Comparative microsatellite analysis of zeboid cattle with breeds of Bos taurus

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Comparative genotyping of a population of zeboid cattle (Bos taurus × Bos indicus) and eight populations of B. taurus breeds, including six domestic (Нolmogorskaya, Yaroslavskaya, Red Gorbatovskaya, Kostromskaya, Tagil’skaya, Gray Ukrainian) and two transboundary European breeds (Holstein and Brown Swiss). A total of 562 individuals were examined. Based on the results of the STR analysis, it was found that all population samples of B. taurus were characterized by an average allelic diversity AR = 4.87–6.7 and a fairly high level of genetic variability HE = 0.68–0.76 with a slight predominance of random matings FIS = –0.1... 0.0. In zeboid cattle, the corresponding indicators were AR = 5.96, HE = 0.72 and FIS = –0.0278. At the same time, differences in the genetic structure of the B. taurus breeds under consideration were largely determined by population-demographic fluctuations, and the genetic and phenotypic heterogeneity detected in the population of zeboid cattle was determined by a decrease in the effect of artificial selection.

Толық мәтін

В 2022 г. общая численность крупного рогатого скота (Bоs taurus и Bos indicus, включая их помесные формы) во всем мире составила около 940 млн голов [1], причем более половины мирового поголовья приходилось на две страны: Индию и Бразилию, где в структуре крупного рогатого скота традиционно преобладают зебу (B. indicus). Несмотря на низкое качество мяса и незначительную молочную продуктивность, зебу, в отличие от европейского скота (B. taurus), обладает резистентностью к ряду заболеваний и высокой способностью переваривать трудноусвояемые растительные корма [2]. При этом молоко коров зебу по своим качественным показателям характеризуется высоким содержанием жира (5–6%) и белка (3.7–4.2%) [3]. Указанные преимущества позволяют использовать зебу для выведения помесных форм и пород, получаемых на основе межвидовой гибридизации (В. taurus ×B. indicus).

Среди наиболее известных примеров гибридного скота с использованием зебу можно назвать такие породы мясного направления, как санта-гертруда, брангус, бифмастер, чербрей, индубразил, из молочных пород – это австралийский молочный зебувидный скот, ямайка-хоуп, кубинская сибонея и др. [4–7].

В нашей стране идея использования зебу для получения гибридов и создания новых жирно- и белковомолочных пород крупного рогатого скота, устойчивых к заболеваниям и неблагоприятному климату, впервые возникла в “Аскания-Нова” и была реализована в 30-е гг. прошлого столетия М.Ф. Ивановым, И.С. Журавком и А.Е. Мокеевой, затем Е.П. Стекленевым, П.Н. Буйной, Ю.С. Мусиенко и др. [8]. Впоследствии селекционная работа по созданию высокопродуктивных форм зебувидного скота продолжилась на Кавказе и в Средней Азии, где имелись местные породы зебу (азербайджанская и туркменская), а также примитивный зебувидный скот хорасанского типа (Узбекистан, Таджикистан, Туркмения). На основе этого поголовья были созданы крупные массивы швицезебувидных и красных зебувидных коров [9–11].

В 1956 г. на базе научно-экспериментального хозяйства (НЭХ) “Снегири” Главного ботанического сада АН СССР (Московская обл.) впервые в нечерноземной зоне России начался эксперимент по получению и разведению гибридов коров черно-пестрой породы с быками азербайджанского зебу [12]. В дальнейшем создание новых групп животных проводили с прилитием крови кубинского и новозеландского зебу, а также пенджабского зебу породы сахивал. В 1999 г. для увеличения молочности и улучшения формы вымени у гибридных животных в скрещиваниях стали использовать голштинских быков [12, 13]

Однако несмотря на то, что стадо зебувидного скота в Московской обл. существует вот уже более 60 лет, имеется всего лишь одна работа, в которой проводилось сравнение генотипов зебувидных коров с породами B. taurus по ISSR-маркерам [14]. Целью нашего исследования стало cравнительное изучение зебувидного скота НЭХ “Снегири” и пород B. taurus с использованием микросателлитной пролиферации ДНК. В отличие от ISSR этот метод является более эффективным и востребованным при изучении генетической структуры популяций. Достаточно сказать, что по данным мировых научных публикаций за период с 2005 по 2020 гг. при генотипировании разных видов сельскохозяйственных животных чаще всего применялись именно STR-маркеры – 48% [15].

