Разработка мультилокусной системы генетического анализа крупного рогатого скота по микросателлитам и ее использование для характеристики аллелофонда черно-пестрого скота

Молофеева, Людмила Анатольевна

Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему
Разработка мультилокусной системы генетического анализа крупного рогатого скота по микросателлитам и ее использование для характеристики аллелофонда черно-пестрого скота
ВАК РФ 03.00.15, Генетика

Автореферат диссертации по теме "Разработка мультилокусной системы генетического анализа крупного рогатого скота по микросателлитам и ее использование для характеристики аллелофонда черно-пестрого скота"

На правах рукописи

Молофеева Людмила Анатольевна

РАЗРАБОТКА МУЛЬТИЛОКУСНОЙ СИСТЕМЫ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА ПО МИКРОСАТЕЛЛИТАМ И ЕЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДЛЯ ХАРАКТЕРИСТИКИ АЛЛЕЛОФОНДА ЧЕРНО-ПЕСТРОГО СКОТА

06.02.01 Разведение, селекция, генетика и воспроизводство сельскохозяйственных животных

03.00.15 Генетика

АВТОРЕФЕРАТ ДИССЕРТАЦИИ

на соискание ученой степени кандидата биологических наук

Дубровицы - 2009

003466216

Работа выполнена в Центре биотехнологии и молекулярной диагностики жи-. вотных ГНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт животноводства Российской академии сельскохозяйственных наук».

Научные руководители: доктор биологических наук,

профессор, член-корреспондент РАСХН Зиновьева Наталия Анатольевна доктор сельскохозяйственных наук, профессор, академик РАСХН Стрекозов Николай Иванович

Официальные оппоненты: доктор биологических наук, профессор

Калашникова Любовь Александровна доктор биологических наук, профессор Шпхов Игорь Яковлевич

Ведущее учреждение - Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии имени КЖ Скрябина.

Защита состоится с?^-апреля 2009 года, в 10 часов, на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 006.013.03 при ГНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт животноводства Россельхо-закадемии».

Адрес института: 142132 Московская область, Подольский район,

пос. Дубровицы, ВНИИЖ. т/факс (4967.) 65-11-01

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ГНУ ВНИИЖ. Автореферат разослан «с^» марта 2009 года.

Ученый секретарь совета / И.В. Гусев

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Актуальность темы. Одним из распространенных типов полиморфных ДНК-маркеров являются микросателлита (МС) - короткие (100-200 п.о.) тандемно расположенные участки ДНК, обладающие высокой степенью полиморфизма [Tautz, 1989, De Woody J.A., Avise, J.C., 2000]. МС активно используются для создания генетических карт [Maddox et al., 2001], они находят применение в разъяснении вопросов популяционной и эволюционной генетики, став наиболее распространенным типом маркеров, используемых для этих целей [Baumung et al, 2004, Schloetterer, 2004]. МС служат инструментом для определения степени родства индивидуумов или групп, для проведения генетической экспертизы происхождения [Калашникова JI.A., 2002; Су-лимова Г.Е., 2004], Имеются сведения о связи отдельных аллелей микроса-теллитных локусов с признаками продуктивности сельскохозяйственных животных [Buitkamp et al, 1996, Nowak, Charon, 2001, Weimann et al., 2001]. Вместе с тем, следует отметить, что отечественные породы крупного рогатого скота практически не исследованы по МС, что связано, отчасти, с высокой стоимостью реагентов [Сулимова Г.Е., 2006]. В молочном скотоводстве страны широко распространенным приемом для повышения продуктивных качеств, в частности обильномолочности стало прилитие крови скота голштин-ской породы (Стрекозов Н.И., Амерханов Х.А., 2006). С точки зрения популяционной генетики голштинизация в конечном итоге может привести к изменению аллелофонда популяций крупного рогатого скота. МС являются идеальным критерием оценки изменений аллелофонда популяций.

В настоящее время ведутся исследования по установлению связи МС с проявлением у животных той или иной патологии, à так же с признаками продуктивности. В частности, бразильские ученые показали связь МС ЕТН225 с продолжительностью межотельного интервала у коров. Barendse с соавторами [1994] выявили связь микросателлитаых маркеров INRA003, TGLA263, RM188 и TGLA116 с содержанием белка и жира в молоке.

Цели и задачи исследований. Целью настоящей работы явилась разработка мультилокусной системы анализа крупного рогатого скота по мшфо-сателлитам и ее использование для характеристики аллелофонда черно-пестрого скота ГУЛ «Кленово-Чегодаево».

Для достижения цели работы были поставлены следующие задачи:

1. Изучить спектр микросателлитных маркеров крупного рогатого скота, выполнить теоретическое моделирование и экспериментальную апробацию мультилокусной системы анализа микросателлитов.

2. Изучить аллелофонд популяции голштинизированного черно-пестрого скота ГУЛ «Кленово-Чегодаево» по микросателлитам и оценить информативность разработанной системы.

3. Изучить влияние различных факторов на показатели молочной продуктивности коров и популяционно-генетические параметры, рассчитанные по микросателлитам.

4. Изучить связь отдельных аллелей микросателлитов с показателями молочной продуктивности коров.

Научная новизна. Разработана мультапокусная система анализа МС, позволяющая проводить одновременный анализ по семи локусам: ЕТН10, ЕТН225, ВМ1818, ВМ1824, ВМ2113, ТСЬА227, БРБШ. Дана характеристика аллелофонда скота черно-пестрой породы по вышеназванным маркерам. Изучено влияние различных факторов: доли кровности по голпггинам, линейной принадлежности (по отцу) и типа подбора (внутрилинейный, кросс линий) на изменение аллелофовда скота черно-пестрой породы. Изучена связь отдельных аллелей микросателлигаых локусов с уровнем молочной продуктивности коров черно-пестрой породы.

Практическая значимость. Показана информативность разработанной мультилокусной системы анализа МС в характеристике аллелофонда крупного рогатого скота черно-пестрой породы ГУЛ «Кленово-Чегодаево». Выполнена оценка структуры стада коров черно-пестрой породы по МС. Показано, что степень консолидации линий, оцененная на основании их генотипа по МС, достоверно коррелирует с уровнем показателей молочной продуктивности коров. Выявлены аллели МС, которые могут быть использованы в качестве маркеров доли кровности по голштинской породе черно-пестрого скота. Установлены аллели МС, коррелирующие с показателями молочной продуктивности коров черно-пестрой породы - удоем за 305 дней лактации, процентным содержанием жира в молоке и выходом молочного жира за 305' дней лактации.

Апробация работы. Результаты исследований были представлены:

• на международной конференции «Вычислительная филогенетика и геносистематика, ВФГС 2007», посвященной 50-летию становления отечественной филогенетики и геносистематики, МГУ, Москва, 2007 г.;

• на 7-й международной научной конференции «Современные достижения и проблемы биотехнологии сельскохозяйственных животных: роль "Нанотехнологий в решении задач современной биотехнологии», БиоТехЖ-2008, ГНУ ВНИИЖ, п. Дубровицы, 2008 г.

• на конференции центра биотехнологии и молекулярной диагностики ГНУ ВНИИЖа, Дубровицы, 2009 г.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Мультилокусная система генотшшрования крупного рогатого скота по семи микросателлитам.

2. Аллельные профили крупного рогатого скота черно-пестрой породы по микросателлитам.

3. Изменение аллелофонда и некоторых популяционно-генетических параметров по микросателлитам в зависимости от доли кровности голштин-ского скота, линейной принадлежности коров и типа подбора.

4. Корреляционные зависимости между аллелями микросателлитов и уровнем молочной продуктивности коров черно-пестрой породы.

Публикации результатов исследований. По материалам диссертации опубликовано 3 научные работы, в т.ч. одна статья в журнале, рекомендованном ВАК РФ (Зоотехния, 2009 г.).

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. Работа содержит 49 таблиц и 12 рисунков. Список литературы включает 216 источников, в том числе 160 на иностранном языке.

2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ.

Экспериментальные исследования проводили в лаборатории молекулярной генетики и цитогенетики животных ГНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт животноводства Россельхозахадемии» в период с 2005 по 2008 гг. Исследования проводили по следующей схеме (рис. 1).

В эксперименте были исследованы 204 коровы черно-пестрой породы ГУЛ «Кленово-Чегодаево» (ферма «Лукошкино») следующих генеалогических линий: Монтвик-Чифтейна (п=31), Рефлекшен Соверинга (п=80), Ра-мандейл Шаммар Гениуса (п=3), Уес Идеала (п=64), Франса (п=9), Силинг Трайджут Рокита (п=16).

От исследуемой группы коров отобрали пробы ткани (ушные выщипы). Выделение ДЕК проводили на колонках Nexttec и' с использованием набора реагентов для выделения ДНК DIAtom™ DNA PreplOO в соответствии с рекомендациями фирмы-изготовителя. Анализ ДНК и постановку ПНР проводили согласно «Методическим рекомендациям по использованию метода по-лимеразной цепной реакции в животноводстве» [Зиновьева Н.А. и др., 1998].

Выбор микросателлитных локусов осуществляли в соответствии с рекомендациями ISAG. Электрофоретическое разделение фрагментов ДНК методом капиллярного электрофореза проводили на приборе MegaBace 500. Для идентификации аллелей исследованных локусов МС использовали программу MegaBace Genetic Profiler 2.0. Данные об аллелях каждого животного суммировали в электронной таблице Microsoft Excel. Полученная матрица генотипов служила основой для статистической обработки результатов.

Статистическую обработку данных проводили по стандартным методикам [Меркурьева Е.К, 1970; Меркурьева Е.К и др., 1991; Животовский JI.A., 1991, Вейр Б., 1995]. Для статистической обработки данных использовали программное обеспечение MS Excel, GenAffix 6.0.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ СОБСТВЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

3.1. Разработка системы анализа микросателлитов КРС.

С целью разработки системы генетического анализа КРС с использованием МС, исходя из списка, рекомендованного международным обществом генетики животных (ISAG), длин образующихся фрагментов амплификации локусов, возможности использования различных флуоресцентных красителей для мечения фрагментов и учитывая критерии и рекомендации ISAG, были выбраны 7 микросателлитных локусов (рис. 2): ЕТН10 (Ch 5), ЕТН225 (Ch 9), ВМ1818 (Ch 23), ВМ1824 (Ch 1), BM2113 (Ch 2), TGLA227 (Ch 18), SPS115 (Ch 15).

Рис. 1. Схема исследований.

Экспериментальное моделирование системы осуществляли в несколько этапов: (1) определение температурно-временного режима проведения ПЦР; (2) оптимизация ПЦР по составу реакционной смеси; (3) идентификация и интерпретация полученных результатов. Результативность ПЦР предварительно оценивали методом гель-электрофореза в агарозном геле: первоначально в однолокусных ПЦР, а затем в мультилокусных ПЦР, постепенно увеличивая число анализируемых локусов в одной панели.

