Russian Journal of GeneticsRussian Journal of GeneticsГенетика0016-67583034-5103The Russian Academy of Sciences68616610.31857/S0016675825010057VEUINCГЕНЕТИКА ЖИВОТНЫХResearch ArticleGenetic evaluation of holstein cattle makes use of microsatellite DNA markersГенетическая оценка голштинского скота по микросателлитным маркерам ДНКKalashnikovaL. A.КалашниковаЛ. А.
Russian Federation
lakalashnikova@mail.ruGanchenkovaТ. В.ГанченковаТ. Б.
Russian Federation
lakalashnikova@mail.ruRyzhovaN. V.РыжоваН. В.
Russian Federation
lakalashnikova@mail.ruKhabibrakhmanovaY. A.ХабибрахмановаЮ. А.
Russian Federation
lakalashnikova@mail.ruBagalI. Е.БагальИ. Е.
Russian Federation
lakalashnikova@mail.ruPavlovaI. Y.ПавловаИ. Ю.
Russian Federation
lakalashnikova@mail.ruKalashnikovА. Е.КалашниковА. Е.
Russian Federation
lakalashnikova@mail.ruAll-Russian Research Institute of Animal Breeding Ministry of Agriculture of Russian FederationВсероссийский научно-исследовательский институт племенного дела Минсельхоза России15012025611556627062025Copyright ©; 2025, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2025, Российская академия наук2025Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://transsyst.ru/0016-6758/article/view/686166

The results of a research of polymorphism of 12 micro-satellite loci in Holstein cattle from an ordinal number of regions of Russia and external countries were presented. The average number of alleles per locus was 5.43 ± 0.19, with variation in the range of 4–13 alleles, the average number of effective alleles was 3.26 ± 0.11. A list of 29 most frequent alleles has been fixed. 22 private alleles were identified, and the frequency of private alleles was 0.004–0.033. It has been demonstrated that the amount of locally alleles in domestic herds is higher than in animals of external selection. The mean level of observed heterozygosity for all loci hold at 0.681 ± 0.017 and varied in the range of 0.65–0.78 for a fixation index of –0.131 ± 0.005. Genetic length between herds of domestic selection were < 0.074. It was revealed that groups of cow herds come down into two clusters. The first cluster included animals from three areas of Russia, associated with bulls from Germany and the Netherlands, and the second cluster included individuals from other two provinces closest to the males of Canada, the USA and GB. At once, the oxen of Denmark and Finland founds themselves in a separate cluster. The basis of this work was to evaluate the allele reservoir of Holstein cattle of domestic selection and determine the genetic profile of the breed by STR markers.

Представлены результаты исследования полиморфизма 12 микросателлитных локусов крупного рогатого скота голштинской породы ряда регионов России и зарубежных стран. Среднее количество аллелей на локус составило 5.43 ± 0.19 при колебаниях в интервале 4–13 аллелей, среднее число эффективных аллелей – 3.26 ± 0.11. Установлен перечень из 29 наиболее часто встречающихся аллелей. Выявлено 22 приватных аллеля, при этом частота приватных аллелей составила 0.004–0.033. Показано, что количество локально распространенных аллелей в отечественных стадах выше, чем у животных зарубежной селекции. Средний уровень наблюдаемой гетерозиготности по всем локусам достиг 0.681 ± 0.017 и варьировал в диапазоне 0.65–0.78 при индексе фиксации –0.131 ± 0.005. Генетические расстояния между стадами отечественной селекции составили < 0.074. Выявлено, что стада коров распадаются на два кластера. В один кластер вошли животные из трех областей России вместе с быками Германии и Нидерландов, а в другой кластер – животные двух регионов, близких быкам Канады, США и Англии. При этом быки Дании и Финляндии оказались в отдельном кластере. Цель настоящей работы – оценка аллелофонда голштинского скота отечественной селекции и определение генетического профиля породы по STR-маркерам.

