Полиморфизм микросателлитных локусов крупного рогатого скота лимузинской породы, разводимого в Республике Башкортостан

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Современные молекулярно-генетические технологии позволяют осуществлять мониторинг генетических ресурсов, как на индивидуальном, так и на популяционном уровнях и сокращать сроки генетического совершенствования стад.

Цель исследования – изучение полиморфизма микросателитных локусов у мясного скота лимузинской породы, разводимого на территории Республики Башкортостан. Задачи - изучение полиморфизма микросателитных локусов у скота лимузинской породы, полученного путем поглотительного скрещивания быков лимузинской породы с коровами комбинированного направления продуктивности (симментальская и бестужевская); изучение генетической структуры и показателей генетического разнообразия субпопуляций лимузинского скота.

Материалы и методы. Объект исследования – молодняк лимузинской породы разводимый в стадах, ранее созданных путем поглотительного скрещивания, и принадлежащих хозяйствам - ООО «Мясной союз башкирских производителей» и СПК «Ярославский». Исследования проводилось в генетических лабораториях БГПУ им. М. Акмуллы, ФГБОУ ВО РГАУ МСХА им. К.А. Тимирязева и Башкирского НИИСХ УФИЦ РАН.

Результаты. Установлено, что при анализе 16 STR локусов ДНК крупного рогатого скота лимузинской породы идентифицировано 116 аллелей у I группы животных из стада, где при поглотительном скрещивании материнской основой служила симментальская порода  и 74 аллеля - у II группы животных, где материнской основой была бестужевская порода. Число аллелей на один локус у I группы в среднем составило 7,25 у II группы – 4,63. У животных I и II группы среднее количество эффективных аллелей по локусам составило 4,14 и 3,27. В I группе наблюдаются высокие значения индекса Шенона в локусах TGLA227, BM2113, TGLA53, CSSM66, INRA023. Показатели наблюдаемой и ожидаемой гетерозиготности различаются не значительно. Пространственное расположение генотипов в системе принципиальных координат свидетельствует о том, что изучаемые субпопуляции представляют собой хорошо консолидированные группы, наблюдается сохранение индивидуального генетического разнообразия особей, которые объединены общностью происхождения и принадлежностью к одной породе.

Заключение. Полученные результаты могут быть использованы для рационального использования генетических ресурсов скота лимузинской породы и разработки генетически обоснованных селекционных программ.

Об авторах

Татьяна А. Седых

Уфимский федеральный исследовательский центр Российской академии наук, Башкирский научно-исследовательский институт сельского хозяйства; Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы

Автор, ответственный за переписку.
Email: nio_bsau@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5401-3179
Россия, просп. Октября, 71, г. Уфа, 450054, Российская Федерация; ул. Октябрьской революции, 3а, г. Уфа, 450008, Российская Федерация

Диана И. Гареева

Уфимский федеральный исследовательский центр Российской академии наук, Башкирский научно-исследовательский институт сельского хозяйства; Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы

Email: diana.razgar@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-8279-6538
Россия, просп. Октября, 71, г. Уфа, 450054, Российская Федерация; ул. Октябрьской революции, 3а, г. Уфа, 450008, Российская Федерация

Нияз Р. Субханкулов

Уфимский федеральный исследовательский центр Российской академии наук, Башкирский научно-исследовательский институт сельского хозяйства

Email: niyazsubhankulov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5038-2551
Россия, просп. Октября, 71, г. Уфа, 450054, Российская Федерация

Владимир И. Косилов

Оренбургский государственный аграрный университет

Email: kosilov_vi@bk.ru
ORCID iD: 0000-0003-4754-1771
Россия, ул. Челюскинцев, 18, г. Оренбург, 480014, Российская Федерация

Дмитрий Н. Зорин

Российский государственный аграрный университет – Московская сельскохозяйственная академия им. К.А. Тимирязева

Email: ethodmitry@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5189-1355
Россия, ул. Тимирязевская, 49, г. Москва, 127550, Российская Федерация