Рис. 2. Смоделированная система генетического анализа крупного рогатого скота на основе мультиплексного анализа 7-иМС.

Локусы, амплифщируемые с использованием праймеров, меченных РАМ, показаны синими прямоугольниками, а меченных 2?<5С? — черными прямоугольниками. Минимальная и максимальная длины аллелей показаны в парах оснований (п.о.) вверху (внизу) соответствующих прямоугольников.

На рисунке 3 показаны фореграммы капиллярного электрофореза продуктов семи выбранных локусов МС. Наличие единичного фрагмента (пик в области 89 п.о.) амплификации маркера ТОЬА227 свидетельствует о гомози-готности индивидуума по данному локусу. Присутствие двух фрагментов различной длины (наличие двух пиков), говорит о гетерозиготности индивидуума по локусам ВМ1824 (аллели 184, 186), ВМ2113 (аллели 137, 139), Е1Н10 (аллелп 211, 215), ЕТН225 (аллели 140, 146), ВМ1818 (аллели 262, 266), БРБ 115 (аллели 248,252).

Таким образом, разработанная нами мультиплексная система позволяет проводить одновременный анализ семи различных локусов МС.

3.2. Характеристика аллелофонда изучаемой популяции коров черно-пестрой породы.

Результаты анализа частот встречаемости аллелей МС в изучаемой группе голштинизированного черно-пестрого скота (средняя кровностъ по голштинам 76,2%) в сравнении с группами голштинского черно-пестрого скота различного происхождения обобщены на рисунке 4. Исследуемая нами популяция характеризуется частотами встречаемости аллелей МС, типичными для скота голштинской черно-пестрой породы.

ВЗЗ 041206Cattle 496 Q Score :Z8 Allele 1 :137.4 ( 137) Allele 2 :13S.4( 139 )

i S

î I

aj IS

130 140 1S0

801 041206CattIe S15 QScore : 10.0 . Allele 1:211.0 ( 211 > АРекэ2 : 214.1 ( <215 )

15000- ■ 10000-5000-.

2000 1000

G01 041206Caffla 523 QScore:10.0 Allele 1 : 140.8 ( 141 ) Allele 2 :146.2 ( 147 )

я m

140 150

H01 041206Cattle 524 Q Score: 1.6 Allele 1 : 247.5 ( 247 ) Allele 2 : 251.3 ( 251 )

G01 041206Cattle 523 Q Score : 0.S Allele 1 :183.5 ( 184 ) Al№ 2:185.6 ( 185 )

BM1824

BM2113

ЕШ10

ETH225

SPS115

TGLA227

BM1818

Рис. 3. Электрофореграмма продуктов мультиплексной ПЦР семи локусов MC крупного рогатого скота.

Так, отмечаются высокие частоты встречаемости аллелей 262 и 266 ло-куса ВМ1818, аллелей 182 и 188 локусаВМ1824, аллеля 135 локуса ВМ2113, аллелей 217 и 219 локуса ЕТН10, аллелей 148 и 150 локуса ЕТН225, аллеля 248 локуса SPS 115, аллеля 97 локуса TGLA227. Расчет показателя Fst показал, что 79,4% всей изменчивости обусловлено внутрипопуляционным разнообразием и 20,6% приходится на межпопуляционные различия.

3.3. Анализ влияния происхождения коров на некоторые популя-ционно-генетические и продуктивные показатели.

В исследованиях участвовали 204 коровы с законченной первой лактацией, в том числе 68 коров с законченными двумя лактациями и 57 коров с законченными тремя лактациями.

0,500 0,450 0,400 0.350

озоо

256 258 260 262 264 266 268 270

■H-Sw явН-ВеП BH-Bd2 .

sags чн-ког -»-PQP ] |—BM2113 ■

125 127 129 131 133 135 137 139 141

■Н-S» —H-Bdl

■H-Bd2 «l-Gsr I •

»nil

II«' II 5

■I

ETH225

140 142 144 146 148 150 152 154

0,4® 0,350 0,300 0,250 ОДОО 0,150 0,100 0,050 0,000

■H-Bd2 «1-Gcr

SH-USA -•-POP

TGLA227

JfwR

4 '!

77 79 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 103

182 184 186 188 190 192

0,000

242 246 248 250 252 254 256 258 258 260

H-Sw - голштины шведской селекции, H-Bell - голштины бельгийской селекции (популяция 1), Н-Ве12 - голштины бельгийской селекции (популяция 2), H-Ger — голштины немецкой селекции, Н-Ког — голштины корейской селекции, H-USA — голштины американской селекции, POP — изучаемая популяция голштинизирован-ного черно-пестрого скота.

Рис. 4. Распределение частот встречаемости аллелей МС в изучаемой группе коров в сравнении с группами скота голштинской черно-пестрой породы различного происхождения.

33.1. Влияние доли кровности коров по голштинам.

Анализ изучаемой выборки коров (п=204) показал, что кровность по голштинской породе варьировала от 12 до 98% и в среднем составляла 76,2±1,3%. В зависимости от кровности выборка коров была распределена на 3 группы: I - кровность от 12 до 50% (п=21), П - кровность от 51 до 75% (п=57) и Ш - кровность от 76 до 98% (п=126).

Выявлена положительная корреляция между долей кровности по голштинам и уровнем удоя г= +0,26 (Р>0,999), количеством молочного жира за лактацию г= +0,20 (Р>0,995), количеством молочного белка г= +0,20 (Р>0,995). Проведенный регрессионный анализ показал, что увеличение в стаде кровности по голштинам на каждые 10% приводило к повышению в 1-й лактации уровня удоя на 125 кг, количества молочного жира - на 3,9 кг, молочного бежа - на 3,0 кг.

Анализ микросателлитных профилей коров и последующий корреляционный анализ позволил идентифицировать аллели, частоты встречаемости которых имели тенденции к изменению или достоверно изменялись в зависимости от доли кровности по голпхгинам, при этом для трех аллелей (264 и 266 локуса ВМ1818 и 133 локуса ВМ2113) эти различия были высоко достоверны (табл. 1). Данные аллели можно рассматривать в качестве маркеров доли кровности голштинского скота в стаде.

Табл. 1. Достоверные корреляции между допей кровности по голштинам иналичием аллелей МС __

Локус Аллель г Р

ВМ1818 264 +0,22 >0,998

266 -0,23 >0,998

ВМ2123 133 -0,25 >0,999

Показателем, характеризующим влияние кровности по голштинам на генетическое разнообразие, является связь между долей кровности и степенью гетерозиготносги, рассчитанной по МС. Проведенный корреляционный анализ показал отсутствие зависимости между этими показателями. Подтверждением является отсутствие достоверных различий в степени гетерозиготносги между группами коров с различной долей кровности по голштинам.

Причиной этого, по всей видимости, является применение в разведении скота изучаемого стада кросса линий, которое и при чистопородном разведении приводит к достаточно высокому уровню гетерозиготносги. С другой стороны, следует принимать во внимание единое генетическое происхождение голштинской черно-пестрой и черно-пестрой пород, выражающееся в сходстве их аллельных профилей по МС. Это подтверждается расчетом индекса фиксации Рб^ который показывает, что 98,6% изменчивости обусловлено внутршрупповым генетическим разнообразием и только 1,4% - межгрупповыми различиями.

33.2. Влияние линейной принадлежности.

Проведенный анализ родословных коров показал их принадлежность к 6-и генеалогическим линиям: (1) Монтвик Чифтейна (п=33); (2) Рефлекшен

Соверинга (п=79); (3) Рамандейл Шаммар Гениуса (п=3); (4) Уес Идеала (п=64); (5) Франса (п=9); (6) Сшшнг Трайджут Рокита (п=16). Из-за малого числа коров линии 3, эта группа была нами исключена из статистических расчетов, выполненных в рамках данного раздела. Исследуемая выборка была представлена 201 коровой, относящейся к 5-и генеалогическим линиям.

Оценка генетической принадлежности коров изучаемых генеалогических линий, выполненная по Раейсаи, показала, что наиболее консолидированными оказались группы коров линий 1, 2 и 4 (табл. 2). Показана связь между генетической консолидированностью генеалогических линий коров (по отцу) и долей внутрилинейных подборов в каждой из линий: г=+0,758 (Р>0,95). Выявлена высокая отрицательная корреляция между генетической консолидированностью групп и вариабельностью показателей продуктивности, что указывает на повышение уровня изменчивости продуктивных показателей с повышением генетических различий в группах коров.

Табл. 2. Анализ генетической принадлежности коров к собственной группе, выполненный на основании анализа 7-иДНК-МС_

Линия Число го- Принадлежность к собст- Принадлежность к другой

отца лов венной группе группе

п % п %

1 '33 15 45,5 18 ' 54,5

2 79 32 40,5 47 59,5

4 64 29 45,3 35 54,7

5 9 0 0,0 9 100,0

6 16 5 31,3 11 68,8

Итого 201 81 39,7 123 60,3

3.33. Влияние типа подбора родительских пар.

Анализ происхождения коров показал, что при их получении были использованы как внутрилинейные подборы, так и кроссы линий. В анализе использовались коровы, относящиеся к генеалогическим линиям 1, 2 и 4, и происходящие от матерей, относящихся к тем же линиям (п=93). Гомогенный тип подбора (внутрилинейное разведение) (п=37) был представлен следующими сочетаниями: 1-1 (п=4), 2-2 (п=21) и 4-4 (п=12), гетерогенный (кросс линий) (п=56) - сочетаниями 1-2 (п=7), 1-4 (п=7), 2-1 (п=7), 2-4 (п=11), 4-1 (п=7), 4-2 (п=17).

Использование при подборе кросса линий не приводило к увеличению аллельного разнообразия: среднее число аллелей МС составляло, соответственно, 8,1 и 7,9, число информативных аллелей - 5,1 и 5,3. Группы коров, полученные от внутрилинейных подборов, характеризовались несколько более низким уровнем гетерозиготности и большим дефицитом гетерозигот. В качестве одной из причин незначительных различий в вышеназванных показателях следует рассматривать тот.факт, что большинство матерей коров при гомогенном подборе получены от кросса линий (67,5%). Существенных различий в частотах встречаемости аллелей МС между группами не выявлено.

3.4. Выявленве связей аллелей МС с показателями молочной продуктивности коров.

В исследуемом стаде выявлен ряд достоверных корреляций между наличием или отсутствием аллелей МС и уровнем молочной продуктивности, не связанных с долей кровности коров по голштинам (табл. 3).

Табл. 3. Достоверные корреляционные зависимости между аллелями МС и показателями молочной продуктивности коров_

Локус Аллель Показатель г,Р

1-я лакт. 2-я лакт. 3-я лакт.

