Геномная селекция и прогнозирование качества потомства животных

 
Код статьиS086958730002151-4-1
DOI10.31857/S086958730002151-4
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Должность: член-корреспондент РАН, руководитель отдела генетики и биотехнологии ВНИИГРЖ
Аффилиация: Всероссийский научно-исследовательский институт генетики и разведения сельскохозяйственных животных
Адрес: Российская Федерация, Санкт-Петербург
Название журналаВестник Российской академии наук
ВыпускТом 88 Номер 10
Страницы946-950
Аннотация

Геномная селекция – очень молодая область науки, которая быстро стала самой современной в мире методологией отбора схем разведения сельскохозяйственных животных, особенно крупного рогатого скота. Высокая эффективность геномного отбора обусловлена идентификацией в раннем возрасте генетически элитных животных на основе информации о состоянии однонуклеотидных полиморфизмов ДНК генома, что позволяет рассчитывать индексы племенной ценности с охватом почти всех локусов количественных признаков. С помощью повышенной точности отбора в молодом возрасте можно сократить интервалы генераций и значительно ускорить генетический прогресс в животноводстве.

Ключевые словагеномная селекция, животноводство, сельское хозяйство, крупный рогатый скот, разведение
Получено21.11.2018
Дата публикации21.11.2018
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 453

Оценка читателей: голосов 0

1. Zimin A. V., Delcher A. L., Florea L. et al. A wholegenome assembly of the domestic cow // Bos taurus. Genome Biol. 2009. April 24. P. 1–10.

2. Кузнецов В. М. F-статистики Райта: оценка и интерпретация // Проблемы биологии продуктивных животных. 2014. Т. 4. P. 80–104.

3. Кузнецов В. М. Основы научных исследований в животноводстве. Киров: Зональный НИИСХ Северо-Востока, 2006.

4. Meuwissen T. H.E., Hayes B. J., Goddard M. E. Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps // Genetics. 2001. V. 157. № 4. P. 1819–1829.

5. Goddard M. E., Hayes B. J. Genomic selection // J. Anim. Breed. Genet. 2007. V. 124. № 6. P. 323–330.

6. Смарагдов М. Г. Геномная селекция молочного скота в мире, пять лет практического использования // Генетика. 2013. Т. 49. С. 1–10.

7. Hayes B. J., Bowman P. J., Chamberlain A. J., Goddard M. E. Genomic selection in dairy cattle: progress and challenges // J. Dairy Sci. 2009. V. 92. № 2. P. 433–443.

8. Pszczola M., Strabel T., Mulder H. A., Calus M. P. Reliability of direct genomic values for animals with different relationships within and to the reference population // J. Dairy Sci. 2012. V. 95. № 1. P. 389–400.

9. Dassonneville R., Brøndum R. F., Druet T., Fritz S. Effect of imputing markers from a low-density chip on the reliability of genomic breeding values in Holstein populations // J. Dairy Sci. 2011. V. 94. № 7. P. 3679–3686.

10. Яковлев А. Ф., Дементьева Н. В. Использование геномных данных в селекции птицы // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2017. № 7. С. 770–777

11. Stock K. F., Reents R. Genomic Selection: Status in Different Species and Challenges for Breeding // Reproduction in Domestic Animals. 2013. V. 48. Iss. S1. P. 2–10.

12. Zanella R. Genomic Tools and Animal Health // Vet. Sci. 2016. V. 3. Iss. 3. P. 1–8.

13. Сакса Е. И., Барсукова О. Е. Селекционно-генетическая характеристика высокопродуктивного голштинского чёрно-пёстрого скота Ленинградской области // Молочное и мясное скотоводство. 2013. № 6. С. 8–12

14. Pryce J. E., Daetwyler H. D. Designing dairy cattle breeding schemes under genomic selection: a review of international research // Anim. Prod. Sci. 2012. V. 52. Р. 107–114.

15. Pryce J. E., Hayes B. A review of how dairy farmers can use and profit from genomic technologies // Anim. Prod. Sci. 2012. V. 52. P. 180–184.

16. Dongyuan Ma., Feng Liu. Genome Editing and Its Applications in Model Organisms // Genomics, Proteomics & Bioinformatics. 2015 V. 13. № 6. P. 336–344.

17. Chang L. Y., Toghiani S., Ling A. et al. High density marker panels, SNPs prioritizing and accuracy of genomic selection // BMC Genet. 2018. Jan. 5. Р. 1–10.

18. Sermyagin A. A., Naryshkina E. N., Gladyr E. A. et al. Overview of fertility traits in Russian holstein bulls using genome-wide association // Reproduction, Fertility and Development. 2017. V. 29. № 1. P. 174.

19. Смарагдов М. Г. Тотальная геномная селекция с помощью SNP как возможный ускоритель традиционной селекции // Генетика. 2009. № 6. С. 1–4.

20. Сермягин А. А., Гладырь Е. А., Харитонов С. Н. и др. Полногеномный анализ ассоциаций с продуктивными и репродуктивными признаками у молочного скота в российской популяции голштинской породы // Сельскохозяйственная биология. 2016. № 2. 182–193.

21. Смарагдов М. Г., Сакса Е. И., Кудинов А. А. и др. Полногеномный анализ межстадной fst-гетерогенности голштинизированного скота // Генетика. 2016. № 2. С. 198–205.

22. Племяшов К. В. Геномная селекция – будущее животноводства // Молочное скотоводство. 2014. № 5. С. 2–4.

23. Рукин И. В., Груздев Д. С., Храмеева Е. С. и др. Полногеномное ассоциативное исследование отечественного поголовья быков чёрно-пёстрой и голштинской породы // Зоотехния. 2013. № 12. С. 2–5.

24. Юдин Н. С., Воевода М. И. Молекулярно-генетические маркеры экономически важных признаков у молочного скота // Генетика. 2015. № 5. С. 600–612.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх