Аграрная наука Евро-Северо-Востока. Т. 22, N 2

ОБЗОРЫ / REV IE WS Аграрная наука Евро - Северо - Востока / Agricultural Science Euro-North-East. 2021;22(2):167-187 171 Было показано [12, 21] , что с увеличе- нием уровня генетического разнообразия в пределах субпопуляций статистики диффе- ренциации изменяются не линейно. Другими словами, чем больше внутрисубпопуляцион- ная гетерозиготность, тем меньше их прира- щение. Программа GenAlEx выполняет лине- аризацию оценок, например F ST(W&C) - оценки : linF ST(W&C) = F ST(W&C) / (1 - F ST(W&C) ). Уровень гетерозиготности в (суб -) по - пуляции не полностью зависит от числа алле- лей (по нашим данным r = 0,68, r 2 = 0,46), т. к. верхний предел, равный 1, одинаков для любо- го числа аллелей. Для ST R - маркеров, внутри- субпопуляционная дисперсия часто почти столь же большая, как общая дисперсия. Это приводит к низким оценкам дифференциации, даже если анализируемые субпопуляции об- щих аллелей не имели [10, 27, 22]. В GenAlEx эта проблема решается стандартизацией ста- тистик дифференциации посредством деления первоначальной оценки на её максимально возможное значение при фактической внут- рисубпопуляционной гетерозиготности [27]. Например, стандартизированная F ST(W& C ) есть F′ ST(W& C ) = F ST(W& C ) / F ST(W& C ) max . Результаты AMOVA по GenAlEx срав- нивались с таковыми по программам Arlequin v.3.5 [28] , GenePop v.4.7.3 [29, 30 ] , RST22 [ 31 ], SpaideR [ 3 2]. Для регрессионно - корреляцион - ного анализа использовалась программа STATGRAPHICS ® С enturion XVI [ 33 ]. Для сравнения подходов к использованию анализа молекулярной дисперсии (AMOVA) проведен отбор научных статей на англий- ском языке в библиографических базах «Google Scholar » и « Scopus », статей на рус- ском языке − в библиографической базе «Google Scholar » и «Научной электронной библиотеке eLIBRARY . RU». Также были изучены пристатейные списки литературы отобранных публикаций для выявления дополнительных релевантных статей. Поиск публикаций осуществляли по следующим ключевым словам: molecular markers , popula- tion genetics, popul ati on stru cture, biodiversity, diversity indices, analysis of molecular variance ( AMO VA), ge netic r e sources, conservation gene- tics, dairy cow, data analysis, multivariate statisti- cal analyses. Также в комбинации с предыду- щими терминами для поиска были использо- ваны следующие ключевые слова: m icrosatel- lite, heterozygosity, Wright's F -statistics, Nei’s G- statistics, Jost’s D - statistic, genetic differentia- tion among populations, distance matrix, or dina- tion, PСoA, Mantel - test. Результаты и обсуждения. Декомпози- ция общей STR-дисперсии. В таблице 1 пред- ставлены результаты разложения S TR - дис - персии . В рамках фиксированной статисти- ческой модели (до оценки варианс ) наибольший интерес представляет отношение η 2 = SS AP / SS Tot ( η – эта), которое в определён- ной степени характеризует размер эффекта – относительную долю (или процент) генетиче- ских различий между породными выборками. По A MOVA1 это отношение составило 12,4 %, в AMOVA2 – 16,6 % и 12,4 % по AMOVA3. Нулевая гипотеза, η 2 = 0, проверялась F - кри - терием Фишера через отношение M S AP к MS WI (для AMOVA2 – F = MS AP / MS WP ). F - критерии Фишера составили 3,45, 2,6 и 3,45 для A MOVA1, AMOVA2 и AMOVA3, что, учиты- вая соответствующие степени свободы (df), говорит о статистически значимых на уровне α ≤ 0,05 межпородных различиях. Следует, однако, отметить, что этот тест в строгом смысле не является корректным для данных анализов. Распределение индикаторных пере- менных (аллелей), x ij , не является нормаль- ным. Поэтому отношение MS AP / MS WP не подчиняется F - распределению и не может служить статистикой критерия [18], но η 2 может быть предварительной оценкой и/или дополнением к анализу результатов по моде- ли случайного типа. Когда используется статистическая модель с рандомизированными (случайными) эффектами, то конечным продуктом процеду- ры AMOVA являются вариансные компонен- ты – Est.Var. или σ 2 . Их оценки представлены в последнем столбце таблицы 1. Для трёх вариантов AMOVA матрицы дистанций имели разные основы. Поэтому аб- солютные значения варианс для одних и тех же уровней структуры данных значительно различались. Чтобы сопоставить величины варианс из разных анализов, использовали со- отношение 2 WI σ / 2 AP σ , которое для A M OVA1 и A MOVA3 было равно 9 . В AMOVA2 изменчи- вость между аллелями внутри индивидов игнорируется, но рассчитывается внутрипопу- ляционная варианса. Её отношение к межсуб- популяционной вариансе составило около 8 (достаточно близко к 9). Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека