CC BY
13Г.Е. Сулимова, Н.В. Кол, М.Н. Рузина, К.Ю. Столповский, В.Н. Воронкова, И.С. Бояринцева, Ю.А. Столповский
РАЗРАБОТКА УНИВЕРСАЛЬНОГО МЕТОДА ОЦЕНКИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО РАЗНООБРАЗИЯ И ПАСПОРТИЗАЦИИ ПОРОД И ПОПУЛЯЦИЙ ДОМЕСТИЦИРОВАННЫХ ВИДОВ ЖИВОТНЫХ
Учреждение Российской академии наук Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН Российская Федерация, 119991, г. Москва, ул. Губкина, д. 3
Введение
Перед человечеством в XXI веке стоят две глобальные проблемы: это, во-первых, обеспечение постоянно растущего населения Земли продуктами питания, и продовольственная безопасность каждой отдельной страны, а, во-вторых, сохранение биоразнообразия нашей планеты, что необходимо для поддержания устойчивого состояния биосферы. Тесно связана с ними проблема сохранения генетического разнообразия видов одомашненных животных и культурных растений. Общепризнано, что наилучшим способом сохранения разнообразия видов сельскохозяйственных животных является сохранение разнообразия пород внутри одомашненного вида. Насколько необходимо сохранение породного разнообразия? Например, в некоторых странах Европы и Ближнего Востока (Чехии, Израиле и т.п.) обходятся разведением 2-3-х лучших пород мировой селекции в каждом виде сельскохозяйственных животных. Однако такая сельскохозяйственная политика чревата неприятными, если не сказать, катастрофичными последствиями, в особенности, для Российской Федерации. В отличие от небольших Европейских стран, Российская Федерация занимает обширные территории, на которых сосредоточено множество агроэкологических зон. Для этих зон необходимы различные животные, адаптированные к местным условиям, способные приносить в этих условиях качественную, а порой и уникальную продукцию (например, сыры из молока ярославских коров или яка, пух оренбургских и алтайских коз и т.п.). Породы - для европейской части страны и Сибири, севера и юга, гор и лесов, для территорий, изобилующих естественными пастбищами и для окрестностей мегаполисов, где дорога каждая сотка земли. Породы - для традиционного или
интенсивного животноводства. Породы - для определенного жизненного уклада. Иными словами, Российской Федерации необходимы и узкоспециализированные, и многофункциональные породы.
Когда мы говорим о домашних (сельскохозяйственных) животных, речь идет не только об уникальных генофондах, национальных аг-роресурсах, продовольственной безопасности, но и о социальной защищенности, сохранении народных традиций, знаний, которые достались нам от предков. В процессах увеличения или уменьшения численности животных, мы очень часто игнорируем качественный состав, собственно генофонд, носителями которого являются породы.
Теряя собственные агроресурсы, веками сформировавшееся породное разнообразие, мы неминуемо сталкиваемся со следующими негативными фактами:
- селекционными, социальными, экологическими проблемами;
- острой нехваткой собственного (не импортного) животноводческого сырья;
- потерей традиционного животноводства и уникальных исторически сложившихся агро-экосистем;
- исчезновением основ производства продуктов органического происхождения.
В РФ была сделана ставка на импорт генетического материала и его хаотичное распространение по стране. Считается, что российские породы по ряду объективных и субъективных причин не могут конкурировать с более продуктивными зарубежными породами. В настоящее время доля российских местных и региональных пород разводимых в РФ, составляет - 49%, международных - 51%. За последние десятилетия доля российского генофонда неуклонно снижается. После образо-
вания на территории СССР новых государств, проведения экономических реформ, приведших к глобальному сокращению численности животных, а также в результате политики в области селекции и разведения последних десятилетий российское животноводство потеряло, в зависимости от отрасли, от 20 до 50 процентов пород (например, такие потери мы наблюдаем среди пород крупного рогатого скота и овец). Исчезли с лица земли юринский, бурятский, сибирский крупный рогатый скот, битюгская, михновская, бокинская, черкасская овцы, орловско-ростопчинская, тавдинская, черноморская, минусинская лошади, длинноухая белая, каликинская породы свиней - и этот список можно продолжить. Из оставшихся две трети находятся под угрозой исчезновения или находятся по численности в критическом состоянии [1]. (Международная продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН ФАО (ЕЛО) определяет породу, «находящуюся под угрозой исчезновения», как породу, численность которой составляет менее одной тысячи самок и менее 20 самцов. Породы, где разводят менее 100 самок и менее 5 самцов, относятся к «критическому статусу», иными словами такие породы находятся на грани исчезновения.)