ВМ1818 262 %жира +0,14, >0,95 +0,26, >0,995

ВМ2113 135 %жира -0,19, >0,995

ЕТН10 219 Удой, кг +0,20, >0,995 +0,21, >0,90

Белок, кг +0,19, >0,99

221 Удой, кг -0,17, >0,98

ЕТН225 148 Удой, кг -0,15, >0,95

%жира -0,15, >0,95 -0,21, >0,90 -0,29, >0,95

Жир, кг -0,20, >0,995

Белок, кг -0,17, >0,98

Основываясь на данных выявленных достоверных корреляций между наличием или отсутствием аллелей МС, нами были сформированы группы коров в зависимости от наличия или отсутствия «желательных» и «нежелательных» аллелей признаков молочной продуктивности.

3.4.1. Анализ аллелей МС, коррелирующих с уровнем удоя.

Учитывая достоверное влияние аллелей 219 и 221 локуса ЕТН10 на удой коров, было проанализировано суммарное влияние данных аллелей на уровень удоя и другие показатели молочной продуктивности. Каждой группе был присвоен балл от 0 до 4 в зависимости от наличия или отсутствия изучаемых аллелей локуса ЕТН10 (1 балл соответствует наличию в генотипе коровы одного «+» аллеля 219 или отсутствию «-» аллеля 221). Установлена положительная зависимость между генотипом по ЕТН10 и удоем коров: г= +0,23 (Р>0,999) по 1-й лактации, г= +0,14 по 2-й лактации и г= +0,08 по 3-й лактации. Следовательно, в результате суммарного действия обоих аллелей произошло усиление корреляционной зависимости между генотипом коров и уровнем удоя по 1-й лактации с г= +0,20 (Р>0,995) до г= +0,23 (Р>0,999<).

Из 204 коров 106 (52,0%) имели «желательный» с точки зрения удоя генотип, оцениваемый в 3-4 условных балла. Как показано в таблице 4, наблюдается превосходство коров с генотипом, оцененным в 3-4 балла, по уровню удоя в 1-й лактации на 430 кг, во 2-й лактации - на 401 кг и в 3-й лактации - на 92 кг над коровами с генотипом, оцененным в 0-2 балла. Как следствие, отмечается повышение количества молочного жира, соответственно, на 14, 14 и 9 кг и количества молочного белка - на 13, 13 и 11 кг (по стаду). При оценке дочерей быков-улучшателей также наблюдается превосходство коров с генотипом, оцененным в 3-4 балла.

Табл. 4. Молочная продуктивность коров в зависимости от генотипа по локусу ЕТН10 ____

Показатель Лактация Условный балл в зависимости от генотипа

По стаду В т.ч. дочерей быков -улучшателей

3-4 0-2 3-4 0-2

Число голов 106 (52,0%) 98 (48,0%) . 98 (54%) 84(46%)

Кровность 77,3±4,1 74,6±2,1 78,0±1,8 76,8±2,1

Удой, кг 1 6742±97' 6312±90' 6774±994 6349±974

2 7238±239 6837±206 7470±257 6784±264

3 7707±258 7615±258 7889±302 7464±291

Содержание жира, % 1 4,04±0,03 4,10±0,03 4,04±0,03 4,10±0,03

2 4,11±0,06 4,15±0,0б 4,10±0,07 4,09±0,06

3 4,14±0,08 4,06±0,07 4,11±0,08 4,05±0,09

Молочный жир, кг 1 273±4"i 259±4'г 306^1' 262±55

2 297±10 283±8 274±5 276±10

3 . 318Ü1 309±12 296±22 277±21

Содержание бежа, % 1 3,08±0,02 3,07±0,02 3,08±0,02 3,08±0,02

2 3,02±0,03 3,01±0,03 3,00±0,03 3,00±0,03

3 3,05±0,04 2,95±0,03 3,02±0,04 2,93±0,03

Молочный белок, кг 1 209±3J 196±3J 210±3Ö 199±36

2 219±8 206±8 205±15 204±9

3 237±9 226±8 \шп 200±15

'Р>0,998/Р>0,98, Р>0,995, 4Р>0,995, 'Р>0,999, 6Р>0,98.

Таким образом, установлено достоверное влияние аллелей 219 и 221 локуса ЕТН10 на уровень удоя коров, при этом аллель 219 являлся «желательным», а аллель 221 - «нежелательным».-Учет генотипа коров по обоим аллелям приводил к усилению корреляций между этими показателями.

3.4.2. Аллели, влияющие на содержание жира в молоке.

Учитывая достоверное влияние аллелей 262 локуса ВМ1818, 135 локуса ВМ2113 и 148 локуса ЕТН225 на содержание жира в молоке коров, было проанализировано суммарное влияние данных аллелей на показатели молочной продуктивности коров. Каждой группе был присвоен балл от 0 до 6 по вышеописанному принципу. Проведенный корреляционный анализ показал зависимость между наличием или отсутствием вышеназванных аллелей и содержанием жира в молоке: г= +0,24 (Р>0,999) в 1-й лактации, г= +0,25 (Р>0,95) во 2-й лактации и г= +0,26 (Р>0,95) в 3-й лактации.

Результаты анализа распределения генотипов коров в зависимости от наличия или отсутствия «+» аллеля 262 локуса ВМ1818 и «-» аллеля 135 показали, что из 204 голов коров 63,2% имели 4-6 «желательных» аллелей, 36,8% - 3 и менее «желательных» аллелей.

Анализ показателей молочной продуктивности коров в группах, хотя и показал тенденцию снижения содержания жира в молоке (рис. 5), не выявил

достоверных различий между грушами, что связано с малой численностью коров в группах. В этой связи для обработки данных группы, имеющие генотипы, оцененные в 4,5и6и0,1,2 и 3 баллов, были объединены (табл. 5).

нотипа по локусам ВМ1818, ВМ2113 иЕТН225

Табл. 5. Молочная продуктивность коров в зависимости от генотипа по локусам ВМ1818, ВМ2113 и ЕТН225 (маркеров жирномолочности)

Показатель Лакта- Условный балл* в зависимости от генотипа

ция 4,5 или 6 0,1,2илиЗ

Кровность 76,9±4,9 75,8±3,8

Число голов 129 (63,2%) 75 (36,8%)

Удой, кг 1 6544±86 6521±111

2 7075±181 6785±301

3 7765±205 7260±379

Содержание 1 4,12±0,03' 3,98±0,04'

жира, % 2 4,19±0,04' 3,91±0,07'

3 4Д8±0,05" 3,81±0Д4^

Молочный 1 269±4 260±5

жир, кг 2 295±7" 265±12*

3 324±9" 273±13'

Содержание 1 3,07±0,02 3,09±0,02

белка, % 2 3,03±0,026 2,94±0,056

3 3,01±0,03' 2,93±0,04/'

Молочный 1 202±3 204±4

белок, кг 2 214±6 203±13

3 235+7* 214±13*

'Р>0,99/Р>0,999, *Р>0,9, ■4-аР>0,9,'Р>0,998, А"Р>0,8

Как показано в таблице 5, наблюдаются достоверные различия в содержании жира в молоке между группами коров, имеющими различные суммарные генотипы по локусам ВМ1818, ВМ2113 и ЕТН225. Так, содержание жира в молоке коров, имеющих условный балл 4-6, было выше по сравнению с коровами, имеющими условный балл 0-3 по 1-, 2- и 3-й лактациям, соответственно, на 0,14 (Р>0,999), 0,28% (Р>0,98) и 0,37% (Р>0,999). Кроме того, наблюдалась тенденция повышенного количества молочного жира за лактацию, соответственно, на 9, 30 (Р>0,999) и 51 кг (Р>0,999). Достоверных различий по другим показателям молочной продуктивности между группами выявлено не было.

Таким образом, установлено достоверное суммарное влияние «+» алле-ля 262 локусаВМ1818, «-» аллелей 135 локусаВМ2113 и 148 локусаЕТН225 на содержание жира в молоке: коровы, имеющие «желательный» генотип, оцененный в 4-6 уловных баллов, достоверно превосходили по содержанию жира в молоке коров, оцененных в 1-3 балла, на 0,14-0,37%.

Учитывая, что в исследуемой выборке коров была выявлена как высокожирномолочная генеалогическая линия (2), так и низкожирномолочная (4), были проведены исследования влияния комплексного генотипа по вышеназванным локусам на показатели молочной продуктивности коров внутри генеалогических линий (табл. б).

Табл. 6. Молочная продуктивность коров генеалогических линий 2 и 4 в зависимости от генотипа по локусам ВМ1818, ВМ2113 и ЕТН225 (маркеров жирномолочности) __

Показатель Лакта- Условный балл* в зависимости от генотипа

ция Линия2 Линия4

4-6 0-3 4-6 0-3

Число голов 51 28 31 33

Удой, кг 1 6552Ш1 6709±198 6850±185 6337±153

2 7370±301 6220±657 7189±316 7301±333

3 7939±380 7890±325 8210±242 ±

Содержание 1 4,19±0,03 4,07±0,06 4,01±0,06 3,82±0,04

жира, % 2 4,27±0,08 3,97±0,11 4,23±0,09 3,80±0,10

3 4,23±0,07 3,78±0,18 4,17±0,10 3,67±0,22

Молочный 1 273±5 273±8 275±9 243±8

жир, кг 2 314±14 247±28 303±13 277±15

3 335±17 299±24 342±11 250±16

Содержание 1 3,08±0,02 3,11±0,03 3,09±0,03 3,07±0,03

бежа, % 2 - 3,12±0,05 2,94±0,03 2,96±0,04 2,94±0,06

3 3,04±0,06 2,91±0,08 3,09±0,06 2,93±0,05

Молочный 1 202±4 211±6 212±7 195±5

белок, кг 2 230±10 173±25 213±11 216±14

3 24Ш2 231±7 253±9 205±22

'Р>0,999/Р>0,99, Р>0,98

Как показано в таблице б, наблюдаются существенные различия в содержании жира в молоке между группами с генотипами, оцененными в 4-6 условных баллов, и 0-3 условных балла, как у коров генеалогической линии 2, так и 4. У коров линии 2 эти различия в 1-, 2- и 3-й лактациях составили, соответственно, 0,12 (Р>0,99), 0, 30 (Р>0,99) и 0,45% (Р>0,99), линии 4 -0,19 (Р>0,99), 0, 43 (Р>0,99) и 0,50%. Более высокий процент жира в молоке коров с «желательными» комплексными генотипами обуславливал, в большинстве случаев, более высокий выход молочного жира. Тенденции, выявленные нами при анализе всей выборки в целом, а так же групп коров различных генеалогических линий (по отцу) полностью подтверждены при учете линейной принадлежности матери (по отцу).

На основании полученных данных можно сделать вывод, что выявленные нами комплексные генотипы коров по локусам ВМ1818, ВМ2113 и ЕТН225 могут быть использованы в качестве маркеров жирномолочности коров черно-пестрой породы.

