ОЦЕНКА МЕЖСТАДНОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО РАЗНООБРАЗИЯ ГОЛШТИНИЗИРОВАННОГО ЧЕРНО-ПЕСТРОГО СКОТА ЛЕНИНГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ МЕТОДОМ ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ

М. Г. СМАРАГДОВ¹

Аннотация. Для оценки генетического разнообразия голштинизированного черно-пестрого скота Ленинградской области использован метод главных компонент (РСА). Для анализа отобраны шесть стад из племенных заводов со средними удоями коров от 8100 кг до 11300 кг молока. Из каждого стада отобрана случайная выборка коров в количестве 45–85 голов. Общая численность коров составила 373 головы. Все коровы были генотипированы чипом ILLUMINA BovineSNP50 v.2 (Illumina Inc. USA) в Ирландии (Weatherbys Co. UK). Редактирование SNPs осуществляли по следующим критериям: минорная частота аллелей MAF <0.01, доля
ошибок при генотипировании SNPs менее 5%, достоверность соответствия генотипов SNPs распределению Харди-Вайнберга (Р <0.0001). В результате редактирования осталось 39657 SNPs из 54609. При расчете межстадного генетического разнообразия коров методом главных компонент использовали программу EIGENSOFT. Достоверность полученных данных рассчитывали методом ANOVA. Общая достоверность данных для трех собственных векторов была следующей: первый собственный вектор (Р <0.58), второй собственный вектор (Р <3.3е-16), третий собственный вектор (Р < 5.9е-06). Следовательно, второй и третий собственные вектора можно использовать для оценки полученных данных. Оказалось, что парные межстадные различия максимальны для стада 2 как для собственного вектора 2, так и для собственного вектора 3. Также с высокой достоверностью отличались стада 3_6 для собственного вектора 2 и 3_5 для собственного вектора 3. Коровы в нескольких парных сочетаниях стад генетически не различались. В целом, достоверность вычисленных данных методом РСА зависит от используемого собственного вектора. Таким образом, метод РСА эффективен при изучении межстадного генетического различия молочного скота и может быть
рекомендован к использованию для других сельскохозяйственных животных.

ESTIMATION BETWEEN HERDS GENETIC DIVERSITY OF HOLSTEINIZED BLACK-AND-WHITE CATTLE IN LENINGRAD REGION BY PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS

M. SMARAGDOV¹

Abstract. To assess the genetic diversity of Holsteinized Black-and-White cattle in Leningrad Region, Principal Component Analysis (PCA) was used. For the analysis, six herds from Breeding plants with an average cows’ milk yield from 8,100 kg to 11,000 kg were selected. From each herd 45–85 cows were selected in random. The total number of cows was 373. All cows were genotyped by the ILLUMINA BovineSNP50 v.2 chip (Illumina Inc. USA) in Ireland (Weatherbys Co. UK). Editing of SNPs was performed according to the following criteria: minor alleles frequency of MAF <0.01, share of errors in genotyping of SNPs less than 5%, reliability of matching of SNPs genotype to Hardy-Weinberg distribution (P <0.0001). As a result of editing there are 41210 SNPs. To calculate between genetic diversity of the cows, EIGENSOFT program was used. The reliability of the obtained data was calculated by ANOVA. The reliability of the data for the three eigenvectors was as follows: the first vector (P <0.58), the second vector (P <3.3e-16), the third vector (P <5.9e-06). Therefore, the second and third eigenvectors can be used to estimate the data obtained. Pairwase between herds differences are maximal for herd 2 both for eigenvector 2 and 3. Highly significant pair of herds 3_6 for eigenvector 2 and 3_5 for eigenvector 3 were obtained. Thus, PCA method is effective in studying between herds genetic diversity of dairy cattle and can be recommended for use on other farm animals.

¹ «Всероссийский научно-исследовательский институт генетики и разведения сельскохозяйственных животных — филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный центр животноводства — ВИЖ имени академика Л. К. Эрнста»; 196601, Россия, г. Санкт-Петербург, п. Тярлево, Московское шоссе, 55 а; e-mail: spbvniigen@mail.ru.