Характеристика аллелофонда башкирских популяций крупного рогатого скота черно-пестрой и симментальской пород по микросателлитам

Траспов, Алексей Александрович

Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему
Характеристика аллелофонда башкирских популяций крупного рогатого скота черно-пестрой и симментальской пород по микросателлитам
ВАК РФ 03.02.07, Генетика

Автореферат диссертации по теме "Характеристика аллелофонда башкирских популяций крупного рогатого скота черно-пестрой и симментальской пород по микросателлитам"

На правах рукописи

005054272

<ш>

ТРАСПОВ АЛЕКСЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

ХАРАКТЕРИСТИКА АЛЛЕЛОФОНДА БАШКИРСКИХ ПОПУЛЯЦИЙ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА ЧЕРНО-ПЕСГРОЙ И СИММЕНТАЛЬСКОЙ ПОРОД ПО МИКРОСАТЕЛЛИТАМ

03.02.07 -Генетика 06.02.07 - Разведение, селекция и генетика сельскохозяйственных животных

Автореферат

диссертации на соискание учёной степени кандидата биологических наук

- 1 НОЙ 2012

Дубровицы - 2012

005054272

Работа выполнена на кафедре разведения сельскохозяйственных животных ФГЪОУ ВПО Башкирский Государственный Аграрный Университет.

Научные руководители: доктор биологических наук,

профессор

ДОЛМАТОВА Ирина Юрьевна;

доктор биологических наук, профессор, академик РАСХН ЗИНОВЬЕВА Наталия Анатольевна.

Официальные оппоненты: доктор сельскохозяйственных наук,

доцент

ХРАБРОВА Людмила Александровна Государственное научное учреждение Всероссийский научно-исследовательский институт коневодства Российской академии сельскохозяйственных наук, заведующая лабораторией генетики;

доктор биологических наук, профессор БУКАРОВ Нурмагомед Гаджикулиевич ОАО «Московское» по племенной работе, начальник лаборатории иммуногенетической экспертизы

Ведущее учреждение:

Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии имени К.ИСкрябина

Защита состоится «Ц » октября 2012 года, в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 006.013.03 при ГНУ Всероссийский научно-исследовательский институт животноводства Российской академии сельскохозяйственных наук.

Адрес института:

142132 Московская область, Подольский район, пос. Дубровицы, ВИЖ, тел. / факс (4967) 651101

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке иго Автореферат разослан сентября 2012 года. Ученый секретарь Совета Д 006.013.03

И.В. Гусев

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Характеристика генофонда, поддержание и сохранение биологического разнообразия видов домашних животных является одной из актуальных задач современной биологической науки (Алтухов Ю.П., 2004, Захаров И.А., 2006). В практику племенной работы необходимо внедрять маркерную систему оценки родословных, включающую определение степени гетерозиготности, контроль передачи геномной информации из поколения в поколение и определение фактического генотипического сходства пробанда с выдающимися предками (Храброва, JI.A., 2010). Интенсификация животноводства требует дальнейшего развития теоретических основ и совершенствования организационных форм селекции сельскохозяйственных животных за счет привлечения новых методов оценки генотипов животных. К числу таких методов относится использование ДНК-маркеров (Калашникова JI.A. и др., 1999, 2000, Букаров Н.Г. и др., 2010). Одним из приемов выявления генетических различий между популяциями, оценки структуры популяций является использование анонимных ДНК-маркеров - микросателлитов (МС). МС представляют собой короткие (100-200 п.о.) тандемно расположенные участки ДНК, обладающие высокой степенью полиморфизма Tautz D. 1989, (DeWoody J.A., Avise J.C., 2000). Показана прикладная значимость МС в оценке состояния и динамики аллелофонда черно-пестрого скота Московской области (Зиновьева Н.А. и др., 2009), сычевского и симментальского скота Смоленской области (Стрекозов Н.И. и др., 2009), в сравнительных исследованиях чистопородных и голштинизированных популяций скота различных пород (Эрнст JI.К. и др., 2007).

Существенный вклад в характеристику аллельного разнообразия пород вносят региональные популяции, формирование аллелофонда которых происходило, в большинстве случаев, на основе местного скота, являющегося носителем собственного уникального аллелофонда, и в условиях относительной географической изоляции (Tapio M. et al., 2010). Кроме того, на генетическую изменчивость региональных популяций определенное влияние оказывают специфические для каждого из регионов абиотические факторы.

Цель и задачи исследования. Целью настоящей работы явилась генетическая характеристика башкирских популяций чёрно-пёстрого и симментальского скота с использованием микросателлитов.

Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Выполнить анализ показателей молочной продуктивности коров башкирских популяций черно-пестрого и симментальского скота.

2. На основании изучения аллелофонда башкирских популяций чёрно-пёстрого и симментальского скота по микросателлитам дать оценку их генетического разнообразия.

3. Провести сравнительный анализ аллелофондов исследованных башкирских популяций крупного рогатого скота и других популяций чёрно-

пёстрого, голштинского и симментальского скота отечественной и зарубежной селекции.

4. Изучить частоты встречаемости генотипов микросателлитов в группах коров черно-пестрой и симментальской пород башкирской селекции с различным уровнем молочной продуктивности.

5. Выполнить исследование связи аллелей микросателлитов с уровнем молочной продуктивности коров черно-пестрой и симментальской пород башкирской селекции.

Научная новизна исследований. Впервые с использованием микросателлитов дана характеристика алеллофонда башкирских популяций чёрно-пёстрого и симментальского скота. Установлено высокое генетическое сходство по микросателлитам башкирских популяций черно-пестрого скота с популяциями черно-пестрой и голштинской пород отечественной и зарубежной селекции. Показан высокий вклад башкирской популяции в генетическое разнообразие симментальского скота по микросателлитам. Выявлен породо- и популяционно-зависимый характер связи некоторых аллелей микросателлитов с показателями молочной продуктивности.

охарактеризована их генетическая структура. Показана генетическая консолидированность изучаемых популяций скота. Выявлены аллели микросателлитов, ассоциированные с показателями молочной продуктивности коров: удоем, содержанием жира и белка в молоке, количеством молочного жира и белка.

Апробация работы. Результаты исследований были доложены и обсуждены на международной научно-практической конференции «Биодиверситиология: современные проблемы изучения и сохранения биологического разнообразия», Чебоксары, 2010 г., на Всероссийской научно-практической конференции «Научное обеспечение устойчивого развития АПК», Уфа, 2011 г., на конференциях Центра биотехнологии и молекулярной диагностики животных ГНУ ВИЖ Россельхозакадемии, 2011, 2012 гг.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Установлено высокое сходство генетических профилей башкирских популяций черно-пестрого и симментальского скота с популяциями черно-пестрого и голштинского скота отечественной и зарубежной селекции.

2. В сравнительных исследованиях пяти различных популяций показан существенный вклад башкирской популяции в общее генетическое разнообразие симментальского скота.

3. Установлены различия в частотах встречаемости некоторых аллелей микросателлитов в группах коров черно-пестрой и симментальской породы с «высоким» и «низким» уровнем молочной продуктивности.

4. Показан порода- и популяционно-зависимый характер связи аллелей микросателлитов с показателями молочной продуктивности коров черно-пестрой и симментальской пород.

Публикации результатов исследований. Всего по теме диссертационной работы опубликовано 5 работ, в том числе 2 статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ («Сельскохозяйственная биология», «Проблемы биологии продуктивных животных»).

Структура и объем работы. Диссертация написана на 129 страницах, состоит из следующих разделов: введение, обзор литературы, материалы и методы исследований, результаты и обсуждение, выводы, практические предложения, список литературы. Диссертационная работа содержит 29 таблиц и 21 рисунок. Список литературы включает 139 источников, в том числе 100 источников на иностранном языке.

2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

Исследования проводили во ФГБОУ ВПО Башкирский государственный аграрный университет и в Центре биотехнологии и молекулярной диагностики животных ГНУ ВИЖ Россельхозакадемии в

Репгонл.т1ьныепоп>'ляцгп1К1)\-пногорогатс»гошма Республнш Башкортостан

Чёрно-пёараяпорола С1 шмент ал ь аса я пор саз

АФ «Стерлшамзкосяя» -1- ГУСП « С тер л| гт а млкско е» ОПХ «БаГшякское»

Построение аллельньк пр офипгй па ынкр оса течлтан

Анализ мол очной продукшвност -

Характеристика аллелофонда

Оценка уровнягетерозигспностинрасчетпоказател ей ___Р-статпспгкн

Полактащгам

I .

Полшшям

Характеристика степени генепиескон КОНСОЛ11Д1 ф ов анно СП I

£ & I Я

§ *

§ 5

Аналш популяцнонно-геиетшесып пар аыетрсв. _рассч!гганныхпо микросатетги паи

Сравнительный яналт алл ель иьк профилен с популяциями скота разлнчнотодк-щстэлд етп и

Популящшчернопестр ого п голпшшского скота (б популяций)

Популяции ашметальского скота _(4 попуяяапй)_

Аналтвшишмгшоп1повпо»о11фоса1еш11[та1.шапоказа1елнмало-шог1п1эод1-кп1вностнкороа -

Рис. 1. Схема исследований

В молекулярно-генетических исследованиях были использованы образцы ДНК 307 животных 3 популяций коров, в т.ч. 2 популяций чёрно-пёстрой породы агрофирмы «Стерлитамакская» (СНРАОЮ) - 104 головы и ГУСП «Стерлитамакское» (СНРСЬ'ЗР) - 108 голов и популяции симментальской породы ОПХ «Баймакское» (51М_В) - 95 голов.

Материалом служили пробы крови коров. Выделение ДНК проводили с помощью колонок фирмы Nexttec (Германия) и с использованием набора реагентов для выделения ДНК DIAtom™ DNA Prep 100. Анализ ДНК и постановку ПЦР проводили согласно «Методическим рекомендациям по использованию метода полимеразной цепной реакции в животноводстве» (Зиновьева Н.А. и др., 1998).

Определение микросателлитного профиля коров проводили с использованием ДНК-анализатора с лазерным детектором ABI3130x1 по методикам Центра биотехнологии и молекулярной диагностики ГНУ ВИЖ. Набор маркеров для анализа включал следующие локусы: TGLA126, TGLA122, TGLA227, ILST005, ILST006, ЕТН185, ЕТН10, ЕТН225, ВМ1818, ВМ1824, ВМ2113, SPS115. Данные о генотипах каждого животного суммировали в электронных таблицах Microsoft Office Excel 2010.