3.43. Суммарное действие аллелей MC, коррелирующих с уровнем удоя и жирномолочностью.

С точки зрения селекции интерес представляет одновременная селекция по двум признакам: удою и содержанию жира в молоке. С этой целью нами была выполнена оценка генотипа животных по всем 4-м . аллелям 3-х локусов MC (ЕТН10, ВМ1818, ВМ2113), связанных с уровнем удоя и содержанием жира в молоке. При этом генотип коров оценивался от 0 до 8 баллов по вышеописанному принципу.

Проведенный корреляционный анализ показал наличие положительных корреляций, как с уровнем удоя, так и содержанием жира и количеством молочного жира за лактацию, однако корреляционные зависимости носили менее выраженный характер (табл. 7).

Табл. 7. Корреляции между генотипом коров по локусам ЕТН10, ВМ1818, ВМ2113 и показателями молочной продуктивности_

Лактация Коэффициент ко] эреляции, г

Удой, кг Жир, % Молочный жир, кг Белок, % Молочный белок, кг

1 +0,18 Р>0,99 +0,11 Р>0,90 +0,21 Р>0,995 -0,08 Р<0,95 +0,14 Р>0,95

2 +0,12 Р<0,95 +0,16 Р<0,95 +0,19 Р<0,95 +0,12 Р<0,95 +0,12 Р<0,95

3 +0,24 Р>0,95 +0,35 Р>0,99 +0,40 Р>0,998 +0,22 Р<0,95 +0,28 Р>0,95

Из 204 голов коров 157 голов (77,0%) имели «желательный» с точки зрения уровня удоя, и содержания жира генотип, оцененный в 4-8 баллов, и 47 голов (23,0%) - «нежелательный» с точки зрения содержания жира удой, оцененный в 1-3 баллов. Коровы, имеющие условный балл 4-8 характеризовались более высоким удоем за лактацию, % жира и количеством молочного жира за лактацию по сравнению с группой коров, оцененных в 1-3 балла, од-

нако различия между группами по каждому го вышеназванных признаков были менее выражены, чем при проведении независимой оценки по локусам МС, связанных с уровнем удоя (раздел 3.4.1), и с содержанием жира в молоке (раздел 3.4.2). Достоверных различий в содержании белка в молоке и количестве молочного белка за лактацию выявлено не было.

Таким образом, проведенные нами исследования показывают, что МС могут использоваться в качестве инструмента для генетической характеристики популяций и в качестве маркеров продуктивности черно-пестрого скота. Для распространения выявленных закономерностей на породу в целом, а так же на другие породы требуется проведения дополнительных исследований на животных других пород и популяций.

4. ВЫВОДЫ.

1. Разработана и предложена мультилокусная система генетического анализа крупного рогатого скота по МС, включающая 7 маркеров: ВМ1818, ВМ1824, ВМ2113, ЕТН10, ЕТН225, ТСЬА227, БРБШ. Оценка системы, выполненная на голштинизированной популяции коров черно-пестрой породы (п=204), показала ее высокую информативность: среднее число аллелей на локус составило 9,00; среднее число информативных и эффективных аллелей, соответственно, - 5,57 и 4,30 аллелей на локус. Установлено, что вероятность совпадения генотипов коров по всем изучаемым локусам при случайном спаривании составляет 4,1 * 10"8, у сибсов - 1,6 * 10'3, что позволяет использовать разработанную систему для генетической паспортизации скота.

2. Изучен аллельный профиль популяции голпгшнизированного черно-пестрого скота ГУЛ «Кленово-Чегодаево» Московской области (средняя кровность по голппинам 76,2%). Сравнение полученных аллельных профилей с другими грушами голшгинского скота различного происхождения показало, что 79,4% всей изменчивости обусловлено внутрипопуляционным разнообразием и 20,6% приходится на межпопуляционные различия.

3. Изучено влияние доли кровности по голштинской породе на изменение популяционно-генетических параметров, рассчитанных по МС. Установлено повышение частоты встречаемости аллеля 264 локуса ВМ1818 (г=+0Д2, Р>0,998) и снижение частот встречаемости аллелей 266 локуса ВМ1818 (г=-0,23, Р>0,998) и 133 локуса ВМ2123 (г=-0,25, Р>0,999) с увеличением доли ровности по голппинам, что позволяет рассматривать данные аллели в качестве маркеров доли кровности голшгинского скота в стаде. Установлено высокое генетическое сходство аллельных профилей изучаемых групп коров с различной долей кровности по голштинам (12-50, 51-75 и 76100%): .№=0,986.

ни генетической консолидированности линий связано с преимущественным использованием при получении коров кросса линий: г=+0,76 (Р>0,95'). Установлены отрицательные связи между степенью генетической консолидированности линий, оцененной по МС, и изменчивостью показателей молочной продуктивности коров по первой лактации: г=-0,78 (Р>0,90) по удою, г=-0,88 (Р>0,98) по % жира, г=-0,73 (Р>0,90) по количеству молочного жира, г=-0,95 (Р>0,995) по % белка и г=-0,97 (Р>0,999) по количеству молочного белка.

5. Изучено влияние типа подбора пар на некоторые популяционно-генетические показатели, рассчитанные по МС. Установлен более низкий уровень гетерозиготности и больший дефицит гетерозигот в группах коров, полученных от внутрилинейных подборов по сравнению с кроссом линий: соответственно, 0,672 и 0,719; 9,4 и 2,0%.

6. Выявлены достоверные корреляций между уровнем удоя и наличием в генотипе коров аллелей 219 (г=+0,20, Р>0,995) и 221 (г=-0,17, Р>0,98) локуса ЕТН10, аллеля 148 локуса ЕТН225 (г=-0,15, Р>0,95); между содержанием жира в молоке и наличием аллелей 262 (г=+0,14, Р>0,95 - по 1-й лактации, г=+0,36, Р>0,95 - по 2-й лактации и г=+0,26, Р>0,995 - по 3-й лактации) и 266 (г=-0,10, Р>0,80 - по 1-й лактации, г=-0,28, Р>0,98 - по 2-й лактации и г=-0,37, Р>0,995 - по 3-й лактации) локуса ВМ1818, аллеля 135 локуса ВМ2113.(г=Ч),19, Р>0,995), аллеля 148 локуса ЕТН225 (г=-0,15, Р>0,95 - по 1-й лактации, г=-0,21, Р>0,90 - по 2-й лактации и г=-0,29, Р>0,95 - по 3-й лактации). Показано, что коровы, имеющие желательный комплексный генотип по локусам МС, связайщам с уровнем удоя и содержанием жира в молоке, характеризуются более высокими продуктивными показателями, однако корреляционные зависимости носят менее выраженный характер: по уровню удоя - г=+0,18 (Р>0,99) по первой лактации, г=+0,12 по второй лактации и г=+0,24 (Р>0,95) по третьей лактации; по содержанию жира в молоке -г=+0',11 (Р>0,90), г=+0,1б и г=+0,35 (Р>0,99), соответственно; по количеству молочного жира-г=Н),21 (Р>0,995), г=+0,19 и г=+0,40 (Р>0,998), соответственно; по количеству молочного белка - г=+0,14 (Р>0,95), г=+0,12 и г=+0,28 (Р>0,95), соответственно.

5. ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ.

1. Лабораториям молекулярно-генетической экспертизы рекомендуем использовать разработанную мультилокусную систему генетического анализа крупного рогатого скота по МС для характеристики генофонда племенного скота России.

2. Племобъединениям .страны, руководителям хозяйств рекомендуем при составлении подборов в высокопродуктивных стадах использовать в качестве маркеров высоких удоев аллели 219 («желательный») и 221 («нежелательный») локуса ЕТН10, а в качестве маркеров высокой жирномолочности «желательный» аллель 262» локуса ВМ1818 и «нежелательные» аллели 135 локуса ВМ2113 и 148 локуса ЕТН225.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ.

1. Зиновьева H.A., Стрекозов Н.И., Молофеева JI.A. Оценка роли ДНК-микросателлитов в генетической характеристике популяции черно-пестрого скота //Зоотехния. 2009. № 1. с. 2 - 4.

2. Молофеева Л.А., Зиновьева H.A., Стрекозов Н.И. Влияние прилития крови голштинского скота на уровень молочной продуктивности и аллело-фонд по ДНК-MC у коров черно-пестрой породы //7-я международная научная конференция-школа «Современные достижения и проблемы биотехнологии сельскохозяйственных животных: роль нанотехнологий в реализации приоритетных задач биотехнологии». Дубровицы. 2008. с. 190 - 197.

3. Молофеева Л.А., Зиновьева H.A., Стрекозов Н.И. Использование ДНК-микросателлитов в характеристике генеалогической структуры стада коров черно-пестрой породы //Международная конференция «Вычислительная филогенетика и геносистематика, ВФГС 2007», посвященная 50-летию становления отечественной филогенетики и геносистематики. МГУ, Москва.

2007. с. 185-187.

Зак. № У02. Тир. 100 экз. 1.2 У.П.Л. Тип. ФГУП «НИИ НПО «ЛУЧ» г. Подольск М.О., 2009 г.

Содержание диссертации, кандидата биологических наук, Молофеева, Людмила Анатольевна

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. Определение и свойства микросателлитов

1.1.1. Сателлитные ДНК.