genetic differentiationHolstein breedHolstein-Friesian (black and white)micro-satellitesmarkersbreed appurtenanceгенетическая дифференциацияголштинская породачерно-пестрый скотмикросателлитымаркерыпородная принадлежностьМинистерство сельского хозяйства Российской ФедерацииMinistry of Agriculture of the Russian Federation123030600068-9Ablondi M., Sabbioni A., Stocco G. et al. Genetic diversity in the italian holstein dairy cattle based on pedigree and snp data prior and after genomic selection // FRONT VET SCI. 2022. V. 8. https://doi.org/10.3389/fvets.2021.773985Meuwissen T., Hayes B., Goddard M. Genomic selection: A paradigm shift in animal breeding // Animal Frontiers. 2016. V. 6. № 1. P. 6–14. https://doi.org/10.2527/af.2016-0002Мещеров Р.К., Мещеров Ш.Р., Ходыков В.П., Никулкин Н.С. Породные и племенные ресурсы крупного рогатого скота голштинской породы черно-пестрой масти в Российской Федерации: реалии и перспективы // Агрозоотехника. 2023. Т. 6. № 2. C. 1–10. https://doi.org/10.15838/alt.2023.6.2.6Adamov N., Mickov L., Petkov V., Adamov M. Microsatellite markers for pedigree vеrification in cattle // Macedonian J. Anim. Sci. 2011. V. 1. № 1. P. 9–15.MacHugh D.E., Loftus R.T., Cunningham P., Bradley D.G. Genetic structure of seven European cattle breeds assessed using 20 microsatellite markers // Anim. Genetics. 1998. V. 29. № 5. P. 333–340. https://doi.org/10.1046/j.1365-2052.1998.295330.xAgung P.P., Saputra F., Zein M.S.A. et al. Genetic diversity of Indonesian cattle breeds based on microsatellite markers // Asian-Australas J. Anim. Sci. 2019. V. 32. № 4. P. 467–476. https://doi.org/10.5713/ajas.18.0283Joshi P., Vyas P., Kashyap S.K. Molecular characterization of Nagori cattle using microsatellite markers // J. Pharmacognosy and Phytochemistry. 2018. V. 7. № 2. P. 3250–3252.Gororo E., Chatiza F.P., Chidzwondo F., Makuza S.M. Is neutral genetic diversity related to quantitative variation in semen traits in bulls? // Reprod. Domest. Anim. 2021. V. 56. № 10. P. 1293–1301. https://doi.org/10.1111/rda.13991Lenstra J.A., Groeneveld L.F., Eding H. et al. Molecular tools and analytical approaches for the characterization of farm animal genetic diversity // Anim. Genetics. 2012. V. 43. № 5. P. 483–502. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2011.02309.xКалашников А.Е., Ялуга В.Л. Изменение встречаемости аллелей EAB-локуса групп крови у скота холмогорской породы вследствие голштинизации // Изв. Кабардино-Балкарского гос. аграрного ун-та им. В. М. Кокова. 2022. № 3(37). С. 66–78. https://doi.org/10.55196/2411-3492-2022-3-37-66-78Калашников А.Е., Хрунова А.И., Калашников В.Е., Рыжова Н.Г. Изменение гаплотипов локусов групп крови холмогорской породы при поглотительном скрещивании // Достижения и актуальные проблемы генетики, биотехнологии и селекции животных. Витебск, 2021. С. 27–29. EDN: IXBBNPТяпугин С.Е., Калашникова Л.А., Новиков А.А. и др. Генетическая идентификация сельскохозяйственных и диких видов животных // Методическое пособие. Лесные Поляны: ФГБНУ “ВНИИплем”, 2021. С. 1–98. EDN: DWIYJBHeslot N., Yang H.P., Sorrells M.E., Jannink J.L. Genomic selection in plant breeding: A comparison of models // Crop Sci. 2012. V. 52. № 1. P. 146–160. https://doi.org/10.2135/cropsci2011.06.0297Kemp S.J., Brezinsky L., Teale A.J. A panel of bovine, ovine and caprine polymorphic microsatellites // Anim. Genetics. 1993. V. 24. № 5. P. 363–365. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.1993.tb00341.xMcKay S.D., Schnabel R.D., Murdoch B.M. et al. An assessment of population structure in eight breeds of cattle using a whole genome SNP panel // BMC Genetics. 2008. V. 20. № 9. P. 37. https://doi.org/10.1186/1471-2156-9-37Дунин И.М., Тяпугин С.Е., Калашникова Л.А. и др. Генофонд пород молочного скота в России: состояние, перспективы сохранения и использования // Зоотехния. 2019. № 5. С. 1–2. https://doi.org/10.25708/ZT.2019.18.21.001Модоров М.В., Ткаченко И.В., Грин А.А. и др. Генетическая структура популяции голштинизированного черно-пестрого скота на территории Урала // Генетика. 