Особенности кластерного анализа на основе частот эритроцитарных антигенов групп крови свиней

Работа посвящена оценке эффективности различных методов расчета дистанций на основе частот аллелей эритроцитарных антигенов групп крови для филогенетического кластерного анализа популяций свиней. Была поставлена цель сравнить точность и адекватность различных метрик расстояний при восстановлении известных заранее родственных связей между группами домашних и диких свиней. В анализе задействованы дистанции Эвклида, Манхэттена, Канберра, Чебышева, а также специализированные  генетические  дистанции  Нея,  Эдвардса,  Роджерса,  Превости  и  Рейнольдса.  В  качестве  объектов исследования использовались 12 популяций, включая мини-свиней Института цитологии и генетики СО РАН, крупную белую породу, ландрас, кемеровскую породу, а также различные подвиды дикого кабана. Для валидации результатов использовалась внешняя оценка на основе известной генеалогической истории популяций. Точность методов оценивалась с помощью корреляции Спирмена между дистанциями и рангами родства. Результаты показали, что большинство протестированных дистанций демонстрируют слабую или умеренную корреляцию с реальными филогенетическими связями. Дендрограммы, построенные на основе различных метрик, часто группировали неродственные популяции вместе и не отражали ожидаемой кластеризации по происхождению. Была выдвинута гипотеза, что это связано с относительно низким уровнем полиморфизма эритроцитарных антигенов групп крови по сравнению с такими современными маркёрами, как микросателлиты или SNP. Сделан вывод о непригодности частот аллелей эритроцитарных антигенов групп крови для точного восстановления филогенетических отношений между популяциями свиней.

1. Genetic Diversity and Population Structure of Six Autochthonous Pig Breeds from Croatia, Serbia, and Slovenia / M. Zorc, D. Škorput, K. Gvozdanović [et al.] // Genet Sel Evol. – 2022. – Vol. 54, N 1. – P. 30. – DOI: 10.1186/s12711-022-00718-6.

2. Genome-Wide Analysis of Genetic Diversity and Artificial Selection in Large White Pigs in Russia / S. Bakoev, L. Getmantseva, O. Kostyunina [et al.] // PeerJ. – 2021. – Vol. 9. – P. e11595. – DOI: 10.7717/peerj.11595.

3. Molecular phylogenetic analysis among species of Paridae, Remizidae and Aegithalos based on mtDNA sequences of COI and cyt b / C. Dai, K. Chen, R. Zhang [et al.] // Avian Research. – 2023. – Vol. 1, N 2. – P. 112–123.

4. McKenzie P.F. Linking Phylogenetic Models to Population Processes, from Species Trees to Genomes. – Columbia University, 2023.

5. Kapli P., Flouri T., Telford M.J. Systematic Errors in Phylogenetic Trees // Curr Biol. – 2021. – Vol. 31, N 2. – P. R59– R64. – DOI: 10.1016/j.cub.2020.11.043.

6. Komarova V.A., Lavrenchenko L.A. Approaches to the Detection of Hybridization Events and Genetic Introgression upon Phylogenetic Incongruence // Biology Bulletin Reviews. – 2022. – Vol. 12, № 3. – P. 240–253. – DOI: 10.1134/S2079086422030045.

7. Phylogeography and Demographic History of Macaques, Fascicularis Species Group, in East Asia: Inferred from Multiple Genomic Markers / Y. Zhou, J. Tian, H. Jiang [et al.] // Mol Phylogenet Evol. – 2024. – Vol. 194. – P. 108042. – DOI: 10.1016/j.ympev.2024.108042.

8. Генетическое разнообразие и филогенетические взаимосвязи пород свиней, разводимых в России, на основе анализа полиморфизма d-петли мтДНК / В.Р. Харзинова, Н.А. Акопян, А.В. Доцев [и др.] // Генетика. – 2022. – Т. 58, № 8. – С. 920–932. – DOI: 10.31857/S0016675822080045.

9. Aitnazarov R.B., Mishakova T.M., Yudin N.S. Assessment of genetic diversity and phylogenetic relationships in Black Pied cattle in the Novosibirsk Region using microsatellite markers // Vestnik VOGiS. – 2022. – Vol. 25, N 8. – P. 831– 838. – DOI: 10.18699/VJ21.096.

10. Population Structure Assessed Using Microsatellite and SNP Data: An Empirical Comparison in West African Cattle / I. Álvarez, I. Fernández, A. Traoré [et al.] // Animals (Basel). – 2021. – Vol. 11, N 1. – P. 151. – DOI: 10.3390/ani11010151.

11. Cortes O., Cañon J., Gama L.T. Applications of Microsatellites and Single Nucleotide Polymorphisms for the Genetic Characterization of Cattle and Small Ruminants: An Overview // Ruminants. – 2022. – Vol. 2, N 4. – P. 456–470. – DOI: 10.3390/ruminants2040032.

12. Тихонов В.Н., Жучаев К.В. Микроэволюционная теория и практика породообразования свиней. – Новосибирск, 2008. – 395 с.

13. Henry O.O., Happiness I.E.N., Makuachukwu J-P.O. Applications of Genetic Distances on Blood-Group Gene Frequencies and Their Statistical Genetic Similarities // AJPAS. – 2022. – Vol. 20, N 7. – P. 1–7. – DOI: 2022/v20i130478.

14. NetCoMi: Network Construction and Comparison for Microbiome Data in R / S. Peschel, C.L. Müller, E. von Mutius [et al.] // Briefings in Bioinformatics. – 2020. – Vol. 22, N 4. – P. bbaa290. – DOI: 10.1093/bib/bbaa290.

