Сравнение методов оценки генетической дифференциации популяций по микросателлитным маркерам

Проведены сравнительные исследования восьми методов оценки генетической дифференциации по микро-сателлитным (STR) маркерам (11 локусов) ДНК на примере семи породных выборок (N = 84) молочного скота. Диапазон показателей генетического разнообразия выборок был: числа аллелей на локус – 3,5-6,2, числа эффективных аллелей на локус – 2,4-4,3, индекса Шеннона – 0,95-1,56, наблюдаемой и ожидаемой гетерозиготности – 0,56-0,97 и 0,53-0,75. Сводные оценки генетической дифференциации методами группы А (FST, GST и GST(NEI)) составили 13,4, 10,3 и 11,8 % (pperm < 0,001); различия между оценками были статистически незначимыми. Оценки методами группы В (G'ST(HED), G''ST(HED), DEST) составили 36,4, 37,5 и 29,2 % (pperm < 0,001); различия между оценками также были статистически незначимыми. Оценки, полученные методами группы В, статистически значимо превышали оценки методами группы А почти в 3 раза. Методами групп А, В и С (GDN и uGDN) были рассчитаны парные по выборкам генетические дистанции. Несмотря на значительные различия в оценках, тест Мантеля показал высокую степень соответствия матриц генетических дистанций (RM ≥ 0,97; pperm < 0,001), которая про-явилась в проекциях генетических отношений породных выборок на плоскости 1 и 2 главных координат. В совокупности две первые главные координаты объясняли 97-99 % STR-изменчивости в матрицах генетических дистанций. Можно полагать, что при оценке текущей дифференциации популяций по STR-маркерам следует использовать методы группы В. Из них – DEST-статистику, как не зависящую от уровня внутрипопуляционной гетерозиготности. При исследовании пространственной ординации генофондов популяций, по всей вероятности, правомерно использовать любой метод.

1. Галинская Т. В., Щепетов Д. М., Лысенков С. Н. Предубеждения о микросателлитных исследованиях и как им противостоять. Генетика. 2019;55(6):1-16. DOI: https://doi.org/10.1134/S0016675819060043

2. Зиновьева Н. А., Сермягин А. А., Доцев А. В., Боронецкая О. И., Петрикеева Л. В., Абдельманова А. С., Brem G. Генетические ресурсы животных: развитие исследований аллелофонда российских пород крупного рогатого скота – Миниобзор. Сельскохозяйственная биология. 2019;54(4):631-641. DOI: https://doi.org/10.15389/agrobiology.2019.4.631rus

3. Карафет Т. М., Зегура С. Л., Хаммер М.Ф. Историческое освоение человеком новых территорий: роль древних популяций Азии в заселении Америки. Информационный вестник ВОГиС. 2006;10(1):7-23. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=9573134

4. Kalinowski S. T. Evolutionary and statistical properties of three genetic distances. Molec. Ecol. 2002;11(8):1263-1273. DOI: https://doi.org/10.1046/j.1365-294X.2002.01520.x

5. Wright S. The genetical structure of populations. Annals of Eugenics. 1951;15(4):323-354. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1469-1809.1949.tb02451.x

6. Nei M. Genetic distance between populations. Amer. Natur. 1972;106(949):283-292. URL: https://www.jstor.org/stable/2459777

7. Кузнецов В. М. F-статистики Райта: оценка и интерпретация. Проблемы биологии продуктивных животных. 2014;4:80-104. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=22833217

8. Nei M., Chesser R. K. Estimation of fixation indexes and gene diversities. Ann. Hum. Genet. 1983;47(3):253-259. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1469-1809.1983.tb00993.x

9. Nei M. Definition and estimation of fixation indices. Evolution. 1986;40(3):643-645. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1558-5646.1986.tb00516.x

10. Hedrick P. W. Perspective: Highly variable loci and their interpretation in evolution and conservation. Evolution. 1999;53(2):313-318. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1558-5646.1999.tb03767.x

11. Hedrick P. W. A standardized genetic differentiation measure. Evolution. 2005;59(8):1633-1638. URL: https://www.jstor.org/stable/3449070

12. Jost L. GST and its relatives do not measure differentiation. Molec. Ecol. 2008;17(18):4015-4026. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2008.03887.x

13. Nei M. Estimation of average heterozygosity and genetic distance from a small number of individuals. Genetics. 1978;89(3):583-590. URL: https://www.genetics.org/content/89/3/583

14. Heller R., Siegismund H. R. Relationship between three measures of genetic differentiation GST, DEST and G'ST: how wrong have we been? Molec. Ecol. 2009;18(10):2080-2083. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-294x.2009.04185.x

15. Волкова В. В., Денискова Т. Е., Костюнина О. В., Амерханов Х. А., Добрынина Т. И., Зиновьева Н. А. Характеристика аллелофонда локальных пород крупного рогатого скота России по микросателлитным маркерам. Генетика и разведение животных. 2018;1:3-10. DOI: https://doi.org/10.31043/2410-2733-2018-1-3-10

16. Sermyagin A. A., Dotsev A. V., Gladyr E. A., Traspov A. A., Deniskova T. E., Kostyunina O. V., Reyer H., Wimmers K., Barbato M., Paronyan I. A., Plemyashov K. V., Sölkner J., Popov R. G., Brem G., Zinovieva N. A. Whole-genome SNP analysis elucidates the genetic structure of Russian cattle and its relationship with Eurasian taurine breeds. Genet. Sel. Evol. 2018;50(37):1-13. DOI: https://doi.org/10.1186/s12711-018-0408-8

