Россия
Аннотация. Цель – изучить изменение инбридинга купного рогатого скота голштинской породы Свердловской области, выявить корреляционные взаимосвязи геномных оценок инбридинга с расчетными по родословным. Методы. Исследование проводили в шести племенных организациях Свердловской области на 512 коровах и телках 2007–2022 г. р. и 12 быках. Генотипирования проводили на чипах GGP Bovine 150K (Neogen, США) и Bovine 50K (Illumina, США). Оценки геномного инбридинга F были проведены в PLINK v1.9 функцией --het. Коэффициент инбридинга по регионам гомозиготности FROH был рассчитан с помощью метода «скользящего окна» пакета detectRUNS; FPED был взят из базы данных СЕЛЭКС, где он рассчитан по родословной с применением формулы Райта – Кисловского. Научная новизна. Впервые для крупного рогатого скота Свердловской области было проведено сравнение различных возрастных групп с помощью геномных оценок инбридинга и установлены корреляционные связи с инбридингом, рассчитанным по родословной. Результаты. По итогу исследовательской работы было обнаружено, что коэффициенты инбридинга значимо увеличиваются от младших возрастных групп к старшим. Максимальные же значения инбридинга достигаются в группе быков-производителей голштинской породы. В то же время уровень гетерозиготности, оцененный через sMLH, имеет тенденцию к снижению с возрастом. Также мы установили, что данные по инбридингу, рассчитанному по родословной (FPED), имеют наибольшую корреляцию с датой рождения особи. Помимо этого, FPED слабо коррелирует с геномными коэффициентами, при том что последние коррелируют между собой с высокой степенью достоверности.
крупный рогатый скот, инбридинг, ДКН-биочип, F, FROH, FPED, sMHL, голштинская порода
1. Stachowicz K., Sargolzaei M., Miglior F., Schenkel F. S. Rates of inbreeding and genetic diversity in Canadian Holstein and Jersey cattle // Journal of Dairy Science. 2011; 94, No. 10. Pp. 5160–5175. DOI:https://doi.org/10.3168/jds.2010-3308
2. Wright S. Coefficients of Inbreeding and Relationship // The American Naturalist. 1922. Vol. 56, No. 645. Pp. 330–338.
3. Кисловский Д. А. Избранные сочинения. Москва: Колос, 1965. 465 с.
4. Донник И. М., Мымрин В. С., Лоретц О. Г., Севостьянов М. Ю., Лиходеевская О. Е., Барашкин М. И. Распределение коров в племенных организациях свердловской области по степени инбридинга // Аграрный вестник Урала. 2013. № 4. С. 30–32.; EDN: https://elibrary.ru/RBLUEL
5. Signer-Hasler H., Burren A., Neuditschko M., Frischknecht M., Garrick D., Stricker C., Gredler B., Bapst B., Flury C. Population structure and genomic inbreeding in nine Swiss dairy cattle populations // Genetics Selection Evolution. 2017. Vol. 49. Article number 83. DOI:https://doi.org/10.1186/s12711-017-0358-6; ; EDN: https://elibrary.ru/SDWKTT
6. Addo S., Klingel S., Hinrichs D., Thaller G. Runs of Homozygosity and NetView analyses provide new insight into the genome-wide diversity and admixture of three German cattle breeds // PLoS ONE. 2019. Vol. 14, No. 12. Article number e0225847. DOI:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225847; ; EDN: https://elibrary.ru/MWFZWK
7. Kardos M., Luikart G., Allendorf F. W. Measuring individual inbreeding in the age of genomics: marker-based measures are better than pedigrees // Heredity. 2015. Vol. 115, No. 1. Pp. 63–72. DOI:https://doi.org/10.1038/hdy.2015.17
8. Донник И. М., Мымрин В. С., Лоретц О. Г., Севостьянов М. Ю., Лиходеевская О. Е., Барашкин М. И. Влияние инбридинга на живую массу коров, экономическая эффективность инбридинга и рекомендации производству // Аграрный вестник Урала. 2013. № 6. С. 6–8.; EDN: https://elibrary.ru/RBLUVJ
9. Донник И. М., Мымрин В. С., Лоретц О. Г., Севостьянов М. Ю., Лиходеевская О. Е., Барашкин М. И. Влияние инбридинга на молочную продуктивность, качество молока и воспроизводительную способность коров // Аграрный вестник Урала. 2013. № 5. С. 15–19.; EDN: https://elibrary.ru/PJCVAN
10. Горелик О. В., Юрченко Н. А., Лиходеевская О. Е., Харлап С. Ю. Эффективность применения инбридинга в молочном скотоводстве // Логистика в АПК: тенденции и перспективы развития: сборник статей по материалам Всероссийской научной конференции. Новосибирск, 2020. С. 101–104.; EDN: https://elibrary.ru/ODWUKM
11. Юрченко Н. А., Горелик О. В., Лиходеевская О. Е. Влияние степени инбридинга на продуктивное долголетие коров // Аграрная наука – сельскому хозяйству: сборник материалов XV Международной научно-практической конференции. В 2 кн. Кн. 2, Барнаул, 2020. С. 265–266.; EDN: https://elibrary.ru/INFVRZ
12. Недашковский И. С., Костюнина О. В., Волкова В. В., Ермилов А. Н., Сермягин А. А. Оценка племенной ценности быков-производителей голштинской породы по качеству потомства в связи с уровнем гомозиготности по STR-маркерам // Вестник РГАТУ. 2019. № 3 (43). С. 36–42.
13. Недашковский И. С., Контэ А. Ф., Волкова В. В., Сермягин А. А. Влияние уровня гомозиготности по STR-маркерам быков-производителей голштинской породы на показатели наследования типа телосложения их дочерей на основе линейной // Известия нижневолжского агроуниверситетского комплекса. 2022. № 4. С. 294–302. DOI:https://doi.org/10.32786/2071-9485-2022-04-35; ; EDN: https://elibrary.ru/HMKKTG
14. Абдельманова А. С., Доцев А. В., Мишина А. И., Шахин А. В., Зиновьева Н. А. Геномная оценка инбридинга у крупного рогатого скота холмогорской, ярославской и голштинской пород // Молочное и мясное скотоводство. 2019. № 8. С. 21–23. DOI:https://doi.org/10.33943/MMS.2019.71.27.007; ; EDN: https://elibrary.ru/RMNZIQ
15. Голландская порода // Сельскохозяйственный энциклопедический словарь. Москва: Советская энциклопедия, 1989. С. 108.
16. Li C. C., Horvitz D. G. Some methods of estimating the inbreeding coefficient // American Journal of Human Genetics. 1953. Vol. 5. Pp. 107–117.
17. Gibson J., Morton N.E., Collins A. Extended tracts of homozygosity in outbred human populations // Human Molecular Genetics. 2006. Vol. 15, No. 5. Pp. 789–795. DOI:https://doi.org/10.1093/hmg/ddi493.; EDN: https://elibrary.ru/IPCFDL
18. Slate J., David P., Dodds K. G., Veenvliet B. A., Glass B. C., Broad T. E., McEwan J. C. Understanding the relationship between the inbreeding coefficient and multilocus heterozygosity: theoretical expectations and empirical data // Heredity. 2004. Vol. 93. Pp. 255–265. DOI:https://doi.org/10.1038/sj.hdy.6800485.
