Современные подходы генетической идентификации породной принадлежности сельскохозяйственных животных (обзор)

Для дальнейшего совершенствования породных качеств сельскохозяйственных животных необходима селекция, базирующаяся на достоверной информации о принадлежности животных к той или иной породе, что является залогом качественной селекционной работы. В связи с этим возникает необходимость поиска новых методов надежной идентификации породной принадлежности животных. В статье приведен анализ методов, основанных на достижениях современной генетики, которые используются для получения более точной информации при определении породной принадлежности животных. Дано краткое описание методов определения видовой и породной идентификации животных на основе молекулярных маркеров ДНК. Анализируются методы, основанные на изучении полиморфизма митохондриальной ДНК и микросателлитов. Особое внимание в настоящем обзоре уделено послед-ним наиболее перспективным достижениям в области высокопроизводительных технологий генотипирования, основанных на полиморфизме единичных нуклеотидов (SNP). Анализ литературных источников показал, что каждая порода сельскохозяйственных животных характеризуется своей уникальной генетической структурой, что позволит дать объективный результат при определении породной принадлежности.

1. Larson G., Piperno D. R., Allaby R. G., Purugganan M. D., Andersson L., Arroyo-Kalin M. et al. Current perspectives and the future of domestication studies. Animal Domestication: A Brief Overview. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2014;111(17):6139-6146. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1323964111

2. Bovo S., Ribani A., Muñoz M., Alves E., Araujo J. P., Bozzi R. et al. Whole-genome sequencing of European autochthonous and commercial pig breeds allows the detection of signatures of selection for adaptation of genetic resources to different breeding and production systems. Genetics Selection Evolution. 2020;52(1):1-19. DOI: https://doi.org/10.1186/s12711-020-00553-7

3. Muñoz-Colmenero M., Blanco O., Arias V., Martinez J. L., Garcia-Vazquez E. DNA authentication of fish products reveals mislabeling associated with seafood process ing. Fisheries. 2016;41(3):128-138. DOI: https://doi.org/10.1080/03632415.2015.1132706

4. Naaum A., Hanner R. Seafood Authenticity and Traceability: A DNA-based Pespective. Academic Press. 2016. 198 p.

5. Lo Y. T., Shaw P. C. DNA-based techniques for authentication of processed food and food supplements. Food Chem. 2018;240:767-774. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2017.08.022

6. Xing R. R., Hu R. R., Han J. X., Deng T. T., Chen Y. DNA barcoding and mini-barcoding in authenticating processed animal-derived food: A case study involving the Chinese market. Food chemistry. 2020;309:125653. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2019.125653

7. Palumbo F., Scariolo F., Vannozzi A., Barcaccia G. NGS-based barcoding with mini-COI gene target is useful for pet food market surveys aimed at mislabelling detection. Scientific reports. 2020;10:17767. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-74918-9

8. Matthes N., Pietsch K., Rullmann A., Näumann G., Pöpping B., Szabo K. The Barcoding Table of Animal Species (BaTAnS): a new tool to select appropriate methods for animal species identification using DNA barcoding. Molecular Biology Reports. 2020;47:6457-6461. DOI: https://doi.org/10.1007/s11033-020-05675-1

9. Zia Q., Alawami M., Mokhtar N. F. K., Nhari R. M. H. R. Hanish I. Current analytical methods for porcine identification in meat and meat products. Food chemistry. 2020;324:126664. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2020.126664

10. Girish P. S., Anjaneyulu A. S. R., Viswas K. N., Shivakumar B. M., Anand M., Patel M., Sharma B. Meat species identification by polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) of mitochondrial 12S rRNA gene. Meat science. 2005;70(1):107-112. DOI: https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2004.12.004

11. Torres T. E., Castillo V. P., Calderón A. B. Molecular identification of Diptera of forensic importance with the gene (COI Barcode), La Paz Bolivia. Medicina Legal de Costa Rica. 2020;37(2):93-101.

12. Yang C., Lv Q., Zhang A. Sixteen Years of DNA Barcoding in China: What Has Been Done? What Can Be Done? Frontiers in Ecology and Evolution. 2020;8:57. DOI: https://doi.org/10.3389/fevo.2020.00057

13. Mitra I., Roy S., Haque I. Application of molecular markers in wildlife DNA forensic investigations. Journal Forensic Science Medicine. 2018;(4):156-160.

