Молекулярная биология для животноводства
Молекулярная биология для животноводства
Еще фото

Автор (ы):  В.И. Глазко, д.с.-х.н., профессор, академик РАСХН / V. Glazko
Организация(и):  Российский государственный аграрный университет - МСХА имени К.А. Тимирязева / Russian state agrarian University – Moscow agricultural Academy named after K.A. Timiryazev

Ключевые слова: биомаркеры, гены количественных признаков (QTL), геномика, геномная селекция, ландшафтная геномика 

Аннотация

В материале рассматриваются современные направления применения молекулярно-генетических методов в работе с сельскохозяйственными видами животных. Обсуждаются направления применения методов геномики для выявления генов, ассоциированных с адаптивными характеристиками животных, а также с желательным проявлением признаков продуктивности. Отмечается необходимость тесной кооперации между молекулярно-биологическими, клиническими и селекционными исследованиями для увеличения их эффективности.

Развитие молекулярной биологии, в частности, молекулярной генетики, привело к изменениям во многих представлениях о путях и методах прогноза и лечения заболеваний как у человека, так и у животных. Медицинская молекулярная биология, так же, как и ветеринарная, в несколько последних десятилетий вышла на ускоренные темпы развития. Появились качественно новые методы диагностики генетически детерминированных заболеваний, распространения инфекционных агентов, а также профилактики и лечения различных заболеваний.

Изменения в поисках новых методов лечения, в общем, сводятся к нескольким главным направлениям. К ним относятся такие, как увеличение точности, «адресовки» терапевтических средств на разных уровнях организации биологического материала, начиная от коротких регуляторных нуклеотидных последовательностей, методов «адресного» трансгеноза, подгонки синтетического лекарства к домену белка - ключевых посредников запуска каскада патологических изменений, до разработки биопрепаратов с целью вытеснения патогенов из метагенома многоклеточных организмов. По своей сути, это направление является развитием работ Пауля Эрлиха (1854-1915 гг), мечтавшего найти «золотую пулю» для инфекционных агентов, а также измененных клеток при развитии онкологических процессов.

Другое близкое к этому, но менее «репрессивное» направление – разработка терапевтических средств коррекции патологических изменений метаболома (совокупности метаболических реакций) на основании накопления информации о ключевых звеньях патологических биохимических изменений, таких, например, как дефекты антиоксидантных систем, сниженная активность ферментов детоксикации и ряда других. Это направление смыкается с разработками новых методов помощи многоклеточным организмам на основе активации собственных защитных систем, направленных не столько на адресованное уничтожение «агрессоров» (патогенов, собственных измененных клеток), а на выстраивание такой линии терапии, которая позволяет собственным клеточным популяциям, в том числе и симбионтам, заблокировать патогенный процесс. Интересно, что основателем этого направления был, как известно, Илья Ильич Мечников (1845 – 1916 г.г), создавший теорию клеточного иммунитета, оздоровления с помощью «болгарской палочки», разрабатывавший теорию автотрофного питания человека и других работ [2]. Закономерно, что Пауль Эрлих и И.И. Мечников вместе стали Нобелевскими лауреатами в 1908 г. «За труды по иммунитету» в области физиологии и медицины.

В последние годы, в связи с необходимостью интенсификации животноводства, глобальными экологическими изменениями, распространением монопородности и генетической эрозии пород, актуальность в животноводстве развития применения всех этих направлений существенно возросла. Несмотря на то, что их зарождение относится к концу XIX, началу XX веков, направления исследований и их прикладная значимость не изменились, но создание новых инструментов и методов позволило перейти на новый масштаб исследований, в область нанобиотехнологий [1].

В связи с методами секвенирования геномов активно развивается направление, суть которого связана с надеждами выделить такие биомаркеры, контроль которых мог бы позволить предсказывать устойчивость организмов не только к инфекционным заболеваниям, но и к другим, абиотическим, неблагоприятным факторам окружающей среды.

