Динамика генетической архитектуры и изменчивость генома локальных пород крупного рогатого скота, разводимых в России, в процессе их формирования и селекции тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, доктор наук Абдельманова Александра Сергеевна

• Абдельманова Александра Сергеевна
• доктор наук
• 2023

Оглавление диссертации доктор наук Абдельманова Александра Сергеевна

ВВЕДЕНИЕ

1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. Генетические ресурсы молочного и молочно-мясного крупного рогатого скота, разводимого в России

1.2. ДНК-маркеры, используемые в исследовании геномов крупного рогатого скота

1.3. Использование археологических и музейных образцов в исследованиях геномов животных

1.4. Исследование «отпечатков» селекции в геноме сельскохозяйственных животных

1.5. Методы, используемые для поиска «отпечатков» селекции

1.5.1. Оценка индекса фиксации Fst при попарном сравнении популяций

1.5.2. Поиск «островков» протяженных гомозиготных участков (ROH)

1.5.3. Дифференциация популяций на основе гаплотипов

1.5.4. Комбинированное использование различных статистических методов

2.1. Объекты исследований

2.2. Методика исследований

2.2.1. Выделение ДНК из музейных и современных образцов и оценка их пригодности для проведения молекулярно-генетических исследований

2.2.1.1. Получение препаратов ДНК музейных образцов

2.2.1.2. Получение препаратов ДНК современных образцов

2.2.2. Исследование микросателлитов

2.2.3. Определение консенсусных генотипов по микросателлитам для исторических образцов

2.2.4. Проведение полногеномного генотипирования SNP-маркеров

2.2.5. Проведение полногеномного секвенирования исторических и современных образцов

2.2.6. Проведение популяционно-генетических и филогенетических исследований

2.2.6.1. Оценка генетического разнообразия и эффективной численности популяций

2.2.6.2. Определение пробегов гомозиготности, ROH

2.2.6.3. Характеристика генетических связей между популяциями

2.2.6.4. Изучение генетической структуры популяций

2.2.6.5. D-статистика, F-статистика и TreeMix анализ

2.2.7. Поиск «отпечатков» селекции в геноме исследованных пород крупного рогатого скота

2.2.8. Проведение структурной аннотации в идентифицированных участках генома

2.2.9. Проведение функциональной аннотации идентифицированных генов

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

3.1. Генерирование консенсусных генотипов исторических образцов крупного рогатого скота по микросателлитам

3.2. Сравнительные исследования генетического разнообразия современных и исторических образцов крупного рогатого скота

3.2.1. Исследования аллелофонда современных и исторических образцов черно-пестрого скота

3.2.1.1. Анализ с использованием микросателлитов

3.2.1.1.1. Определение консенсусных генотипов

3.2.1.1.2. Характеристика генетического разнообразия

3.2.1.1.3. Генетические связи между популяциями

3.2.1.1.4. Анализ генетической структуры популяций

3.2.1.2. Анализ с использованием SNP-маркеров

3.2.1.2.1. Характеристика генетического разнообразия

3.2.1.2.2. Генетические связи между популяциями

3.2.1.2.3. Анализ генетической структуры популяций

3.2.1.2.4. D- и F-статистика

3.2.2. Исследование аллелофонда современных и исторических образцов турано-монгольского скота

3.2.2.1. Анализ с использованием микросателлитов

3.2.2.1.1. Определение консенсусных генотипов

3.2.2.1.2. Характеристика генетического разнообразия

3.2.2.1.3. Генетические связи между популяциями

3.2.2.1.4. Анализ генетической структуры популяций

3.2.2.2. Анализ с использованием SNP-маркеров

3.2.2.2.1. Характеристика генетического разнообразия

3.2.2.2.2. Генетические связи между популяциями

3.2.2.2.3. Анализ генетической структуры популяций

3.2.3. Исследование аллелофонда современных и исторических образцов бурого и палево-пестрого скота

3.2.3.1. Анализ с использованием микросателлитов

3.2.3.1.1. Определение консенсусных генотипов

3.2.3.1.2. Характеристика генетического разнообразия

3.2.3.1.3. Генетические связи между популяциями

3.2.3.1.4. Анализ генетической структуры популяций

3.2.3.2. Анализ с использованием SNP-маркеров

3.2.3.2.1. Характеристика генетического разнообразия

3.2.3.2.2. Генетические связи между популяциями

3.2.3.2.3. Анализ генетической структуры популяций

Заключение по разделу

3.3. Генетическое разнообразие современных популяций отечественных пород крупного рогатого скота на основании полногеномного SNP-генотипирования