Сельскохозяйственная политика в РФ за последние два-три года заметно изменилась. В принятых положениях Международной конвенции о биологическом разнообразии и Национальной Стратегии сохранения биоразнообразия России в качестве одной из первоочередных задач, формулируемых этими документами, рассматривается «сохранение, устойчивое использование и инвентаризация генетических ресурсов живых организмов». Приоритетными объектами охраны в агро-биоценозах должны стать локальные породы одомашненных животных и сорта культивируемых растений. В последнее время в регионах нашей страны начали создаваться генофондные хозяйства, призванные восстанавливать и разводить в чистоте локальные (региональные) породы. В настоящее время на территории Российской Федерации разводится более 400 пород (официально в МСХ РФ на 01.01.2007 зарегистрировано 394), относящихся к 46 видам сельскохозяйственных животных - млекопитающих, птиц, рыб и насекомых. Из
них 198 пород среди 33-х доместицированных видов относятся к локальным породам [1].
Для разведения и поддержания «в чистоте» этих пород необходимы знания о структуре их генофондов, недорогие и эффективные методы для оценки генетического разнообразия пород, их дифференциации. Наиболее информативными для этой цели во всем мире считаются биотехнологические методы, основанные на анализе полиморфизма ДНК. Среди них приориотетным, на сегодняшний день, является метод микросателлитного анализа ДНК.
Микросателлиты относятся к диспергированным тандемно повторяющимся ди-, три- и тетра-нуклеотидным последовательностям. Общий размер повторяющейся области составляет, как правило, не более 100 п.н. Эти маркеры известны под несколькими названиями: микросателлиты, STMS (Sequence Tagged Microsattelite Site), STR (short tandem repeat), SSR (simple sequence repeat) [2-3]. Для создания маркеров на основе STR подбираются праймеры к уникальным последовательностям ДНК, фланкирующим микросателлитный повтор, что требует предварительного знания их нуклеотидной последовательности. Полиморфизм STR определяется различной копий-ностью мономерных единиц в кластере, что приводит к существованию множественных аллельных вариантов. Гетерозиготность их очень высока (часто более 75%). Гипервариабельные микросателлиты представляют собой универсальную систему генетических маркеров для анализа наследуемых изменений на уровне ядерной ДНК и широко используются в исследованиях генетического полиморфизма популяций человека, растений и животных. Микросателлитные маркеры Y-хромосомы позволяют изучать «отцовскую линию» и используются в филогенетических исследованиях. Используя метод микросателлитного анализа, можно определить с 95%-ной вероятностью к какой породе относится лошадь. Такая высокая степень точности оценки дает возможность отнести изучаемый объект к определенной породе с вероятностью близкой к единице. Контроль родословных лошадей, крупного рогатого скота, свиней и собак по панелям локусов микросателлитных ДНК, стандартизованными сравнительными тестами при содействии Международного Обще-
ства Генетики Животных (the International Society for Animal Genetics, ISAG), вошел в общепринятую практику во многих странах. Однако для других видов сельскохозяйственных животных такие стандартизованные панели микросателлитов пока не разработаны.