Марианна И. Гладких

Российский государственный аграрный университет – Московская сельскохозяйственная академия им. К.А. Тимирязева

Email: marianna.gladkikh@rgau-msha.ru
ORCID iD: 0000-0002-2304-6058
Россия, ул. Тимирязевская, 49, г. Москва, 127550, Российская Федерация

Марина И. Селионова

Российский государственный аграрный университет – Московская сельскохозяйственная академия им. К.А. Тимирязева

Email: selionova@rgau-msha.ru
ORCID iD: 0000-0002-9501-8080
Россия, ул. Тимирязевская, 49, г. Москва, 127550, Российская Федерация

Список литературы

  1. Джуламанов, К. М., Селионова, М. И., & Герасимов, Н. П. (2018). Генетическая характеристика популяции герефордского скота. Вестник Башкирского государственного аграрного университета, (4(48)), 59–64. https://doi.org/10.31563/1684-7628-2018-48-4-59-64. EDN: https://elibrary.ru/YVBCJN
  2. Дунин, И. М., Тяпугин, С. Е., Мещеров, Р. К., Ходыков, В. П., Аджибеков, В. К., Тяпугин, Е. Е., & Дюльдина, А. В. (2020). Состояние мясного скотоводства в Российской Федерации: реалии и перспективы. Молочное и мясное скотоводство, (2), 2–7. https://doi.org/10.33943/MMS.2020.40.30.001. EDN: https://elibrary.ru/TPIWMS
  3. Калашникова, Л. А., Тяпугин, С. Е., Новиков, А. А., & Григорян, Л. Н. (2022). Состояние генофонда в племенном животноводстве Российской Федерации. Зоотехния, (12), 13–16. https://doi.org/10.25708/ZT.2022.12.85.004. EDN: https://elibrary.ru/IMAXVW
  4. Каюмов, Ф. Г., & Третьякова, Р. Ф. (2023). Микросателлитный анализ ДНК крупного рогатого скота калмыцкой породы, выращенного в Республике Калмыкия. Известия Оренбургского государственного аграрного университета, (4(102)), 261–265. https://doi.org/10.37670/2073-0853-2023-102-4-261-265. EDN: https://elibrary.ru/YROYCV
  5. Косилов, В. И., Толочка, В. В., Калякина, Р. Г., Быкова, О. А., Гизатуллин, Р. С., & Ермолова, Е. М. (2021). Влияние скрещивания скота разного направления продуктивности на качество мясной продукции помесей. Аграрный вестник Приморья, (2(22)), 34–38. EDN: https://elibrary.ru/STQKNC
  6. Лубенникова, М. В., Афанасьев, В. А., & Афанасьев, К. А. (2024). Полиморфизм микросателлитных маркеров в шебалинской популяции маралов. Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии, (1(65)), 163–169. https://doi.org/10.18286/1816-4501-2024-1-163-169. EDN: https://elibrary.ru/UPQOEE
  7. Насамбаев, Е. Г., Бейшова, И. С., Ульянова, Т. В., & Черняева, С. А. (2023). Изучение генетической структуры крупного рогатого скота герефордской породы с применением микросателлитных маркеров. Наука и образование, (2-1(71)), 74–82. https://doi.org/10.52578/2305-9397-2023-2-1-74-82. EDN: https://elibrary.ru/GGXULB
  8. Николаев, С. В., & Ялуга, В. Л. (2024). Генетическая характеристика быков производителей холмогорской породы в зависимости от их линейной принадлежности и уровня голштинизации. Аграрная наука, (6), 77–81. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2024-383-6-77-81. EDN: https://elibrary.ru/LHZIEY
  9. Николаев, С. В., & Ялуга, В. Л. (2023). Сравнительная генетическая характеристика микросателлитного профиля голштинизированных и чистопородных холмогорских быков. Аграрная наука, (7), 58–62. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2023-372-7-58-62. EDN: https://elibrary.ru/MMSGBJ