3.3.1. Исследование аллелофонда черно-пестрого скота

3.3.1.1. Характеристика генетического разнообразия и оценка эффективной численности пород

3.3.1.2. Анализ пробегов гомозиготности (ROH)

3.3.1.3. Исследование генетических связей и генетической структуры пород

3.3.1.4. D-статистика, F-статистика и анализ TreeMix

Заключение по разделу

3.4. Характеристика «следов» селекции в геноме холмогорского и ярославского скота на основании анализа высокоплотных SNP-генотипов

3.4.1. Характеристика популяционно-генетических параметров и филогенетических связей между изучаемыми породами

3.4.2. Идентификация геномных регионов, находящихся под давлением отбора

3.4.2.1. Анализ Fst при попарном сравнении пород

3.4.2.2. Анализ HapFLK

3.4.2.3. Идентификация островков ROH

3.4.2.4. Определение перекрывающихся геномных регионов, идентифицированных различными методами

3.4.3. Проведение структурной аннотации генов, локализованных внутри идентифицированных геномных регионов

3.4.4. Функциональная аннотация идентифицированных генов-кандидатов

3.4.4.1. Признаки, связанные с ростом, эффективностью использования корма и качеством туш

3.4.4.2. Признаки молочной продуктивности

3.4.4.3. Репродуктивные качества

3.4.4.4. Иммунитет, устойчивость к заболеваниям

3.4.4.5. Метаболизм

3.4.4.6. Другие признаки

Заключение по разделу

3.5. Исследование аллелофонда и идентификация «отпечатков» селекции в геноме исторических и современных популяций холмогорской и ярославской пород на основании данных полногеномного секвенирования исторических и современных образцов

3.5.1. Характеристика популяционно-генетических параметров и филогенетических связей между изучаемыми популяциями

3.5.2. Идентификация геномных регионов, находящихся под давлением отбора

3.5.2.2. Анализ HapFLK

3.5.2.3. Идентификация островков ROH

3.5.2.4. Определение перекрывающихся геномных регионов, идентифицированных различными методами

3.5.3. Проведение структурной аннотации генов, локализованных внутри идентифицированных геномных регионов

3.5.4. Функциональная аннотация идентифицированных генов-кандидатов

Заключение по разделу

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПРАКТИЧЕСКОМУ ИСПОЛЬЗОВАНИЮ НАУЧНЫХ ВЫВОДОВ

ПЕРСПЕКТИВЫ ДАЛЬНЕЙШЕЙ РАЗРАБОТКИ ТЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Динамика генетической архитектуры и изменчивость генома локальных пород крупного рогатого скота, разводимых в России, в процессе их формирования и селекции»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследований. Сельскохозяйственные животные играют ключевую роль в удовлетворении потребностей человека в продуктах питания. Они обеспечивают 18% общего количества калорий и 39% потребления белка. Около 80% от общего потребления продуктов животного происхождения приходится на продукты, получаемые от сельскохозяйственных животных (мясо, молоко, яйца) [FAO, 2015]. В результате многовекового отбора в разных странах мира, включая Россию, были созданы породы животных, наилучшим образом адаптированные к разведению в определенных природно-климатических зонах, использование которых позволяло при оптимальных затратах получать весь необходимый спектр сельскохозяйственной продукции [Зиновьева Н.А. и др., 2016]. Начиная с 80-х годов ХХ века в мире наметилась тенденция ориентации производства на использование ограниченного числа высокоудойных пород, что привело к значительному сокращению породного разнообразия и численности локальных генетических ресурсов домашнего скота как в России [Zinovieva N.A. et al., 2019], так и в других странах [Marsoner T. et al., 2018; Zinovieva N.A. et al., 2021]. Так, например, основной породой, используемой для производства молока, во всем мире, включая Россию, является голштинская, которая разводится более чем в 160 странах [FAO DAD-IS]. Если в России в 1990 году племенные животные этой породы зарегистрированы не были, то в 2020 году численность племенных коров голштинской породы составила 692,6 тыс. голов [ВНИИплем, 2021]. Напротив, численность российских локальных пород молочного крупного рогатого скота (бестужевская, истобенская, костромская, красная горбатовская, суксунская, тагильская, холмогорская, ярославская) за этот же период сократилась в 6,8 (сукусунская порода) - 988,7 раз (тагильская порода) [Эрнст Л.К., Зиновьева Н.А., 2008; ВНИИплем, 2021]. Кроме того, на оставшейся части поголовья активно используются быки-производители зарубежных пород [Фирсова Э.В., Митюков А.С., 2017; Дунин И.М. и др., 2019; Кудрин А.Г. и др. 2015].

