Анализ полокусных оценок аллельного разнообразия STR-маркеров в выборке быков-производителей

Генотипы по 11 локусам микросателлитов ДНК 84 быков семи пород использовали для полокусной оценки 14 показателей аллельного разнообразия/дифференциации. К сформированным матрицам данных из оригинальных и преобразованных оценок размерностью 11×14 применены традиционные и многомерные методы статистики. Наименьшей изменчивостью характеризовались оценки гетерозиготности – 8-14 %. Изменчивость числа аллелей на локус и показателей дифференциации пород была на уровне 20-26%, индексов фиксации – 38-44 %. Установлены статистически значимые корреляции Кендалла (0,8-1,0) между показателями аллельного богатства и гетерозиготности, индексами фиксации, показателями дифференциации. Изменчивость преобразованных оценок показателей разнообразия/дифференциации в пределах локуса была в диапазоне 6-32%, в том числе, по локусам Eth3, Tgla122, Eth225, Bm2113 – 6-12%, локусам Inra23, Tgla126, Eth10 – 15-20 %, локусам Tgla227, Sps115, Tgla53, Bm1824 – 28-32 %. Непараметрический тест Mann-Whitney-Wilcoxon показал статистически значимые различия медиан локуса Eth3 с локусом Bm2113, локуса Tgla126 с локусами Eth3, Inra23, Tgla122, Eth225, Bm2113, Bm1824, Eth10. Анализ главных компонент (РСА) выделил две компоненты с общей информативностью 95,2 %. Первая учитывала 59,4 % общей дисперсии, имела наибольшие нагрузки по показателям внутрипородного разнообразия и была определена как «альфа-компонента». Вторая объясняла 35,8 % общей дисперсии, имела высокие нагрузки по показателям межпородной дифференциации и была определена как «бета-компонента». 2D-РСА-ординация показала, что для анализируемых породных выборок, локусов и мер разнообразия имела место характерная группировка локусов. Локусы Tgla227 и Tgla53 сформировали группу А, группу В – локусы Tgla122, Eth225, Eth10, группу С – локусы Inra23, Bm2113 и Bm1824. Локусы условной группы D (Eth3, Tgla126, Sps115) были определены как «нетипичные». Валидность ординации подтверждали расчётами по редуцированным данным (размерностью 11×7) и методом неметрического многомерного шкалирования (nMDS). Согласованность ординаций по тесту Прокруста была 96 % (pperm = 0,001). Аналогичную классификацию локусов дал кластерный анализ (UPGMA) с бутстрэп-вероятностями кластера А – 73 %, В – 100 %, С – 73 %, D – 47 %. Были рассчитаны дистанции и показатели сходства (S) профилей локусов со сводными оценками по 11 локусам (определены как «истинные»). Локусы Tgla126 и Sps115 имели S ≈ 40 %, Tgla53 и Bm1824 – на уровне 60 %; Inra23, Tgla227 и Bm2113 – 70-75 %, локусы Eth3, Tgla122, Eth225 и Eth10 – 84-88 %. Среднее абсолютное отклонение оценок показателей разнообразия по четырём локусам с S≥84 % от «истинных» оценок было 3,4 %, по четырём локусам с S≤60 % – 12,4 %. По компонентным оценкам для каждого локуса был рассчитан тотальный показатель разнообразия (γLV). Линейная связь γLV с полокусными оценками γ-разнообразия с вероятностью 95 % находилась в интервале 0,73-0,98, ранговая корреляция Кендалла была 0,67 (pvalue = 0,005). Проведённое исследование вносит определённый вклад в расширение инструментариев для обработки молекулярно-генетических данных при анализе аллельного разнообразия в подразделённых популяциях.