Таргетное секвенирование при генотипировании овец северокавказской мясо-шерстной породы
DOI:
https://doi.org/10.28983/asj.y2025i12pp106-113Ключевые слова:
овцы, панель локусов, генотипирование, AgriSeq, SNPАннотация
Однонуклеотидные полиморфизмы (SNP) занимают ключевое место в генетической экспертизе достоверности происхождения сельскохозяйственных животных благодаря ряду преимуществ. Их высокая распространенность в геноме, стабильность (низкая скорость мутаций), а также совместимость с автоматизированными платформами анализа делают SNP-маркеры универсальным инструментом для межлабораторных исследований. Для эффективного применения SNP-анализа в животноводстве требуются современные методы генотипирования. Среди перспективных решений выделяются панели AgriSeq, основанные на принципе таргетного секвенирования. Эта технология позволяет проводить высокоточное исследование заранее отобранных генетических маркеров. Цель исследования заключалась в оценке диагностической значимости отобранных SNP-маркеров для долгосрочного мониторинга генетической структуры северокавказской мясо-шерстной породы в условиях селекционного стада. В качестве экспериментальных животных использовали половозрелых баранов северокавказской мясо-шерстной породы (n = 110) двух возрастных групп – 2021 и 2022 годов рождения. Все особи достигли 12-месячного возраста и содержались в идентичных условиях. Для генетического анализа была разработана специализированная панель на основе технологии AgriSeq, включающая 421 высокоинформативный SNP-маркер для установления родственных связей и 273 генетических варианта, имеющих достоверную корреляцию с показателями мясной продуктивности. После оптимизации набора маркеров для северокавказской мясо-шерстной породы было установлено, что отобранные генетические варианты сохраняют свою диагностическую ценность на протяжении продолжительного периода. Проведенные исследования демонстрируют, что адаптированный набор SNP-маркеров обладает высокой эффективностью при идентификации всех возможных генотипических вариантов у данной породы. Разработанная система генотипирования не только удовлетворяет законодательным нормативам по подтверждению происхождения племенных животных, но и представляет ценность для селекционных программ, направленных на улучшение продуктивных показателей северокавказских мясо-шерстных овец.
Скачивания
Библиографические ссылки
Использование таргетного секвенирования для генотипирования овец породы джалгинский меринос / А. Ю. Криворучко [и др.] // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2024. Т. 25. № 3. С. 453–464. DOI 10.30766/2072-9081.2024.25.3.453-464. [The use of targeted sequencing for genotyping Dzhalginsky merino sheep / A. Y. Krivoruchko, A. A. Kanibolotskaya, L. N. Skorykh, O. N. Krivoruchko. Agrarian Science of the Euro-North-East. 2024;25(3):453–464].
Al-Qurashi A. A. Investigation into the genetic variation of Toll-Like Receptor 9 in cattle using both Sanger and next-generation sequencing from FTA-Cards. University of Salford (United Kingdom). 2020. Available at: https://www.proquest.com/openview/5bde0b377294bf613524c7c1725a26d8/1?pq-origsite=gscholar&cbl=2026366&diss=y.
Combining metabolomics and genomics to elucidate physiological processes related to tail damage score in pigs / E. Dervishi et al. Proceedings of the 37th International Society for Animal Genetics Conference (ISAG). 2019. P.147–147. DOI: https://www.isag.us/Docs/Proceedings/ISAG2019_Proceedings.pdf#page=149
Georges M., Charlier C., Hayes B. Harnessing genomic information for livestock improvement. Nature Reviews Genetics. 2019;20(3):135–156. DOI: https://doi.org/10.1038/s41576-018-0082-2.
Genotyping-by-sequencing performance in selected livestock species / A. Gurgul et al. Genomics. 2019;111(2):186–195. DOI: 10.1016/j.ygeno.2018.02.002.
Genome-wide association study of meat quality traits in a three-way crossbred commercial pig population / G. Gao et al. Frontiers in Genetics. 2021;12: 614087. DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2021.614087.
Hollenbeck C. M., Johnston I. A. Genomic tools and selective breeding in molluscs. Frontiers in Genetics. 2018;(9):53. DOI: 10.1534/genetics.105.048074.
Johnsson M. Genomics in animal breeding from the perspectives of matrices and molecules. Hereditas. 2023;160(1):20. DOI:10.1186/s41065-023-00285-w.
Reshma R. S., Das D. N. Molecular markers and its application in animal breeding. Advances in Animal Genomics. Academic Press. 2021:123–140. DOI: 10.1053/tvjl.2000.0468.
SNP Data Quality Control in a National Beef and Dairy Cattle System and Highly Accurate SNP Based Parentage Verification and Identification / M. C. McClure et al. Front. Genet. 2018;(9):84. Available at: https://doi.org/ 10.3389/fgene.2018.00084.
Torkamaneh D., Boyle B., Belzile F. Efficient genome-wide genotyping strategies and data integration in crop plants. Theoretical and Applied Genetics. 2018;131:499–511. DOI: 10.1007/s00122-018-3056-z.
Tortereau F., Moreno C.R., Tosser-Klopp G. Development of a SNP panel dedicated to parentage assignment in French sheep populations. BMC Genet. 2017;18:50. https://doi.org/10.1186/s12863-017-0518-2.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Аграрный научный журнал
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