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Материалом для исследований являлись образцы биоматериала (кровь) зебувидного скота HЭХ “Снегири” (Московская обл.) (NewKRS, n = 73) и животных восьми пород B. taurus, в т. ч. двух европейских: бурой швицкой (Костромская обл., Костромской р-н) (BrSwis, n = 50) и голштинской (Московская обл.) (Holst, n = 176), также шести отечественных: холмогорской (Республика Коми, Интинский р-н) (Kholm, n = 50), ярославской (Ярославская обл., Ярославский р-н) (Yaros, n = 50), тагильской (Пермская обл., Октябрьский р-н) (Tagil, n = 49), красной горбатовской (Нижегородская обл., Павловский р-н) (RedGor, n = 50), костромской (Костромская обл., Костромской р-н) (Kostr, n = 20) и серой украинской (Республика Алтай, Шебалинский р-н) (Grey, n = 44). ДНК выделяли из лейкоцитарной фракции крови с помощью набора реагентов Diatom™ DNA Prep 200 (ООО “ИзогенЛаб”, Россия) в соответствии с рекомендациями производителя.

Всего было прогенотипировано 562 животных по 14 STR-маркерам (BM1824, BM2113, CSRM60, CSSM66, ETH3, ETH10, ETH225, ILSTS006, INRA023, SPS115, TGLA53, TGLA122, TGLA126, TGLA227).

Мультиплексный ПЦР-анализ микросателлитных локусов, содержащих короткие тандемные повторы, проводили с использованием набора COrDIS Cattle (“Гордиз”, Москва, Россия) согласно инструкции производителя. После начальной денатурации 94°C 3 мин амплификацию фрагментов осуществляли в следующем температурно-временном режиме: четыре цикла при 98°C 30 с, 59°C 120 с, 72°C 90 с, с 6 циклами при 94°C 30 с, 59°C 120 с, 72°C, 90 с, с 18 циклами при 90°C 30 с, 59°C 120 с, 72°C, 75 с и окончательным удлинением при 68°C 15 мин. Полимеразную цепную реакцию выполняли на термоциклереVeriti (ThermoFisherScientific, США). Капиллярный электрофорез продуктов ПЦР-реакции проводили на генетическом анализаторе ABI 3130XL (Applied Biosystems, США) с последующим определением длин аллелей микросателлитов в программном обеспечении GeneMapper v. 4.0. (Applied Biosystems).

Для оценки структуры популяций зебувидного скота и пород B. taurus использовали следующие показатели: cреднее число индивидуумов, генотипированных по локусам (N), аллельное разнообразие (AR), наблюдаемая (HO) и ожидаемая (HE) гетерозиготности, доля полиморфных локусов, коэффициент инбридинга (FIS) [16]. Расчет уровней аллельного и генетического разнообразия, определение приват-аллелей, F-cтатистик Райта, оценку равновесия Харди–Вайнберга и анализ главных компонент по исследованным локусам (Principal Component Analysis, PCA) проводили с помощью программного обеспечения PopGenReport Version 3.0.4. [17, 18]. Межпородные филогенетические отношения устанавливали путем построения дендрограммы по методу NJ (Neighbor-Joining) [19] на основе генетических расстояний DA Нея [20].

РЕЗУЛЬТАТЫ

С использованием STR-маркеров были определены генотипы крупного рогатого скота, включая популяцию зебувидного скота НЭХ “Снегири”. Как показано в табл. 1, наибольшие значения доли полиморфных локусов – 71.16% и уровня аллельного разнообразия – 6.7 были отмечены у тагильского скота, а наименьшие у бурого швицкого – 50.09 и 5.28 соответственно. Зебувидный скот по этим показателям занимал промежуточное положение с долей полиморфных локусов – 63.81% и величиной аллельного разнообразия равной 5.96.

Значения наблюдаемой (HO) и ожидаемой гетерозиготности (HE) во всех рассматриваемых популяциях оказались очень близки между собой. Особенно это было характерно для холмогорских коров (HO = 0.73, HE = 0.73) и в наименьшей степени для серого украинского скота (HO = 0.73, HE = 0.65). При этом за исключением холмогорской породы у которой коэффициент инбридинга FIS оказался равным 0, во всех остальных популяциях крупного рогатого скота, включая зебувидный скот, отмечали незначительное преобладание случайных спариваний – FIS от –0.01 до –0.0685. Тем не менее достоверные отклонения от равновесия Харди–Вайнберга получены только по двум породам: бурой швицкой и серой украинской (табл. 1).

 

Таблица 1. Параметры аллельного и генетического разнообразия популяций крупного рогатого скота

Породы КРС

N

Полиморфные локусы, %

AR

HO

HE

FIS

HWE

Holst

176

62.36

5.52

0.72

0.71

–0.0141

0.8067

Tagil

49

71.16

6.7

0.77

0.76

–0.0132

0.0704

Kholm

50

60.36

5.8

0.73

0.73

0

0.0980

RedGorb

50

68.8

6.21

0.78

0.73

–0.0685

0.9987

BrSwitsk

50

50.09

5.28

0.77

0.70

–0.1

0

Grey

44

54.46

4.87

0.73

0.65

–0.0441

0.0023

Yaros

50

58.4

5.57

0.72

0.70

–0.0286

0.6586

Kostr

20

54.48

5.44

0.71

0.68

–0.0441

0.6156

NewKRS

73

63.81

5.96

0.74

0.72

–0.0278

0.7029

Примечание. N – число проанализированных образцов; ARаллельное разнообразие; HO наблюдаемая гетерозиготность; HE ожидаемая гетерозиготность; FIS коэффициент инбридинга; HWE – уровень значимости для отклонений от равновесия Харди–Вайнберга.

 

Всего в рассматриваемых популяциях крупного рогатого скота было обнаружено 24 приват-аллеля, в т. ч. по одному у костромского, бурого швицкого и голштинского cкота и 7 – в популяции серых украинских коров. У зебувидного скота выявлены 4 приват-аллеля, три из которых превышали вероятность появления равную 0.1. Приват-аллель 123 встречался в локусе Eth3 только у ярославского скота, 284 в локусе Ilsts006 – у серого украинского, 106 в локусе Csrm60 – у холмогорского и 121 в локусе Bm2113 – у тагильского, причем из всех пород с наибольшей частотой (30%) выявлялся только аллель 171 в локусе Tgla122 в популяции голштинского скота (табл. 2). При рассмотрении F-cтатистик по исследованным локусам значение FIS = –0.0268 указывает на незначительный избыток гетерозиготных генотипов, с невысокой вероятностью встречи аллелей общего предка в рассматриваемых популяциях FIT = 0.07, а уровень FST=0.0942 свидетельствует о их средней дивергенции, наибольший вклад в которую вносит локус Tgla126 (табл. 3). Определенный интерес представляет сравнение дендрограммы Neighbor-Joining и графика главных компонент (PCA) (рис. 1 и 2). Можно видеть, что согласно Neighbor-Joining взаимоотношениям (рис. 1), зебувидный скот формирует один подкластер с голштинской породой, входя в общий кластер с холмогорским и серым украинским скотом. Действительно, голштинская порода использовалась для повышения продуктивности зебувидного скота НЭХ “Снегири” [3]. В свою очередь основой голштинского скота послужила голландская остфризская порода, которая использовалась и при создании холмогорского скота [21]. Что же касается близости никак не связанных между собой серой украинской и холмогорской пород, то в данном случае скорее всего проявляется эффект “романовской овцы” [22], когда популяция не родственная ни одной из рассматриваемых групп животных случайным образом объединяется с разными породами. В нашем случае это серая украинская порода, которая ведет свое происхождение от серого степного скота, включающего подольскую и романскую породы, в прошлом широко распространенных в южной части Европы, а также степной в зоне Средиземноморья и Причерноморья [23].

 

Рис. 1. Филогенетическое дерево популяционных выборок пород B. taurus и зебувидного скота НЭХ “Снегири” методом NJ с генетическими расстояниями DA Нея.

 

Рис. 2. Проекция особей исследуемых популяций пород B. taurus и зебувидного скота НЭХ “Снегири” на плоскости двух координат по данным PCA-анализа.