Современный этап перехода от генетики к геномике, от работы с отдельными генетическими элементами к сравнительному анализу целых геномов открывает новые возможности в изучении генетических структур, их динамики у разных групп живых организмов и решения традиционных проблем ветеринарии и селекции.

Ранее, наиболее широко для выявления биомаркеров устойчивости к различным заболеваниям, создания генетически обоснованных программ сохранения генофондов пород сельскохозяйственных видов животных, исключения ошибок происхождения, контроля и ускорения селекционного процесса использовали ограниченное количество молекулярно-генетических маркеров полиморфизма, как правило, кодирующих последовательности структурных генов (группы крови, электрофоретические варианты белков), в последующем, - анонимные маркеры ДНК, затем, - генотипирование микросателлитов. Компания «Прикладные биосистемы» (www.appliedbiosystems.com) по согласованию с Food and Agricultural Organization (FAO) и International Society of Animal Genetics (ISAG) для крупного рогатого скота разработала тест-систему для генотипирования 11 микросателлитов (необходима закупка соответствующего оборудования, программ анализа и расходных материалов). Очевидно достоинство этих микросателлитов, поскольку известна их локализация на хромосомах крупного рогатого скота (микросателлиты: TGLA227, BM2113, TGLA53, ETH10, SPS115, TGLA126, TGLA122, INRA23, ETH3, ETH225, BM1824). Обычно такие работы включали генотипирование, в среднем, примерно 10 локусов.

В последние годы широкое распространение получили методы одновременного генотипирования на ДНК-матрице одного животного полиморфизма нескольких десятков участков ДНК, фланкированных инвертированными повторами микросателлитов (Inter-Simple Sequence Repeat - ISSR-PCR), или терминальными районами мобильных генетических элементов (IRAP-PCR). Благодаря разработке методов использования ДНК-микроматриц, на которых прикреплены миллионы эталонных фрагментов ДНК, в настоящее время успешно оценивают в одном геноме десятки тысяч мононуклеотидных полиморфизмов (Single Nucleotide Polymorphism - SNP). Совокупность этих методов получила название «геномного сканирования» и обеспечила возможность перейти к сравнению генотипов не по штучным генам или локусам, а, одновременно, по целым геномам. В последние годы геномные сканирования стали главным направлением современной эволюционной и популяционной геномики. Геномное сканирование может варьировать от использования нескольких десятков или сотен маркеров до истинного геномного сканирования путем полного секвенирования геномов.

Наиболее успешно распространяет методы геномного сканирования компания Affymetrix, которая разработала и запустила в продажу биочип, позволяющий идентифицировать присутствие в пище следовых количеств мяса от 12 видов млекопитающих, 5 видов домашней птицы и 16 видов рыб. Среди разработок этой компании имеется биочип, позволяющий выявлять мононуклеотидный полиморфизм (SNP) по 20 тыс. сайтов в различных участках геномов молочных и мясных пород крупного рогатого скота. В этом же направлении успешно работает, например, компания Bovigen, которая создала биочипы для выявления генов, ассоциированных с качественными характеристиками мяса крупного рогатого скота, а также биочипы для контроля происхождения животных.

К настоящему времени около 30000 быков голштинской породы генотипированы с использованием ДНК-микроматриц BovineSNP50 BeadChip компании Illumina, позволяющих генотипировать одновременно 54,001 SNP (~ один SNP на 50,000 пар оснований). Эти ДНК микроматрицы (чипы) позволяют выявить не только сцепленные с SNP маркеры, но и изменчивость по количеству копий соответствующих геномных участков, где локализованы SNP (copy number variations - CNV, включают делеции, дупликации, транслокации и инверсии). CNV у человека покрывают 12% генома (данные представлены в базе Database of Genomic Variants (http://projects.tcag.ca/variation/), то есть, изменчивость CNVs вовлекает в себя больше нуклеотидов на геном, чем SNPs. Предполагается, что спонтанные CNV возникают в среднем с частотой 1/10,000 пар нуклеотидов [13, 16]. С учетом более высокой частоты встречаемости CNV появились надежды на то, что это новое поколение маркеров полиморфизма различных участков геномной ДНК позволит увеличить разрешение самого процесса картирования главных генов таких характеристик сельскохозяйственных видов животных, как устойчивость к действию биотических и абиотических средовых факторов, показатели продуктивности и, таким образом, существенно повлияет на успешность селекционной работы.

