Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Характеристика аллелофонда башкирских популяций крупного рогатого скота черно-пестрой и симментальской пород по микросателлитам

Диссертация: Характеристика аллелофонда башкирских популяций крупного рогатого скота черно-пестрой и симментальской пород по микросателлитам
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

MC используются при оценке дивергенции и установления эволюци-онно-генетических связей различных видов и пород крупного рогатого скота, свиней, овец, коз, лошадей, собак и др. Их можно использовать для установления времени появления той или иной породы, а также для определения достоверности происхождения потомства (Марзанов Н.С., Насибов М. Г., Озеров М. Ю., Кантанен Ю., 2004). MC как маркеры… Читать ещё >

Содержание

  • 2. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
    • 2. 1. Понятие о маркерной селекции
    • 2. 2. Типы молекулярно-генетических маркеров
    • 2. 3. Микросателлиты как молекулярно-генетические. маркеры
    • 2. 4. Эволюция микросателлитов
    • 2. 5. Области применения микросателлитов
    • 2. 6. Методы анализа микросателлитов
    • 2. 7. Проблемы и ограничения использования МС
    • 2. 8. Выбор микросателлитных локусов
    • 2. 9. Связь микросателлитов с признаками. продуктивности
    • 2. 10. История создания популяций крупного рогатого скота изученных хозяйств
      • 2. 10. 1. История создания черно-пестрого стада ГУ СП «Стерлитамакское»
      • 2. 10. 2. История создания чёрно-пёстрого стада Агрофирмы
  • Стерлитамакская"
    • 2. 10. 3. История создания симментальского стада хозяйства ОПХ
  • Баймакское"

Характеристика аллелофонда башкирских популяций крупного рогатого скота черно-пестрой и симментальской пород по микросателлитам (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Характеристика генофонда, поддержание и сохранение биологического разнообразия видов домашних животных является одной из актуальных задач современной биологической науки (Алтухов Ю.П., 2004, Захаров И. А., 2006).

Интенсификация животноводства настоятельно требует дальнейшего развития теоретических основ и совершенствования организационных форм селекции сельскохозяйственных животных за счет привлечения новых методов оценки генотипов животных. К числу таких методов относится использование генетических маркеров и ДНК-технологий (Калашникова Л.А. и др., 1999, 2000, Букаров Н. Г. и др., 2010). Достоинство этих маркеров состоит в том, что они не изменяются на протяжении жизни животного, наследуются по законам Менделя и сравнительно легко выявляются в лабораторных условиях, а потому могут выполнять роль сигнальных генов при решении ряда задач селекции.

Молекулярно-генетические методы лежат в основе генной диагностики, используются при сертификации существующих пород и популяций животных, в маркер-зависимой селекции, при установлении связей между локу-сами количественных признаков и маркерными генами. В настоящее время, используя методы молекулярной биологии, информацию о генетических маркерах и их связи с хозяйственно-полезными признаками появилась возможность вести селекционный процесс на качественно новом уровне. (Брем Г., БренингБ., 1993).

В молочном скотоводстве страны широко распространенным приемом для повышения продуктивных качеств, в частности, обильномолочности стало прилитие крови скота голштинской породы (Стрекозов Н.И. и др., 2006). С точки зрения популяционной генетики голштинизация в конечном итоге может привести к вымыванию уникальных, свойственных определенным породам аллелей, к снижению генетического разнообразия, к стиранию генетических различий между породами.

Одним из приемов выявления генетических различий между популяциями, оценки структуры популяций является использование анонимных ДНК-маркеров — микросателлитов (МС). МС представляют собой короткие (100−200 п.о.) тандемно расположенные участки ДНК, обладающие высокой степенью полиморфизма (Tautz D. 1989, DeWoody J.A., Avise J.C., 2000). Показана прикладная значимость МС в оценке состояния и динамики аллело-фонда черно-пестрого скота Московской области (Зиновьева Н.А. и др., 2009), сычевского и симментальского скота Смоленской области (Стрекозов Н.И. и др., 2009), в сравнительных исследованиях чистопородных и голшти-низированных популяций скота различных пород (Эрнст Л.К. и др., 2007). Характеризуя состояние исследований в области генодиагностики сельскохозяйственных животных и в частности в области исследования прикладной значимости МС крупного рогатого скота в Российской Федерации, следует отметить, что подобные исследования в России практически ранее не проводятся. Результаты отдельных исследований по изучению микросателлитного профиля ограниченных массивов скота России, опубликованные в различных изданиях были выполнены зарубежными специалистами или российскими исследователями на базе зарубежных научных центров (Эрнст Л.К., Зиновьева Н. А., 2008).

Существенный вклад в характеристику аллельного разнообразия пород вносят региональные популяции, формирование аллелофонда которых происходило, в большинстве случаев, на основе местного скота, являющегося носителем собственного уникального аллелофонда, и в условиях относительной географической изоляции (Tapio M. et al., 2010). Кроме того, на генетическую изменчивость региональных популяций определенное влияние оказывают специфические для каждого из регионов абиотические факторы. N.

Цель и задачи исследования

Целью настоящей работы явилась генетическая характеристика башкирских популяций чёрно-пёстрого и симментальского скота с использованием микросателлитов.

Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Выполнить анализ показателей молочной продуктивности коров башкирских популяций черно-пестрого и симментальского скота.

2. На основании изучения аллелофонда башкирских популяций чёрно-пёстрого и симментальского скота по микросателлитам дать оценку их генетического разнообразия.

3. Провести сравнительный анализ аллелофондов исследованных башкирских популяций крупного рогатого скота и других популяций чёрно-пёстрого, голштинского и симментальского скота отечественной и зарубежной селекции.

4. Изучить частоты встречаемости генотипов микросателлитов в группах коров черно-пестрой и симментальской пород башкирской селекции с различным уровнем молочной продуктивности.

5. Выполнить исследование связи аллелей микросателлитов с уровнем молочной продуктивности коров черно-пестрой и симментальской пород башкирской селекции.

Научная новизна исследований. Впервые с использованием микросателлитов дана характеристика алеллофонда башкирских популяций чёрно-пёстрого и симментальского скота. Установлено высокое генетическое сходство по микросателлитам башкирских популяций черно-пестрого скота с популяциями черно-пестрой и голштинской пород отечественной и зарубежной селекции. Показан высокий вклад башкирской популяции в генетическое разнообразие симментальского скота по микросателлитам. Выявлен породои популяционно-зависимый характер связи некоторых аллелей микросателлитов с показателями молочной продуктивности.

Практическая значимость. Выполнено построение и анализ ДНК-профилей башкирских популяций черно-пестрого и симментальского скота с использованием в качестве инструмента микросателлитов, охарактеризована их генетическая структура. Показана генетическая консолидирован-ность изучаемых популяций скота. Выявлены аллели микросателлитов, ассоциированные с показателями молочной продуктивности коров: удоем, содержанием жира и белка в молоке, количеством молочного жира и белка.

Апробация работы. Результаты исследований были доложены и обсуждены на международной научно-практической конференции «Биодиверси-тиология: современные проблемы изучения и сохранения биологического разнообразия», Чебоксары, 2010 г., на Всероссийской научно-практической конференции «Научное обеспечение устойчивого развития АПК», Уфа, 2011 г., на конференциях Центра биотехнологии и молекулярной диагностики ГНУ ВИЖ Россельхозакадемии, 2011, 2012 гг.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Установлено высокое сходство генетических профилей башкирских популяций черно-пестрого и симментальского скота с популяциями черно-пестрого и голштинского скота отечественной и зарубежной селекции.

2. В сравнительных исследованиях пяти различных популяций показан существенный вклад башкирской популяции в общее генетическое разнообразие симментальского скота.

3. Установлены различия в частотах встречаемости некоторых аллелей микросателлитов в группах коров черно-пестрой и симментальской пород с «высоким» и «низким» уровнем молочной продуктивности.

4. Показан породои популяционно-зависимый характер связи аллелей микросателлитов с показателями молочной продуктивности коров черно-пестрой и симментальской пород.

Публикации результатов исследований. Всего по теме диссертационной работы опубликовано 5 работ, в том числе 2 статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ («Сельскохозяйственная биология», «Проблемы биологии продуктивных животных»).

Структура и объем работы. Диссертация написана на 129 страницах, состоит из следующих разделов: введение, обзор литературы, материалы и методы исследований, результаты и обсуждение, выводы, практические предложения, список литературы. Диссертационная работа содержит 29 таблиц и 21 рисунок.

Список литературы

включает 139 источников, в том числе 100 источников на иностранном языке.

ВЫВОДЫ.

1. Дана характеристика уровня молочной продуктивности коров башкирских популяций черно-пестрого (агрофирма «Стерлитамакская», СНРАОЫО (п=104) и ГУ СП «Стерлитамакское», СШМЗШР (п=108)) и симментальского скота (ОПХ «Баймакское», 81МВ (п=95)). Установлено, что популяции СНРАОЯО и СНР виБР достоверно различались по показателям молочной продуктивности: по уровню удоев коровы СНРАОЯО превосходили коров СШМЗШР на 644 кг по 1-й лактации (р<0,001) и 521 кг (р<0,001) по 2-й лактации. По содержанию жира в молоке коровы СНРвШР превосходили коров СНРАОЯО по 1- и 2-й лактации на 0,26% абс. (р<0,001) и 0,21% абс. (р<0,001), соответственно. Различия в содержании белка составляли 0,006% и 0,12% соответственно. Выход молочного белка был достоверно выше у коров СНРА0110: +14,3 (р<0,001) и +8,7 кг (р<0,01) по 1-й и 2-й лактациям, соответственно. Показано повышение продуктивных показателей у коров по 2-й лактации по сравнению с 1-й лактацией.

2. Установлено высокое генетическое разнообразие башкирских популяций крупного рогатого скота по 12-и локусам МС: среднее число аллелей на локус в популяциях СНР АОЯО, СНРОШР и 81МВ составило 9,0+1,1, 7,9+1,0 и 7,1+0,7, наблюдаемая степень гетерозиготности -0,729+0,032, 0,691+0,032 и 0,712+0,050, соответственно. Минимальная степень гетерозиготности выявлена в локусе 1Ь8Т005 — 0,426 у коров СШМЗШР и 0,452 — у коров СНРАОЮ, максимальная — в локусе 1Ь8Т006 у коров СШМЗШР — 0,840 и в локусе ТСЬА227 у коров СНРА01Ю — 0,904. В обеих популяциях выявлен дефицит гетерозигот: 1,2−1,9%.

3. Показано высокое генетическое сходство аллельных профилей башкирских популяций черно-пестрого скота с популяциями черно-пестрого и голштинского скота отечественной (Московская область) и зарубежной (немецкой, американской, бельгийской, шведской) селекции по большинству исследованных локусов МС: ВМ1818 — г-0,49−0,98, ВМ1824 — г=0,80−0,99,.

ВМ2113 — г=0,07−0,55, ТСЬА122 — г=0,12−0,78, ТОЬА126 — г=0,85−0,93, ТСЬА227 — г=0,33−0,70, ЕТН10 — г=0,92−0,97, ЕТН225 — г=0,880,93, ¡-ЬЭТООбг=0,88−0,93, 8Р8115 — г=0,92−0,95. В сравнительных исследованиях с чистопородными популяциями симментальского скота Сибири (81М81В), Орловской области (81М (Ж), Австрии (81МА) и голштинизированной популяцией (81МН) установлена высокая степень генетической консолидации башкирской популяции симментальского скота: коэффициент подобия (С>) в среднем составил 84,6±2,2% против 59,1±2,4, 45,2±4,4, 74,9±2,2 и 36,3±3,2% в популяциях 81М81 В, 81 М (Ж, 81МА и 81МН.

4. Анализ распределения частот встречаемости аллелей микросателлитов в исследованных группах коров с высокими (Хср+0,5о) по сравнению с низкими (Хср-0,5а) уровнями молочной продуктивности показал наличие ряда достоверных различий как по первой, так и по второй лактации. Для коров чёрно-пёстрой породы СНРОШР выявлены различия в частотах 8 аллелей в 6 локусах по первой лактации и 15 аллелей в 8 локусах МС во второйдля коров СНР АОЯО различия отмечены в распределении по 1 -й лактации 8 аллелей 6 локусов МС и 16 аллелей в 10 локусах МС во второй. У коров симментальской породы различия между «низкопродуктивной» и «высокопродуктивной» группами коров имеют сходный характер наблюдаются в распределении 5 аллелей 4 локусов мс в первой и второй лактациях.

5. Во всех исследованных локусах МС установлены аллели, наличие которых в генотипе достоверно коррелировало с показателями молочной продуктивности коров изучаемых башкирских популяций черно-пестрого и симментальского скота, при этом показан породои популяционно-зависимый характер выявленных зависимостей. На примере популяции коров СНРАСЯО показано, что направленность корреляций, установленных по результатам анализа на индивидуальном уровне и в группах коров-дочерей, носила, в основном, аналогичный характер.

ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ.

1. Молекулярно-генетическим лабораториям при проведении оценки состояния и динамики аллелофонда пород крупного рогатого скота рекомендуем включать в анализ региональные популяции, вносящие существенный вклад в изменчивость.

2. Лабораториям молекулярно-генетической экспертизы для достижения высокой точности (вероятность подтверждения родителей 99,98−99,99%, вероятность исключения родителей — >99,99%) при проведении экспертизы на достоверность происхождения в башкирских популяциях крупного рогатого скота черно-пестрой и симментальской пород рекомендуем использовать 12 локусов микросателлитов ТОЬА126, ТОЬА122, ТОЬА227, 1Ь8Т005, 1Ь8Т006, ЕТН185, ЕТН10, ЕТН225, ВМ1818, ВМ1824, ВМ2113, БРв! 15.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

MC используются при оценке дивергенции и установления эволюци-онно-генетических связей различных видов и пород крупного рогатого скота, свиней, овец, коз, лошадей, собак и др. Их можно использовать для установления времени появления той или иной породы, а также для определения достоверности происхождения потомства (Марзанов Н.С., Насибов М. Г., Озеров М. Ю., Кантанен Ю., 2004). MC как маркеры, по-видимому, будут активно использоваться в ближайшие годы и даже десятилетия. Уже к настоящему времени разработаны высокотехнологичные способы их тестирования: микропанели, использование капиллярных методов разделения ПЦР-продуктов, новые физические методы их анализа. Автоматизация процесса позволяет практически полностью исключить субъективные ошибки исследователя, в основном возникающие при считывании результатов после электрофореза. Использование стандартизированных наборов для выделения, амплификации и электрофоретического разделения позволяет максимально унифицировать методику анализа. Основным ограничением данного метода является высокая стоимость оборудования и реагентов. При разработке более совершенных и дешевых технологий этот подход может стать преобладающим (Сулимова Г. Е, 2004). Показано, что MC являются нейтральными в селекционном аспекте (Tachida Н., Izuka М., 1992). Вместе с тем, следует отметить, что в литературных источниках имеется ряд публикаций, в которых показано сцепление MC с генами-кандидатами локусов количественных признаков (Weller J.I., 2007, Reinecke Р., Rei? mann M., Muller U., Abdel-Rahman S., 2005, Chen H. Y., Zhang Q., Yin С. С., et al., 2006, Weimann et al., 2001, Ogorevs J. et al., 2009). Поэтому необходимо лучше понять и изучить связь MC с хозяйственно-полезными признаками сельскохозяйственных животных.

Происхождение каждого племенного животного должно быть точно известно. Это необходимо при отборе ремонтного молодняка, выделении продолжателей линии, оценке быков по потомству и в ряде других случаев.

Современные методы выявления особенностей генетической структуры животных на уровне ДНК позволяют использовать данные анализа в планировании селекционной работы в популяциях сельскохозяйственных животных.

Важным является также оценка генетической вариабельности в ге-нофондных популяциях, которые являются носителями ценных комбинаций генов, утерянных в промышленных линиях и породах. Получение данных по генетическим взаимоотношениям в породах животных позволяет лучше понять породообразовательный процесс, прогнозировать развитие пород и планировать селекционно-генетическую работу с существующими породами. Поддержание необходимой вариабельности в популяциях способствует сохранению генофонда (Гладырь и др., 2005).

3. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ.

Исследования проводили в ФГБОУ ВПО «Башкирский государственный аграрный университет» и в Центре биотехнологии и молекулярной диагностики животных ГНУ ВИЖ Россельхозакадемии в период с 2009 по 2012 гг. по схеме, представленной на рисунке 3.

Репюшльныепоиулздшк^упногорогатого скота РеспублігкиБашкортостан.

Чёрно-пёстрая порода Симментальская пор ода.

АФ «Стерлитамакская» ГУ СП «Стерлнтамакское» ОПХ"Бапмакское".

Построение, а лл ел ьных пр о фі шей по микросателлшам Анплш МОЛОЧНОЙ пр ОДУКЛЮНО СІІI.

1 1 1.

Хар актернстика алледофовда Полашциям Полиниям.

Оценка уровня г ет ер сзі іготно стіш р, а счет показателей Р-статисшки.

Характеристика степени генетической консолиднрованносш и У Й О о ж.

Г- ^ С.

Ч «о к.

2 с.

-.О о X О м.

Ч (14 О О.

Ч к.

О V м О А.

Анализ популяцнонно-генепшешк пар, а метров, рассчитанных по микросателлитам Популяцш черно-пестр ого и голштинского скота (б популяцш).

Ср авннтельный анализ алл ечьньк профилей с популяциями скота рашгшогопропсхолщешш Популяции симментальского скота (4 популяцш).

Аналш влияния генотипов по микросателлшамна покашшшоло’шоипродуктшностикоров.

Рис. 3 Общая схема исследований.

3.1. Животные.

В молекулярно-генетических исследованиях были использованы образцы ДНК 307 животных 3 башкирских популяций коров, в т. ч. 2 популяций чёрно-пёстрой породы агрофирмы «Стерлитамакская» (СНРАОЯО) — 104 головы и ГУСП «Стерлитамакское» (CHPGUSP) — 108 голов и популяции симментальской породы ОПХ «Баймакское» (SIMB) — 95 голов (табл. 7).

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ф. Введение в популяционную и эволюционную генетику / Ф. Айала. М.: Мир, 1984. 230 с.
  2. ІО.П. (ред.) Динамика популяционных генофондов при антропогенных воздействиях // М.: Наука, 2004, 619 с.
  3. В.А. Идентификация и анализ тандемных повторов и близких структурированных сигналов в ДНК // дис. На соиск. Уч. Ст. канд. Физ.-мат. Наук, МГУ, 2006, 126 с.
  4. Н.Г. Оценка быков-производителей по генетическим маркерам групп крови/ Букаров Н. Г., Хрунова А. И., Новиков A.A., Мишина Н.С.// Зоотехния. 2010. — № 11. — С. 2−3.
  5. . Анализ генетических данных. М.: Мир, 1995. 400 с.
  6. Е.А., Анализ овец с использованием ДНК-микросателлитов // Методы исследований в биотехнологии сельскохозяйственных животных: школа-практикум. Дубровицы. 2003. Вып 2. С. 12−21.
  7. Е.А., Зиновьева H.A., Брем Г. Характеристика генофонда и выявление генеалогических связей между породами овец России с использованием ДНК-микросателлитов // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук, 2004. № 2. С. 26−29.
  8. Е.А., Зиновьева H.A., Каплинская Л. И., Брем Г., Мюллер М. / Методические рекомендации по молекулярно-генетическому анализу овец с использованием микросателлитных маркеров. РАСХН, 2004. С. 3−30.
  9. Л.А. Популяционная биометрия / Л. А. Животовский. -М.: Наука, 1991. 271 с.
  10. И.А. (ред.) Генофонды сельскохозяйственных животных: генетические ресурсы животноводства России // М.: Наука, 2006, 462 с.
  11. H.A. Введение в ДНК-диагностику / H.A. Зиновьева // Методы исследований в биотехнологии сельскохозяйственных животных: школа-практикум. Дубровицы. 2005. Вып 4. С.38−41.
  12. H.A. Введение в ДНК-диагностику. Школа-практикум «Методы исследований в биотехнологии сельскохозяйственных животных», вып.4. — ВИЖ, 2005.- 134 с.
  13. H.A. и др., Методические рекомендации по использованию ПЦР в животноводстве, ВИЖ, 1998.
  14. H.A., Гладырь Е. А., Эрнст Л. К., Брем Г. Введение в молекулярную генную диагностику сельскохозяйственных животных. ВИЖ, 2002. 112 с.
  15. H.A., Костюнина О. В., Гладырь Е. А., Банникова А. Д., Харзинова В. Р., Ларионова П. В., Шавырина K.M., Эрнст Л. К. Роль ДНК -маркеров признаков продуктивности сельскохозяйственных животных // Зоотехния, 2010. № 1.С. 8−10.
  16. H.A., Попов А. П., Эрнст Л. К., Марзанов Н. С., Бочкарев В. В., Стрекозов Н. И., Брем Г. Методические рекомендации по использованию метода полимеразной цепной реакции в животноводстве. Дубровицы: ВИЖ, 1998. 47 с.
  17. H.A., Серов В., Адаменко В., Эрнст Л. К. Сохранение локальных пород // Животноводство России. № 6, 2006. С. 46−47.
  18. H.A., Стрекозов Н. И., Молофеева JI.A. Оценка роли ДНК-микросателлитов в генетической характеристике популяции чёрно-пёстрого скота. // Зоотехния. 2009. — № 1.- С. 2−4.
  19. JI.A. ДНК — технологии оценки сельскохозяйственных животных. / JT.A. Калашникова, И. М. Дунин, В. И. Глазко, Н. В. Рыжова, Е. П. Голубина. // ВНИИплем, 1999. 148 с.
  20. П.М. Генетика и биотехнология в селекции животных / П.М.
  21. , Н.С. Марзанов, В.А. Багиров, М. Г. Насибов. М.: ФГУП «Эксплор», 2004. — 285 с.
  22. E.H., Сельцов В. И., Зиновьева H.A. Характеристика симментальского скота различного происхождения с использованием ДНК-микросателлитов // Зоотехния. № 4. 2006. с. 6−9.
  23. Р. Генетические основы эволюции. // М.: Мир, 1978. 351с.
  24. Н.С. Микросателлиты и их использование для оценки генетического разнообразия животных / Н. С. Марзанов, М. Ю. Озеров, М.Г.
  25. Е.А., Абрамова З. В., Бакай A.B. и др. Генетика. М., 1979.
  26. Молочное скотоводство России (в рамках национального проекта «Развитие агропромышленного комплекса России»). / Н. И. Стрекозов и др. М., 2006. 604 с.
  27. Молочное скотоводство России (в рамках национального проекта «Развитие агропромышленного комплекса России») // Н. И. Стрекозов и др. М., 2006. 604 с.
  28. Насибов, Л. К Марзанова // Сельскохозяйственная биология, 2004. № 2. С. 104−111 с.
  29. A.C. Генетический анализ. М.: Наука, 1970. С. 3−341.
  30. Г. Е. ДНК-маркеры в генетических исследованиях: типы маркеров, их свойства и области применения. // Успехи современной биологии, 2004. Т 124. № 3. С. 260.
  31. Г. Е. ДНК-маркеры в генетических исследованиях: типы маркеров, их свойства и области применения. // Успехи современной биологии, 2004. Т 124. № 3. С. 260.
  32. Г. Е. Молекулярно-генетический анализ генома животных и человека с использованием ДНК-маркеров: дис.. д-р биол. наук, М., 1998.285 с.
  33. Г. Е. Полиморфизм длин рестрикционных фрагментов ДНК у сельскохозяйственных животных. Успехи современной генетики, 1993. С. 3−30.
  34. JT.A. Маркер-вспомогательная селекция в коневодстве // ВНИИ коневодства. 2002. с. 1−4. Режим доступа: (http://www.ruhorses.ru).
  35. JI.A. Маркер-вспомогательная селекция в коневодстве./ JI.A. Храброва // ВНИИ коневодства, 2002. С. 1−4. Режим доступа: (http://www.ruhorses.ru).
  36. Л.К., Зиновьева H.A. Биологические проблемы животноводства в XXI веке. M.: РАСХН, 2008. 508 с.
  37. Archibald A.L., Haley J.F., Brown S. et. al., The PIG-MaP consortium linkage map of the pig (Sus scrofa). // Mamm. Genome, 1995, 6: 157−175.
  38. Armstrong E., Postiglioni A., Martinez A., Rincon G. and Luis Vega-Pla J. Microsatellite analysis of a sample of Uruguayan Creole bulls (Bos taurus) // Genetics and Molecular Biology, 2006, 2: 267−272.
  39. Arranz J.J., Bayon Y., San Primitivo F. // Anim. Genet. 1998. Vol. 29(6). P. 435−440.
  40. Ball A.O. and Chapman R.W. Population genetic analysis of white shrimp, Litopenaeus setiferus, using microsatellite genetic markers // Mol. Ecol. 2003. Vol. 12. P. 2319−2330.
  41. Ball A.O. and Chapman R.W. Population genetic analysis of white shrimp, Litopenaeus setiferus, using microsatellite genetic markers. // Mol. Ecol., 2003, 12:2319−2330.
  42. Balloux F. The estimation of population of population differentiation with microsatellite markers / Balloux F, Lugon Moulin N // J. Molec. Ecol., 2002.- 11, 155−165.
  43. Barendse Wo, Armitage S.M., Kossarek L.M. et.al. A genetic map of the bovine genome. // Nature genet., 1994, 6: 227−235.
  44. Baumung R., Simianer H., Hoffmann I. Genetic diversity studies in farm animals a survey // J. Anim. Breed. Genet. 2004. Vol. 121. P. 361−373.
  45. Beamount M. and Bruford M. Microsatellites in conservation genetics. In: Microsatellites Application and evolution. // Oxford University Press, Oxford, 1999.- 165−180.
  46. Beridse T. Satellite DNA. Berlin: Springer Verlag., Heidelberg, 1986.302 p.
  47. Bishop M.D., Kappes S.M., Keele J.W. A genetic linkage map for cattle// Genetics. 1994. Vol. 136. P. 619−639.
  48. Bostock C. Phil. Trans. // Roy. Soc. Lond JB. 1986. Vol. 312. P. 261 273. De Woody J. A, Avise J.C. Microsatellite variation in marine, freshwater, and anadromous fishes compared with animals // Journal of Fish Biology. 2000. -V.56. -P.461−473.
  49. Callen D.F., Thompson A.D., Shen Y., Phillips H.A., Richards R.I., Mulley J.C. and Sutherland G.R. Incidence and origin of «null» alleles in the (AC)n microsatellite markers. //Am. J. Hum. Genet., 1993, 52: 922−927.
  50. Callen D.F., Thompson A.D., Shen Y., Phillips H.A., Richards R.I., Mulley J.C. and Sutherland G.R. Incidence and origin of «null» alleles in the (AC)n microsatellite markers. //Am. J. Hum. Genet., 1993, 52: 922−927.
  51. Cawford A.M., Dodds K.G. Ede An autosomal genetic linkage map of the sheep genome // Genetics. 1995. Vol. 140. P. 703−724.
  52. Chakraborty R., De Andrade M., Daiger S.P. and Budowle B. Apparent heterozygote deficiencies observed in DNA typing data and their implications in forensic applications. //Ann. Hum. Genet., 1992. 56: 45−57.
  53. Charlier C., Coppieters W.Y., Farnir F. et. al. The mh gene causing doublemuscling in cattle maps to bovine Chromosome 2. Mamm. Genome, 1995, 6: 788−792.
  54. Charlier C., Coppieters W.Y., Farnir F. et. al. The mh gene causing doublemuscling in cattle maps to bovine Chromosome 2. Mamm. Genome, 1995, 6: 788−792.
  55. Cornuet J.-M., Piry S., Luikart G., Estoup A. and Solignac M. New methods employing multilocus genotypes to select or exclude populations as origins of individuals. // Genetics. 2000, 153: 1989−2000.
  56. Crawford A.M., Dodds K.G., Ede A.J., Pierson C.A., Montgomery G.W., Garmonsway H.G., Beattie A.E., Davies K., Maddox J.F., Kappes S.W. and. An autosomal genetic linkage map of the sheep genome. // Genetics. 1995, 140: 703−724.
  57. Crawford A.M., Dodds K.G., Ede A.J., Pierson C.A., Montgomery G.W., Garmonsway H.G., Beattie A.E., Davies K., Maddox J.F., Kappes S.W. and. An autosomal genetic linkage map of the sheep genome. // Genetics. 1995, 140: 703−724.
  58. Csink AK, Henikoff S. Something from nothing: the evolution and utility of satellite repeats. Trends Genet. 1998 May- 14(5):200−41 998
  59. Curi R.A., Lopes C.R. Evaluation of nine microsatellite loci and misi-dentification paternity frequency in a population of Gyr breed bovines. // Brazil J. Vet. Res. Anim. Sei., 2002, 39(3): 129 135.
  60. De Woody J. A, Avise J.C. Microsatellite variation in marine, freshwater, and anadromous fishes compared with animals // Journal of Fish Biology. -2000. -V.56. -P.461−473.
  61. Dib C., Faure S., Fisanes C. et al. // Nature. 1996. — Vol. 380. — P. 152−154.
  62. Ellegren, H., Microsatellites: simple sequences with complex evolution. Nature Genetics, 2004. 5: p. 5435−445.
  63. Ellegren, H., Microsatellites: simple sequences with complex evolution. Nature Genetics, 2004. 5: p. 5435−445.
  64. Estoup A. and Cornuet J.M. Microsatellite evolution: inferences from population data. In: Microsatellites Evolution and application. //Eds.: D. B. Goldstein and C. Schlotterer. Oxford University Press, Oxford, 1999 — 49−64.
  65. Ganal M, Hemleben V. // Theor. Appl. Genet. 1986. Vol. 73. P. 129 135.
  66. Georges M, Nielsen D, Mackinnon M, Mishra A, Okimoto R, Pasquino AT et al. Mapping quantitative trait loci controlling milk production in dairy cattle by exploiting progeny testing. // Genetics. 1995, 139: 907−920.
