ИЗУЧЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО РАЗНООБРАЗИЯ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ ПОРОД ЛОШАДЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПОЛНОГЕНОМНОГО АНАЛИЗА SNP
DOI:
https://doi.org/10.37884/3-2023/05Ключевые слова:
Equus caballus, казахская порода тип джабе, казахская порода адайский тип, казахская порода найманский тип, мугалжарская порода, кушумская порода, костанайская порода, SNPАннотация
В статье представлены результаты исследования генетического разнообразия отечественных пород лошадей на основании полногеномного анализа однонуклеотидных полиморфизмов (single nucleotide polymorphism, SNP), проведенного с использованием микрочипов Equine 80k HTS («Illumina Inc.», США).
В качестве материала для исследований использовали образцы волосяных луковиц лошадей казахской породы типов джабе (ZHB, n = 631), адайского (ADA, n = 303) и найманского (NMN, n = 158), мугалжарской (MUG, n = 584), кушумской (KSH, n = 226) и костанайской (KOS, n = 116) пород. Контроль качества SNP-генотипирования проводили с помощью программного обеспечения PLINK1.9. Для обработки и визуализации данных применяли программы PLINK1.9, R-пакет, BEAGLE, ADMIXTURE, CLUMPAK и FigTree. Конечный набор маркеров, отобранный по результатам контроля качества и использованный для анализа, включал 60 987 SNP.
Все исследуемые породы лошадей имели очень близкие значения ожидаемой и наблюдаемой гетерозиготности - в среднем 0,3478 и 0,3443. Степень наблюдаемой гетерозиготности в исследуемых породах лошадей изменялась от 0,3402 у казахской породы адайского типа и мугалжарской породы до 0,3514 у кушумской породы. С помощью метода главных компонент (principal component analysis, PCA), программы ADMIXTURE, ожидаемой и наблюдаемой гетерозиготности (He и Ho), попарных значений индекса фиксации (Fst) было выявлено отсутствие генетической изменчивости между исследуемыми породами лошадей. Сравнение с ранее опубликованными данными о генетическом разнообразии пород лошадей выявило относительно высокий уровень индивидуального разнообразия отечественных лошадей по сравнению с зарубежными породами. При этом монгольская и тувинская породы были выделены как наиболее близкие породы лошадей. Таким образом, впервые с использованием полногеномного анализа SNP мы изучили генетическое разнообразие у отечественных пород лошадей. Эти результаты служат началом углубленного изучения генофонда пород и оценки их значения для перспектив сельскохозяйственного производства.
Библиографические ссылки
Levine M.A. Botai and the Origins of Horse Domestication. Journal of Anthropological Archaeology [Text] / M.A. Levine. - 1999. – V. 18. – P. 29-78.
Kyselý R. New discoveries change existing views on the domestication of the horse and specify its role in human prehistory and history – a review [Text] / R. Kyselý, L. Peške // Archeologické rozhledy. - 2022. - V. 74. - No. 3. – Р. 299-345.
Frachetti M. From sheep to (some) horses: 4500 years of herd structure at the pastoralist settlement of Begash (south-eastern Kazakhstan) [Text] / M. Frachetti, N. Benecke // Antiquity. – 2009. – V. 83. – P. 1023-1037.
Outram A.K. Patterns of pastoralism in later Bronze Age Kazakhstan: new evidence from faunal and lipid residue analyses [Text] / A.K. Outram, A. Kasparov, N.A. Stear, V. Varfolomeev, E. Usmanova, R.P. Evershed // Journal of Archaeological Science. - 2012. – V. 39. – P. 2424-2435.
Chang C. The study of nomads in the republic of Kazakhstan [Text] / C. Chang // In book: The Ecology of Pastoralism. - 2015. - P. 17-40.
Sarbassova G. Language and identity in Kazakh horse culture [Text] / G. Sarbassova // bilig. - 2015. – V. 75. – P. 227-248.
Jastrzębska E. Current situation and prospects for the horse meat market in Poland and the world [Text] / E. Jastrzębska, T. Daszkiewicz, A. Górecka-Bruzda, D. Feliś // Medycyna Weterynaryjna. - 2019. – V. 75(4). – P. 196-202.
Stanciu S. Horse Meat Consumption − Between Scandal and Reality [Text] / S. Stanciu // Procedia Economics and Finance. - 2015. – V. 23. – P. 697-703.