На основании аллельных профилей по МС давали характеристику аллелофонда, включая показатели частот встречаемости отдельных аллелей в локусах МС, минимальное, максимальное и среднее число аллелей, число информативных аллелей (Na£5%), число эффективных аллелей (Nc), фактическая Но и ожидаемая Нс степени гетерозиготности. Консолидированность групп скота оценивали на основании анализа распределения популяций по Paetkau D. с соавторами (1995, 2004) и Pritchard J.K. с соавторами (2004). Производили расчёты индексов Fis, Fst и Fit.

Проводили анализ частот встречаемости аллелей МС в группах коров изучаемых популяций с «высоким» (Х^р+0,50) по сравнению с «низким» (Х^-0,5а) уровнем молочной продуктивности по показателям уровня удоя, содержания жира и белка в молоке, выхода молочного жира и белка.

Статистическую обработку данных проводили по стандартным методикам (Животовский JI.A., 1991, Вейр Б., 1995) с использованием плагина к Microsoft Office EXCEL - GenAIEx (6.4.1).

3. РЕЗУЛЬТАТЫ СОБСТВЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ 3.1. Анализ продуктивных показателей башкирских популяций коров черно-пестрой и симментальской пород

Результаты анализа уровня молочной продуктивности коров черно-пестрой и симментальской пород приведены в таблицах 1,2.

Популяции CHPAGRO и CHP_GUSP достоверно различались по показателям молочной продуктивности (табл. 1). Так, по уровню удоев коровы CHP_AGRO превосходили коров CHP_GUSP на 644 кг по 1-й лактации (р<0,001) и 521 кг (р<0,001) по 2-й лактации. По содержанию жира в молоке коровы CHP_GUSP превосходили коров CHP_AGRO по 1- и 2-й лактации на 0,26% абс. (р<0,001) и 0,21% абс. (р<0,001), соответственно. Различия в содержании белка составляли 0,006% и 0,12% соответственно. Выход молочного белка был достоверно выше у коров CHP_AGRO: +14,3 (р<0,001) и +8,7 кг (р<0,01) по 1-й и 2-й лактациям, соответственно.

Показано повышение продуктивных показателей у коров по 2-й лактации по сравнению с 1-й лактацией.

Принимая во внимание различия в уровне молочной продуктивности между предприятиями, анализ микросателлитных профилей и их связи с продуктивными показателями проводили отдельно по каждой из популяций.

Показатели ж Уровень молочной продуктивности Разница

Я СО исследуемой выборки коров (СНР АОЮ-

Ы. а Ч СНР_АСЯО СШМЗШР СШМЗШР)

Число голов 1 104 108

2 103 81

Удой, кг 1 5008±64 4344±50 +644**

2 5220±15 4699±108 +521**

Жир, % 1 3,83±0,01 4,09±0,06 -0,26**

2 3,79±0,01 4,00±0,02 -0,21**

Белок, % 1 3,06±0,01 3,06+0,01 0,00

2 3,06±0,01 3,05±0,01 +0,01

Молочный 1 183,9±2,5 177,8±3,4 +6,1

жир, кг 2 191,8±0,9 188,0±4,5 +3,8

Молочный 1 147,0+1,9 132,7±1,5 +14,3**

белок, кг 2 152,0+0,1 143,3±3,2 +8,7*

Примечание:

СНР йиБР - ГУ СП

СНР_АОВ.О - Арофирма «Стерлитамакская», «Стерлитамакское»; *р<0,01, **р<0,001.

Табл. 2. Анализ молочной продуктивности коров симментальской породы

Показатели Продуктивность по лактациям

1-я лактация 2-я лактация

Число голов 95 95

удой, кг 3105±93 3726+112

жир, % 4,00±0,03 4,80+0,03

молочный жир, кг 123,7+3,5 178,1+5,1

белок, % 2,84±0,01 3,41+0,01

молочный белок, кг 88,3+2,7 127,1+3,8

3.2 Характеристика аллелофонда башкирских популяций черно-пестрого скота по микросателлитам 3.2.1. Анализ аллельных профилей Анализ микросателлитных профилей изучаемых популяций скота черно-пестрой породы проводили, как между собой, так и в сравнении с другими популяциями скота черно-пестрой и голштинской пород отечественного (Московская область) и импортного происхождения.

SPS115,

JLST005

ILST006

Примечание: Ось X -

локусы МС, ось Y - число аллелей соответствующих микросателлитных локусов. СНР AGRO - коровы АФ «Стерлитамакская», CHPGUSP - коровы хозяйства ГУСП

«Стерлитамакское».

Рис. 2. Число аллелей в локусах микросателлитов у исследованных популяций крупного рогатого скота

-О-СНР AGRO

-С-СНР GUSP

Как показано на

рисунке 2, число аллелей МС варьировало от 2 в локусе 1ЬБТ005 до 15 в локусе ТСЬА122. В целом наибольшим генетическим разнообразием характеризовалась популяция СНР АОКО (9,0±1,1 аллелей на локус против 7,9±1,0 в популяции СНР ОиЗР), что было обусловлено, в основном, наличием редких аллелей (табл. 3).

Табл. 3. Наличие информативных и эффективных аллелей в изучаемых

Популяция Число аллелей МС Число аллелей МС на локус

Na Na>5% Ne

СНР AGRO 108 9,0±1,1 4,7±0,1 4,5±0,5

СНР GUSP 95 7,9±1,0 4,2±0,1 3,8±0,3

Примечание: Ла>5% - информативные аллели (с частотой встречаемости ^5%); Ые - эффективные аллели.

Анализ аллельных профилей коров СНР АОКО и СНРОШР показал, что по большинству исследованных локусов МС выявлен сходный характер распределения частот встречаемости аллелей. По некоторым локусам выявлены заметные различия: так, аллель 295 локуса ЕЬБТООб у коров СНР АОЯО имел частоту встречаемости - 0,221, а у коров СНР ОиБР -0,123. Частоты встречаемости аллеля 266 локуса ВМ1818 составили 0,529 и 0,269, аллеля 151 локуса ТСЬА122 - 0,144 и 0,340, аллеля 81 локуса ТСЬА227 - 0,178 и 0,370, соответственно. По всей видимости, различия в частотах встречаемости аллелей МС между исследуемыми популяциями были обусловлены использованием различных быков-производителей.

Оценка информативности локусов МС для проведения экспертизы на достоверность происхождения в изучаемых популяциях черно-пестрого скота показала вероятность подтверждения родителей 99,98-99,99%, вероятность исключения родителей - >99,99%.

Сравнительный анализ аллельных профилей башкирских популяций черно-пестрого скота с другими популяциями черно-пестрого и голштинского скота отечественного (Московская область) и зарубежного (немецкого, американского, бельгийского, шведского) происхождения показал их высокое генетическое сходство по большинству исследованных локусов МС: коэффициенты корреляции распределения аллелей МС по локусам МС составили: ВМ1818 - 0,49-0,98, ВМ1824 - 0,80-0,99, ВМ2113 -0,07-0,55, ТСЬА122 - 0,12-0,78, ТОЬА126 - 0,85-0,93, ТОЬА227 - 0,33-0,70 ЕТН10 - 0,92-0,97, ЕТН225 - 0,880,93, ГЬБТООб - 0,88-0,93, БРБПб - 0,920,95. Показано высокое генетическое сходство башкирских популяций с популяцией черно-пестрого скота Московской области: лишь 1,3% генетических различий по МС были обусловлены межгрупповыми различиями, и 98,7% приходилось на внутрипопуляционное разнообразие.

3.2.2. Определение уровней гетерозиготности и показателей Е-статисгики

С целью оценки генетической изменчивости в изучаемых популяциях скота в сравнении с другими породами, нами был выполнен расчет наблюдаемой и ожидаемой степеней гетерозиготности, определены показатели Б - статистики (табл. 4).

Табл. 4. Фактическая и ожидаемая степени гетерозиготности

Популяция С HP AGRO

Но

Не

Но-Не

Fis

0,729±0,032

0,741±0,032

СНР GUSP

-0,012

0,691±0,032

0,710±0,031

0,014±0,017

-0,019

0,027±0,013

-J---:-^--;——— 7----|------ -

Примечание: Не - ожидаемая степень гетерозиготности, Но -фактическая степень гетерозиготности, F - Разница Но-Не. «+ / -» -избыток/ дефицит гетерозигот, Fis - индекс фиксации.

Как следует из данных таблицы 4, изучаемые популяции характеризуются высоким генетическим разнообразием. Достоверных различий между популяциями в уровне гетерозиготности выявлено не было. В обеих популяциях выявлен незначительный дефицит гетерозигот: 1,2— 1,9%. На дефицит гетерозигот указывают положительные значения индекса Fis: 0,014 и 0,027, соответственно. Минимальная степень гетерозиготности выявлена в локусе ILST005 - 0,426 у коров CHP_GUSP и 0,452 - у коров CHP AGRO, максимальная - в локусе ILST006 у коров CHP_GUSP - 0,840 и в локусе TGLA227 у коров CHP_AGRO - 0,904.

Анализ пространственного распределения изучаемых популяций черно-пестрого скота показал, что они представляют собой хорошо консолидированные частично перекрывающиеся массивы, что указывает на некоторые различия в ДНК-профилях, с другой стороны, - на общность происхождения (рис. 3).

Примечание: О - CHP_AGRO, В- CHP GUSP.

Рис. 3. Двухмерное

распределение в группах коров CHP_AGRO и CHP_GUSP

3.3. Характеристика аллелофонда башкирской популяции симментальского скота по микросателлитам

Результаты анализа аллельных профилей микросателлитов показали отсутствие достоверных различий в разнообразии между башкирской популяцией и сравниваемыми популяциями симментальского скота (рис. 4). .............................SIM.....В ................................................

Примечание: Башкирская (SIM_B), сибирская (SIM-SIB), орловская (SIMJD), австрийская (.SIM-A) чистопородные и голштинизированная (SIM_H) популяции симментальского скота; Na - среднее число аллелей на локус, Ne - число эффективных аллелей на локус.

Рис. 4. Аллельные профили башкирской популяции в сравнении с другими популяциями симментальского скота

Среднее число аллелей на локус микросателлитов варьировало от 7,08±0,58 в австрийской и 7,08±0,72 в башкирской популяциях до 9,17±1,07 в популяции голштинизированного симментальского скота и в среднем по всем популяциям составило 9,00±0,37. Башкирская популяция симментальского скота при относительно невысоком уровне генетического разнообразия характеризовалась наиболее высоким числом эффективных аллелей на локус (4,11±0,37) по сравнению с другими чистопородными

популяциями, в которых значения данного показателя варьировали от 3,17±0,24 до 4,00±0,47.

