ЭлБиб

482 / 540

СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ ЖИВОТНЫХ
453
Вставка 98
Пространственный анализ генетического разнообразия
Размещение молекулярно-генетической информации
в Географической информационной системе (GIS)
позволяет выполнять пространственный анализ
генетической информации. GIS может быть исполь-
зована для изучения пространственных структур,
распределения и удаленности генетических данных,
для моделирования миграций популяций животных в
ландшафтах; для визуализации и анализа географи-
ческой структуры популяций; для определения зон
разнообразия; для определения областей генетиче-
ской дифференциации и для исследований взаимо-
действий между средой и генетическими вариантами.
Проект Эконоген
был создан для объединения молекулярной генетики
с пространственным анализом для документального
подтверждения пространственного распределения
и средовых корреляций генетического разнообразия
мелких жвачных в Европе. Образцы ДНК были со-
браны более чем у 3 000 животных, распространенных
от Португалии до восточной Турции. Анализировался
набор из 30 микросателлитов, 100 AFLP и 30 SNP и ре-
гистрировалось более 100 характеристик среды. Затем
использовались методы геовизуализации (GVIS) для на-
блюдения за профилями физических ассоциаций между
различными компонентами генетической изменчивости
и пространственно варьирующими факторами среды.
Такая визуализация привела к разработке гипотезы о
причинно-следственных ассоциациях между средовыми
и антропогенными факторами и генетической измен-
чивостью. Например, проверена ассоциация между
аллелями ряда молекулярно-генетических маркеров с
выбранными средовыми переменными. Тестирование
включало набор AFLP молекулярных маркеров, которые
не были связаны с какими-либо специфическими при-
знаками, и набор факторов среды (средняя температура,
диапазон суточных колебаний температуры, относитель-
ная влажность, продолжительность солнечного сияния,
частота промерзания почвы, частота дождливых дней,
скорость ветра и количество осадков). Обнаружена
значимая ассоциация трех AFLP маркеров с одной или
более переменной, указывающая, по всей видимости, на
адаптацию к влажной среде (например, коэффициент
вариации количества осадков, число дождливых дней,
относительная влажность, солнечная освещенность и
диапазон суточных колебаний температуры).
Эти результаты были сопоставлены с результатами,
полученными с применением полностью независимого
популяционно-генетического метода. С использованием
обоих подходов определены два генетических маркера,
которые находились под давлением отбора, опреде-
ляющие 31% значимой ассоциации, выявленной про-
странственным анализом. Эти результаты особенно об-
надеживают, поскольку они подтверждают надежность
подходов, независимых от какой-либо популяционно-
генетической модели (подробнее см. Joost, 2005).
Подготовлено:Paolo Ajmone Marsan и консорциумом
ECONOGENE.
истории, но дают только косвенную информацию о
генетическом разнообразии функциональных или по-
тенциально функциональных участков ДНК. Породы,
которые на основании частот аллелей по нейтраль-
ным локусам представляются близкородственными,
могут, тем не менее, существенно различаться по
функциональным локусам в результате различной
истории отбора. Например, информация о генети-
ческих расстояниях, полученная при использовании
нескольких случайно выбранных генетических мар-
керов, не дает информации о специфических гене-
тических различиях, например, об аллеле двойной
мускулатуры у бельгийской голубой (Belgian Blue) по-
роды крупного рогатого скота или гене карликовости
у породы декстер (Dexter) (Williams, 2004). Поэтому,
как правило, основанием для первого предложения
при выборе кандидатов для сохранения служит имен-
но разнообразие признаков. Однако фенотипическое
сходство между породами может возникать в резуль-
тате различных генетических механизмов, и оценка
молекулярно-генетического разнообразия может
помочь идентифицировать породы с внешним сход-
ством, но генетически отличающихся. Сохранение
генетически уникальных пород также оправданно,