 

Таблица 2. Приват-аллели в локусах и популяциях крупного рогатого скота

Локус

Популяция

Аллель

Частота встречаемости, ٪

Eth3

Yaros

123

3

Inra023

Grey

196

14

Inra023

Tagil

204

1

Inra023

RedGor

216

5

Ilsts006

Grey

284

1

Tgla227

NewKRS

085

5

Tgla122

Kholm

139

3

Tgla122

Tagil

145

2

Tgla122

Kostr

159

1

Tgla122

Holst

171

30

Sps115

NewKRS

250

3

Sps115

Grey

261

1

Sps115

Grey

262

1

Eth225

BrSwis

156

4

Eth225

NewKRS

160

9

Tgla53

NewKRS

152

1

Tgla53

Tagil

182

3

Tgla53

Tagil

188

1

Csrm60

Kholm

106

1

Bm2113

Tagil

121

1

Bm2113

Grey

143

2

Bm1824

RedGor

174

13

Bm1824

Grey

176

1

Bm1824

Grey

184

1

 

Таблица 3. F-cтатистики по исследованным локусам популяций крупного рогатого скота

Локус

FIS

FST

FIT

Eth225

–0.0342

0.0663

0.0344

Eth10

–0.0549

0.0716

0.0206

Csrm60

–0.0404

0.0719

0.0344

Cssm66

0.0157

0.0885

0.1028

Tgla227

–0.0228

0.0892

0.0685

Bm1824

0.0135

0.0926

0.1049

Tgla122

–0.0403

0.0927

0.0561

Eth3

0.0016

0.0928

0.0943

Tgla53

–0.0143

0.0945

0.0816

Sps115

–0.0169

0.0956

0.0803

Bm2113

–0.0432

0.1008

0.0620

Ilsts006

–0.0518

0.1102

0.0641

Inra023

–0.0033

0.1170

0.1142

Tgla126

–0.0839

0.1345

0.0618

Cредняя

–0.0268

0.0942

0.0700

 

С другой стороны, не вызывает сомнений обнаруживаемое на дендрограмме родство бурой швицкой и костромской пород, так как последняя была создана путем скрещивания местного костромского скота с альгаузской и бурой швицкой породами. Вполне естественным выглядит также объединение ярославских и красных горбатовских коров, являющихся в своей основе отродьями двух ветвей великорусского скота: северного и приокского. В то время как относительная обособленность тагильской породы объясняется тем, что она была выведена из местного низко продуктивного уральского скота с участием ярославской и холмогорской пород [21].

При последующем рассмотрении тех же самых популяций с использованием метода главных компонент (PCA) (рис. 2) мы видим несколько иную картину межпородных взаимодействий. Так, в отличие от Neighbor-Joining-дендрограммы популяции голштинского, бурого швицкого и серого украинского скота локализуются на графике PCA достаточно обособленно, при том что совершенно неродственные друг другу породы, представленные популяциями тагильского, красного горбатовского, костромского и зебувидного скота оказались сближенными. В частности, популяция зебувидного скота в значительной степени перекрывается с животными костромской породы, несколько менее – с красным горбатовским и тагильским скотом, и совсем незначительно – с бурыми швицкими и голштинскими коровами. Такое несоответствие, вероятнее всего, определяется внутрипопопуляционной генетической неоднородностью зебувидного скота НЭХ “Снегири”, выявляемой и путем визуальной экстерьерной оценки.

Например в стаде зебувидного скота встречаются четыре основных окрасочных фенотипа (рис. 3, 4): два преобладающих – практически черный и пегий (черно-белый), и два редких – красный и коричневый с затемненной головой и подпалинами. Следует сказать, что выявляемые цвета характерны для исходных родительских форм зебувидного скота НЭХ “Снегири”: пегая и черная соответствуют масти холмогорского и голштинского скота, а красная и коричневая – нативной окраске зебу.

 

Рис. 3. Зебувидный скот НЭХ “Снегири” масти черно-пестрого и голштинского скота.

 

Рис. 4. Зебувидный скот НЭХ “Снегири” масти зебу.

