Assessment of the genetic similarity between the novoaltayskaya horse breed and the original breeds by microsatellite DNA loci

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The research was carried out for the purpose of a comparative assessment of the allele pool of the Novoaltayskaya horse breed and the breeds that participated in its creation. The experimental sample included 5736 horses, including: Novoaltayskaya breed – 363, Altai – 39, Lithuanian Heavy Draft – 159, Russian Heavy Draft – 617, Soviet d Heavy Draft – 288, Orlov trotter – 4,177, Budenny – 93. Population genetic analysis was performed using generally accepted methods. The following indicators were determined: the total number of alleles at 17 loci, the average number of alleles per locus, the level of polymorphism, observed and expected heterozygosity, coefficients of intrapopulation inbreeding, genetic similarity and genetic distances. It was established that horses of the Novo-Altai breed had the highest level of genetic diversity (154 alleles) and polymorphism (Ae = 4,909). Analysis of genetic differentiation showed the absence of intrapopulation inbreeding in the groups of Altai, Lithuanian Heavy Draft and Budenny breeds. Groups of horses of the Novoaltayskaya, Orlov trotter, Russian Heavy Draft and Soviet Heavy Draft breeds were distinguished by a slight deficiency of heterozygotes. It has been established that horses of the Novoaltayskaya and Heavy Draft breeds are characterized by a high frequency of occurrence of the HTG6 O allele, and the Altai breed is characterized by a high frequency of occurrence of the HTG4 M allele. A number of loci of alleles identical in spectrum to those of the Altai, Russian Heavy Draft and Soviet Heavy Draft breeds were identified in the Novoaltayskaya horse. Cluster analysis demonstrated a high level of genetic similarity of horses of the Novoaltayskaya breed with the Russian Heavy Draft (0,903) and Altai (0,899) breeds. As part of the study, using molecular genetic markers, new data was obtained on horses of seven breeds, with the help of which it is possible to improve breeding programs in horse breeding, allowing to control the biodiversity and genetic similarity of populations, preserving the originality and heterogeneity of the allele pool of horses of different breeds.

全文:

受限制的访问

作者简介

A. Dubrovin

The All-Russian Research Institute for Horsebreeding

编辑信件的主要联系方式.
Email: alexander.dubrovin45@yandex.ru
俄罗斯联邦, 391105, Ryazanskaya obl., Rybnovskij r-n, pos. Divovo, p/o Institut konevodstva

N. Blohina

The All-Russian Research Institute for Horsebreeding

Email: alexander.dubrovin45@yandex.ru

доктор сельскохозяйственных наук

俄罗斯联邦, 391105, Ryazanskaya obl., Rybnovskij r-n, pos. Divovo, p/o Institut konevodstva

A. Borisova

The All-Russian Research Institute for Horsebreeding

Email: alexander.dubrovin45@yandex.ru

кандидат сельскохозяйственных наук

俄罗斯联邦, 391105, Ryazanskaya obl., Rybnovskij r-n, pos. Divovo, p/o Institut konevodstva

