Preview

Вавиловский журнал генетики и селекции

Расширенный поиск

Применение репродуктивных технологий для повышения эффективности геномной селекции молочного крупного рогатого скота

https://doi.org/10.18699/VJ15.035

Полный текст:

Аннотация

Геномная селекция – отбор, при котором племенная ценность животного предсказывается по маркерам, равномерно покрывающим весь геном. В работе обобщены сведения о некоторых современных тенденциях в области геномной селекции молочного крупного рогатого скота, а также о применении репродуктивных технологий для повышения эффективности отбора. Основные тенденции в развитии метода геномной селекции заключ аются в повышении точности племенных оценок путем объединения референсных популяций; включ ении в селекционные программы генотипирования коров; предсказании генотипов отсутствующих SNP на основе чипов с более низкой плотностью маркеров и предсказании генотипов животных по генотипам родственников. В сочетании с современными репродуктивными биотехнологиями (сексирование семени, множественная овуляция и пересадка эмбрионов, трансвагинальная аспирация ооцитов с последующим экстракорпоральным оплодотворением, генотипирование эмбрионов, клонирование лучших животных-производителей и т. д.) отбор по геному потенциально способен давать еще большую экономическую выгоду. При геномной селекции молочного скота биотехнологические манипуляции с половыми клетками и эмбрионами делают возможным улучшение множества факторов, от которых зависит эффективность отбора: его интенсивности, надежности племенной оценки и интервала между поколениями. Разработаны успешные подходы для генотипирования эмбрионов по большому числу маркеров после биопсии на стадии морулы или бластоцисты, основанные на увеличении количества ДНК эмбриона путем предварительной полногеномной амплификации. В перспективе это позволит разработать новые подходы для снижения интервала между поколениями, селекции элитных маток, снижения степени инбридинга и т. д.

Просмотров: 1128


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2500-3259 (Online)