Микросателлиты

В настоящее время микросателлиты (вставка 74) являются наиболее популярными маркерами в ис­следованиях генетических характеристик домашних животных (Sunnucks, 2001). Их высокая скорость мутирования и кодоминантный характер наследо­вания позволяют оценивать внутри и межпородное генетическое разнообразие и генетическое смеши­вание пород, даже если они близко родственны. В анализ микросателлитных данных определенные противоречия связаны с выбором модели их мутирования – неограниченная (неограниченное появление аллелей, случайно отличающихся по длине - количеству повторов) или пошаговая (последовательное изменение количества повторов) модель мутирования (Goldstein и др, 1995). Однако имитационные исследования показали, что неограниченная модель мутирования, в общем, соответствует оценкам внутривидовой изменчивости (Takezaki, Nei, 1996).Среднее число аллелей в расчете на один локус в популяции, наблюдаемая и ожидаемая гетерозиготность (Ho и He) являются наиболее общими параметрами для оценки внутрипородной изменчивости.Наиболее простым параметром для оценки расхожде-

ния между популяциями является генетическая дифференциация, или индекс фиксации. Предложено

много вариантов оценок (напр., FST и GST), причем наиболее широко используется FST (Weir, Basten,

1990), которая оценивает степень генетической дифференциации субпопуляций на основании расчета

стандартизированных варианс частот аллелей между популяциями. Для значений FST между парами попу-

ляций может быть оценена статистическая достоверность (Weir, Cockerham, 1984) нулевой гипотезы об

отсутствии генетической дифференциации между популяциями и, следовательно, различий между генетическими структурами популяций (напр., Mburu и др.,2003). Может быть выполнен иерархический анализ

молекулярной дисперсии (пакет программ AMOVA)(Excoffier и др., 1992) для оценки распределения раз-

нообразия внутри и между группами пород.Микросателлитные данные также широко используются для оценки генетических взаимоотношений между популяциями и индивидуумами путем оценки генетических расстояний (например, Beja-Pereira и др., 2003; Ibeagha-Awemu и др., 2004; Joshi и др., 2004; Sodhi и др., 2005; Tapio и др., 2005). Наиболеешироко используемая мера генетического расстояния – стандартное генетическое расстояние Нея (DS)(Nei, 1972). Однако для близко родственных популяций, в которых основным фактором генетической

дифференциации является генетический дрейф, что часто происходит в случае пород домашнего скота,

особенно в развивающихся странах, рекомендуется использование модифицированных расстояний Кавалли-Сфорца (DA) (Nei и др., 1983). Генетические взаимоотношения между породами могут быть выявлены через реконструкцию их филогении, причем наиболее часто используется метод ближайших соседей (neighbour-joining - N-J) (Saitou, Nei, 1987). Однакоглавный недостаток реконструкции филогенетического древа заключается в предположении, что эволю­ция его ветвей не может образовывать сеть, то есть, ветви могут расходиться, но не могут появляться за счет пересечения. Это предположение редко оказы­вается справедливым для домашнего скота, где новая порода часто возникает в результате скрещиваний между двумя или более предковыми породами. Таким образом, результаты визуализации эволюции пород, полученные путем реконструкции филогенетических дерев, следует воспринимать с осторожностью.

Для анализа смешения микросателлитных данных из разных популяций предлагаются методы много­мерного анализа или недавно появившиеся методы кластеризации на основе подходов Байеса (Pritchard и др., 2000). Вероятно, примером самого всесторон­него исследования такого типа у домашнего скота является изучение крупного рогатого скота на всем африканском континенте (Hanotte и др., 2002), ко­торое выявило генетические следы происхождения, вторичных передвижений и дифференциации паст­бищного крупного рогатого скота Африки.

Молекулярно-генетические данные, связанные с другими источниками и дополненные, такими как археологические свидетельства и письменные записи, дают полезную информацию о проис­хождении, дальнейших перемещениях и развитии генетического разнообразия у домашних видов. Картирование происхождения современного ге­нетического разнообразия потенциально позво- ляет делать выводы о том, где может быть найдена функциональная генетическая изменчивость вида, для которого существует только ограниченное ко­личество данных о фенотипической изменчивости.

Объединенный анализ микросателлитных дан­ных, полученных в независимых исследованиях, крайне желателен, но редко возможен. Прежде всего, потому, что большинство популяционно- генетических исследований с использованием ДНК маркеров ограничивается небольшим количеством пород, часто из одной и той же страны (Baumung и др., 2004). Часто используются разные группы маркеров, рекомендованные ФАО, а не генотипи­рование стандартных наборов во всех проектах. Использование различных микросателлитных си­стем для генотипирования приводит к различиям в оценках числа аллелей одного и того же локуса в разных исследованиях. Для того чтобы стимулиро­вать использование одинаковых маркеров, ФАО в настоящее время предлагает обновленный, ранжи­рованный список3 микросателлитных локусов для главных видов домашних животных. ФАО рекомен­дует использовать маркеры в порядке их ранжиро­вания для того, чтобы максимизировать количество маркеров, совместно использующихся в независи­мых исследованиях. Для некоторых видов доступна ДНК от стандартных животных. Например, аликвот­ная стандартная ДНК овец и коз, использованная в Эконоген-проекте Европейского Союза (ЕС), рас­пространяется и в других крупномасштабных проек- тах Азии и Африки. Эти образцы могут быть за­требованы через Интернет-сайт проекта Эконоген (Econogene Website - http://www.econogene.eu).

