Аннотация
Целью данного исследования было проведение фенотипической характеристики и изучение генетического разнообразия трех популяций овец породы кыргызский горный меринос в государственных племенных заводах имени М.Н. Лущихина, «Оргочор» и «Катта-Талдык». Исследования популяций внутри одной породы с помощью микросателлитных маркеров позволяют оценить их генетическое разнообразие, родственные взаимоотношения и перспективы их использования для улучшения породы. Генотипирование по 12 микросателлитным маркерам показало лучшие показатели разнообразия, включая среднее наблюдаемое (Nа) и эффективное (Nе) число аллелей, а также наблюдаемую (HO) и ожидаемую гетерозиготность (Hе) Таким образом, результаты настоящего исследования могут послужить для их дальнейшего использования в селекционно-племенных программах по улучшению и сохранению генетического разнообразия отечественной тонкорунной породы овец кыргызский горный меринос
Ключевые слова
Использованные источники
[1] Aboul Naga, A.M., Abdel Khalek, T.M., Mona Osman, A.R., Elbeltagy, E.S., Abdel-Aal, M., Abou-Ammo, F.F., & El-Shafie, M.H. (2021). Physiological and genetic adaptation of desert sheep and goats to heat stress in the arid areas of Egypt. Small Ruminant Research, 203, article number 106499. doi: 10.1016/j.smallrumres.2021.106499.
[2] Aitnazarov, R.B., Mishakova, T.M., & Yudin, N.S. (2021). Assessment of genetic diversity and phylogenetic relationships of Black-and-White cattle in the Novosibirsk region using microsatellite markers. Vavilov Journal of Genetics and Breeding, 25(8), 831-838. doi: 10.18699/VJ21.096.
[3] Bekturov, A.B., Chortonbaev, T.D., Lushchikhina, E.M., & Chebodaev, D.V. (2019). New breeding achievement in fine-fleece sheep breeding in Kyrgyzstan. Proceedings of the Orenburg State Agrarian University, 78, 221-223.
[4] Gootwine, E. (2020). Invited review: Opportunities for genetic improvement toward higher prolificacy in sheep. Small Ruminant Research, 186, article number 106090. doi: 10.1016/j.smallrumres.2020.106090.
[5] Excoffier, L. (1992). Analysis of molecular variance inferred from metric distances among DNA haplotypes: Application to human mitochondrial DNA restriction data. Genetics, 131, 479-491. doi: 10.1093/genetics/131.2.479.
[6] State Program "Sustainable Development of Animal Husbandry in the Kyrgyz Republic for 2024-2028". (n.d.). Retrieved from https://agro.gov.kg/ru/10731/.
[7] Hale, M.L., Burg, T.M., & Steeves, T.E. (2012). Sampling for microsatellite-based population genetic studies: 25 to 30 individuals per population is enough to accurately estimate allele frequencies. PLoS ONE, 7(9), article number e45170. doi: 10.1371/journal.pone.0045170.
[8] Hammer, Ø., Harper, D.A.T., & Ryan, P.D. (2001). Past: Paleontological statistics software package for education and data analysis. Palaeontologia Electronica, 4, 1-9.
[9] Hoban, S., Archer, F.I., Bertola, L.D., Bragg, J.G., Breed, M.F., Bruford, M.W., & Vernesi, C. (2022). Global genetic diversity status and trends: Towards a suite of Essential Biodiversity Variables (EBVs) for genetic composition. Biological Reviews, 97(4), 1511-1538. doi: 10.1111/brv.12852.
[10] International Society for Animal Genetics (ISAG). (n.d.). Retrieved from https://www.isag.us/.
[11] Krivoruchko, A.Yu., et al. (2024). Use of microsatellite loci for genetic identification of wool-producing sheep in the Stavropol Krai. Animal Husbandry and Feed Production, 107(2), 71-84. doi: 10.33284/2658-3135-107-2-71.
[12] Lakin, G.F. (1990). Biometry. Moscow: Vysshaya Shkola.
[13] Marina, H., Pelayo, R., Suárez-Vega, A., Gutiérrez-Gil, B., Esteban-Blanco, C., & Arranz, J.J. (2021). Genome-wide association studies (GWAS) and post-GWAS analyses for technological traits in Assaf and Churra dairy breeds. Journal of Dairy Science, 104, 11908-11925. doi: 10.3168/jds.2021-20510.
[14] OOO "GORDIZ". (n.d.). Retrieved from https://gordiz.ru/.
[15] Peakall, R., & Smouse, P.E. (2012). GenAlEx 6.5: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research – An update. Bioinformatics, 28, 2537-2539. doi: 10.1093/bioinformatics/bts460.
[16] Pritchard, J.K., Stephens, M., & Donnelly, P. (2000). Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics, 155(2), 945-959. doi: 10.1093/genetics/155.2.945.
[17] Saravanan, K.A., Panigrahi, M., Kumar, H., Bhushan, B., Dutt, T., & Mishra, B.P. (2021). Genome-wide analysis of genetic diversity and selection signatures in three Indian sheep breeds. Livestock Science, 243, article number 104367. doi: 10.1016/j.livsci.2020.104367.
[18] Selionova, M.I., Lushchikhina, E.M., & Chizhova, L.N. (2018). Features of the microsatellite profile of sheep bred in the conditions of Kyrgyzstan. Agricultural Journal, 11, 84-90. doi: 10.25930/0372-3054-2018-1-11-84-90.
[19] Sheikh, F.A., Arnav, M., Sona, C., & Nazir, A.G. (2021). Analysis of selection signatures reveals important insights into the adaptability of high-altitude Indian sheep breed Changthangi. Gene, 799, article number 145809. doi: 10.1016/j.gene.2021.145809.
[20] Sudarshan, M., Samita, S., Arun, K., Sharma, R.C., & Gowane, G.R. (2020). Genotype × environment interaction affects sire ranking for live weights in Avikalin sheep. Small Ruminant Research, 186, article number 106092. doi: 10.1016/j.smallrumres.2020.106092.
[21] Timoshenko, N.K., et al. (2019). On certification and quality of wool. Sheep, Goats, Wool Production, 1, 28-31.
[22] Velado-Alonso, E., Gómez-Sal, A., Bernués, A., & Martín-Collado, D. (2021). Disentangling the multidimensional relationship between livestock breeds and ecosystem services. Animals, 11(9), article number 2548. doi: 10.3390/ani11092548.
[23] Yakovenko, A.M., Antonenko, T.I., & Selionova, M.I. (2013). Biometric methods for analyzing qualitative and quantitative traits in zootechny. Stavropol: Agrus.