17. Yurchenko A., Yudin N., Aitnazarov R., Plyusnina A., Brukhin V., Soloshenko V., Lhasaranov B., Popov R., Paronyan I. A., Plemyashov K. V., Larkin D. M. Genome-wide genotyping uncovers genetic profiles and history of the Russian cattle breeds. Heredity. 2018;120:125-137. DOI: https://doi.org/10.1038/s41437-017-0024-3

18. Юдин Н. С., Ларкин Д. М. Происхождение, селекция и адаптация российских пород крупного рогатого скота по данным полногеномных исследований. Вавиловский журнал генетики и селекции. 2019;23(5):559-568. DOI: https://doi.org/10.18699/VJ19.525

19. Волкова В. В., Романенкова О. С., Денискова Т. Е., Мишина А. И., Костюнина О. В., Зиновьева Н. А. Характеристика аллелофонда холмогорской породы крупного рогатого скота с использованием STR-маркеров. Молочное и мясное скотоводство. 2019;(7):3-7. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=41852279

20. Deniskova T. E., Dotsev A. V., Selionova M. I., Kunz E., Medugorac I., Reyer H., Wimmers K., Barbato M., Traspov A. A., Brem G., Zinovieva N. A. Population structure and genetic diversity of 25 Russian sheep breeds based on whole-genome genotyping. Genet. Sel. Evol. 2018;50(29). DOI: https://doi.org/10.1186/s12711-018-0399-5

21. Денискова Т. Е., Костюнина О. В., Соловьева А. Д., Зиновьева Н. А. Изучение генетического разнообразия и дифференциации региональных популяций романовских овец по микросателлитным маркерам. Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2018;64(3):75-80. DOI: https://doi.org/10.30766/2072-9081.2018.64.3.75-80

22. Khrabrova L. A., Blohina N. V., Suleymanov O. I., Rozhdestvenskaya G. A., Pustovoy V. F. Assessment of line differentiation in the Thoroughbred horse breed using DNA microsatellite loci. Вавиловский журнал генетики и селекции. 2019;23(5):569-574. DOI: https://doi.org/10.18699/VJ19.526

23. Харзинова В. Р., Костюнина О. В., Карпушкина Т. В., Быкова О. А., Зиновьева Н. А. Изучение популяционной структуры и генетического разнообразия свиней породы венгерская мангалица на основе анализа микросателлитов. Аграрный вестник Урала. 2019;7(186):77-81. DOI: https://doi.org/10.32417/article_ 5d52b081b3e348.43320197

24. Kharzinova V. R., Dotsev A. V., Deniskova T. E., Solovieva A. D., Fedorov V. I., Layshev K. A., Romanenko T. M., Okhlopkov I. M., Wimmers K., Reyer H., Brem G., Zinovieva N. A. Genetic diversity and popu-lation structure of domestic and wild reindeer (Rangifer tarandus L. 1758): A novel approach using BovineHD BeadChip. PLoS ONE. 2018. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0207944

25. Форнара М. С., Крамаренко А. С., Шаров М. А., Зиновьева Н. А. Исследование аллелофонда и генетической дифференциации дальневосточных пчел. Достижения науки и техники АПК. 2016;30(10):101-104. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=27175140

26. Peakall R., Smouse P.E. GENALEX 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research. Molec. Ecol. 2006;6(1):288-295. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x

27. Peakall R., Smouse P. GenAlEx Tutorial 1: Introduction to population genetic analysis. Australian National University. 2012. 57 p. URL: https://mafiadoc.com/genalex-tutorial-1-introduction-to-population-genetic-_597ef8441723dd6ae3e07272.html

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

29. Кузнецов В. М. Снижает ли кроссбридинг генетическое разнообразие? или Разведение и сохранение пород молочного скота в России. Киров: НИИСХ Северо-Востока, 2017. 104 с. Режим доступа: http://vm-kuznetsov.ru/files/book/Pap2017_he.pdf

30. Денискова Т. Е., Сермягин А. А., Багиров В. А., Охлопков И. М., Гладырь Е. А., Иванов Р. В., Брем Г., Зиновьева Н. А. Сравнительное исследование информативности STR и SNP маркеров для внутривидовой и межвидовой дифференциации рода Ovis. Генетика. 2016;52(1): 90-96. DOI: https://doi.org/10.7868/S0016675816010021

31. Hartl D. L., Clark A. G. Principles of Population Genetics. Third Edition. Sunderland, Massachusetts: Sinauer Associates, Inc., 1997. 542 p. URL: https://archive.org/details/B-001-001-062/page/n13

32. Meirmans P. G. Using the AMOVA framework to estimate a standardized genetic differentiation measure. Evolution. 2006;60(11):2399-2402. DOI: https://doi.org/10.1111/j.0014-3820.2006.tb01874.x

33. Кузнецов А. В., Тулинова О. В. Характеристика породных компонент айрширского стада ПАО «ПЗ им. В.И.Чапаева» Краснодарского края. Генетика и разведение животных. 2019;2:24-29. DOI: https://doi.org/10.31043/2410-2733-2019-2-24-29

34. Gautier M., Laloë D., Moazami-Goudarzi K. Insights into the Genetic History of French Cattle from Dense SNP Data on 47 Worldwide Breeds. PLoS ONE. 2010;5(9): e13038. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0013038

35. Плёмб Ч. Типы и породы сельскохозяйственныхъ животныхъ. С.-Петербургъ, 1913. 560 c.

36. Ружевский А. Б., Рубан Ю. Д., Бердник П. П. Породы крупного рогатого скота. М.: «Колос»; 1980. 246 с.