Identification and GWAS analysis of significant genomic loci associated with mastitis resistance in Ayrshire cows

Full Text

Введение.

В молочных стадах для получения достаточных объёмов молока высокого качества необходим контроль здоровья вымени, так как нарушение его секреторной функции может возникать вследствие развития воспалительных заболеваний вымени – маститов. Субклинический мастит характеризуется воспалительным процессом в молочной железе, который не проявляется явными клиническими симптомами, что затрудняет его диагностику, поэтому именно раннее выявление и профилактика данного заболевания не перестают быть актуальными. Причинами субклинического мастита могут быть как инфекционные составляющие (Kaczorowski Ł et al., 2022; Artemieva O et al., 2021), так и тепловой стресс (Rakib MRH, 2020) или нарушения рациона, такие как, например, высокое содержание белка (Исакова М.Н., 2021) и недостаток селена (ZhangY et al., 2022; Сычева И.Н. и др., 2022). Методы диагностики и профилактики субклинического мастита включают регулярный мониторинг качества молока путём исследований количества соматических клеток (КСК). В норме соматические клетки всегда присутствуют в молоке, а их уровень у здоровых коров варьирует на протяжении лактации и может быть выше у высокопродуктивных коров (Найманов Д.К. и др., 2019). Современные доступные методы проточной цитометрии, дополненные инфракрасной спектроскопией, предоставляют возможность проведения не только количественной оценки общего числа клеток, но и их дифференциации по типу. Данный подход позволяет определить процентное соотношение лимфоцитов и полиморфноядерных нейтрофилов в составе соматических клеток (ДКСК – дифференциальное количество соматических клеток). Одновременный учёт КСК и ДКСК позволяет не только выявлять животных с субклинической формой мастита, но также мониторить стадо по наличию хронических (персистирующих) форм заболевания и выявлять особей, находящихся в группе риска развития мастита (Schwarz D et al., 2020; Сермягин А.А. и др., 2021).

Одним из направлений работы по минимизации распространённости мастита в стадах является селекционная работа, направленная на отбор животных, обладающих природной резистентностью к данному заболеванию. В основе этого подхода лежит генетическая составляющая, которая определяет индивидуальную устойчивость коров к развитию различных форм мастита. Несмотря на полигенную природу мастита коров, актуальным является поиск различных регионов генома, ассоциированных с низким содержанием КСК в молоке коров, методом GWAS. Систематический обзор научных статей (Narayana SG et al., 2023) объединил имеющиеся опубликованные данные GWAS для признаков здоровья вымени. Установлено, что для 3 основных молочных пород (голштинской, джерсейской и айрширской) было выявлено 5843, 2311 и 1915 генов соответственно, среди которых общими были 74 гена. Количество генов, связанных с признаками клинического мастита, составило 54, а 24 из них были ассоциированы как с КСК, так и с клиническими признаками мастита (Narayana SG et al., 2023). Мета-анализ данных GWAS по 6-ти породам скота (голштинская, джерсейская, брауншвицкая, норвежский красный скот, монбельярд, нормандский скот) определил 58 генов-кандидатов, которые были связаны с заболеваемостью маститом, включая 16 QTL, которые не перекрывались с ранее идентифицированными локусами. Анализ обогащения геномных признаков определил 31 ген-кандидат и 14 казуальных генов, ассоциированных с маститом коров (Cai Z et al., 2024).

Таким образом, анализ полногеномных исследований для выявления в геноме локусов, ассоциированных с КСК и ДКСК, является актуальным и перспективным направлением. Определение функциональных генетических вариантов позволит разработать эффективную стратегию селекции на резистентность к данному заболеванию.

 

Цель исследования.

Идентификация и анализ геномных регионов и SNP, предположительно связанных с количеством соматических клеток с учётом их дифференциации, в российской популяции коров айрширской породы.

 

Материалы и методы исследования.

Объект исследования. Пробы молока и ДНК коров айрширской породы.

Обслуживание животных и экспериментальные исследования были выполнены в соответствии с инструкциями и рекомендациями нормативных актов: Протоколом Комиссии по этике экспериментов на животных Федерального научного центра животноводства им. Л.К. Эрнста (№ 2020/2) и Законом Российской Федерации о ветеринарной медицине (№ 4979-1 от 14 мая 1993 г.). При проведении исследований были предприняты меры для обеспечения минимума страданий животных и уменьшения количества исследуемых опытных образцов.

