Распад неравновесного сцепления в популяции молочного скота Свердловской области

В молочном скотоводстве Свердловской области за последние два десятилетия произошел породный переход от черно-пестрой породы к голштинской, что ставит вопрос о последствиях этого процесса для генома популяции. Анализ неравновесного сцепления является ключевым инструментом для оценки генетической структуры, эффективности геномной селекции и сохранения генетического разнообразия. В ходе сравнения двух поколений маточного поголовья Свердловской области установлено, что у молодой группы на 20–35 % более высокие значения неравновесного сцепления по сравнению со старшим поколением. Средние значения коэффициента детерминации (R² ) по геному составили 0,10 и 0,08, а нормализованного коэффициента (D’) – 0,59 и 0,50 для младшего и старшего поколений соответственно. Несмотря на различия в средних значениях, общий паттерн распределения неравновесного сцепления по хромосомам сохраняется (коэффициент корреляции Спирмена >0,94). Максимумы неравновесного сцепления зафиксированы на хромосомах BTA14, BTA16 и BTA20, где расположены локусы, ассоциированные с молочной продуктивностью и здоровьем. Скорость распада неравновесного сцепления у старшего поколения выше, чем у молодых особей. Полученные результаты свидетельствуют об усилении интенсивности отбора и повышении гомогенности генома в современной популяции и имеют важное практическое значение для оптимизации программ геномной селекции в регионе.

1. Population genetic structure of Ural Black Pied cattle / M.V. Modorov, I.V Tkachenko, A.A. Green [et al.] // Russian Journal of Genetics. – 2021. – Vol. 57, N 4. – P. 453–459. – DOI: 10.1134/S1022795421040104.

2. Dynamics of the genetic structure of dairy cattle population in the Sverdlovsk region / G.A. Lihodeevskiy, P.S. Bogatova, O.E. Lihodeevskaya [et al.] // BIO Web Conferences. – 2025. – Vol. 179. – P. 03002. – DOI: 10.1051/bioconf/202517903002.

3. Hill W.G., Robertson A. Linkage disequilibrium in finite populations // Theor Appl Genet. – 1968. – Vol. 38, N 6. – P. 226–231. – DOI: 10.1007/BF01245622. PMID: 24442307.

4. Lewontin R.C. The Interaction of Selection and Linkage. I. General Considerations; Heterotic Models // Genetics. – 1964. – Vol. 49, N 1. – P. 49–67. – DOI: 10.1093/genetics/49.1.49.

5. Qanbari S. On the Extent of Linkage Disequilibrium in the Genome of Farm Animals // Front Genet. – 2020. – Vol. 10. – P. 1304. – DOI: 10.3389/fgene.2019.01304.

6. Genetic diversity and background linkage disequilibrium in the North American Holstein cattle population / R.L. Vallejo, Y.L. Li, G.W. Rogers [et al.] // Journal of Dairy Science. – 2003. – Vol. 86, N 12. – P. 4137–4147. – DOI: 10.3168/jds.S0022-0302(03)74028-4).

7. Extent of linkage disequilibrium in Holstein cattle in North America / M. Sargolzaei, F.S. Schenkel, G.B. Jansen [et al.] // J Dairy Sci. – 2008. – Vol. 91, N 5. – P. 2106–2117. – DOI: 10.3168/jds.2007-0553.

8. Bohmanova J., Sargolzaei M., Schenkel F.S. Characteristics of linkage disequilibrium in North American Holsteins. BMC Genomics. – 2010. – Vol. 11. – P. 421. – DOI: 10.1186/1471-2164-11-421.

9. Extent of genome-wide linkage disequilibrium in Australian Holstein-Friesian cattle based on a high-density SNP panel / M.S. Khatkar, F.W. Nicholas, A.R. Collins [et al.] // BMC Genomics. – 2008. – Vol. 9, – P. 187. – DOI: 10.1186/1471-2164-9-187.

10. The pattern of linkage disequilibrium in German Holstein cattle / S. Qanbari, E.C.G. Pimentel, J. Tetens [et al.] // Anim Genet – 2010. – Vol. 41. – P. 346–356. –DOI:10.1111/j.1365-2052.2009.02011.x.

11. Extent of linkage disequilibrium in a Sardinian sub-isolate: sampling and methodological considerations / A. Tenesa, A.F. Wright, S.A. Knott [et al.] // Hum Mol Genet. – 2004. – Vol. 13, N 1. – P. 25–33. – DOI: 10.1093/hmg/ddh001.

12. Linkage Disequilibrium and Haplotype Block Structure in Portuguese Holstein Cattle / M. Salem, G. Thompson, S. Chen [et al.] // Czech Journal of Animal Science. – 2018. – Vol. 63. – P. 61–96. – DOI: 10.17221/56/2017-CJAS.

13. Genomic characterization of Serbian Holstein-Friesian cattle population / M. Šaran, L. Štrbac, D. Jankovic [et al.] // Czech Journal of Animal Science. – 2023. – Vol. 68. – P. 468–496. – DOI: 10.17221/89/2023-CJAS.

14. The estimation of linkage disequilibrium decay in Croatian Holstein cattle: potential for genomic selection / M. Špehar, Z. Ivkić, D. Solić [et al.] // I. Majić, ed., Z. Antunović, ed. Zbornik radova 57. hrvatskog i 17. međunarodnog simpozija agronoma. Osijek: Fakultet agrobiotehničkih znanosti Sveučilišta Josipa Jurja Strossmayera; 2022. – P. 521–525. – URL: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:204:965296.

