Влияние полиморфизма гена LGB на показатели молочной продуктивности коров холмогорской породы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В современной селекционной работе уделяется немалое внимание генетическим ресурсам крупного рогатого скота (КРС), оценка которых при грамотном проведении скрещивания и отбора может повысить эффективность всей отрасли в целом. Один из способов реализации генетических ресурсов животных - оперирование информацией о полиморфизме генов молочной продуктивности. Цель исследования - определить полиморфизм гена бета-лактоглобулина у коров холмогорской породы и выявить его влияние на хозяйственно-ценные показатели молока. Исследования провели на маточном поголовье КРС холмогорской породы АО «Холмогорский Племзавод». Генотип исследуемых животных по гену LGB определяли методом ПЦР ПДРФ с использованием эндонуклеазы рестрикции Hae III. Установлено, что аллель В гена бета-лактоглобулина является доминирующим в генофонде исследуемой выборки коров и его частота встречаемости равна 68 %, при этом самый распространенный генотип - АВ (47,4 %). Для оценки влияния разных генотипов LGB на молочную продуктивность и качество молока коров холмогорской породы показатели продуктивности за последнюю завершенную лактацию объединили в подгруппы в зависимости от генотипов и сравнили между собой. Скорее всего, уникальность холмогорской породы, выраженная не только в показателях молочной продуктивности, экстерьера и конституции, но и в генофонде, повлияла на расхождение полученных результатов с общими закономерностями. Во-первых, в нашем случае, аллель B положительно влияет не только на качественные и технологические характеристики молока, но и на количественные показатели молочной продуктивности. Во-вторых, наибольшая величина удоя и массовой доли сухих веществ принадлежит животным с генотипом AB. Рекомендуется включение процедуры оценки полиморфизма гена LGB в комплекс мероприятий селекционной-производственной работы для повышения экономической эффективности предприятия. Подобный шаг также поспособствует дальнейшему комплексному изучению этого гена как селекционного маркера.

Об авторах

Наталья Александровна Худякова

Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики им. академика Н.П. Лавёрова Уральского отделения Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: nata070707hudyakova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1302-2965
SPIN-код: 3906-2286

кандидат сельскохозяйственных наук, научный сотрудник лаборатории инновационных технологий в АПК

Российская Федерация, 163032, г. Архангельск, п. Луговой, д. 10

Екатерина Николаевна Щипакова

Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики им. академика Н.П. Лавёрова Уральского отделения Российской академии наук

Email: schipakova.katerina@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0007-6952-9665
SPIN-код: 8931-0882

младший научный сотрудник лаборатории инновационных технологий в АПК

Российская Федерация, 163032, г. Архангельск, п. Луговой, д. 10

Андрей Сергеевич Кашин

Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики им. академика Н.П. Лавёрова Уральского отделения Российской академии наук

Email: a9523005321@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0004-1155-0339
SPIN-код: 8130-4713

младший научный сотрудник лаборатории инновационных технологий в АПК

Российская Федерация, 163032, г. Архангельск, п. Луговой, д. 10

Список литературы

  1. Indyk HE, Hart S, Meerkerk T, Gill BD, Woollard DC. The β-lactoglobulin content of bovine milk: Development and application of a biosensor immunoassay. International Dairy Journal. 2017;73:68–73. doi: 10.1016/J.idairyj.2017.05.010
  2. Fedotova NV, Lozovaya GS. Beta-lactoglobulin polymorphism and evaluation of milk productivity of black-and-white cows of different genotypes. Bulletin of Altai State Agricultural University. 2011;(6):57–60. (In Russ.).
  3. Pogorelskiy IA, Pozovnikova MV. Polymorphism of β-lactoglobulin gene in black and white cattle population and the effect of β-lactoglobulin gene on cow’s milk productivity indicators. Genetics and breeding of animals. 2014;(1):45–47. (In Russ.).
  4. Ahmetov TM, Tjulkin SV, Zaripov OG. Beta-lactoglobulin gene polymorphism in livestock herds. Scientific notes Kazan Bauman state academy of veterinary medicine. 2010;202:36–41. (In Russ.).
  5. Tyulkin SV. Milk productivity and milk quality of cows with different beta-lactoglobulin genotypes. Mezhdunarodnaya nauchno-­prakticheskaya konferentsiya, posvyashchennaya pamyati Vasiliya Matveevicha Gorbatova. 2018;(1):258–259. (In Russ.).
  6. Di Gregorio P, Di Grigoli A, Di Trana A, Alabiso M, Maniaci G, Rando A, et al. Effects of different genotypes at the CSN3 and LGB loci on milk and cheese making characteristics of the bovine Cinisara breed. International Dairy Journal. 2017;71:1–5. doi: 10.1016/j.idairyj.2016.11.001
  7. Singh U, Deb R, Kumar S, Singh R, Sengar G, Sharma A. Association of prolactin and beta-lactoglobulin genes with milk production traits and somatic cell count among Indian Frieswal (HF × Sahiwal) cows. Biomarkers and Genomic Medicine. 2015;7(1):38–42. doi: 10.1016/j.bgm.2014.07.001
  8. Kyselová J, Ječmínková K, Matějíčková J, Hanuš O, Kott T, Štípková M, et al. Physiochemical characteristics and fermentation ability of milk from Czech Fleckvieh cows are related to genetic polymorphisms of β-casein, κ-casein, and β-lactoglobulin. Asian-­Australas Journal of Animal Sciences. 2019;32(1):14–22. doi: 10.5713/ ajas.17.0924
  9. Dolmatova IY, Gareeva IT, Ilyasov AG. Effects of genetic variants of beta-lactoglodulin gene in cattle milk production. Vestnik Bashkir State Agrarian University. 2010;(1):18–22. (In Russ.).
  10. Mahmoudi P, Rostamzadeh J, Rashidi A, Zergani E, Razmkabir M. A meta-analysis on association between CSN3 gene variants and milk yield and composition in cattle. Animal Genetics. 2020;51(3):369–381. doi: 10.1111/age.12922
  11. Rachkova EN. The heritability of milk productivity depending on polymorphism gene beta-lactoglobulin. Scientific notes Kazan Bauman state academy of veterinary medicine. 2016;226(2):209–213. (In Russ.).
  12. Tyulkin SV. The effect of cows genotype on their productivity and milk quality. Food systems. 2018;1(3):38–43. (In Russ.). doi: 10.21323/2618–9771–2018–1–3–38–43
  13. Pavlova NI, Filippova NP, Chugunov AV, Dodokhov VV. Polymorphism of CSN3, LGB and PRL genes of cattle, bred in the Sakha (Yakutia) republic. Achievements of science and technology in agribusiness. 2016;30(11):103–106. (In Russ.).
  14. Kalashnikova LA, Khabibrakhmanova YA, Bagal IE, Yaluga VL, Prozherin VP. Assessment of polymorphism of complex genotypes CSN3, LGB, PRL, GH, LEP and dairy productivity in Kholmogory cows. Dairy and meat cattle breeding. 2019;(2):14–17. (In Russ.).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

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».