Анализ полиморфизма генов ADCY8 и RYR3 для установления принадлежности биологических образцов к диким или домашним представителям вида Canis lupus

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

На биологическом материале (образцы волка и домашней собаки) подтвержден высокий дифференцирующий потенциал полиморфных вариантов g.27748425T>C (ген ADCY8) и g.1414373T>C (ген RYR3). Предложена тест-модель из двух полиморфизмов для дифференциации волка и домашней собаки, которая отличается высокими значениями точности (96.2%), специфичности (96.3%) и чувствительности (98.9%). С использованием KASP разработан быстрый и простой подход к дифференциации на основании предложенной тест-модели, который призван сократить временные и финансовые затраты на молекулярно-генетический анализ, а также снизить риск кросс-контаминации, т. к. процесс является одностадийным (исключены этапы рестрикции и электрофореза).

Об авторах

В. Н. Кипень

Институт генетики и цитологии Национальной академии
наук Беларуси

Автор, ответственный за переписку.
Email: v.kipen@igc.by
Республика Беларусь, 220072, Минск

М. М. Патрин

OOO “Максим Медикал

Email: v.kipen@igc.by
Россия, 123423, Москва

Е. В. Снытков

Институт генетики и цитологии Национальной академии
наук Беларуси; Международный государственный экологический институт им. А.Д. Сахарова,
Белорусский государственный университет

Email: v.kipen@igc.by
Республика Беларусь, 220072, Минск; Республика Беларусь, 220070, Минск

А. Н. Верчук

Институт генетики и цитологии Национальной академии
наук Беларуси; Научно-практический центр Государственного комитета судебных экспертиз
Республики Беларусь

Email: v.kipen@igc.by
Республика Беларусь, 220072, Минск; Республика Беларусь, 220073, Минск

А. Н. Семак

ООО “ВэллВет”

Email: v.kipen@igc.by
Республика Беларусь, 220063, Минск

Список литературы

  1. Hindrikson M., Remm J., Pilot M. et al. Wolf population genetics in Europe: A systematic review, meta-analysis and suggestions for conservation and management // Biol. Rev. 2016. V. 92(3). P. 1601–1629. https://doi.org/10.1111/brv.12298
  2. Cronin M.A., Canovas A., Bannasch D.L. et al. Single nucleotide polymorphism (SNP) variation of wolves (Canis lupus) in Southeast Alaska and comparison with wolves, dogs, and coyotes in North America // J. Hered. 2015. V. 106(1). P. 26–36. https://doi.org/10.1093/jhered/esu075
  3. Vonholdt B.M., Pollinger J.P., Lohmueller K.E. et al. Genome-wide SNP and haplotype analyses reveal a rich history underlying dog domestication // Nature. 2010. V. 464(7290). P. 898–902. https://doi.org/10.1038/nature08837
  4. Гребенчук А.Е. Псовые как объект экспертного ДНК-анализа: криминалистические и генетические аспекты // Вопр. криминологии, криминалистики и судебной экспертизы. 2016. № 2 (40). С. 135–140.
  5. Хейдорова Е.Э., Шпак А.В., Гомель К.В. и др. Молекулярно-генетическая идентификация инвазивного вида – шакала азиатского (Canis aureus) на территории Беларуси // Докл. НАН Беларуси. 2018. Т. 62. № 1. С. 86–92. https://doi.org/10.29235/1561-8323-2018-62-1-86-92
  6. Кипень В.Н., Иванова Е.В., Снытков Е.В., Верчук А.Н. Анализ полиморфизма гена гефестина (HEPH) на Х-хромосоме для установления принадлежности биологических образцов к диким или домашним представителям вида Sus scrofa // Генетика. 2020. Т. 56. № 9. С. 1054–1064. https://doi.org/10.31857/S0016675820080068
  7. Кипень В.Н., Михалова М.Е., Снытков Е.В. и др. Биоинформатический анализ геномов коммерческих пород домашних свиней для идентификации породоспецифичных SNP // Весці Нац. акад. навук Беларусі. Серыя аграрных навук. 2021. Т. 59. № 4. С. 464–476. https://doi.org/10.29235/1817-7204-2021-59-4-464-476
  8. Ramos A.M. Identification of high utility SNPs for population assignment and traceability purposes in the pig using high-throughput sequencing // Anim. Genet. 2011. V. 42(6). P. 613–620. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2011.02198.x
  9. Okonechnikov K., Golosova O., Fursov M. Unipro UGENE: A unified bioinformatics toolkit // Bioinformatics. 2012. V. 28. P. 1166–1167. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts091
  10. Кипень В.Н., Снытков Е.В., Кривенко А.А., Патрин М.М. In silico анализ полиморфизма H3GA0051811 гена HEPH для животных вида Sus scrofa // VII Междунар. конф. молодых ученых: биофизиков, биотехнологов, молекулярных биологов и вирусологов в рамках площадки открытых коммуникаций OpenBio-2020. Новосибирск: 2020. С. 469–472.
  11. Ritchie M.D., Hahn L.W., Roodi N. et al. Multifactor-dimensionality reduction reveals high-order interactions among estrogen-metabolism genes in sporadic breast cancer // Am. J. Hum. Genet. 2001. V. 69(1). P. 138–147. https://doi.org/10.1086/321276

Дополнительные файлы


© В.Н. Кипень, М.М. Патрин, Е.В. Снытков, А.Н. Верчук, А.Н. Семак, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».