19. Dadousis C., Ablondi M., Cipolat-Gotet C., van Kaam J. T., Finocchiaro R., Marusi M., Cassandro M., Sabbioni A., Summer A. Genomic inbreeding coefficients using imputed genotypes: assessing differences among SNP panels in Holstein-Friesian dairy cows // Frontiers in Veterinary Science. 2023. No. 10. Article number 1142476. DOI:https://doi.org/10.3389/fvets.2023.1142476.; ; EDN: https://elibrary.ru/FZKQFV
20. Hajihosseinlo A., Nejati-Javaremi A., Miraei-Ashtiani S. R. Genetic structure analysis in several populations of cattle using SNP genotypes // Animal Biotechnology. 2023. Vol. 34, No. 2. Pp. 288–300. DOI:https://doi.org/10.1080/10495398.2021.1960360.; ; EDN: https://elibrary.ru/ESSBLW
21. Lozada-Soto E. A., Tiezzi F., Jiang J., Cole J. B., VanRaden P. M., Maltecca C. Genomic characterization of autozygosity and recent inbreeding trends in all major breeds of US dairy cattle // Journal of Dairy Science. 2022. Vol. 105, No. 11. Pp. 8956–8971. DOI:https://doi.org/10.3168/jds.2022-22116.; ; EDN: https://elibrary.ru/YAENGD
22. Visser C., Lashmar S. F., Reding J., Berry D. P., Van Marle-Köster E. Pedigree and genome-based patterns of homozygosity in the South African Ayrshire, Holstein, and Jersey breeds // Frontiers in Genetics. 2023. No. 14. Article number 1136078. DOI:https://doi.org/10.3389/fgene.2023.1136078.; ; EDN: https://elibrary.ru/OCMNQY
23. Makanjuola B. O., Miglior F., Abdalla E. A., Maltecca C., Schenkel F. S., Baes C. F. Effect of genomic selection on rate of inbreeding and coancestry and effective population size of Holstein and Jersey cattle populations // Journal of Dairy Science. 2020. Vol. 103, No. 6. Pp. 5183–5199. DOI:https://doi.org/10.3168/jds.2019-18013.
24. Cortes-Hernández J. G., Ruiz-López F. J., Vásquez-Peláez C. G., García-Ruiz A. Runs of homocigosity and its association with productive traits in Mexican Holstein cattle // PLoS One. 2022. Vol. 17, No. 9. Article number 0274743. DOI:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0274743.; ; EDN: https://elibrary.ru/PNJOHY
25. Liu D., Chen Z., Zhao W., Guo L., Sun H., Zhu K., Liu G., Shen X., Zhao X., Wang Q., Ma P., Pan Y. Genome-wide selection signatures detection in Shanghai Holstein cattle population identified genes related to adaption, health and reproduction traits // BMC Genomics. 2021. Vol. 22, No. 1. Article number 747. DOI:https://doi.org/10.1186/s12864-021-08042-x.; ; EDN: https://elibrary.ru/QRZFYS
26. Сермягин А. А., Быкова О. А., Лоретц О. Г., Костюнина О. В., Зиновьева Н. А. Оценка геномной вариабельности продуктивных признаков у животных голштинизированной черно-пестрой породы на основе GWAS анализа и ROH паттернов // Сельскохозяйственная биология. 2020. Т. 55, № 2. С. 257–274. DOI:https://doi.org/10.15389/agrobiology.2020.2.257rus; ; EDN: https://elibrary.ru/DTVHLI
27. Смарагдов М. Г., Кудинов А. А. Полногеномная оценка инбридинга у молочного скота // Достижения науки и техники АПК. 2019. № 6. С. 51–53. DOI:https://doi.org/10.24411/0235-2451-2019-10612.; ; EDN: https://elibrary.ru/UQDHGE
28. Недашковский И. С., Сермягин А. А., Костюнина О. В., Волкова В. В., Гладырь Е. А., Янчуков И. Н. Популяционно-генетическая характеристика, оценка геномного инбридинга и гомозиготности крупного рогатого скота черно-пестрой и голштинской пород по STR и SNP маркерам в России // Вестник Пермского университета. Серия: Биология. 2021. № 4. С. 295–306. DOI:https://doi.org/10.17072/1994-9952-2021-4-295-306.; ; EDN: https://elibrary.ru/NNPJCG
29. Недашковский И. С., Сермягин А. А., Костюнина О. В., Янчуков И. Н., Зиновьева Н. А. Влияние уровня геномного инбридинга, оцененного по ROH-паттернам, на воспроизводительные качества и молочную продуктивность дочерей, а также спермопродукцию голштинских быков-производителей // Достижения науки и техники АПК. 2021. Т. 35, № 3. С. 39–45. DOI:https://doi.org/10.24411/0235-2451-2021-10307.; ; EDN: https://elibrary.ru/SGLPMR
30. Croquet C., Mayeres P., Gillon A., Vanderick S., Gengler N. Inbreeding depression for global and partial economic indexes, production, type, and functional traits // Journal of Dairy Science. 2006. Vol. 89, No. 6. Pp. 2257–2267. DOI:https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(06)72297-4.
