НТП:

НТП: животноводство и кормопроизводство
УДК 636:2;4.082
ДНК-ТЕХНОЛОГИИ В СЕЛЕКЦИИ
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЖИВОТНЫХ
А.Ф. ЯКОВЛЕВ, член-корреспондент РАСХН, зав.
отделом
М.Г. СМАРАГДОВ, кандидат биологических наук,
ведущий научный сотрудник
ВНИИ генетики и разведения сельскохозяйственных животных Россельхозакадемии
В.С. МАТЮКОВ, кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник,
НИИ сельского хозяйства республики Коми Россельхозакадемии
E-mail: nipti38@mail.ru
Резюме. Оценка племенной ценности остается наиболее
сложным этапом в разведении сельскохозяйственных животных. Анализ полиморфизма одиночных нуклеотидов ДНК
всего генома дает возможность выявить связи локусов количественных признаков с тысячами маркеров и повысить ее
надежность с 30…40 % до 60…90 %, а благодаря сокращению
интервала поколений и стоимости проверки быков по качеству
потомства ускорить генетический прогресс.
Технологически молекулярная генетика, биометрия, кибернетика и биотехнология дали ключи к быстрому наследственному
преобразованию пород и популяций сельскохозяйственных
животных. Однако понимание отдалённых генетических последствий преобразования популяционных генофондов пока
отстаёт от прогресса технических возможностей. Поэтому
необходимо стремиться к получению качественной информации о внутривидовой генетической дифференциации и
дифференцированной селективной ценности популяционных
генофондов.
Ключевые слова: ДНК, полиморфизм, единичный нуклеотид,
маркёр, оценка, племенная ценность, бык-производитель,
геномная селекция, единичный нуклеотидный сайт.
Оценка племенной ценности сельскохозяйственных
животных, в том числе крупного рогатого скота, была и
остается наиболее сложным этапом в их разведении.
Проблема заключается в том, что для определения
племенной ценности необходимо сопоставить и проанализировать связь между селекционными признаками у предков, боковых родственников, потомков и
самого животного.
Популяционные генетики и статистики Райт и
Лаш в 1920-1940-х гг. разработали основы теории
селекции, которая позволила проводить анализ
наследования количественных признаков, прогнозировать генетические качества животных и оценивать эффективность селекции [1, 2]. В дальнейшем
на основе работ предшественников и собственных
исследований Хендерсон разработал методологию
наилучшего линейного несмещенного прогноза (Best
Linear Unbiased Prediction, BLUP) генотипа животных
[3], которая получила свое развитие в модели BLUP
Animal Model [4]. Сегодня на ней основаны национальные системы генетической оценки молочного
скота экономически развитых стран и интернациональная генетическая оценка, проводимая Центром
INTERBULL [5, 6].
А.С. Серебровский предложил метод прогноза
племенной ценности животных, который базируется на
использовании эффектов совместного (сцепленного)
наследования генов, контролирующих «сигнальные»
и селекционные признаки [7]. Анализ генетического
сцепления лежит в основе определения положения
Достижения науки и техники АПК, №08-2011
маркерных генов и генов, контролирующих селекционные признаки, один относительно другого.
Установить локализацию определенных генов,
вносящих вклад в формирование количественных признаков (к ним относится большинство хозяйственно
ценных) достаточно сложно, поскольку их фенотипическая изменчивость в значительной степени зависит от условий среды и контролируется многими
взаимодействующими генами. Гены ответственные за
изменчивость количественных признаков можно выявить только при статистическом анализе больших по
численности семейных выборок и наличии достаточно
большого числа генетических маркеров.
Цель нашей работы заключается в обзоре исследований в области разработки методов селекции с использованием современных технологий анализа генома.
До 1990-х гг. прошлого века для решения таких
задач использовали наследственные полиморфные
системы белков и моногенные морфологические
признаки, но количества генетических маркёров было
недостаточно. После разработки в середине 1980-х
гг. технологии полимеразной цепной реакции (ПЦР)
удалось открыть новый класс генетических маркеров,
определение которых основано на полиморфизме
ДНК. Быстрое развитие методов анализа ДНК привело к увеличению количества ДНК-маркеров. Их
потенциальное число позволяет насытить карту
хромосом до уровня необходимого для локализации
(определения места) генов, имеющих селективное
(отборное) значение. Дальнейшее совершенствование методов анализа ДНК, статистического анализа,
компьютерной техники и программного обеспечения
облегчили определение местоположения на хромосомах локусов, ответственных за количественные
признаки (Quantitative Trait Loci, QTL) и позволили
разработать метод маркерной селекции (MarkerAssisted Selection, MAS) [8, 9]. Широкое использование в генетических программах отдалённых
(межвидовых или межподвидовых) скрещиваний,
дало возможность резко повысить гетерозиготность
анализируемого материала и соответственно сократить объём необходимых исследований [8…10].
