Использование таргетного секвенирования для генотипирования овец породы манычский меринос

Основное применение генетических данных – оценка достоверности происхождения, поскольку ошибки в родословных негативно влияют на темпы генетического прироста. Изначально, оценка родословной племенного поголовья скота осуществлялась с помощью различных ДНК-технологий: от групп крови, затем с использованием микросателлитных маркеров, однако, сейчас все больше изучается возможность использования на практике однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), из-за их возможности повысить точность проводимых генетических исследований. Одной из таких систем генотипирования являются панели AgriSeq (технология таргетного секвенирования), которые позволяют анализировать конкретные участки генома (локусы), ассоциированные с множеством признаков у животных. Цель работы: изучить эффективность выявления и распространенности локусов из предложенного набора SNP при обследовании новых поколений овец породы манычский меринос. Материалом для исследования послужили данные таргетного секвенирования геномов овец российских пород по сформированному набору локусов с целью выявления однонуклеотидных полиморфизмов. Объектом исследования являлись бараны 2021 года рождения в возрасте 12 месяцев (отбор образцов ДНК проводился в 2022 году) породы манычский меринос. Предложенная нами панель локусов, модифицированная после валидации на следующем поколении животных, содержит 389 замен, пригодные для генотипирования секвенированием и 242 полиморфизмов, ассоциированных с мясной продуктивностью животных. Полученные в результате исследований показатели частоты встречаемости замен в группе выбранных животных позволяют сделать заключение, что выбранные нами полиморфизмы находятся в локусах, не подверженных существенным перестройкам в течение нескольких поколений и могут быть информативны в течение достаточно длительного времени. Проведенный анализ позволяет сделать заключение, что после модификации набора локусов панель для генотипирования секвенированием у манычского мериноса показала высокую эффективность выявления всех вариантов генотипов.

1. Selection and use of SNP markers for animal identification and paternity analysis in US beef cattle / M.P. Heaton [et al.] // Mammalian genome. – 2002. – Т. 13. – С. 272-281. – DOI: https://doi.org/10.1007/s00335-001-2146-3. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s00335-001-2146-3

2. Van de Goor, L. H. P. Population studies of 17 equine STR for forensic and phylogenetic analysis / L.H.P. Van de Goor, W.A. Van Haeringen, J.A. Lenstra //Animal genetics. – 2011. – Т. 42. – №. 6. – С. 627-633. – DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2011.02194.x. Режим доступа: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1365-2052.2011.02194.x

3. de Groot, M. An evaluation of the International Society for Animal Genetics recommended parentage and identification panel for the domestic pigeon (Columba livia domestica) / M. de Groot, W.A. van Haeringen //Animal genetics. – 2017. – Т. 48. – №. 4. – С. 431-435. – DOI: https://doi.org/10.1111/age.12555. Режим доступа: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/age.12555

4. Al-Atiyat, R. M. The power of 28 microsatellite markers for parentage testing in sheep / R.M. Al-Atiyat //Electronic Journal of Biotechnology. – 2015. – Т. 18. – №. 2. – С. 116-121. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejbt.2015.01.001.

5. Wu X. L. et al. Evaluation of genotyping concordance for commercial bovine SNP arrays using quality‐assurance samples / X.L. Wu [et al.] //Animal genetics. – 2019. – Т. 50. – №. 4. – С. 367-371. – DOI: https://doi.org/10.1111/age.12800. Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0717345815000184?via%3Dihub

6. Development of a new AgriSeq 4K middensity SNP genotyping panel and its utility in pearl millet breeding / J. Semalaiyappan [et al.] //Frontiers in plant science. – 2023. – Т. 13. – С. 1068883. – DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2022.1068883

7. Standardization of a SNP panel for parentage verification and identification in the domestic cat (Felis silvestris catus) / M. de Groot [et al.] //Animal genetics. – 2021. – Т. 52. – №. 5. – С. 675-682. – DOI: https://doi.org/10.1111/age.13100 . Режим доступа: https://www.frontiersin.org/journals/plant-science/articles/10.3389/fpls.2022.1068883/full

8. Modular automation solution for genotyping by sequencing for animal breeding / R.C.A. Willis [et al.] //Proc. W. Cong. Gen. App. Livest. Prod. – 2018. – Т. 11. – С. 313. Режим доступа: https://assets.thermofisher.com/TFS-Assets/GSD/Reference-Materials/modular-automationsolution-targeted-genotyping-by-sequencinganimal-breeding-slide-presentation.pdf

9. A genome-wide SNPs searching using the Illumina BeadChip in Jalgin Merino sheep breed / A. Krivoruchko [et al.] // Bulgarian Journal of Agricultural Science. – 2024. – Т. 30. № 1. – С. 3–10.

10. Ensembl 2022 / F. Cunningham [et.al.] // Nucleic acids research. – 2022. – Т. 50. – №. D1. – С. D988-D995. – DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gkab1049. Режим доступа: https://academic.oup.com/nar/article/50/D1/D988/6430486

11. UniProt: the universal protein knowledgebase in 2023 / The UniProt Consortium //Nucleic acids research. – 2023. – Т. 51. – №. D1. – С. D523-D531. – DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gkac1052. Режим доступа: https://academic.oup.com/nar/article/51/D1/D523/6835362

12. Development of a SNP panel dedicated to parentage assignment in French sheep populations / F. Tortereau [et al.] //BMC genetics. – 2017. – Т. 18. – С. 1-11. – DOI: https://doi.org/10.1186/s12863-017-0518-2. Режим доступа: https://bmcgenomdata.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12863-017-0518-2

13. 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.] // Frontiers in Genetics. – 2018. – Т. 9. – С. 84. – DOI: 10.3389/fgene.2018.00084. Режим доступа: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29599798/