 

ОБСУЖДЕНИЕ

В современной научной литературе имеется большое количество работ, посвященных изучению полиморфных структур ДНК крупного рогатого скота, в т. ч. по STR-маркерам. Чаще всего c использованием микросателлитного генотипирования сравнивали породы B. taurus и B. indicus в пределах одного, либо обоих таксонов [24–29]. Гораздо меньше изучены помеси или породы, созданные при участии зебу [30, 31] и практически отсутствуют исследования по сравнительному анализу популяционно-генетической структуры и родства пород B. taurus и B. indicus с зебувидным скотом [32, 33].

В этом контексте достаточно близка алгоритму нашего исследования работа бразильских ученых, изучавших пять местных креольских пород крупного рогатого скота, две европейские породы молочного направления и три породы зебу [34]. Согласно их данным, рассматриваемые породы B. taurus и B. indicus отличались высоким аллелльным и генетическим разнообразием и незначительным уровнем инбридинга. При этом параметры F статистик для исследуемых популяций характеризовали их, как имеющих дефицит гетерозигот FIS = 0.071, со средней дифференциацией FST = 0.078 и отклонением от случайного спаривания в сторону незначительного инбридинга FIT = 0.144 > FST.

Примечательно, что сходные значения сводных оценок F-статистик отмечают для подавляющего большинства пород B. taurus и B. indicus [35]. Значительно реже при изучении генетической структуры популяций крупного рогатого скота выявляют избыток гетерозигот и преобладание неродственных спариваний. Чаще всего подобные отклонения могут быть обусловлены снижением селекционного отбора, влиянием интрогрессии пород-улучшателей или же проведением специальных мероприятий, направленных на сохранение малочисленных пород [36].

Кроме того, большинство авторов отмечают, что аборигенные и региональные культурные породы крупного рогатого скота в отличие от специализированных трансграничных пород, характеризуются более высокой генетической изменчивостью [27, 32, 34]. Тем не менее в нашем исследовании эта закономерность не подтвердилась для костромской, ярославской и серой украинской пород, ожидаемая гетерозиготность которых (HE = 0.65–0.70) оказалась меньшей или была одинаковой при сравнении с популяциями бурого швицкого и голштинского скота (HE = 0.70–0.71) (табл. 1).

Возможная причина подобного отклонения кроется в популяционно-демографических изменениях. Общеизвестно, что уменьшение популяции приводит к снижению ее генетической изменчивости [27], и напротив, увеличение поголовья – к повышению [37]. Так, рост единственной в стране популяции тагильского скота, которая за 11 лет увеличилась в 2.5 раза со 104 до 260 голов [38], мог сказаться на увеличении ее ожидаемой гетерозиготности до HE = 0.76, а следствием уменьшения численности алтайской популяции серого украинского скота стал невысокий уровень генетической изменчивости – HE = 0.65 относительно крупных стад этой породы в украинских хозяйствах ООО “Голосеево” и КСП “Вороньков”, где этот же самый показатель cоставил HE = 0.80 и 0.81 соответственно [39]. Если же рассматривать породы в целом, то за период с 2010 по 2021 гг. общая численность костромского скота в Российской Федерации сократилась на 31.9%, а ярославского – на 45.9%, что также не могло не сказаться на изменении генетической структуры их популяций [38].

Что же касается зебувидного скота НЭХ “Снегири”, то здесь значения аллельного разнообразия AR = 5.96 и уровня гетерозиготности HE = 0.72 оказались примерно сходными с соответствующими показателями у африканского зебувидного скота санга (AR = 6.07–6.25, HE = 0.71–0.72) и зенга (AR = 5.97–6.27, HE = 0.71–0.72) [33]. Считается, что санга образовался путем гибридизации местного безгорбого крупного рогатого скота Bos taurus africanus с зебу, а зенга – скрещиванием зебу с санга [40, 41]. Однако если у скота зенга и санга наблюдается дефицит гетерозигот, то в популяции зебувидного скота НЭХ “Снегири” отмечается их избыток.