Определение местоположения на хромосоме (картирование) структурных генов на высоком разрешающем уровне предполагает высокую плотность и более
или менее равномерное распределение генетических
маркёров по всему геному. Чем больше таких маркёров,
тем точнее можно установить карту хромосомы.
На сегодняшний день в мировой практике активно ведется селекция с помощью SNP (single
nucleotide polymorphism) – однонуклеотидного полиморфизма (ОП) или полиморфизма единичного
нуклеотидного сайта. SNP чаще всего представлен
двухаллельной системой однонуклеотидного сайта
ДНК-последовательности.
Особенности последовательности четырех нуклеотидов отражают различия между отдельными животными, популяциями и породами. Это генетические
маркеры, часть которых может быть связана с количественными и качественными признаками животных.
SNP распределены по всему геному и отбор по таким
49
НТП: животноводство и кормопроизводство
маркёрам получил назваТаблица. Точность оценки племенной ценности голштинского скота в Герние «геномная селекция» мании по состоянию на 2010 год, % [15]
Метод оценки
(GS). Разработка технологии
Увеличение
Показатель
по качеству геномный точности
определения последовательпотомства
ности нуклеотидов ДНК всего
Признак продуктивности
генома (секвенирования) Удой
28
56
28
предоставила возможность Количество молочного жира
27
58
31
анализа связи полиморфиз- Количество молочного белка
32
59
27
33
59
26
ма до сотен тысяч марке- Содержание соматических клеток
34
51
17
ров-одиночных нуклеотидов, Долголетие
18
25
7
рассеянных по всему геному, Длительный сервис-период (более 56 дн.)
Продолжительность сухостойного периода
21
29
8
с племенными качествами
Количество мертворожденных телят
18
27
9
молочного скота.
Скорость молокоотдачи
28
57
29
Процедура генотипирова- Оценка экстерьера
ния включает взятие биоло- Высота в холке
23
51
28
24
47
23
гического материала (кровь, Индекс костистости
28
52
24
семя, ткань корни волос), Индекс шилозадости
22
48
26
выделение ДНК, секвени- Глубина вымени
Прикрепление вымени
27
45
18
рование генома с регистра- Ширина грудной клетки
24
46
22
цией SNP, компьютерный Постановка задних конечностей
15
31
16
сравнительный анализ этого
животного со сформированными картами сцепления
Сравнение эффективности геномной и традиционотдельных полиморфизмов с генетическими особенной (по качеству потомства) оценки племенных быков
ностями фенотипа. В результате определяют генетина примере селекции голштинского скота в Германии
ческую ценность животного в раннем возрасте и выпоказала, что точность нового метода по таким покарабатывают прогноз ценности его будущих потомков. В
зателям как удой, продукция молочного жира и белка
нашей стране такие исследования находятся на стадии
за лактацию, скорость молокоотдачи, экстерьерные
организации.
признаки возрастает в 2 раза и более (см. табл.).
С разработкой GS-технологии появилась возможМеньше повышается точность оценки по признакам,
ность одновременно отбирать большинство полиморфхарактеризующим продолжительность жизни и плоных локусов, определяющих селектируемый признак.
довитость, хотя и в этом случае она увеличивается до
Это позволяет экономить средства на проверку быков
уровня достаточного для эффективной селекции.
по качеству потомства, увеличить надежность оценки
Выводы. Многие специалисты считают, что раздо 60…70 % (против 30…40 % при оценке по предкам
работка технологии геномной оценки на современном
и качеству потомства), выбраковывать около 30 % неуровне наиболее значительное достижение в животноперспективных быков до их постановки на проверку.
водстве после освоения замораживания семени.
По оценкам экспертов экономия средств от испольВ сопроводительных документах из некоторых стран
зования GS, по сравнению с традиционной селекцией,
на импортируемое в Россию семя уже содержится индостигает 92 %, а эффективность отбора увеличиваетформация о геномной оценке производителя. Многие
ся в 2 раза [11…13]. В ряде стран, особенно в США и
государства, принадлежащие к международной оргаКанаде благодаря генотипированию нескольких тысяч
низации INTERBULL, подали свои заявки на участие
быков голштинской породы создана основа для разрав кооперации EuroGenomics. С 2009 г. в США и ряде
ботки алгоритмов отбора [14]. Быстрое накопление
других стран геномная селекция принята в качестве
информации по голштинской породе в значительной
официальной оценки племенной ценности ремонтных
степени объясняется её преобладанием во всем
бычков. Ряд американо-канадских фирм в племенных
мире, наличием подробных записей за последние
каталогах приводят официальную GS-оценку быков.
