Microsatellite analysis of Kalmyk cattle

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Development of specialized beef cattle breeding contributes to increase in beef production, which directly affects the country’s food security. Currently, increasing productivity of animals is the major trend of cattle breeding development, which in turn requires improvement of breeding. The effectiveness of breeding work depends on the assessment of genetic value of breeding animals. To control authenticity of animal origin is a prerequisite for conducting breeding work. One of the main directions of cattle breeding in Kalmykia is breeding of Kalmyk cattle. The aim of the research was to study genetic diversity of Kalmyk cattle populations using microsatellite analysis. The study was conducted in the Regional Research and Production Center for Reproduction of Kalmyk State University. 60 Kalmyk cattle from ‘Plodovitoe’ agricultural production company in Maloderbetovsky district were studied. PCR analysis was performed by 9 microsatellite loci: BM1824, BM 2113, INRA023, SPS 115, TGLA 122, TGLA 126, TGLA 227, ETH 10, ETH 225. It was found that the average number of alleles was 10.1, while the number of alleles per locus varied from 7 (BM 1824, SPS 115, ETH 10) to 18 (TGLA 122). The loci with the largest range of alleles were BM 2113 (12), INRA 023 (12), TGLA 122 (18) and TGLA 227 (12). The most informative loci were INRA 023, TGLA 122 and TGLA 227. The level of observed heterozygosity varied from 0.67 (ETH 10) to 0.83 (SPS 115, TGLA 227, ETH 225), and expected heterozygosity - from 0.86 (BM 1824, SPS 115, ETH 10) to 0.92 (BM 2113, INRA 023, TGLA 227). Analysis of fixation index data showed that 8 loci had negative index (BM 1824 (-0.22), BM 2113 (-0.26), INRA 023 (-0.26), SPS 115 (-0.18), TGLA 122 (-0.12), TGLA 126 (-0.10), ETH 10 (-0.28), ETH 225 (-0.04) and 1 locus (TGLA 227) had positive index (1.0). The results of the analysis of microsatellite loci showed that level of genetic diversity in the studied herd of Kalmyk cattle is high.

Sobre autores

Viktoria Ubushieva

Kalmyk State University named after B.B. Gorodovikov

Autor responsável pela correspondência
Email: vicki_93g@mail.ru
ORCID ID: 0000-0003-0320-7771
Código SPIN: 1991-8614

Researcher, Youth laboratory

Elista, Republic of Kalmykia, 358000, Russian Federation

Ivan Gorlov

Volga Region Research Institute of Meat and Milk Production and Processing

Email: niimmp@mail.ru
ORCID ID: 0000-0002-8683-8159
Código SPIN: 8249-9437

Doctor of Agricultural Sciences, Academician of the Russian Academy of Sciences, Scientific director

6 imeni Marshala Rokossovskogo st., Volgograd, 400131, Russian Federation

Nadezhda Chimidova

Kalmyk State University named after B.B. Gorodovikov

Email: nadezhdatchimidova@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0003-3043-091X
Código SPIN: 3221-7432

Head of the Youth laboratory

Elista, Republic of Kalmykia, 358000, Russian Federation

Altana Ubushieva

Kalmyk State University named after B.B. Gorodovikov

Email: ameli-altanas@mail.ru
ORCID ID: 0000-0002-9916-7972
Código SPIN: 7219-0185

Researcher, Youth laboratory

Elista, Republic of Kalmykia, 358000, Russian Federation

Bibliografia

  1. Kuzmina TN. The domestic beef cattle breeding’s prospects. Machinery and technologies in livestock. 2019;(2):92–97. (In Russ.).
  2. Kuzmin VN, Kuzmina TN. State of beef cattle breeding of Russian Federation. Machinery and technologies in livestock. 2020;(3):4–10. (In Russ.).
  3. Vodennikov OG, Yarkova TM. The role of beef cattle-raising for food security of the region. Far East agrarian herald. 2018;(1):94–101. (In Russ.). doi: 10.24411/1999–6837–2018–11015
  4. Gorlov IF, Shakhbazova OP, Radjabov RG, Ivanova NV, Mosolova DA. Efficiency of beef production in Rostov region. Animal husbandry and fodder production. 2018;101(1):231–238. (In Russ.).
  5. Tanana LA, Epishko OA, Glinskaya NA. STR-loci in control of the origin of cattle of the Belarusian blackand-white breed. Sbornik nauchnykh trudov Stavropol’skogo nauchno-issledovatel’skogo instituta zhivotnovodstva i kormoproizvodstva. 2014;2(7):204–207. (In Russ.).
  6. Khabibrakhmanova YA, Kalashnikova LA, Golubkov AI, Lefler TF, Golubkov AA, Mirvaliev FS. Genetic polymorphism of Holstein bulls of JVC ‘Krasnoyarsk agroplem’ based on microsatellite DNA markers. Bulletin of KSAU. 2019;(3):135–140. (In Russ.).
  7. Glinskaya NA, Tanana LA, Epishko OA, Kaspirovich DA. Optimizations for STR marking protokol for proof of cattle parentage. Bulletin of Palesky State University. Series in natural sciences. 2014;(2):17–24. (In Russ.).
  8. Kuznetsov VM. Comparison of methods for evaluating genetic differentiation of populations by microsatellite markers. Agricultural Science Euro-North-East. 2020;21(2):169–182. (In Russ.). doi: 10.30766/2072–9081.2020.21.2.169–182
  9. Jarne P, Lagoda PJL. Microsatellites, from molecules to populations and back. Trends Ecol Evol. 1996;11(10):424–429. doi: 10.1016/0169–5347(96)10049–5
  10. Glazko VI, Glazko GV. Vvedenie v genetiku, bioinformatika, DNK-tekhnologiya, gennaya terapiya, DNKekologiya, proteomika, metabolika [Introduction to genetics, Bioinformatics, DNA technology, Gene therapy, DNA ecology, proteomics, metabolics]. Moscow: KURS publ.; 2023. (In Russ.).
  11. Maudet C, Luikart G, Taberlet P. Genetic diversity and assignment tests among seven French cattle breeds based on microsatellite DNA analysis. J Anim Sci. 2002;80(4):942–950. doi: 10.2527/2002.804942x
  12. Kojima K, Kawai Y, Misawa K, Mimori T, Nagasaki M. STR-realigner: a realignment method for short tandem repeat regions. BMC Genomics. 2016; 17(1):991. doi: 10.1186/s12864–016–3294‑x
  13. Zinovyeva NA, Gladyr EA. Genetic expertise of agricultural animals: application of the test systems based on microsatellites. Achievements of Science and Technology in agro-industrial complex. 2011;(9):19–20. (In Russ.).
  14. Smaragdov MG. Genome wide assessment of inter-herd genetic differences of cattle. Achievements of Science and Technology in agro-industrial complex. 2018;(4):47–49. (In Russ.). doi: 10.24411/0235–2451–2018–10411
  15. Chimidova NV, Ubushieva AV, Ubushieva VS, Sangadzhiev RD. Zootechnical characteristics of Kalmyk cattle in the conditions of a breeding Reproducer. In: Fundamental and applied scientific research: current issues, achievements and innovations: conference proceedings. Penza; 2022. p.88–93. (In Russ.).
  16. Otarov A. Kalmyk breed: features and advantages. Animal husbandry of Russia. 2018;(2):75–76. (In Russ).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial 4.0 Internacional.

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».