doi: 10.15389/agrobiology.2016.6.788rus

УДК 636.2:575.174:575.2:51-76

Исследования выполнены при финансовой поддержке Российского научного фонда, проект № 14-36-00039.

 

ИЗУЧЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО РАЗНООБРАЗИЯ
И ПОПУЛЯЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ РОССИЙСКИХ
ПОРОД КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА С ИМПОЛЬЗОВАНИЕМ ПОЛНОГЕНОМНОГО АНАЛИЗА SNP

Н.А. ЗИНОВЬЕВА1, А.В. ДОЦЕВ1, А.А. СЕРМЯГИН1,
К. ВИММЕРС2, Х. РЕЙЕР2, Й. СОЛКНЕР3, Т.Е. ДЕНИСКОВА1,

Г. БРЕМ1, 4

С расшифровкой последовательности полного генома крупного рогатого скота стало возможным прослеживать историю происхождения пород и оценивать генетические связи между современными породами, основываясь на результатах полногеномного скрининга SNP-маркеров. Были проведены исследования коммерческих и локальных пород в Европе, Северной Америке, Азии и Африке на полногеномном уровне. Однако генетические различия, связи и популяционно-генетическая структура российских пород скота остаются малоизученными. Целью нашей работы стало исследование генетического разнообразия и популяционной структуры пяти российских пород скота на основании полногеномного полиморфизма единичных нуклеотидов (single nucleotide polymorphism, SNP), полученного с использованием Illumina Bovine SNP50 BeadChip («Illumina Inc.», США). Материалом для исследований служили образцы спермы или ткани животных бестужевской (BEST, n = 27), холмогорской (KHLM, n = 25), костромской (KSTR, n = 20), красной горбатовской (RGBT, n = 23) и ярославской (YRSL, n = 21) пород. Образцы, полученные от голштинского скота (HLST, n = 29), использовали как группу сравнения. Качество генотипирования контролировали с помощью программного обеспечения PLINK 1.07. Для обработки данных применяли программное обеспечение PLINK 1.07, HP-Rare 1.1, STRUCTURE, ver. 2.3.4, Phylip, ver. 3.695, FigTree 1.4.2, Arlequin suite, ver. 3.5.2.2 и R пакет. Конечный набор маркеров, отобранный по результатам контроля качества и использованный для анализа, включал 35874 SNP. Степень наблюдаемой гетерозиготности в российских породах скота изменялась от 0,378 у BEST до 0,390 у KHLM и была выше по сравнению со значением этого показателя в голштинской породе (0,377). Аллельное разнообразие варьировало от 1,914±0,001 у KSTR до 1,955±0,001 у BEST. Во всех исследованных породах был выявлен незначительный избыток гетерозигот (FIS от -0,015 у BEST до -0,054 у KHLM). Многомерное шкалирование (MDS) показало наличие неперекрывающихся породно-специфических кластеров, при этом первая главная компонента отвечала за 6,46, вторая главная компонента — за 5,03 % генотипической изменчивости. По результатам индивидуального филогенетического анализа, основанного на методе максимальной бережливости, особи группировались в шесть кластеров в соответствии с их породной принадлежностью. Анализ в STRUCTURE подтвердил, что исследованные российские породы по происхождению отличаются от голштинской и родственных голштинской пород скота. Максимальное значение ΔK показало, что наиболее вероятное число популяций k = 6. При k = 6 наблюдалось формирование генетической структуры, соответствующей породной принадлежности особей: Q1/6 = 0,855±0,018 для BEST, Q2/6 = 0,818±0,029 для KHLM, Q3/6 = 0,923±0,015 для KSTR, Q4/6 = 0,816±0,027 для RGBT, Q5/6 = 0,873±0,031 для YRSL и Q6/6 = 0,935±0,014 для HLST. Оценка молекулярной вариансы выявила высокодостоверную дифференциацию (p < 0,001) изучаемых пород. Генетическая изменчивость была обусловлена главным образом внутрипопуляционными различиями (91,2 %), в то время как на межпопуляционные приходилось 8,8 %. Формирующаяся структура филогенетического дерева, построенного на основании генетических дистанций Нея, полностью соответствовала историческому происхождению пород и подтверждала результаты MDS и STRUCTURE. Таким образом, впервые с использованием полногеномного анализа SNP мы изучили популяционную структуру и генеалогические связи между некоторыми российскими породами крупного рогатого скота. Эти результаты, показывающие уникальность аллелофонда отечественного молочного скота на геномном уровне, служат началом углубленного изучения генофонда пород и оценки их значения для перспектив сельскохозяйственного производства.

Ключевые слова: российские породы крупного рогатого скота, полногеномный SNP скрининг, биоразнообразие.