десятилетия и существованием системы междунаТехнологически молекулярная генетика, биометрия,
родного обмена данными о быках молочных пород
кибернетика, и биотехнология в комплексе дали ключи
через центр INTERBULL [5]. Международная коопек быстрому наследственному преобразованию пород
рация дает возможность увеличивать численность
и популяций сельскохозяйственных животных. Однако
референтной популяции, что позволяет повышать
понимание отдалённых генетических последствий этого
точность геномной оценки.
процесса пока отстаёт от бурного прогресса технических
В США с целью определения ассоциаций SNP с генами,
возможностей. Поэтому с помощью новых технических
которые контролируют селекционные признаки, проаналисредств необходимо стремиться в короткий срок полузированы около 40000 из 50000 SNP ДНК, выделенной из
чить качественную информацию о внутривидовой геспермы 8 тыс., оцененных по качеству потомства, быков,
нетической дифференциации и дифференцированной
семя которых было накоплено за последние 40 лет.
селективной ценности популяционных генофондов.
Литература.
1. Wright S. Mendelian analisis of the pure breeds of livestock. 1. The measurement of inbreeding and relationship // J. Heredity.-1923.
Т. 14. №3.- p. 339-348.
2. Lush J.L. The bull index problem in the light of modern genetics // J.Dairy Sci.-1933. 16. №6.-р. 501-522.
3. Henderson C.R. Applications of linear models in animal breeding. University of Guelph.-1984.-462p.
4. Henderson C.R. Estimations of variances in Animal Model and Reduced Animal Model for single traits and single records// J.
Dairy Sci.-1986. Т. 69. №5.- с.1394-1402.
5. Interbull. Procedures for international camparisons of dairy sires current practice and evaluation of methods INTERBULL.-Bulletin.
1986.-№1.
6. Кузнецов В.М. Методы племенной оценки животных с введением в теорию BLUP.-Киров: Зональный НИИСХ СевероВостока, 2003.-358 с.
50
Достижения науки и техники АПК, №08-2011
НТП: животноводство и кормопроизводство
7. Серебровский А.С. Генетический анализ. -М.: Наука, 1970. -342 с.
8. Захаров И.А. Генетические карты сельскохозяйственных животных.-Москва, 1995.-35с.
9. Смарагдов М. Г. Генетическое картирование локусов, ответственных за качественные показатели молока у крупного
рогатого скота.-Генетика.- 2006, Т. 42, №1. С 5-21.
10. Матюков В.С. Ещё раз о генофонде и селекции холмогорского скота.- Сыктывкар, 2007.-139 с.
11. Смарагдов М.Г. Тотальная геномная селекция с помощью SNP как возможный ускоритель традиционной селекции//
Генетика – 2009.-Т. 45, №6. -С. 725-728.
12. Яковлев А.Ф., Смарагдов М.Г. Значительное повышение точности оценки племенной ценности животных в молочном
скотоводстве// Зоотехния.-№5, 2011.-с. 2 -4.
13. VanRaden P.M., Sullivan P.G. International genomic evaluation methods for dairy cattle// Genet Sel Evol. – 2010. Т. 42. 1. С 7-15.
14. Zengting Liu, Franz R. Seefried, Friedrich Reinhardt, Stephan Rensing, Georg Thallerand Reinhard Reents. Impacts of both
reference population size and inclusion of a residual polygenic effect on the accuracy of genomic prediction//Genetics Selection
Evolution.-2011.Т. 43:19 doi:10.1186/1297-9686-43-19
15. Liu Z., Seefried F.R., Reinhardt F., Rensing S., Thallerand G., Reents R. Impacts of both reference popu-lation size and
inclusion of a residual polygenic effect on the accuracy of genomic predic-tion//Genetics Selection Evolution. – 2011. – Т. 43:19
doi:10.1186/1297-9686-43-19
DNA-TECHNOLOGY IN SELECTION OF AGRICULTURAL ANIMALS
A.F.Jakovlev, M.G.Smaragdov, V.S.Matjukov
Summary. The estimation of breeding value was and remains the most difficult stage in cultivation of agricultural animals and, in particular,
dairy cattle. The problem of an estimation of breeding value of an animal consists that for its definition it is necessary to compare and
analyse communication between selection signs at ancestors, lateral relatives, descendants and the animal.