Большинство локальных пород являются носителями уникальных форм изменчивости, связанных с адаптацией к геоклиматическим условиям, желаемым качеством продукции, устойчивостью к заболеваниям и другими полезными признаками [FAO DAD-IS; Столповский Ю.А., 2010; Зиновьева Н.А. и др., 2019], что делает их бесценным источником генетического разнообразия для создания географически ориентированных систем производства, ведения органического сельского хозяйства [Ajmone-Marsan P., 2010; Felius M., 2015], а также донорами ценных генотипов для интродукции в трансграничные породы, используемые в промышленном производстве. Изучение локальных пород, направленное на выявление генетических компонентов, характерных для предковых форм, важно для их сохранения, устойчивого разведения и развития [Gandini G. et al., 2010; Sponenberg D.P. et al., 2019; Slagboom M. et al., 2022].

Секвенирование генома крупного рогатого скота [Elsik C.G. et al., 2009, Zimin A.V. et al., 2009] и получение новых данных о структуре генома, а также развитие высокопроизводительных методов и технологических платформ для полногеномного анализа обусловило использование в исследовании геномов животных различных типов ДНК-маркеров. Наибольшее распространение для исследований ядерного генома крупного рогатого скота получили микросателлиты, также известные как короткие тандемные повторы (short tandem repeats, STRs) [Li M.H. et al., 2010], и однонуклеотидные полиморфизмы (SNP) [Sermyagin A.A. et al., 2018; Yurchenko A. et al., 2018; McTavish E.J. et al., 2013; Decker J.E. et al., 2014]. Хотя полногеномный анализ SNP с использованием ДНК-чипов становится все более распространенным [McHugo G.P. et al., 2019; Eusebi P.G. et al., 2019], микросателлитные маркеры продолжают служить мощным инструментом для анализа геномов животных [Putman, A.I., 2014], включая крупный рогатый скот [Laoun A. et al., 2020]. Микросателлиты являются золотым стандартом контроля происхождения в большинстве программ разведения крупного рогатого скота [Brenig B. et al.,

2016], что позволило накопить большие объемы информации об этом типе структурной изменчивости генома.

Информативность исследований динамики аллелофондов пород сельскохозяйственных животных может быть существенно повышена вовлечением в исследования ДНК, полученной из археологических и / или исторических образцов. Анализ древней и исторической ДНК [McHugo G.P. et al., 2019; Edwards C.J. et al., 2003; Gargani M. et al., 2015; Chen N. et al., 2018], в том числе экземпляров, хранившихся в музейных [Rowe K.C. et al., 2011; Billerman S.M. et al., 2019] и краниологических коллекциях [Zinovieva N.A. et al., 2019], предоставляет большие возможности для реконструкции истории и происхождения локальных пород. Краниологические коллекции как правило представлены целенаправленно отобранными образцами с хорошо задокументированной информацией о виде, породе, поле, возрасте животного, месте и времени отбора образца. Краниологический метод, предложенный в 1865 году L. Rütimeyer, был основным при изучении происхождения домашних животных в конце XIX - первой половине XX века [Браунер А., 1922]. Одна из таких коллекций, собранная профессором L. Adametz и насчитывающая около 1300 черепов старых пород крупных домашних животных Центральной Европы, хранится в музее истории естествознания в Вене [https://www.nhm-wien.ac.at/]. Уникальная коллекция черепов отечественных и завозимых в старую Россию иностранных пород домашних животных была собрана академиком Е.Ф. Лискуном и находится в РГАУ -МСХА им. К.А. Тимирязева. Коллекция содержит более 700 черепов животных, в том числе 350 образцов крупного рогатого скота 41 породы и породной группы [Боронецкая О.И. и др., 2012]. ДНК, полученная из таких образцов, может стать уникальным источником информации для изучения влияния селекции на развитие пород, поскольку генетическая информация для них доступна в совокупности с историческими сведениями.