15. Distance-Based Phylogenetic Inference from Typing Data: A Unifying View / C. Vaz, M. Nascimento, J.A. Carriço [et al.] // Briefings in Bioinformatics. – 2021. – Vol. 22, N 3. – P. bbaa147. – DOI: 10.1093/bib/bbaa147.

16. Kamvar Z.N., Tabima J.F., Grünwald N.J. Poppr: An R Package for Genetic Analysis of Populations with Clonal, Partially Clonal, and/or Sexual Reproduction // PeerJ, – 2014. – Vol. 2. – P. e281. – DOI: 10.7717/peerj.281.

17. Генетические особенности миниатюрных свиней ИЦиГ СО РАН / К.С. Шатохин, В.С. Деева, Г.М. Гончареко [и др.] // Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). – 2014. – Т. 1(30). – С. 75–80.

18. Горелов И.Г., Савина М.А., Ермолаев В.И. Сибирские миниатюрные свиньи – новая биомодель для медикобиологических исследований // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. – 2001. – № 3–4. – С. 81–87.

19. Тихонов В.Н. Лабораторные мини-свиньи. Генетика и медико-биологическое использование. – Новосибирск, 2010. – 304 с.

20. Капанадзе Г.Д., Аушев Ж.А. Светлогорская популяция мини-свиней // Биомедицина. – 2007. – № 6. – С. 70–80.

21. Дмитриева Г.Л., Набродова Н.М., Коломников В.А. Генофонд крупной белой породы свиней Западной Сибири // Повышение эффективности селекционно-племенной работы. – Новосибирск, 1992. – С. 52–57.

22. Селекционно-генетические особенности помесных свиней, полученных от скрещивания крупной белой и йоркширской пород / В.А. Бекенев, В.С. Деева, В.И. Фролова [и др.] // Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). – 2016. – № 4. – С. 112–117.

23. Горелов И.Г. Биология сибирского кабана. – Новосибирск, 1994. – 82 с.

24. Тихонов В.Н. Использование групп крови при селекции животных. – М., 1967. – 391 с.

25. Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R. – Тольятти; Лондон, 2017. – 351 с.

26. Wang W., Kaffo M. Bootstrap Inference for Instrumental Variable Models with Many Weak Instruments // Journal of Econometricsю – 2016. – Vol. 192, N 1. – P. 231–268. – DOI: 10.1016/j.jeconom.2015.12.016.

27. Wright K. Will the Real Hopkins Statistic Please Stand Up? // The R Journal. – 2022. – Vol. 14, N 3. – P. 282–292. – DOI: 10.32614/RJ-2022-055.

28. Kassambara A. Practical Guide To Cluster Analysis in R. Unsupervised Machine Learning. 1st ed. – STHDA, 2017. – URL: https://xsliulab.github.io/Workshop/2021/week10/r-cluster-book.pdf (дата обращения: 04.10.2025).

29. Объем выборки для корреляционного анализа / А.М. Гржбовский, М.А. Горбатова, А.Н. Наркевич, К.А. Виноградов // Морская медицина. – 2020. – Т. 6, № 1. – С. 101–106. – DOI: 10.22328/2413-5747-2020-6-1-101-106.

30. Bujang M.A. An Elaboration on Sample Size Determination for Correlations Based on Effect Sizes and Confidence Interval Width: A Guide for Researchers // Restor Dent Endod. – 2024. – Vol. 49, N 2. – P. e21. – DOI: 10.5395/rde.2024.49.e21.

31. Pruim R., Kaplan D.T., Horton N.J. The Mosaic Package: Helping Students to Think with Data Using R // The R Journal. – 2017. – Vol. 9, N 1. – P. 77. – DOI: 10.32614/RJ-2017-024.

32. Ali Abd AlHameed K. Spearmans correlation coefficient in statistical analysis // IJNAA. – 2022. – Vol. 13, N 1. – p. 3249–3255. – DOI: 10.22075/ijnaa.2022.6079.

33. Wavelet Vegetation Index to Improve the Inversion Accuracy of Leaf V25cmax of Bamboo Forests / K. Guo, X. Li, H. Du [et al.] // Remote Sensing. – 2023. – Vol. 15, N 9. – P. 2362. – DOI: 10.3390/rs15092362.

34. Кабанов В.Д., Терентьева А.С. Породы свиней. – М., 1985. – 336 с.

35. Гудилин И.И., Дементьев В.Н., Тараканов Е.А. Кемеровская порода свиней. – Новосибирск, 2003. – 387 с.

36. Genetic diversity and population structure analysis reveals the unique genetic composition of South African selected macadamia accessions / M. Ranketse, C.A. Hefer, R. Pierneef [et al.] // Tree Genetics & Genomes. – 2022. – Vol. 18, N 2. – P. 15. – DOI: 10.1007/s11295-022-01543-0.

37. Comparative Analysis of Microsatellite and SNP Markers for Genetic Management of Red Deer / J. Pérez-González, J. Carranza, G. Anaya [et al.] // Animals. – 2023. – Vol. 13, N 21. – P. 3374. – DOI: 10.3390/ani13213374.

38. Барсукова М.А., Петров А.Ф., Нарожных К.Н. Оценка генетического разнообразия скота породы герефорд на основе микросателлитных маркеров // Достижения науки и техники АПК. – 2025. – Т. 39, № 2. – С. 52–57. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80645325 (дата обращения: 01.09.2025).