The analysis of polymorphism of single nucleotides of DNA of all genome gives the chance to reveal communications of loci of quantitative
signs with thousand markers and to raise reliability of an estimation of breeding value of animals from 30-40 % to 60-90 % and at the
expense of reduction of an interval of generations and cost of check of bulls on quality of posterity to accelerate genetic progress.
Technologically molecular genetics, biometry, cybernetics, and biotechnology have given keys to fast hereditary transformation of
breeds and populations of agricultural animals. However the understanding of the remote genetic consequences of revolutionary change
of population gene pool while lags behind rough progress of technical possibilities. Therefore it is necessary to aspire to receive the
qualitative information on intraspecific genetic differentiation and the differentiated selective value of population gene pool by means
of new means.
Key words: DNA, polymorphism, an individual nucleotide, a marker, an estimation, breeding value, sier, genomic selection, single
nucleotide polymorphism.
УДК 636.082.2
ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ТЕСТ-СИСТЕМЫ
НА ОСНОВЕ МИКРОСАТЕЛЛИТОВ В ПРОВЕДЕНИИ
ДНК-ЭКСПЕРТИЗЫ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА*
Е.А. ГЛАДЫРЬ, кандидат биологических наук, зав.
лабораторией
П.В. ГОРЕЛОВ, кандидат биологических наук, научный сотрудник
В.Н. МАУРЧЕВА, кандидат ветеринарных наук, старший научный сотрудник
А.В. ШАХИН, кандидат биологических наук, старший
научный сотрудник
ВНИИ животноводства Россельхозакадемии
Ю.И. ЧИНАРОВ, доктор сельскохозяйственных наук
ООО «БИОСТРИМ»
Н.А. ЗИНОВЬЕВА, член-корреспондент РАСХН, зам.
директора
ВНИИ животноводства Россельхозакадемии
E-mail: n_zinovieva@mail.ru
Резюме. Показана результативность тест-системы на основе
микросателлитов, разработанной во ВНИИ животноводства,
для проведения ДНК-экспертизы крупного рогатого скота.
Используемые локусы (TGLA126, TGLA122, TGLA227, INRA023,
ILST005, ILST006, ETH185, ETH10, ETH225, BM1818, BM1824,
BM2113, SPS115) сформированны в две мультиплексные
панели. Число микросателлитов, совпадающих для разработанной и зарубежных тест-систем, варьирует от 9 до 11.
Биоматериал для исследования был взят от животных черно* Исследования выполнены при финансовой поддержке
Минобрнауки РФ, проекты № 16.512.11.2212.
Достижения науки и техники АПК, №08-2011
пестрой (n = 31 гол.), голштинской (n = 63 гол.), симментальской (n = 56 гол.), швицкой (n = 30 гол.), холмогорской (n = 19
гол.), бестужевской (n = 34 гол.), костромской (n = 65 гол.),
ярославской (n = 31 гол.) и бурой швицкой (n = 123 гол.) пород.
Для сравнения достоверность происхождения подтверждена
исследованием по 8-и генетическим системам (A, B, F-V, J, L,
M, S, Z) групп крови. Число информативных и эффективных
аллелей на локус микросателлитов было выше, чем аналогичных показателей по группам крови: 5,0 ± 0,3 против 2,6 ±
0,5 и 4,3 ± 0,3 против 3,4 ± 1,7 соответственно. Вероятность
идентичности генотипов особей по 13 микросателлитам в
зависимости от породы практически исключена и составляет
от 6,8 × 10-14 до 2,1× 10-11 для неродственных животных и от
8,2 × 10-6 до 1,1 × 10-5 для полусибсов. Установлены высокие
уровни достоверности результатов подтверждения (P>0,99)
и исключения (P>0,9999) родителей. Показано 100 %-ное
совпадение результатов оценки происхождения 47 пар мать
– дочь с результатами анализа по группам крови.
Ключевые слова: генетическая экспертиза, тест-системы,
отцовство, микросателлиты, породы крупного рогатого скота
Контроль происхождения (отцовства) животных
– обязательное условие ведения племенной работы.
Сегодня для этого применяют иммуногенетические и
молекулярно-генетические методы анализа. Причем
если эффективность использования эритроцитарных
антигенов групп крови доказана рядом авторов [1], то
для широкого освоения в России молекулярно-генетических методов необходимо проведение исследо-
51