Динамика биоразнообразия черно-пестрого скота под воздействием кроссбридинга

Межпородное скрещивание (кроссбридинг) способствует интродукции новых аллелей, повышению уровня генетического разнообразия крупного рогатого скота, достижению желательных фенотипических характеристик исходных пород. Однако следствием кроссбридинга может стать снижение степени генетической дифференциации пород, обусловленное потерей части их уникального аллелофонда. Цель настоящей работы – изучение влияния кроссбридинга на изменчивость аллелофонда отечественного черно-пестрого скота с использованием
10 локусов микросателлитов (BM1818, BM2113, ETH10, ETH225, TGLA122, TGLA126, TGLA227, ILST005, ETH185, ILST006). Исследо- вания проводили на чистопородных быках-производителях черно-пестрой породы (BW_PB, n = 14) и кроссах с голштинской породой с кровностью по черно-пестрой породе 25,0–62,5 % (BW_KR1, n = 16) и менее 12,5 % (BW-KR2, n = 67). В качестве группы сравнения использовали быков голштинской породы (HOLST, n = 42). Установлено, что с увеличением доли кровности по голштинской породе наблюдается снижение генетического разнообразия, оцененного по среднему числу эффективных аллелей (с 4,59 ± 0,46 до 3,87 ± 0,53), информационному индексу Шеннона (с 1,60 ± 0,13 до 1,46 ± 0,14) и уровню наблюдаемой гетерозиготности (с 0,779 ± 0,053 до 0,687 ± 0,055). Показано, что следствием кроссбридинга является повышение генетического сходства с HOLST: Fst = 0,058, 0,036 и 0,026, Rst = 0,088, 0,060
и 0,050, DNei = 0,306, 0,178 и 0,123 для BW_PB, BW_KR1 и BW_KR2 соответственно. Снижение генетических различий между черно-пестрой и голштинской породами, обусловленное кроссбридингом, подтверждено результатами кластерного анализа. Таким образом, для эффективного управления генетическими ресурсами сельскохозяйственных животных необходим мониторинг оценки состояния аллелофонда и уровня генетической изменчивости в популяциях. 

1. Долматова И.Ю., Зиновьева Н.А., Горелов П.В., Ильясов А.Д., Гладырь Е.А., Траспов А.А., Сельцов В.И. Особенности аллелофонда башкирской популяции симментальского скота по микросателлитам. С.-х. биология. 2011;6:70-74.

2. 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. J.Dairy Sci. 2013;96(7):4697-4706. DOI: 10.3168/jds.2012-6435

3. Hiemstra S.J., Haas Y., Mäki-Tanila A., Gandini G. Local cattle breeds in Europe Development of policies and strategies for self-sustaining breeds. The Netherlands: Wageningen Academic Publishers, 2010.

4. Muir W.M., Wong G.K.-S., Zhang Y., Wang J., Groenen M.A.M., Crooijmansd R.P.M.A., Megensd H.-J., Zhange H., Okimotof R., Vereijkeng A., Jungeriusg A., Albersg G.A.A., Lawley C.T., Delany M.E., MacEachern S., Cheng H.H. Genome-wide assessment of worldwide chicken SNP genetic diversity indicates significant absence of rare alleles in commercial breeds. Proc. Natl. Acad. Sci. 2008;105(45):17312-17317. DOI: 10.1073/pnas.0806569105

5. Nei M., Tajima F., Tateno Y. Accuracy of estimated phylogenetic trees from molecular data. II. Gene frequency data. J. Mol. Evol.1983;19(2):153-170.

6. Peakall R., Smouse P.E. GENALEX 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research. Mol. Ecol. Notes.2006;6:288-295. DOI: 10.1111/j.1471-8286.2005.01155

7. Pritchard J.K., Stephens M., Donnelly P. Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics. 2000;155(2): 945-959.

8. Sustainable diets and biodiversity: direction and solutions for policy, research and action. Eds B. Burlingame, S. Dernini. Rome: FAO, 2010.

9. The State of the World’s Animal Genetic Resources for Food and Agriculture – in brief. Eds D. Pilling, B. Rischkowsky. Rome: FAO, 2007.

10. Van Raden P.M., Olson K.M., Null D.J., Hutchison J.L. Harmful recessive effects on fertility detected by absence of homozygous haplotypes. J. Dairy Sci. 2011;94(12):6153-6161. DOI: 10.3168/jds. 2011-4624