Имеется только несколько примеров крупномас­штабных исследований генетического разнообразия домашних видов. Hillel и др. (2003) и SanCristobal и др. (2006a) исследовали, соответственно, разнообразие кур и свиней в Европе; Hanotte и др. (2002) получили данные по крупному рогатому скоту практически все­го африканского континента; Tapio и др. (2005) оце­нили разнообразие овец в странах Северной Европы; и Cañon и др. (2006) исследовали разнообразие овец в Европе и на Ближнем и Среднем Востоке. Однако для большинства видов такой всесторонний обзор все еще отсутствует. Продолжающаяся тесная координа­ция между крупномасштабными проектами обещает дать общую оценку генетического разнообразия не­которых видов, таких как овцы и козы, уже в ближай­шем будущем. Тем временем развиваются новые ме­тоды анализа, позволяющие выполнять мета-анализ наборов данных, которые включают только несколь­ко пород и/или только некоторые общие маркеры. (Freeman и др., 2006). Такая глобальная перспектива оценки разнообразия домашнего скота будет чрезвы­чайно ценна для воссоздания картины происхождения и истории популяций доместицированных животных и, косвенно, популяций человека. Это также позволит высветить региональные и локальные «горячие точ­ки» генетического разнообразия, на которые могут быть направлены усилия по сохранению.

SNP

SNP (вставка 74) используется в изучении генетического разнообразия как альтернатива микросателлитам. Доступен ряд технологий по выявлению и типированию SNP-маркеров (см. обзор Syvänen, 2001). Будучи диаллельными маркерами, SNP имеют существенно меньшее информационное содержание, и для получения того же уровня информации, какой можно получить при использовании стандартной панели из 30 микросателлитных локусов, необходимо использовать большее их количество. Однако постоянно развивающиеся молекулярные технологии увеличивают автоматизацию и уменьшают стоимость типирования SNP. Похоже, что в ближайшем будущем это позволит выполнять параллельные анализы большого числа маркеров по низкой цене.С такой перспективой выполняются крупномасштабные проекты по ряду видов домашних животных для идентификации миллионов (напр., Wong и др., 2004) и подтверждения нескольких тысяч SNP, для выявления блоков гаплотипов в геноме. Так же как информация о последовательностях, SNP позволяют непосредственно сравнивать и объединять результаты анализа различных экспериментов.

В будущем SNP, по-видимому, будут привлекательными маркерами для изучения генетического

разнообразия, поскольку их легко использовать в оценке и функциональной, и нейтральной измен-

чивости. Однако критической становится предварительная стадия выявления SNP или отбора SNP из

базы данных. SNP могут быть выявлены с использованием различных экспериментальных протоколов,

таких как секвенирование, одноцепочечный конформационный полиморфизм (SSCP) или денатури-

рующая высокоэффективная жидкостная хроматография (DHPLC), или in silico, путем выравнивания и

сравнения множества последовательностей одной и той же области, представленных в публичных базах

данных геномных и экспрессирующихся (EST) последовательностей. Если данные получены для неслучайно сформированных выборок, к ним невозможно применять стандартные оценки популяционно-генетических параметров. Распространенный пример – когда SNPs, исходно идентифицированные в маленькой выборке (панели) индивидуумов, далее типируются на большой выборке хромосом. Такой протокол, предпочтительно отбирая SNP с промежуточными частотами, сместит оценки распределения аллельных частот по сравнению с ожидаемым для случайной выборки. SNP действительно считается перспективным методом для будущего применения в популяционно-генетическом анализе; однако должны быть разработаны статистические методы,

учитывающие особенности каждого метода выявления (Nielsen, Signorovitch, 2003; Clark и др., 2005).

AFLP

AFLP являются доминантными диаллельными маркерами (Vos и др., 1995). Можно оценивать изменчи-

вость одновременно по многим локусам и выявлять единичные нуклеотидные замены в неизвестных

участках генома, в которых может присутствовать неизвестный функциональный ген, несущий данную му-

тацию. Однако неудобством метода является то, что они наследуются доминантно (невозможно отличить

гомозиготу по доминантному аллелю от гетерозиготы); это уменьшает возможности их использования

в исследованиях генетического разнообразия внутри породы и при инбридинге. Тем не менее, профили AFLP высоко информативны при оценке взаимосвязей между породами (Ajmone-Marsan и др., 2002; Negrini

и др., 2006; De Marchi и др., 2006; SanCristobal и др.,2006b) и близкими видами (Buntjer и др., 2002).