Как следует из данных таблицы 5, башкирская популяция симментальского скота характеризуется относительно высокой степенью гетерозиготности, которая составила 0,735 что было выше по сравнению с животными сибирской (0,731), орловской (0,682), австрийской (0,633), и голштинизированной популяциями (0,681). Анализ в аспекте отдельных локусов показал, что минимальная степень фактической гетерозиготности выявлена у башкирской популяции в локусе ЕТН10 - 0,488, максимальная в локусе ТСЬА227 - 0,934. Были выявлены достоверные различия в уровнях гетерозиготности у башкирской и сибирской (р<0,05), а также башкирской и австрийской популяций (р<0,05).

Табл. 5. Фактическая и ожидаемая степени гетерозиготности

Популяции Но Не Но-Не Fis

Башкирская 0,735±0,051 0,735±0,023 0,000 0,004+0,055

Сибирская 0,731±0,053 0,699±0,043 +0,032 -0,043±0,031

Орловская 0,682±0,048 0,669±0,048 +0,013 -0,031±0,033

Австрийская 0,633±0,030 0,664±0,026 -0,031 0,043±0,034

Голштинизированная 0,681±0,031 0,731±0,031 -0,050 0,068±0,017

Примечание: Не - ожидаемая степень гетерозиготности, Но -фактическая степень гетерозиготности, F - Разница Но-Не. '«+/-» -избыток / дефицит гетерозигот, Fis - индекс фиксации.

Сформированная структура генеалогического дерева (рис. 5) показывает формирование башкирской популяцией самостоятельной ветви, что указывает на участие в ее создании животных иного происхождения! Высокая степень генетической консолидации башкирской популяции симментальского скота подтверждается результатами кластерного анализа: коэффициент подобия (Q) в среднем составил 84,6±2,2%. У 86,3% животных значение коэффициента Q было выше 75%. Для сравнения значения коэффициента Q в популяциях SIM_SIB, SIM_OR, SIM_A и SIM Н составили 59,1±2,4, 45,2±4,4, 74,9±2,2 и 36,3±3,2%.

Оценка информативности локусов МС для проведения экспертизы на достоверность происхождения в башкирской популяции симментальского скота показала вероятность подтверждения родителей 99,99%, вероятность исключения родителей - >99,99%.

Таким образом, сравнительные исследования пяти популяций симментальского скота (четырех чистопородных и одной голштинизированной) продемонстрировали существенный вклад башкирской популяции в общую изменчивость аллелофонда микросателлитов. Полученные данные указывают на необходимость вовлечения региональных популяций в работы по генетическому мониторингу пород крупного рогатого скота.

о 0,6 1,2 1,8 2,4 3,0 3,6 4,2 4,8 5,4 6,0

-0,36 -0,32 -0,28 -0,24 -0,20 -0,16 -0,12 -0,08 -0,04 0

■ ■ '

Б1М БГО

БГМ СЖ

Б1М А

Б1М Н

51М В

Примечание: популяции симментальского скота: сибирская (3!М_Б1В), орловская (Б/МОИ), австрийская (81М_А) чистопородные и голилтинизированная (81М_Н) популяции

Рис. 5. Дендрограмма филогенетического родства пяти популяций симментальского скота, построенная на основании значений генетических дистанций по Лге/ М. (1983) методом \JMPGA

3.4. Изучение связи аллелей микросателлитов с уровнем молочной продуктивности коров черно-пестрой и симментальской пород

Оценку связи аллелей МС с уровнем молочной продуктивности коров проводили, сопоставляя частоты встречаемости аллелей МС с «высоким» (ХсР+0,5о) и «низким» (ХсР-0,5а) уровнем молочной продуктивности, а так же рассчитывая коэффициенты корреляции между наличием в генотипе коров определенных аллелей МС и уровнем молочной продуктивности.

3.4.1. Распределение аллелей МС в башкирских популяциях коров чёрно-пёстрой породы с различным уровнем молочной продуктивности

Анализ распределения частот встречаемости аллелей МС в группах коров чёрно-пёстрой породы СНР_А01Ю с «высоким» (Хср+0,5о) по сравнению с «низким» (Хср-0,5а) уровнем молочной продуктивности в 1-й лактации показал наличие достоверной разницы в распределении 8 аллелей шести локусов МС. По уровню удоя - аллели 149 локуса ТОЬА122 (+0,088, р<0,05), 217 локуса ЕТН10 (+0,092, р<0,05), 248 и 256 локуса БРБШ (0,242, р<0,05 и +0,068, р<0,05, соответственно); по содержанию жира в молоке - аллели 123 локуса ТСЬА126 (-0,033, р<0,05), 141 локуса ТОЬА122 (-0,200, р<0,05) и 180 локуса ВМ1874 (-0,100, р<0,05); по содержанию белка в молоке - аллель 213 локуса ЕТН10 (+0,135,р<0,05).

По результатам анализа 2-й лактации были выявлены 16 аллелей, частоты встречаемости которых достоверно различались между группами коров с «высоким» (ХсР+0,5а) по сравнению с «низким» (Хср-0,5а) уровнем молочной продуктивности: по уровню удоя - аллели 234 и 236 локуса ЕТН185 (-0,166, р<0,05 и +0,083, р<0,05, соответственно), 133 и 137 локуса ВМ2113 (-0,111, р<0,05 и +0,084, р<0,05, соответственно), 141 локуса ТСЬА122 (-0,118, р<0,05), 293 локуса П^ТООб (-0,128, р<0,05); по содержанию жира в молоке - аллели 144 локуса ЕТН225 (+0,091 р<0 05) и 182 локуса ВМ1784 (+0,093, р<0,05); по содержанию белка в молоке - аллели 181 и 183 локуса 1Ь8Т005 (-0,170, р<0,05 и +0,170, р<0,05), 217 локуса ЕТН10 (+0,098, р<0,05), 144 и 150 локуса ЕТН225 (-0,035, р<0,05 и +0,058, р<0,05), 222 локуса ЕТН185 (-0,074, р<0,05), 293 локуса 1Ь8Т006 (-0,090,' р<0,05), 137 локуса ВМ2113 (-0,229, р<0,05) и 256 локуса БРЗШ (-0 070 р<0,05). ' '

По результатам анализа популяции коров СШМлиБР было выявлено 8 аллелей в 6 локусах МС, ассоциированных с показателями молочной продуктивности коров по 1-й лактации. По уровню удоя это аллели 81 локуса ТСЬА227 (+0,100, р<0,05), 222 локуса ЕТН185 (+0,128, р<0,05), 181 и 183 локуса 1Ь5Т005 (-0,047, р<0,05 и +0,047, р<0,05, соответственно); по содержанию жира в молоке - аллели 115 локуса ТСЬА126 (+0,274, р<0,05) 144 локуса ЕТН225 (+0,010, р<0,05), 81 локуса ТСЬА227 (-0,095, р<0,05) и 178 локуса ВМ1784 (-0,236, р<0,05); по содержанию белка — аллели 178 и 182 локуса ВМ1784 (-0,114,р<0,05 и +0,292,р<0,05).

Анализ данных продуктивности коров СШМЗиБР по 2-й лактации показал наличие 15 аллелей в 8 локусах, частоты встречаемости которых достоверно различались между группами коров с различным уровнем молочной продуктивности. По уровню удоя это аллели 119 и 123 локуса ТОЬА126 (+0,054, р<0,05 и +0,146, р<0,05), 230 локуса ЕТН185 (+0,199, р<0,05), 144 и 150 локуса ЕТН225 (-0,171, р<0,05 и +0,172, р<0,05, соответственно), 127 локуса ВМ2113 (+0,128, р<0,05), 262 локуса ВМ1818 (0,184, р<0,05); по содержанию жира в молоке - аллели 121 локуса ТСЬА126 (-0,032, р<0,05) и 222 локуса ЕТН185 (-0,146, р<0,05); по содержанию белка

в молоке - аллели 181 и 183 локуса JLST005 (-0,491, р<0,05 и +0,491, р<0,05), 117 локуса TGLA126 (+0,313, р<0,05), 183 локуса ILST005 (+0,491, р<0,05), 163 локуса TGLA122 (+0,071, р<0,05), 148 локуса ЕТН225 (+0,045, р<0,05) и 254 локуса SPS115 (+О,О9,р<0,05).

3.4.2. Распределение аллелей МС у коров симментальской породы с различным уровнем молочной продуктивности Анализ распределения частот встречаемости аллелей МС в группах коров симментальской породы 1-й лактации с «высоким» (Хср+0,5о) по сравнению с «низким» (Хср-0,5<з) уровнем молочной продуктивности показал наличие достоверной разницы в распределении 5 аллелей четырех локусов МС. По уровню удоя это аллели 181 локуса ILST005 (-0,100, р<0,05), 228 локуса ЕТН185 (-0,104, р<0,05), 262 локуса ВМ1818 (+0,110, р<0,05), 180 и 182 локуса ВМ1824 (+0,237 р<0,05 и -0,289, р<0,05, соответственно); по содержанию жира в молоке — аллели 228 локуса ЕТН185 (+0,124, р<0,05) и 180 локуса ВМ1824 (+0,060 р<0,05); по содержанию белка в молоке - аллели 228 локуса ЕТН185 (+0,116, р<0,05), 180 и 182 локуса ВМ1824 (+0,081 р<0,05 и +0,052, р<0,05, соответственно). Выявленные закономерности, в большинстве случаев, сохранялись и по результатам анализа 2-й лактации.

3.5. Корреляционный анализ наличия аллелей МС и уровня молочной продуктивности коров изучаемых популяций Результаты расчета коэффициентов корреляции между наличием в генотипе коров аллелей МС и уровнем молочной продуктивности представлены в таблице 6 (показаны только достоверные корреляции).

