Population-Genetic Structure of the Askanian Karakul Breed of Sheep

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Using 12 STR- markers (MCM042, INRA006, MCM527, ETH152, CSRD247, OARFCB20, INRA172, INRA063, MAF065, MAF214, INRA005, INRA023), the population genetic structure of Askania Karakul sheep of the Ivanov research institute of livestock husbandry and plant growing of steppe regions "Askania- Nova", was studied. A total of 66 animals were genotyped. According to the results of microsatellite analysis of Askania Karakul sheep, it was established that the population under consideration is characterized by the absence of inbreeding FIS = − 0.006 , polymorphism indices P = 76.26% and a sufficiently high level of genetic diversity HE = 0.726 . The revealed intrapopulation genetic heterogeneity of Askania Karakul sheep, expressed in segmentation on embryonic clusters, is the progress of the conducted interline crossings. The obtained results can be used in the development of selection and breeding programs for breeding Askania Karakul sheep.

About the authors

A. S. Mokeev

Ivanov Research Institute of Livestock Husbandry and Plant Growing of Steppe Regions "Askania- Nova"

Email: mokeev.as@mail.ru
Askania- Nova, Russia

S. V. Mogilnitskaya

Ivanov Research Institute of Livestock Husbandry and Plant Growing of Steppe Regions "Askania- Nova"

Askania- Nova, Russia

S. V. Beketov

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Email: svbeketov@gmail.com
Moscow, Russia

G. R. Svishcheva

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

M. A. Sadovnikova

Russian State Agrarian University - Timiryazev Moscow Agricultural Academy

Moscow, Russia

Yu. A. Stolpovsky

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

References

  1. Абилова Г.М. Анализ генетической структуры Казахского архаромериноса и направление отбора по генам гемоглобина // Сельскохоз. биол. 1992. № 4. С. 15–19.
  2. Бекетов С.В., Семина М.Т., Мокеев А.С. и др. Перспективы применения технологии “генетического биркования” в животноводстве // Главный зоотехник. 2024а. Т. 250 (5). С. 3–15. https://doi.org/10.33920/sel-03-2405-01
  3. Бекетов С.В., Денискова Т.Е., Доцев А.В. и др. Популяции тувинских короткожирнохвостых овец в структуре генофонда пород овец Российской Федерации // Генетика. 2024б. Т. 60 (1). С. 80–93. https://doi.org/10.31857/S0016675822030031
  4. Денискова Т.Е., Соловьева А.Д., Костюнина О.В., Зиновьева Н.А. Динамика аллелофонда овец романовской породы на основании анализа микросателлитов // Овцы, козы, шерстяное дело. 2017. № 3. С. 5–6.
  5. Eрохин А.И., Карасев Е.А., Ерохин С.А. Сохранение и использование генофонда аборигенных и некоторых исчезающих отечественных пород овец // Овцы, козы, шерстяное дело. 2022. № 1. С. 3–5.
  6. Иванов М.Ф. Методика создания новых пород овец // Проблемы животноводства. 1935. № 10. С. 124–126.
  7. Иовенко В.Н., Писаренко Н.Б., Скрепец К.В. Полиморфизм гена СAST у овец каракульской породы // Научный вестник “Аскания-Нова”. 2016. № 9. С. 58–64.
  8. Иовенко В.Н., Писаренко Н.Б., Скрепец К.В. Полиморфизм гена СAST у овец украинской селекции // Scientific and practical conference with international participation “Inovaţii în zootehnie și siguranţa produselor animaliere – realizări și perspective”, dedicated to the 65th anniversary since the founding of the scientific and practical institute of biotechnologies in animal. Maximovca: Institutul Ştiinţifico-Practic de Biotehnologii în Zootehnie şi Medicină Veterinară. 2021. P. 305–310.
  9. Материалы апробации. Асканийская каракульская порода овец. Аскания-Нова, 2008. 325 с.
  10. Херремов Ш.Р., Юлдашбаев Ю.А. Каракулеводство. Уч. пособие для студентов высш. уч. заведений. М.: Курс, ИНФРА-М, 2016. 139 с.
  11. Adamack A.T., Gruber B. PopGenReport: simplifying basic population genetic analyses in R. Methods // Ecol. Evol. 2014. № 5. P. 384–387. https://doi.org/11.1111/2041-210X.12158
  12. Dakin E.E., Avise J.C. Microsatellite null alleles in parentage analysis // Heredity. 2004. V. 93. P. 504–509. https://doi.org/10.1038/sj.hdy.6800545
  13. Gruber B., Adamack A.T. landgenreport: a new R function to simplify landscape genetic analysis using resistance surface layers // Mol. Ecol. Res. 2015. V. 15. P. 1172–1178. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12381
  14. 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 // PeerJ. 2014. V. 4 (2). Р. e281. https://doi.org/10.7717/peerj.281
  15. Keenan K., McGinnity P., Cross T.F. et al. diveRsity: an R package for the estimation and exploration of population genetics parameters and their associated errors // Meth. Ecol. Evol. 2013. № 4. P. 782–788. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12067
  16. Jombart T. adegenet: a R package for the multivariate analysis of genetic markers // Bioinformatics. 2008. V. 24. P. 1403–1405. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btn129
  17. Olschewsky А., Hinrichs D. An overview of the use of genotyping techniques for assessing genetic diversity in local farm animal breeds // Animals. 2021. V. 11 (7). P. 2016. https://www.mdpi.com. https://doi.org/10.3390/ani11072016

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).