2021. Т. 57. № 4. С. 437–444. https://doi.org/10.31857/S001667582104010XФилиппова Н.П., Павлова Н.И., Корякина Л.П. и др. Микросателлитный анализ якутского скота // Животноводство и кормопроизводство. 2018. Т. 101. № 4. С. 58–63. EDN: VQTBKCЧасовщикова М.А. Генетическая характеристика голштинской породы крупного рогатого скота с использованием микросателлитных ДНК-маркеров // Изв. ОГАУ. 2019. Т. 2. № 76. С. 191–193.Калашникова Л.А., Хабибрахманова Я.А., Ганченкова Т.Б. и др. Генетическая характеристика крупного рогатого скота с использованием микросателлитов // Зоотехния. 2016. № 2. С. 9–11. EDN: VOJQUTШукюрова Е.Б., Лукашина А.А., Бузько А.Н. Генетическая характеристика голштинского крупного рогатого скота по ДНК-микросателлитам // Вестн. ДВО РАН. 2020. № 4(212). C. 47–52. https://doi.org/10.37102/08697698.2020.212.4.008Зиновьева Н.А., Гладырь Е.А. Генетическая экспертиза сельскохозяйственных животных: применение тест-систем на основе микросателлитов // Достижения науки и техники АПК. 2011. № 9. C. 19–20. EDN: OGBSUPГладырь Е.А., Горелов П.В., Маурчева В.Н. и др. Оценка результативности тест-системы на основе микросателлитов в проведении ДНК-экспертизы крупного рогатого скота // Достижения науки и техники АПК. 2011. № 8. С. 51–54. EDN: OBGJWRХарзинова В.Р., Карпушкина Т.В. Генетическая экспертиза сельскохозяйственных животных на основе анализа микросателлитов // Проблемы и перспективы научно-инновационного обеспечения агропромышленного комплекса регионов: Сб. докл. Междун. научно-практ. конф. Курск, 2019. С. 567–569. EDN: KRPNDORege J.E.O., Lipner M.E. African animal genetic resources: Their characterisation, conservation and utilisation // Proc. Res. Planning Workshop. 1992. P. 19–21.Spelman R.J. Utilisation of marker assisted selection in the New Zealand dairy industry. A thesis presented in partial fulfilment of the requirements for the degree of master of agricultural sci. in animal breeding and genetics at Massey University. Massey Univ. 1995. P. 1–95.Танана Л.А., Епишко О.А., Глинская Н.А. STR-локусы в контроле происхождения крупного рогатого скота белорусской черно-пестрой породы // С.-х. журн. 2014. Т. 2. № 7. С. 204–207. EDN: TBISCVМохаммад А.А., Бакай А.В. Сравнительная характеристика генетической структуры крупного рогатого скота сирийской породы Шами с голштинской и абердин-ангусской породами // Главный зоотехник. 2019. № 12. С. 23–30. EDN: TYJTOQКарымсаков Т.Н., Гладырь Е.А., Нурбаев С.Д. и др. Сравнительная характеристика аллелофонда крупного рогатого скота трех родственных пород черно-пестрого корня, разводимых в Республике Казахстан // Молочное и мясное скотоводство. 2017. № 3. С. 11–14. EDN: YTDPGHКузнецов В.М. F-статистики Райта: оценка и интерпретация // Проблемы биологии продуктивных животных. 2014. Т. 4. С. 80–104. EDN: TFRDMNЭрнст Л.К., Зиновьева Н.А., Коновалова Е.Н. и др. Изучение влияния прилития крови голштинского скота на изменение генофонда крупного рогатого скота отечественных пород с использованием ДНК-микросателлитов // Зоотехния. 2007. № 12. С. 2–4. EDN: JWZSMDАбдельманова А.С., Волкова В.В., Доцев А.В., Зиновьева Н.А. Характеристика генетического разнообразия современной и архивной популяций крупного рогатого скота черно-пестрой породы с использованием микросателлитных маркеров // Достижения науки и техники АПК. 2020. № 2. С. 34–38. https://doi.org/10.24411/0235-2451-2020-10207Pamilo P., Nei M. Relationships between gene trees and species trees // Mol. Biol. Evol. 1988. V. 5. № 5. P. 568–583. https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.molbev.a040517Rzhetsky A., Nei M. A simple method for estimating and testing minimum-evolution trees // Mol. Biol. Evol. 1992. V. 9. № 5. P. 945–967.Nei M., Tajima F., Tateno Y. Accuracy of estimated phylogenetic trees from molecular data. II. Gene frequency data // J. Mol. Evol. 1983. V. 19. № 2. P. 153–170. https://doi.org/10.1007/BF02300753Зиновьева Н.А., Гладырь Е.А., Багиров В.А., Брем Г. Динамика биоразнообразия отечественного черно-пестрого скота под воздействием кроссбридинга // Вавил. журн. генетики и селекции. 2015. Т. 19. № 2. С. 72–75. EDN: UCRFNH