Мониторинг генетического полиморфизма ДНК‑маркеров продуктивности молочного скота
Аннотация
Обоснование. Традиционные системы улучшения молочного скота требуют значительных ресурсов и не отличаются высокой эффективностью. Отбор с учетом ДНК маркеров позволяет оптимально формировать стада. Мониторинг генетического полиморфизма генов ассоциированных с улучшенными качествами молочного скота является основой для коррекции программ селекции.
Цель. Изучить генотипические особенности популяций молочного скота Омской области.
Материалы и методы. Объект исследования - генотипы коров красной степной и черно-пестрой пород. Мониторинг полиморфизма генов проводился на основании генетических паспортов коров с 2020 по 2024 гг. Количество генотипов коров в мониторинге - 356 голов. Генотипирование проводилось в лабораториях KSITEST, г. Москва и в ФГБОУ ВО «ГАУ Северного Зауралья», г. Тюмень. Определялись SNP по генам CSN2, LGB, GH.
Результаты. Наибольший удельный вес в популяции имеет аллель А1, гена CSN2, от 40 % в красной степной породе и до 45 % в черно-пестрой. Наименьшую частоту встречаемости в черно-пестрой породе у аллеля F – 0,71 %. Доля гомозигот CSN2А2А2 в красной степной породе - 23,33 %, что выше, чем в черно-пестрой породе на 6,18 %. Частота встречаемости аллеля А гена LGB у коров черно-пестрой породы составила 62,14 % и 51,67 % у красной степной породы. С 2022 по 2024 гг. частота желательного аллеля, гена CSN2 снизилась на 0,06 – 0,07. Частота желательного аллеля GH и LGB увеличилась в 2024 г в двух популяциях. Генетическая основа популяции практически не изменилась за период 2022-2024 гг., что свидетельствует об отсутствии селекционного давления по ДНК-маркерам.
Заключение. Популяция молочного скота в Омской области характеризуется высоким генетическим разнообразием по генам-маркерам молочной продуктивности, а регулярный мониторинг генетической структуры пород позволит оптимизировать селекционный процесс.
Информация о спонсорстве. Исследование выполнено в рамках государственного задания Министерства сельского хозяйства Российской Федерации № 124053100054-5.
EDN: SJLFAJ
Скачивания
Литература
Дерюгина, А. В., Иващенко, М. Н., Метелин, В. Б. и др. (2023). Влияние технологического стресса на неспецифическую резистентность организма коров. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(3), 26–40. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-3-26-40. EDN: https://elibrary.ru/RJKSHF
Дунин, И. М., Тяпугин, С. Е., Семенова, Н. В. и др. (2024). Эффективность селекции молочного скота при использовании различных методов прогноза племенной ценности. Молочное и мясное скотоводство, (2), 3–5. https://doi.org/10.33943/MMS.2024.18.25.001. EDN: https://elibrary.ru/VEEIZS
Иванова, И. П. (2024). Генетические особенности коров голштинской породы в Омской области. Вестник Омского государственного аграрного университета, (3(55)), 74–79. EDN: https://elibrary.ru/HSXABJ
Исупова, Ю. В., & Ачкасова, Е. В. (2021). Перспективы использования оценки геномной племенной ценности в селекции молочного скота в условиях Удмуртской Республики. Известия Оренбургского государственного аграрного университета, (4(90)), 307–311. EDN: https://elibrary.ru/YYBQKA
Карымсаков, Т. Н. (2021). Эффективность использования в селекции молочного скота методов индексной оценки. Вестник аграрной науки, (3(90)), 89–93. https://doi.org/10.17238/issn2587-666X.2021.3.89. EDN: https://elibrary.ru/LWHGIU
Олейник, С. А., Скрипкин, В. С., Лесняк, А. В. и др. (2023). Сравнительный анализ жирнокислотного состава молока коров красной степной породы в условиях разных природно климатических зон Северного Кавказа. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(4), 236–259. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-4-236-259. EDN: https://elibrary.ru/LZRJFA
Попов, Н., Некрасов, А., & Федотова, Е. (2020). Генетическое маркирование в селекции скота. Животноводство России, (S2), 9–15. https://doi.org/10.25701/ZZR.2020.47.51.002. EDN: https://elibrary.ru/ZXFJUR
Скачкова, О. А., & Бригида, А. В. (2022). Селекция на повышение молочной продуктивности у крупного рогатого скота: значение генетических маркеров предикторов. Ветеринария и кормление, (2), 47–49. https://doi.org/10.30917/ATT-VK-1814-9588-2022-2-13. EDN: https://elibrary.ru/UKKPNR