14. Abbas G., Nadeem A., Javed M, Ali M. M., Aqeel M., Babar M. E. et al. Mitochondrial cytochrome-b, cytochrome-c and D-loop region based phylogenetic and diversity analysis in blackbuck (Antilope cervicapra). Kafkas University Vet Fak Derg. 2020;26(1):25-31. DOI: https://doi.org/10.9775/kvfd.2019.22108

15. Zhang Y., Wu Q., Yang L., Chen X., Wang C., Zhang Y. et al. Characterization of the complete mitochondrial genome sequence of golden wild yak and revealed its phylogenetic relationship with 9 yak subspecies. Mitochondrial DNA Part B. 2019;4(1):660-661. DOI: https://doi.org/10.1080/23802359.2019.1568215

16. Green M. E., Appleyard S. A., White W., Tracey S., Devloo-Delva F., Ovenden J. R. Novel multimarker comparisons address the genetic population structure of silvertip sharks (Carcharhinus albimarginatus). Marine and Freshwater Research. 2019;70(7):1007-1019. DOI: https://doi.org/10.1071/MF18296

17. Pratt E. A., Beheregaray L. B., Bilgmann K., Zanardo N., Diaz-Aguirre F., Möller L. M. Hierarchical metapopulation structure in a highly mobile marine predator: the southern Australian coastal bottlenose dolphin (Tursiops cf. australis). Conservation Genetics. 2018;19:637-654. DOI: https://doi.org/10.1007/s10592-017-1043-6

18. Detwiler K. M. Mitochondrial DNA analyses of Cercopithecus monkeys reveal a localised hybrid origin for C. Mitis doggetti in Gombe National Park, Tanzania. International Journal of Primatology. 2019;40:28-52. DOI: https://doi.org/10.1007/s10764-018-0029-7

19. Singh G., Sriniva Y., Kuma G. C., Sing A., Sharm C. P., Gupt S. K. Identification of selected wild felids using hair morphology and forensically informative nucleotide sequencing (FINS): Wildlife forensics prospective. Legal Medicine. 2020;44:101692. DOI: https://doi.org/10.1016/j.legalmed.2020.101692

20. Монахова М. А., Горячева И. И., Кривцов Н.И. Генетическая паспортизация Apis mellifera. Проблемы и методы. Пчеловодство. 2009;(4):12-13.

21. Knaus B. J., Cronn R., Liston A., Pilgrim K., Schwartz M. K. Mitochondrial genome sequences illuminate maternal lineages of conservation concern in a rare carnivore. BMC ecology. 2011;11:10. URL: http://www.biomedcentral.com/1472-6785/11/10

22. Лебедев И. Г., Пименов Н. В., Ломсков М. А. Порода как биотехнология. Кролиководство и звероводство. 2020;(3):40-44. DOI: https://doi.org/10.24411/0023-4885-2020-10306

23. Улимбашев М. Б., Кулинцев В. В., Селионова М. И., Улимбашева Р. А., Абилов Б. Т., Алагирова Ж. Т. Рациональное использование генофонда ценных пород животных с целью сохранения биологического разнообразия. Юг России: экология, развитие. 2018;13(2):165-183. DOI: https://doi.org/10.18470/1992-1098-2018-2-165-183

24. Akanno E. C., Chen L., Abo-Ismail M. K., Crowley J. J., Wang Z., Li C. et al. Genomic prediction of breed composition and heterosis effects in Angus, Charolais, and Hereford crosses using 50K genotypes. Canadian J Anim Sci. 2017;97(3):431-438. DOI: https://doi.org/10.1139/cjas-2016-0124

25. Szemethy D., Mihalik B., Frank K., Nagy T., Újváry D., Kusza S. et al. Development of Wild Boar SpeciesSpecific DNA Markers for a Potential Quality Control and Traceability Method in Meat Products. Food Analytical Methods. 2021;14:18-27. DOI: https://doi.org/10.1007/s12161-020-01840-1

26. Столповский Ю. А. Популяционно-генетические основы сохранения генофондов доместицированных видов животных. Вавиловский журнал генетики и селекции. 2013;17(4-2):900-915. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=21170051

27. Ольховская Л. В., Дегтярев Д. Ю., Криворучко С. В. Сравнительный анализ фенотипического состава полиморфных белковых и ферментных систем крови овец разного направления продуктивности. Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. 2014;(2):44-46. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=21249329

28. Diyaware M. Y., Ahmed A. B., Akinyemi A. A., Suleiman S. B. Haemoglobin polymorphism in wild and cultured African catfish (Clarias gariepinus Burchell, 1822). Ife Journal of Science. 2017;19(2):293-301. DOI: https://doi.org/10.4314/ijs.v19i2.9

29. Паскевич Г. А., Ковальський Ю. В., Сахацький Н. И. Генетическая структура кроссов яичных кур и их хозяйственно-полезные качества. Науковий вісник Львівського національного університету ветеринарної медицини та біотехнологій імені С. З. Ґжицького. 2016;(65)1-3. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=25996832

30. Flueck W. T., Smith-Flueck J. A. M. Blood proteins of red deer introduced to Patagonia: genetic origins and variability. Animal Production Science. 2011;51(4):359-364.