1.1.2. Определение микросателлитов

1.1.3. Происхождение микросателлитов

1.1.4. Области применения микросателлитов

1.2. Методы анализа микросателлитов

1.2.1. Проблемы и ограничения использования МС

1.2.2. Выбор микросателлитных локусов

1.2.3. Связь МС с признаками продуктивности

1.3. Микросателлиты крупного рогатого скота

Введение Диссертация по биологии, на тему "Разработка мультилокусной системы генетического анализа крупного рогатого скота по микросателлитам и ее использование для характеристики аллелофонда черно-пестрого скота"

3.1. Разработка системы анализа микросателлитов крупного рога- 42 того скота

3.1.1. Разработка мультилокусной панели анализа микросателлитов 42 крупного рогатого скота

3.2. Характеристика аллелофонда изучаемой популяции коров 47 черно-пестрой породы

3.3. Анализ влияния происхождения коров на некоторые популя- 52 ционно-генетические и продуктивные показатели

3.3.1. Влияние доли кровности коров по голштинам 52

3.3.1.1. Изучение связи доли кровности коров по голштинам с пока- 52 зателями молочной продуктивности

3.3.1.2. Изучение связи доли кровности коров по голштинам с попу- 58 ляционно-генетическими показателями, рассчитанными по

МС

3.3.2. Влияние линейной принадлежности 64

3.3.2.1. Изучение связи линейной принадлежности коров с показате- 64 лями молочной продуктивности

3.3.2.2. Изучение связи линейной принадлежности коров с популя- 67 ционно-генетическими показателями, рассчитанными по МС

3.3.3. Влияние типа подбора родительских пар 72

3.3.3.1. Изучение связи типа подбора родительских пар с показате- 73 лями молочной продуктивности

3.3.3.2. Изучение связи типа подбора родительских пар с популяци- 74 онно-генетическими показателями, рассчитанными по МС

3.3.4. Влияние линейной сочетаемости (О - ОМ) на показатели мо- 75 лочной продуктивности коров

3.4. Выявление связей аллелей МС с показателями молочной 77 продуктивности коров

3.4.1. Анализ аллелей МС, коррелирующих с уровнем удоя 79

3.4.2. Анализ влияния на молочную продуктивность коров аллелей 84 МС, коррелирующих с содержанием жира в молоке

3.4.3. Суммарное действие аллелей МС 93

3.4.3.1. Аллели, влияющие на удой коров 93

3.4.3.2. Аллели, влияющие на содержание жира в молоке 96

3.4.3.3. Суммарное действие аллелей МС, коррелирующих с уровнем 103 удоя и жирномолочностью

4. ВЫВОДЫ 106

5. ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ 109 БИБЛИОГРАФИЯ 110

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

MAS - (Marker-Assisted Selection) - маркерная селекция, программа генетического совершенствования животных

QTL - (quantitative trait loci) локусы количественных признаков SNP - (Single Nucleotide Polymorphism) точковая мутация п.о. - пар оснований ГТЦР - полимеразная цепная реакция ПДРФ - полиморфизм длин рестрикционных фрагментов праймеры - короткие последовательности нуклеотидов (чаще 20-25), комплементарные концевым участкам изучаемого гена STR - («short tandem repeats») - короткие тандемные повторы SSR - («simple sequence repeats») - простые повторы последовательности МС - микросателлиты

ISAG - Международное общество генетики животных GenBank, EMBL - Международный генный банк

LINEs - длинные интерсперсионные элементы, длиной более 1000 п.о. SINEs - короткие интерсперсионные элементы, длиной менее 500 п.о. VNTR (variable number of tandem repeats) - тандемные повторы с изменяющимся числом копий КРС - крупный рогатый скот ГУП - государственное унитарное предприятие ДНК - дезоксирибонуклеиновая кислота РНК - рибонуклеиновая кислота П.н. - пар нуклеотидов

Fis - коэффициент инбридинга у индивидуумов по отношению к субпопуляции (группе)

Fit - коэффициент инбридинга у индивидуумов по отношению ко всей выборке в целом

Fst - коэффициент инбридинга в субпопуляциях (группах) по отношению ко всей выборке в целом

ВВЕДЕНИЕ.

Актуальность темы.

В последние 15-20 лет произошли серьезные измеиения в структуре породного состава сельскохозяйственных животных. Практически во всех отраслях животноводства выделилось небольшое число пород, которые по численности занимают ведущее место. Этот объективный процесс обусловлен конкуренцией пород по основным хозяйственно-полезным признакам. На этом фоне резко снизился удельный вес других пород, ранее широко распространенных в стране (56).

В молочном скотоводстве страны широко распространенным приемом для повышения продуктивных качеств, в частности обильномолочности стало прилитие крови скота голштинской породы (39). С точки зрения популя-ционной 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 микросателлитов. Микросателлиты представляют собой короткие (100-200 п.о.) тандемно расположенные участки ДНК, обладающие высокой степенью полиморфизма (87, 199). Исследование крупного рогатого скота по микросателлитам и построение на их основе специфических ДНК-профилей пород, типов и линий позволяет использовать данные анализа в планировании селекционной работы в популяциях сельскохозяйственных животных. Необходимость применения методов анализа генетической изменчивости, основанных на изучении ДНК, диктуется тем обстоятельством, что ранее широко использовавшиеся для этой цели белковые системы не могут в полной мере адекватно отражать генетическое сходство в группах животных. Дело в том, что различия между синонимическими кодонами не меняют кодируемых аминокислот, а это значит, что процесс накопления мутаций не регистрируется анализом синтезируемых организмом белков. Анализ ДНК используется не только на отдельных особях, но и на целых популяциях животных. Таким путем можно проводить мониторинг состояния популяций.

Следует отметить, что проведение исследований крупного рогатого скота России по микросателлитам сдерживается отсутствием доступных по цене наборов для одновременного исследования нескольких локусов. Существующие мультилокусные наборы для крупного рогатого скота предлагаются на Российском рынке только компанией Applied Biosystems (США), и вследствие высокой стоимости (более 300 руб. за исследование одного животного без учета стоимости реактивов на выделение ДНК и проведение фрагментного анализа) практически не приемлемы для проведения массовых исследований, а так же непригодны для последующего практического внедрения. Таким образом, актуальность темы заключается в разработке муль-тилокусной системы, позволяющей проводить оценку состояния аллелофон-да крупного рогатого скота на основе микросателлитов и в оценке ее прикладной значимости в характеристике аллелофонда крупного рогатого скота.

Цели и задачи исследований.

Целью настоящей работы явилась разработка мультилокусной системы анализа крупного рогатого скота по микросателлитам и ее использование для характеристики аллелофонда черно-пестрого скота ГУП «Кленово-Чегодаево».

Для достижения цели работы были поставлены следующие задачи:

2. Изучить аллелофонд популяции голштинизированного черно-пестрого скота ГУП «Кленово-Чегодаево» по микросателлитам и оценить информативность разработанной системы.

3. Изучить влияние различных факторов па показатели молочной продуктивности коров и популяционно-генетические параметры, рассчитанные по микросателлитам.

4. Изучить связь отдельных аллелей микросателлитов с показателями молочной продуктивности коров.

Научная новизна. Разработана мультилокусная система анализа МС, позволяющая проводить одновременный анализ по семи локусам: ЕТН10, ЕТН225, ВМ1818, ВМ1824, ВМ2113, ТСЬА227, БРЭ115. Дана характеристика аллелофонда скота черно-пестрой породы по вышеназванным маркерам. Изучено влияние различных факторов: доли кровности по голштинам, линейной принадлежности (по отцу) и типа подбора (внутрилинейный, кросс линий) на изменение аллелофонда скота черно-пестрой породы. Изучена связь отдельных аллелей микросателлитных локусов с уровнем молочной продуктивности коров черно-пестрой породы.

Практическая значимость. Показана информативность разработанной мультилокусной системы анализа МС в характеристике аллелофонда крупного рогатого скота черно-пестрой породы ГУП «Кленово-Чегодаево». Выполнена оценка структуры стада коров черно-пестрой породы по МС. Показано, что степень консолидации линий, оцененная на основании их генотипа по МС, достоверно коррелирует с уровнем показателей молочной продуктивности коров. Выявлены аллели МС, которые могут быть использованы в качестве маркеров доли кровности по голштинской породе черно-пестрого скота. Установлены аллели МС, коррелирующие с показателями молочной продуктивности коров черно-пестрой породы - удоем за 305 дней лактации, процентным содержанием жира в молоке и выходом молочного жира за 305 дней лактации.

Апробация работы. Результаты исследований были представлены:

• на 7-й международной научной конференции «Современные достижения и проблемы биотехнологии сельскохозяйственных животных: роль нанотехнологий в решении задач современной биотехнологии», БиоТехЖ-2008, ГНУ ВНИИЖ, п. Дубровицы, 2008 г.

• на конференции центра биотехнологии и молекулярной диагностики ГНУ ВНИИЖа, Дубровицы, 2009 г.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Мультилокусная система генотипирования крупного рогатого скота по семи микросателлитам.

2. Аллельные профили крупного рогатого скота черно-пестрой породы по микросателлитам.

Публикации результатов исследований.

По материалам диссертации опубликовано 3 научные работы, в т.ч. статья в журнале, рекомендованном ВАК РФ («Зоотехния», 2009 г., № 1, с. 2 -4).

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. Работа содержит 48 таблиц и 12 рисунков. Список литературы включает 216 источников, в том числе 160 на иностранном языке.

Заключение Диссертация по теме "Генетика", Молофеева, Людмила Анатольевна

4. ВЫВОДЫ.

1. Разработана и предложена мультилокуеная система генетического анализа крупного рогатого скота по МС, включающая 7 маркеров: ВМ1818, ВМ1824, ВМ2113, ЕТН10, ЕТН225, ТОЕА227, 8Р8115. Оценка системы, выполненная на голштинизированной популяции коров черно-пестрой породы (п=204), показала ее высокую информативность: среднее число аллелей на локус составило 9,00; среднее число информативных и эффективных аллелей, соответственно, - 5,57 и 4,30 аллелей на локус. Установлено, что вероятность совпадения генотипов коров по всем изучаемым локусам при случайном спаривании составляет 4,1 * 10"8, у сибсов - 1,6 * 10'3, что позволяет использовать разработанную систему для генетической паспортизации скота.

2. Изучен аллельный профиль популяции голштинизированного черно-пестрого скота ГУП «Кленово-Чегодаево» Московской области (средняя кровность по голштинам 76,2%). Сравнение полученных аллель-ных профилей с другими группами голштинского скота различного происхождения показало, что 79,4% всей изменчивости обусловлено внутрипопуляционным разнообразием и 20,6% приходится на межпо-пуляционные различия.

3. Изучено влияние доли кровности по голштинской породе па изменение популяционно-генетических параметров, рассчитанных по МС. Установлено повышение частоты встречаемости аллеля 264 локуса ВМ1818 (г=+0,22, Р>0,998) и снижение частот встречаемости аллелей 266 локуса ВМ1818 (г=-0,23, Р>0,998) и 133 локуса ВМ2113 (г=-0,25, Р>0,999) с увеличением доли кровности по голштинам, что позволяет рассматривать данные аллели в качестве маркеров доли кровности голштинского скота в стаде. Установлено высокое генетическое сходство аллельных профилей изучаемых групп коров с различной долей кровности по голштинам (12-50, 51-75 и 76-100%): Л/ =0,986.

4. Установлено влияние линейной принадлежности коров (по отцу) на изменение частот встречаемости некоторых аллелей МС. Показано, что принадлежность коров к собственной генеалогической линии на основании анализа их генотипа по МС (консолидированность) варьировала от 0,0 в линии Франса до 45,5% в линии Монтвик Чифтейна. Показано, что снижение степени генетической консолидированности линий связано с преимущественным использованием при получении коров кросса линий: 1-+0,76 (Р>0,95). Установлены отрицательные связи между степенью генетической консолидированности линий, оцененной по МС, и изменчивостью показателей молочной продуктивности коров по первой лактации: г=-0,78 (Р>0,90) по удою, г=-0,88 (Р>0,98) по % жира, г=-0,73 (Р>0,90) по количеству молочного жира, г—0,95 (Р>0,995) по % белка и 1--0,97 (Р>0,999) по количеству молочного белка.

