---

У статті наведені результати дослідження генетико-популяційної структури в стаді корів м’ясного напряму продуктивності шаролезької породи української селекції (ДПДГ «Гонтарівка», Харківської області). Аналіз генетичної мінливості в дослідній групі тварин проводили з використанням 10 мікросателітних локусів рекомендованих FAO-ISAG: ETH225, BM2113, ETH3, BM1818, BM1824, ILSTS006, INRA023, TAGLA053, TAGLA122, ETH10. Продукти ампліфікації розділяли в нативних поліакриламідних гелях. Всі досліджені локуси виявились поліморфними. Кількість виявлених алелів на локус коливалась від 2 (ETH10) до 10 (TGLA053) (у середньому 5 алелів на локус), розмір яких знаходився в межах від 117 п.н. (ETH3) – до 307 п.н. (ILSTS006). Переважна більшість досліджених локусів належить до інформативно-цінних маркерів (РІС > 0,5). Найбільш поліморфними виявилися локуси TGLA053 (РІС=0,81) та INRA023 (РІС=0,72). Розраховано основні популяційно-генетичні параметри за досліджуваними локусами. Найвищі значення показників гетерозиготності (Не) і ефективної кількості алелів (n_e) були властиві локусам TGLA053 (Н_е=0,82, n_e=5,7) та INRA023 (Н_е=0,73, n_e=3,8). Мінімальні значення фактичної гетерозиготності встановлені для локусів ETH10 (Н_o=0,21) і TGLA122 (Н_o=0,44).

Для більшості мікросателітних локусів властивим є рівноважний стан між фактичними і очікуваними показниками частот генотипів, Вірогідне відхилення у вигляді дефіциту гетерозигот встановлено лише для локусу TGLA122 (F_is = 0,29; p < 0,05).

Проаналізовано зміни в генетичній структурі дослідної популяції корів породи шароле порівняно з даними попередніх років та популяцій з інших регіонів світу. Отримані результати свідчать про суттєве звуження генетичної мінливості у вітчизняній популяції шароле. Це може мати в подальшому негативні наслідки  та потребує поповнення алельного різноманіття та контролю генетичних процесів в селекційно-племінній роботі за використання ДНК-маркерів.

 

References

Debrauwere, H., Gendrel, C., Lechat, S. Dutreix, M. (1997). Differences and similarities various tandem repeat sequences: minisatellites and microsatellites, Biochimie, Vol, 79, P, 577–586. https://doi.org/10.1016/S0300-9084(97)82006-8.

Dzitsiuk, V., Guzevatiy, O., Lytvynenko, T., & Guzeev, Y. (2020). Genetic polymorphism of buffalo Bubalus bubalis bubalis by cytogenetic and molecular markers. Agricultural Science and Practice, 7(1), 24-31. https://doi.org/10.15407/agrisp7.01.024.

FAO. (2011). Molecular genetic characterization of animal genetic resources. FAO animal production and health guidelines, No, 9, Rome, Italy, URL: http://www.fao.org/docrep/014/i2413e/i2413e00.pdf.

FAO/ISAG. (2004). Secondary Guidelines. Measurement of Domestic Animal Diversity (MoDAD): New recommended microsatellite markers.  URL: http://dad.fao.org/en/refer/library/guidelin/marker.pdf.

Koskinen, M.T. (2006). Development of STR assays for identification and forensic testing. In: Proceedings of the 30th International Conference on Animal Genetics, 2006, Porto Seguro, Brazil. Belo Horizonte, Brazil: CBRA, 2006. W582: 21. https://www.isag.us/Docs/2006ISAG_Proceedings.pdf.

Kramarenko, A. (2019). Genetic structure of the Southern meat cattle breed based on microsatellite markers. Scientific Messenger of LNU of Veterinary Medicine and Biotechnologies. Series: Agricultural Sciences, 21(91), 21-28. https://doi.org/10.32718/nvlvet-a9104.

Kramarenko, A. S., Gladyr, E. A., Kramarenko, S. S., Pidpala, T.V., Strikha, L.A., Zinovieva, N. A. (2018). Genetic diversity and bottleneck analysis of the Red Steppe cattle based on microsatellite markers. Ukrainian Journal of Ecology, Vol, 8 (2), P. 12–17. https://www.researchgate.net/publication/324068904

Kulibaba, R. A., Liashenko, Y. V. (2016). Influence of the PCR artifacts on the genotyping efficiency by the microsatellite loci using native polyacrylamide gel electrophoresis. Cytology and Genetics, Vol, 50, № 3, P, 162–167. DOI: 10.3103/S0095452716030087.