  67. Gerbens F., Harders F.L., Groenen M. A. A dimorphic microsatellite in the porcine H-FABP gene at chromosome 6 // Anim Genet. 1998. Vol. 29(5). P. 408- 409.
  68. Glowatski Mullis M.L., Gaillard C., Wigger G. Microsatellite based parentage control in cattle // J. Animal Genetics. 1995. Vol. 26. P. 7−12.
  69. Goldstein D., Linares A., Cavalli-Sforza L., Foldman M. // Genetics. -1995.-Vol. 139. -P.463−471.
  70. Goldstein D.B. and Pollock D.D. Launching Microsatellites: A review of mutation processes and methods of phylogenetic inference. // J. Hered., 1997, 88: 335−342.
  71. Goldstein D.B., Schlotterer C. Microsatellites. Evolution and Applications. Oxford, 1999, 321 p.
  72. Heme C" Ghosh S., Todd J. // Trends Genet. 1992. Vol. 8. P. 288−294.
  73. Heyer E., Puymirat J., Dietjes P. Estimating Y chromosome specific microsatellite mutation frequencies using deep rooting pedigrees // Hum. Mol. Genet. 1997. Vol. 6. P. 799−803.
  74. P., Lindpaintner K., Beckmann J.S. // Nature. 1991. Vol. 353(6344). P. 521−529.
  75. Holm L.E., Loeschcke V. and Bendixen C. Elucidation of the molecular basis of a null allele in a rainbow trout microsatellite // Mar. Biotechnol. 2001. Vol. 3. P. 555−560.
  76. Holm L.E., Loeschcke V. and Bendixen C. Elucidation of the molecular basis of a null allele in a rainbow trout microsatellite. // Mar. Biotechnol. 2001, 3: 555−560.
  77. Holm L.E., Loeschcke V. and Bendixen C. Elucidation of the molecular basis of a null allele in a rainbow trout microsatellite. // Mar. Biotechnol. 2001, 3: 555−560.
  78. IHGSC (International Human Genome Sequencing Consortium). Initial
  79. Jeffreys A.J., Hillel J., Hartley N. Hyppervariable DNA and genetic fingerprints// Anim. Genet. 1987. Vol. 18. Suppl.l. P.141.
  80. Jin L., Macaubas C., Hallmayer J., Kimura A., Mignot E. Mutation rate varies among alleles at a microsatellite locus: phylogenetic evidence // Proc. Natl. Acad. Sci USA. 1996. V.93. N.26. P. 15 285.
  81. Jones A.G., Stockwell C.A., Walker D. and Avise J.C. The molecular basis of a microsatellite null allele from the white sands pupfish. // J. Hered., 1998- 89: 339- 342.
  82. Jones A.G., Stockwell C.A., Walker D. and Avise J.C. The molecular basis of a microsatellite null allele from the white sands pupfish. // J. Hered., 1998- 89: 339- 342.
  83. Jorde L.B., Bamshad M.J., Watkins W.S. et al. // Am. J. Hum. Genet. -1995.-Vol.57.-P. 523−538.
  84. Kappes S.M., Keele J.W., Stone R.T. A second-generation linkage map of the bovine genome // Genome Research. 1997. Vol. 7. P. 235 249.
  85. Koorey D.J., Bishop G.A. and McCaughan G.W. Allele non-amplification: a source of confusion in linkage studies employing microsatellite polymorphisms. //Hum. Mol. Genet., 1993 2: 289−291.
  86. Lehmann T., Hawley W.A. and Collins F.H. An evaluation of evolutionary constraints on microsatellite loci using null alleles. // Genetics, 1996 144, 1155−1163.
  87. Lenstra J. A., Van Boxtel J. A., Swaagstra K. A., Schwerin M. Short interspersed nuclear element (SINE) sequences of the Bovidae / J.A. Lenstra, J. A. Van Boxtel, K.A. Swaagstra, M. Schwerin // Anim. Genet., 1993, 24, 33−39.
  88. Levinson G. and Gutman G.A. Slipped strand mispairing: a major mechanism for DNA sequence evolution. // Mol. Biol. Ecol. 1987, 4: 203−221.
  89. G., Gutman G. A. // Mol. Biol. Evol. 1987. — 4(3). — 203 221.
  90. Li, Y.C., A.B. Korol, T. Fahima, and E. Nevo, Microsatellites within genes: structure, function, and evolution. Mol Biol Evol., 2004. 21(6): p. 9 911 007.
  91. Maddox J.F., Davis K.P., Crawford A.M. An enhanced linkage map of the sheep genome comprising more than 1000 Loci // Genome Res. 2001. Vol. 11. P. 1275−1289.
  92. Mahtani M. M, Willard H.F. A polymorphic X-linked tetranucleotide repeat locus displaying a high rate of new mutation: implications for mechanisms of mutation at short tandem repeat loci. // Hum Mol Genet. 1993, 2(4): 431−437
  93. Moore S.S., Byrne K. Dinucleotide polymorphism at the bovine brain ribonuclease locus // Animal Genetics. 1992. Vol. 23. P. 574.
  94. Nei, M. 1978. Estimation of average heterozygosity and genetic distance from a small number of individuals. // Genetics 89: 583−590.
  95. Nickerson D.A., Taylor S.L., Weiss K.M., Clark A.G., Hutchinson R.G., Stengard J., Salomaa V., Vartiainen E., Boerwinkle E. and Sing C.F. DNA sequence diversity in a 9.7-kb region of the human lipoprotein lipase gene. // Nat. Genet, 1998- 19, 233−240.
  96. Ogorevs J, Kunej T, Razpet A, Poyc P. Database of cattle candidate genes and genetic markers for milk production and mastitis. // Animal Genetics, 2009, 6: 40−45.
  97. Ozkan E, Soysal M. I, Ozder M, Koban E, Sahin O. and Togan I. Evaluation of parentage testing in the Turkish Holstein population based on 12 microsatellite loci//Livest. Sci., 2009, 124(1−3): 101−106.
  98. Paetkau D, Calvert W, Stirling I. and Strobeck C. Microsatellite analysis of population-structure in Canadian polar bears. // Mol. Ecol, 1995, 4: 347 354.