Pozharskiy A. SNP genotyping and population analysis of five indigenous Kazakh sheep breeds [Text] / A. Pozharskiy, A. Khamzina, D. Gritsenko, Z. Khamzina, S. Kassymbekova, N. Karimov, T. Karymsakov, N. Tlevlesov // Livestock Science. - 2020. – V. 241. - P. 104252-1-104252-26.
Zhumadillayev N. SNP Genotyping Characterizes the Genome Composition of the New Baisary Fat-Tailed Sheep Breed [Text] / N. Zhumadillayev, K. Dossybayev, A. Khamzina, T. Kapasuly, Z. Khamzina, N. Tlevlesov // Animals. - 2022. – V. 12. – P. 1468-1-1468-12.
McCue M.E. A High Density SNP Array for the Domestic Horse and Extant Perissodactyla: Utility for Association Mapping, Genetic Diversity, and Phylogeny Studies [Text] / M.E. McCue, D.L. Bannasch, J.L. Petersen, J. Gurr, E. Bailey, M.M. Binns, O. Distl, G. Guérin, T. Hasegawa, E.W. Hill, T. Leeb, G. Lindgren, M.C.T. Penedo, K.H. Røed, O.A. Ryder, J.E. Swinburne, T. Tozaki, S.J. Valberg, M. Vaudin, K. Lindblad-Toh, C.M. Wade, J.R. Mickelson // PLOS Genetics. - 2012. – V. 8. – P. e1002451-1-e1002451-14.
Petersen J.L. Genetic Diversity in the Modern Horse Illustrated from Genome-Wide SNP Data [Text] / J.L. Petersen, J.R. Mickelson, E.G. Cothran, L.S. Andersson, J. Axelsson, E. Bailey, D. Bannasch, M.M. Binns, A.S. Borges, P. Brama, A. da C. Machado, O. Distl, M. Felicetti, L. Fox-Clipsham, K.T. Graves, G. Guérin, B. Haase, T. Hasegawa, K. Hemmann, E.W. Hill, T. Leeb, G. Lindgren, H. Lohi, M.S. Lopes, B.A. McGivney, S. Mikko, N. Orr, M.C.T. Penedo, R.J. Piercy, M. Raekallio, S. Rieder, K.H. Røed, M. Silvestrelli, J. Swinburne, T. Tozaki, M. Vaudin, C.M. Wade, M.E. McCue // PLOS ONE. - 2013. – V. 8, - P. e54997-1-e54997-15.
Petersen J.L. Genome-Wide Analysis Reveals Selection for Important Traits in Domestic Horse Breeds [Text] / J.L. Petersen, J.R. Mickelson, A.K. Rendahl, S.J. Valberg, L.S. Andersson // PLoS Genet. - 2013. – V. 9. – P. 1003211-1-1003211-17.
Purcell S. PLINK: A tool set for whole-genome association and population-based linkage analyses [Text] / S. Purcell, B. Neale, K. Todd-Brown, L. Thomas, M.A.R. Ferreira, D. Bender, J. Maller, P. Sklar, P.I.W. De Bakker, M.J. Daly, P.C. Sham // American Journal of Human Genetics. - 2007. - V. 81. – P. 559-575.
Chang C.C. Second-generation PLINK: rising to the challenge of larger and richer datasets [Text] / C.C. Chang, C.C. Chow, L.C. Tellier, S. Vattikuti, S.M. Purcell, J.J. Lee // GigaScience. - 2015. – V. 4. – P. 7-1-7-16.
R Core Team 2019. R: A Language and Environment for Statistical Computing.
Browning B.L. A One-Penny Imputed Genome from Next-Generation Reference Panels [Text] / B.L. Browning, Y. Zhou, S.R. Browning // American Journal of Human Genetics. - 2018. – V. 103. – P. 338-348.
Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis [Text] / H. Wickham // Springer-Verlag New York. - 2016. – 213 p.
Kopelman N.M. Clumpak: a program for identifying clustering modes and packaging population structure inferences across K [Text] / N.M. Kopelman, J. Mayzel, M. Jakobsson, N.A. Rosenberg, I. Mayrose // Molecular Ecology Resources. - 2015. – V. 15. – P. 1179-1191.
Rambaut A. FigTree: tree figure drawing tool (Version 1.4.4) [Text] / A. Rambaut // Retrieved from http://tree.bio.ed.ac. uk/software/figtree. – 2018.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 Izdenister natigeler
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
