Analysis of the Genetic Structure of 29 Horse Breeds of Russian Selection by str Markers

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The current stage of genetic certification of horses of factory and local breeds based on microsatellite analysis makes it possible to quite effectively carry out identification and genetic examination of the origin of breeding animals, as well as solve the problem of assessing and preserving genetic resources. With a reduction in the number of breeding stock to 200–300 mares, observed in a number of breeds, the threat of a decrease in the genetic diversity of populations and the accumulation of genetic load increases, which necessitates the need to study and monitor the genetic structure of horse breeds. In this regard, our comparative genetic analysis of polymorphism of 17 microsatellite loci in 20541 horses of 30 factory and local breeds allows us to certify the basic part of the genetic resources of the horse breeding of the Russian Federation. including riding, trotter, draft and local breeds. During the genetic population analysis of the studied breeds, basic parameters were assessed: the total number of allele variants (Na), the effective number of alleles (Ae), the average number of alleles per locus (MNA), the level of observed (Ho) and expected heterozygosity (He), as well as the coefficient of intrapopulation inbreeding Fis. Phylogenetic relationships of breeds were assessed using the R and R Studio software packages. Among horse breeds of different specializations, the highest values of all indicators of genetic diversity (Ae, Ho, He and Na) were determined in aboriginal populations. In the allele pool of local horse breeds, there were rare alleles ASB2T, HMS7S, HMS6J, HMS6H, HMS2T, HMS1O, HTG7L, HTG6L, HTG6H, VHL20S, ASB17Z, ASB17X, ASB17U, LEX3S, LEX3R and CA425E, which were absent in horses of factory breeds. Among the riding horse breeds created in Russia, the Budennovsk, Don and Kabardian horse breeds stood out due to the presence of rare alleles. Alleles ASB2G, ASB2F, HMS2F, HTG7Q and ASB23O were found in trotter horses, which were not identified in the genetic structure of other breeds. The phylogenetic analysis showed the division of horse breeds into two clear subclusters, the first of which included only factory breeds. The second cluster united all the native breeds, as well as the Orlov trotter and a group of draft breeds, which were used for many years as improvers of the local horse population. The analysis of the genetic structure of domestic horse breeds revealed a fairly high reserve of diversity even in small populations, which is an indispensable condition for successful selection in horse breeding.

Толық мәтін

Рұқсат жабық

Авторлар туралы

N. Blohina

All Russian Research Institute for Horse Breeding

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: nbloh16@yandex.ru
Ресей, Ryazan oblast, p. Divovo, 391105

