Исследование локальных пород крупного рогатого скота Республики Дагестан с помощью разных типов ДНК-маркеров

Цель: исследование генетического состояния бурого скота республики Дагестан с помощью разных типов ДНК-маркеров.
Материалы и методы. Разводимый на территории Республики Дагестан горский скот и кавказская бурая порода, благодаря своим адаптационным способностям, являются ценными генетическими ресурсами. Анализ генетического разнообразия с использованием STR- и SNP-маркеров позволил оценить аллельное разнообразие и уровень гетерозиготности, а также изучить структуру популяций этих пород и взаимосвязь с другими породами.
Результаты. Анализ генетического разнообразия по STR- и SNP-маркерам выявил в горском скоте значимый недостаток гетерозигот (0,057 и 0,020). Наибольшее аллельное разнообразие по STR- маркерам выявлено у горского скота (9,241), по SNP – в кавказском типе бурой швицкой породы (1,991). Для оценки межпородных взаимоотношений был проведен анализ главных компонент. Анализ главных компонент по STR-маркерам показал, что горский скот и кавказская бурая породы образуют относительно независимые кластеры, несколько перекрывающиеся с бурой швицкой породой. Анализ главных компонент по SNP-маркерам позволил более четко разделить исследуемые популяции. Анализ структуры генетической сети по STR- и SNP-маркерам показал общность происхождения между горским скотом и кавказским типом бурой швицкой. Был проведен кластерный анализ изучаемых популяций при числе кластеров от 2 до 5. Оптимальное число кластеров равно 4. По STR-маркерам при К=2 горский скот дифференцируется от других изучаемых групп. При К=3 в отдельный кластер выделяется кавказская бурая порода. При увеличении числа кластеров до пяти происходит разделение на две подгруппы внутри горского скота. По SNP-маркерам при К=2 бурая швицкая отделяется от других исследуемых групп. При увеличении числа кластеров до пяти в кавказской бурой породе выделяется две подгруппы, несущих разные генетические компоненты.

1. Лискун Е. Ф. Отечественные породы крупного рогатого скота // Москва. – 1949. – 174 с.

2. Дунин И. М. Справочник пород и видов сельскохозяйственных животных, разводимых в Российской Федерации / И. М. Дунин, А. Г. Данкверт // ВНИИПЛЭМ: Москва, Россия. – 2013. – 560 с.

3. Эрнст Л. К. Генетические ресурсы сельскохозяйственных животных в России и сопредельных странах / Л. К. Эрнст, Н. Г. Дмитриев, И. А. Паронян // ВНИИГРЖ, СПб. – 1994. – 469 с.

4. Садыков М. М. Пути повышения мясной продуктивности горского скота. // Горское сельское хозяйство. – 2016. – № 3. – С. 167—170.

5. Зиновьева Н. А. Методические рекомендации по использованию метода полимеразной цепной реакции в животноводстве / Н. А. Зиновьева, А. Н Попов, Л. К. Эрнст // Дубровицы: ВИЖ. – 1998. – 47 с.

6. Nei M. Genetic Distance between Populations / M. Nei // American Naturalist. – 1972. – № 106(949). – P. 283—292.

7. Weir B.S. Estimating F-Statistics for the analysis of population structure/ B.S. Weir, C.C. Cockerham // Evolution. – 1984. – Vol. 38. – № 6. – P. 1358—1370.

8. Huson D.H. Application of Phylogenetic Networks in Evolutionary Studies / D.H. Huson, D. Bryant // Molecular Biology and Evolution. – 2006. – № 23 (2). – P. 254—267.

9. Pritchard J.K. Inference of population structure using multilocus genotype data / J.K. Pritchard, M. Stephens, P. Donnelly // Genetics. – 2000. – Vol. 155. – P. 945—959.

10. Alexander D.H. Fast model-based estimation of ancestry in unrelated individuals / D.H. Alexander; J. Novembre; K. Lange // Genome Res. – 2009. – 19, 1655-1664. doi: 10.1101/gr.094052.109.

11. Milanesi M. BITE: An R package for biodiversity analyses / M. Milanesi; S. Capomaccio; E. Vajana; L. Bomba; J. F. Garcia; P. Ajmone-Marsan; L. Colli // bioRxiv. – 2017. – 181610. doi: 10.1101/181610.

12. Kopelman N. M. CLUMPAK: a program for identifying clustering modes and packaging population structure inferences across K / N. M. Kopelman, J. Mayzel, M. Jakobsson, N. A. Rosenberg, I. Mayrose // Mol Ecol Resour. – 2015. – Vol. 15. – Р. 1179—1191. doi: 10.1111/1755-0998.12387.

13. CLUMPAK – Clustering Markov Packager Across K. Available online: https://tau.evolseq.net/clumpak/index.html (accessed on 23 May 2023).

14. Evanno G. Detecting the number of clusters of individuals using the software STRUCTURE: a simu-lation study / G. Evanno, S. Regnaut, J. Goudet // Mol Ecol. – 2005. – Vol. 14. – P. 2611—2620. doi:10.1111/j.1365-294X.2005.02553.x.

15. Волкова В.В. Молекулярно-генетическая характеристика крупного рогатого скота бурых пород, разводимого на территории Республики Дагестан / В. В. Волкова, А. В. Доцев, О. А. Кошкина // Международный научно-исследовательский журнал. – 2023. – №11 (137).

16. Абдельманова А. С. Оценка современного состояния генофонда горского скота дагестана по данным SNP-анализа / А. С. Абдельманова, Т. Е. Денискова, В. В. Волкова // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. – 2023. – № 4 (73). – С. 97-106.