Внутрипопуляционная генетическая дифференциация стада северных оленей Ямальской опытной станции
Северное оленеводство — ведущая отрасль животноводства на Крайнем Севере России, которая является одной из древнейших форм хозяйственной деятельности и источником доходов коренных народов. Рентабельность оленеводства, как и любой отрасли животноводства, во многом зависит от эффективности селекционно-племенной работы. Несмотря на огромные достижения в генетике и селекции, информационных технологий, племенная работа в северном оленеводстве ведется устаревшими, традиционными методами.
Как правило, в оленеводстве отсутствуют племенной учет, учет индивидуальной продуктивности животных. Оценка продуктивности осуществляется визуально, по фенотипическим признакам, в первую очередь по упитанности и рослости. Поэтому для дальнейшего развития оленеводства необходимо совершенствовать уровень племенной работы за счет применения современных методов селекции и разведения. Такими подходами являются внедрение и использование в оленеводстве маркер-ассоциированной и геномной селекции.
Микросателлиты (STR-маркеры, короткие тандемные повторы) считаются удобными и доступными маркерами для проведения генетического анализа. Это обусловлено высоким уровнем их полиморфизма и повторяемостью результатов генотипирования. STR-маркеры используют для генетической экспертизы происхождения, оценки генетического разнообразия, исследования генезиса и генетической дифференциации пород, популяций и др. Анализ полиморфизма микросателлитов может сочетаться в комплексе с изучением полиморфизма структурных или митохондриальных генов.
Генофонды популяций северных оленей формируются в результате микроэволюционных процессов, в основном дрейфа генов при реализации случайных спариваний особей, давления естественного отбора и антропогенных технологических факторов. В результате миграции особей из других стад и хозяйств, скрещивания с дикими особями, неконтролируемой элиминации животных генетические процессы в популяциях трудно поддаются прогнозу.
Тем не менее для оценки генетического разнообразия, минимизации инбридинга в процессе разведения возникает необходимость проведения генетического анализа популяций (пород, стад) северных оленей. При этом выборочная оценка должна осуществляться прижизненно преимущественно по особям, которые представляют репродуктивную ценность и внесут существенный вклад в формирование будущего генофонда.
Цель исследований — провести оценку внутрипопуляционной генетической дифференциации стада северных оленей ненецкой породы.
Материалы и методы исследования
Исследования выполнены в 2023–2024 гг. в лаборатории северного оленеводства Тюменского научного центра Сибирского отделения Российской академии наук. Объектом исследований служили северные олени ненецкой породы Ямальской опытной станции Тюменского НЦ СО РАН (г. Салехард). Образцами для ДНК-анализа являлись кусочки тканей ушной раковины животных (n = 100). Отбор проб осуществляли путем отсечения мягких тканей щипцами для ушных выщипов во время проведения бонитировки. Образцы помещали в пластиковые пробирки типа Эппендорф, консервировали этиловым 96%-ным спиртом.
Молекулярно-генетические исследования проведены в Российской инновационной биотехнологической компании ООО «Гордиз» (г. Москва, Россия). Выделение ДНК осуществляли с использованием набора DNeasy Blood & Tissue Kit (Qiagen, Германия), амплификацию — на термоциклере Labcycler (SensoQuest, Германия). Генотипирование выполнено по 16 микросателлитным локусам (Rt6, BMS1788, Rt30, Rt1, Rt9, Rt7, Rt24, FCB193, BMS745, NVHRT16, OheQ, C217, C32, T40, C276, C143) с помощью набора COrDIS Reindeer (ООО «Гордиз», Россия) методом мультиплексного ПЦР-анализа с последующей детекцией флуоресцентно меченых фрагментов в условиях капиллярного электрофореза. Специфичность генотипирования проверяли, используя контрольные образцы, входящие в состав набора.
На основе установленного микросателлитного профиля исследуемую выборку северных оленей в программе Structure 2.3.4 (Pritchard Lab, Stanford University, USA) подразделяли от 2 до 10 кластеров. Уровень кластеризации, обеспечивающий максимальную внутреннюю однородность и внешнюю дифференциацию, использовали для деления животных на группы в зависимости от апостериорной вероятности (Q) принадлежности к кластерам.
Из особей, вероятность членства которых в конкретном кластере была максимальной, сформировали группы. С применением программы GenAlEx 6.503 по группам, выделенным в каждом кластере, определили основные генетические параметры: число наблюдаемых (NA) и эффективных (NE) аллелей, индекс Шеннона (I), уровень наблюдаемой (HO) и ожидаемой (HE) гетерозиготности, индексы фиксации (Fis,Fst), число приватных аллелей, их частоту (q) и сумму частот (Σq).
Генетические дистанции между кластерами (k) и популяцией в целом (Pop) рассчитали различными способами: DN, uDN, Gst, G’stN, G’stH, G»st, Dest.
Результаты и обсуждение
Исследование в программе Structure выборки генотипированных по 16 микросателлитным локусам животных показало низкую генетическую дифференциацию между особями. Максимальный уровень дифференциации был установлен при подразделении выборки на 5 кластеров (рис. 1).
В результате деления на кластеры при k = 5 (табл. 1) были сформированы группы с численностью от 16 до 25 животных с минимальной вероятностью принадлежности к кластеру от 0,213 (k2), максимальной — до 0,610 (k2). Средние значения Q находились в пределах 0,257–0,366.