Исследования ДНК, полученной из древних или музейных образцов, как правило ориентированы на анализ митохондриального генома [Scheu A. et al.,

2015], поскольку он присутствует в сотнях или даже тысячах копий в одной клетке животного [Robin E.D., Wong R., 1988]. Однако в ряде случаев изучение мтДНК имеет ограниченную значимость для выяснения сложной демографической истории видов животных [Gargani M. et al., 2015; Ballard J.W., Whitlock M.C., 2004]. Для изучения таких популяций у сельскохозяйственных видов животных большей информативностью обладают микросателлиты. В пользу использования микросателлитов в исследовании крупного рогатого скота свидетельствует и то, что в ходе их долгосрочного применения для молекулярно-генетических исследований было генотипировано относительно большое количество образцов, полученных от современных представителей локальных пород, включая те породы, для которых полногеномные SNP-генотипы отсутствовали или были сгенерированы только для ограниченного числа образцов [Li M.H., Kantanen J., 2010; Canon J. et al., 2001]. Наличие больших наборов современных генотипических данных важно для изучения исторических образцов, поскольку это может помочь более точно идентифицировать те аллели, которые были утеряны в процессе перехода от исторических к современным поколениям животных, или те, частоты которых заметно отличаются.

Использование в исследовании геномов крупного рогатого скота полногеномного набора SNP-маркеров делает возможным идентификацию участков генома, подверженных давлению отбора в процессе демографической истории пород [Kijas J.W. et al., 2012]. Такие «следы отбора» помогают не только уточнить историю локальных пород, но и идентифицировать генетические варианты, детерминирующие проявление адаптационных качеств и экономически-значимых фенотипов [Qanbari, S. et al., 2011, 2012]. Существенную роль в проведении поиска локусов, находящихся под давлением селекции, играет использование нескольких методических подходов [Cadzow M. et al., 2014], включая расчет индекса фиксации Fst [Wright S., 1951; Holsinger K.E., Weir B.S., 2009] для поиска сильно дифференцированных аллелей [Akey J.M. et al., 2002; Zhao F. et al.,

2015]; анализ hapFLK [Fariello M.I. et al., 2013], идентификацию пробегов гомозиготности (ROH) [FerencakoviC M. et al., 2013], перекрывающихся у ряда особей в исследуемой выборке [Pemberton T.J. et al., 2012].

Степень разработанности темы. Исследование генофондов локальных пород крупного рогатого скота находится в фокусе научных интересов ряда зарубежных и отечественных авторов. Были проведены многочисленные исследования, прояснившие демографическую историю пород крупного рогатого скота европейских, азиатских стран, а также стран северной Америки, южной Америки и Африки [The Bovine HapMap Consortium, 2009; McTavish E.J.et al., 2013; Felius M. et al., 2014; Makina S.O. et al., 2014, 2015,

2016], в то время как российские локальные породы все еще остаются менее изученными. Исследование микросателлитов подтвердило независимую доместикацию Bos Taurus и Bos Indicus [MacHugh D.E. et al., 1997; Loftus R.T. et al, 1999]. С помощью исследования микросателлитов были предоставлены убедительные доказательства гибридного происхождения ближневосточных пород крупного рогатого скота [Loftus R.T. et al, 1999; Edwards C.J. et al., 2007], показано различное происхождение средиземноморской и североевропейской популяций крупного рогатого скота [Cymbron T. et al., 2005] и уточнена классификация пород крупного рогатого скота Евразии [Li M.H., Kantanen J., 2010]. Развитие коммерчески доступных инструментов для полногеномного SNP-генотипирования обусловило массовое использование SNP-маркеров в исследовании геномов крупного рогатого скота [Decker J.E. et al., 2009; Kuehn L.A. et al., 2011; McTavish E.J. et al., 2013; Decker J.E. et al., 2014; Kasarda R. et al., 2015; Decker J.E. et al., 2016]. Микросателлиты получили широкое распространение в исследованиях геномов российских локальных пород крупного рогатого скота [Li M.H., Kantanen J., 2010; Кольцов Д.Н. и др., 2012; Волкова В.В. и др., 2012, 2018; Svishcheva G. et al., 2020]. Проведен ряд исследований с использованием SNP-маркеров, направленных на характеристику демографической истории и генетической структуры российских локальных пород крупного рогатого скота и их генеалогических

связей с зарубежными породами [Iso-Touru T. et al., 2016; Зиновьева Н.А. и др., 2016; Sermyagin A.A. et al., 2018, Yurchenko A. et al., 2018]. Следует, однако, отметить, что результаты исследований российских пород в ряде случаев носят противоречивый характер. Так, используя микросателлиты Li M.H. и Kantanen J. [2010] предположили смешанное происхождение ярославской и холмогорской пород крупного рогатого скота. Более поздние исследования с использованием SNP-маркеров показали наличие в этих породах большой доли предковых геномных компонентов, что отличало их от всех других пород [Sermyagin A.A. et al., 2018, Yurchenko et al., 2018]. Дальнейшее уточнение геномной архитектуры российских локальных пород и более точная идентификация участков генома, отличающих их от других пород, включая голштинскую, может быть достигнуто использованием ДНК-чипов высокой плотности, таких как, например, Bovine HD SNPs BeadChip (777 962 SNPs).