Схема эксперимента. Исследования проводили в 2021-2022 гг. в 6-ти хозяйствах по разведению айрширской породы молочного скота: № 1 (n=98), № 2 (n=60), № 3 (n=178), № 4 (n=159), № 5 (n=76) (Ленинградская область) и № 6 (n=29) (Московская область). В исследование привлечены коровы-сверстницы первого отёла, родившиеся в 2018-2019 гг. Пробы молока для лабораторных исследований собирали 1 раз в месяц (всего 5828 проб). Однократно у всех животных были взяты образцы венозной крови для получения препаратов ДНК. На протяжении исследования животные получали сбалансированный монокорм в соответствии с их физиологическим статусом в системе кормления конкретного хозяйства.

Оборудование и технические средства. Подсчёт КСК (тыс. ед./мл) и ДКСК (%) в пробах сырого молока проводили на базе ЦКП ФГБНУ ФИЦ ВИЖ им. Л.К. Эрнста с использованием инфракрасного анализатора CombiFoss 7 DC («FOSS», Дания). Взятие проб крови осуществляли из хвостовой вены в вакуумные пробирки К3EDТА (ООО «Астрамед», Китай). Для генотипирования использовался ДНК-чип Illumina BovineSNP50 BeadChip (50K) (Illumina Inc., США) с плотностью покрытия 54 609 SNP.

Статистическая обработка. На основании результатов контроля качества геномных прочтений для дальнейшего анализа были отобраны образцы с качеством не менее 95%. Редактирование данных ДНК-чипа для создания адаптивных файлов расширения (.ped, .map, .fam, .bed, .bim) выполнялось с использованием программного обеспечения PLINK 1.9 с частотой минорного аллеля (MAF)>0,05. После контроля качества для дальнейшего анализа были сохранены 39856 SNP. Полученные фенотипические данные по КСК и ДКСК были использованы для анализа GWAS. Анализ ассоциаций генотипов с признаками по всему геному был выполнен с использованием статистического программного обеспечения EMMAX, где была сгенерирована матрица родства. В статистической модели учитывались хозяйство, год и месяц рождения как фиксированные эффекты. Влияние SNP на признак рассчитывалось в соответствии со следующей моделью:

y = Xβ + Zu + ϵ,

где: y – вектор n×1 наблюдаемых фенотипов, n – количество собранных фенотипов,

X – матрица n×f фиксированных эффектов (f), β – вектор f×1, содержащий фиксированные коэффициенты эффектов,

Z – матрица n×t, связывающая случайные эффекты (t) с фенотипом, а u – случайный эффект смешанной модели (Kiser JN and Neibergs HL, 2021).

Поправка Бонферрони была применена для установления уровней значимости для эффекта SNP. Значимые и предполагаемые уровни были установлены как 1.254516e-06 (0,05/39815) и 2.509033e-05 (1,00/39815) соответственно. Манхэттенские и квантильно-квантильные (Q-Q) графики были созданы с использованием пакетов qqman и ggplot2 в среде программирования R.

Перекрывающиеся гены или гены, близкие к геномной области идентифицированных SNP (расположенные в пределах 0,5 Мб от SNP), были аннотированы на основе сборки генома коровы (Bos Taurus; BTA) ARS-UCD1.3. Информация о SNP для соответствующих генов была получена с помощью геномного браузера Ensembl (Genome assembly: UMD3.1 (GCA_000003055.3)).

Статистическую обработку фенотипических данных проводили в программе «Statistica.10» («Statsoft, Inc./TIBCO», СШA). Применяли многофакторный дисперсионный анализ ANOVA для проверки основных эффектов влияния на состав молока факторов «хозяйство», «отец», «сезон года» и «месяц лактации». Попарное сравнение значений проводили с использованием критерия Тьюки. Различия считали статистически значимыми при Р≤0,05.

Коэффициент наследуемости вычисляли с применением дисперсионного анализа по уравнению:

$h^2=\frac{VarA}{VarA+VarPE+VarB}$ ,

где: VarA – аддитивная генетическая варианса,

VarPE – варианса постоянно действующих факторов среды,

VarE – остаточная варианса ошибки.

Подготовка информации по фенотипам животных, исключение недостоверных данных, пропущенных значений, оценка описательных и частотных статистик проведена в программах «Microsoft Office Excel» («Microsoft», США) и «RStudio». Вариансы и ковариансы оценивали методом ограниченного максимального правдоподобия (Restricted Maximum Likelihood Estimation, REML) на основе множественных итераций с использованием модуля RENUMF90 (Misztal I et al., 2002).

 

Результаты исследования.

Анализ содержания соматических клеток в пробах молока коров показал, что в среднем по всем анализируемым группам средние значение КСК не превышало 200 тыс. ед./мл. Однако высокий доверительный интервал свидетельствует о большой вариабельности признака в стадах. Среди анализируемых стад коровы в хозяйстве № 3 имели самые низкие средние значения КСК (107,6 тыс. ед./мл, Std.Dev=85,2), а максимальные были зафиксированы для хозяйства № 6 (272,5 тыс. ед./мл, Std.Dev=266,1). Повышенное содержание КСК может свидетельствовать о некоторых проблемах со здоровьем вымени животных в стаде (табл. 1).

 

Таблица 1. Средние значения КСК и ДКСК в молоке коров айрширской породы в анализируемых хозяйствах

Table 1. Average values of SCC and DSCC in milk of Ayrshire cows in the analyzed farms

№ хозяйства / No of farm	n	Показатель / Indicator
		КСК, тыс. ед./мл / SCC, thousand units/ml			ДКСК / DSCC, %
		Mean	Std.Dev.	Std.Err	Mean	Std.Dev.	Std.Err
1	98	237,0	395,6	40,0	36,0	26,3	2,7
2	60	152,5	253,9	32,8	31,5	23,7	3,1
3	178	107,6	85,2	6,4	25,9	10,6	0,8
4	159	207,3	390,1	30,9	30,6	12,9	1,0
5	76	236,9	245,7	28,2	36,9	16,3	1,9
6	29	272,5	266,1	49,4	47,9	22,4	4,2
В среднем/Average	600	184,1	296,9	12,1	31,8	18,2	0,7

 

Аналогичная картина наблюдалась и в отношении показателя ДКСК. Так, минимальные средние значения были получены в хозяйстве № 3 (25,9 %, Std.Dev=10,6), а максимальные – в хозяйстве № 6 (47,9 %, Std.Dev=22,4). Полученные нами данные могут свидетельствовать как о разной степени восприимчивости коров к заболеванию маститом, так и разном уровне менеджмента в стадах.

Корреляционный анализ выявил однонаправленную взаимосвязь КСК-ДКСК (r=0,700 при Р≤0,05). Коэффициент наследуемости для КСК составил 0,207, а для ДКСК – 0,085 при P≤0,001.

Анализ влияния факторов (табл. 2) показал, что изменение значений КСК с учётом ДКСК значимо не изменяется в зависимости от сезона года.

 

Таблица 2. Влияние факторов на фенотипическую изменчивость КСК и ДКСК в молоке коров айрширской породы

Table 2. Influence of factors on the phenotypic variability of the SCC and DSCC in milk of Ayrshire cows

Показатель / Indicator	Фактор / Factor
	хозяйство / Farm		отец / Father		сезон года / Season of year		период лактации / Lactation period
	R2	p-value	R2	p-value	R2	p-value	R2	p-value
КСК, тыс. ед./мл / SCC, thousand units/ml	0,010	0,000	0,029	0,000	0,000	0,878	0,002	0,005
ДКСК, % / DSCC, %	0,032	0,000	0,050	0,000	0,001	0,094	0,002	0,004

 

Это, вероятно, обусловлено тем, что коровы находятся на круглогодичном монокормлении, что, в свою очередь, в определённой степени нивелирует сезонные колебания в составе молока. Однако остальные факторы («Хозяйство», «Отец» и «Период лактации») оказывали существенное влияние на уровень КСК и ДКСК в молоке коров (Р≤0,001).

Для поиска ассоциаций было использовано 39856 SNP из панели массива Illumina BovineSNP50 BeadChip. В общей сложности анализ GWAS выявил 20 SNP, из который 3 SNP (табл. 3) достигли порога значимости (1.254516e-06) и были связаны с признаком «КСК», а 17 SNP при суггестивном уровне значимости (2.509033e-05) были ассоциированы, как с признаком «КСК», так и с признаком «ДКСК» (рис. 1а и 2а). Анализ не выявил ни одного одиночного нуклеотидного полиморфизма, ассоциированного более чем с одним изучаемым признаком. Уровень достоверности оценок ассоциаций по признакам «КСК» и «ДКСК» приближался к нормальному и демонстрировал незначительное отклонение от теоретически ожидаемого (рис. 1b и 2b).