Несмотря на высокую популярность, микросателлиты имеют и некоторые недостатки. Неравномерность скорости мутирования разных микросателлитов создает определенные сложности для популяционно-генетического анализа. Существуют и технические проблемы, такие как артефакты при проведении ПЦР (за счет эффекта «проскальзывания»). Кроме того, возможность использования микросателлитов для исследования аборигенных пород не достаточно изучена. Число аллелей каждого ло-куса микросателлитов может довольно сильно отличаться у пород лошадей разного происхождения. Это зачастую обусловливает необходимость индивидуального подхода к выбору локусов микросателлитов для анализа. Однако основным ограничением, особенно для нашей страны, является высокая стоимость оборудования и наборов реагентов, что делает затруднительным использование этого метода для масштабных исследований.
Можно использовать для оценки меж- и внутрипородного генетического разнообразия анализ однонуклеотидного полиморфизма (Single Nucleotide Polymorphism, SNP) индивидуальных локусов. В этом случае необходимо исследовать 17-20 локусов и более, что делает этот метод в настоящее время громоздким, длительным и дорогостоящим. В будущем данный подход имеет большие перспективы в связи с развитием нанотехнологий и создания на их основе микрочипов для быстрого тестирования большого числа локусов. Необходима разработка других подходов, которые бы имели достаточно высокий уровень разрешающей способности и информативности при невысокой стоимости и быстроте анализа.
В качестве таких маркеров наибольший интерес представляет класс ДНК-маркеров, имеющих множественную локализацию в геноме и позволяющих тестировать одновременно от 20 до 35-40 локусов. Это может быть достигнуто при использовании одного короткого праймера с произвольной последовательностью (RAPD - Randomly amplified polymorphic DNA и ее аналогов) [4-5], праймеров с искус-
ственно добавленными последовательностями (адаптерами) (AFLP - Amplified fragment length polymorphism) [6] или праймеров, комплементарных к повторяющимся элементам генома, таким как микросателлиты (ISSR - Inter-simple-sequence-repeats) [7].
Среди перечисленных типов маркеров наиболее привлекателен метод ISSR-анализа. Этот метод лучше воспроизводится, чем RAPD-анализ, благодаря более длинным праймерам, но по простоте анализа не уступает RAPD, в отличие от метода AFLP, предусматривающего проведение дополнительных процедур (рестрикция ДНК и лигирование с адаптерами).
Для создания ISSR-маркеров используют праймеры, комплементарные микросател-литным повторам (4-12 единицам повтора) и несущие на З'-конце последовательность из 1-3-х произвольных нуклеотидов (так называемый «якорь») [7]. Метод ISSR-фингерпринтинга широко используется в генетике растений, но редко применялся для изучения популяций животных, хотя была показана его информативность в исследовании генетического разнообразия животных [8-10]. В значительной мере возможности его применения ограничивались сложностью статистической обработки, поскольку не было пакетов программ, специализированных для анализа доминантных маркеров. Однако к началу 2007 года появилась новая версия компьютерной программы STRUCTURE V 2.2, позволяющая работать как с кодоминантны-ми маркерами (микросателлиты, SNP, RFLP и др.), так и с маркерами доминантного типа (RAPD и ISSR) [11]. Метод оказался высокоинформативным и универсальным. Он может быть использован для анализа генофондов пород различных видов домашних животных: крупного рогатого скота, овец, лошадей, яков, верблюдов, свиней, кур, кошек и других до-местицированных видов [12-14].
Целью нашего исследования стала разработка универсального метода на основе метода ISSR-фингерпринтинга в сочетании с обработкой данных с использованием программы STRUCTURE V 2.2, определение возможностей разрабатываемого подхода для анализа популяционной структуры доместицирован-ных видов, генеалогии, сходства генофондов, оценки чистоты пород и внутрипородных групп сельскохозяйственных животных.
Материалы и методы
Основные исследования выполнены на 18 популяциях тувинской короткожирнохвостой овцы (N=1100), 19 породах крупного рогатого скота (N=766), а также на романовской породе овец (N=53), советской шерстной породе коз (N=60), тувинских яках (N=60) и тувинских верблюдах (N=27). Всего было изучено: 5 доместицирован-ных видов, 9 пород и 26 популяций.
Метод КВЯ-РСЯ применяли с использованием праймеров (ЛО)9С и (ОЛ)9С к микроса-теллитным локусам (ТС)п и (СТ)п как участков отжига праймеров. Амплификацию проводили в следующем режиме: начальная денатурация - 2 мин при 94-95°С, денатурация 30 сек при 94°С, отжиг 30 сек при 55°С, синтез 2 мин при 72°С. Финальный синтез 7-10 минут при 72°С. Количество циклов амплификации - 35-37. Фракционирование продуктов амплификации
проводили в 2%-ом агарозном геле с использованием в качестве маркера молекулярных масс GeneRuler™ 100 bp DNA Ladder Plus (MBI Fermentas) с напряжением 120 В в течение 100-110 мин. После электрофореза гели окрашивали бромистым этидием и фотографировали в коротковолновом УФ-свете. Размер и количество фрагментов в полученных ISSR-фрагментах определяли с использованием программы «Onedscan». С помощью программы «Excel» были созданы бинарные матрицы, в которых наличие и отсутствие каждого фрагмента в паттерне животных каждой породы отмечены цифрами 1 и 0 соответственно.
Для более точного определения молекулярного веса выявленных фрагментов ДНК нами разработана универсальная шкала, где применена определенная градация молекулярного веса (табл. 1).
Таблица 1
Универсальная шкала размерности ISSR-фрагментов в п. н.
Мажорные фрагменты Наиболее часто встречающиеся фрагменты Минорные фрагменты
2100-2000 1230-1180 290-280
1900-1800 1170-1120 270-260
1750-1700 1110-1060 250-240
1650-1600 1050-1000 230-220
1550-1500 990-940 210-200
1450-1400 930-880 180-160
1350-1300 870-820
1290-1240 810-760
750-720
710-680
670-640
630-600
590-560
550-530
520-500
490-470
460-440
430-410
400-380
370-360
350-340
330-320
310-300
В зависимости от зоны (минорной, средней, мажорной) использовался определенный шаг от 10 до 100 пар нуклеотидов (п.н.). Таким образом, учитывали 37 зон с фиксированным интервалом, которые позволяют достаточно точно определять молекулярный вес для 37 ПЦР-продуктов. Использование единой универсальной шкалы позволяет выявить закономерности в распределения фрагментов и провести сравнительное ис-
23
следование породных, а в дальнейшем и межвидовых отличий.
Результаты ISSR анализа обрабатывали с помощью программы STRUCTURE V 2.2. [11, 15]. Статистическую обработку данных осуществляли также с помощью стандартных компьютерных программ «Statistica 8.0», «Popgene 1.32». Генетическое расстояние между внутрипородными группами определяли по Нею [16].
Результаты и обсуждение
ISSR-маркеры относятся к маркерам доминантного типа наследования, полиморфизм которых тестируется по наличию/отсутствию полосы. Среди продуктов амплификации, полученных при использовании праймера (AG)9C у пяти доместицированных видов животных, наиболее надежно выявлялись 38 фрагментов, каждый из которых в дальнейшем рассматривался как отдельный локус. Для создания матриц и сравнительного анализа по межмикросателлитным локусам была использована единая универсальная шкала, включающая 38 ПЦР-продуктов, для определения параметров молекулярной массы фрагментов ДНК различных видов животных.
Использованная нами программа Structure v2.2 основана на анализе несцепленных между собой генетических маркеров, при этом изначально предполагается, что исследуемая популяция находится в равновесии то есть соответствует закону Харди-Вайнберга. К тому же предложенный алгоритм не учитывает влияние мутационного процесса на популяцион-
ную структуру [15, 17]. Вычислительные возможности программы Structure v2.2 позволяют выявить наличие субпопуляций в исследуемой популяции и наглядно продемонстрировать отношение конкретных особей ко всей выборке, выявлять гибридные (помесные) и чужеродные особи, а также определять сходство популяций и исследовать их родословные, в частности вычислять вероятность встречи предков в прапопуляциях [15].