Были проведены различные исследования для идентификации «следов отбора» в геномах трансграничных и локальных пород, основанных на использовании высокоплотных SNP-генотипов с использованием различных статистических методов [Maiorano A.M. et al., 2018; Pintus E. et al., 2014; Perez O'Brien A.M. et al., 2014; Peripolli E. et al., 2018; Cheruiyot E.K. et al., 2018; Dixit S.P. et al., 2021]. Однако в отношении российских локальных пород крупного рогатого скота были проведены только отдельные исследования, в основном с использованием ДНК-чипов средней плотности [Iso-Touru T et al., 2016, Yurchenko A. et al., 2018].

Цель и задачи исследований.

Цель работы — дать характеристику аллелофонда, генетической архитектуры и изменчивости генома локальных пород крупного рогатого скота, разводимых в России, на основе сравнительных молекулярно-генетических исследований современных и исторических образцов

Для достижения цели диссертационной работы были поставлены и решены следующие задачи:

1. Сгенерировать консенсусные генотипы для исторических образцов черно-пестрого (холмогорский, ярославский и северный великоросский скот), турано-монгольского (казахский, киргизский и калмыцкий скот), бурого (бурый швицкий, костромской и горский скот) и палево-пестрого (симментальский скот) крупного рогатого скота на основе мультиплексного анализа 11 локусов микросателлитов и оценить результативность и качество генотипирования.

2. Выполнить сравнительные исследования генетического разнообразия, структуры популяций и генетических связей между историческими и современными популяциями черно-пестрого, турано-монгольского, бурого и палево-пестрого скота на основе анализа микросателлитов.

3. Сгенерировать полногеномные SNP-генотипы для исторических образцов крупного рогатого скота изучаемых пород.

4. Изучить генетическое разнообразие, структуру популяций и генетические связи между историческими и современными популяциями изучаемых пород по SNP-маркерам.

5. Провести исследования аллелофонда, генетической структуры популяций и генеалогических связей отечественных пород черно-пестрого скота (черно-пестрая, истобенская, тагильская, холмогорская, ярославская) в сравнении с голштинской черно-пестрой породой с использованием ДНК-чипов высокой плотности (150^.

6. Оценить наличие и уровень интрогрессии голштинского скота в современных популяциях черно-пестрого скота отечественных пород.

7. Идентифицировать участки генома, находящиеся под давлением отбора, в современных популяциях холмогорского и ярославского скота, на основании полногеномного генотипирования с использованием ДНК-чипов высокой плотности (777^).

8. Провести структурную и функциональную аннотацию генов, локализованных в геномных регионах, находящихся под давлением отбора, в

современных популяциях ярославского и холмогорского крупного рогатого скота.

9. Получить высокоплотные SNP-генотипы исторических и современных образцов холмогорского и ярославского скота с использованием полногеномного секвенирования (WGS)

10. Выполнить сравнительное исследование генетической архитектуры исторических и современных популяций холмогорской и ярославской пород крупного рогатого скота на основании получения и анализа WGS-данных.

11. Выявить участки генома, находящиеся под давлением отбора, в исторических и современных популяциях ярославского и холмогорского скота, на основе анализа WGS-данных.

12. Провести структурную и функциональную аннотацию генов, локализованных в геномных регионах, идентифицированных на основании WGS-анализа.

13. Выявить локусы количественных признаков ^ТЬ), локализованные внутри геномных регионов, подвергнутых давлению отбора, в исторических и современных популяциях холмогорского и ярославского скота.

Научная новизна.