6. Выявлены достоверные корреляции между уровнем удоя и наличием в генотипе коров аллелей 219 (г=+0,20, Р>0,995) и 221 (г=-0,17, Р>0,98) локуса ЕТН10, аллеля 148 локуса ЕТН225 (г=-0,15, Р>0,95)\ между содержанием жира в молоке и наличием аллелей 262 (1—+0,14, Р>0,95 -по 1-й лактации, г=+0,36, Р>0,95 - по 2-й лактации и г=+0,26, Р>0,995 -по 3-й лактации) и 266 (г=-0,10, Р>0,80 - по 1-й лактации, г=-0,28, Р>0,98 - по 2-й лактации и 1--0,37, Р>0,995 - по 3-й лактации) локуса ВМ1818, аллеля 135 локуса ВМ2113 (г=-0,19, Р>0,995\ аллеля 148 локуса ЕТН225 (г=-0,15, Р>0,95 - по 1-й лактации, г=-0,21, Р>0,90 - по 2-й лактации и I—-0,29, Р>0,95 - по 3-й лактации). Показано, что коровы, имеющие желательный комплексный генотип по локусам МС, связанным с уровнем удоя и содержанием жира в молоке, характеризуются более высокими продуктивными показателями, однако корреляционные зависимости носят менее выраженный характер: по уровню удоя -г=+0,18 (Р>0,99) по первой лактации, г=+0,12 по второй лактации и г=+0,24 (Р>0,95) по третьей лактации; по содержанию жира в молоке -r=+0,ll (Р>0,90), r=+0,16 и г=+0,35 (Р>0,99), соответственно; по количеству молочного жира - г=+0,21 (Р> 0,995), г=+0,19 и г=+0,40 (Р>0,998), соответственно; по количеству молочного белка - г=+0,14 (.Р>0,95'), г=+0,12 и г=+0,28 (Р>0,95), соответственно.

ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ.

2. Племобъединениям страны, руководителям хозяйств рекомендуем при составлении подборов в высокопродуктивных стадах использовать в качестве маркеров высоких удоев аллели 219 («желательный») и 221 («нежелательный») локуса ЕТН10, а в качестве маркеров высокой жирномолочности «желательный» аллель 262» локуса ВМ1818 и «нежелательные» аллели 135 локуса ВМ2113 и 148 локуса ЕТН225.

110

Библиография Диссертация по биологии, кандидата биологических наук, Молофеева, Людмила Анатольевна, Дубровицы

1. Бакай A.B., И.И. Кочиш, Г.Г. Скриппиченко. Генетика. М.: КолосС, 2006. 448 с.

2. Вартапетян А.Б. ПЦР // Молекулярная биология. 1991. Том 25. №4. с. 926-936.

3. Вейр Б. Анализ генетических данных. М.: Мир, 1995. 400 с. Пер. с англ. Д.В. Зайкина, к.б.н. А.И. Пудовкина, А.Н. Татаренкова.

4. Генетика и биотехнология в селекции животных / П.М. Кленовиц-кий, Н.С. Марзанов, В.А. Багиров и др. М.: ФГУП «Эксплор», 2004. 285 с.

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

6. Гладырь Е.А. Микросателлитный анализ коз зааненской породы // Современные достижения и проблемы биотехнологии сельскохозяйственных животных: международная научная конференция, 18-19 нояб. 2003. / ВИЖ. Дубровицы: РУЦ ЭБТЖ. 2003. 156 с.

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. Глазко В.И., Дунин И.М., Глазко Г.В. и др. Введение в ДНК-технологии. М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2001. 436 с.

9. Глазко В.И., Глазко Г.В. ДНК-технологии в популяционно-генетических исследованиях сельскохозяйственных видов // Актуальныепроблемы биологии в животноводстве. Боровск. 2000. с. 387-389. (Сб. третьей международной конференции).

10. Глазко В.И. ДНК-технологии животных. К.: Нора -Принт, 1997.173с.

11. Жебровский Л.С. Селекция животных. СПб.: Издательство «Лань», 2002. 256 с.

12. Животовский Л.А. Микросателлитная изменчивость в популяциях человека и методы ее изучения // Вестник ВОГиС. 2006. Том 10. №1. 96 с.

13. Животовский Л.А. Популяционная биометрия. М.: Наука, 1991.271 с.

14. Зайцева М.А. Использование микросателлитных маркеров ДНК в контроле происхождения лошадей // Режим доступа (http://www. ruhorses. ru / genetic /articles, html 78 k ).

15. Зиновьева H.A., Попов А.П., Эрнст Л.К. и др. Методические рекомендации по использованию метода полимеразной цепной реакции в животноводстве. Дубровицы: ВИЖ, 1998. 47 с.

16. Зиновьева H.A., Гладырь Е. А., Эрнст Л.К. и др. Введение в молекулярную генную диагностику сельскохозяйственных животных. Дубровицы, ВИЖ, 2002. 112 с.

17. Зиновьева H.A., Эрист Л.К. Проблемы биотехнологии и селекции сельскохозяйственных животных. Дубровицы, ВИЖ, 2004. 316 с.

18. Зиновьева H.A. Методы исследований в биотехнологии сельскохозяйственных животных // Методы исследований в биотехнологии сельскохозяйственных животных: школа-практикум. Дубровицы. 2003, Вып 2. с. 53-59.

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

20. Зиновьева H.A. и др. Генетическая характеристика свиней пород крупная белая и йоркшир различного происхождения с использованием ДНК-маркеров //Доклады РАСХН. 2008. № 2. с. 33-36.

21. Калашникова Л.А., Дупин И.М., Глазко В.И. Селекция XXI века: использование ДНК-технологий. Московская обл, Лесные Поляны, ВНИИп-лем, 2000. 31 с.

22. Калашникова Л.А., Дунин И.М., Глазко В.И. и др. ДНК технологии оценки сельскохозяйственных животных. ВНИИплем, 1999. 148 с.

23. Кленовицкий П.М., Марзанов Н.С., Багиров В.А. и др. Генетика и биотехнология в селекции животных. М.: ФГУП «Эксплор», 2004. 285 с.

24. Кленовицкий П.М., Багиров В.А., Иванов В. А. и др. Современные проблемы зоотехнии. Дубровицы, 2005. 116 с.

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

26. Красота В.Ф., Лобанов В.Т., Джапаридзе Т.Г. Разведение сельскохозяйственных животных. М.: Агропромиздат, 1990. 463 с.

27. Марзанов Н.С., Насибов М.Г., Озеров М.Ю. и др. Аллелофонд у различных пород овец по микросателлитам. Дубровицы, 2004. 120 с.

28. Марзанов Н.С., Озеров М.Ю., Насибов М.Г. и др. Микросателлиты и их использование для оценки генетического разнообразия животных // Сельскохозяйственная биология. 2004. №2. с. 104-111 с.

29. Марзанов Н.С., Саморуков Ю.В., Ескин Г.В. и др. Сохранение биоразнообразия. Генетические маркеры и селекция животных // Сельскохозяйственная биология. 2006. №4. с. 3-19 с.

30. Марзанов Н.С., Саморуков Ю.В., Ескин Г.В. Генетические исследования животных в России и за рубежом // Мат. Междунар. науч.-практич. семинара. Быково. 2005. с. 6-10.

31. Машуров A.M. Генетические маркеры в селекции животных. М.: Наука, 1980. 315 с.

32. Меркурьева, Е. К. Биометрия в селекции и генетике животных. М.: Колос, 1970. 424 с.

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

34. Никитина Т.В., Назаренко С.А. Микросателлитные последовательности ДНК: мутационный процесс и эволюция // Генетика. 2004. т. 40. с. 1301-1318.

35. Новиков A.A., Романепко Н.И. Генетическая экспертиза племенного материала // Зоотехния. 2001. № 7. с. 14-18.

36. Новиков A.A., Романенко НИ., Ананин В.Н. и др. Использование генетических маркеров для контроля направленности селекционных процессов. Киев: Нора принт, 1999. с. 109. (Тезисы докладов третьей международной конференции).

37. Озеров М.Ю., Марзанов Н.С., Насибов М.Г. и др. Генетический профиль у различных пород овец по микросателлитам // Вестник РАСХН. 2003. №5. с. 72-75.

38. Озеров М.Ю., Тапио М., Марзанов Н.С. и др. Микросателлитный анализ эволюционно-генетических связей у различных пород овец // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. 2006. №2. с. 30-33.

39. Петухов В.Л., Эрнст Л.К., Гудилин И.И. и др. Генетические основы селекции животных. М.:Агропромиздат, 1989. 448 с.

40. Рузыбакиев P.M., Юлдашева Н.Ю // Журнал теоретической и клинической медицины. 2000. № 1.

41. Савенко H.A. Племенная работа в животноводстве Московской области. М.: МСХиП МО, 2006. 84 с.

42. Сердюк Г.Н. Иммуногенетика свиней: теория и практика. Спб, Лекс-Стар, 2002. 390 с.

43. Сулимова Г.Е., Зинченко В.В. Анализ полиморфизма ДНК с использованием метода полимеразной цепной реакции // Мет. пос. Москва. 1999. с.43.

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

45. Шибата Д.К. ПЦР и молекулярно-генетический анализ био-птатов. М.: Мир, 1999. 530 с.

46. Эйдригевич Е.В., Раевская В.В Интерьер сельскохозяйственных животных. М., Колос, 1978. 88 с.

47. Эрнст JI.K., Брем Г., Зиновьева Н.А. Генно-инженерные технологии новый путь развития животноводства // Зоотехния. 1994. № 5. с. 2-4.

48. Alford R.B., Hammond Н.А. Rapid and efficient resolution of parentage by amplification of short tandem repeats // Am. J. Hum Genet, 1994. Vol. 55. P. 190- 195.

49. Amos, W., S. J. Sawcer, R. W. Feakes microsatellites show mutational bias and heterozygote instability//Nat. Genet. 1996. Vol. 13. P. 390-391.

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

51. Ashley C.T., Warren S.T. Trinucleotide repeat expansion and human disease // Annu. Rev. Genet, expansion. 1995. Vol. 29. P. 703 728.

52. Bailey E., Reid R.C., Skow L.C. Linkage of the gene for equine combined immunodeficiency disease to microsatellite markers HTG8 and HTG4; Syn-teny and FISH mapping to ECA9 // Animal Genetics. 1997. Vol. 28. P. 268-273

53. 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.

54. Balloux F. The estimation of population of population differentiation with microsatellite markers // J. Molec. Ecol., 2002. Vol. 11. P. 155-165.

55. Balloux F. and Lugon-Moulin N. The estimation of population differentiation with microsatellite markers//Mol. Ecol. 2002. Vol. 11. P. 155-165.

56. Barendse W., Armitage S. M., Kossarek L. A genetic linkage map of the bovine genome // Nature Genetics. 1994. Vol. 6. P. 227-234.

