Genetic evaluation of holstein cattle makes use of microsatellite DNA markers

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The results of a research of polymorphism of 12 micro-satellite loci in Holstein cattle from an ordinal number of regions of Russia and external countries were presented. The average number of alleles per locus was 5.43 ± 0.19, with variation in the range of 4–13 alleles, the average number of effective alleles was 3.26 ± 0.11. A list of 29 most frequent alleles has been fixed. 22 private alleles were identified, and the frequency of private alleles was 0.004–0.033. It has been demonstrated that the amount of locally alleles in domestic herds is higher than in animals of external selection. The mean level of observed heterozygosity for all loci hold at 0.681 ± 0.017 and varied in the range of 0.65–0.78 for a fixation index of –0.131 ± 0.005. Genetic length between herds of domestic selection were < 0.074. It was revealed that groups of cow herds come down into two clusters. The first cluster included animals from three areas of Russia, associated with bulls from Germany and the Netherlands, and the second cluster included individuals from other two provinces closest to the males of Canada, the USA and GB. At once, the oxen of Denmark and Finland founds themselves in a separate cluster. The basis of this work was to evaluate the allele reservoir of Holstein cattle of domestic selection and determine the genetic profile of the breed by STR markers.

Full Text

Restricted Access

About the authors

L. A. Kalashnikova

All-Russian Research Institute of Animal Breeding Ministry of Agriculture of Russian Federation

Author for correspondence.
Email: lakalashnikova@mail.ru
Russian Federation, Moscow region, Lesnye Polyany

Т. В. Ganchenkova

All-Russian Research Institute of Animal Breeding Ministry of Agriculture of Russian Federation

Email: lakalashnikova@mail.ru
Russian Federation, Moscow region, Lesnye Polyany

N. V. Ryzhova

All-Russian Research Institute of Animal Breeding Ministry of Agriculture of Russian Federation

Email: lakalashnikova@mail.ru
Russian Federation, Moscow region, Lesnye Polyany

Y. A. Khabibrakhmanova

All-Russian Research Institute of Animal Breeding Ministry of Agriculture of Russian Federation

Email: lakalashnikova@mail.ru
Russian Federation, Moscow region, Lesnye Polyany

I. Е. Bagal

All-Russian Research Institute of Animal Breeding Ministry of Agriculture of Russian Federation

Email: lakalashnikova@mail.ru
Russian Federation, Moscow region, Lesnye Polyany

I. Y. Pavlova

All-Russian Research Institute of Animal Breeding Ministry of Agriculture of Russian Federation

Email: lakalashnikova@mail.ru
Russian Federation, Moscow region, Lesnye Polyany

А. Е. Kalashnikov

All-Russian Research Institute of Animal Breeding Ministry of Agriculture of Russian Federation