Впервые получены данные о генетической архитектуре исторических образцов черно-пестрого (холмогорский, ярославский и северный великоросский скот), турано-монгольского (казахский, киргизский и калмыцкий скот), бурого (бурый швицкий, костромской и горский скот) и палево-пестрого (симментальский скот) скота, датированных концом XIX -первой половиной XX века в сравнении с современными породами, сформированными в процессе селекции вышеназванных исторических популяций, на основе изучения изменчивости микросателлитов и полногеномного набора однонуклеотидных полиморфизмов ^ЫР). Выявлено изменение генетической структуры локальных пород крупного рогатого скота, сформированных на основе изучаемых исторических популяций, в процессе

селекции, охарактеризованы генетические связи между историческими и современными популяциями крупного рогатого скота, разводимыми в России. На репрезентативной выборке охарактеризовано генетическое разнообразие всего спектра локальных пород черно-пестрого скота - истобенской, тагильской, холмогорской, черно-пестрой и ярославской - на основе получения и анализа высокоплотных (150^ SNP-генотипов. Выполнена количественная оценка участия голштинского скота в формировании современного аллелофонда вышеназванных отечественных пород черно-пестрого скота. Выявлены «отпечатки» селекции в геномах холмогорского и ярославского скота на основании генерации и анализа высокоплотных (777^ генотипов по SNP-маркерам, выполнена структурная и функциональная аннотация генов-кандидатов, локализованных внутри идентифицированных геномных регионов. Впервые выполнено полногеномное секвенирование (WGS) исторических образцов крупного рогатого скота, разводимого в России в конце XIX - первой половине XX века, - холмогорского, ярославского, северного великоросского. Показано изменение геномной архитектуры современного холмогорского и ярославского скота в сравнении с вышеназванными историческими популяциями на основании полученных WGS-данных. Выявлены геномные регионы, находящихся под давлением селекции в исторических популяциях, сохранившихся у современного холмогорского и ярославского скота. Описаны структурная и функциональная аннотация генов и основные признаки, связанные с QTL, локализованных в регионах, подвергшихся давлению отбора в исторических и современных популяциях холмогорского и ярославского скота.

Теоретическая и практическая значимость работы.

На основании комплексного исследования микросателлитов и полногеномного набора SNP-маркеров уточнена демографическая история локальных пород черно-пестрого, турано-монгольского, бурого и палево-пестрого крупного рогатого скота, разводимых в России. Показано, что

проводимая селекция оказала существенное влияние на изменчивость аллелофонда локальных пород, однако у современных представителей всех изученных пород сохранились исторические (аутентичные) генетические компоненты, что делает их значимыми национальными генетическими ресурсами. Установлено отсутствие видимой интрогрессии голштинского скота у современных представителей ярославской породы и незначительное влияние голштинского скота на формирование аллелофонда современных популяций истобенского, тагильского и холмогорского скота. Идентифицированы исторические «отпечатки» селекции, сохранившиеся в геномах современного холмогорского и ярославского скота.

Предложены авторские методики генотипирования исторических (музейных) образцов крупного рогатого скота, которые могут быть использованы для корректного генерирования генотипов по микросателлитам и полногеномному набору SNP-маркеров для образцов, содержащих сильно деградированную ДНК. Во всех изученных локальных породах черно-пестрого скота идентифицированы особи, не несущие голштин-специфических геномных компонентов, что делает их приоритетными объектами для использования в программах сохранения генетических ресурсов. Определены гены-кандидаты и локусы количественных признаков ^ТЬ), локализованные в геномных регионах, находящихся под давлением отбора, что делает их перспективными мишенями для использования в программах маркерной и геномной селекции

Методология и методы исследований.

Используемая методика исследований включала получение препаратов ДНК из музейных и современных образцов крупного рогатого скота и оценку количественных и качественных характеристик полученных препаратов ДНК; проведение исследований ДНК с использованием микросателлитов и / или SNP-маркеров; проведение популяционно-генетических и филогенетических исследований (анализ генетического разнообразия и генетических связей между породами, оценка генетической структуры популяций, расчет Э- и Б-

статистики, определение протяженных сегментов гомозиготности, ROH); исследование «отпечатков» селекции.

Все работы с музейными образцами проводились в лаборатории ФГБНУ ФИЦ ВИЖ им. Л.К. Эрнста, специально оборудованной для исследований древней ДНК [Абдельманова А.С. и др., 2019].

ДНК экстрагировали из костного порошка, полученного из зубов. Перед получением порошка зубы извлекали из черепов, очищали от механических примесей, обрабатывали перекисью водорода и дистиллированной водой, облучали под ультрафиолетовым светом (254 нм). Затем зубы распиливали вдоль с использованием электрической пилы MBS240/E (Proxxon, Германия) и с помощью бормашины Dremel 3000-15 (Dremel, США) получали костный порошок. Геномную ДНК выделяли из порошка дентина с помощью коммерческих наборов Prep Filer™ BTA Forensic DNA Extraction Kit (Thermo Fisher Scientific Inc., США), QIAamp DNA Investigator Kit (Qiagen, США) или COrDIS Extract decalcine (ООО «ГОРДИЗ», Россия) в соответствии с инструкциями производителей с увеличением навески костного порошка (100 ± 5 мг) и модификацией условий лизиса (56°С, ротация при 1200 об/мин, в течение ночи). Для выявления возможной контаминации в процессе экстракции использовался отрицательный контроль - пробирка с реактивами для выделения без добавления образца.

