, n = 19), а также эвенской и эвенкийской пород из Республики Саха (Якутия) (YAK, n = 19). Все животные были генотипированы с использованием ДНК-чипа высокой плотности BovineHD BeadChip, который содержал 777962 SNPs («Illumina, Inc.», США). После проведения контроля качества и применения фильтров в анализе осталось 4456 полиморфных SNP-маркеров. В программе TRES по методу Delta было отобрано 368 наиболее информативных SNP-маркеров. Биоинформационную обработку полученных данных проводили в программах Admixture 1.3, PLINK 1.9 и пакетах R (ggplot2, adegenet 1.3-1, pophelper, diveRsity). Показано, что среди отобранных 368 SNPs преобладали маркеры с высокой частотой минорного аллеля (70 % с MAF ≥ 0,3), тогда как из 4456 маркеров около 50 % имели MAF ≤ 0,1. При сравнении результатов анализа главных компонент (PCA), дискриминантного анализа главных компонент (DAPC) и кластерного анализа не было обнаружено потери информационной ценности 368 SNPs по сравнению с использованием 4456 маркеров. Сопоставляя степень генетических различий на основе попарных значений FST между изучаемыми группами северного оленя, мы показали схожесть характера межпопуляционных связей, оцененного с помощью 4456 и 368 SNP-маркеров. Таким образом, отобранная панель SNP-маркеров может рассматриваться как информативный, универсальный и дешевый вариант при создании пользовательского ДНК-чипа для характеристики дикой и домашней форм северного оленя.

Еще

Северный олень, snp-маркеры, днк-чипы

Короткий адрес: https://sciup.org/142226276

IDR: 142226276   |   DOI: 10.15389/agrobiology.2019.6.1167rus

Список литературы Разработка и валидация SNP-панели низкой плотности для характеристики генетического разнообразия популяций северного оленя (Rangifer tarandus)

