CC BY
33
УДК 636.082.2
Математический анализ генетической структуры популяций голштинизированного скота некоторых хозяйств Красноярского края
Харитонов Т.А., Саяпин А. В., Герасимова Л.А.1
Важной задачей современной племенной работы является выделение генов, контролирующих хозяйственно-полезные признаки крупного рогатого скота. Успех селекционной работы в значительной степени зависит от точности определения племенной ценности животных [1].
Для красноярских хозяйств, специализирующихся на разведении молочных пород крупного рогатого скота, до настоящего времени не проводились математические исследования по выделению породы и оценки ее эффективности.
Большинство работ, связанных с исследованием генетических последовательностей, написаны с позиции биологии, генетики, селекции, медицины, иммунологии и т.д. В качестве примера можно привести работы Игнатьева И.В. «Полиморфизм гена МОЮ: популяционные и фармакогенетические аспекты», Хабибрахмановой Я.А. «Полиморфизм генов молочных белков и гормонов крупного рогатого скота», Урядни-кова М.В. «Частота встречаемости разных генотипов по соматотропину у коров разного происхождения» и т.п. Целью данной работы является ответ на вопрос, возможно ли выделить коров красно-пестрой породы Красноярского края в отдельную породу.
Исходя из вышесказанного, перед нами стояли следующие задачи:
• Расчет генетического расстояния между хозяйствами и различными породами;
• Проверка крупного рогатого скота на принадлежность к одной породе и его отличие от других;
• Кластеризация по генетическим факторам, по надоям;
• Корреляция генетических факторов с надоями;
• Математическое обоснование породообразования.
Нами были обработаны данные более чем по двум тысячам животных. Каждое животное проанализировано по 10 системам факторов крови. Система «Б» самая многочисленная, и может быть представлена комбинацией более 60 антигенов.
1 Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск, Россия.
Для выполнения поставленных задач необходимо разработать математические подходы к определению генетической структуры искусственных популяций крупного рогатого скота Красноярского края.
Данная работа включает в себя следующие этапы: расчет частот встречаемости генов, определение генетического сходства, кластеризация данных. Для проведения расчетов требуется соответствующее программное решение. Для его реализации был выбран язык программирования С#. В процессе работы были разработаны и программно реализованы математические методы: расчет частот встречаемости генов, определение генетического сходства и расстояния, иерархический анализ и кластеризация данных.
На основании предоставленных данных были построены матрицы генетического сходства и генетических расстояний и на их основе графы (Рис. 1, Рис. 2) необходимые для дальнейшей работы. На основе матриц сделано наблюдение - генетическое расстояние между популяциями отдельных хозяйств очень мало (Таб. 1, Таб. 2).
Объединенное Объединенное
Рис. 1. Граф на основе матрицы генетических расстояний относительно каждого из хозяйств.
Отображение генетических расстояний в виде графов позволяет более наглядно продемонстрировать различия и сходства между хозяйствами. Максимально близкими оказались генофонды животных Крас-нотуранского и Тубинского хозяйств. Наиболее генетически удалены друг от друга популяции Краснотуранского и Назаровского хозяйств. Это, скорее всего, связано с историей формирования стада.
Общий генофонд всего массива популяций голштинизированного красно-пестрого скота красноярского края обозначен, как «Объединенное». При сравнении общерегионального генофонда животных края с популяциями крс отдельных хозяйств оценивается специфичность каждой из представленных групп.
ЗАО_Краснотуранское
Рис. 2. Граф на основе матрицы генетических расстояний относительно данных по всем хозяйствам
На рисунке 2 показаны генетические расстояния относительно объединенных данных по животным всех хозяйств в отдельности, что дает возможность рассмотреть данные более комплексно.
Таблица 1.
Матрица генетических расстояний.
Объединенное ЗАО_Краснотуранское ЗАО_Назаровское ЗАО_Солгонское ЗАО_Тубинск
Объединенное 0 0,044534404 0,035427602 0,033464341 0,017273855
ЗАО_Краснотуран ское 0 0,142928858 0,071933366 0,057848664
ЗАО_Назаровское 0 0,069421596 0,058647079
ЗАО_Солгонское 0 0,070073716
ЗАО_Тубинск 0
Матрица генетических расстояний позволяет построить диаграмму Чекановского для графического изображения кластеров вдоль главной диагонали матрицы различия.
Сущность этого метода заключается в том, что всю амплитуду полученных величин сходства разбивают на ряд классов, а затем в матри-
це величин сходства заменяют эти величины штриховкой, различной для каждого класса. Затем, меняя порядок описаний в таблице, добиваются того, чтобы более сходные описания оказались рядом [5].
Таблица 2.
Матрица генетического сходства.
Объединенное ЗАО Краснотуранское ЗАО Назаровское ЗАО Солгонское ЗАО Тубинск
Объединенное 1 0,956442694 0,96519261 0,967089396 0,982874483
ЗАО Краснотуран ское 1 0,866815734 0,930592903 0,943792767
ЗАО Назаровское 1 0,932933276 0,943039529
ЗАО Солгонское 1 0,93232509
ЗАО Тубинск 1
Данный расчет подтверждает, что крупный рогатый скот хозяйств Красноярского края имеет особую генетическую структуру.
В дальнейшем предполагается математически обосновать, что выделилась новая порода или как скоро это произойдет, определить эффективность породы, рассчитать корреляцию генетических факторов с надоями для последующей селекции и повышения надоев.
По методике М.Ф. Иванова, которая считается эталоном для тех, кто занимается выведением новых пород, главными требованиями для успешного выделения новой породы методом воспроизводительного скрещивания являются:
• точное определение цели;
• подбор соответствующих хозяйств;
• выделение лучших, наиболее продуктивных генотипов элитной группы, соответствующих направлению работы;
• закрепление лучших генотипов, т.е. образование более или менее гомозиготных групп определенных генотипов и их фенотипов; и т.д.[2].
Необходимо будет сопоставить полученные данные с разработанной моделью новой породы. Если данные будут соответствовать модели, то можно будет сделать вывод о выделении новой породы. Иначе будет составлен прогноз о выделении новой породы.
Библиографический указатель:
1. Хабибрахманова Я. А. Полиморфизм генов молочных белков и гормонов крупного рогатого скота: автореф. дис. канд. биолог. наук / ФГНУ ВНИИПЛЕМ: 2009. - 16 с.
2. Гребень Л.К. Академик М.Ф. Иванов и его работы по выведению новых пород животных: - М.: Учпедгиз: 1949. - 54 с.
3. Урядников М.В. Частота встречаемости разных генотипов по соматотропину у коров разного происхождения. - Великие Луки: ФГОУ
ВПО «Великолукская государственная сельскохозяйственная академия», 2012.
4. Игнатьев И.В. Полиморфизм гена МОЮ: популяционные и фармакогенетические аспекты: автореф. дис. ... канд. биолог. наук 03.00.15. - Генетика / ГУ НЦ Биомедицинских технологий РАМН. - М., 2007. - 23 с.
5. Василевич В. И. Статистические методы в геоботанике: Л.: Наука, 1969. - 232 с.
Об авторах:
- Харитонов Тимофей Андреевич, Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск. E-mail: Trinita1227@yandex.ru
- Саяпин Александр Владимирович, Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск.
- Герасимова Людмила Анатольевна, Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск.