Проведенная в программе GenAlEx генетическая оценка показала (табл. 2), что в исследованной выборке присутствуют 119 аллелей (в среднем по 7,438 на локус). Максимальное количество наблюдаемых микросателлитов пришлось на k5 (6,188), минимальное — на k3 (5,188). Число эффективных аллелей было наибольшим в k5 (3,903), наименьшим — в k1 (3,110). Одновременно первый кластер по значению индекса Шеннона характеризовался меньшим генетическим разнообразием (I = 1,202), пятый — напротив, максимальным (I = 1,414). В целом уровень аллельного разнообразия исследуемой популяции составил 1,413. Наблюдаемая средняя гетерозиготность особей в k5 была выше на 0,083, чем в k1, а ожидаемая — на 0,074. Разница несмещенного показателя ожидаемой гетерозиготности между 1 и 5 кластерами составила 0,051.
Оценка F-статистики показала, что по k1, k4 и k5 присутствовал незначительный избыток гетерозигот (-0,061–0,029), по k2 и k3 установили соответствие наблюдаемой и ожидаемой гетерозиготности. В целом по Pop отмечена небольшая редукция гетерозигот, что косвенно указывает на присутствие незначительного инбридинга и снижения генетического разнообразия в исследуемой выборке северных оленей.
Полокусный анализ соответствия наблюдаемого распределения частот генотипов ожидаемому по закону Харди — Вайнберга показал (табл. 3), что по всем кластерам, за исключением локуса C276 k2 (р ≤ 0,05), отсутствуют значимые отклонения. В целом в Pop установили статистически значимое отклонение наблюдаемого распределения генотипов от ожидаемого по локусам RT6 (р ≤ 0,05), RT24 (р ≤ 0,001) и C217 (р ≤ 0,05).
Анализ специфичных для каждого кластера аллелей показал (табл. 4), что по k1 и k2 выявлены по 2 приват-аллеля: по локусам Rt6 и C276 с суммарной частотой 0,060; Rt7240 и FCB193138 с общей частотой 0,079 соответственно. Встречаемость 3 приват-аллелей в k4 составила 0,100, которые находились в локусах Rt1, BMS745, NVHRT16. Пятый кластер характеризовался максимальным значением частот специфичных микросателлитов (Σq = 0,219), находящихся в 5 локусах: BMS1788, Rt30, Rt7, OheQ, Rt24. В отличие от других кластеров, k3 не имел приват-микросателлитов, что, по-видимому, обусловлено высокой генетической гомогенностью и наименьшим аллельным разнообразием животных данной группы.
Оценка генетического сходства между сформированными группами показала, что минимальная генетическая дистанция, рассчитанная по Нею (табл. 5, рис. 2), установлена между k2 и k4 (0,043), максимальная — между k2 и k3 (0,119). Вариация несмещенных оценок генетической дивергенции по Нею была ниже некорректированных, а между k2 и k4 вовсе отсутствовала. Попарные оценки генетических дистанций между группами (кластерами), рассчитанные разными методами, дали сходные результаты ранжирования величин генетического различия.
Сравнение аллельных характеристик между отдельными кластерами и популяцией в целом с использованием различных статистических подходов выявило некоторые различия. Так, стандартная генетическая дистанция Нея характеризовалась наибольшим значением при сравнении Pop с k3 (DN = 0,049), а наименьшим — Pop с k2 (DN = 0,025), при этом, по несмещенной оценке, различий по парам Pop-k2 и Pop-k5 не выявили (uDN = 0,000). Выраженная удаленность k3 от популяции в целом подтверждает высокую внутреннюю генетическую гомогенность и низкую аллельную дифференциацию животных данного кластера.
Дистанция между популяцией и кластерами, основанная на индексе фиксации, была максимальной по парам Pop-k1 (Fst = 0,013) и Pop-k3 (Fst = 0,013), минимальной — по Pop-k2 (Fst = 0,007). Gst,-статистика между выборками P-k1 и P-k3 была наибольшей (Gst = 0,006), а по Pop-k2 и Pop-k5 — наименьшей (Gst = -0,001). Нормированные оценки коэффициентов генной дифференциации по Нею (G’stN) и Хедрику (G’stH, G»st) имели сходную закономерность. Dest-статистика показала максимальную генетическую дифференциацию между Pop-k1 и Pop-k3 (Dest = 0,021), минимальную — для Pop-k2 (Dest = -0,004).
Выводы
Деление популяции с помощью программы Structure 2.3.4 на 5 кластеров позволило с невысокой вероятностью членства в собственном кластере сформировать генетически дифференцированные группы особей, из которых наибольшим аллельным разнообразием обладали животные, отнесенные к k5, а наименьшим — к k1.
Кластеризация позволила выявить приват-аллели, наибольшее количество которых было характерно для k5. Используя различные способы оценки генетического различия, наиболее дистанцированными по отношению к аллелофонду исследованной популяции можно считать k1 и k3.
По стаду северных оленей ненецкой породы Ямальской опытной станции в целом наблюдали незначительную редукцию гетерозигот, минимизировать которую можно путем целенаправленного отбора и подбора особей в зависимости от их индивидуальных генотипов или принадлежности группы особей к кластеру, установленных по результатам кластерного анализа.
В целом проведенные исследования полиморфизма микросателлитов показали, что генотипированная выборка северных оленей ненецкой породы представляет генетически слабодифференцированный массив.
Об авторах
Николаев Семён Викторович; кандидат ветеринарных наук, заведующий лабораторией северного оленеводства
semen.nikolaev.90@mail.ru; https://orcid.org/0000-0001-5485-4616
Матюков Валерий Самуилович; кандидат биологических наук, научный сотрудник
nipti38@mail.ru; https://orcid.org/ 0000-0002-3504-6864
Филатов Андрей Викторович; доктор ветеринарных наук, научный сотрудник
fav6819@yandex.ru; https://orcid.org/0000-0003-4557-844x
Федеральный исследовательский центр «Тюменский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук», ул. им. Малыгина, 86, Тюмень, 625026, Россия
УДК 639.111.11: 575
DOI: 10.32634/0869-8155-2024-388-11-82-86