31. Doekes H. P., Bijma P., Veerkamp R. F., de Jong G., Wientjes Y. C. J., Windig J. J. Inbreeding depression across the genome of Dutch Holstein Friesian dairy cattle // Genetics Selection Evolution. 2020. Vol. 52, No. 1. Article number 64. DOI:https://doi.org/10.1186/s12711-020-00583-1.; ; EDN: https://elibrary.ru/RRKPHJ
32. Rokouei M., Vaez Torshizi R., Moradi Shahrbabak M., Sargolzaei M., Sørensen A. C. Monitoring inbreeding trends and inbreeding depression for economically important traits of Holstein cattle in Iran // Journal of Dairy Science. 2010. Vol. 93, No. 7. Pp. 3294–3302. DOI:https://doi.org/10.3168/jds.2009-2748.
33. Bjelland D. W., Weigel K. A., Vukasinovic N., Nkrumah J. D. Evaluation of inbreeding depression in Holstein cattle using whole-genome SNP markers and alternative measures of genomic inbreeding // Journal of Dairy Science. 2013. Vol. 96, No. 7 Pp. 4697–4706. DOI:https://doi.org/10.3168/jds.2012-6435.
34. Doekes H. P., Veerkamp R. F., Bijma P., de Jong G., Hiemstra S. J., Windig J. J. Inbreeding depression due to recent and ancient inbreeding in Dutch Holstein-Friesian dairy cattle // Genetics Selection Evolution. 2019. Vol. 51, Article number 54. DOI:https://doi.org/10.1186/s12711-019-0497-z.; ; EDN: https://elibrary.ru/PFMOUW
35. Makanjuola B. O., Maltecca C., Miglior F., Schenkel F. S., Baes C. F. Effect of recent and ancient inbreeding on production and fertility traits in Canadian Holsteins // BMC Genomics. 2020. Vol. 21, No. 1. Article number 605. DOI:https://doi.org/10.1186/s12864-020-07031-w.; ; EDN: https://elibrary.ru/LSEAEL
36. Dijkinga F. J., Sotomaior V. S., Sotomaior C. S. Inbreeding and Its Effects on the Holstein Breed // Research, Society and Development. 2022. Vol. 11, No. 8. Article number e58411831288. DOI:https://doi.org/10.33448/rsd-v11i8.31288.; ; EDN: https://elibrary.ru/PCMKAI
37. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria [Электронный ресурс]. 2022. URL: https://www.r-project.org (дата обращения: 12.11.2022).
38. Purcell S., Neale B., Todd-Brown K., Thomas L., Ferreira M. A., Bender D., Maller J., Sklar P., de Bakker P. I., Daly M. J., Sham P. C. PLINK: A tool set for whole‐genome association and population‐based linkage analyses // American Journal of Human Genetics. 2007. No. 81. Pp. 559–575. DOI:https://doi.org/10.1086/519795.
39. Biscarini F., Cozzi P., Gaspa G., Marras G. detectRUNS: Detect Runs of Homozygosity and Runs of Heterozygosity in Diploid Genomes [Электронный ресурс] // R package version 0.9.6. – 2019. URL: https://CRAN. Rproject.org/package=detectRUNS (дата обращения: 15.03.2022).
40. Meyermans R., Gorssen W., Buys N., Janssens S. How to study runs of homozygosity using PLINK? A guide for analyzing medium density SNP data in livestock and pet species // BMC Genomics. 2020. Vol. 21. Article number 94. DOI:https://doi.org/10.1186/s12864-020-6463-x.; ; EDN: https://elibrary.ru/WHFIDR
41. Stoffel M., Esser M., Kardos M., Humble E., Nichols H. J., David P., Hoffman J. I. inbreedR: An R package for the analysis of inbreeding based on genetic markers // Methods in Ecology and Evolution. 2016. Vol. 7, No. 11. Pp. 1331–1339. DOI:https://doi.org/10.1111/2041-210X.12588.
42. Shapiro S. S., Wilk M. B. An analysis of variance test for normality // Biometrika. 1965. Vol. 52, No. 3. Pp. 591–611.
43. Van den Boogaart K. G., Tolosana-Delgado R., Bren M. Compositions: Compositional Data Analysis [Электронный ресурс] // R package version 2.0-6. 2023. URL: https://CRAN.R-project.org/package=compositions (дата обращения: 09.01.2023).