Таким образом, при сравнении зебувидного скота (B. indicus× В. taurus) с породами В. taurus по микросателлитным маркерам было установлено, что все рассматриваемые выборки характеризовались средним аллельным разнообразием и достаточно высоким уровнем генетической изменчивости, с незначительным преобладанием случайных спариваний. При этом различия в генетической структуре рассматриваемых пород В. taurus преимущественно определялись популяционно-демографическими колебаниями, а выявляемая в популяции зебувидного скота (B. indicus × В. taurus) генетическая и фенотипическая (по масти) неоднородность обусловлена уменьшением действия искусственного отбора.

Исследования выполнены при финансовой поддержке РНФ – проект № 23-16-00059 и Государственного задания Министерства науки и высшего образования РФ “Оценка генетического потенциала национальных пород крупного рогатого скота” № 122020800034-4.

Все применимые международные, национальные и/или институциональные принципы ухода и использования животных были соблюдены.

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

×

Авторлар туралы

S. Beketov

Vavilov Institute of General Genetics of Russian Academy of Sciences; Tsitsin Main Botanical Garden, Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: svbeketov@gmail.com
Ресей, Moscow, 119991; Moscow, 127276

G. Svishcheva

Vavilov Institute of General Genetics of Russian Academy of Sciences

Email: svbeketov@gmail.com
Ресей, Moscow, 119991

V. Upelniek

Tsitsin Main Botanical Garden, Russian Academy of Sciences

Email: svbeketov@gmail.com
Ресей, Moscow, 127276

S. Senator

Tsitsin Main Botanical Garden, Russian Academy of Sciences

Email: svbeketov@gmail.com
Ресей, Moscow, 127276

S. Kuznetsov

Vavilov Institute of General Genetics of Russian Academy of Sciences

Email: svbeketov@gmail.com
Ресей, Moscow, 119991

E. Nikolaeva

Vavilov Institute of General Genetics of Russian Academy of Sciences

Email: svbeketov@gmail.com
Ресей, Moscow, 119991

Yu. Stolpovsky

Vavilov Institute of General Genetics of Russian Academy of Sciences

Email: svbeketov@gmail.com
Ресей, Moscow, 119991

Әдебиет тізімі

  1. Shahbandeh M. Cattle Population Worldwide 2012–2023. 2023. https://www.statista.com.
  2. Negussie B., Brannang E., Rottmann O.J. Reproductive performance and herd life of dairy cattle at Asella livestock farm, Arsi, Ethiopia. II. Crossbreds with 50, 75 and 87.5% European inheritance // J. of Animal Breeding and Genetics. 1999. V. 116. I. 3. P. 225–234.
  3. Амерханов Х.А., Соловьева О.И., Морозова Н.И. и др. Оценка экономического эффекта использования в молочном скотоводстве животных черно-пестрой породы с кровностью зебу // Известия ТСХА. 2020. Вып. 2. С. 116–133. https://doi.org/ 10.26897/0021-342X-2020-2-116-135
  4. Яковлев А.А. Вопросы использования зебу в селекционно-племенной работе с крупным рогатым скотом в Российской Федерации // Мат. Всесоюз. совещ. по гибридизации крупного рогатого скота с зебу. Тбилиси, 1982. С. 29–46.
  5. Schneeberger C.P., Wellington K.E., MacDowell R.E. Performance of Jamaica Hope cattle in commercial dairy herds in Jamaica // J. Dairy Sci. 1982. 65. P. 1364–1371.
  6. Suárez M.A., Zubizarreta I., Pérez T. Genotype by environment interaction in “Siboney de Cuba” cattle // Livestock Res. for Rural Development. 2009. V. 21. № 9. P. 31–42.
  7. Amer P.R., Santos B., Byrne T.J. et al. Updates to the New Zealand national breeding objective for dairy cattle // Proc. Assoc. Advmt. Anim. Breed. Genet. 2013. V. 20. P. 471–474.
  8. Гузеев Ю. Зебувидный скот – перспективы развития в Украине // Тваринництво України, 2012. Т. 42. № 12. C. 17–20.
  9. Вердиев З.К. Зебуводство. М., 1986. 240 с.
  10. Амерханов Х.А., Шевхужев А.Ф., Эльдаров Б.А. Гибридизация крупного рогатого скота на Северном Кавказе. М.: Илекса, 2014. 424 с.