31. Дубовскова М.П., Колпаков В. И., Ворожейкин А. М., Киц Е. А. Формирование генеалогической структуры герефордов по гено- и фенотипическим признакам. Животноводство и кормопроизводство. 2017;(2(98)):30-38. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=29408330

32. Мариуца А. Э. Исследование генетической структуры карпов при использовании генетикобиохимических систем. Актуальные проблемы интенсивного развития животноводства. 2018;(21-1):123-127. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=35199515

33. Гонтов М. Е., Кольцов Д. Н. Молочная продуктивность и гетегогенность в EAB, EAF локусах бурого швицкого скота. Аграрный научный журнал. 2020;(6):53-58. DOI: https://doi.org/10.28983/asj.y2020i6pp53-58

34. Дромашко С., Конева О. Генетическая паспортизация пород белорусского карпа. Наука и инновации. 2010;(11(93)):36-40. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=28434351

35. Dromashko S., Koneva O. Geneticheskaya pasportizatsiya porod belorusskogo karpa. [Genetic certification of carp breeds of the belarusian]. Nauka i innovatsii = The Science and Innovations. 2010;(11(93)):36-40. (In Belarus). URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=28434351

36. Кулибаба Р. А., Ляшенко Ю. В., Юрко П. С. Генетическая дифференциация пород кур украинской селекции с использованием различных типов молекулярно-генетических маркеров. Сельскохозяйственная биология. 2018;53(2):282-292. DOI: https://doi.org/10.15389/agrobiology.2018.2.282rus

37. Demir E., Balcioğlu M. S. Genetic diversity and population structure of four cattle breeds raised in Turkey using microsatellite markers. Czech Journal of Animal Science. 2019;64(10):411-419. DOI: https://doi.org/10.17221/62/2019-CJAS

38. Волкова В. В., Романенкова О. С., Костюнина О. В., Зиновьева Н. А. Характеристика аллелофонда региональных популяций холмогорской породы крупного рогатого скота с использованием STR-маркеров. Генетика – фундаментальная основа инноваций в медицине и селекции: мат-лы VIII научн.-практ. конф. с международ. участием. Ростов-на-Дону, Таганрог, 2019. С. 210-211.

39. Харзинова В. Р., Зиновьева Н. А. Анализ генетического разнообразия пород свиней с использованием микросателлитных маркеров. Биотехнология в растениеводстве, животноводстве и сельскохозяйственной микробиологии: cб. тез. докладов 20-й Всерос. конф. молодых учёных, посвященной памяти академика РАСХН Георгия Сергеевича Муромцева. М., 2020. С. 139-141.

40. Karsli B. A., Demir E., Fidan H. G., Karsli T. Assessment of genetic diversity and differentiation among four indigenous Turkish sheep breeds using microsatellites. Archives Animal Breeding. 2020;63(1):165-172. DOI: https://doi.org/10.5194/aab-63-165-2020

41. Денискова Т. Е., Сермягин А. А., Багиров В. А., Охлопков И. М., Гладырь Е. А., Иванов Р. В., 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

42. Зиновьева Н. А., Сермягин А. А., Доцев А. В., Боронецкая О. И., Петрикеева Л. В., Абдельманова А. С. 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

43. Rujirawat T., Sridapan T., Lohnoo T., Yingyong W., Kumsang Y., Sae-Chew P., Krajaejun T. Single nucleotide polymorphism-based multiplex PCR for identification and genotyping of the oomycete Pythium insidiosum from humans, animals and the environment. Infection, Genetics and Evolution. 2017;54:429-436. DOI: https://doi.org/10.1016/j.meegid.2017.08.004

44. Panetto J. C. D. C., Machado M. A., da Silva M. V. G., Barbosa R. S., dos Santos G. G., de MH Leite R., Peixoto M. G. C. Parentage assignment using SNP markers, inbreeding and population size for the Brazilian Red Sindhi cattle. Livestock Science. 2017;204:33-38. DOI: https://doi.org/10.1016/j.livsci.2017.08.008

45. Diao S., Huang S., Xu Z., Ye S., Yuan X., Chen Z., Li J. Genetic diversity of indigenous pigs from South China area revealed by SNP array. Animals. 2019;9(6):361. DOI: https://doi.org/10.3390/ani9060361

46. Brito L. F., McEwan J. C., Miller S.P., Pickering N. K., Bain W. E., Dodds K. G., Clarke S.M. Genetic diversity of a New Zealand multi-breed sheep population and composite breeds’ history revealed by a high-density SNP chip. BMC genetics. 2017;18(1):25. DOI: https://doi.org/10.1186/s12863-017-0492-8

47. Tozaki T., Kikuchi M., Kakoi H., Hirota K., Nagata S., Yamashita D., Petersen J. L. Genetic diversity and relationships among native Japanese horse breeds, the Japanese Thoroughbred and horses outside of Japan using genome-wide SNP data. Animal genetics. 2019;50(5):449-459. DOI: https://doi.org/10.1111/age.12819

48. Kharzinova V.R., Dotsev A.V., Solovieva A., Wimmers K., Reyer H., Brem G., & Zinovieva N.A. PSVIII-23 High-density SNP marker based genetic diversity and population structure study of reindeer populations. Journal of Animal Science. 2019;97(3):265-266. DOI: https://doi.org/10.1093/jas/skz258.540

49. Bansal V, Libiger O. Fast individual ancestry inference from DNA sequence data leveraging allele frequencies for multiple populations. BMC Bioinformatics. 2015;16:4. DOI: https://doi.org/10.1186/s12859-014-0418-7

50. Gibbs R. A., Taylor J. F., Van Tassell C. P., Barendse W., Eversole K. A. et al. Genome-wide survey of SNP variation uncovers the genetic structure of cattle breeds. Science. 2009;324(5926):528-532. DOI: https://doi.org/10.1126/science.1167936

51. Suekawa Y., Aihara H., Araki M., Hosokawa D., MannenH., Sasazaki S. Development of breed identification markers based on a bovine 50K SNP array. Meat science. 2010;85(2):285-288. DOI: https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2010.01.015

52. Wilkinson S., Wiener P., Archibald A. L., Law A., Schnabel R. D., McKay S. D., Ogden R. Evaluation of ap-proaches for identifying population informative markers from high density SNP chips. BMC genetics. 2011;12(1):45.

53. Cheong H. S., Kim L. H., Namgoong S., Shin H. D. Development of discrimination SNP markers for Hanwoo (Korean native cattle). Meat science. 2013;94(3):355-359. DOI: https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2013.03.014

54. Cooper T. A., Wiggans G. R., Null D. J., Hutchison J. L., Cole J. B. Genomic evaluation, breed identification, and discovery of a haplotype affecting fertility for Ayrshire dairy cattle. Journal of dairy science. 2014:97(6):3878-3882. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2013-7427

55. Зиновьева Н. А., Доцев А. В., Сермягин А. А., Виммерс К., Рейер Х., Солкнер Й., Денискова Т. Е., Брем Г. Изучение генетического разнообразия и популяционной структуры российских пород крупного рогатого скота с импользованием полногеномного анализа SNP. Сельскохозяйственная биология. 2016;51(6):788-800. DOI: https://doi.org/10.15389/agrobiology.2016.6.788rus

56. Saravanan K. A., Panigrahi M., Kumar H., Parida S., Bhushan B., Gaur G. K. et al. Genome-wide assessment of genetic diversity, linkage disequilibrium and haplotype block structure in Tharparkar cattle breed of India. Animal Biotechnology. 2020;1-15.

57. Gärke C., Ytournel F., Bed’hom B., Gut I., Lathrop M., Weigend S., Simianer H. Comparison of SNPs and microsatellites for assessing the genetic structure of chicken populations. Animal Genetics. 2012;43(4):419-428. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2011.02284.x

58. Kijas J. W., Lenstra J. A., Hayes B., Boitard S., Porto Neto L. R., San Cristobal M. et al. Genome-wide analysis of the world's sheep breeds reveals high levels of historic mixture and strong recent selection. PLoS Biol. 2012;10(2): e1001258. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1001258

59. Денискова Т. Е., Доцев А. В., Гладырь Е. А., Сермягин А. А., Багиров В. А., Хомподоева У. В., Ильин А. Н., Брем Г., Зиновьева Н. А. Валидация панели SNP-маркеров для контроля происхождения локальных российских пород овец. Сельскохозяйственная биология. 2015;50(6):746-755. DOI: https://doi.org/10.15389/agrobiology.2015.6.746rus