  • Баскин Л.М. Северный олень. Управление поведением и популяциями. Оленеводство. Охота. М., 2009.
  • Лайшев К.А., Южаков А.А. Стабильность оленеводства - в рациональном использовании биоресурсов и инновационных решениях. Научный вестник Ямало-Ненецкого автономного округа, 2017, 1(94): 45-48.
  • Zhang J., Chiodini R., Badr A., Zhang G. The impact of next-generation sequencing on genomics. Journal of Genetics and Genomics, 2011, 38(3): 95-109 ( ). DOI: 10.1016/j.jgg.2011.02.003
  • Kchouk M., Gibrat J.F., Elloumi M. Generations of sequencing technologies: from first to next generation. Biol. Med. (Aligarh), 2017, 9(3): 1000395 ( ). DOI: 10.4172/0974-8369.1000395
  • Li Z., Lin Z., Ba H., Chen L., Yang Y., Wang K., Qiu Q., Wang W., Li G. Draft genome of the reindeer (Rangifer tarandus). GigaScience, 2017, 6(12): 1-5 ( ). DOI: 10.1093/gigascience/gix102
  • Taylor R.S., Horn R.L., Zhang X., Golding G.B., Manseau M., Wilson P.J. The caribou (Rangifer tarandus) genome. Genes, 2019, 10(7): 540 ( ).
  • DOI: 10.3390/genes10070540
  • Weldenegodguad M., Pokharel K., Ming Y., Honkatukia M., Peippo J., Reilas T, Røed K.H., Kantanen J. OP149 sequencing of reindeer (Rangifer tarandus) genomes: insights into evolution, domestication, and adaptation. Proc. 37th International Conference on Animal Genetics. Lleida, Spain, 2019: 42.
  • Kharzinova V.R., Dotsev A.V., Deniskova T.E., Solovieva A.D., Fedorov V.I., Layshev K.A., Romanenko T.M., Okhlopkov I.M., Wimmers K., Reyer H., Brem G., Zinovieva N.A. Genetic diversity and population structure of domestic and wild reindeer (Rangifer tarandus L. 1758): a novel approach using BovineHD BeadChip. PLoS ONE, 2018, 13(11): e0207944 ( ).
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0207944
  • Yannic G., Pellissier L., Ortego J., Lecomte N., Couturier S., Cuyler C., Dussault C., Hundertmark K.J., Irvine R.J., Jenkins D.A., Kolpashikov L., Mager K., Musiani M., Parker K.L., Røed K.H., Sipko T., Þórisson S.G., Weckworth B.V., Guisan A., Bernatchez L., Côté S.D. Genetic diversity in caribou linked to past and future climate change. Nature Climate Change, 2014, 4: 132-137 ( ).
  • DOI: 10.1038/nclimate2074
  • Южаков А.А. Проблемы экологии и мониторинг оленеводства на Ямале. Мат. V Межд. науч. конф. "Экология древних и традиционных обществ". Тюмень, 2016: 269-274.
  • Ogden R. Unlocking the potential of genomic technologies for wildlife forensics. Molecular Ecology Resources, 2011, 11(Suppl. 1): 109-116 ( ).
  • DOI: 10.1111/j.1755-0998.2010.02954.x
  • Helyar S.J., Hemmer-Hansen J., Bekkevold D. Taylor M.I., Ogden R., Limborg M.T., Cariani A., Maes G.E., Diopere E., Carvalho G.R., Nielsen E.E. Application of SNPs for population genetics of nonmodel organisms: new opportunities and challenges. Molecular Ecology Resources. 2011, 11(Suppl. 1): 123-136 ( ).
  • DOI: 10.1111/j.1755-0998.2010.02943.x
  • Kavakiotis I., Triantafyllidis A., Ntelidou D., Alexandri P., Megens H.J., Crooijmans R.P.M.A., Groenen M.A.M., Tsoumakas G., Vlahavas I. TRES: identification of discriminatory and informative SNPs from population genomic data. Journal of Heredity, 2015, 106(5): 672-676 ( ).
  • DOI: 10.1093/jhered/esv044
  • Wilkinson S., Wiener P., Archibald A.L., Law A., Schnabel R.D., McKay S.D., Taylor J.F., Ogden R. Evaluation of approaches for identifying population informative markers from high density SNP chips. BMC Genetics, 2011, 12: 45 ( ).
  • DOI: 10.1186/1471-2156-12-45
  • 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(1): s13742-015-0047-8 ( ).
  • DOI: 10.1186/s13742-015-0047-8
  • Shriver M.D., Smith M.W., Jin L., Marcini A., Akey J.M., Deka R., Ferrell R.E. Ethnic-affiliation estimation by use of population-specific DNA markers. American Journal of Human Genetics, 1997, 60(4): 957-964.
  • 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.
  • Wickham H. ggplot2 - Elegant graphics for data analysis. Springer-Verlag, NY, 2009 ( ).
  • DOI: 10.1007/978-0-387-98141-3
  • Jombart T. adegenet: a R package for the multivariate analysis of genetic markers. Bioinformatics, 2008, 24(11): 1403-1405 ( ).
  • DOI: 10.1093/bioinformatics/btn129
  • Jombart T., Ahmed I. adegenet 1.3-1: new tools for the analysis of genome-wide SNP data. Bioinformatics, 2011, 27(21): 3070-3071 ( ).
  • DOI: 10.1093/bioinformatics/btr521
  • 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 visualize population structure. Molecular Ecology Resources, 2017, 17(1): 27-32 ( ).
  • DOI: 10.1111/1755-0998.12509
  • 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
  • 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
  • Haynes G.D., Latch E.K. Identification of novel single nucleotide polymorphisms (SNPs) in deer (Odocoileus spp.) using the BovineSNP50 BeadChip. PLoS ONE, 2012, 7(5): e36536 ( ).
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0036536
  • Kasarda R., Moravčíková N., Trakovická A., Krupová Z., Ondrej K. Genomic variation across cervid species in respect to the estimation of red deer diversity. Acta Veterinaria-Beograd, 2017, 67(1): 43-56 ( ).
  • DOI: 10.1515/acve-2017-0005
  • Харзинова В.Р., Доцев А.В., Соловьева А.Д., Федоров В.И., Охлопков И.М., Виммерс К., Рейер Х., Брем Г., Зиновьева Н.А. Популяционно-генетическая характеристика домашнего северного оленя в республике Якутия на основании полногеномного SNP анализа. Сельскохозяйственная биология, 2017, 52(4): 669-678 ( ).
  • DOI: 10.15389/agrobiology.2017.4.669rus
  • Lorenz M.G.O., Cortes L.M., Lorenz J.J., Liu E.T. Strategy for the design of custom cDNA microarrays. Biotechniques, 2003, 34(6): 1264-1270 ( ).
  • DOI: 10.2144/03346mt02
  • Neerincx P.B.T., Rauwerda H., Nie H., Groenen M.A.M., Breit T.M., Leunissen J.A.M. OligoRAP - an Oligo Re-Annotation Pipeline to improve annotation and estimate target specificity. BMC Proc., 2009, 3(Suppl. 4): S4 ( ).
  • DOI: 10.1186/1753-6561-3-S4-S4
  • Kijas J.W., McEwan J., Clarke S., Henry H., Maddox J., McCulloch R., Driver F., Ilic K., Heaton M. Development of a SNP panel for parentage assignment in sheep. International Sheep Genomics Consortium, 2012. Режим доступа: http://sheephapmap.org/news/PAG_2012_ParentagePoster.pdf. Без даты.
  • Heaton M.P., Leymaster K.A., Kalbfleisch T.S., Kijas J.W., Clarke S.M., McEwan J., Maddox J.F., Basnayake V., Petrik D.T., Simpson B., Smith T.P., Chitko-McKown C.G., International Sheep Genomics Consortium. SNPs for parentage testing and traceability in globally diverse breeds of sheep. PLoS ONE, 2014, 9(4): e94851 ( ).
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0094851
  • Heaton M.P., Harhay G.P., Bennett G.L., Stone R.T., Grosse WM, Casas E., Keele J.W., Smith T.P.L., Chitko-McKown C.G., Laegreid W.W. Selection and use of SNP markers for animal identification and paternity analysis in U.S. beef cattle. Mammalian Genome, 2002, 13(5): 272-281 ( ).
  • DOI: 10.1007/s00335-001-2146-3
  • Holl H.M., Vanhnasy J., Everts R.E., Hoefs-Martin K., Cook D., Brooks S.A., Carpenter M.L., Bustamante C.D., Lafayette C. Single nucleotide polymorphisms for DNA typing in the domestic horse. Animal Genetics, 2017, 48(6): 669-676 ( ).
  • DOI: 10.1111/age.12608
Еще
Статья научная