Геномная архитектура экспериментальной популяции кроссбредного скота на основании анализа полногеномных SNP-генотипов

Скрещивание европейского (Bos taurus) и зебувидного (Bos indicus) крупного рогатого скота рассматривается в качестве одного из приемов, направленных на улучшение хозяйственно-полезных качеств и поддержание биоразнообразия в популяциях сельскохозяйственных животных. В настоящей работе дана оценка генетической структуры экспериментальной популяции кроссбредного скота для совершенствования программы разведения, направленной на улучшение хозяйственно-полезных качеств при сохранении зебу-специфических геномных компонентов. Исследуемая выборка была представлена образцами животных научноэкспериментального хозяйства «Снегири» Главного ботанического сада Российской академии наук (НЭХ «Снегири» ГБС РАН), генотипированными по ок. 50 тыс. SNP с использованием ДНК-чипа Bovine SNP BeadChip. (Zebucow, n=221). В набор данных, используемый для анализа, в качестве групп сравнения были дополнительно включены генотипы 494 образцов 27 групп крупного рогатого скота, в том числе 21 группа зебувидного скота различного происхождения, 4 группы кроссбредного скота, а также две группы европейского (голштинского и черно-пестрого) скота. Установлена общность генетического происхождения изучаемой экспериментальной популяции кроссбредного скота с генофондной популяцией черно-пестрого крупного рогатого скота при формировании собственной генетической структуры, отличающейся как от черно-пестрого, так и от голштинского скота. Показано присутствие в исследуемой выборке животных, сохранивших зебу-специфические геномные компоненты, которые должны стать приоритетным объектом для консервации. Сохранение в экспериментальной популяции аутентичных компонентов черно-пестрого скота позволяет рассматривать ее как значимый национальный генетический ресурс, требующий дальнейшего сохранения как резерва изменчивости. Результаты проведенных исследований могут быть использованы при разработке сбалансированных программ разведения, основанных на вовлечении в дальнейшее воспроизводство животных, несущих геномные компоненты как черно-пестрого, так и зебувидного скота, и направленных на повышение их племенной ценности по основным хозяйственно-полезным признакам.

1. Глазко В.И., Боронецкая О.И., Эркенов Т.А., Кахович Б.В., Глазко Т.Т. Генетические взаимосвязи между Bos taurus и Bos indicus : (обзор) // Генетика и разведение животных. 2019. № 3. С. 48 – 57. URL: https://doi.org/10.31043/2410-2733-2019-3-48-57.

2. Hansen P.J. Physiological and cellular adaptations of zebu cattle to thermal stress // Anim. Reprod. Sci. 82 – 83 (2004). рp. 349 – 360. doi: 10.1016/j.anireprosci.2004.04.011.

3. Rodrigues Souza R.T. de, Chizzotti M.L., Vital C.E. et al. Differences in Beef Quality between Angus (Bos taurus taurus) and Nellore (Bos taurus indicus) cattle through a proteomic and phosphoproteomic approach // PLoS ONE. 2017. 12. Article e0170294. doi: 10.1371/journal.pone.0170294.

4. Moura G.A.B., de Melo Costa C.C., Fonsêca V.F.C. et al. Are crossbred cattle (F1, Bos indicus x Bos taurus) thermally different to the purebred Bos indicus cattle under moderate conditions? // Livest Sci. 2021. 246: 104457. doi: 10.1016/j.livsci.2021.104457.

5. Упелниек В.П., Завгородний С.В., Махнова Е.Н., Сенатор С.А. История происхождения и перспективы распространения зебувидного типа черно-пестрой породы крупного рогатого скота : (обзор) // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 11. С. 66 – 72. doi: 10.24411/0235-2451-2020-11211.

6. Амерханов Х.А., Соловьева О.И., Морозова Н.И. и др. Оценка экономического эффекта использования в молочном скотоводстве животных черно-пестрой породы с кровностью зебу // Изв. ТСХА. 2020. Вып. 2. С. 116 – 133. doi: 10.26897/0021-342X-2020-2-116-135.

7. Родригез К.С. Характеристика генетической структуры у животных гибридного стада по полиморфным системам белков крови и молока: дис. на соиск. уч. степ. канд. биол. наук. М., 2009. 105 с.

8. Бекетов С.В., Свищева Г.Р., Упелниек В.П. и др. Сравнительный микросателлитный анализ зебувидного скота с породами Bos taurus // Генетика. 2024. Т. 60. № 3. С. 68 – 75.

9. Steemers F.J., Gunderson K.L. Whole genome genotyping technologies on the BeadArrayTM platform // Biotechnol. J. 2007. V. 2. Р. 41 – 49.

10. Зиновьева Н.А., Доцев А.В., Сермягин А.А. и др. Изучение генетического разнообразия и популяционной структуры пяти российских пород крупного рогатого скота с использованием полногеномного анализа SNP // С.-х. биология. 2016. Т. 51. № 6. С. 788–800. doi: 10.15389/agrobiology.2016.6.788rus.