Геномное сканирование геномов с.-х. видов широко используется в последние годы для решения следующих основных задач: определения параметров изменчивости внутри и между породами; идентификации географической локализации отдельных популяций и/или перемешивание популяций с различным генетическим происхождением; получении информации об эволюционных взаимоотношениях (филогенетические деревья) и выяснения центров происхождения и маршрутов миграции; осуществления картирования генов, включая идентификацию носителей известных аллелей генетически детерминированных заболеваний, а также аллелей и генов, ассоциированных с повышенной устойчивостью к инфекционным и неинфекционным заболеваниям; установления происхождения и генетических взаимосвязей (например, ДНК-фингерпринт) внутри популяции; поддержке генетического улучшения популяций животных с помощью маркеров; создания ДНК-хранилищ в целях исследований и хранения генетических ресурсов.

Полное секвенирование генома крупного рогатого скота, выполненное в 2009 г. в результате работы международного консорциума Bovine HapMap, привело к многообещающему открытию для поисков биомаркеров повышенной устойчивости и продуктивности животных. Оказалось, что геном крупного рогатого скота заметно отличается от геномов шести других видов млекопитающих обогащенностью сегментными дупликациями. Причем, именно для ряда генов, связанных с иммунной системой, у крупного рогатого скота обнаруживается повышенное число копий. К ним относятся гены бета-дефензины, интерфероны и гены лизоцима, вовлеченные не только в антибактериальную защиту (неспецифический иммунитет), но и в разрушение целлюлезы в четырехкамерном желудке [14, 15].

Благодаря развитию методов геномного сканирования появился новый термин – «геномная селекция», который привлек особое внимание в области разведения специализированных молочных пород крупного рогатого скота. В настоящее время под ним подразумевают использование ДНК-матриц (ДНК-биочипов) для генотипирования около 50 тыс. мононуклеотидных замен (SNP) при выявлении геномных участков, генотипы по SNP которых ассоциированы с желательным проявлением характеристик молочной продуктивности.

По сути, это направление является продолжением работ по картированию главных генов молочной продуктивности, начатых в 1990 г с использованием генотипирования сначала десятков, затем сотен микросателлитных локусов, которые продолжаются и до сих пор, несмотря на получение достаточно противоречивых данных. Теперь такие поиски развиваются с использованием методов геномного сканирования, ДНК микроматриц (биочипов). Следует отметить, что одна ДНК микроматрица для сканирования генома одного животного в среднем у разных компаний их изготовителей стоит примерно 200 евро (без учета других расходных материалов, амортизации соответствующего приборного обеспечения и затрат квалифицированного труда для их использования).

Результативность поисков биомаркеров молочной продуктивности до сих пор остается достаточно дискуссионной, прежде всего, в связи с физиологической и генетической сложностью ее характеристик. К настоящему времени создана карта генов, участвующих в формировании самой молочной железы и молока на хромосомах крупного рогатого скота (лактом). В анализ включены 197 генов белков молока и более 6,000 генов, участвующих в развитии и функции молочной железы [8].