  11. Аюбов Б.М. Молочная продуктивность, качество и некоторые технологические свойства молока коров разводимых в Таджикистане: Дис. ... канд. с.-х. наук. Душанбе: Таджикский аграр. ун-т им. Шириншох Шотемур, 2016. 123 с.
  12. Упелниек В.П., Завгородний С.В., Махнова Е.Н., Сенатор С.А. История происхождения и перспективы распространения зебувидного типа черно-пестрой породы крупного рогатого скота (обзор) // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 11. С. 66–72. https://doi.org/10.24411/0235-2451-2020-11211
  13. Рубенков А.А. Высокопродуктивное гибридное молочное стадо. Москва: Колос, 1977. 127 с.
  14. KosovskyG.Yu., Glazko T.T., Arkhipov A.V. etal.The use of ISSR markers for characterization of genetic differentiation of cattle breeds // Проблемы биологии продуктивных животных. 2016. № 3. С. 91–97.
  15. OlschewskyА., Hinrichs D. An overview of the use of genotyping techniques for assessing genetic diversity in local farm animal breeds // Animals. 2021. V. 11. № 7. https://www.mdpi.com. https://doi.org/10.3390/ani11072016
  16. Кузнецов В.М. Сравнение методов оценки генетической дифференциации популяций по микросателлитным маркерам // Зоотехния. 2020. Т. 21. № 2. С. 169–182. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2020.21.2.169-182
  17. Adamack A.T., Gruber B .PopGenReport: Simplifying basic population genetic analyses in R. Methods // Ecol. Evol. 2014. № 5. P. 384–387. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12158
  18. Gruber B., Adamack A.T.landgenreport: A new R function to simplify landscape genetic analysis using resistance surface layers // Mol. Ecol. Resour. 2015. V. 15. P. 1172–1178. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12381
  19. Huson D., Bryant D. 2006. Application of phylogenetic networks in evolutionary studies // Mol. Bio. and Evol. V. 23. № 2. Р. 254–267. https://doi.org/ 10.1093/molbev/msj030.
  20. Takezaki N. Genetic distances and reconstruction of phylogenetic trees from microsatellite DNA // Genetics. 1996. V. 144 № 1. Р. 389–399. https://doi.org/10.1093/genetics/144.1.389
  21. Столповский Ю.А. Гостева Е.Р., Солоднева Е.В. Генетические и селекционные аспекты истории развития скотоводства на территории России. М.: Акварель, 2022. 87 с.
  22. Бекетов С.В., Денискова Т.Е., Доцев А.В. и др. Популяции тувинских короткожирнохвостых овец в структуре генофонда пород овец Российской Федерации // Генетика. 2024. Т. 60. №1. С. 80–93.
  23. Столповский Ю.А. Серая украинская порода. Генетические ресурсы крупного рогатого скота: редкие и исчезающие отечественные породы. М.: Наука, 1993. С. 94–111.
  24. Beja-Pereira A., Alexandrino P., Bessa I. et al. Genetic characterization of southwestern European bovine breeds: A historical and biogeographical reassessment with a set of 16 microsatellites // J. of Heredity. 2003. V. 94. P. 243–50. https://doi.org/10.1093/jhered/esg055
  25. Tapio I., Varv S., Bennewitz J. et al. Prioritization for conservation of northern European cattle breeds based on analysis of microsatellite data // Conservation Biology. 2006. V. 20. P. 1768–1779. https://doi.org/ 10.1111/j.1523-1739.2006.00488.x
  26. Li M.H., Kantanen J. Genetic structure of Eurasian cattle (Bos taurus) based on microsatellites: Clarification for their breed classification // Animal Genetics. 2009. V. 41. P. 150–158. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2009.01980.x
  27. Sodhi M., Mukesh M., Mishra B.P. et al. Microsatellite analysis of genetic population structure of zebu cattle (Bos indicus) breeds from north-western region of India // Animal Biotechnology. 2011. V. 22. P. 16–29.
  28. Sharma R., Maitra A., Singh P.K., Tantia M.S. Genetic diversity and relationship of cattle populations of East India: Distinguishing lesser known cattle populations and established breeds based on STR markers // Free PMC Article. 2013. № 2. P. 359. https://doi.org/10.1186/2193-1801-2-359