11. McTavish E.J., Decker J.E., Schnabel R.D., Taylor J.F., Hillis D.M. New World cattle show ancestry from multiple independent domestication events // Proceedings of the National Academy of Sciencesof the United States of America. 2013. V. 110 (15). E1398 – E1406. doi:10.1073/pnas.1303367110.

12. Decker J.E., McKay S.D., Rolf M.M. et al. Worldwide Patterns of Ancestry, Divergence, and Admixture in Domesticated Cattle (G McVean, Ed.) // PLoS Genet. 2014. V. 10. e1004254. doi:10.1371/journal.pgen.1004254.

13. Абдельманова А.С., Харзинова В.Р., Форнара М.С. и др. Оценка генетических взаимосвязей пород крупного рогатого скота черно-пестрого корня с предковыми популяциями на основе полногеномного SNP-генотипирования современных и музейных образцов // С.-х. биология. 2024. Т. 59. № 4. С. 605 – 619.

14. Sermyagin A.A., Dotsev A.V., Gladyr E.A. et al. Whole-genome SNP analysis elucidates the genetic structure of Russian cattle and its relationship with Eurasian taurine breeds // Genetics, Selection, Evolution. 2018. 50: 37. doi: 10.1186/s12711-018-0408-8.

15. Zinovieva N.A., Dotsev A.V., Sermyagin A.A. et al. Selection signatures in two oldest Russian native cattle breeds revealed using high-density single nucleotide polymorphism analysis // PLoS One. 2020. 15 (11): e0242200. doi: 10.1371/journal.pone.0242200.

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

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

18. Nayee N., Sahana G., Gajjar S. et al. Suitability of existing commercial single nucleotide polymorphism chips for genomic studies in Bos indicus cattle breeds and their Bos taurus crosses // J. Anim. Breed Genet. 2018. Oct. 135 (6): 432 – 441. doi: 10.1111/jbg.12356.

19. Volkandari S.D., Rahmawati I., Cahyadi M. et al. Admixture study of Ongole grade cattle based on genome-wide SNP data // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2021. 762 012047. Doi: 10.1088/1755-1315/762/1/012047.

20. Hartati, Putra W.P.B. Genome-Wide Association Study for Body Weight and Carcass Weight in Sumba Ongole Bulls (Bos indicus) // Tropical Animal Science Journal. 2023. 46 (4). 389 – 395. URL: https://doi.org/10.5398/tasj.2023.46.4.389/.

21. Dixit S.P., Bhatia A.K., Ganguly I. et al. Genome analyses revealed genetic admixture and selection signatures in Bos indicus // Sci Rep 11. Article 21924. 2021. URL: https://doi.org/10.1038/s41598-021-01144-2.

22. Al Kalaldeh M., Swaminathan M., Podtar V. et al. Detection of genomic regions that differentiate Bos indicus from Bos taurus ancestral breeds for milk yield in Indian crossbred cows // Front Genet. 2023. Jan. 9:13:1082802. doi: 10.3389/fgene.2022.1082802.

23. Purcell S., Neale B., Todd-Brown K. et al. PLINK: a tool set for whole-genome association and population-based linkage analyses // Am. J. Hum. Genet. 2007. V. 81. № 3. P. 559 – 575. doi: 10.1086/519795.

24. Nei M. Estimation of average heterozygosity and genetic distance from small number of individuals // Genetics. 1978. № 89. P. 583 – 590ю

25. Weir B.S., Cockerham C.C. Estimating F-Statistics for the analysis of population structure // Evolution. 1984. V. 38. № 6. P. 1358 – 1370.

26. Kalinowski S.T. Counting alleles with rarefaction: Private alleles and hierarchical sampling designs // Conserv. Genet. 2004. № 5. P. 539 – 543. doi:10.1023/B:COGE.0000041021.91777.1a.

27. Keenan K., McGinnity P., Cross T.F., Crozier W.W., Prodöhl P.A. diveRsity: An R package for the estimation of population genetics parameters and their associated errors // Methods in Ecology and Evolution. 2013. V. 4. № 8. P. 782 – 788. doi: 10.1111/2041-210X.12067.

28. Wickham H. ggplot2: elegant graphics for data analysis. New York: Springer. 2009. P. 268.

29. Huson D.H., Bryant D. Application of phylogenetic networks in evolutionary studie // Mol. Biol. Evol. 2006. V. 23. № 2. P. 254 – 267. doi: 10.1093/molbev/msj030.

30. Alexander D.H., Novembre J., Lange K. Fast model-based estimation of ancestry in unrelated individuals // Genome Res. 2009. № 19. P. 1655 – 1664. doi: 10.1101/gr.094052.109.

31. Milanesi M., Capomaccio S., Vajana E. et al. BITE: an R package for biodiversity analyses // bioRxiv. 2017. doi: 10.1101/181610.

32. Ogunbawo A.R., Mulim H.A., Campos G.S. et al. Tailoring Genomic Selection for Bos taurus indicus: A Comprehensive Review of SNP Arrays and Reference Genomes // Genes. 2024. 15 (12): 1495. URL: https://doi.org/10.3390/genes15121495.