参考

  1. Хатамов А. У., Женихова Н. И. Ветеринарно-санитарная экспертиза конины // Молодёжь и наука. 2021. № 3. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46358321 (дата обращения: 15.01.2024)
  2. Зеленченкова А. А. Мясная продуктивность лошадей башкирской породы, выращенных в условиях пастбищного содержания тверской области // Коневодство и конный спорт. 2016. № 2. С. 30–32.
  3. Stanislawczyk R., Rudy M., Gil M. Quality characteristics of horse meat as influence by the age of horse // International Journal of Food Properties. 2020. Vol. 23. No. 1. P. 864–877. doi: 10.1080/10942912.2020.1764579.
  4. Никонова А. И. Генеалогическая структура и методы разведения новоалтайской породы // Коневодство и конный спорт. 2012. № 4. С. 4–7.
  5. Дубровин А. В., Гавриличева И. С. Генетическая характеристика линий новоалтайской породы лошадей // Коневодство и конный спорт. 2023. № 5. С. 23–25. doi: 10.25727/HS.2023.5.60152.
  6. Genetic structure and genome-wide association study of the traditional Kazakh horses / A. Pozharskiy, A. Abdrakhmanova, I. Beishova, et al. // Animal. 2023. Vol. 17. No. 9. P. 100926. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1751731123002239?via%3Dihub (дата обращения: 15.01.2024). doi: 10.1016/j.animal.2023.100926.
  7. A review on SNP and other types of molecular markers and their use in animal genetics / A. Vignal, D. Milan, M. SanCristobal, et al. // Genetics Selection Evolution. 2002. No. 34. Р. 275–305. doi: 10.1051/gse:2002009.
  8. The Genetic Diversity of Horse Native Breeds in Russia. / M. Atroshchenko, N. Dementieva, Y. Shcherbakov, et al. // Genes. 2023. Vol. 14. No. 12. P. 2148. URL: https://www.mdpi.com/2073–4425/14/12/2148 (дата обращения: 15.01.2024). doi: 10.3390/genes14122148.
  9. ДНК маркеры и «микросателлитный код» / В. И. Глазко, Г.Ю Косовский, Т. Т. Глазко и др. // Сельскохозяйственная биология. 2023. Т. 58. № 2. С. 223–248. doi: 10.15389/agrobiology.2023.2.223rus.
  10. Генетическая характеристика лошадей тракененской породы с использованием данных полиморфизма микросателлитных локусов ДНК / А. Н. Рудак, А. И. Герман, Ю. И. Герман и др. // Актуальные проблемы интенсивного развития животноводства. 2022. № 25–1. С. 23–30.
  11. Вдовина Н. В., Юрьева И. Б. Мониторинг генетической структуры мезенской породы лошадей по микросателлитам ДНК // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2021. Т. 25. № 2. С. 202–207.
  12. Калашникова Л. А., Новиков А. А., Семак М. С. Развитие генетической экспертизы племенной продукции в животноводстве // Зоотехния. 2022. № 11. С. 25–28.
  13. Додохов В. В., Павлова Н. И., Калашникова Л. А. Полиморфизм микросателлитных локусов ДНК у оленей чукотской породы // Аграрный научный журнал. 2020. № 9. С. 49–53. doi: 10.28983/asj.y2020i9pp49-53.
  14. Галинская Т. В., Щепетов Д. М., Лысенков С. Н. Предубеждения о микросателлитных исследованиях и как им противостоять // Генетика. 2019. Т. 55. № 6. С. 617–632. doi: 10.1134/S0016675819060043.
  15. Зайцева М. А. Особенности полиморфизма сателлитной ДНК у лошадей заводских и местных пород // Вестник Рязанского государственного агротехнологического университета им. П. А. Костычева. 2011. № 2 (10). С. 9–12.
  16. Why and how to switch to genomic selection: lessons from plant and animal breeding experience / A. Fugeray-Scarbel, C. Bastien, M. Dupont-Nivet, et al. // Frontiers in Genetics. 2021. Vol. 12. doi: 10.3389/fgene.2021.629737. URL: https://www.frontiersin.org/journals/genetics/articles/10.3389/fgene.2021.629737/full (дата обращения: 25.01.2024).
  17. Оценка генетического разнообразия в популяциях тувинских лошадей по локусам систем крови и микросателлитным ДНК / Р. Б. Чысыма, Л. А. Храброва, А. М. Зайцев и др. // Сельскохозяйственная биология. 2017. Т. 52. № 4. С. 679–685. doi: 10.15389/agrobiology.2017.4.679rus.
  18. Калинкова Л. В., Зайцев А. М., Иванов Р. В. Генетическая структура локальной популяции лошадей якутской породы по генам MC1R, ASIP, DMRT3 и MSTN // Сельскохозяйственная биология. 2022. Т. 57. № 2. С. 272–282. doi: 10.15389/agrobiology.2022.2.272rus.
  19. Генетическое разнообразие мезенской породы лошадей (Еquus Ferus Сaballus) по микросателлитной ДНК / И. Б. Юрьева., Г. Р. Свищёва, Н. В. Вдовина и др. // Генетика. 2018. Т. 54. № 13. с 64–69. doi: 10.1134/S0016675818130210.
  20. Genetic Characterization of Mangalarga Marchador Breed Horses Based on Microsatellite Molecular Markers / M. M. Baena, S. Diaz, R. S. Moura, et al. // J. Equine Vet Sci. 2020. Vol. 95. P. 103231. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0737080620303221?via%3Dihub. (дата обращения: 25.01.2024). doi: 10.1016/j.jevs.2020.103231.
  21. Анализ ассоциаций полиморфных вариантов генов MSTN, CAST, PRLR с хозяйственно-полезными качествами лошадей вятской породы / Н. Ф. Белоусова, С. П. Басс, С. А. Зиновьева и др. // Международный вестник ветеринарии. 2023. № 1. С. 234–247. doi: 10.52419/issn2072-2419.2023.1.234.
  22. Никонова А. И. Новая порода лошадей // Коневодство и конный спорт. 2000. № 6. С. 6–8.
  23. Блохина Н. В., Царёва М. А. Анализ генетической структуры новоалтайской породы лошадей с учётом аллелофонда базовых пород // АгроЗооТехника. 2019. Т. 2. № 2. С. 4–12. doi: 10.15838/alt.2019.2.2.4.
  24. Храброва Л. А., Блохина Н. В. Сравнительная оценка аллелофонда новоалтайской лошади с породами, участвовавшими в её создании // Коневодство и конный спорт. 2019. № 4. С. 20–22. doi: 10.25727/HS.2019.4.34285.
  25. Juras R., Cothran E. G. Microsatellites in Lithuanian native horse breeds: Usefulness for parentage testing // Biologija. 2004. No. 4. Р. 6–9.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Дендрограмма генетических дистанций между лошадьми новоалтайской породы и породами, участвовавшими в её создании.

下载 (226KB)

版权所有 © 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».