Использование таргетного секвенирования для генотипирования овец породы джалгинский меринос

Однонуклеотидные полиморфизмы (SNP), как наиболее важный тип генетической изменчивости, широко используются для подтверждения происхождения сельскохозяйственных животных и играют важную роль в селекции и разведении. Наиболее важным преимуществом при идентификации аллелей SNP является точность, что позволяет с уверенностью определять генотип. AgriSeq (ThermoFisher (США)) – это технология секвенирования, которая может быть использована для целенаправленной амплификации и повторного секвенирования тысяч мишеней SNP в рамках одной реакции. Этот метод специально адаптирован для животноводства и уже содержит готовые панели для некоторых видов домашних животных, однако, для использования их у овец необходимо провести предварительный отбор локусов, пригодных для генотипирования секвенированием. Цель работы: изучить эффективность выявления и распространенности локусов из предложенного набора SNP при обследовании новых поколений овец породы джалгинский меринос. Материалом для исследования послужили данные таргетного секвенирования геномов овец российских пород по сформированному набору локусов с целью выявления однонуклеотидных полиморфизмов. Предложенная панель локусов, модифицированная после валидации на втором поколении животных, содержит 352 замены, пригодных для генотипирования секвенированием и 413 полиморфизмов, ассоциированных с мясной продуктивностью животных. Оценка частоты встречаемости полиморфизмов, имеющих достоверную связь с показателями мясной продуктивности, между группами 2021 и 2022 года рождения показала, что большинство замен почти не различаются по частоте встречаемости между поколениями. Полученные в результате исследований показатели частоты встречаемости замен в группе выбранных животных позволяют сделать заключение, что выбранные нами полиморфизмы находятся в локусах, не подверженных существенным перестройкам в течение нескольких поколений, и могут быть информативны в течение достаточно длительного времени.