Идентифицированные в нашем исследовании SNP с высоким порогом значимости локализовались в области генов MYO16 (ВТА 12, rs42775315) и NELL1 (ВТА29, rs43178042) и в межгенном пространстве вблизи гена SCLT1 (ВТА 17, rs109897445).

 

Таблица 3. Достоверно значимые SNP, ассоциированные с КСК в молоке коров айрширской породы

Table 3. Significant SNPs associated with SCC in milk of Ayrshire cows

SNP	Хромосома / Chromosome	Позиция, п. н. / Position, b.p.	P-value	Ген/локализация / Gene/localization
rs42775315	12	88018471	1.115738255e-07	MYO16
rs109897445	17	28862421	3.793613216e-08	Межгенное (ближайший ген SCLT1) / Intergenic (closest gene SCLT1)
rs43178042	29	24014819	7.081803309e-07	NELL1

Хромосома/Cromosome

 

Рисунок 1. График Манхеттан для признака «КСК» (а). Пороговое значение для всего генома (красная линия) соответствует поправке Бонферрони. Графики квантиль-квантиль (QQ) отображают отрицательные логарифмы ожидаемых значений p (ось X) и наблюдаемы значений p (ось Y) (b).

Figure 1. Manhattan plot for the “SCC” trait (a). The genome-wide threshold (red line) corresponds to the Bonferroni correction. Quantile-quantile (QQ) plots display the negative logarithms of the expected p-values (X-axis) and the observed p-values (Y-axis) (b).

 

Рисунок 2. График Манхеттан для признака «ДКСК» (а). Пороговое значение для всего генома (красная линия) соответствует поправке Бонферрони. Графики квантиль-квантиль (QQ) отображают отрицательные логарифмы ожидаемых значений p (ось X) и наблюдаемых значений p (ось Y) (b).

Figure 2. Manhattan plot for the “DSCC” trait (a). The genome-wide threshold (red line) corresponds to the Bonferroni correction. Quantile-quantile (QQ) plots display the negative logarithms of the expected p-values (X-axis) and the observed p-values (Y-axis) (b).

 

Для установления связи полиморфных вариантов идентифицированных SNP мы провели сравнительный анализ содержания соматических клеток в молоке у коров с различными генотипами (табл. 4). По rs42775315 90,3 % животных имели генотип GG и отличались меньшими значениями КСК в сравнении с животными с гетерозиготным генотипом (Р≤0,01). Всего 3 особи имели генотип АА и средние значения КСК>1000,0 тыс. ед./мл и были исключены из анализа ввиду малочисленности группы. 3 полиморфных варианта было идентифицировано среди анализируемых стад по rs109897445: АА (9,5 %), AG (46,33 %) и GG (44,17 %). Минимальные средние значения соматических клеток в молоке были зафиксированы у особей с генотипом GG в сравнении со сверстницами с генотипом АА (Р≤0,05) и AG (Р≤0,001). По rs43178042 большая часть выборки животных (85,0 %) имела гомозиготный генотип СС и характеризовалась низкими значениями КСК в сравнении с особями с генотипом АС (Р≤0,05).

 

Таблица 4. Показатели КСК (тыс. ед./мл) по первой законченной лактации коров айрширской породы в зависимости от их генотипов по идентифицированным SNP

Table 4. Indicators of “SCC” trait in the first completed lactation of Ayrshire cows depending on their genotypes for identified SNPs

SNP	Генотип / Genotype
rs42775315	AA=3	AG=55	GG=542
	1124,2±1006,3	337,7±69,0a	163,1±9,8b
rs109897445	AA=57	AG=278	GG=265
	446,4±89,9e	175,1±13,4f,c	137,5±11,6f,d
rs43178042	AA=9	AC=81	CC=510
	783,2±380,2	255,5±39,0с	162,6±9,5d

Примечание: значения с разными индексами различаются при ^a-b – Р≤0,01; ^c-d – Р≤0,05; ^e-f – Р≤0,001

Note: means with different indices are differ at ^a-b – Р≤0,01; ^c-d – Р≤0,05; ^e-f – Р≤0,001

Таким образом, различные полиморфные варианты SNP, идентифицированные GWAS, были ассоциированы с содержанием соматических клеток в молоке коров айрширской породы, разводимой в РФ.

 

Обсуждение полученных результатов.

Количество соматических клеток в молоке служит важным биомаркером, отражающим состояние здоровья вымени коровы и, следовательно, безопасность произведённого молока. Согласно установленным стандартам качества (ГОСТ Р 52054-2003 «Молоко натуральное коровье - сырье. Технические условия»), содержание соматических клеток в сыром молоке, поступающем на предприятия по переработке, не должно превышать 400 тыс. ед./мл. При этом, при оценке количества соматических клеток в индивидуальных пробах молока от отдельных коров, предельно допустимые значения не должны превышать 200 тыс. ед./мл. Полученные нами данные показали, что в среднем по всем оценённым стадам КСК равно 184,1 тыс. ед./мл, что в целом согласуются с результатами Болгова А.Е. с соавторами (2019), в исследованиях которых содержание соматических клеток в молоке айрширских коров составило 185 тыс. ед./мл.

Определение показателя ДКСК не так давно стало доступным в России. Однако уже имеется ряд публикаций, доказывающих его информативность в плане индивидуальной оценки состояния молочной железы коров. По данным Сермягина А.А. с коллегами (2021), у коров голштинизированной чёрно-пёстрой породы значения ДКСК составило 63,5±0,6 % при КСК 832±31 тыс. ед./мл. В проведённых нами ранее исследованиях установлено, что в молоке коров айрширской породы значения КСК было 106,73±252 тыс. ед./мл, а ДКСК – 25,79±33,93 %, что ниже в 3,2 и 2 раза соответственно, чем в молоке голштинских коров (Р≤0,001) (Позовникова М.В. и др., 2022). Данный факт, по-видимому, связан с высокой устойчивостью животных айрширской породы к воспалительным заболеваниям вымени (Костомахин Н.М. и др., 2020).

Показатели наследуемости для КСК и ДКСК были зафиксированы на уроне 20,7 и 8,5 % соответственно. Ряд работ демонстрируют низкую наследуемость для данных признаков. Так, по данным Ablondi M с соавторами (2023), у симментальских коров коэффициент наследуемости для КСК составил 0,06, а для ДКСК – 0,08, но значения повторяемости для этих признаков составляли 0,43 и 0,36, что, по мнению авторов, было связано в первую очередь, со значительным влиянием факторов окружающей среды. У голштинских коров, оценённых по первой лактации, коэффициент наследуемости для КСК составил 0,104, а для комплекса признаков, «удой, КСК и ДКСК» – 0,137. Одновременный учёт трёх составляющих может быть эффективен в отношении снижения уровня КСК с одновременным повышением молочной продуктивности (Huang CH et al., 2024). По данным Лашневой И.А. (2023), в российской популяции голштинских коров показатель наследуемости для КСК был выше и составил 0,119.

На изменение числа соматических клеток с учётом их дифференциации в индивидуальных пробах молока айрширских коров значимое влияние оказывали факторы «Хозяйство», «Отец» и «Период лактации» (Р≤0,001). «Хозяйство» – фактор, включающий в себя целый комплекс условий, в которых содержатся коровы: рацион питания, условия содержания, уровень санитарно-гигиенических норм, режим доения и т. д. Различные хозяйства могут иметь существенные отличия в этих условиях, что влияет на состояние здоровья коров и, соответственно, на качество их молока (Третьяков Е.А., 2018). Фактор «Отец» определяет генетическую предрасположенность коровы к продукции молока с определёнными свойствами (Болгов А.Е. и др., 2020). Период лактации отражает физиологическое состояние коровы в разные стадии её молочной продуктивности (Найманов Д.К. и др., 2019). Необходимо отметить совместное влияние данных факторов. Например, генетически склонные к болезням коровы могут быть более чувствительны к неблагоприятным условиям содержания в хозяйстве, что приводит к увеличению количества соматических клеток в молоке.

Несмотря на низкую наследуемость признаков КСК и ДКСК, анализ генетических факторов, основанный на идентификации значимых локусов в геноме коров, становится более актуальным. Определение SNP, ассоциированных с устойчивостью коров к субклиническому маститу позволяет выявлять «желательные» генотипы животных, что в перспективе может быть эффективным инструментов в селекции стад на устойчивость к маститу. По результатам нашего исследования методом GWAS было выявлено три SNP с высоким уровнем значимости (1.254516e-06). Животные с гомозиготным генотипом GG по rs42775315, GG по rs109897445 и CC по rs43178042 характеризовались достоверно низкими значениями КСК в сравнении со сверстницами (Р≤0,01-0,001). В качестве функциональных генов-кандидатов были определены гены MYO16, NELL1 и ген SCLT1. Ген MYO16 (миозин 16) играет значимую роль в регуляции клеточного цикла, пролиферации клеток и функционировании нейронов (Telek E et al., 2022). По данным Nazar M с коллегами (2021), методом GWAS с использованием модели FarmCPU у коров голштинской породы ген MYO16 был определён как ген-кандидат для признаков сосков вымени. Другими авторами методом GWAS использованием подхода ddRAD данный ген был связан с признаками молочной продуктивности воспроизводства у буйволов породы мурра (Ravi Kumar D et al., 2023). Ген NELL1 (Нейронный EGFL-1 был изначально идентифицирован как ген, участвующий в регуляции роста и дифференциации остеобластов. Последние данные показали, что белок NELL1 обладает противовоспалительными свойствами путем подавления острой и хронической инфильтрации воспалительных клеток, способствует выработке воспалительных цитокинов и экссудации мягких тканей (Shen J et al., 2013; Chen H et al., 2018).

В исследованиях Duchemin SI (2017) картирование BTA17 выявило значимые QTL у коров голштино-фризской породы, ассоциированные с жирнокислотным составом молока. Среди прочих значимым был определён ген SCLT1 (натриевый канал и клатриновый линкер 1). Известно, что в процессе развития воспаления или при хроническом течении мастита соотношения жирных кислот в молоке подвержено значимым изменениям (Сермягин А.А. и др., 2021; Позовникова М.В. и др., 2022). Ген SCLT1 экспрессируется в тканях молочной железы, а белок SCLT1 необходим для цилиогенеза. Сигналы, передаваемые первичными ресничками, играют важную роль в дифференциации и морфогенезе тканей в процессе развития (Ott CM, 2020).

Основной проблемой в изучении генетических факторов, влияющих на развитие мастита, является недостаточное знание о функциях клеточных сетей и роли генов, не специфичных для этого заболевания, но потенциально важных в его развитии. Для совершенствования геномного прогнозирования необходимы дальнейшие исследования, направленные на верификацию и идентификацию SNP в этих ключевых кандидатных генах.

Наше исследование позволило обнаружить ранее неизвестные участки генома и гены-кандидаты, связанные с устойчивостью к маститу у коров айрширской породы, разводимой в РФ. Полученные данные расширяют наши представления о генетической основе устойчивости к маститу у молочного скота.

 

Заключение.

В результате проведённых исследований с использованием метода GWAS получены данные по идентификации геномных регионов и SNP, предположительно связанных с количеством соматических клеток в молоке коров айрширской породы. Идентифицированы SNP на BTA12 (MYO16, rs42775315), BTA17 (NELL1, rs43178042) и BTA29 (близлежайшая область гена SCLT1, rs43178042). Полученные данные предоставляют важные сведения о генетических механизмах, которые определяют предрасположенность к маститу у айрширских коров. Проведение дополнительных исследований и верификация выявленных генетических ДНК-маркеров будут способствовать разработке инструментов, обеспечивающих реальное повышение резистентности к маститу животных и тем самым улучшения здоровья стада, повышение качества молока и молочной продукции, что повлияет на экономическую эффективность скотоводства.

About the authors

Marina V. Pozovnikova

Russian Research Institute of Farm Animal Genetics and Breeding – Branch of the L.K. Ernst Federal Re-search Center for Animal Husbandry

Email: pozovnikova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8658-2026

Cand. Sci. (Biology), Senior Researcher

Russian Federation, Saint Petersburg

Olga V. Tulinova

Russian Research Institute of Farm Animal Genetics and Breeding – Branch of the L.K. Ernst Federal Re-search Center for Animal Husbandry

Email: tulinova_59@mail.ru
ORCID iD: 0009-0005-5704-4420

Cand. Sci. (Agriculture), Leading Researcher

Russian Federation, Saint Petersburg

Olga K. Vasileva

Russian Research Institute of Farm Animal Genetics and Breeding – Branch of the L.K. Ernst Federal Re-search Center for Animal Husbandry

Author for correspondence.
Email: vaciola@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8361-8399

Cand. Sci. (Agriculture), Researcher Laboratory

Russian Federation, Saint Petersburg

Yuriy S. Shcherbakov

Russian Research Institute of Farm Animal Genetics and Breeding – Branch of the L.K. Ernst Federal Re-search Center for Animal Husbandry

Email: yura.10.08.94.94@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6434-6287

Cand. Sci. (Biology), Junior Researcher Laboratories 

Russian Federation, Saint Petersburg

References

Supplementary files