Генетическое разнообразие современного и исторического бурого и палево-пестрого скота

Ориентация систем сельскохозяйственного производства на использование ограниченного числа пород привела к резкому снижению численности локальных генетических ресурсов – носителей уникальных форм изменчивости. Выявление в геномах современных представителей локальных пород исторических (аутентичных) геномных компонентов – важнейший этап разработки эффективных программ сохранения генофонда. Цель исследований – сравнительное изучение генетического разнообразия, генеалогических связей и генетической структуры популяций исторических и современных образцов бурого и палево-пестрого скота. Спектр исторических образцов включал саратовский (n=5), горский (n=8), тувинский (n=6), курганский (n=2), тушинский (n=1), шортгорн-астраханский (n=2) и юринский (n=1) скот, аулиекольскую (n=1), костромскую (n=3), бурую швицкую (n=5), шортгорнскую (n=1) и симментальскую (n=10) породы. Выборка современных представителей пород включала горский скот (n=32), костромскую (n=40), бурую швицкую породу кавказского типа (n=13) и немецкой селекции (n=27), симментальскую породу (n=33). Молекулярно-генетические исследования проводили по 9 локусам микросателлитов (TGLA227, BM2113, ETH10, SPS115, TGLA122, INRA23, TGLA126, ETH225 и BM1824). Эффективность генотипирования исторических образцов в среднем по всем исследуемым локусам составила 92,12 %. Уровень генетического разнообразия в исторических популяциях был выше, чем у одноименных современных пород. Попарное сравнение одноименных пород по числу утраченных и новых аллелей микросателлитов выявило наибольшие изменения у горского скота (9 и 22 аллеля, соответственно) и в костромской породе (1 и 27 аллелей), наименьшие – в бурой швицкой породе (12 и 14 аллелей). Анализ структуры филогенетических деревьев, построенных по FST и Jost’s D, показал относительную близость исторических популяций скота между собой, в то время как современные популяции были более дивергентны. Исследование генетической структуры популяций показало сохранение в современных популяциях крупного рогатого скота части исторических генетических компонентов. Результаты исследований могут быть использованы для отбора животных, несущих наибольшую долю исторических (аутентичных) геномных компонентов, для участия в национальных программах сохранения генетических ресурсов.

1. Лискун Е. Ф. Отечественные породы крупного рогатого скота. М.: Государственное издательство сельскохозяйственной литературы, 1949. 176 с.

2. Эрнст Л. К., Дмитриев Н. Г., Паронян И. А. Генетические ресурсы сельскохозяйственных животных в России и сопредельных странах. СПб.: ВНИИГРЖ, 1994. 469 с.

3. Сравнительный анализ частот ДНК-полиморфизмов, ассоциированных с заболеваниями и хозяйственно важными признаками, в геномах российских и зарубежных пород крупного рогатого скота / А. В. Игошин, Г. А. Ромашов, Е. Н. Черняева и др. // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2022. Т. 26. № 3. C. 22–28.

4. Scherf B. D., Pilling D. FAO. The second report on the state of the world’s animal genetic resources for food and agriculture. Rome: FAO Commission on Genetic Resources for Food and Agriculture Assessments, 2015. 606 p. URL: https://www.fao.org/3/i4787e/i4787e.pdf (дата обращения: 29.07.2023).

5. Felius M., Theunissen B., Lenstra J. Conservation of cattle genetic resources: The role of breeds // Agricultural Science. 2015. Vol. 153. P. 152–162. doi: 10.1017/S0021859614000124.

6. The genetic heritage of Alpine local cattle breeds using genomic SNP data / G. Senczuk, S. Mastrangelo, E. Ciani, et al. // Genet Sel Evol. 2020. Vol. 52. No. 1. Article 40. URL: https://gsejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12711-020-00559-1 (дата обращения: 14.07.2023). doi: 10.1186/s12711-020-00559-1.

7. Genome-wide genotyping uncovers genetic profiles and history of the Russian cattle breeds / A. Yurchenko, N. Yudin, R. Aitnazarov, et al. // Heredity (Edinb). 2018. Vol. 120. P. 125–137. doi: 10.1038/s41437-017-0024-3.

8. Selection signatures in two oldest Russian native cattle breeds revealed using high-density single nucleotide polymorphism analysis / N. A. Zinovieva, A. V. Dotsev, A. A. Sermyagin, et al. // PLoS One. 2020. Vol. 15. No. 11. Article e0242200. URL: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0242200 (дата обращения: 14.07.2023). doi: 10.1371/journal. pone.0242200.

9. Полногеномные исследования структуры популяций российских локальных пород черно-пестрого корня / А. С. Абдельманова, А. В. Доцев, А. А. Сермягин и др. // Генетика. 2022. Т. 58. № 7. С. 787–797. doi: 10.31857/S0016675822070025.

10. Genome-wide SNP analysis clearly distinguished the Belarusian Red cattle from other European cattle breeds / N. A. Zinovieva, I. P. Sheiko, A. V. Dotsev, et al. // Animal Genetics. 2021. Vol. 52. No. 5. P. 720–724. doi: 10.1111/age.13102.

11. Генетические ресурсы животных: развитие исследований аллелофонда российских пород крупного рогатого скота / Н. А. Зиновьева, А. А. Сермягин, А. В. Доцев и др. // Сельскохозяйственная биология. 2019. Т. 54. № 4. С. 631–641. doi: 10.15389/agrobiology.2019.4.631rus.

12. Indigenous livestock breeds as indicators for cultural ecosystem services: A spatial analysis within the Alpine Space / T. Marsoner, L. V. Vigl, F. Manck, et al. // Ecological Indicators. 2018. Vol. 94. No. 2. P. 55–63. doi: 10.1016/j.ecolind.2017.06.046.

13. Столповский Ю. А. Концепция и принципы генетического мониторинга для сохранения in situ пород доместицированных животных // Сельскохозяйственная биология. 2010. Т. 45. № 6. С. 3–8.

14. Ларкин Д. М., Юдин Н. С. Значимость геномных исследований для понимания истории формирования домашних животных // Молекулярная генетика, микробиология и вирусология. 2016. Т. 34. № 4. С. 123–128. doi: 10.18821/0208-0613-2016-34-4-123-128.

15. Характеристика генетического разнообразия современной и архивной популяций крупного рогатого скота черно-пестрой породы с использованием микросателлитных маркеров / А. С. Абдельманова, В. В. Волкова, А. В. Доцев и др. // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 2. C. 34–38. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10207.

16. McHugo G. P., Dover M. J., MacHugh D. E. Unlocking the origins and biology of domestic animals using ancient DNA and paleogenomics // BMC Biol. 2019. Vol. 17. Article 98. URL: https://bmcbiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12915-019-0724-7 (дата обращения: 14.07.2023). doi: 10.1186/s12915-019-0724-7.

17. Billerman S. M., Walsh J. Historical DNA as a tool to address key questions in avian biology and evolution: A review of methods, challenges, applications, and future directions // Mol. Ecol. Resour. 2019. Vol. 19. P. 1115–1130. doi: 10.1111/1755-0998.13066.

18. Методы экстракции ДНК из костных образцов крупного рогатого скота, сохраняемых в краниологической коллекции / А. С. Абдельманова, А. И. Мишина, В. В. Волкова и др. // Сельскохозяйственная биология. 2019. Т. 54. № 6. C. 1110–1121. doi: 10.15389/agrobiology.2019.6.1110rus.

19. Каталог краниологической коллекции академика Е. Ф. Лискуна / О. И. Боронецкая, М. Е. Барбосова, А. И. Никифоров и др.; под ред. В. П. Панова. М.: РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева, 2012. 149 с.

20. Genetic diversity of historical and modern populations of Russian cattle breeds revealed by microsatellite analysis / A. S. Abdelmanova, V. R. Kharzinova, V. V. Volkova, et al. // Genes. 2020. Vol. 11. Article 940. URL: https://www.mdpi.com/2073-4425/11/8/940 (дата обращения: 14.07.2023). doi: 10.3390/genes11080940.

21. Comparative study of the genetic diversity of local steppe cattle breeds from Russia, Kazakhstan and Kyrgyzstan by microsatellite analysis of museum and modern samples / A. S. Abdelmanova, V. R. Kharzinova, V. V. Volkova, et al. // Diversity. 2021. Vol. 13. No. 8. Article 351. URL: https://www.mdpi.com/1424-2818/13/8/351 (дата обращения: 14.07.2023). doi: 10.3390/d13080351.

22. Chapuis M.-P., Estoup A. Microsatellite null alleles and estimation of population differentiation // Molecular Biology and Evolution. 2007. Vol. 24. P. 621–631. doi: 10.1093/molbev/msl191.

23. Micro-checker: Software for identifying and correcting genotyping errors in microsatellite data / C. van Oosterhout, W. F. Hutchinson, D. P. M. Wills, et al. // Mol Ecol Notes. 2004. No. 4. P. 535–538. doi: 10.1111/j.1471-8286.2004.00684.x.

24. Peakall R., Smouse P. E. GenAlEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research--an update // Bioinformatics. 2012. Vol. 28. P. 2537–2539. doi: 10.1093/bioinformatics/bts460.

25. Standardization and validation of a panel of cross-species microsatellites to individually identify the Asiatic wild dog (Cuon alpinus) / S. Modi, B. Habib, P. Ghaskadbi, et al. // PeerJ. 2019. Vol. 7. Article e7453. URL: https://peerj.com/articles/7453/ (дата обращения 14.07.2023). doi: 10.7717/peerj.7453.

26. Quality indexes to assess the reliability of genotypes in studies using noninvasive sampling and multiple-tube approach / C. Miquel, E. Bellemain, C. Poillot, et al. // Mol. Ecol. Notes. 2006. No. 6. P. 985–988.

27. Broquet T., Petit E. Quantifying genotyping errors in noninvasive population genetics // Mol. Ecol. 2004. Vol. 13. P. 3601–3608.

28. Evaluating the reliability of microsatellite genotyping from low-quality DNA templates with a polynomial distribution model / G. He, K. Huang, S. T. Guo, et al. // Chinese Sci. Bull. 2011. Vol. 56. P. 2523–2530.

29. CLUMPAK : a program for identifying clustering modes and packaging population structure inferences across K / N. M. Kopelman, J. Mayzel, M. Jakobsson, et al. // Mol Ecol Resour. 2015. Vol. 15. P. 1179–1191. doi: 10.1111/1755-0998.12387.