15. Linkage Disequilibrium Decay in Selected Cattle Breeds / F. Bordbar, J. Jensen, A.A. Wadood [et al.] // Animals (Basel). – 2024. – Vol. 14, N 22. – P. 3317. – DOI: 10.3390/ani14223317.

16. Linkage disequilibrium and persistence of phase in Holstein-Friesian, Jersey and Angus cattle / A.P. de Roos, B.J. Hayes, R.J. Spelman [et al.] // Genetics. – 2008. – Vol. 179, N 3. – P. 1503–1512. – DOI: 10.1534/genetics.107.084301.

17. Comparative accuracies of genetic values predicted for economically important milk traits, genome-wide association, and linkage disequilibrium patterns of Canadian Holstein cows / S.O. Peters, K. Kizilkaya, E.M. Ibeagha-Awemu [et al] // J Dairy Sci. – 2021. – Vol. 104, N 2. – P. 1900–1916. – DOI: 10.3168/jds.2020-18489.

18. Genomic prediction based on a joint reference population for the Xinjiang Brown cattle / M. Zhang, L. Xu, H. Lu [et al.] // Front Genet. – 2024. – Vol. 15. – P. 1394636. – DOI: 10.3389/fgene.2024.1394636. PMID: 38737126. PMCID: PMC11082323.

19. Валидация геномного прогноза племенной ценности быков-производителей по признакам молочной продуктивности дочерей на примере популяции черно-пестрого и голштинского скота / А.А. Сермягин, А.А. Белоус, А.Ф. Контэ [и др.] // Сельскохозяйственная биология. – 2017. – Т. 52, № 6. – С. 1148–1156. – DOI: 10.15389/agrobiology.2017.6.1148rus.

20. Linkage Disequilibrium Decay in Selected Cattle Breeds / F. Bordbar, J. Jensen, A.A. Wadood [et al.] // Animals (Basel). – 2024. – Vol. 14, N 22. – P. 3317. – DOI: 10.3390/ani14223317.

21. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing [Электронный ресурс]: статистическая программная среда. – Версия 4.3.2. – Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2023. – URL: https://www.rproject.org (дата обращения: 22.06.2025).

22. PLINK: A tool set for whole-genome association and population-based linkage analyses / S. Purcell, B. Neale, K. ToddBrown [et al.] // American Journal of Human Genetics. – 2007. – № 81. – P. 559–575.

23. Robust relationship inference in genome-wide association studies / A. Manichaikul, J.C. Mychaleckyj, S.S. Rich [et al.] // Bioinformatics. – 2010. – Vol. 15, N 22. – P. 2867–2873. – DOI: 10.1093/bioinformatics/btq559.

24. Clayton, D. snpStats: SnpMatrix and XSnpMatrix classes and methods [Электронный ресурс]: пакет для R. – Версия 1.59.2. – 2025. – URL: https://bioconductor.org/packages/snpStats (дата обращения: 22.06.2025).

25. Muggeo V.M.R. Estimating regression models with unknown break-points // Statistics in Medicine. – 2003. – Vol. 22. – P. 3055–3071. – DOI: doi.org/10.1002/sim.1545.

26. Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis [Электронный ресурс]: монография. – 2nd ed. – Cham : Springer International Publishing, 2016. – 260 p.

27. Linkage disequilibrium in Angus, Charolais, and Crossbred beef cattle / D. Lu, M. Sargolzaei, M. Kelly [et al.] // Front Genet. – 2012. – Vol. 3. – P. 152. – DOI: 10.3389/fgene.2012.00152.

28. Genome assembly anchored QTL map of bovine chromosome 14 / T.A. Wibowo, C.T. Gaskins, R.C. Newberry [et al.] // Int J Biol Sci. – 2008. – Vol. 4, N 6. – P. 406–414. – DOI: 10.7150/ijbs.4.406.

29. Effects of DGAT1 and GHR on milk yield and milk composition in the Chinese dairy population / D. Sun, J. Jia, Y. Ma [et al.] // Anim Genet. – 2009. – Vol. 40, N 6. – P. 997–1000. –DOI:10.1111/j.1365-2052.2009.01945.x.

30. A Large-Scale Genome-Wide Association Study in U.S. Holstein Cattle / J. Jiang, L. Ma, D. Prakapenka [et al.] // Front Genet. – 2019. – Vol. 10. – P. 412. – DOI: 10.3389/fgene.2019.00412.

31. Genomic Regions and Candidate Genes Associated with Milk Production Traits in Holstein and Its Crossbred Cattle: A Review / R. Bekele, M. Taye, G. Abebe [et al.] // Int J Genomics. – 2023. – Vol. 2023. – P. 8497453. – DOI: 10.1155/2023/8497453.

32. Genetic dissection of milk yield traits and mastitis resistance quantitative trait loci on chromosome 20 in dairy cattle / N.K. Kadri, B. Guldbrandtsen, M.S. Lund [et al.] // J Dairy Sci. – 2015. – Vol. 98, N 12. – P. 9015–9025. – DOI: 10.3168/jds.2015-9599.

33. A Genome-Wide Association Study for Tolerance to Paratuberculosis Identifies Candidate Genes Involved in DNA Packaging, DNA Damage Repair, Innate Immunity, and Pathogen Persistence / M. Canive, G. Badia-Bringué, P. Vázquez [et al.] // Front Immunol. – 2022. – Vol. 13. – P. 820965. – DOI: 10.3389/fimmu.2022.820965.

34. Genome-wide association and functional genomic analyses for body conformation traits in North American Holstein cattle / L.P.B. Sousa Junior, L.F.B. Pinto, V.A.R. Cruz // Front Genet. – 2024. – Vol. 15. – P. 1478788. – DOI: 10.3389/fgene.2024.1478788.