Это позволило использовать метод ISSR-фингерпринтинга в сочетании с обработкой данных с помощью программы STRUCTURE 2.2 для анализа сходства генофондов, оценки консолидированности и чистоты пород сельскохозяйственных животных. Метод оказался высокоинформативным и универсальным. Он может быть использован для анализа генофондов пород различных видов сельскохозяйственных животных: крупного рогатого скота (КРС), овец, лошадей, яков, верблюдов, свиней.
На рис.1 приведен пример анализа трех пород турано-монгольского корня.
Величина сходства особей с генофондом популяции
__-___
Рис. 1. Анализ сходства генофондов калмыцкой (1), якутской (2) и монгольской (3) пород крупного рогатого скота на основе популяционно-статистической обработки данных ISSR-фингерпринтинга с использованием программы Structure v2.2. Каждый столбик соответствует одной особи.
Прослеживается четкая дифференциация пород. Большинство животных имеет незначительные примеси чужеродных генофондов, однако, три особи достоверно отличаются от генофонда основной популяции: одна - в якутской популяции и две - в монгольской. В монгольской популяции одна из особей явно по своему генотипу относится к калмыцкому скоту. Сложно обсуждать
причину появления данной особи среди хорошо консолидированной популяции, но, вне всякого сомнения, что данные 188Я-фингерпринтинга могут быть весьма полезны для выбраковки нежелательных животных и поддержания чистопо-родности стад в генофондных хозяйствах.
Метод позволяет выявлять и внутрипород-ные различия (рис. 2).
Величина сходства особей с генофондом популяции
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
Рис. 2. Анализ консолидированное™ и чистопородности стад калмыцкого скота из трех хозяйств на основе популяционно-статистической обработки данных по ISSR-фингерпринтингу с использованием программы Structure v 2.2. Каждый столбик соответствует одной особи.
Из рис. 2 четко видно, что выборка животных из хозяйства 1 неоднородна, а в хозяйствах 2 и 3 стада достаточно хорошо консолидированы, однородны и выбраковке подлежат 2-3 животных из каждого хозяйства. Ценность метода заключается также и в том, что он позволяет выявить конкретных животных, несущих примеси чужеродных генофондов, что значительно облегчает работу селекционера по поддержанию чистоты и консолидирован-ности стада, его породного соответствия.
Аналогичные картины были получены для романовской и тувинской короткожирнохво-стой овцы, советской шерстной породе коз, тувинского яка и популяции верблюдов. Для всех
этих популяций также были описаны как хорошо консолидированные стада, так и гетерогенные. Для тувинской короткожирнохвостой овцы выявлялись два типа внутри одной породы, что соответствует и фенотипическим данным. Для анализа генофондов всех перечисленных видов сельскохозяйственных животных использовали КБК-маркеры, созданные на основе АО- и ОА-динуклеотидных микросателлитных повторов.
Наиболее интересным и ранее мало изученным уровнем анализа стал внутрипопуляци-онный или внутрипородный уровень. С этой целью были проведены исследования данных 188Я-фингерпринтинга популяций тувинской короткожирнохвостой овцы.
Амырлан Ондар Бай-Тал Бай-Хол Кызыльская Биче-Тей Малчын Моген-Бурен Мандала Торгалыг Чалааты Чодураа Белдир Амык Даг-Ужу Деспен Донгак Дуза
0,00
0,02
0,04 0,06
Расстояние
0,08
0,10
Рис. 3. Дендрограмма, характеризующая генетические взаимоотношения внутрипородных групп тувинской короткожирнохвостой породы овец из разных хозяйств по маркеру (Ав)9С в диапазоне длин фрагментов
ДНК 300-2100 п.н.
Деревья построены методом ЦРОА на осно- отдельных линий в исследуемых стадах, ве генетических расстояний по М. [16]. оценки чистоты линий, выявления линейной Разработанная система ^БЯ-маркеров мо- принадлежности индивидуальных животных жет быть использована для идентификации (табл. 2, рис. 4).