 

Полный текст

 

STUDY OF GENETIC DIVERSITY AND POPULATION STRUCTURE OF FIVE RUSSIAN CATTLE BREEDS USING WHOLE-GENOME SNP ANALYSIS

N.A. Zinovieva1, A.V. Dotsev1, A.A. Sermyagin1, K. Wimmers2,
H. Reyer2, J. Sölkner3,T.E. Deniskova1, G. Brem1, 4

With the publication of the complete sequence of a cattle genome, it became possible to trace the history of breed origins and to evaluate genetic relationships between modern breeds, based on the results of genome-wide SNP screening. Whilst numerous studies have been undertaken to characterize the commercial breeds and some local cattle breeds of Europe, North America, Asia and Africa at whole-genome level, little is known about genetic differences, relationships and population genetic structure of the Russian native cattle breeds. The aim of our work was to study the genetic diversity and population structure of five locally-developed Russian cattle breeds, based on genome-wide  single nucleotide polymorphisms (SNPs) generated using Illumina Bovine SNP50 BeadChips (Illumina, San Diego, CA, USA). In total, 116 samples (sperm or tissue) collected from five breeds were analyzed, including Bestuzhev (BEST, n = 27), Kholmogor (KHLM, n = 25), Kostromsky (KSTR, n = 20), Red Gorbatov (RGBT, n = 23) and Yaroslavl breeds (YRSL, n = 21). Samples of Holstein cattle (HLST, n = 29) were used for comparison. Quality filtering of genetic markers was performed in PLINK v 1.07. Data processing was performed using software PLINK 1.07, HP-Rare 1.1, STRUCTURE, ver. 2.3.4, Phylip, ver. 3.695, FigTree 1.4.2, Arlequin suite, ver. 3.5.2.2 and R pocket. The final set of markers passed through the quality control and selected for further analysis included 35874 SNPs. Average heterozygosity within breeds ranged from 0.378 in BEST to 0.390 in KHLM and was higher comparing to HLST (0.377). Allelic richness was ranging from 1.914±0.001 in KSTR to 1.955±0.001 in BEST. A slight heterozygote excess was detected in all breeds studied (FIS from -0.015 in BEST to -0.054 in KHLM). The multidimensional scaling (MDS) showed the presence of non-overlapping breed specific clusters, whereas the first principal component (PC1) accounted for 5.46 % and the second principal component (PC2) was responsible for 5.05 % of the genotypic variance. Phylogenetic analysis based on parsimony method grouped individuals into six clusters according to their breeds. The STRUCTURE analyses supported the assumption that the ancestry of the locally developed Russian cattle breeds is distinct from Holsteins and Holstein-related breeds. The highest ΔK showing the assumed number of populations was observed for k = 6. At k = 6, the genetic structure is in agreement with breed origin of individuals: Q1/6 = 0.855±0.018 for BEST, Q2/6 = 0.818±0.029 for KHLM, Q3/6 = 0.923±0.015 for KSTR, Q4/6 = 0.816±0.027 for RGBT, Q5/6 = 0.873±0.031 for YRSL and Q6/6 = 0.935±0.014 for HLST. Analysis of molecular variance (AMOVA) showed highly significant results for genetic differentiation (p < 0.001) in studied breeds. AMOVA revealed that most of the genetic variation in cattle breeds was found within populations (91.2 %), and less among populations (8.8 %).  The emerging structure of the phylogenetic tree constructed on the Nei genetic distances, is in full concordance with the historical origin of breeds and confirms the MDS and STRUCTURE results. Thus, using the method of genome-wide SNP studies we were able for the first time to study the population structure and genealogical relationships among the five Russian cattle breeds. The received information is the first step towards the evaluation of the value of these breeds regarding their conservation and usage in the agricultural production of the future.

Keywords: Russian cattle breeds, whole-genome SNP screening, biodiversity.

 

1ФГБНУ Всероссийский НИИ животноводства
им. академика Л.К. Эрнста,

142132 Россия, Московская обл., г.о. Подольск,
пос. Дубровицы, 60,
e-mail: n_zinovieva@mail.ru, asnd@mail.ru, alex_sermyagin85@mail.ru;
2Institute of Genome Biology,
Leibniz Institute for Farm Animal Biology (FBN),

Mecklenburg-Vorpommern, 18196 Dummerstorf, Germany,
e-mail: wimmers@fbn-dummerstorf.de, reyer@fbn-dummerstorf.de;
3Division of Livestock Sciences,
University of Natural Resources and Life Sciences,

Augasse 2-6, A-1090, Vienna, Austria,
e-mail: johann.soelkner@boku.ac.at;
4Institut für Tierzucht und Genetik,
University of Veterinary
Medicine (VMU),

Veterinärplatz, A-1210, Vienna, Austria,
e-mail: gottfried.brem@agrobiogen.de

Поступила в редакцию
26 сентября 2016 года

 

Оформление электронного оттиска

назад в начало