57. Barton N.H. Genetic hitchhiking. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B // Biol. Sci. 2000. Vol. 355. P. 1553-1562.

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

59. Beamount M. and Bruford M. Microsatellites in conservation genetics.1.: Microsatellites Application and evolution. Oxford: Oxford University Press.,i1999. P. 165-180.

60. Beja-Perera A., Alexandrino P., Bessa I. Genetics characterization of south-western Europian bovine breeds: a historical and biogeographical reassessment with a set 16 microsatellites // J. Hered. 2003. Vol. 94. P. 243-250.

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

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

63. Bostock C. Phil. Trans. // Roy. Soc. Lond .B. 1986. Vol. 312. P. 261273.

64. Brookfield J.F.Y. A simple new method for estimating null allele frequency from heterozygote deficiency // Mol. Ecol. 1996. Vol. 5. P. 453-455.

65. Brown, S.M. and Kresovich S. Molecular characterization for plantgenetic resources conservation in Genome Mapping in Plants. RG Landes Company, Georgetown, TX, 1996. P. 85-93.

66. Brownstein, M.J., Carptren, J.D. and Smith, J.R. Modulation of non-templated nucleotide addition by Taq DNA-Polymerase: Primer modifications that facilitate genotyping// Biotechniques. 1996. Vol. 20. P. 1004-1010.

67. Bruford M.W., Waine R.K. Microsatellites and their application to population genetic studies I I Curr. Opin. Develop. 1993. Vol. 3. P. 939-943

68. Buchanan F.C., Adams L.J., Littlejohn R.P. // Genomics. 1994. Vol. 22(2). P. 397-403.

69. Buitkamp J., Filmether P., Stear M. J. Class I and class II major histocompatibility complex alleles are associated with faecal egg counts following natural, predominantly Ostertagia circumcincta infection // Parasitol. Res. 1996. Vol. 82. P. 693-696.

70. Callen D.F., Thompson A.D., Shen Y. Incidence and origin of "null" alleles in the (AC)n microsatellite markers //Am. J. Hum. Genet. 1993. Vol. 52. P. 922-927.

71. Canon J., Checa M.L., Carleos C. // Anim. Genet. 2000. Vol. 31(1). 3948 p.

72. Chakraborty R., De Andrade M., Daiger S.P. Apparent heterozygote deficiencies observed in DNA typing data and their implications in forensic applications // Ann. Hum. Genet. 1992. Vol. 56 (Pt 1). P. 45-57.

73. Coppieters W., Van de Weghe A. Characterization of porcine polymorphic loci // J. Animal Genetics. 1993. Vol. 24. P. 163-170.

74. Cornuet J.M., Piry S., Luikart G. New methods employing multilocus genotypes to select or exclude populations as origins of individuals // Genetics.1999. Vol. 153(4). P. 1989-2000.

75. Crawford A.M., Cuthbertson R.P. Mutation in sheep microsatellites // Genom Research. 1996. Vol. 6. P. 876-879.

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

77. Crooijmans R.P.M.A., Van der Poel J.J., Groenen M.A.M. Functional genes mapped on the chicken genome // Anim. Genet. 1995. Vol. 26. P. 73-78.

78. DeWoody, J. A., and J. C. Avise. Microsatellite variation in marine, freshwater and anadromous fishes compared with other animals // J. Fish Biol.2000. Vol. 56. P. 461-473.

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

80. Diehl S.R., Ziegle J., Buck G.A. // Amer. J. Hum. Genet. 1990. Vol. 47. P. A177.

81. Diez-Tascon C., Dodds K.G., Krawford A.M. // Anim. Genet. 2000. Vol. 33(3). P. 229-230.

82. Dimsoski P., Hines H.C., Irvin K.M. Microsatellite variation in yorkshire and large white pigs // J. Anim Sci. 1996. P. 343-345.

83. Di Rienzo A., Peterson A.C., Garza J.C. Mutational processes of simple-sequence repeat loci in human populations // Proc. Am. Soc. Anim. Sci. 1994. Vol. 91. P. 3266-3179.

84. Dodgson J.B., Cheng H.H., Okimoto R. DNA Marker Technology: A Revolution in Animal Genetics // Poultry Science. 1997. Vol. 76, no. 8. P. 11081114.

85. Dover G.A. Molecular drive a cohesive mode of species evolution //Nature. 1982. Vol. 299. P. 111-117.

86. Ede A.J. and Crawford A.M. Mutations in the sequence flanking the microsatellite at the locus prevent the amplification of some alleles // Anim. Genet. 1995. Vol. 26. P. 43-44.

87. Edwards A., Civitello A., Hammond H.A. DNA typing and genetic mapping with trimeric and tetrameric tandem repeats // Am. J. Hum. Genet. 1991. Vol. 49. P. 746-756.

88. Edwards C.J., Dolf G., Loftus R.T. Relationships between the endangered Pusstertaler-Sprinzen and three related European cattle breeds as analysed with 20 microsatellite loci // Animal Genetics. 2000. Vol. 31. P. 329-332.

89. 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: Oxford University Press, 1999. 200 p.

90. Fan B. Genetic variation analysis withing and among Chinese indigenous swine populations using microsatellite // J. Animal Genetics. 2002. Vol. 33. P. 422-427.

91. FAO Swines. In: Secondary Guidelines for Development of National Farm Animal Genetics Resources Management Plants. Measurement of Domestic Animal Diversity (MoDAD): Recommended Microsatellite Markers. Rome: FAO, 1998. pp. 19-24.

92. Fischbein M. Isoagglutination in main and lower animals // J. Infect. Diseases. 1913. Vol. 12. P. 133-139.

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

94. Georges M., Dietz A.B., Mishra A. Microsatellite mapping of the gene causing weaver disease in cattle will allow the study of an associated quantitative trait locus// Proc. Natl. Acad. Sci. 1993a. Vol. 90. P. 1058-1062.

95. 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.

96. Ginot F., Bordelais I., Nguyen S. Correction of some genotyping errors in automated flourescent microsatellite analysis by enzymatic removal of one base overhang // Nucleic Acids Res. 1996. Vol. 24. P. 540-541.

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

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

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

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

101. Grimaldi M.C., Claiton J., Pontarotti P. // Hum. Imunol. 1995. Vol. 51. P. 89-94.

102. Guo Li Zhou, Hai Guo Jin, Qi Zhu. Genetics diversity analisis of five cattle breeds native to China using microsatellites // Genetics. 2005. Vol. 84. no.l. P. 77-80.

103. Hammond E.L., Lymbery A.J., Martin G.B. Microsatellite analysis of genetic diversity in wild and farmed Emus (Dromaius novaehollandiae) // J. Hered. 2002. Vol. 93. P. 376-380.

104. Hancock J.M. Microsatellites and other simple sequences: genomic context and mutational mechanisms. In: Microsatellites Evolution and application // Ed. D. B. Goldstein und C. Schlotterer. Oxford: Oxford University Press, 1999. P. 1-6.

105. Henderson S.T., Peter T.D. Instability of simple sequence DNA in Sac-charomyces cerevisia // Molecular and Cell Biology. 1992. Vol. 12. P. 2749-2757.

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

107. Heyen, D.W., Beever, J.E., Da, Y. Exclusion probabilities of 22 bovine microsatellite markers in flourescent multiplexes for semi-automated parentage testing // Anim. Genet. 1997. Vol. 28. P. 21-27.

108. 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.

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

110. Hohenhorst J. Use microsatellites for parentage control in pigs // J. Animal Genetics. 1994. Vol. 25 (2). P. 33.

111. 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.

112. Horng Y.-M. and Huang M.-C. Male-Specific Band in Random Amplified Microsatellite Polymorphism Fingerprints of Holstein Cattle // Proc. Natl. Sei. Counc. ROC (B). 2000. Vol. 24. no.l. P. 41-46.

113. Jeffrey A.J., Wilson V, Thein S.L. Individual specific fingerprints of human DNA//Nature. 1985. Vol. 316. P. 76-79.

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

115. Jeefreys, A.J., Tamaki, K., MaCLeod, A. Complex gene conversion events in germline mutation at human minisatellites // Nat. Genet. 1994. Vol. 6. P. 136-145.

116. Jones A.G., Stockwell C.A., Walker D. The molecular basis of a microsatellite null allele from the white sands pupfish //J. Hered. 1998. Vol. 89. P. 339342.

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

118. Kacirek S.L., Irvin K.M., Dimsoski P.I. Variation at microsatellite loci in the large white, Yorkshire and Hampshire breeds of swine // J. Research"and reviews. 1998. P. 41-43.

119. Kaempffer A. Über ein zweites Isoagglutinogen Agglutininpaar B in Schweineblut//Z. Rassenphysiol. 1932. Bd. 5. P. 53-58.

120. 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.

121. Kim T.H., Kim K.S., Choi B.H. Genetic structure of pig breeds from Korea and China using microsatellite loci analisis // J. Anim Sei. 2005. Vol. 83(10). P. 2255-2263.

122. Kimura M. and Crow J.F. The number of alleles that can be maintained in finite populations // Genetics. 1964. Vol. 49. P. 725-738.

123. Kimura M. and Otha T. Stepwise mutation model and distribution of allelic frequencies in a finite population // Proc. Natl. Acad. Sei. 1978. Vol. 75. P. 2868-2872.

124. 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. Vol. 2. P. 289-291.

125. Kumar P., Freeman A.R., Loftus R.T. Admixture analysis of South Asian cattle // Heredity. 2003. P. 243-250.

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

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

128. Levinson G, Gutman G. A. // Mol. Biol. Evol. 1987. Vol. 4(3). P. 203221.

129. Levinson G., Gutman G. A. High frequencies of short frameshifts injpoly-CA/TG tandem repeats borne by bacteriophage M13 in Eschericha coli K12 // Nucleic Acid Research. 1987. Vol. 15. P. 5323-5328.

130. Li K., Fan B. , Zhao S. Analisis of diversity and genetic relationships between four Chinese indigenous pig breeds and one Australian commercial pig breed // J. Animal Genetics. 2000. Vol. 31. P. 322-325.

131. Li S.-J., Yang S.-H., Zhao S.-H. Genetic diversity analyses of 10 indigenous Chinese pig populations based on 20 microsatellites // J. Anim Genet. 2002. Vol. 83(10). P. 2255-2263.

132. Litt M., Luty J.A. // Am. J Hum. Genet. 1989. Vol. 44(3). P. 397-401.

133. Luca L., Cavali Sforza. The DNA revolution in population genetics // Trends Genet. 1998. Vol. 14. P. 60-65.

134. Luikart G. Statistical analisys of microsatellite DNA data // Trends in Ecology and Evolution. 1999. Vol. 14. P. 253-256.145. . Ma R. Z., Beever J. E., Da Y. // J. Hered. 1996. Vol. 87. P. 261-267.

135. MacHugh D.E., Loftus R.T., Cunningham P. // Anim. Genet. 1998. Vol. 29(5). P. 333-340.

136. 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.

137. Martinez A.M., Delgado J.V., Rodero A. Genetic structure of the Iberian pig breed using microsatellites // J. Animal Genetics. 2000. Vol. 31. P. 295301.

138. Maudet C., Beja-Pereira A., Zeyl E. A standart set of polymorphic microsatellites for threatened mountain ungulates (Caprini, Artiodactila) // Molecular Ecology Notes. 2004. Vol. 4. P. 49-55.

139. Maynard Smith J. and Haigh J. The hitchhiking effect of a favourable gene//Genet. Res. 1974. Vol. 23. P. 23-35.

140. Metta M., Kanginakudru S., Gudiseva N. // BMC Genetics. 2004. Vol. 5. P. 16.

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

142. Moran C. Microsatellite repeats in pigs and chicken genomes // J. Hered. 1993. Vol. 84. P. 274-280.

143. Nechtelberger D., Kaltwasser C., Stur I. DNA microsatellite analisis for parentage control in Austrian pigs // Animal Biotechnology. 2000. Vol. 12(2). P. 141-144.

144. Nei M. Estimation of average heterozygosity and genetic distance from a small number of individuals // Genetics. 1978. Vol. 89. P. 583-590.

145. Nei, M., Koehn R. Genetic polymorphism and the role of mutation in evolution // Evolution Genes and Proteins. 1983. P. 165- 90.

146. Nickerson D.A., Taylor S.L., Weiss K.M. DNA sequence diversity in a 9.7-kb region of the human lipoprotein lipase gene // Nat. Genet. 1998. Vol. 19. P. 233-240.

147. Nowak Z., Charon K.M. Identification of fecundity gene (FecB) carriers using microsatellite markers and its effect on sheep weight // J. Appl. Genet. 2001. Vol. 42. P. 49-57.

148. Pazrec A. A., Flickinger G.H, Fontanezi L. Livestock variation of linked microsatellite markers in diverse swine breeds // J. Anim. Biotechnology. 1998. Vol. 9. P. 55-66.

149. 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.

150. Perez E., Martinez A.M., Vega J. L. Preliminary genetic characterization of Cuban Creole PIG using microsatellites // J. Arch. Zootec. 2004. Vol. 53. P. 349-352.i

151. Paetkau D., Slade R., Burdens M. Genetic assignment methods for the direct, real time estimation of migration rate: a simulation-base exploration of accuracy and power// Molecular Ecology. 2004. Vol. 13. P. 55 65.

152. Primmer C.R., Moller A.P. and Ellegren H. Resolving genetic relationships with microsatellite markers: a parentage testing system for the swallow Hi-rundo rustica // Mol. Ecol. 1996. Vol. 4. P. 493-498.

153. Pritchard J.K. Inference of population structure usingmultilocus genotype data // Genetics. 2000. Vol. 155. P. 945 959.

154. Polli M., Hefford C.G., Faddy M.J. Efficacy and reliability of paternity testing in cattle using DNA microsatellites // Animal Genetics. 1998. Vol. 29. P. 910.

155. Putnova L., Knoli A., Dvorak V. A novel porcine microsatellite panel for the identification of individuals and parentage control in the Czech Republic // Czech J. Anim Sci. Suppl. 48. 2003. Vol. 8. P. 307-314.

156. Rasad S.D. Abstammungs und Identitatskontrolle beim Schwein met-tels Microsatellitenanalyse. Gottingen: Cuviller, 2001. XIV. P. 125.

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

158. Richardson T., Cato S., Ramser J. Hybridization of microsatellites to RAPD: a new sourse of polimorphic marcers // Nucleic Acids Res. 1995. Vol. 23. P. 3798-3799.

159. Robic A., Dalens M., Wolossyn N. Isolation of 28 new porcine microsatellites revealing polymorphism // J. Mamtn, Genome. 1994. Vol. 5. P. 580-583.

160. Robison O.W. The influince of maternal effects on the efficiency of selection//Science. 1981. Vol. 8. P. 121-137

161. Rohrer G.A., Alexander L.J., Keel J.W. A mikrosatellite linkage map of the porcine genome // Genetics. 1994. Vol. 136. P. 231-245.

162. Rohrer G. A., Alexander L. J„ Hu Z. // Genome Res. 1996. Vol. 6. P. 371-391.

163. Rubinsztein D., Leggo J., Amos W. // Genomics. 1995. Vol. 10. P. 3373431.

164. Saiki R.K., Scharf S.J., Faloona F. Enzymatic amplification of B-globulin genomic sequences and restriction site analisis for diagnosis of sickle cell anemia // Science. 1985. Vol.230. P. 1350-1354.

165. Saison R. Report of a blood group system in swine // J. Immunol. 1958. Vol. 80. no.6. P. 463-467.

166. Saitbekova N., Gaillard C., Obexer-Ruff G. Genetic diversity in swiss goat breeds on microsatellite analisis // Anim. Genet. 1999. Vol. 30. P. 36-41.

167. Schlotter C. Microsatellites. Molecular Genetic Analysis of Population. A. Practical Approach. Second Editior, 1998. P. 238-261.

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

169. Schlotter C. Opinion: The evolution of molecular markers just a matter of fashion // Nature Rev. Genet. 2004. Vol. 5. P. 63-69.

170. Schlotter C. and Tautz D. Slippage synthesis of simple sequence DNA // Nucleic Acids Res. 1992. Vol. 20. P. 211-215

171. Schenkel F.S., Miller S. P., Jiang Z. Association of a single nucleotide polymorphism in the calpastatin gene with carcass and meat quality traits of beef cattle // Journal of Animal Science. 2006. Vol. 84. P. 291

172. Schmid M,, Saitbekova N., Gaillard C. Genetic diversity in Swiss cattle breeds //J. Anim. Breed. Genet. 1999. Vol. 116. P. 1-8.

173. Slatkin M. Hitchhiking and associative overdominance at a microsatellite locus // Mol. Biol. Ecol. 1995 b. Vol. 12. P. 473-480.

174. Smith G.P. Evolution of repeated DNA sequences by unequal crossover // Science 1976. Vol. 191. P. 528-535.

175. Smith C.A.B. A note on genetic distance // Ann. Human Genet. 1977. Vol. 21. P. 254-276.

176. Smith C., Simpson S.P. The use of genetic plimorphismsin liveshtock improvement // Journal of Animal Breeding Genetic. 1986. Vol. 103. P. 205.

177. Smith C.L., Warburton P.E., Cantor C. Analyses of genome organization and rearrangements by pulsed field gradient gelelectrophoresies // Genetic engeneeringN.Y.: Plenum press. 1986. Vol. 8. P. 45-70.

178. Smith J.R., Carpten J.D., Brownstein M.J. Approach to genotyping errors caused by nontemplated nucleotide addition by Taq DNA polymerase // Genome Res. 1995. Vol. 5. P. 312-317.

179. 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.

180. Soller M. Genetic mapping of the Bovine Genome Using Deoxyribonucleic Acid-Level Markes to Identify Loci Affecting Quantitative Traits of Economic Importance // J. Dairy Sci. 1990. Vol. 73. P. 2682-2646.

181. Stallings R. L, Ford R., Nelson O. Evolution and distribution of (GN)n repectitive sequences in mammalian genomes // Genomics. 1991. Vol. 10. P. 807815.

182. Steffen P., Eggen A., Diets A.B., Womack J.E., Stranzinger G. Isolation and mapping of polymorphic microsatellites in cattle // Anim. Genet. 1993. Vol. 24. P. 121-124.

183. Strand M,, Prolla T.A., Liskay R.M. Destabilization of tracts of simple repetitive DNA in yeast by mutations affecting DNA mismatch repair // Nature.1993. Vol. 365. P. 274-276.

184. Szymanowski L., Stetkewicz S, Walcher B. Les groupes serologiques dans le sang du pore et leur relation avec les groupes du sang human // C. r. soc. boil. 1926. Vol. 94.

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

186. Takezaki N., Neim M. Genetic distances and reconstruction of phylo-genetic trees from microsatellite DNA // Genetics. 1996. Vol. 144 (1). P. 389-399.

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

188. Tautz D. and Schlotter C. Simple sequences //Curr. Opin. Genet. Dev.1994. Vol.4. P. 832-837.

189. 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.

190. Vaiman D., Immam-Chali M., Moazami-Goudarzi K. Conservation of a synthenic group of microsatellite loci between cattle and sheep // Mammalian Genome. 1996. P. 676-683.

191. Valdes A.M., Slatkin M. and Freimer N.B. Allele frequencies at microsatellite loci: The stepwise mutation model revisited //Genetics. 1993. Vol. 133. P. 737-749.

192. Van Zeveren A., Peelman A., Van de Weghe A. A genetic study of four Belgian pig population by mean of seven microsatellite loci // J. Anim. Breed Genet. 1995. Vol. 112. P. 191-204.

193. Vankan D.M., Hefford C.G., Faddy M.J. Efficacy and relialiability of paternity testing in cattle using DNA microsatellites // Animal Genetics. 1998. Vol. 29. P. 9-10.

194. Vogt P. Potential genetic function of tandem repeated DNA sequence blocks in human genome are based on highly conserved chromatine folding code //Human Genetics. 1990. Vol. 84. P. 301-336.

195. Waser, P.M. & Strobeck, C. Genetic signatures of interpopulation dispersal //Trends in Ecology and Evolution. 1998. Vol. 13. P. 43 44.

196. Weber J.L., May P.E. Abundant class of human DNA polymorphism which can be typed using the polymerase chain reaction // Am. J. Hum. Genet.1989. Vol. 44. P. 388-396.

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

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

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

200. Weising K., Atkinson R. and Gardner R. Genomic fingerprinting by microsatellite-primed PCR:a critical evalution // PCR Merhods Applic. 1995. Vol. 4. P. 249-255.

201. Williams J.CG.K., Kubelic A.R., Livac K.J. DNA polymorphism amplified by arbitrary primers are useful as genetic markers // Nucleic Acids Res.1990. Vol. 18. P. 6531-6535.

202. Wintero A. K., Fredholm M., Thomsen P. D. Variable (dG dT)n(dC -dA)n Sequences in the Porcine // Genome. 1992. Vol. 12. P. 281-288.

203. Ziegle J.S., Su Y., Corcoran K.P. // Genomics. 1992. Vol. 14. P. 10261031.

Информация о работе

Молофеева, Людмила Анатольевна
кандидата биологических наук
Дубровицы, 2009
ВАК 03.00.15

Диссертация

Разработка мультилокусной системы генетического анализа крупного рогатого скота по микросателлитам и ее использование для характеристики аллелофонда черно-пестрого скота - тема диссертации по биологии, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы