Структура популяций коз Урала и центрального региона России на основе ядерных и митохондриальных маркеров

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Популяционно-генетические исследования доместицированных видов предоставляют информацию об истории вида и современном состоянии генетических ресурсов. Коза является одним из первых доместицированных человеком видов животных, широко используемых в сельском хозяйстве, а также представляет интерес в качестве объекта популяционных исследований. Для вида характерно высокое биоразнообразие, представленное аборигенными и трансграничными породами. В нашей стране большинство коз содержится в малых частных хозяйствах, в которых животные не подвергались жесткому прессу искусственного отбора и фактически являются уникальным объектом для исследования. В отличие от породистых пуховых коз, популяции которых расположены у южных и юго-восточных границ страны, генетическое разнообразие животных из основной, центральной части страны ранее не было охарактеризовано. На научной станции ИОГен РАН “Шаховская” была сформирована популяция на основе животных, содержащихся традиционным способом в частных хозяйствах в сельской местности на границе Московской, Тверской и Смоленской областей. В настоящей статье проведен популяционно-генетический анализ данной популяции и популяций из двух горнозаводских районов Урала, а также проведено сравнение их с существующими заводскими породами различного направления продуктивности.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Э. А. Солошенкова

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: nickolaevaelina@gmail.com
Россия, Москва, 119991

А. К. Пискунов

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наук

Email: nickolaevaelina@gmail.com
Россия, Москва, 119991

В. Н. Воронкова

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наук

Email: nickolaevaelina@gmail.com
Россия, Москва, 119991

Е. А. Коноров

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наук

Email: nickolaevaelina@gmail.com
Россия, Москва, 119991

Ю. А. Столповский

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наук

Email: nickolaevaelina@gmail.com
Россия, Москва, 119991

Список литературы

  1. Афанасьева А.И. Гормональные механизмы сезонных адаптивных изменений у коз горноалтайской пуховой породы // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2005. № 4. С. 121–125.
  2. Zobel G., Neave H.W., Webster J. Understanding natural behavior to improve dairy goat (Capra hircus) management systems // Translational animal science. – 2019. V. 3. № 1. С. 212–224.
  3. Феофилов А.В., Юлдашбаев Ю.А., Глазко В.И. Доместикации сельскохозяйственных животных // Новости науки Казахстана. 2014. № 1. С. 84–99.
  4. Глазко В.И., Косовский Г.Ю., Глазко Т.Т. Доместикация как генетический феномен // Кролиководство и звероводство. 2018. № 1. С. 5–8.
  5. Dubeuf J.P., Morales F.A.R., Guerrero Y.M. Evolution of goat production systems in the Mediterranean basin: Between ecological intensification and ecologically intensive production systems // Small Ruminant Research. 2018. V. 163. P. 2–9.
  6. Liu M., Zhou Y., Rosen B.D. et al. Diversity of copy number variation in the worldwide goat population // Heredity. 2019. P. 636–646. https://doi.org/10.1038/s41437-018-0150-6
  7. Colli L., Milanesi M., Talenti A. et al. Genome-wide SNP profiling of worldwide goat populations reveals strong partitioning of diversity and highlights post-domestication migration routes // Genet SelEvol. 2018. P. 1–20. https://doi.org/10.1186/s12711-018-0422-x
  8. Бекетов С.В., Пискунов А.К., Воронкова В.Н. и др. Генетическое разнообразие и филогения пуховых коз Центральной и Средней Азии // Генетика. 2021. Т. 57. № 7. С. 810–819.
  9. Шаталов В.А. Этапы развития молочного козоводства в России // Овцы, козы, шерстяное дело. 2012. № 4. С. 17–20.
  10. Чикалев А.И. Козоводство: учебник: для вузов по направлению подготовки 111100 “Зоотехния” (бакалавриат). ГЭОТАР-Медиа. 2012.
  11. Воронкова В.Н., Пискунов А.К., Николаева Э.А. и др. Гаплотипическое разнообразие монгольских и тувинских пород коз (Caprahircus) на основе полиморфизма мтДНК и Y-хромосомы // Генетика. 2021. Т. 57. № 10. С. 1164–1173. https://doi.org/10.31857/S0016675821100155.
  12. Adamack A.T., Gruber B. PopGenReport: Simplifying basic population genetic analyses in R // Methods in Ecology and Evolution. 2014. V. 5. № 4. P. 384–387.
  13. Jombart T. Adegenet: An R package for the multivariate analysis of genetic markers // Bioinformatics. 2008. V. 24. № 11. P. 1403–1405.
  14. Peakall R.O.D., Smouse P.E. GENALEX 6: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research // Mol. Ecol. Notes. 2006. V. 6. № 1. P. 288–295.
  15. Luikart G., Gielly L., Excoffier L. et al. Multiple maternal origins and weak phylogeographic structure in domestic goats // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 2001. V. 98. № 10. P. 5927–5932. https://doi.org/10.1073/pnas.091591198
  16. Waki A., Sasazaki S., Kobayashi E., Mannen H. Paternal phylogeography and genetic diversity of East Asian goats // Anim. Genet. 2015. V. 46. № 3. P. 337–339. https://doi.org/10.1111/age.12293
  17. Vidal O., Drögemüller C., Obexer-Ruff G. et al. Differential distribution of Y-chromosome haplotypes in Swiss and Southern European goat breeds // Sci. Rep. 2017. V. 7. № 1. P. 16161. https://doi.org/10.1038/s41598-017-15593-1
  18. Tabata R., Kawaguchi F., Sasazaki S. et al. The Eurasian Steppe is an important goat propagation route: A phylogeographic analysis using mitochondrial DNA and Y-chromosome sequences of Kazakhstani goats // Anim. Sci. J. 2018. V. 90. P. 317–322. https://doi.org/10.1111/asj.13144
  19. Chen C., Lu B., Huang X. et al. sangeranalyseR: simple and interactive analysis of Sanger sequencing data in R // bioRxiv. 2020.
  20. Okonechnikov K., Golosova O., Fursovet M. et al. Unipro UGENE: A unified bioinformatics toolkit // Bioinformatics. 2012. V. 28. № 8. P. 1166–1167.
  21. Kumar S., Tamura K., Nei M. MEGA: molecular evolutionary genetics analysis software for microcomputers // Bioinformatics. 1994. V. 10. № 2. P. 189–191.
  22. Excoffier L., Laval G., Schneider S. Arlequin (version 3.0): An integrated software package for population genetics data analysis // Evol. Bioinformatics. 2005. V. 21. P. 117693430500100003.
  23. Rozas J., Ferrer-Mata A., Sánchez-DelBarrio K. et al. DnaSP 6: DNA sequence polymorphism analysis of large data sets // Mol. Biol. Evol. 2017. V. 34. № 12. P. 3299–3302.
  24. Huelsenbeck J.P., Ronquist F. MRBAYES: Bayesian inference of phylogenetic trees // Bioinformatics. 2001. V. 17. № 8. P. 754–755.
  25. Lanfear R., Frandsen P.B., Wright A.M et al. PartitionFinder 2: New methods for selecting partitioned models of evolution for molecular and morphological phylogenetic analyses // Mol. Biol. Evol. 2017. V. 34. № 3. P. 772–773.
  26. Leigh J.W., Bryant D. POPART: Full-feature software for haplotype network construction // Methods Ecol. Evol. 2015. V. 6. № 9. P. 1110–1116.
  27. Kamvar Z.N., Tabima J.F., Grünwald N.J. Poppr: An R package for genetic analysis of populations with clonal, partially clonal, and/or sexual reproduction // Peer J. 2014. V. 2. P. e281.
  28. Cassidy L.M., Teasdale M.D., Carolan S. et al. Capturing goats: Documenting two hundred years of mitochondrial DNA diversity among goat populations from Britain and Ireland // Biol. Letters. 2017. V. 13. № 3. P. 20160876.
  29. Al-Araimi N.A., Al-Atiyat R.M., Gaafar O.M. et al. Maternal genetic diversity and phylogeography of native Arabian goats // Livestock Sci. 2017. V. 206. P. 88–94.
  30. Ruo-Yu L.I.U., Gong-She Y., Chu-Zhao L.E.I. The genetic diversity of mtDNA D-loop and the origin of Chinese goats // Acta Genetica Sinica. 2006. V. 33. № 5. P. 420–428.
  31. Bandelt H.J., Forster P., Röhl A. Median-joining networks for inferring intraspecific phylogenies // Mol. Biol. Evol. 1999. V. 16. № 1. P. 37–48.
  32. Mukhina V., Svishcheva G., Voronkova V.N. et al. Genetic diversity, population structure and phylogeny of indigenous goats of mongolia revealed by SNP genotyping // Animals. 2022. V. 12. P. 221.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Тепловая карта локуса MAF065, цветом от желтого к красному отображается частота аллеля. По оси абсцисс – названия популяций, по оси ординат – названия аллелей.

Скачать (292KB)
Метаданные
3. Рис. 2. UPGMA-дендрограмма для исследованных популяций коз монгольского происхождения, заводских коз России и местных метизированных популяций на основе микросателлитных локусов. Цифрами указаны значения bootstrap.

Скачать (119KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Популяции коз в пространстве двух главных компонент, построенном на основе полиморфизма микросателлитных локусов.

Скачать (255KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Сеть гаплотипов SRY среди популяций коз.

Скачать (221KB)
Метаданные
6. Рис. 5. PCA-plot на основе участка SRY в пространстве двух главных компонент.

Скачать (72KB)
Метаданные
7. Рис. 6. NJ-дендрограмма с бутстреп-поддержкой ветвей на основе генетических дистанций Нея между популяциями коз по маркеру SRY.

Скачать (90KB)
Метаданные
8. Рис. 7. NJ-дендрограмма с бустреп-поддержкой ветвей на основе генетических дистанций Нея между популяциями коз по данным последовательности D-петли митохондриальной ДНК.

Скачать (172KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025

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».