Russian Journal of GeneticsRussian Journal of GeneticsГенетика0016-67583034-5103The Russian Academy of Sciences66708410.31857/S0016675823090096WUWYIEГЕНЕТИКА ЖИВОТНЫХGenetic Structure of Russian Riding Horse BreedГенетическая структура русской верховой породы лошадейNikolaevaE. A.НиколаеваЭ. А.nickolaevaelina@gmail.comVoronkovaV. N.ВоронковаВ. Н.nickolaevaelina@gmail.comPolitovaM. A.ПолитоваМ. А.nickolaevaelina@gmail.comRyabovaE. V.РябоваЕ. В.nickolaevaelina@gmail.comDeminV. A.ДеминВ. А.nickolaevaelina@gmail.comStolpovskyYu. A.СтолповскийЮ. А.nickolaevaelina@gmail.comVavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of SciencesИнститут общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наукAll Russian Research Institute for Animal BreedingВсесоюзный научно-исследовательский институт племенного делаRussian State Agrarian University – Moscow Timiryazev Agricultural AcademyРоссийский аграрный университет им. К.А. Тимирязева (МСХА)010920235991048105826022025Copyright ©; 2023, Э.А. Николаева, В.Н. Воронкова, М.А. Политова, Е.В. Рябова, В.А. Демин, Ю.А. СтолповскийCopyright ©; 2023, Э.А. Николаева, В.Н. Воронкова, М.А. Политова, Е.В. Рябова, В.А. Демин, Ю.А. Столповский2023Э.А. Николаева, В.Н. Воронкова, М.А. Политова, Е.В. Рябова, В.А. Демин, Ю.А. СтолповскийЭ.А. Николаева, В.Н. Воронкова, М.А. Политова, Е.В. Рябова, В.А. Демин, Ю.А. Столповскийhttps://transsyst.ru/0016-6758/article/view/667084

166 horses of the russian riding breed were studied using 17 microsatellite loci recommended by ISAG. Microsatellite polymorphism data of thirty European breeds (7874 individuals) was used for comparative analysis of genetic diversity. According to the level of allelic richness, the Russian riding horse has high values – 5. 4 alleles per microsatellite locus. In total, 122 alleles were found in the breed, including private 14 allele at the HTG7 locus. The population genetic structure was revealed for the Russian riding, Arabian, Akhal-Teke, German riding and thoroughbred breeds. Clustering of horse breeds on a circular UPGMA dendrogram revealed six main clusters. the Russian ridinghorse forms a single group with German and thoroughbred horses in PCA. Breeds were divided into three populations in STRUCTURE program: 1) Arabian, 2) Russian Riding, Akhal-Teke, thoroughbred riding, 3) German half-breed. Analysis of differentiation between breeds using the F-st method showed the greatest values (differences) between all breeds with the Akhal-Tekehorses. The smallest value (Fst = 0.22) between the Russian riding and German riding breed. Differences for each pair of breeds were significant (p-value < 0.001).

С помощью 17 микросателлитных локусов, рекомендованных ISAG, исследовано 166 лошадей русской верховой породы. Для сравнительного анализа генетического разнообразия и современной кластеризации были использованы данные микросателлитного полиморфизма 34 европейских пород – 7874 особи (Mendeley database). По уровню аллельного богатства русская верховая имеет высокие значения – 5.4 аллеля на микросателлитный локус. Всего в породе обнаружено 122 аллеля, в том числе приват-аллель 14 в локусе HTG7. Выявлена популяционно-генетическая структура для русской верховой, арабской, ахалтекинской, немецкой верховой и чистокровной верховой. Кластеризация пород лошадей на круговой дендрограмме, полученной методом UPGMA, выявила шесть основных кластеров. При анализе методом PCA русская верховая образует единую группу с немецкими верховыми и чистокровными английскими лошадьми. При использовании программы STRUCTURE (K = 3) породы разделились на три популяционные структуры: 1) арабская; 2) русская верховая, ахалтекинская, чистокровная верховая; 3) немецкая полукровная. Анализ дифференциации между породами (Fst) показал наибольшие различия между всеми породами и ахалтекинской породой лошадей, наименьшее отличие (Fst = 0.22) – между русской верховой и немецкой верховой. Различия по каждой паре пород были достоверны (p-value < 0.001).