Таблица 2
Характеристика линий ярославской породы по AG-ISSR и GA-ISSR-маркерам
Хозяйства Линии (AG)9C (GA)9C
N СЧФ ДПФ СПС Н N СЧФ ДПФ СПС Н
Михай-ловское Марта Жилета 25 15.28±0.34 0.34 0.90 0.13 8 15.25±0.37 0.09 0.92 0.06 25 9.20±0.13 0.08 0.93 0.06 8 9.50±1.05 0.47 0.77 0.25
Горшиха Вольного Мурата Доброго 12 14.58±0.42 0.23 0.88 0.12 12 16.00±0.21 0.08 0.94 0.05 6 14.50±1.34 0.42 0.83 0.20 13 10.77±0.26 0.20 0.95 0.07 12 10.25±0.25 0.15 0.89 0.09 9 9.67±1.34 0.11 0.92 0.07
Примечания: N - размер выборки, СЧФ - среднее число фрагментов; ДПФ - доля полиморфных фрагментов, СПС - среднее попарное сходство, HS - гетерозиготность по Stephens.
3 1 1 а -1
a
5-3 w
tg "4
S
¡£-5
-s
-3
>№1лет о
о Map111
с
Дрбрьй
Î
с опьнм с и
3 -2 .1 0 Fscicr 1:42.m
Рис. 4. Идентификация линий ярославской породы КРС на основе анализа данных по AG-ISSR-маркерам с использованием метода главных компонент. Расположение проекций наблюдений на плоскости первых двух
главных компонент.
С помощью данного подхода хорошо дифференцируются даже линии животных из одного хозяйства: линии Вольного, Мурата и Доброго из хозяйства «Горшиха» Ярославской области. Таким образом, разработан-
ная нами система ДНК-маркеров позволяет идентифицировать внутрипородные линии и оценивать чистоту линий, что важно при проведении селекционной работы по поддержанию чистоты линий.
Заключение
Таким образом, полученные нами данные показывают, что метод ISSR-фингерпринтинга, в сочетании с программой STRUCTURE V2.2, могут быть использованы для решения нескольких задач: во-первых, для проведения молекулярно-генетической экспертизы по видовой и породной принадлежности животных; во-вторых, для определения характеристик породы (популяции): однородности, консолидации, чистоты и соответствия отдельных особей генофонду породы; в-третьих, для определения генеалогических связей популяций, их внутри- и меж-популяционных взаимоотношений.
В недавнем прошлом во многом эмпирический анализ различий и сходства доместициро-ванных видов животных, а также консолидации и чистоты пород, благодаря математическим и молекулярно-генетическим методам трансформировался в инструмент, который позволяет на-
глядно демонстрировать специфичность видов, пород, а главное получать ясные математические критерии, например, по взаимоотношениям сходства особей с генофондом популяции. Ценность предложенного метода заключается в том, что он может значительно облегчить работу селекционера по поддержанию чистоты и консолидации стада, его породного стандарта, а также стать основой для различных селекционных стратегий. Например, контроль (генетический мониторинг) за сохранением «древнего типа» породы или за развитием желательного для селекционера типа животных. Анализ спектров продуктов позволил выявить меж- и внутрипородные отличия по ISSR маркеру с использованием праймера (А0)9С. Расширение спектра праймеров, с учетом геномной структуры различных видов, позволит получать более разнообразный спектр ПЦР-продуктов. При
накоплении данных по 188Я-фингерпринтингу геномов сельскохозяйственных видов возможно получить математические критерии для оценки консолидации пород, а также сформулировать понятия «синтетическая» и «чистопородная» группа животных с учетом данных молекулярной генетики. Уже сегодня мы можем определять видовую и породную принадлежность «анонимных» популяций по 10 видам одомашненных животных. Исследование большего числа видов и пород будет способствовать созданию банка данных по их геномным характеристикам, что позволит характеризовать и изучать протогено-фонд, современный генофонд, эрозию и гене-
тическую изменчивость геномов, определять тактику и стратегию сохранения и разведения пород и видов доместицированных животных, а также в необходимых случаях видовое происхождение товарных продуктов животноводства.