Ladyka, V.І., Khmelnychyi, L.M., Lyashenko, Y.V., Kulibaba, R.O. (2019). Analysis of the genetic structure of a population of Lebedyn cattle by microsatellite markers, Regulatory Mechanisms in Biosystems, Vol, 10 (1), P, 45–49, DOI:10,15421/021907

Liashenko, Y. V., Kulibaba, R. A., Marchuk, V. S, Kulibaba, S. V. (2024). The Scientific and Technical Bulletin of the Institute of Animal Science NAAS of Ukraine. №132. 87-99. DOI 10.32900/2312-8402-2024-132-87-99.

Mishra, S. P., Mishra, C., Mishra, D. P., Rosalin, B. P., Bhuyan, C. (2017). Application of advanced molecular marker technique for improvement of animal: A critical review, Journal of Entomology and Zoology Studies, Vol, 5 (5), P, 1283–1295. https://www.researchgate.net/publication/320298591.

Peakall, R., Smouse, P.E. (2012). GenAIEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research – an update. Bioinformatics. 28 (19): 2537– 2539.  doi: 10.1093/bioinformatics/bts460.

Petrenko, S.M., Nosevych, D.K., Tokar, Yu.I., Uhnivenko, A.M. (2016). Naukovi osnovy rozvytku miasnoho skotarstva v Ukraini. K.: KOMPRYNT,330 c. (in Ukrainian) https://nubip.edu.ua/sites/default/files/u249/naukovi_osnovi_rozvitku_myasnogo_skotarstva_v_ukrayini.pdf.

Putnova, L., Vrtkova, I., Srubarova, P., & Stehlik, L. (2011). Utilization of a 17 microsatellites set for bovine traceability in Czech cattle populations. Iranian Journal of Applied Animal Science, 1(1), 31–37. https://sanad.iau.ir/fa/Journal/ijas/DownloadFile/1023224.

Al-Jubori, S.M. & Senkal, R.H. (2023). Genetic Diversity And Productive Performance In Local And Imported Iraqi Cows Using Microsatellite Markers. The Iraqi Journal Of Agricultural Sciences, 54(6):1538-1547. Doi:10.36103/Ijas.V54i6.1854.

Senan, S., Kizhakayil, D., Sasikumar, B., Sheeja, T. (2014). Methods for development of microsatellite markers: an overview. NotSciBiol, Vol, 6 (1) P, 1–13. DOI: https://doi.org/10.15835/nsb619199.

Shel’ov, A. V. (2015). Polimorfizm mikrosatelitnykh lokusiv DNK u riznykh vydiv  sil’s’kohospodars’kykh  tvaryn  [Polymorphism  of  microsatellite  DNA  loci in different species of farm animals]. Animal Breeding and Genetics, 50, 183–190 (in Ukrainian).  http://nbuv.gov.ua/UJRN/rgt_2015_50_28

Shel’ov, A. V., Kopylov, K. V., Kramarenko, S. S., & Kramarenko, O. S. (2017). Analysis of population-genetic processes in different cattle breeds by microsatellite loci of DNA. Agricultural Science and Practice, 4(1), 74–78. DOI: https://doi.org/10.15407/agrisp4.01.074

Shkavro, N. M., Radko, A., Slota, E., & Rossokha, V. I. (2010). Polimorfizm mikrosatelitnykh markeriv DNK dvokh porid velykoyi rohatoyi khudoby  [Polymorphism of microsatellite DNA markers two breeds of cattle]. Visnyk Kharkivs’koho Natsional’noho Universytetu imeni V.  N.  Karazina. Seriya Biolohiya, 905(11), 120–126 http://nbuv.gov.ua/UJRN/VKhb_2010_905_11_19. (in Ukrainian).

Shkavro, N., Blyzniuk, O., Pomitun, I., & Babicz, M. (2018). Evaluation of the genetic structure and main productive traits of Lebedyn cattle based on genetic markers  polymorphism. Journal of Animal Science Biology and Bioeconomy, 36(2), 17–26. DOI: 10.24326/jasbbx.2018.2.2.

Sifuentes-Rincón, A.M., Puentes-Montiel, H., & ParraBracamonte, G.M. (2007). Assessment of genetic structure in Mexican Charolais herds using microsatellite markers. Electronic Journal of Biotechnology, 10(4), 492–499. doi: 10.4067/S0717- 34582007000400002.

Snegin, E. A., Kramarenko, A. S., Snegina, E. A., & Kramarenko, S. S. (2019). Evaluation of genetic diversity and relationships among eight Russian and Ukrainian cattle breeds based on microsatellite markers. Regulatory Mechanisms in Biosystems, 10(4), 388-393. https://doi.org/10.15421/021958.

Zhao, J., Zhu, C., Xu, Z., Jiang, X., Yang, S., & Chen, A. (2017). Microsatellite markers for animal identification and meat traceability of six beef cattle breeds in the Chinese market. Food Control, 78, 469–475. doi:10.1016/j.foodcont.2017.03.017.