Подразделение всех этих генов на 238 сегментов хромосом, в которых были локализованы «локусы количественных признаков» (QTL - Quantities Trait Loci) молочной продуктивности, позволило уменьшить пространство поиска генов, полиморфизм которых ассоциирован с изменчивостью характеристик молочной продуктивности, более чем на порядок. Оказалось, что и гены, участвующие в молочной продуктивности, и комплексе QTL характеристик молочной продуктивности, выявленные в различных исследованиях, фактически покрывают все 30 хромосом крупного рогатого скота. Выполненные в этой же работе сравнения геномов утконоса, опоссума, плацентарных млекопитающих (крупный рогатый скот, собака, человек, мышь, крыса) позволили выявить по генам белков молока и участвующим в формировании молочной железы генные потери и дупликации, филогенетические связи, консерватизм последовательностей и их эволюцию. Получены данные о том, что в геноме крупного рогатого скота гены белков молока и молочной железы эволюционируют более медленно по сравнению с другими исследованными видами плацентарных. Обнаружено, что у этих видов, так же как и по сегментным дупликациям, наиболее дивергировавшими были гены белков молока, определяющие питательные и иммуннологические свойства молока, наиболее консервативными — ассоциированные с процессами секреции молока.

Сложности использования геномной селекции обусловлены еще и тем, что сама молочная продуктивность в существенной степени зависит от факторов окружающей среды. Так, бельгийские исследователи показали, что оценки племенной ценности быков по молочной продуктивности дочерей голштинской породы существенно отличаются в Люксембурге и Тунисе, причем доля генетической компоненты изменчивости по характеристикам молочной продуктивности выше в Люксембурге, а паратипической, — в Тунисе. Ранговые корреляции у одних и тех же быков были низкими и недостоверными между оценками, полученными для них по молочной продуктивности их дочерей в разных странах [4-6].

В то же время продолжают накапливаться данные, свидетельствующие о достаточно низкой информативности самого принципа картирования главных генов количественных признаков, в т.ч., и с использованием десятков тысяч SNP маркеров (например, [17]).

По-видимому, для работы с сельскохозяйственными видами животных наиболее перспективными являются огромные возможности генных и геномных методов, позволяющих идентифицировать гены и их сочетания, вовлеченные в адаптации, участвующие в формировании популяционно-генетических особенностей многочисленных биологических систем.

В 2003 г. вышли три статьи, существенные для интеграции экологии, эволюции и популяционной генетики (геномики). Лукарт и соавторы [9] определили область популяционной геномики как «одновременное исследование многочисленных участков или областей генома в целях лучшего понимания роли эволюционных процессов, влияющих на изменения в геномах и популяциях». Федер и Мичелл-Олдс [3] обозначили синтетическую дисциплину Экологическая и Эволюционная Функциональная Геномика (Ecological and Evolutionary Functional Genomics) или EEFG. Главная задача EEFG состоит в том, чтобы использовать все генетические и геномные инструменты для выявления тонких функциональных генетических изменений, вовлеченных в эволюцию адаптаций. Ландшафтная геномика родилась из сплава методов популяционной генетики и покрывающей экологические ландшафты карт географических информационных систем (GIS) [10]. Ландшафтная геномика к настоящему времени, прежде всего, сосредоточилась на выяснении вопросов о том, как различные ландшафты влияют на генный поток нейтральных генетических вариантов, обычно с целью идентификации популяций, находящихся под угрозой исчезновения с целью их сохранения.

В последние годы накоплен ряд данных с использованием методов ландшафтной геномики, позволившие получить новую информацию о путях расселения сельскохозяйственных видов животных, позволяющих исследовать связь между особенностями генетической структур пород и внутрипородных групп и особенностями эколого-географических регионов их расселения. Так, например, выполнен сравнительный анализ географического распределения аллельных вариантов по 26 мононуклеотидных полиморфизмов (Single Nucleotide Polimorphisms – SNP), локализованным в структурных генах у 16 пород коз Италии, Албании и Греции. В конечном итоге, суммарно генотипировано и проанализировано 12896 генотипов у 496 особей [12]. Статистический анализ позволил выявить существенную корреляцию между генетическими дистанциями, рассчитанными на основании распределения аллельных вариантов и географическими расстояниями между исследованными группами животных разных пород. Кроме того, кластерный анализ показал, что породы по генетической структуре сгруппированы согласно географическому происхождению, за исключением греческой породы «скопелос». Авторы приходят к выводу о том, что история географических перемещений животных играла основную роль в формировании современной генетической структуры пород. Движущиеся на запад потоки животных по прибрежному маршруту в Италию через Грецию, возможно, привели к формированию потока генов исследованных пород коз вдоль Северного Средиземноморья.