L. Khrabrova

All Russian Research Institute for Horse Breeding

Email: nbloh16@yandex.ru
Ресей, Ryazan oblast, p. Divovo, 391105

Әдебиет тізімі

  1. Вдовина Н.В., Юрьева И.Б. Мониторинг генетической структуры мезенской породы лошадей по микросателлитам ДНК // Вавиловский журн. генетики и селекции. 2021. Т. 25.(2): 202–207. https://doi.org/10.18699/VJ21.024
  2. Блохина Н.В., Храброва Л.А., Зайцев А.М., Гавриличева И.С. Оценка генетического разнообразия микросателлитных локусов у лошадей тяжелоупряжных пород // Генетика и разведение животных. 2018. № 2. С. 39–44. https://doi.org/10.31043/2410-2733-2018-2-39-44
  3. Гавриличева И.С. Генетико-популяционная характеристика русской рысистой породы лошадей по локусам микросателлитов ДНК // АгроЗооТехника. 2019. Т. 2. № 3. С. 2. https://doi.org/10.15838/alt.2019.2.3.2
  4. Глазко В.И., Косовский Г.Ю., Глазко Т.Т., Федорова Л.М. ДНК-маркеры и “микросателлитный код” (обзор) // С.-х. биология. 2023. Т. 58. № 2. С. 223–248.
  5. Долматова И.Ю., Ниятшин Ф.И., Уразбахтин Р.Ф. Популяционно-генетическая характеристика лошадей башкирской породы по микросателлитам ДНК // Коневодство и конный спорт. 2017. № 4. С. 17–19.
  6. Калашников В.В., Храброва Л.А., Зайцев А.М. и др.. Полиморфизм микросателлитной ДНК у лошадей заводских и локальных пород // С.-х. биология. 2011. Т. 46. № 2. С. 41–45.
  7. Калашникова Л.А., Новиков А.А., Семак М.С. Развитие генетической экспертизы племенной продукции в животноводстве // Зоотехния. 2022. № 11. С. 25–28.
  8. Марзанов Н.С., Насибов М.Г., Марзанова Л.К. и др. Генетические маркеры в теории и практике разведения овец. М.: Пионер, 2010. 184 с.
  9. Храброва Л.А. Теоретические и практические аспекты генетического мониторинга в коневодстве: Дис. … д-ра с.-х. наук. М.: ВНИИ коневодства, Дивово, 2011. 38 с.
  10. Храброва Л.А. Стратегия использования генетических маркеров и геномной селекции в коневодстве. Дивово, 2015. 81 с.
  11. Эрнст Л.К., Зиновьева Н.А. Биологические проблемы животноводства в XXI веке. М.: РАСХН, 2008. 501 с.
  12. Lippold S., Matzke N.J., Reissmann M. Whole mitochondrial genome sequencing of domestic horses reveals incorporation of extensive wild horse diversity during domestication // BMC Evol. Biol. 2011. V. 11. https://doi.org/10.1186/1471-2148-11-328
  13. Stock K.F., Jönsson L., Ricard A., Mark T. Genomic applications in horse breeding // Animal Frontiers. 2016. V. 6. I. 1. P. 45–52. https://doi.org/10.2527/af.2016-0007
  14. Atroshchenko M., Dementieva N., Shcherbakov Yu. et al. The genetic diversity of horse native breeds in Russia // Genes. 2023. V. 14. https://doi.org/10.3390/genes14122148
  15. Jarne P., Lagoda P.J.L. Microsatellites, from molecules to populations and back // Trends in Ecol. and Evol. 1996. V. 11(10). P. 424–429. https://doi.org/10.1016/0169-5347(96)10049-5
  16. Khaudov A.D., Duduev A.S., Kokov Z.A. et al. Diversity of Kabardian horses and their genetic relationships with selected breeds in the Russian Federation based on 17 microsatellite loci // IOP Conf. Series. Earth and Envir. Sci. 2019. https://doi.org/10.1088/1755-1315/341/1/012072
  17. Khrabrova L.A. Characterization of genetic horse breeding resources in Russia. Lambert Acad. Publishing, OmniScriptum GmbH&Co KG, 2015. 59 p. https://www.abebooks.com/9783659808814/Characterization-genetic-horse-breeding-resources-3659808814/plp
  18. Храброва Л.А., Блохина Н.В., Белоусова Н.Ф., Котран Е.Г. Оценка генеалогической структуры вятской породы лошадей (Equus ferus caballus) с использованием анализа ДНК // Генетика. 2022. Т. 58. № 4. С. 457–462.
  19. Blohina N.V., Khrabrova L.A., Gavrilicheva I.S. Application of modern technologies in identifying distinctive features in the subpopulation of Novoaltaiskaya horses // IOP Conf. Series: Earth and Environ. Sci. 2021. V. 624(1). 012019.
  20. Zaitcev A.M., Gavrilicheva I.S., Blohina N.V. Аssessment of the population structure of horses of the Priobskaya breed based on modern technologies // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2021. V. 624. https://doi.org/10.1088/1755-1315/624/1/012032
  21. Chang C.C., Chow C.C., Tellier L.C.A.M. et al. Second-generation PLINK: Rising to the challenge of larger and richer datasets // (Giga)n Science 2015. V. 4. I. 1. s 13742-015-0047-8. https://doi.org/10.1186/s13742-015-0047-8
  22. Francis R.M. Pophelper: An R package and web app to analyse and visualize population structure // Mol. Ecol. Resour. 2017. V. 17. P. 27–32.
  23. Van de Goor L.H.P., Panneman H., Haeringen W.A. A proposal for standardization in forensic equine DNA typing: allele nomenclature for equine-specific STR loci // Animal Genet. 2010. V. 41. № 2. P. 122–127.
  24. Nei M. Molecular Evolutionary Genetics. N.Y.: Columbia Univ. press, 1987. 512 p.
  25. Van de Goor L.H., Van Haeringen W.A., Lenstra J.A. Population studies of 17 equine STR for forensic and phylogenetical analysis // Animal Genet. 2011. V. 42(6). P. 627–633. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2011.02194.x
  26. Librado P., Khan N., Fages A. The origins and spread of domestic horses from the Western Eurasian steppes // Nature. 2021. V. 598. P. 634–640. https://doi.org/10.1038/s41586-021-04018-9

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу
2. Fig. 1. Histogram of allele frequencies in the AHT4 locus in riding horses.

Жүктеу (447KB)
Метадеректер
3. Рис. 2. Гистограмма частот встречаемости аллелей в локусе LEX3 у лошадей верховых пород.

Жүктеу (309KB)
Метадеректер
4. Fig. 3. Genetic identification and clustering of horses of different breeds according to Nei [24].

Жүктеу (342KB)
Метадеректер
5. Fig. 4. Dendrogram of genetic distances of horses of different breeds bred in the territory of the Russian Federation.

Жүктеу (250KB)
Метадеректер

© Russian Academy of Sciences, 2024

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».