Кузнецов Василий Михайлович, доктор с.-х. наук, профессор, зав. лабораторией популяционной генетики в животноводстве
ул. Ленина, д. 166а, г. Киров, 610007
Vasiliy M. Kuznetsov, DSc in Agricultural Science, professor, Head of the Laboratory of Population Genetics in Animal Husbandry
Lenin str., 166a, Kirov, 610007
Генотипы по 11 локусам микросателлитов ДНК 84 быков семи пород использовали для полокусной оценки 14 показателей аллельного разнообразия/дифференциации. К сформированным матрицам данных из оригинальных и преобразованных оценок размерностью 11×14 применены традиционные и многомерные методы статистики. Наименьшей изменчивостью характеризовались оценки гетерозиготности – 8-14 %. Изменчивость числа аллелей на локус и показателей дифференциации пород была на уровне 20-26%, индексов фиксации – 38-44 %. Установлены статистически значимые корреляции Кендалла (0,8-1,0) между показателями аллельного богатства и гетерозиготности, индексами фиксации, показателями дифференциации. Изменчивость преобразованных оценок показателей разнообразия/дифференциации в пределах локуса была в диапазоне 6-32%, в том числе, по локусам Eth3, Tgla122, Eth225, Bm2113 – 6-12%, локусам Inra23, Tgla126, Eth10 – 15-20 %, локусам Tgla227, Sps115, Tgla53, Bm1824 – 28-32 %. Непараметрический тест Mann-Whitney-Wilcoxon показал статистически значимые различия медиан локуса Eth3 с локусом Bm2113, локуса Tgla126 с локусами Eth3, Inra23, Tgla122, Eth225, Bm2113, Bm1824, Eth10. Анализ главных компонент (РСА) выделил две компоненты с общей информативностью 95,2 %. Первая учитывала 59,4 % общей дисперсии, имела наибольшие нагрузки по показателям внутрипородного разнообразия и была определена как «альфа-компонента». Вторая объясняла 35,8 % общей дисперсии, имела высокие нагрузки по показателям межпородной дифференциации и была определена как «бета-компонента». 2D-РСА-ординация показала, что для анализируемых породных выборок, локусов и мер разнообразия имела место характерная группировка локусов. Локусы Tgla227 и Tgla53 сформировали группу А, группу В – локусы Tgla122, Eth225, Eth10, группу С – локусы Inra23, Bm2113 и Bm1824. Локусы условной группы D (Eth3, Tgla126, Sps115) были определены как «нетипичные». Валидность ординации подтверждали расчётами по редуцированным данным (размерностью 11×7) и методом неметрического многомерного шкалирования (nMDS). Согласованность ординаций по тесту Прокруста была 96 % (pperm = 0,001). Аналогичную классификацию локусов дал кластерный анализ (UPGMA) с бутстрэп-вероятностями кластера А – 73 %, В – 100 %, С – 73 %, D – 47 %. Были рассчитаны дистанции и показатели сходства (S) профилей локусов со сводными оценками по 11 локусам (определены как «истинные»). Локусы Tgla126 и Sps115 имели S ≈ 40 %, Tgla53 и Bm1824 – на уровне 60 %; Inra23, Tgla227 и Bm2113 – 70-75 %, локусы Eth3, Tgla122, Eth225 и Eth10 – 84-88 %. Среднее абсолютное отклонение оценок показателей разнообразия по четырём локусам с S≥84 % от «истинных» оценок было 3,4 %, по четырём локусам с S≤60 % – 12,4 %. По компонентным оценкам для каждого локуса был рассчитан тотальный показатель разнообразия (γLV). Линейная связь γLV с полокусными оценками γ-разнообразия с вероятностью 95 % находилась в интервале 0,73-0,98, ранговая корреляция Кендалла была 0,67 (pvalue = 0,005). Проведённое исследование вносит определённый вклад в расширение инструментариев для обработки молекулярно-генетических данных при анализе аллельного разнообразия в подразделённых популяциях.
Genotypes of the 11 DNA microsatellite loci of 84 bulls of seven breeds were used to evaluate 14 indicators of allelic diversity/differentiation. Traditional and multidimensional statistical methods were applied to the data matrices from the original and transformed estimates (11×14). Estimates of heterozygosity had coefficients of variability of 8-14 %, the number of alleles per locus and indicators of differentiation of breeds at the level of 20-26 %, fixation indices – 38-44 %. Statistically significant Kendall correlations (0.8-1.0) between indicators of allelic richness and heterozygosity, fixation indices, and differentiation indicators were established. The variability of the transformed estimates of diversity/differentiation indicators by loci was in the range of 6-32 %. Including by loci Eth3, Tgla122, Eth225, Bm2113 – 6-12 %, loci Inra23, Tgla126, Eth10 – 15-20 %, loci Tgla227, Sps115, Tgla53, Bm1824 – 28-32 %. The nonparametric Mann-Whitney-Wilcoxon test showed statistically significant differences in the medians of the Eth3 locus with the Bm2113 locus, the Tgla126 locus with the Eth3, Inra23, Tgla122, Eth225, Bm2113, Bm1824, Eth10 loci. The principal component analysis (PCA) identified two components with a total information content of 95,2 %. The first one took into account 59.4 % of the total variance, had the highest loads in intra-breed diversity data and was defined as an «alpha component». The second accounted for 35.8 % of the total variance, had the highest loads in inter-breed differentiation data and was defined as a «beta component». 2D-PCA-ordination showed that a characteristic grouping of loci took place for the analyzed breeds (samples), loci and measures of diversity. Loci Tgla227 and Tgla53 formed group A, group B – loci Tgla122, Eth225, Eth10, group C – loci Inra23, Bm2113 and Bm1824. The loci of the conditional group D (Eth3, Tgla126, Sps115) were defined as «untypical». Validation of ordination was confirmed by calculations on reduced data (dimension 11×7) and the method of non-metric multidimensional scaling (nMDS). The consistency of ordinations according to the Procrust test was 96 % (pperm <0.001). A similar classification of loci was obtained by cluster analysis (UPGMA) with butstrap probabilities of cluster: A – 73, B – 100, C – 73, D – 47 %. The distances and similarity indicators (S) between the profiles of loci and the «true» summary estimates for 11 loci were calculated. Loci Tgla126 and Sps115 had S ≈ 40 %, loci Tgla53 and Bm1824 – at the level of 60 %, loci Inra23, Tgla227 and Bm2113 – 70-75 %, loci Eth3, Tgla122, Eth225 and Eth10 – 84-88 %. The average absolute deviation of the estimates of diversity indicators for the four loci with S≥84 % from the «true» estimates was 3.4 %, for the four loci with S≤60 % – 12.4 %. According to component scores, a general diversity index, γLV, was calculated for each locus. Its correlation with the estimates of the Shannon/Sherwin′s γ-diversity with a 95 % probability value was in the range of 0.73-0.98, Kendall's rank correlation was 0.67 (pvalue = 0.005). The conducted research makes a certain contribution to the expansion of tools for processing molecular genetic data in the analysis of allelic diversity in subdivided populations.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.