Во времена быстрых глобальных и непредвиденных экологических изменений необходимо развитие жизнеспособной политики сохранения генетических ресурсов сельскохозяйственных видов животных, основанной на глобальном их анализе. Большинство местных пород адаптированы к особенностям среды обитания и локальным условиям производственной системы, однако они быстро исчезают. В то же время, именно они представляют важный генофондный ресурс для решения возникающих новых селекционных задач и проблем адаптации к новым экологическим условиям. В этой связи, на основании оценок полиморфизма и генотипов по 105 микросателлитных локусов выполнен сравнительный анализ генетических структур 16 пород крупного рогатого скота, покрывающих географический район от средиземноморского центра доместикации, от Анатолии, через балканский и альпийский регионы, на Северо-Запад Европы [11]. В анализ включены заводские, коммерческие породы, находящиеся под влиянием интенсивного искусственного отбора и местные породы, воспроизводящиеся по традиционным схемам размножения. Обнаружено, что наибольшее генетическое разнообразие наблюдается у древних местных пород, связанных с подолянским отродьем серого степного скота в районах Анатолии, и породами балканских областей, по сравнению с альпийскими и северо-западными европейскими породами. В традиционных породах сохраняется наибольшее количество редких аллельных вариантов, отражающие исходно их большую эффективную численность. Полученные данные свидетельствуют об особой важности сохранения местных, генетически гетерогенных пород, близких к исходным центрам доместикации животных, с позиций необходимости разработки глобальной и долгосрочной стратегии сохранения генетических ресурсов животных не только для крупного рогатого скота, но также и для других сельскохозяйственных видов.

Известно, что в будущих десятилетиях условия для производства продовольствия, особенно для молочного животноводства, будут существенно меняться в случае прогнозируемых климатических изменений, в частности, повышения температуры. Особенно это актуально для молочного животноводства Австралии. В этом регионе достаточно давно известно, что племенная ценность животных, оцениваемая, в том числе и по продуктивности потомков, в молочном скотоводстве может существенно меняться в зависимости от температурного режима их содержания. В целях поиска возможных генетических механизмов адаптации животных молочных пород к повышенным температурам в Австралии были выполнены геномные исследования в разных регионах Австралии, отличающихся по метеорологическим данным [7]. При потеплении климата предполагается, что в связи с дефицитом воды будут также возрастать и энергетические затраты на получение молочной продукции. В целях поиска молекулярно-генетических маркеров, ассоциированных с устойчивостью к высоким температурам общих характеристик молочной продуктивности, выполнен анализ результатов геномного сканирования с использованием оценок генотипов по нескольким тысячам сайтов мононуклеотидного полиморфизма (SNP) с данными по устойчивости молочного производства к разным условиям окружающей среды. Были объединены данные по молочному производству, метеорологии и множественными генотипами у родителей и дочерей, дающих молоко в широком диапазоне производственных условий в Австралии [7]. Диапазоны молочного производства в Австралии варьируют от полностью пастбищных систем, до основанных только на откормочных площадках, и от тропического до умеренного климата. В работе использовались три группы данных: записи о суточном удое в первую лактацию 62343 голштинофризских коров - потомков 798 быков, такие же записи о суточном удое 35293 коров джерсейской породы, дочерей 364 джерсейских быков и база данных австралийского геоинформационного проекта (Квинслендское управление Министерства по вопросам охраны окружающей среды и ресурсов - Queensland Department of Environment and Resource Management DataDrill), в котором объединены карты по температуре и влажности по всей Австралии. Эти данные позволяли вычислять индекс температуры и влажности в дни доения коров и оценивать для них влияние на продуктивность и потребление корма высокой температуры. В предыдущих работах этих же авторов было показано, что по изменению частоты дыхания стрессирующие эффекты обнаруживаются у животных молочных пород, когда индекс температуры/влажности превышает 60 единиц. Далее авторы сравнили чувствительность дочерей конкретных быков по изменению удоя и потребления кормов в зависимости от индекса температуры/влажности. На следующем этапе 798 голштино-фризских быков и 364 джерсейских быков были генотипированы с использованием ДНК матриц (Illumina BovineSNP50 beadchip), включающих 56000 SNP. В конечную выборку, включенную в анализ, входили геномы 781 и 362 быков обоих пород, соответственно, генотипированные по 39048 SNP. Был выполнен анализ ассоциаций между генетически сцепленными SNP и чувствительностью дочерей быков по молочной продуктивности к изменениям индекса влажности/температуры и выделены районы, фланкированные SNP, полиморфизм которых статистически достоверно ассоциирован с такой изменчивостью. Наиболее выраженная такая связь у обеих исследованных пород обнаруживалась в районах хромосом 9 и 29. Далее, с использованием данных ГенБанка, была выяснена локализация в этих районах структурных генов.

Один из таких маркеров, наиболее тесно связанный с чувствительностью молочной продуктивности к индексу влажности/температуры, был локализован на хромосоме 29 в районе расположения фактора роста фибробластов 4 (FGF 4). Этот ген участвует в регуляции контроля выхода в апоптоз клеток эпителия молочной железы в процессах ее развития и инволюции после прекращения лактации. Интересно, что у человека описана экспрессия этого же гена, кроме эпителия молочной железы, еще и в эпителии яичек, в которых его транскрипция существенно увеличивается при повышении температуры и предполагается, что этот ген выполняет протекторную роль для половых клеток, защищая их от повреждающих эффектов гипертермии. Наиболее отчетливо ассоциированный ген - кандидат с изменчивостью по чувствительности животных к разным индексам влажность/температура обнаруживается на хромосоме 9 в районе локализации гена фермента глицерол-3-фосфатдегидрогеназы-1 (G3PD-1), участвующего в углеводном и липидном метаболизме и являющемся ключевым геном энергообеспечения клеток. Известно, что у мышей с нормальной активностью этого фермента длительная углеводная диета приводит к гипергликемии, гиперинсулинемии и островковой гиперплазии в поджелудочной железе, в отличие от мышей, мутантных по этому гену, у которых нет таких проявлений, зато увеличивается чувствительность к инсулину. Учитывая тот факт, что чувствительность к инсулину существенно отличается у коров, различающихся по ответу по молочной продукции на уровень кормления, авторы этого исследования [7] предполагают, что SNP мутации в этом гене – кандидате (G3PD-1) или в областях, связанных с регуляцией его экспрессии, могут приводить к изменению инсулиновой чувствительности и, в свою очередь, к изменениям молочной продуктивности в ответ на уровень потребления корма у коров. Таким образом, в результате выполненных исследований с использованием геномного сканирования и GIS технологий авторам удалось выявить два гена – кандидата контроля изменчивости по молочной продуктивности в ответ на изменения влажности/температуры у животных двух специализированных молочных пород крупного рогатого скота. Полученные данные свидетельствуют о принципиально новых возможностях выявления генов и звеньев метаболизма, связанных с адаптацией животных к неблагоприятным условиям окружающей среды.

В то же время, недостаточная изученность структурно-функциональной организации геномов, сетевых взаимосвязей между разными генетическими элементами внутри геномов и факторами окружающей среды часто приводит к переоценке возможностей выявления универсальных биомаркеров для идентификации, терапии и прогноза развития целого ряда заболеваний, а также успешности геномной селекции в сельском хозяйстве. Для увеличения эффективности таких разработок критическим становится взаимодействие между исследователями различных фундаментальных биологических процессов как в масштабе биомолекул, так и клиницистов и селекционеров широкого профиля.

Литература

1. Глазко В.И., Белопухов С.Л. Нанотехнологии и наноматериалы в сельском хозяйстве. /Под ред. акад. РАСХН В.М. Баутина. – М: Изд-во РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева. - 2008. – 228 с.

2. Мечников И. И. Избранные произведения/ Под ред. к.б.н. А.Е. Гайсиновича – М.: Учпедгиз. – 1956. – 417 с.

3. Feder M. E., Mitchell-Olds T. Evolutionary and ecological functional genomics//Nat. Rev. Genet. – 2003. – Vol.4. – P. 651–657.

4. Hammami H, Rekik B, Bastin C et al. Environmental sensitivity for milk yield in Luxembourg and Tunisian Holsteins by herd management level // J. Dairy Sci. - 2009. - Vol. 92. №. 9. - P. 4604–4612.

5. Hammami H, Rekik B, Soyeurt H et al. Accessing genotype by environment interaction using within- and across-country test-day random regression sire models // J. Anim. Breed. Genet. - 2009. - Vol. 126. №. 5. - P. 366–377.

6. Hammami H, Rekik B, Soyeurt H et al. Genotype x environment interaction for milk yield in Holsteins using Luxembourg and Tunisian populations // J. Dairy Sci.. - 2008. - Vol. 91. № 9. - P. 3661–3671.

7. Hayes B. J., Bowman P. J., Chamberlain A. J. et al. A Validated Genome Wide Association Study to Breed Cattle Adapted to an Environment Altered by Climate Change//PLoS ONE. – 2009. – Vol. 4, Issue 8. – P. e6676.

8. Lemay D. G., Lynn D. J., Martin W. F. et al. The bovine lactation genome: insights into the evolution of mammalian milk // Genome Biology - 2009. - Vol. 10. Is. 4. - Article R43.

9. Luikart G., England P. R., Tallmon D. et al. The power and promise of population genomics: from genotyping to genome typing// Nat. Rev.Genet. – 2003. – Vol.4. – P. 981–994.

10. Manel S., Schwartz M. K., Luikart G et al. 2003 Landscape genetics: combining landscape ecology and population genetics//Trends Ecol. Evol. – 2003. – Vol. 18. – P. 189–197.

11. Medugorac I., Medugorac A., Russ I. et al. Genetic diversity of European cattle breeds highlights the conservation value of traditional unselected breeds with high effective population size//Molecular Ecology. – 2009. - Vol. 18. – P. 3394–3410.

12. Nosil P., Funk D. J., Ortiz-Barrientos D. Divergent selection and heterogeneous genomic divergence// Mol. Ecol. – 2009. - Vol.18. – Р. 375–402.

13. Seroussi E., Glick G., Shirak A., Yakobson E., Weller J.I., Ezra E., Zeron Y. Analysis of copy loss and gain variations in Holstein cattle autosomes using BeadChip SNPs //BMC Genomics - 2010. - Vol. 11. - P. 673–701.

14. Tellam R. L., Worley K. C. The Genome Sequence of Taurine Cattle: A Window to Ruminant Biology and Evolution//Science. – 2009. – Vol. 324. – P. 522 – 528.

15. The Bovine HapMap Consortium Genome-Wide Survey of SNP Variation Uncovers the Genetic Structure of Cattle Breeds//Science. – 2009. – Vol. 324. – P. 528 – 532.

16. Weller J., Ron M. Invited review: quantitative trait nucleotide determination in the era of genomic selection // J. Dairy Sci. - 2011. - Vol. 94. № 3. - P. 1082–1090.

17. Wiener P., Edriss M.A., Williams J.L. et al. Information content in genome-wide scans:concordance between patterns of genetic differentiation and linkage mapping associations // BMC Genomics. - 2011. - Vol. 12. - P. 65–74.


Назад в раздел