Email: lakalashnikova@mail.ru
Russian Federation, Moscow region, Lesnye Polyany

References

  1. Ablondi M., Sabbioni A., Stocco G. et al. Genetic diversity in the italian holstein dairy cattle based on pedigree and snp data prior and after genomic selection // FRONT VET SCI. 2022. V. 8. https://doi.org/10.3389/fvets.2021.773985
  2. Meuwissen T., Hayes B., Goddard M. Genomic selection: A paradigm shift in animal breeding // Animal Frontiers. 2016. V. 6. № 1. P. 6–14. https://doi.org/10.2527/af.2016-0002
  3. Мещеров Р.К., Мещеров Ш.Р., Ходыков В.П., Никулкин Н.С. Породные и племенные ресурсы крупного рогатого скота голштинской породы черно-пестрой масти в Российской Федерации: реалии и перспективы // Агрозоотехника. 2023. Т. 6. № 2. C. 1–10. https://doi.org/10.15838/alt.2023.6.2.6
  4. Adamov N., Mickov L., Petkov V., Adamov M. Microsatellite markers for pedigree vеrification in cattle // Macedonian J. Anim. Sci. 2011. V. 1. № 1. P. 9–15.
  5. MacHugh D.E., Loftus R.T., Cunningham P., Bradley D.G. Genetic structure of seven European cattle breeds assessed using 20 microsatellite markers // Anim. Genetics. 1998. V. 29. № 5. P. 333–340. https://doi.org/10.1046/j.1365-2052.1998.295330.x
  6. Agung P.P., Saputra F., Zein M.S.A. et al. Genetic diversity of Indonesian cattle breeds based on microsatellite markers // Asian-Australas J. Anim. Sci. 2019. V. 32. № 4. P. 467–476. https://doi.org/10.5713/ajas.18.0283
  7. Joshi P., Vyas P., Kashyap S.K. Molecular characterization of Nagori cattle using microsatellite markers // J. Pharmacognosy and Phytochemistry. 2018. V. 7. № 2. P. 3250–3252.
  8. Gororo E., Chatiza F.P., Chidzwondo F., Makuza S.M. Is neutral genetic diversity related to quantitative variation in semen traits in bulls? // Reprod. Domest. Anim. 2021. V. 56. № 10. P. 1293–1301. https://doi.org/10.1111/rda.13991
  9. Lenstra J.A., Groeneveld L.F., Eding H. et al. Molecular tools and analytical approaches for the characterization of farm animal genetic diversity // Anim. Genetics. 2012. V. 43. № 5. P. 483–502. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2011.02309.x
  10. Калашников А.Е., Ялуга В.Л. Изменение встречаемости аллелей EAB-локуса групп крови у скота холмогорской породы вследствие голштинизации // Изв. Кабардино-Балкарского гос. аграрного ун-та им. В. М. Кокова. 2022. № 3(37). С. 66–78. https://doi.org/10.55196/2411-3492-2022-3-37-66-78
  11. Калашников А.Е., Хрунова А.И., Калашников В.Е., Рыжова Н.Г. Изменение гаплотипов локусов групп крови холмогорской породы при поглотительном скрещивании // Достижения и актуальные проблемы генетики, биотехнологии и селекции животных. Витебск, 2021. С. 27–29. EDN: IXBBNP
  12. Тяпугин С.Е., Калашникова Л.А., Новиков А.А. и др. Генетическая идентификация сельскохозяйственных и диких видов животных // Методическое пособие. Лесные Поляны: ФГБНУ “ВНИИплем”, 2021. С. 1–98. EDN: DWIYJB
  13. Heslot N., Yang H.P., Sorrells M.E., Jannink J.L. Genomic selection in plant breeding: A comparison of models // Crop Sci. 2012. V. 52. № 1. P. 146–160. https://doi.org/10.2135/cropsci2011.06.0297
  14. Kemp S.J., Brezinsky L., Teale A.J. A panel of bovine, ovine and caprine polymorphic microsatellites // Anim. Genetics. 1993. V. 24. № 5. P. 363–365. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.1993.tb00341.x
  15. McKay S.D., Schnabel R.D., Murdoch B.M. et al. An assessment of population structure in eight breeds of cattle using a whole genome SNP panel // BMC Genetics. 2008. V. 20. № 9. P. 37. https://doi.org/10.1186/1471-2156-9-37
  16. Дунин И.М., Тяпугин С.Е., Калашникова Л.А. и др. Генофонд пород молочного скота в России: состояние, перспективы сохранения и использования // Зоотехния. 2019. № 5. С. 1–2. https://doi.org/10.25708/ZT.2019.18.21.001
  17. Модоров М.В., Ткаченко И.В., Грин А.А. и др. Генетическая структура популяции голштинизированного черно-пестрого скота на территории Урала // Генетика. 2021. Т. 57. № 4. С. 437–444. https://doi.org/10.31857/S001667582104010X
  18. Филиппова Н.П., Павлова Н.И., Корякина Л.П. и др. Микросателлитный анализ якутского скота // Животноводство и кормопроизводство. 2018. Т. 101. № 4. С. 58–63. EDN: VQTBKC
  19. Часовщикова М.А. Генетическая характеристика голштинской породы крупного рогатого скота с использованием микросателлитных ДНК-маркеров // Изв. ОГАУ. 2019. Т. 2. № 76. С. 191–193.