Табл. 6. Достоверные корреляционные зависимости между аллелями МС _ и показателями молочной продуктивности коров_

Коэффициенты корреляции в изучаемых популяциях

к S СНР AGRO СНР GUSP SIM в

Локус ц и г; ч < я « £ ее Ч Удой, кг Жир, % Белок, % Удой, кг . . Жир, % Белок, % Удой, кг Жир, % Белок, %

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

TGLA122 141 1 - -0,21' - - - - - - -

2 -0,18' - - - - - - - -

149 1 +0,20' - - - - - - - -

163 2 - - - - - +0,32' - - -

ЕТН10 217 1 +0,18' - - - - - - - -

ЕТН225 144 1 - - - - +0,21' - - - -

2 - +0,20' -0,19' -0,21' - - - - -

148 2 - - - - - +0,22' - - -

150 1 -0,18' - - - - - - - -

2 - - +0,17' +0,24' - - - - -

SPS115 248 1 -0,24' - - - - - - - -

254 2 -0,18' - +0,21' - - -

256 1 +0,21' - - - - - - - -

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

ТСЬА126 115 1 - - - - +0,21' _

117 1 - - - - - +0,32' _

119 2 - - - 0,21' _ _

121 2 - - - - -0,18' _ _ _

123 1 - -0,20' - - _ „ „

2 - - - -0,18' _

ВМ1824 178 1 - - - - +0,20' +0,21' _ _

181) 1 - -0,17' - - - - +0,21' +0,23' +0,21'

182 1 - - - - - +0,27' -0,32' -0,34' -0,31'

2 - +0,18' - - _ _

ЕТН185 228 1 - - - - - - -0,25' -0,25' -0,20'

23 0 2 - - - 0,18' - - _

234 2 -0,17' - - - - _

236 2 +0,18' - - - - _ _

222 1 - - - +0,21' - _

2 - - -0,25' - -0,19' - _ „

1Ь8Т006 293 2 -0,21' - -0,25' - - _ _ _

ВМ2113 127 2 - - - +0,22' _ „ _

133 2 -0,35' - - - - _ _

13/ 2 +0,16' - +0,16' - _ _ _

1Ь8Т005 181 1 -0,11' - -0,19' -0,22' -0,27' -0,23'

2 - - -0,17' - - - _ _

183 1 +0,15' - -0,19' _ _

2 - - -0,18' - - _ _

ТСЬА227 81 1 - - - +0,18' -0,18' _ _ _

ВМ1818 262 2 - - +0,28' - - +0,24' +0,24' +0,23'

Примечание: 'р<0,01, 2р<0,001, «-»-не достоверно.

Как следует из данных таблицы 6, во всех исследованных нами локусах МС установлены аллели, наличие которых в генотипе коров достоверно коррелировало с показателями молочной продуктивности коров, при этом установлен породо- и популяционно-зависимый характер выявленных зависимостей.

Данные о распределении у коров-дочерей частот встречаемости аллелей МС, ассоциированных с уровнем молочной продуктивности коров по данным индивидуального анализа, в зависимости от отца на примере популяции СНРАОЮ обобщены в таблице 7.

Как следует из данных таблицы 7, дочери быков, имеющие более высокий уровень показателей молочной продуктивности, в целом, характеризуются относительно меньшими частотами встречаемости аллелей, отрицательно коррелирующих с анализируемым признаком, и относительно большими частотами встречаемости положительно коррелирующих аллелей. Проведенный корреляционный анализ показал, что направленность корреляций, установленных на индивидуальном уровне (табл. 6) и в группах коров-дочерей носила, в основном, аналогичный характер. При этом корреляционные зависимости между уровнем удоя и частотой аллеля 149 локуса ТОЬА122, содержанием жира в молоке и частотой аллеля 181 локуса ТЬБТООб были достоверны (р<0,01).

Табл. 7. Распределение аллелей МС, ассоциированных с уровнем молочной продуктивности, у коров СНР AGRO в зависимости от отца

Локус Аллель * Частота встречаемости аллелей у коров в зависимости от отца

A.A. В.А. Л.Ф. П. С.Т.Р.

Сигнал Соболь Спутник Медонос Меркурий Водолей Лидер Эллинг

ЕТН185 234' -0,17 0,333 0,083 0,375 0,500 0,438 0,531 0,438 0,300

TGLA122 1491 +0,20 0,105 0,143 0,188 0,000 0,147 0,063 0,063 0,100

ILST006 293' +0,18 0,368 0,286 0,188 0,167 0,206 0,125 0,250 0,200

ЕТН10 2171 -0,21 0,278 0,286 0,375 0,333 0,353 0,267 0,250 0,367

ВМ2113 1331 -0,35 0,056 0,000 0,063 0,000 0,000 0,033 0,063 0,033

137' +0,16 0,444 0,286 0,188 0,417 0,324 0,133 0,125 0,500

SPS115 248' -0,24 0,417 0,357 0,563 0,667 0,500 0,563 0,375 0,500

ВМ1824 1802 -0,17 0,263 0,214 0,063 0,167 0,265 0,313 0,125 0,167

ЕТН225 1443 -0,19 0,083 0,071 0,125 0,083 0,029 0,094 0,000 0,067

SPS115 2543 -0,18 0,194 0,143 0,250 0,167 0,059 0,094 0,313 0,033

ЕТН185 222J -0,25 0,028 0,167 0,063 0,083 0,063 0,031 0,063 0,067

ILST006 293J -0,25 0,368 0,286 0,188 0,167 0,206 0,125 0,250 0,200

ВМ2113 137J +0,16 0,444 0,286 0,188 0,417 0,324 0,133 0,125 0,500

ILST005 1813 -0,17 0,684 0,571 0,438 0,667 0,588 0,719 0,500 0,700

Примечание: *г - коэффициент корреляции между наличием в генотипе коров соответствующего аллеля локуса MC и уровнем молочной продуктивности; 'аллели, ассоциированные с уровнем удоя, 2аллели, ассоциированные с содержанием жира в молоке, 3аллели, ассоциированные с содержанием белка в молоке; генеалогические линии коров: A.A. - А.Адема, В.А. - В.Айдиал, Л.Ф. -Л.Форд, П. -Посейдон, С.Т.Р. - С.Т.Ракит.

4. ВЫВОДЫ

1. Дана характеристика уровня молочной продуктивности коров башкирских популяций черно-пестрого (агрофирма «Стерлитамакская», CHP_AGRO (п=104) и ГУ СП «Стерлитамакское», CHP_GUSP (п=108)) и симментальского скота (ОПХ «Баймакское», SIM_B (п=95)). Установлено, что популяции CHP_AGRO и CHP_GUSP достоверно различались по показателям молочной продуктивности: по уровню удоев коровы CHP_AGRO превосходили коров CHP_GUSP на 644 кг по 1-й лактации (р<0,001) и 521 кг (р<0,001) по 2-й лактации. По содержанию жира в молоке коровы CHP_GUSP превосходили коров CHP_AGRO по 1- и 2-й лактации на 0,26% абс. (р<0,001) и 0,21% абс. (р<0,001), соответственно. Различия в содержании белка составляли 0,006% и 0,12% соответственно. Выход молочного белка был достоверно выше у коров CHP_AGRO: +14,3 (р<0,001)

и +8,7 кг (р<0,01) по 1-й и 2-й лактациям, соответственно. Показано повышение продуктивных показателей у коров по 2-й лактации по сравнению с 1-й лактацией.

2. Установлено высокое генетическое разнообразие башкирских популяций крупного рогатого скота по 12-и локусам МС: среднее число аллелей на локус в популяциях CHP_AGRO, CHP_GUSP и SIM В составило

и 7,1+0,7, наблюдаемая степень гетерозиготности -0,729±0,032, 0,691±0,032 и 0,712+0,050, соответственно. Минимальная степень гетерозиготности выявлена в локусе ILST005 - 0,426 у коров CHPJ3USP и 0,452 - у коров CHP_AGRO, максимальная - в локусе ILST006 у коров CHP_GUSP - 0,840 и в локусе TGLA227 у коров CHP_AGRO - 0,904. В обеих популяциях выявлен дефицит гетерозигот: 1,2-1,9%.

3. Показано высокое генетическое сходство аллельных профилей башкирских популяций черно-пестрого скота с популяциями черно-пестрого и голштинского скота отечественной (Московская область) и зарубежной (немецкой, американской, бельгийской, шведской) селекции по большинству исследованных локусов МС: ВМ1818 - r=0,49-0,98, ВМ1824 - г=0 80-0 99 ВМ2113 - r=0,07-0,55, TGLA122 - г=0Д2-0,78, TGLA126 - i-O^-O^ TGLA227 - r=0,33-0,70, ЕТН10 - r=0,92-0,97, ЕТН225 - г=0,880,93, ELST006 -r=0,88-0,93, SPS115 - г=0,92-0,95. В сравнительных исследованиях с чистопородными популяциями симментальского скота Сибири (SIMSIB), Орловской области (SIM_OR), Австрии (SIM_A) и голштинизированной популяцией (SIM_H) установлена высокая степень генетической консолидации башкирской популяции симментальского скота: коэффициент подобия (Q) в среднем составил 84,6+2,2% против 59,1±2,4, 45,2+4,4, 74,9+2,2 и 36,3+3,2% в популяциях SIM_SIB, SIM_OR, SIM_A и SIM_H.

4. Анализ распределения частот встречаемости аллелей микросателлитов в исследованных группах коров с высокими (Хср+0,5о) по сравнению с низкими (Хср-0,5о) уровнями молочной продуктивности показал наличие ряда достоверных различий как по первой, так и по второй лактации. Для коров чёрно-пёстрой породы CHP_GUSP выявлены различия в частотах 8 аллелей в 6 локусах по первой лактации и 15 аллелей в 8 локусах МС во второй; для коров CHP_AGRO различия отмечены в распределении по 1-й лактации 8 аллелей 6 локусов МС и 16 аллелей в 10 локусах МС во второй. У коров симментальской породы различия между «низкопродуктивной» и «высокопродуктивной» группами коров имеют сходный характер наблюдаются в распределении 5 аллелей 4 локусов МС в первой и второй лактациях.

5. Во всех исследованных локусах МС установлены аллели, наличие которых в генотипе достоверно коррелировало с показателями молочной продуктивности коров изучаемых башкирских популяций черно-пестрого и симментальского скота, при этом показан породо- и популяционно-зависимый характер выявленных зависимостей. На примере популяции коров CHP_AGRO показано, что направленность корреляций, установленных по

результатам анализа на индивидуальном уровне и в группах коров-дочерей, носила, в основном, аналогичный характер.

5. ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Молекулярно-генетическим лабораториям при проведении оценки состояния и динамики аллелофонда пород крупного рогатого скота рекомендуем включать в анализ региональные популяции, вносящие существенный вклад в изменчивость.