Работа выполнена при поддержке подпрограммы Президиума РАН «Генофонды и генетическое разнообразие», Госконтракта 02.740.11.0281 в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России», гранта РФФИ 09-04-90217, а также гранта поддержки ведущих научных (НШ-4442.2010.4).
Список используемых источников
1. Генофонды отечественных пород - национальное богатство России / Ю.А. Столповский, И.А. Захаров // Вюник 1нституту тваринницт-ва центральних райошв УААН, Дншропет-ровськ. - 2009. - Вип. 5. - С. 124-141.
2. Tautz, D. Hypervariability of simple sequences as a general source for polymorphic DNA markers / D.Tautz // Nucleic Acids Res. -1989. - Vol. 17, № 16. - P. 6463-6465.
3. Abundant class of human DNA polymorphisms which can be typed using the polymerase chain reaction / J.L.Weber, P.E May // Am. J. Hum. Genet. - 1989. - Vol. 44, № 3. - P. 388-396.
4. Fingerprinting genomes using PCR with arbitrary primers / J. Welsh., M. McClelland // Nucleic Acids Res. - 1990. - Vol. 18. - P. 7213-7218.
5. DNA polymorphism amplified by arbitrary primers are useful as genetic markers / I. Williams [et al.] // Nucleic Acids Res. - 1990. -Vol. 18. - P. 6531-6535.
6. AFLP: a new technique for DNA fingerprinting / P. Vos [et al.] // Nucl. Acids Res. -1995. - Vol. 23, № 21. - P. 4407-4414.
7. Genome fingerprinting by simple sequence repeat (SSR)-anchored polymerase chain reaction amplification / E. Zietkiewicz [et al.]// Genomics. - 1994. - Vol. 20. № 2. - P. 176-183.
8. ISSR-PCR в дифференциации генофондов пород крупного рогатого скота / A. Городная, В. И. Глазко // Цитология и генетика. - 2003. - № 1. - С. 61-67.
9. Polymorphism of ISSR-PCR markers in Tuvinian population of reindeer Rangifer taran-dus L / N.V. Kol, O.E. Lazebny // Genetika. -
2006. - Vol. 42 - P. 1731-1734.
10. Анализ генетической изменчивости и филогенетических связей у популяций тувинской короткожирнохвостой овцы с использованием ISSR-маркеров / Ю.А. Столповский [и др.] //. Сельскохозяйственная биология. -2009. - № 6. - С. 34-43.
11. Differentiation of European cattle by AFLP fingerprinting / R. Negrini [et al.] // Anim Genet. - 2007. - Vol. 38. - P. 60-66.
12. Empirical evaluation of genetic clustering methods using multilocus genotypes from 20 chicken breeds / N. A. Rosenberg [et al.] // Genetics. - 2001. - Vol. 159. - P. 699-713.
13. Genetic diversity and introgression in the scottish wildcat./ M. Beaumont [et al.].// Molecular Ecology. - 2001. - Vol. 10. - P. 319-336.
14. Сулимова, Г.Е. Мониторинг генофондов популяций животных в связи с задачами селекции и изучением филогении / Г.Е. Сулимова, Ю.А. Столповский, М.А. Рузина, И.А. Захаров-Гезехус // Биоразнообразие и Динамика генофондов. - Москва, 2008. - С. 211-214.
15. Inference of population structure using multilocus genotype data / J. K. Pritchard [et al.] // Genetics. - 2000. - Vol. 155. - P. 945-959.
16. Nei, M. Genetic distance between populations / M. Nei //Amer. Nature. - 1972. -№ 949. - P. 283-292.
17. Association mapping in structured populations. / J.K. Pritchard [et al.] // Am. J. Hum. Genet. - 2000. - Vol. 67. - P. 170-181.
Дата поступления статьи 22 ноября 2011 г.