  20. Калашникова Л.А., Хабибрахманова Я.А., Ганченкова Т.Б. и др. Генетическая характеристика крупного рогатого скота с использованием микросателлитов // Зоотехния. 2016. № 2. С. 9–11. EDN: VOJQUT
  21. Шукюрова Е.Б., Лукашина А.А., Бузько А.Н. Генетическая характеристика голштинского крупного рогатого скота по ДНК-микросателлитам // Вестн. ДВО РАН. 2020. № 4(212). C. 47–52. https://doi.org/10.37102/08697698.2020.212.4.008
  22. Зиновьева Н.А., Гладырь Е.А. Генетическая экспертиза сельскохозяйственных животных: применение тест-систем на основе микросателлитов // Достижения науки и техники АПК. 2011. № 9. C. 19–20. EDN: OGBSUP
  23. Гладырь Е.А., Горелов П.В., Маурчева В.Н. и др. Оценка результативности тест-системы на основе микросателлитов в проведении ДНК-экспертизы крупного рогатого скота // Достижения науки и техники АПК. 2011. № 8. С. 51–54. EDN: OBGJWR
  24. Харзинова В.Р., Карпушкина Т.В. Генетическая экспертиза сельскохозяйственных животных на основе анализа микросателлитов // Проблемы и перспективы научно-инновационного обеспечения агропромышленного комплекса регионов: Сб. докл. Междун. научно-практ. конф. Курск, 2019. С. 567–569. EDN: KRPNDO
  25. Rege J.E.O., Lipner M.E. African animal genetic resources: Their characterisation, conservation and utilisation // Proc. Res. Planning Workshop. 1992. P. 19–21.
  26. Spelman R.J. Utilisation of marker assisted selection in the New Zealand dairy industry. A thesis presented in partial fulfilment of the requirements for the degree of master of agricultural sci. in animal breeding and genetics at Massey University. Massey Univ. 1995. P. 1–95.
  27. Танана Л.А., Епишко О.А., Глинская Н.А. STR-локусы в контроле происхождения крупного рогатого скота белорусской черно-пестрой породы // С.-х. журн. 2014. Т. 2. № 7. С. 204–207. EDN: TBISCV
  28. Мохаммад А.А., Бакай А.В. Сравнительная характеристика генетической структуры крупного рогатого скота сирийской породы Шами с голштинской и абердин-ангусской породами // Главный зоотехник. 2019. № 12. С. 23–30. EDN: TYJTOQ
  29. Карымсаков Т.Н., Гладырь Е.А., Нурбаев С.Д. и др. Сравнительная характеристика аллелофонда крупного рогатого скота трех родственных пород черно-пестрого корня, разводимых в Республике Казахстан // Молочное и мясное скотоводство. 2017. № 3. С. 11–14. EDN: YTDPGH
  30. Кузнецов В.М. F-статистики Райта: оценка и интерпретация // Проблемы биологии продуктивных животных. 2014. Т. 4. С. 80–104. EDN: TFRDMN
  31. Эрнст Л.К., Зиновьева Н.А., Коновалова Е.Н. и др. Изучение влияния прилития крови голштинского скота на изменение генофонда крупного рогатого скота отечественных пород с использованием ДНК-микросателлитов // Зоотехния. 2007. № 12. С. 2–4. EDN: JWZSMD
  32. Абдельманова А.С., Волкова В.В., Доцев А.В., Зиновьева Н.А. Характеристика генетического разнообразия современной и архивной популяций крупного рогатого скота черно-пестрой породы с использованием микросателлитных маркеров // Достижения науки и техники АПК. 2020. № 2. С. 34–38. https://doi.org/10.24411/0235-2451-2020-10207
  33. Pamilo P., Nei M. Relationships between gene trees and species trees // Mol. Biol. Evol. 1988. V. 5. № 5. P. 568–583. https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.molbev.a040517
  34. Rzhetsky A., Nei M. A simple method for estimating and testing minimum-evolution trees // Mol. Biol. Evol. 1992. V. 9. № 5. P. 945–967.
  35. Nei M., Tajima F., Tateno Y. Accuracy of estimated phylogenetic trees from molecular data. II. Gene frequency data // J. Mol. Evol. 1983. V. 19. № 2. P. 153–170. https://doi.org/10.1007/BF02300753
  36. Зиновьева Н.А., Гладырь Е.А., Багиров В.А., Брем Г. Динамика биоразнообразия отечественного черно-пестрого скота под воздействием кроссбридинга // Вавил. журн. генетики и селекции. 2015. Т. 19. № 2. С. 72–75. EDN: UCRFNH

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Allele frequencies of microsatellite loci.

Download (751KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Dendrogram of genetic distances.

Download (208KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Diagram of the distribution of animals in the system of principal coordinates.

Download (89KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».