60. Mateus J. C, Russo-Almeida P. A. Traceability of 9 Portuguese cattle breeds with PDO products in the market using microsatellites. Food Control. 2015;47:487-492. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2014.07.038

61. Dimauro C., Nicoloso L., Cellesi M., Macciotta N. P. P., Ciani E., Moioli B., Crepaldi P. Selection of discrimi-nant SNP markers for breed and geographic assignment of Italian sheep. Small Ruminant Research. 2015;128:27-33. DOI: https://doi.org/10.1016/j.smallrumres.2015.05.001

62. Groeneveld L. F., Lenstra J. A., Eding H., Toro M. A., Scherf B., Pilling D., Negrini R., Finlay E. K., Jianlin H., Groeneveld E., Weigend S. The GLOBALDIV Consortium Genetic diversity in farm animals–a review. Animal Genetics. 2010;41(s1):6-31. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2010.02038.x 62. Wu Q., Zhou G., Yang S., Abulikemu B. T., Luo R., Zhang Y., Li X., Xu X., Li C. SNP genotyping in sheep from northwest and east China for meat traceabilityJournal of Consumer Protection and Food Safety. 2017;12(2):125-130. DOI: https://doi.org/10.1007/s00003-017-1092-2

63. Michailidou S., Tsangaris G., Fthenakis G. C., Tzora A., Skoufos I., Karkabounas S. C., Arsenos G. Genomic diversity and population structure of three autochthonous Greek sheep breeds assessed with genome-wide DNA arrays. Molecular Genetics and Genomics. 2018;293(3):753-768. DOI: https://doi.org/10.1007/s00438-018-1421-x

64. Deniskova T. E., Dotsev A.V., Selionova M. I., Kunz E., Medugorac I., Reyer H., Zinovieva N. A. Population structure and genetic diversity of 25 Russian sheep breeds based on whole-genome genotyping. Genetics Selection Evolu-tion. 2018;50(1):1-16.

65. Ajmone-Marsan P., Colli L., Han J. L., Achilli A., Lancioni H., Joost S. et al. The characterization of goat genet-ic diversity: Towards a genomic approach. Small Ruminant Research. 2014;121(1):58-72. DOI: https://doi.org/10.1016/j.smallrumres.2014.06.010

66. Tosser-Klopp G., Bardou P., Bouchez O., Cabau C., Crooijmans R., Dong Y. et al. Design and characterization of a 52K SNP chip for goats. PloS one. 2014;9(1):e86227. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0086227

67. Michailidou S., Tsangaris G. T., Tzora A., Skoufos I., Banos G., Argiriou A., Arsenos G. Analysis of genome-wide DNA arrays reveals the genomic population structure and diversity in autochthonous Greek goat breeds. PloS one. 2019;14(12):e0226179. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0226179

68. Wang Z., Chen Q., Yang Y., Yang H., He P., Zhang Z., Pan Y.A genome-wide scan for selection signatures in Yorkshire and Landrace pigs based on sequencing data. Animal genetics. 2014;45(6):808-816. DOI: https://doi.org/10.1111/age.12229

69. Jeong H., Song K. D., Seo M., Caetano-Anollés K., Kim Ja., Kwak W. et al. Exploring evidence of positive se-lection reveals genetic basis of meat quality traits in Berkshire pigs through whole genome sequencing. BMC Genet. 2015;(16):104. DOI: https://sci-hub.do/10.1186/s12863-015-0265-1

70. Muñoz M., Bozzi R., García-Casco J., Núñez Y., Ribani A., Franci O. et al. Genomic diversity, linkage disequi-librium and selection signatures in European local pig breeds assessed with a high density SNP chip. Scientific reports. 2019;9(1):13546. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-019-49830-6

71. Pertoldi C., Kristensen T. N., Loeschcke V., Berg P., Praebel A., Stronen A. V., Fredholm M., Proschowsky H. F., Fredholm M. Characterization of the genetic profile of five Danish dog breeds. Journal of animal science. 2013;91(11):5122-5127. DOI: https://doi.org/10.2527/jas.2013-6617

72. Tkaczyk A., Kowal K., Slaska B. Mitochondrial D-loop informative SNPs in identification of dog’s breed. Medycyna Weterynaryjna. 2020;76(6):341-344. DOI: https://doi.org/10.21521/mw.6394