Генетическая структура популяции карпа (Cyprinus carpio carpio), выращиваемого в аквакультуре в Республике Беларусь

Представлена панель из 14 микросаттелитных локусов (MFW1, MFW2, MFW6, MFW9, MFW10, MFW11, MFW13, MFW16, MFW20, MFW24, MFW26, MFW28, MFW29 и Cid0909), с помощью которых изучена генетическая структура карпа (Cyprinus carpio carpio) породы «Изобелинский», разводимой на территории Республики Беларусь. В исследование включены четыре отводки: две зеркальные («Смесь зеркальная», «Три прим») и две чешуйчатые («Смесь чешуйчатая», «Столин XVIII»).

Установлено, что порода карпа «Изобелинский» обнаруживает высокий уровень внутрипородной генетической вариабельности. В исследованных микросателлитных локусах идентифицирован 231 аллель, причем 62 % от общего количества аллелей составляли редкие аллели с частотой встречаемости менее 5,0 %. Число эффективных аллелей (Ne) в локусах варьировало от 3,082 (MFW10) до 9,754 (MFW26). Индекс биоразнообразия Шеннона (I) составил 2,082 ± 0,075. Наибольшее значение показателя ожидаемой гетерозиготности (Hе) отмечено для локуса MFW26 (0,897), наименьшее – для локуса MFW10 (0,676).

Обнаружено, что большее генетическое разнообразие характерно для чешуйчатых отводок карпа «Смесь чешуйчатая» и «Столин XVIII». Наибольший суммарный процент редких аллелей определен для особей из отводки «Столин  XVIII». Минимальные значения данного параметра выявлены для особей  зеркального  карпа  отводок «Смесь зеркальная» и «Три прим».

Результаты свидетельствуют о достаточно высоком генетическом разнообразии четырех изученных отводок породы карпа «Изобелинский», установленном с помощью оптимально подобранных для анализа маркерных локусов, что дает возможность дифференцировать отводки между собой.

1. Microsatellite markers in common carp (Cyprinus carpio L.) / R. P. M. A Crooijmans [et al.] // Animal Genetics. – 1997. – Vol. 28, N 2. – P. 129–134. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.1997.00097.x

2. Genetic variability and structure of common carp (Cyprinus carpio) populations throughout the distribution range inferred from allozyme, microsatellite and mitochondrial DNA markers / K. Kohlmann [et al.] // Aquatic Living Resources. – 2003. – Vol. 16, N 5. – P. 421–431. https://doi.org/10.1016/s0990-7440(03)00082-2

3. Polymorphism of Microsatellite Markers in Russian Common Carp (Cyprinus carpio L.) Breeds / R. I. Ludanny [et al.] // Russian Journal of Genetics. – 2010. – Vol. 46, N 5. – P. 572–577. https://doi.org/10.1134/s1022795410050108

4. Thai, B. T. Genetic diversity of common carp (Cyprinus carpio L.) in Vietnam using four microsatellite loci / B. T. Thai, C. P. Burridge, Austin C. M. // Aquaculture. – 2007. – Vol. 269, N 1–4. – P. 174–186. https://doi.org/10.1016/j.aquaculture.2007.05.017

5. Microsatellite markers for parentage identification in Jian Carp (Cyprinus carpio var. Jian) / Y. Gu [et al.] // Hereditas (Beijing). – 2012. – Vol. 34, N 11. – P. 1447–1455. https://doi.org/10.3724/sp.j.1005.2012.01447

6. Genetic diversity of common carp (Cyprinus carpio L.) strains breed in Poland based on microsatellite, AFLP, and mtDNA genotype data / L. Napora-Rutkowskia [et al.] // Aquaculture. – 2017. – Vol. 473. – P. 433–442. https://doi.org/10.1016/j.aquaculture.2017.03.005

7. Sambrook, J. Molecular Cloning: A Laboratory Manual / J. Sambrook, D. W. Russell. – 3rd ed. – New York, 2001.

8. A consensus linkage map of the grass carp (Ctenopharyngodon idella) based on microsatellites and SNPs / J. Xia [et al.] // BMC Genomics. – 2010. – Vol. 11, N 1. – Art. 135. https://doi.org/10.1186/1471-2164-11-135

9. Peakall, R. GenAlEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research-an update / R. Peakall, P. E. Smouse // Bioinformatics. – 2012. – Vol. 28, N 19. – P. 2537–2539. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts460

10. Pritchard, J. K. Inference of Population Structure Using Multilocus Genotype Data / J. K. Pritchard, M. Stephens, P. Donnelly // Genetics. – 2000. – Vol. 155, N 2. – P. 945–959.

11. Hammer, Ø. Past: Paleontological Statistics Software Package for Education and Data Analysis / Ø. Hammer, D. A. T. Harper, P. D. Ryan // Palaeontologia Electronica. – 2001. – Vol. 4, N 1. – P. 1–9.

12. Francis, R. M. Pophelper: an R package and web app to analyse and visualize population structure / R. M. Francis // Mol. Ecol. Resour. – 2017. – Vol. 17, N 1. – P. 27–32. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12509

13. Животовский, Л. А. Популяционная биометрия / Л. А. Животовский. – М.: Наука, 1991. – 270 c.

14. Кононов, А. В. Генетическое и видовое разнообразие в исходных и инвазивных популяциях комплекса вредителей хвойных деревьев: жук-короед P. proximus (Coleoptera, Scolytidae) и его грибы-симбионты / А. В. Кононов. – Новосибирск, 2018. – 102 л.

15. Кузнецов, В. М. F-статистики Райта: Оценка и интерпретация / В. М. Кузнецов // Проблемы биологии продуктивных животных. – 2014. – № 4 – С. 80–104.