2. Лабораториям молекулярно-генетической экспертизы для достижения высокой точности (вероятность подтверждения родителей -99,98-99,99%, вероятность исключения родителей - >99,99%) при проведении экспертизы на достоверность происхождения в башкирских популяциях крупного рогатого скота черно-пестрой и симментальской пород рекомендуем использовать 12 локусов микросателлитов TGLA126, TGLA122, TGLA227, ILST005, ILST006, ЕТН185, ЕТН10, ЕТН225, ВМ1818, ВМ1824, ВМ2113, SPS115.

Список опубликованных работ по теме диссертации Статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ:

1. Долматова, И.Ю. Особенности аллелофонда башкирской популяции симментальского скота по микросателлитам / H.A. Зиновьева, П.В. Горелов, А.Д. Ильясов, Е.А. Гладырь, A.A. Траспов, В.И. Сельцов // Сельскохозяйственная биология. — 2011. - №6. - С. 70-74.

2. Траспов, A.A. Аллелофонд башкирской популяции чёрно-пёстрого скота по микросателлитам в связи с показателями молочной продуктивности коров / A.A. Траспов, H.A. Зиновьева, И.Ю. Долматова, Е.А. Гладырь // Проблемы биологии продуктивных животных. — 2011. — №1 — С. 65-68.

Статьи в других изданиях:

3. Траспов, A.A. Характеристика аллелофонда коров чёрно-пёстрой породы по микросателлитным локусам / A.A. Траспов, H.A. Зиновьева, И.Ю. Долматова // Научное обеспечение устойчивого развития АПК: материалы всероссийской научно-практической конференции (13-15 декабря 2011 г.). -Уфа: Башкирский ГАУ, 2011.-С. 175-177.

4. Траспов, A.A. Характеристика аллелофонда черно-пестрого скота республики Башкортостан по микросателлитам / A.A. Траспов, И.Ю Долматова, H.A. Зиновьева // Биодиверситиология: современные проблемы изучения и сохранения биологического разнообразия: материалы международной научно-практической конференции (1-2 декабря 2010 г.). -Чебоксары, 2010. - С. 52-56.

5. Долматова, И.Ю. Характеристика аллелофонда башкирской популяции симментальского скота по микросателлитам / П.В. Горелов, А.Д. Ильясов, Е.А. Гладырь, A.A. Траспов // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. - 2012. - №02(37) - С. 52-54.

Издательство ГНУ ВИЖ Россельхозакадемии _Тел. (8-4967) 65-13-18 (8-4967) 65-15-97

Сдано в набор 20.09.2012. Подписано в печать 21.09 2012

_Заказ № 39. Печ. л. 1,0. Тираж 100 экз._

Отпечатано в типографии ГНУ ВИЖ Россельхозакадемии'

Содержание диссертации, кандидата биологических наук, Траспов, Алексей Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

2. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ.

2.1. Понятие о маркерной селекции.

2.2. Типы молекулярно-генетических маркеров.

2.3. Микросателлиты как молекулярно-генетические. маркеры.

2.4. Эволюция микросателлитов.

2.5 Области применения микросателлитов.

2.6. Методы анализа микросателлитов.

2.7. Проблемы и ограничения использования МС.

2.8. Выбор микросателлитных локусов.

2.9. Связь микросателлитов с признаками. продуктивности.

2.10. История создания популяций крупного рогатого скота изученных хозяйств

2.10.1 История создания черно-пестрого стада ГУ СП «Стерлитамакское».

2.10.2 История создания чёрно-пёстрого стада Агрофирмы.

Стерлитамакская».

2.10.3. История создания симментальского стада хозяйства ОПХ.

Баймакское».

Введение Диссертация по биологии, на тему "Характеристика аллелофонда башкирских популяций крупного рогатого скота черно-пестрой и симментальской пород по микросателлитам"

Характеристика генофонда, поддержание и сохранение биологического разнообразия видов домашних животных является одной из актуальных задач современной биологической науки (Алтухов Ю.П., 2004, Захаров И.А., 2006).

Интенсификация животноводства настоятельно требует дальнейшего развития теоретических основ и совершенствования организационных форм селекции сельскохозяйственных животных за счет привлечения новых методов оценки генотипов животных. К числу таких методов относится использование генетических маркеров и ДНК-технологий (Калашникова Л.А. и др., 1999, 2000, Букаров Н.Г. и др., 2010). Достоинство этих маркеров состоит в том, что они не изменяются на протяжении жизни животного, наследуются по законам Менделя и сравнительно легко выявляются в лабораторных условиях, а потому могут выполнять роль сигнальных генов при решении ряда задач селекции.

Молекулярно-генетические методы лежат в основе генной диагностики, используются при сертификации существующих пород и популяций животных, в маркер-зависимой селекции, при установлении связей между локу-сами количественных признаков и маркерными генами. В настоящее время, используя методы молекулярной биологии, информацию о генетических маркерах и их связи с хозяйственно-полезными признаками появилась возможность вести селекционный процесс на качественно новом уровне. (Брем Г., БренингБ., 1993).

В молочном скотоводстве страны широко распространенным приемом для повышения продуктивных качеств, в частности, обильномолочности стало прилитие крови скота голштинской породы (Стрекозов Н.И. и др., 2006). С точки зрения популяционной генетики голштинизация в конечном итоге может привести к вымыванию уникальных, свойственных определенным породам аллелей, к снижению генетического разнообразия, к стиранию генетических различий между породами.

Одним из приемов выявления генетических различий между популяциями, оценки структуры популяций является использование анонимных ДНК-маркеров - микросателлитов (МС). МС представляют собой короткие (100-200 п.о.) тандемно расположенные участки ДНК, обладающие высокой степенью полиморфизма (Tautz D. 1989, DeWoody J.A., Avise J.C., 2000). Показана прикладная значимость МС в оценке состояния и динамики аллело-фонда черно-пестрого скота Московской области (Зиновьева Н.А. и др., 2009), сычевского и симментальского скота Смоленской области (Стрекозов Н.И. и др., 2009), в сравнительных исследованиях чистопородных и голшти-низированных популяций скота различных пород (Эрнст Л.К. и др., 2007). Характеризуя состояние исследований в области генодиагностики сельскохозяйственных животных и в частности в области исследования прикладной значимости МС крупного рогатого скота в Российской Федерации, следует отметить, что подобные исследования в России практически ранее не проводятся. Результаты отдельных исследований по изучению микросателлитного профиля ограниченных массивов скота России, опубликованные в различных изданиях были выполнены зарубежными специалистами или российскими исследователями на базе зарубежных научных центров (Эрнст Л.К., Зиновьева Н.А., 2008).

Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи:

3. Провести сравнительный анализ аллелофондов исследованных башкирских популяций крупного рогатого скота и других популяций чёрно-пёстрого, голштинского и симментальского скота отечественной и зарубежной селекции.

Практическая значимость. Выполнено построение и анализ ДНК-профилей башкирских популяций черно-пестрого и симментальского скота с использованием в качестве инструмента микросателлитов, охарактеризована их генетическая структура. Показана генетическая консолидирован-ность изучаемых популяций скота. Выявлены аллели микросателлитов, ассоциированные с показателями молочной продуктивности коров: удоем, содержанием жира и белка в молоке, количеством молочного жира и белка.

Апробация работы. Результаты исследований были доложены и обсуждены на международной научно-практической конференции «Биодиверси-тиология: современные проблемы изучения и сохранения биологического разнообразия», Чебоксары, 2010 г., на Всероссийской научно-практической конференции «Научное обеспечение устойчивого развития АПК», Уфа, 2011 г., на конференциях Центра биотехнологии и молекулярной диагностики ГНУ ВИЖ Россельхозакадемии, 2011, 2012 гг.

Основные положения, выносимые на защиту.

3. Установлены различия в частотах встречаемости некоторых аллелей микросателлитов в группах коров черно-пестрой и симментальской пород с «высоким» и «низким» уровнем молочной продуктивности.

4. Показан породо- и популяционно-зависимый характер связи аллелей микросателлитов с показателями молочной продуктивности коров черно-пестрой и симментальской пород.

Заключение Диссертация по теме "Генетика", Траспов, Алексей Александрович

ВЫВОДЫ

1. Дана характеристика уровня молочной продуктивности коров башкирских популяций черно-пестрого (агрофирма «Стерлитамакская», СНРАОЫО (п=104) и ГУ СП «Стерлитамакское», СШМЗШР (п=108)) и симментальского скота (ОПХ «Баймакское», 81МВ (п=95)). Установлено, что популяции СНРАОЯО и СНР виБР достоверно различались по показателям молочной продуктивности: по уровню удоев коровы СНРАОЯО превосходили коров СШМЗШР на 644 кг по 1-й лактации (р<0,001) и 521 кг (р<0,001) по 2-й лактации. По содержанию жира в молоке коровы СНРвШР превосходили коров СНРАОЯО по 1- и 2-й лактации на 0,26% абс. (р<0,001) и 0,21% абс. (р<0,001), соответственно. Различия в содержании белка составляли 0,006% и 0,12% соответственно. Выход молочного белка был достоверно выше у коров СНРА0110: +14,3 (р<0,001) и +8,7 кг (р<0,01) по 1-й и 2-й лактациям, соответственно. Показано повышение продуктивных показателей у коров по 2-й лактации по сравнению с 1-й лактацией.

2. Установлено высокое генетическое разнообразие башкирских популяций крупного рогатого скота по 12-и локусам МС: среднее число аллелей на локус в популяциях СНР АОЯО, СНРОШР и 81МВ составило 9,0+1,1, 7,9+1,0 и 7,1+0,7, наблюдаемая степень гетерозиготности -0,729+0,032, 0,691+0,032 и 0,712+0,050, соответственно. Минимальная степень гетерозиготности выявлена в локусе 1Ь8Т005 - 0,426 у коров СШМЗШР и 0,452 - у коров СНРАОЮ, максимальная - в локусе 1Ь8Т006 у коров СШМЗШР - 0,840 и в локусе ТСЬА227 у коров СНРА01Ю - 0,904. В обеих популяциях выявлен дефицит гетерозигот: 1,2-1,9%.

ВМ2113 - г=0,07-0,55, ТСЬА122 - г=0,12-0,78, ТОЬА126 - г=0,85-0,93, ТСЬА227 - г=0,33-0,70, ЕТН10 - г=0,92-0,97, ЕТН225 - г=0,880,93, ¡ЬЭТООб -г=0,88-0,93, 8Р8115 - г=0,92-0,95. В сравнительных исследованиях с чистопородными популяциями симментальского скота Сибири (81М81В), Орловской области (81М(Ж), Австрии (81МА) и голштинизированной популяцией (81МН) установлена высокая степень генетической консолидации башкирской популяции симментальского скота: коэффициент подобия (С>) в среднем составил 84,6±2,2% против 59,1±2,4, 45,2±4,4, 74,9±2,2 и 36,3±3,2% в популяциях 81М81В, 81М(Ж, 81МА и 81МН.

4. Анализ распределения частот встречаемости аллелей микросателлитов в исследованных группах коров с высокими (Хср+0,5о) по сравнению с низкими (Хср-0,5а) уровнями молочной продуктивности показал наличие ряда достоверных различий как по первой, так и по второй лактации. Для коров чёрно-пёстрой породы СНРОШР выявлены различия в частотах 8 аллелей в 6 локусах по первой лактации и 15 аллелей в 8 локусах МС во второй; для коров СНР АОЯО различия отмечены в распределении по 1 -й лактации 8 аллелей 6 локусов МС и 16 аллелей в 10 локусах МС во второй. У коров симментальской породы различия между «низкопродуктивной» и «высокопродуктивной» группами коров имеют сходный характер наблюдаются в распределении 5 аллелей 4 локусов мс в первой и второй лактациях.

5. Во всех исследованных локусах МС установлены аллели, наличие которых в генотипе достоверно коррелировало с показателями молочной продуктивности коров изучаемых башкирских популяций черно-пестрого и симментальского скота, при этом показан породо- и популяционно-зависимый характер выявленных зависимостей. На примере популяции коров СНРАСЯО показано, что направленность корреляций, установленных по результатам анализа на индивидуальном уровне и в группах коров-дочерей, носила, в основном, аналогичный характер.

ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ

2. Лабораториям молекулярно-генетической экспертизы для достижения высокой точности (вероятность подтверждения родителей 99,98-99,99%, вероятность исключения родителей - >99,99%) при проведении экспертизы на достоверность происхождения в башкирских популяциях крупного рогатого скота черно-пестрой и симментальской пород рекомендуем использовать 12 локусов микросателлитов ТОЬА126, ТОЬА122, ТОЬА227, 1Ь8Т005, 1Ь8Т006, ЕТН185, ЕТН10, ЕТН225, ВМ1818, ВМ1824, ВМ2113, БРв! 15.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

MC используются при оценке дивергенции и установления эволюци-онно-генетических связей различных видов и пород крупного рогатого скота, свиней, овец, коз, лошадей, собак и др. Их можно использовать для установления времени появления той или иной породы, а также для определения достоверности происхождения потомства (Марзанов Н.С., Насибов М.Г., Озеров М.Ю., Кантанен Ю., 2004). MC как маркеры, по-видимому, будут активно использоваться в ближайшие годы и даже десятилетия. Уже к настоящему времени разработаны высокотехнологичные способы их тестирования: микропанели, использование капиллярных методов разделения ПЦР-продуктов, новые физические методы их анализа. Автоматизация процесса позволяет практически полностью исключить субъективные ошибки исследователя, в основном возникающие при считывании результатов после электрофореза. Использование стандартизированных наборов для выделения, амплификации и электрофоретического разделения позволяет максимально унифицировать методику анализа. Основным ограничением данного метода является высокая стоимость оборудования и реагентов. При разработке более совершенных и дешевых технологий этот подход может стать преобладающим (Сулимова Г.Е, 2004). Показано, что MC являются нейтральными в селекционном аспекте (Tachida Н., Izuka М., 1992). Вместе с тем, следует отметить, что в литературных источниках имеется ряд публикаций, в которых показано сцепление MC с генами-кандидатами локусов количественных признаков (Weller J.I., 2007, Reinecke Р., Reißmann M., Müller U., Abdel-Rahman S., 2005, Chen H. Y., Zhang Q., Yin С. С., et al., 2006, Weimann et al., 2001, Ogorevs J. et al., 2009). Поэтому необходимо лучше понять и изучить связь MC с хозяйственно-полезными признаками сельскохозяйственных животных.

Происхождение каждого племенного животного должно быть точно известно. Это необходимо при отборе ремонтного молодняка, выделении продолжателей линии, оценке быков по потомству и в ряде других случаев.

Современные методы выявления особенностей генетической структуры животных на уровне ДНК позволяют использовать данные анализа в планировании селекционной работы в популяциях сельскохозяйственных животных.

Важным является также оценка генетической вариабельности в ге-нофондных популяциях, которые являются носителями ценных комбинаций генов, утерянных в промышленных линиях и породах. Получение данных по генетическим взаимоотношениям в породах животных позволяет лучше понять породообразовательный процесс, прогнозировать развитие пород и планировать селекционно-генетическую работу с существующими породами. Поддержание необходимой вариабельности в популяциях способствует сохранению генофонда (Гладырь и др., 2005).

3. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

Исследования проводили в ФГБОУ ВПО «Башкирский государственный аграрный университет» и в Центре биотехнологии и молекулярной диагностики животных ГНУ ВИЖ Россельхозакадемии в период с 2009 по 2012 гг. по схеме, представленной на рисунке 3.

Репюшльныепоиулздшк^упногорогатого скота РеспублігкиБашкортостан

Чёрно-пёстрая порода Симментальская пор ода

АФ «Стерлитамакская» ГУ СП «Стерлнтамакское» ОПХ«Бапмакское»

Построение а лл ел ьных пр о фі шей по микросателлшам Анплш МОЛОЧНОЙ пр ОДУКЛЮНО СІІI

1 1 1

Хар актернстика алледофовда Полашциям Полиниям

Оценка уровня г ет ер сзі іготно стіш р а счет показателей Р-статисшки

Характеристика степени генетической консолиднрованносш и У Й О о ж

Г- ^ С

Ч » о к

2 с

-.О о X О м

Ч (14 О О

Ч к

О V м О А

Анализ популяцнонно-генепшешк пар а метров, рассчитанных по микросателлитам Популяцш черно-пестр ого и голштинского скота (б популяцш)

Ср авннтельный анализ алл ечьньк профилей с популяциями скота рашгшогопропсхолщешш Популяции симментальского скота (4 популяцш)

Аналш влияния генотипов по микросателлшамна покашшшоло'шоипродуктшностикоров

Рис. 3 Общая схема исследований

3.1. Животные

В молекулярно-генетических исследованиях были использованы образцы ДНК 307 животных 3 башкирских популяций коров, в т.ч. 2 популяций чёрно-пёстрой породы агрофирмы «Стерлитамакская» (СНРАОЯО) - 104 головы и ГУСП «Стерлитамакское» (CHPGUSP) - 108 голов и популяции симментальской породы ОПХ «Баймакское» (SIMB) - 95 голов (табл. 7).

Библиография Диссертация по биологии, кандидата биологических наук, Траспов, Алексей Александрович, Уфа

1. Айала Ф. Введение в популяционную и эволюционную генетику / Ф. Айала. М.: Мир, 1984. 230 с.

2. Алтухов ІО.П. (ред.) Динамика популяционных генофондов при антропогенных воздействиях // М.: Наука, 2004, 619 с.

3. Боева В.А. Идентификация и анализ тандемных повторов и близких структурированных сигналов в ДНК // дис. На соиск. Уч. Ст. канд. Физ.-мат. Наук, МГУ, 2006, 126 с.

4. Букаров Н.Г. Оценка быков-производителей по генетическим маркерам групп крови/ Букаров Н.Г., Хрунова А.И., Новиков A.A., Мишина Н.С.// Зоотехния. 2010. - № 11. - С. 2-3.

5. Вейр Б. Анализ генетических данных. М.: Мир, 1995. 400 с.

6. Гладырь Е.А., Анализ овец с использованием ДНК-микросателлитов // Методы исследований в биотехнологии сельскохозяйственных животных: школа-практикум. Дубровицы. 2003. Вып 2. С. 12-21.

7. Гладырь Е.А., Зиновьева H.A., Брем Г. Характеристика генофонда и выявление генеалогических связей между породами овец России с использованием ДНК-микросателлитов // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук, 2004. №2. С. 26-29.

8. Гладырь Е.А., Зиновьева H.A., Каплинская Л.И., Брем Г., Мюллер М. / Методические рекомендации по молекулярно-генетическому анализу овец с использованием микросателлитных маркеров. РАСХН, 2004. С. 3-30.

9. Животовский Л.А. Популяционная биометрия / Л.А. Животовский. -М.: Наука, 1991. 271 с.

10. Захаров И.А. (ред.) Генофонды сельскохозяйственных животных: генетические ресурсы животноводства России // М.: Наука, 2006, 462 с.

11. Зиновьева H.A. Введение в ДНК-диагностику / H.A. Зиновьева // Методы исследований в биотехнологии сельскохозяйственных животных: школа-практикум. Дубровицы. 2005. Вып 4. С.38-41.

12. Зиновьева H.A. Введение в ДНК-диагностику. Школа-практикум «Методы исследований в биотехнологии сельскохозяйственных животных», вып.4. — ВИЖ, 2005.- 134 с.

13. Зиновьева H.A. и др., Методические рекомендации по использованию ПЦР в животноводстве, ВИЖ, 1998.

14. Зиновьева H.A., Гладырь Е.А., Эрнст Л.К., Брем Г. Введение в молекулярную генную диагностику сельскохозяйственных животных. ВИЖ, 2002. 112 с.

15. Зиновьева H.A., Костюнина О.В., Гладырь Е.А., Банникова А.Д., Харзинова В.Р., Ларионова П.В., Шавырина K.M., Эрнст Л.К. Роль ДНК -маркеров признаков продуктивности сельскохозяйственных животных // Зоотехния, 2010. № 1.С. 8-10.

16. Зиновьева H.A., Попов А.П., Эрнст Л.К., Марзанов Н.С., Бочкарев В.В., Стрекозов Н.И., Брем Г. Методические рекомендации по использованию метода полимеразной цепной реакции в животноводстве. Дубровицы: ВИЖ, 1998. 47 с.

17. Зиновьева H.A., Серов В., Адаменко В., Эрнст Л.К. Сохранение локальных пород // Животноводство России. №6, 2006. С. 46-47.

18. Зиновьева H.A., Стрекозов Н.И., Молофеева JI.A. Оценка роли ДНК-микросателлитов в генетической характеристике популяции чёрно-пёстрого скота. // Зоотехния. 2009. - № 1.- С. 2-4.

19. Калашникова JI.A. ДНК — технологии оценки сельскохозяйственных животных. / JT.A. Калашникова, И.М. Дунин, В.И. Глазко, Н.В. Рыжова, Е.П. Голубина. // ВНИИплем, 1999. 148 с.

20. Кленовицкий П.М. Генетика и биотехнология в селекции животных / П.М.

21. Кленовицкий, Н.С. Марзанов, В.А. Багиров, М.Г. Насибов. М.: ФГУП «Эксплор», 2004. - 285 с.

22. Коновалова E.H., Сельцов В.И., Зиновьева H.A. Характеристика симментальского скота различного происхождения с использованием ДНК-микросателлитов // Зоотехния. № 4. 2006. с. 6-9.

23. Левонтин Р. Генетические основы эволюции. // М.: Мир, 1978. 351с.

24. Марзанов Н.С. Микросателлиты и их использование для оценки генетического разнообразия животных / Н.С. Марзанов, М.Ю. Озеров, М.Г.

25. Меркурьева Е.А., Абрамова З.В., Бакай A.B. и др. Генетика. М.,1979.

26. Молочное скотоводство России (в рамках национального проекта «Развитие агропромышленного комплекса России»). / Н. И. Стрекозов и др. М., 2006. 604 с.

27. Молочное скотоводство России (в рамках национального проекта «Развитие агропромышленного комплекса России») // Н. И. Стрекозов и др. М., 2006. 604 с.

28. Насибов, Л.К Марзанова // Сельскохозяйственная биология, 2004. №2. С. 104-111 с.

29. Серебровский A.C. Генетический анализ. М.: Наука, 1970. С. 3-341.

30. Сулимова Г.Е. ДНК-маркеры в генетических исследованиях: типы маркеров, их свойства и области применения. // Успехи современной биологии, 2004. Т 124. №3. С. 260.

31. Сулимова Г.Е. ДНК-маркеры в генетических исследованиях: типы маркеров, их свойства и области применения. // Успехи современной биологии, 2004. Т 124. №3. С. 260.

32. Сулимова Г.Е. Молекулярно-генетический анализ генома животных и человека с использованием ДНК-маркеров: дис. . д-р биол. наук, М., 1998.285 с.

33. Сулимова Г.Е. Полиморфизм длин рестрикционных фрагментов ДНК у сельскохозяйственных животных. Успехи современной генетики, 1993. С. 3-30.

34. Храброва JT.A. Маркер-вспомогательная селекция в коневодстве // ВНИИ коневодства. 2002. с. 1-4. Режим доступа: (http://www.ruhorses.ru).

35. Храброва JI.A. Маркер-вспомогательная селекция в коневодстве./ JI.A. Храброва // ВНИИ коневодства, 2002. С. 1-4. Режим доступа: (http://www.ruhorses.ru).

36. Эрнст Л.К., Зиновьева H.A. Биологические проблемы животноводства в XXI веке. M.: РАСХН, 2008. 508 с.

37. Archibald A.L., Haley J.F., Brown S. et. al., The PIG-MaP consortium linkage map of the pig (Sus scrofa). // Mamm. Genome, 1995, 6: 157-175.

38. Armstrong E., Postiglioni A., Martínez A., Rincón G. and Luis Vega-Pla J. Microsatellite analysis of a sample of Uruguayan Creole bulls (Bos taurus) // Genetics and Molecular Biology, 2006, 2: 267-272.

39. Arranz J.J., Bayon Y., San Primitivo F. // Anim. Genet. 1998. Vol. 29(6). P. 435-440.

40. Ball A.O. and Chapman R.W. Population genetic analysis of white shrimp, Litopenaeus setiferus, using microsatellite genetic markers // Mol. Ecol. 2003. Vol. 12. P. 2319-2330.

41. Ball A.O. and Chapman R.W. Population genetic analysis of white shrimp, Litopenaeus setiferus, using microsatellite genetic markers. // Mol. Ecol., 2003, 12:2319-2330.

42. Balloux F. The estimation of population of population differentiation with microsatellite markers / Balloux F, Lugon Moulin N // J. Molec. Ecol., 2002.- 11, 155-165.

43. Barendse Wo, Armitage S.M., Kossarek L.M. et.al. A genetic map of the bovine genome. // Nature genet., 1994, 6: 227-235.

44. Baumung R., Simianer H., Hoffmann I. Genetic diversity studies in farm animals a survey // J. Anim. Breed. Genet. 2004. Vol. 121. P. 361-373.

45. Beamount M. and Bruford M. Microsatellites in conservation genetics. In: Microsatellites Application and evolution. // Oxford University Press, Oxford, 1999.- 165-180.

46. Beridse T. Satellite DNA. Berlin: Springer Verlag., Heidelberg, 1986.302 p.

47. Bishop M.D., Kappes S.M., Keele J.W. A genetic linkage map for cattle// Genetics. 1994. Vol. 136. P. 619-639.

48. Bostock C. Phil. Trans. // Roy. Soc. Lond JB. 1986. Vol. 312. P. 261273. De Woody J.A, Avise J.C. Microsatellite variation in marine, freshwater, and anadromous fishes compared with animals // Journal of Fish Biology. 2000. -V.56. -P.461-473.

49. Callen D.F., Thompson A.D., Shen Y., Phillips H.A., Richards R.I., Mulley J.C. and Sutherland G.R. Incidence and origin of "null" alleles in the (AC)n microsatellite markers. //Am. J. Hum. Genet., 1993, 52: 922-927.

50. Callen D.F., Thompson A.D., Shen Y., Phillips H.A., Richards R.I., Mulley J.C. and Sutherland G.R. Incidence and origin of "null" alleles in the (AC)n microsatellite markers. //Am. J. Hum. Genet., 1993, 52: 922-927.

51. Cawford A.M., Dodds K.G. Ede An autosomal genetic linkage map of the sheep genome // Genetics. 1995. Vol. 140. P. 703-724.

52. Chakraborty R., De Andrade M., Daiger S.P. and Budowle B. Apparent heterozygote deficiencies observed in DNA typing data and their implications in forensic applications. //Ann. Hum. Genet., 1992. 56: 45-57.

53. Charlier C., Coppieters W.Y., Farnir F. et. al. The mh gene causing doublemuscling in cattle maps to bovine Chromosome 2. Mamm. Genome, 1995, 6: 788-792.

54. Charlier C., Coppieters W.Y., Farnir F. et. al. The mh gene causing doublemuscling in cattle maps to bovine Chromosome 2. Mamm. Genome, 1995, 6: 788-792.

55. Cornuet J.-M., Piry S., Luikart G., Estoup A. and Solignac M. New methods employing multilocus genotypes to select or exclude populations as origins of individuals. // Genetics. 2000, 153: 1989-2000.

56. Crawford A.M., Dodds K.G., Ede A.J., Pierson C.A., Montgomery G.W., Garmonsway H.G., Beattie A.E., Davies K., Maddox J.F., Kappes S.W. and. An autosomal genetic linkage map of the sheep genome. // Genetics. 1995, 140: 703-724.

57. Crawford A.M., Dodds K.G., Ede A.J., Pierson C.A., Montgomery G.W., Garmonsway H.G., Beattie A.E., Davies K., Maddox J.F., Kappes S.W. and. An autosomal genetic linkage map of the sheep genome. // Genetics. 1995, 140: 703-724.

58. Csink AK, Henikoff S. Something from nothing: the evolution and utility of satellite repeats. Trends Genet. 1998 May; 14(5):200-41998

59. Curi R.A., Lopes C.R. Evaluation of nine microsatellite loci and misi-dentification paternity frequency in a population of Gyr breed bovines. // Brazil J. Vet. Res. Anim. Sei., 2002, 39(3): 129 135.

60. De Woody J.A, Avise J.C. Microsatellite variation in marine, freshwater, and anadromous fishes compared with animals // Journal of Fish Biology. -2000. -V.56. -P.461-473.

61. Dib C., Faure S., Fisanes C.et al. // Nature. 1996. - Vol. 380. - P. 152-154.

62. Ellegren, H., Microsatellites: simple sequences with complex evolution. Nature Genetics, 2004. 5: p. 5435-445.

63. Ellegren, H., Microsatellites: simple sequences with complex evolution. Nature Genetics, 2004. 5: p. 5435-445.

64. Estoup A. and Cornuet J.M. Microsatellite evolution: inferences from population data. In: Microsatellites Evolution and application. //Eds.: D. B. Goldstein and C. Schlotterer. Oxford University Press, Oxford, 1999 - 49-64.

65. Ganal M, Hemleben V. // Theor. Appl. Genet. 1986. Vol. 73. P. 129135.

66. Georges M, Nielsen D, Mackinnon M, Mishra A, Okimoto R, Pasquino AT et al. Mapping quantitative trait loci controlling milk production in dairy cattle by exploiting progeny testing. // Genetics. 1995, 139: 907-920.

67. Gerbens F., Harders F.L., Groenen M. A. A dimorphic microsatellite in the porcine H-FABP gene at chromosome 6 // Anim Genet. 1998. Vol. 29(5). P. 408- 409.

68. Glowatski Mullis M.L., Gaillard C., Wigger G. Microsatellite based parentage control in cattle // J. Animal Genetics. 1995. Vol. 26. P. 7-12.

69. Goldstein D., Linares A., Cavalli-Sforza L., Foldman M. // Genetics. -1995.-Vol. 139. -P.463-471.

70. Goldstein D.B. and Pollock D.D. Launching Microsatellites: A review of mutation processes and methods of phylogenetic inference. // J. Hered., 1997, 88: 335-342.

71. Goldstein D.B., Schlotterer C. Microsatellites. Evolution and Applications. Oxford, 1999, 321 p.

72. Heme C„ Ghosh S., Todd J. // Trends Genet. 1992. Vol. 8. P. 288-294.

73. Heyer E., Puymirat J., Dietjes P. Estimating Y chromosome specific microsatellite mutation frequencies using deep rooting pedigrees // Hum. Mol. Genet. 1997. Vol. 6. P. 799-803.

74. Hibert P., Lindpaintner K., Beckmann J.S. // Nature. 1991. Vol. 353(6344). P. 521-529.

75. Holm L.E., Loeschcke V. and Bendixen C. Elucidation of the molecular basis of a null allele in a rainbow trout microsatellite // Mar. Biotechnol. 2001. Vol. 3. P. 555-560.

76. Holm L.E., Loeschcke V. and Bendixen C. Elucidation of the molecular basis of a null allele in a rainbow trout microsatellite. // Mar. Biotechnol. 2001, 3: 555-560.

77. Holm L.E., Loeschcke V. and Bendixen C. Elucidation of the molecular basis of a null allele in a rainbow trout microsatellite. // Mar. Biotechnol. 2001, 3: 555-560.