  99. Pemberton J.M., Slate J., Bancroft D.R. and Barrett J.A. Nonamplifying alleles at microsatellite loci: a caution for parentage and population studies.// Mol. Ecol., 1995- 4: 249−252.
  100. Pemberton J.M., Slate J., Bancroft D.R. and Barrett J.A. Nonamplifying alleles at microsatellite loci: a caution for parentage and population studies.// Mol. Ecol., 1995- 4: 249−252.
  101. Pemberton J.M., Slate J., Bancroft D.R. Nonamplifying alleles at microsatellite loci: a caution for parentage and population studies // Mol. Ecol. 1995. Vol. 4. P. 249−252.
  102. Reinecke P., ReiBmann M., Miiller U., Abdel-Rahman S. Fine Mapping of milk yield QTL on chromosomes 6 and 20 in German Holstein population using Microsatellite Markers // Anim. Genet., 2005, 38: 25−33.
  103. R.I., Sutherland G.R. // Trends Biochem Sci. Nat Genet. -1994. -6(2).- 114−116.
  104. Rincon G., Farber E.A., Farber C.R., Nkrumah J.D. and Medrano J.E. Polymorphisms in the STAT 6 gene and their association with carcass traits in feedlot cattle. // Animal Genetics, 2009, V.40, P.6.
  105. D., Leggo J., Amos W. // Genomics.-1995.-Vol.10 P. 3337−3431.
  106. Sadeghi R., Mahmoudi B., Babayev M.S., Rameshknia Y. and Daliri M. Genetic Analysis in Tali Goats Based on 13 Microsatellite Markers // Journal of Biological Sciences, 2009. 4 (6): 734−737.
  107. Schloetterer C. and Tautz D. Slippage synthesis of simple sequence DNA. //Nucleic Acids Res. 1992, 20: 211−215.
  108. Schloetterer C. Opinion: The evolution of molecular markers just a matterof fashion? //Nature Rev. Genet., 2004, 5: 63−69.
  109. Schlotter C. Evolutionary dynamics of microsatellite DNA // Chromosoma. 2000. Vol. 109. P. 365−371.
  110. Solinas T.S., Fries, R. Physically mapped, cosmid-derived microsatellite markers as anchor loci on bovine chromosomes. // Mamm. Genome, 1993, 4: 720−727.
  111. Solinas T.S., Fries, R. Physically mapped, cosmid-derived microsatellite markers as anchor loci on bovine chromosomes. // Mamm. Genome, 1993, 4: 720−727.
  112. Solinas Toldo S., Fries R., Steffen P. Physically mapped cosmidderived microsatellite markers as anchor loci on bovine chromosomes // Mamm. Genome. 1993. Vol. 4. P. 720−727.
  113. Soller M. Genetic mapping of the Bovine Genome Using Deoxyribonucleic Acid-Level Markers to Identify Loci Affecting Quantitative Traits of Economic Importance. J. Dairy Sci. 1990, 73: 2682−2646.
  114. Steffen P., Eggen A., Diets A.B. Isolation and mapping of polymorphic microsatellites in cattle // Anim. Genet. 1993. Vol. 24. P. 121−124.
  115. Tachida H. and Izuka M. Persistence of repeated sequences that evolve by replication slippage. // Genetics, 1992 131, 471−478.
  116. Tapio M. et al., Microsatellite-based genetic diversity and population structure of domestic sheep in northern Eurasia // BMC Genetics. 2010. -P. 1−2.
  117. Tautz D. Hypervariability of simple sequences as a general source for polymorphic DNA markers / Tautz D. 1989. Vol.17. — P. 6463−6471.
  118. Tautz D. Hypervariability of simple sequences as a general source for polymorphic DNA markers // Nucleic. Acids. Res. 1989. — N. 17. — P. 6463−6471
  119. Vaiman D., Mercier D., Moazami-Goudarzi K. A set of 99 cattle microsatellites: characterization, synteny mapping, and polymorphism // Mamm. Genome. 1994. Vol. 5. P. 288−297.
  120. Vaiman, D., Mercier, D. A set of 99 cattle microsatellites: characterisation, synteny mapping, and polymorphism. //Mamm. Genome 1994, 5: 288−297.
  121. Vilkki H.J., Koning D.J., Elo K. et. al. Multiple marker mapping of quantitative trait loci of Finnish dairy cattle by regression. // J. Dairy Sci., 1997, 801.: 198−204.
  122. Waser P.M. and Strobeck C. Genetic signatures of interpopulation dispersal. // Trends in Ecology and Evolution 1998, 13: 43−44.
  123. Weber J.L. Informativeness of human (dC-dA)n (dG-dT)n polymorphisms / Weber J.L. // Genomics. 1990. — Vol.7. — P. 524−530.
  124. Weber J.L., Wong C. Mutation of human short tandem repeats // Human Molecular Genetics. 1993. Vol. 2. P. 1123−1128.
  125. Weimann C., Leyhe-Horn B., Gauly M., Erhardt G. Suitability of microsatellites BM1329 and OarAElOl as markers for the introgression of the Fee (B) locus into different sheep breeds //Arch. Tierzucht 2001, 44, 435−440.
  126. Weller J.I. Current and Future Developments in Patents for Quantitative Trait Loci in Dairy Cattle // Institute of Animal Sciences, A. R. O., The Volcani Center, Israel, 2007, 69−76.
  127. Xin Xu, Mei Peng, Zhian Fang, Xiping Xu. The direction of microsatellite mutations is dependent upon allele length. // Nature Genetics. 2000, 24: 396- 399.
  128. Yinglei Lai and Fengzhu Sun The Relationship Between Microsatellite Slippage Mutation Rate and the Number of Repeat Units // Mol. Biol. Evol. 2003, 20(12): 2123−2131.
  129. Zidek R., Jakabova D., Trandzik J., Buleca J., Jakab F., Massanyi P., Zoldag L. Comparison of microsatellite and blood group diversity among diferent genotypes of cattle // Acta Veterinaria Hungarica. 2008, V. 56, P. 323−333.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!