  10. Самоделкин, А. Г., Басонов, О. А., Асадчий, А. А., & Козаков, А. В. (2018). Продуктивность помесей различных генотипов при поглотительном скрещивании коров чёрно пёстрой породы с герефордскими быками. Вестник Нижегородской государственной сельскохозяйственной академии, (4(20)), 38–42. EDN: https://elibrary.ru/YXKHXN
  11. Седых, Т. А., Гладырь, Е. А., Долматова, И. Ю., Волкова, В. В., Гизатуллин, Р. С., & Зиновьева, Н. А. (2014). Полиморфизм микросателлитных локусов крупного рогатого скота герефордской породы различных эколого генетических генераций. Вестник АПК Ставрополья, (3(15)), 121–128. EDN: https://elibrary.ru/SZBVNB
  12. Столповский, Ю. А., Бекетов, С. В., Солоднева, Е. В., & Кузнецов, С. Б. (2024). Сохранение генетических ресурсов сельскохозяйственных животных. Главный зоотехник, (3(248)), 3–18. https://doi.org/10.33920/sel-03-2403-01. EDN: https://elibrary.ru/CWYNQN
  13. Тяпугин, С. Е., Калашникова, Л. А., Новиков, А. А., & Семак, М. С. (2022). Генетическая экспертиза племенной продукции в животноводстве по группам крови и маркерам ДНК. Зоотехния, (5), 2–5. https://doi.org/10.25708/ZT.2022.20.69.001. EDN: https://elibrary.ru/MNGTYS
  14. Харзинова, В. Р., Кудрявцев, А. В., Семерикова, М. Н., & Зиновьева, Н. А. (2023). Изучение популяционной структуры и генетического разнообразия чукотской породы северного оленя на основе анализа микросателлитов. Достижения науки и техники АПК, (9(37)), 87–92. https://doi.org/10.53859/02352451_2023_37_9_87. EDN: https://elibrary.ru/VBESRE
  15. Часовщикова, М. А., & Шевелева, О. М. (2018). Генетическая характеристика крупного рогатого скота герефордской породы Тюменской области с использованием микросателлитных ДНК маркеров. Вестник ИрГСХА, (88), 141–150. EDN: https://elibrary.ru/VKFEGI
  16. Шамина, О. В. (2023). Роль мясного скотоводства в формировании мясного баланса России. Russian Journal of Management, (2(11)), 184–190. https://doi.org/10.29039/2409-6024-2023-11-2-184-190. EDN: https://elibrary.ru/YGHQNW
  17. Шаталина, О. С., Ткаченко, И. В., & Ярышкин, А. А. (2021). Генетическая структура популяции голштинизированного чёрно пёстрого скота по микросателлитным локусам. Генетика, 57(2), 205–213. https://doi.org/10.31857/S0016675821020090. EDN: https://elibrary.ru/HUEAQD
  18. Bora, Sh., Tessema, T., & Girmay, G. (2023). Genetic diversity and population structure of selected Ethiopian indigenous cattle breeds using microsatellite markers. Genetics Research, 2023, 1106755. https://doi.org/10.1155/2023/1106755. EDN: https://elibrary.ru/WRLLJG
  19. Petrov, A., & Kamaldinov, E. (2024). Genetic structure of cattle of the Siberian branch by microsatellite loci. Bulletin of NSAU (Novosibirsk State Agrarian University), 72(3), 230–239. https://doi.org/10.31677/2072-6724-2024-72-3-230-239. EDN: https://elibrary.ru/OUEOOC
  20. Stevanovic, J., Stanimirovic, Z., Dimitrijevic, V., & Maletic, M. (2010). Evaluation of 11 microsatellite loci for their use in paternity testing in Yugoslav Pied cattle (YU Simmental cattle). Czech Journal of Animal Science, 55, 221–226. https://doi.org/10.17221/183/2009-CJAS
  21. Ubushieva, V., Gorlov, I., Chimidova, N., & Ubushieva, A. (2024). Microsatellite analysis of Kalmyk cattle. RUDN Journal of Agronomy and Animal Industries, 19, 12–18. https://doi.org/10.22363/2312-797X-2024-19-1-12-18. EDN: https://elibrary.ru/BIJLFM

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».