Суров, А. И., Шумаенко, С. Н., Омаров, А. А. и др. (2023). Использование метода генотипирования для отбора животных желательного типа. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(4), 136–157. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-4-136-157. EDN: https://elibrary.ru/KLDNAL
Чижова, Л. Н., Суржикова, Е. С., & Михайленко, Т. Н. (2020). Оценка генетического потенциала молодняка молочного скота по маркерным генам CSN3, GH, PIT 1, PRL. Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии, (6), 40–46. EDN: https://elibrary.ru/SWRWQT
Шевелева, О. М., Часовщикова, М. А., & Суханова, С. Ф. (2021). Продуктивные и некоторые биологические особенности генофондной породы скота салерс в условиях Западной Сибири. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 13(1), 156–173. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2021-13-1-156-173. EDN: https://elibrary.ru/GERQEL
Barkema, H. W., Von Keyserlingk, M. A. G., Kastelic, J. P., Lam, T. J. G. M., Luby, C., Roy, J. P., Kastelic, & Kelton, D. F. (2015). Invited review: Changes in the dairy industry affecting dairy cattle health and welfare. Journal of Dairy Science, 98(11), 7426–7445. https://doi.org/10.3168/jds.2015-9377
Bijttebier, J., Hamerlinck, J., Moakes, S., Scollan, N., Van Meensel, J., & Lauwers, L. (2017). Low input dairy farming in Europe: exploring a context specific notion. Agricultural Systems, 156, 43–51. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.05.016
Borusiewicz, A., & Mazur, K. (2017). Environmental and economic conditioning of the breeding of dairy cattle. Fresenius Environmental Bulletin, 26(10), 5824–5832.
Galloway, C., Conradie, B., Prozesky, H., & Esler, K. (2018). Opportunities to improve sustainability on commercial pasture based dairy farms by assessing environmental impact. Agricultural Systems, 166, 1–9. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2018.07.008. EDN: https://elibrary.ru/VHGAEG
Kharzhau, A., Batyrgaliyev, Y. A., & Bogolyubova, N. V. (2023). Features of feeding dairy cows of cattle. Science and Education, (2–3(71)), 44–51. https://doi.org/10.52578/2305-9397-2023-2-3-44-51. EDN: https://elibrary.ru/XASXYG
Naumenkova, V. A., Khrabrova, L. A., & Atroshchenko, M. M. (2023). Analysis of the interconnection of stallion semen indicators with genetic markers of proteins. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(4), 197–209. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-4-197-209. EDN: https://elibrary.ru/HURKBR
Rozhkova Timina, I. O. (2023). Feed allowance for Holstein cows during lactation and dry periods (Sakhalin island). Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(4), 56–73. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-4-56-73. EDN: https://elibrary.ru/IHVNLN
Sedykh, T. A., Kalashnikova, L. A., Dolmatova, I. Yu., et al. (2023). Developing meat productivity in bull calves of different DGAT1 genotypes. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(3), 155–174. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-3-155-174. EDN: https://elibrary.ru/XIBFND
Sheveleva, O. M., & Bakharev, A. A. (2022). Meat productivity of French bred bulls due to adaptive technology in Western Siberia. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 14(4), 370–383. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2022-14-4-370-383. EDN: https://elibrary.ru/BNQCIU
References
Deryugina, A. V., Ivashchenko, M. N., Metelin, V. B., et al. (2023). Effect of technological stress on nonspecific resistance of cows’ organisms. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(3), 26–40. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-3-26-40. EDN: https://elibrary.ru/RJKSHF
Dunin, I. M., Tyapugin, S. E., Semenova, N. V., et al. (2024). Efficiency of dairy cattle selection using different methods of breeding value prediction. Milk and Meat Cattle Breeding, (2), 3–5. https://doi.org/10.33943/MMS.2024.18.25.001. EDN: https://elibrary.ru/VEEIZS
Ivanova, I. P. (2024). Genetic characteristics of Holstein cows in Omsk Oblast. Bulletin of Omsk State Agrarian University, (3(55)), 74–79. EDN: https://elibrary.ru/HSXABJ
Isupova, Yu. V., & Achkasova, E. V. (2021). Prospects for using genomic breeding value assessment in dairy cattle selection under conditions of the Udmurt Republic. Proceedings of Orenburg State Agrarian University, (4(90)), 307–311. EDN: https://elibrary.ru/YYBQKA
Karymsakov, T. N. (2021). Efficiency of using index assessment methods in dairy cattle breeding. Bulletin of Agrarian Science, (3(90)), 89–93. https://doi.org/10.17238/issn2587-666X.2021.3.89. EDN: https://elibrary.ru/LWHGIU
Oleynik, S. A., Skripkin, V. S., Lesnyak, A. V., et al. (2023). Comparative analysis of fatty acid composition of milk from Red Steppe cows under different natural and climatic zones of the North Caucasus. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(4), 236–259. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-4-236-259. EDN: https://elibrary.ru/LZRJFA
Popov, N., Nekrasov, A., & Fedotova, E. (2020). Genetic marking in cattle breeding. Animal Husbandry of Russia, (S2), 9–15. https://doi.org/10.25701/ZZR.2020.47.51.002. EDN: https://elibrary.ru/ZXFJUR
Skachkova, O. A., & Brigida, A. V. (2022). Selection for increased milk productivity in cattle: significance of genetic marker predictors. Veterinary Medicine and Feeding, (2), 47–49. https://doi.org/10.30917/ATT-VK-1814-9588-2022-2-13. EDN: https://elibrary.ru/UKKPNR
Surov, A. I., Shumaenko, S. N., Omarov, A. A., et al. (2023). Use of genotyping method for selection of animals of desired type. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(4), 136–157. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-4-136-157. EDN: https://elibrary.ru/KLDNAL
Chizhova, L. N., Surzhikova, E. S., & Mikhailenko, T. N. (2020). Assessment of genetic potential of young dairy cattle by marker genes CSN3, GH, PIT1, PRL. Bulletin of Kursk State Agricultural Academy, (6), 40–46. EDN: https://elibrary.ru/SWRWQT
Sheveleva, O. M., Chasovshchikova, M. A., & Sukhanova, S. F. (2021). Productive and some biological characteristics of the Salers cattle breed gene pool under conditions of Western Siberia. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 13(1), 156–173. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2021-13-1-156-173. EDN: https://elibrary.ru/GERQEL
Barkema, H. W., Von Keyserlingk, M. A. G., Kastelic, J. P., Lam, T. J. G. M., Luby, C., Roy, J. P., Kastelic, & Kelton, D. F. (2015). Invited review: Changes in the dairy industry affecting dairy cattle health and welfare. Journal of Dairy Science, 98(11), 7426–7445. https://doi.org/10.3168/jds.2015-9377
Bijttebier, J., Hamerlinck, J., Moakes, S., Scollan, N., Van Meensel, J., & Lauwers, L. (2017). Low input dairy farming in Europe: exploring a context specific notion. Agricultural Systems, 156, 43–51. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.05.016
Borusiewicz, A., & Mazur, K. (2017). Environmental and economic conditioning of the breeding of dairy cattle. Fresenius Environmental Bulletin, 26(10), 5824–5832.
Galloway, C., Conradie, B., Prozesky, H., & Esler, K. (2018). Opportunities to improve sustainability on commercial pasture based dairy farms by assessing environmental impact. Agricultural Systems, 166, 1–9. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2018.07.008. EDN: https://elibrary.ru/VHGAEG
Kharzhau, A., Batyrgaliyev, Y. A., & Bogolyubova, N. V. (2023). Features of feeding dairy cows of cattle. Science and Education, (2–3(71)), 44–51. https://doi.org/10.52578/2305-9397-2023-2-3-44-51. EDN: https://elibrary.ru/XASXYG
Naumenkova, V. A., Khrabrova, L. A., & Atroshchenko, M. M. (2023). Analysis of the interconnection of stallion semen indicators with genetic markers of proteins. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(4), 197–209. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-4-197-209. EDN: https://elibrary.ru/HURKBR
Rozhkova Timina, I. O. (2023). Feed allowance for Holstein cows during lactation and dry periods (Sakhalin island). Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(4), 56–73. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-4-56-73. EDN: https://elibrary.ru/IHVNLN
Sedykh, T. A., Kalashnikova, L. A., Dolmatova, I. Yu., et al. (2023). Developing meat productivity in bull calves of different DGAT1 genotypes. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(3), 155–174. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-3-155-174. EDN: https://elibrary.ru/XIBFND
Sheveleva, O. M., & Bakharev, A. A. (2022). Meat productivity of French bred bulls due to adaptive technology in Western Siberia. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 14(4), 370–383. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2022-14-4-370-383. EDN: https://elibrary.ru/BNQCIU
Copyright (c) 2025 Irina P. Ivanova, Elena N. Yurchenko, Yuliya A. Okoneshnikova
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