78. IHGSC (International Human Genome Sequencing Consortium). Initial

79. Jeffreys A.J., Hillel J., Hartley N. Hyppervariable DNA and genetic fingerprints// Anim. Genet. 1987. Vol. 18. Suppl.l. P.141.

80. Jin L., Macaubas C., Hallmayer J., Kimura A., Mignot E. Mutation rate varies among alleles at a microsatellite locus: phylogenetic evidence // Proc. Natl. Acad. Sci USA. 1996. V.93. N.26. P. 15285.

81. Jones A.G., Stockwell C.A., Walker D. and Avise J.C. The molecular basis of a microsatellite null allele from the white sands pupfish. // J. Hered., 1998- 89: 339- 342.

82. Jones A.G., Stockwell C.A., Walker D. and Avise J.C. The molecular basis of a microsatellite null allele from the white sands pupfish. // J. Hered., 1998- 89: 339- 342.

83. Jorde L.B., Bamshad M.J., Watkins W.S. et al. // Am. J. Hum. Genet. -1995.-Vol.57.-P. 523-538.

84. Kappes S.M., Keele J.W., Stone R.T. A second-generation linkage map of the bovine genome // Genome Research. 1997. Vol. 7. P. 235 249.

85. Koorey D.J., Bishop G.A. and McCaughan G.W. Allele non-amplification: a source of confusion in linkage studies employing microsatellite polymorphisms. //Hum. Mol. Genet., 1993 2: 289-291.

86. Lehmann T., Hawley W.A. and Collins F.H. An evaluation of evolutionary constraints on microsatellite loci using null alleles. // Genetics, 1996 144, 1155-1163.

87. Lenstra J. A., Van Boxtel J. A., Swaagstra K. A., Schwerin M. Short interspersed nuclear element (SINE) sequences of the Bovidae / J.A. Lenstra, J. A. Van Boxtel, K.A. Swaagstra, M. Schwerin // Anim. Genet., 1993, 24, 33-39.

88. Levinson G. and Gutman G.A. Slipped strand mispairing: a major mechanism for DNA sequence evolution. // Mol. Biol. Ecol. 1987, 4: 203-221.

89. Levinson G., Gutman G. A. // Mol. Biol. Evol. 1987. - 4(3). - 203221.

90. Li, Y.C., A.B. Korol, T. Fahima, and E. Nevo, Microsatellites within genes: structure, function, and evolution. Mol Biol Evol., 2004. 21(6): p. 9911007.

91. Maddox J.F., Davis K.P., Crawford A.M. An enhanced linkage map of the sheep genome comprising more than 1000 Loci // Genome Res. 2001. Vol. 11. P. 1275-1289.

92. Mahtani M.M, Willard H.F. A polymorphic X-linked tetranucleotide repeat locus displaying a high rate of new mutation: implications for mechanisms of mutation at short tandem repeat loci. // Hum Mol Genet. 1993, 2(4): 431-437

93. Moore S.S., Byrne K. Dinucleotide polymorphism at the bovine brain ribonuclease locus // Animal Genetics. 1992. Vol. 23. P. 574.

94. Nei, M. 1978. Estimation of average heterozygosity and genetic distance from a small number of individuals. // Genetics 89: 583-590.

95. Nickerson D.A., Taylor S.L., Weiss K.M., Clark A.G., Hutchinson R.G., Stengard J., Salomaa V., Vartiainen E., Boerwinkle E. and Sing C.F. DNA sequence diversity in a 9.7-kb region of the human lipoprotein lipase gene. // Nat. Genet, 1998- 19, 233-240.

96. Ogorevs J, Kunej T, Razpet A, Poyc P. Database of cattle candidate genes and genetic markers for milk production and mastitis. // Animal Genetics, 2009, 6: 40-45.

97. Ozkan E, Soysal M. I, Ozder M, Koban E, Sahin O. and Togan I. Evaluation of parentage testing in the Turkish Holstein population based on 12 microsatellite loci//Livest. Sci., 2009, 124(1-3): 101-106.

98. Paetkau D, Calvert W, Stirling I. and Strobeck C. Microsatellite analysis of population-structure in Canadian polar bears. // Mol. Ecol, 1995, 4: 347354.

99. Pemberton J.M., Slate J., Bancroft D.R. and Barrett J.A. Nonamplifying alleles at microsatellite loci: a caution for parentage and population studies.// Mol. Ecol., 1995- 4: 249-252.

100. Pemberton J.M., Slate J., Bancroft D.R. and Barrett J.A. Nonamplifying alleles at microsatellite loci: a caution for parentage and population studies.// Mol. Ecol., 1995- 4: 249-252.

101. Pemberton J.M., Slate J., Bancroft D.R. Nonamplifying alleles at microsatellite loci: a caution for parentage and population studies // Mol. Ecol. 1995. Vol. 4. P. 249-252.

102. Reinecke P., ReiBmann M., Miiller U., Abdel-Rahman S. Fine Mapping of milk yield QTL on chromosomes 6 and 20 in German Holstein population using Microsatellite Markers // Anim. Genet., 2005, 38: 25-33.

103. Richards R.I., Sutherland G.R. // Trends Biochem Sci. Nat Genet. -1994. -6(2).- 114-116.

104. Rincon G., Farber E.A., Farber C.R., Nkrumah J.D. and Medrano J.E. Polymorphisms in the STAT 6 gene and their association with carcass traits in feedlot cattle. // Animal Genetics, 2009, V.40, P.6.

105. Rubinsztein D., Leggo J., Amos W. // Genomics.-1995.-Vol.10 P. 3337-3431.

106. Sadeghi R., Mahmoudi B., Babayev M.S., Rameshknia Y. and Daliri M. Genetic Analysis in Tali Goats Based on 13 Microsatellite Markers // Journal of Biological Sciences, 2009. 4 (6): 734-737.

107. Schloetterer C. and Tautz D. Slippage synthesis of simple sequence DNA. //Nucleic Acids Res. 1992, 20: 211-215.

108. Schloetterer C. Opinion: The evolution of molecular markers just a matterof fashion? //Nature Rev. Genet., 2004, 5: 63-69.

109. Schlotter C. Evolutionary dynamics of microsatellite DNA // Chromosoma. 2000. Vol. 109. P. 365-371.

110. Solinas T.S., Fries, R. Physically mapped, cosmid-derived microsatellite markers as anchor loci on bovine chromosomes. // Mamm. Genome, 1993, 4: 720-727.

111. Solinas T.S., Fries, R. Physically mapped, cosmid-derived microsatellite markers as anchor loci on bovine chromosomes. // Mamm. Genome, 1993, 4: 720-727.

112. Solinas Toldo S., Fries R., Steffen P. Physically mapped cosmidderived microsatellite markers as anchor loci on bovine chromosomes // Mamm. Genome. 1993. Vol. 4. P. 720-727.

113. Soller M. Genetic mapping of the Bovine Genome Using Deoxyribonucleic Acid-Level Markers to Identify Loci Affecting Quantitative Traits of Economic Importance. J. Dairy Sci. 1990, 73: 2682-2646.

114. Steffen P., Eggen A., Diets A.B. Isolation and mapping of polymorphic microsatellites in cattle // Anim. Genet. 1993. Vol. 24. P. 121-124.

115. Tachida H. and Izuka M. Persistence of repeated sequences that evolve by replication slippage. // Genetics, 1992 131, 471-478.

116. Tapio M. et al., Microsatellite-based genetic diversity and population structure of domestic sheep in northern Eurasia // BMC Genetics. 2010. -P. 1-2.

117. Tautz D. Hypervariability of simple sequences as a general source for polymorphic DNA markers / Tautz D. 1989. Vol.17. - P. 6463-6471.

118. Tautz D. Hypervariability of simple sequences as a general source for polymorphic DNA markers // Nucleic. Acids. Res. 1989. - N. 17. - P. 6463-6471

119. Vaiman D., Mercier D., Moazami-Goudarzi K. A set of 99 cattle microsatellites: characterization, synteny mapping, and polymorphism // Mamm. Genome. 1994. Vol. 5. P. 288-297.

120. Vaiman, D., Mercier, D. A set of 99 cattle microsatellites: characterisation, synteny mapping, and polymorphism. //Mamm. Genome 1994, 5: 288-297.

121. Vilkki H.J., Koning D.J., Elo K. et. al. Multiple marker mapping of quantitative trait loci of Finnish dairy cattle by regression. // J. Dairy Sci., 1997, 801.: 198-204.

122. Waser P.M. and Strobeck C. Genetic signatures of interpopulation dispersal. // Trends in Ecology and Evolution 1998, 13: 43-44.

123. Weber J.L. Informativeness of human (dC-dA)n(dG-dT)n polymorphisms / Weber J.L. // Genomics. 1990. - Vol.7. - P. 524-530.

124. Weber J.L., Wong C. Mutation of human short tandem repeats // Human Molecular Genetics. 1993. Vol. 2. P. 1123-1128.

125. Weimann C., Leyhe-Horn B., Gauly M., Erhardt G. Suitability of microsatellites BM1329 and OarAElOl as markers for the introgression of the Fee (B) locus into different sheep breeds //Arch. Tierzucht 2001, 44, 435-440.

126. Weller J.I. Current and Future Developments in Patents for Quantitative Trait Loci in Dairy Cattle // Institute of Animal Sciences, A. R. O., The Volcani Center, Israel, 2007, 69-76.

127. Xin Xu, Mei Peng, Zhian Fang, Xiping Xu. The direction of microsatellite mutations is dependent upon allele length. // Nature Genetics. 2000, 24: 396- 399.

128. Yinglei Lai and Fengzhu Sun The Relationship Between Microsatellite Slippage Mutation Rate and the Number of Repeat Units // Mol. Biol. Evol. 2003, 20(12): 2123-2131.

129. Zidek R., Jakabova D., Trandzik J., Buleca J., Jakab F., Massanyi P., Zoldag L.Comparison of microsatellite and blood group diversity among diferent genotypes of cattle // Acta Veterinaria Hungarica. 2008, V. 56, P. 323-333.

Информация о работе

Траспов, Алексей Александрович
кандидата биологических наук
Уфа, 2012
ВАК 03.02.07

Диссертация

Характеристика аллелофонда башкирских популяций крупного рогатого скота черно-пестрой и симментальской пород по микросателлитам - тема диссертации по биологии, скачайте бесплатно

Автореферат

Характеристика аллелофонда башкирских популяций крупного рогатого скота черно-пестрой и симментальской пород по микросателлитам - тема автореферата по биологии, скачайте бесплатно автореферат диссертации

Похожие работы