  29. Lokugalappatti LG. S., Wickramasinghe S., PABD A. et al. Indigenous cattle of Sri Lanka: Genetic and phylogeographic relationship with Zebu of Indus Valley and South Indian origin // PLoS One. 2023. V. 18. № 8. https://doi.org/10.1371/journal.pone.028276
  30. Bicalho H.M.S., Pimenta C.G., Mendes I.K.P.et al. Determination of ancestral proportions in synthetic bovine breeds using commonly employed microsatellite markers // Genet. Mol. Res. 2006. V. 5. № 3. P. 432–437.
  31. Baimukanov D.A., Semenov V.G., Nurbaev S.D.et al. Inter-population genetic diversity of cattle of the Kazakhstan population of Santa Gertrude breed of Zhetysu type by microsatellite DNA // IOP Conf. Series: Earth and Envir. Sci. Int. AgroScience Conf. (AgroScience-2020). Cheboksary, Russia: IOP Publishing, 2020. V. 604. https://doi.org/10.1088/1755-1315/604/1/012043
  32. Brenneman R.A., Chase Jr. C.C., Olson T.A. et al. Genetic diversity among Angus, American Brahman, SenepolRomosinuano cattle breeds // Animal Genetics. 2007. V. 38. P. 50–53. https://doi.org/ 10.1111 /j.1365-2052.2006.01551.x
  33. Zerabruk M., Li M.H., Kantanen J. et al. Genetic diversity and admixture of indigenous cattle from North Ethiopia: Implications of historical introgressions in the gateway region to Africa // Animal Genetics. 2012. V. 43. P. 257–266. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2011.02245.x
  34. EgitoА.А., Paiva S.R., Albuquerque M do S.M. et al. Microsatellite based genetic diversity and relationships among ten Creole and commercial cattle breeds raised in Brazil // BMC Genetics 2007. https://www.researchgate.net/publication/5780025. https://doi.org/10.1186/1471-2156-8-83
  35. Кузнецов В.М. F-cтатистики Райта: оценка и интерпретация // Проблемы биологии продуктивных животных. 2014. № 4. С. 80–104.
  36. Manatrinon S., Fischerleitner F., Baumung R. Genetic characterization among some Austrian and Hungarian cattle breeds // Arch. Tierz. 2008. V. 51. №. 5. P. 426-437.
  37. Кушнир А.В., Глазко В.И. Серый украинский скот и его близкородственные формы // Сибирский экологический журнал. 2009. Т. 16. № 3. С. 495–506. https://doi.org/10.1134/S1995425509030205
  38. Ежегодник по племенной работе в молочном скотоводстве в хозяйствах Российской Федерации. М.: Изд-во ВНИИплем, 2021. 262 с.
  39. Гузеев Ю.В., Мельник О.В., Спиридонов В.Г., Мельничук С.Д. Сравнительный анализ генетической структуры микропопуляции серой украинской породы крупного рогатого скота по ДНК-маркерам // Науковий вісник ЛНУВМБТ імені С.З. Ґжицького. 2015. Т. 17 № 3 (63) С. 166–171.
  40. Rege J.E.O. The state of African cattle genetic resources I. Classification framework and identification of threatened and extinct breeds // Animal Gen. Res. 1999. V. 25. P. 1–25. https://doi.org/10.1017/S1014233900003448
  41. Kwondo K., Taehyung K., Tadelle D. et al. The mosaic genome of indigenous African cattle as a unique genetic resource for African pastoralism // Nature Genetics. 2020. V. 52. № 10. P. 1099–1110. https://doi.org/10.1038/s41588-020-0694-2

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
2. Fig. 1. Phylogenetic tree of population samples of B. taurus and zebrafish breeds “Bullfinches” by the NJ method with genetic distances of DA Ney.

Жүктеу (11KB)
3. Fig. 2. Projection of individuals of the studied populations of B. taurus and zebuvidny cattle breeds “Bullfinches” on the plane of two coordinates according to PCA analysis.

Жүктеу (32KB)
4. Fig. 3. Zebuvidny cattle of the NEH “Bullfinches” suits of black-and-white and Holstein cattle.

Жүктеу (32KB)
5. Fig. 4. Zebra cattle of the NEH “Bullfinches” suit zebu.

Жүктеу (32KB)

© 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».