Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Các yếu tố môi trường ảnh hưởng đến sự biến thiên di truyền ở các giống cừu lông thô
Tóm tắt
Các hoạt động kinh tế của dân cư sinh sống ở vùng nông thôn trên thế giới phụ thuộc 70% vào hệ thống sản xuất gia súc truyền thống dựa trên các giống bản địa. Do đó, việc bảo vệ và gìn giữ các giống vật nuôi là di sản có khả năng kháng bệnh tốt hơn và thích nghi tốt với điều kiện môi trường thay đổi là rất quan trọng. Các tác động của các yếu tố môi trường tự nhiên đến việc hình thành cấu trúc di truyền của 24 giống cừu lông thô được nuôi ở chín quốc gia ở châu Âu và châu Á đã được nghiên cứu. Các khảo sát di truyền tại 20 vị trí microsatellite đã được tiến hành. Các yếu tố môi trường có ý nghĩa nhất gây ra sự biến đổi di truyền ở các giống cừu đã phân tích là vĩ độ địa lý và nhiệt độ trung bình hàng năm. Sự biến thiên di truyền ở các giống cừu lông thô thường cao hơn ở những vĩ độ địa lý thấp, điều này tương ứng với dữ liệu thu được cho các loài động vật khác. Do đó, việc bảo vệ các quần thể động vật sống ở những khu vực có vĩ độ địa lý thấp có thể góp phần tạo ra sự đa dạng trong cùng một loài cao hơn so với việc bảo vệ số lượng quần thể tương đương trải rộng ở những vùng có vĩ độ cao. Thực tế này nên được xem xét đặc biệt khi lập kế hoạch cho các chương trình bảo tồn đa dạng sinh học của động vật, vì các giống cừu được nuôi gần các trung tâm thuần hóa động vật có sự biến dị di truyền cao hơn. Do đó, chúng có thể đóng vai trò là nguồn gen đóng góp cho sự thích nghi dưới tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu.
Từ khóa
#các yếu tố môi trường #sự biến thiên di truyền #giống cừu lông thô #di truyền học #bảo tồn đa dạng sinh họcTài liệu tham khảo
Alderson, L., Breeds at risk: Definition and measurement of the factors which determine endangerment, Livest. Sci., 2009, vol. 123, pp. 23–27.
Marcos-Carcavilla, An., Mutikainen, M., González, C., Calvo, J.H., Kantanen, J., Sanz, A., Marzanov, N.S., Pérez-Guzmán, M.D., and Serrano, M., A SNP in the HSP90AA1 gene 5' flanking region is associated with the adaptation to differential thermal conditions in the ovine species, Cell Stress Chaperones, 2010, vol. 15, pp. 95–100.
McManus, C., Hermuche, P., Paiva, S.R., Moraes, J.C.F., Barros de Melo, C., and Mendes, C., Geographical distribution of sheep breeds in Brazil and their relationship with climatic and environmental factors as risk classification for conservation, Braz. J. Sci. Technol., 2014, vol. 1, no. 3. https://doi.org/10.1186/2196-288X-1-3
Boettcher, P.J., Hoffmann, I., Baumung, R., Drucker, A.G., McManus, C., Berg, P., Stella, A., Nilsen, L.B., Moran, D., Naves, M., and Thomson, M.C., Genetic resources and genomics for adaptation of livestock to climate change, Front. Genet., 2015, vol. 5.
Ligda, C., ERFP WG “Documentation and Information,” ERFP Annual Assembly, August 25–26,2012, Bratislava, 2012. https//www.animalgeneticresources.net/wp-content/uploads/2018/05/ERFP-Assembly_Bratislava2012_WGDocu_Ligda.pdf. Accessed September 5, 2019.
Nevo, E., The evolution of genome-phenome diversity under environmental stress, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., 2001, vol. 98, pp. 6233–6240.
Joost, S., Colli, L., Baret, P.V., Garcia, J.F., Boettcher, P.J., Tixier-Boichard, M., and Ajmone-Marsan, P., The GLOBALDIV Consortium, 2010. Integrating georeferenced multiscale and multidisciplinary data for the management of biodiversity in livestock genetic resources, Anim. Genet., 2010, vol. 41, no. 1, pp. 47–63.
Joost, S., Colli, L., Baret, P.V., Garcia, J.F., Boettcher, P.J., Tixier-Boichard, M., and Ajmone-Marsan, P., The GLOBALDIV Consortium, 2010. Integrating georeferenced multiscale and multidisciplinary data for the management of biodiversity in livestock genetic resources, Anim. Genet., 2010, vol. 41, no. 1, pp. 47–63.
Nevo, E., The evolution of genome-phenome diversity under environmental stress, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., 2001, vol. 98, pp. 6233–6240.
Manel, S., Schwartz, M.K., Luikart, G., and Taberlet, P., Landscape genetics: Combining landscape ecology and population genetics, Trends Ecol. Evol., 2003, vol. 18, pp. 189–197.
Guillot, G., Estoup, A., Mortier, F., and Cosson, J.C., A spatial statistical model for landscape genetics, Genetics, 2005, vol. 170, pp. 1261–1280.
Tapio, M., Ozerov, M., Tapio, I., Toro, M.A., Marzanov, N., Cinkulov, M., Goncharenko, G., Kiselyova, T., Murawski, M., and Kantanen, J., Microsatellite-based genetic diversity and population structure of domestic sheep in northern Eurasia, BMC Genet., 2010, vol. 11, no. 76, pp. 1–36.
El Mousadik, A. and Petit, R.J., High level of genetic differentiation for allelic richness among populations of the argan tree [Argania spinosa (L.) Skeels] endemic to Morocco, Theor. App. Genet., 1996, vol. 92, pp. 832–839.
Goudet, J., FSTAT (version 1.2): A computer program to calculate F-statistics, J. Hered., 1995, vol. 86, pp. 485–486.
Weir, B.S., Genetic Data Analysis: Methods for Discrete Population Genetic Data, Sinauer Associates Inc, 1990.
Weir, B.S. and Cockerham, C.C., Estimating F-statistics for the analysis of population structure, Evolution, 1984, vol. 38, no. 6, pp. 1358–1370.
Langella, O., POPULATIONS 1.2.28. Population Genetic Software (Individuals or Populations Distances, Phylogenetic Trees). http://bioinformatics.org/~tryphon/populations.
Nei, M., Tajima, F., and Tateno, Y., Accuracy of estimated phylogenetic trees from molecular data, J. Mol. Evol., 1983, vol. 19, pp. 153–170.
Saitou, N. and Nei, M., The neighbor-joining method: A new method for reconstructing phylogenetic trees, Mol. Biol. Evol., 1987, vol. 4, pp. 406–425.
Foll, M. and Gagiotti, O., Indentifying the environmental factors that determine the genetic structure of populations, Genetics, 2006, vol. 174, pp. 875–891.
Adams, R.I. and Hadly, E.A., Genetic diversity within vertebrate species is greater at lower latitudes, Evol. Ecol., 2012, vol. 27, pp. 133–143.
Sun, W., Chang, H., Musa, H.H., Yang, Z.P., Tsunoda, K., Ren, Z.J., and Geng, R.Q., Influence of environmental factors on the genetic diversity of sheep, J. Anim. Vet. Adv., 2009, vol. 8, pp. 1070–1074.