horsesEquus caballusmicrosatellite analysisgenetic diversityRussian Riding breed.лошадьEquus caballusмикросателлитный анализгенетическое разнообразиерусская верховая порода.Парфенов В.А., Спицина Н., Тхинвалели Г.Г. Особенности селекционных процессов в работе с русской верховой породой лошадей // Коневодство и конный спорт. 2011. № 3. С. 5–8.Храброва Л.А., Блохина Н.В. Генетический мониторинг чистокровной верховой породы лошадей по локусам микросателлитов ДНК // Генетика и разведение животных. 2018. № 3. С. 11–16.Политова М.А. Работоспособность лошадей русской верховой породы в выездке в 2017–2020 гг. и факторы, ее определяющие // Коневодство и конный спорт. 2021. № 5. С. 31–33. https://doi.org/10.25727/HS.2021.5.60372Политова М.А., Дорофеева А.В. Сравнительная характеристика методик оценки спортивной работоспособности лошадей по результатам выступлений в выездке // Изв. С.-Петербургского гос. аграр. ун-та. 2021. № 1 (62). С. 146–154.Никитина Д.А. Анализ распределения по типам высшей нервной деятельности лошадей русской верховой породы Старожиловского конного завода, с учетом их происхождения // Аграрная наука. 2011. № 7. С. 26–27.Райсманн М., Политова М., Вагнер Х.Й. Молекулярно-генетический анализ мастей в популяциях русской верховой и немецкой верховой пород // Abstracts 3 Intern. Iran and Russia Conf. “Agriculture and Natural Resources”. Сб. докл. М., 2002. С. 41.Политова М.А, Райсманн М., Вагнер Х.Й. Влияние генотипа в локусах MC1R (Extension) и ASIP (Agouti) на работоспособность и плодовитость лошадей русской верховой породы // Докл. ТСХА. 2003. Вып. 275. С. 476–479.Калинкова Л.В. Изучение полиморфизма генов ASIP и MC1R у лошадей арабской породы // Генетика и разведение животных. 2020. № 2. С. 50–53.Rieder S., Taourit S., Mariat D. et al. Mutations in the agouti (ASIP), the extension (MC1R), and the brown (TYRP1) loci and their association to coat color phenotypes in horses (Equus caballus) // Mamm. Genome. 2001. V. 12. № 6. P. 450–455. https://doi.org/10.1007/s003350020017Воронкова В.Н. Оценка генетического разнообразия лошадей Саяно-Алтайского региона с использованием ядерных и митохондриальных ДНК маркеров: Автореф. дис. … канд. биол. наук. М: ИОГен РАН, 2012. 152 с.Чебуранова Е.С., Епишко О.А., Горчаков Н.А. и др. Разработка мультилокусной системы по STR-локусам для молекулярно-генетической паспортизации лошадей // Сельское хоз-во – проблемы и перспективы. 2016.Калашников В.В., Дергунова М.М., Зайцев М.А. и др. Дополнительные возможности метода ДНК-анализа в коневодстве // Farm. Animals. 2013. № 3–4. P. 72–74.van de Goor L.H.P., van Haeringen W.A., Lenstra J.A. Population studies of 17 equine STR for forensic and phylogenetic analysis // Animal Genet. 2011. V. 42. № 6. P. 627–633. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2011.02194.xAdamack A.T., Gruber B. PopGenReport: Simplifying basic population genetic analyses in R // Meth. in Ecol. and Evolution. 2014. V. 5. № 4. P. 384–387. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12158El Mousadik A., Petit R.J. High level of genetic differentiation for allelic richness among populations of the argan tree (Argania spinosa (L.) Skeels) endemic to Morocco // Theor. Applied Genet. 1996. V. 92. № 7. P. 832–839.Foulley J.L., Ollivier L. Estimating allelic richness and its diversity // Livestock Sci. 2006. V. 101. № 1–3. P. 150–158. https://doi.org/10.1016/j.livprodsci.2005.10.021Животовский Л.А. Популяционная биометрия. М.: Наука, 1991. 270 с.Sievert C. Interactive web-based data visualization with R, plotly, and shiny. N.Y.: CRC Press, 2020. 470 p. https://doi.org/10.1201/9780429447273