Качество полученных препаратов ДНК оценивали путем измерения концентрации двухцепочечной ДНК (дцДНК) с помощью флуориметра Qubit™ (Invitrogen, Life Technologies, USA) и определения отношения поглощения света образцом при длине волн 260 нм и 280 нм (соотношение 0D260/280) с помощью спектрофотометра NanoDrop 8000 (Thermo Fisher Scientific Inc., USA). Принимая во внимание, что риски ошибок генотипирования деградированной ДНК уменьшаются с увеличением количества ДНК хорошего качества [Arandjelovic M. et al., 2009], пригодными для проведения исследований микросателлитов считали препараты ДНК, имеющие концентрацию дцДНК не менее 1 нг/мкл и соотношение

OD260/OD280 в пределах 1.6-2.0; для проведения исследований по SNP-маркерам, - не менее 3 нг/мкл и 1.7-2.0, соответственно; для полногеномного секвенирования - не менее 3 мкг/мкл и 1.7-2.1, соответственно. Образцы с концентрацией дцДНК ниже пороговых значений и выходящими за установленные пределы соотношения ОD не включали в дальнейший анализ, а повторные выделения ДНК проводили с увеличенным количеством костного порошка. В случае повторного получения препаратов ДНК, не отвечающим установленным критериям, проводили замену набора для выделения ДНК.

Анализ микросателлитных локусов проводили на генетическом анализаторе ABI3130xl (Applied Biosystems, США) с использованием стандарта длин фрагментов GeneScan™-350 ET ROX (Applied Biosystems, США). Для определения длин фрагментов использовали программу Gene Mapper v. 4 (Applied Biosystems, США). Размеры аллелей были стандартизированы в соответствии со comparison-тестом STR типирования ISAG International Bovine (Bos taurus) 2018-2019 гг. Для исторических образцов были определены консенсусные генотипы.

Генотипирование SNP-маркеров проведено с использованием ДНК-чипов компании Illumina Inc. (США) средней и высокой плотности, включая Bovine 50K BeadChip, содержащий около 50 тыс. SNP, Bovine GGP BeadChip, содержащий около 150 тысяч SNP и Bovine HD BeadChip, содержащий около 777 тысяч SNP. Сырые данные генотипирования обрабатывались в программе GenomeStudio Genotyping Module (Illumina Inc., США).

Полногеномное секвенирование выполнено на секвенаторе NovaSeq 6000 (2 x 150 bp), библиотеки подготовлены с использованием наборов TruSeq DNA Nano Library Prep kit (Illumina) и Accel-NGS® 2S Plus DNA Library Kit (IDT).

Результаты генотипирования микросателлитных локусов, SNP-чипов и полногеномного секвенирования были обработаны в среде R с использованием дополнительных пакетов. Выравнивание сиквенсов выполняли с помощью инструментов bwa-mem2 [Vasimuddin M.D. et al., 2019]

и SAMtools [Danecek P. et al., 2021] на референсный геном крупного рогатого скота по сборке ARS_UMD 3.1.1

(https : //www. ncbi. nlm. nih. gov/assembly/GCF_000003055.6/).

Выявленные геномные регионы, предположительно подвергшиеся давлению отбора в исследуемых породах, были проанализированы с применением общедоступных ресурсов DAVID [Huang D. et al., 2009], Ensembl BioMart [Smedley D. et al., 2015] и базы данных QTLdb [Hu Z.-L. et al., 2019].

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Предложенный модифицированный мультиплексный подход позволяет корректно определять консенсусные генотипы по микросателлитам исторических (музейных) образцов крупного рогатого скота.

2. Предложенная авторская методика позволяет генерировать полногеномные SNP-генотипы для исторических (музейных) образцов крупного рогатого скота.

3. В современных популяциях ярославской, холмогорской, калмыцкой, казахской белоголовой, бурой швицкой, костромской и симментальской пород, киргизского и горского скота сохранились предковые генетические компоненты, присутствующие в исторических популяциях одноименных пород, что делает их особо ценными национальными генетическими ресурсами.

4. Исторические популяция холмогорского и ярославского скота характеризуются более высоким уровнем генетического разнообразия, оцененного по микросателлитам и полногеномному набору SNP-маркеров, по сравнению с современными популяциями аналогичных пород.

5. В геномах современных представителей холмогорской и ярославской пород сохранились некоторые «отпечатки» селекции, идентифицированные в исторических популяциях.

6. В современных популяциях холмогорской и ярославской пород выявлены новые специфические «отпечатки» селекции, что может быть следствием различий в направлениях селекции этих пород.

7. Современный аллелофонд чистопородных животных ярославской породы сформирован без существенного участия голштинского скота.

8. Несмотря на участие голштинского скота в формировании современного аллелофонда истобенской, тагильской, холмогорской и черно-пестрой пород, во всех исследованных породах присутствуют особи, в которых отсутствуют видимые голштин-специфические геномные компоненты.

9. В геномах холмогорской и ярославской пород крупного рогатого скота присутствуют породоспецифические «отпечатки» селекции, что указывает на различия в направлениях проводимого отбора в процессе формирования пород.

10. Регионы, находящиеся под давлением отбора в геномах крупного рогатого скота холмогорской и ярославской пород, содержат гены, ассоциированные с хозяйственно-полезными признаками и важнейшими биологическими процессами.

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Абдельманова Александра Сергеевна, 2023 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абдельманова, А. С. Методы экстракции ДНК из костных образцов

крупного рогатого скота, сохраняемых в краниологической коллекции / А. С. Абдельманова, А. И. Мишина, В. В. Волкова [и др.] // Сельскохозяйственная биология. - 2019. - Т. 54. №2 6. - С. 1110 - 1121. -DOI: 10.15389/agrobiology.2019.6.1110rus.

2. Абдельманова, А. С. Полногеномные исследования структуры популяций российских локальных пород черно-пестрого корня / А. С. Абдельманова, А. А. Сермягин, А. В. Доцев [и др.] // Генетика. - 2022. -Т. 58, № 7. - С. 786 - 797. - DOI: 10.31857/S0016675822070025.

3. Бичурин, Н. Я. Историческое обозрение ойратов или калмыков с XV столетия до настоящего времени / Н. Я. Бичурин. - СПб.: Nobel Press, 2012. - 270 с. - (репринт оригин. изд. 1834 г.).

4. Боронецкая, О. И. Каталог краниологической коллекции академика Е. Ф. Лискуна / О. И. Боронецкая [и др.]; под ред. В. П. Панова. - М.: Изд-во РГАУ - МСХА им. К.А. Тимирязева, 2012. - 149 с.

5. Браунер, А. Породы сельскохозяйственных животных. Крупный рогатый скот / А. Браунер. - Одесса: Изд-во Наркомзема Украины, 1922. - 115 с.

6. Волкова, В. В. Влияние прилития крови голштинского скота на изменение аллелофонда бестужевской породы крупного рогатого скота по микросателлитам / В. В. Волкова, Е. А. Гладырь, Г. А. Бушова, И. Ю. Долматова, Н. А. Зиновьева // Зоотехния. - 2012. - № 12. - С. 2 - 4.

7. Волкова, В. В. Характеристика аллелофонда локальных пород крупного рогатого скота России по микросателлитным маркерам / В. В. Волкова, Т. Е. Денискова, О. В. Костюнина, Т. И. Добрынина, Н. А. Зиновьева // Генетика и разведение животных. - 2018. - № 1. - С. 3 - 10. - DOI: 10.31043/2410-2733-2018-1-3-10.

8. Галинская, Т. Предубеждения о микросателлитных исследованиях и как им противостоять / Т. Галинская, Д. Щепетов, S. Lysenkov // Генетика. -2019. - Т. 55. - С. 617 - 632. - 001: 10.1134/80016675819060043.

9. Гладырь, Е. А. Использование микросателлитов для характеристики аллелофонда популяций крупного рогатого скота Таджикистана / Е. А. Гладырь, Н. А. Зиновьева, В. А. Багиров [и др.] // Достижения науки и техники АПК. - 2012. - № 8. - С. 58 - 61.

10. Диомидов, А. М. Разведение и породы крупного рогатого скота / А. М. Диомидов, Е. Ф. Жиркович. - М.: ОГИЗ; Сельхозгиз, 1934. - 408 с.

11.Дунин, И. М. Племенная работа с холмогорской породой скота / И. М. Дунин, Р. К. Мещеров, Л. А. Калашникова [и др.]. - Лесные Поляны: ФГБНУ ВНИИПлем, 2019. - 72 с.

12. Ежегодник по племенной работе в молочном скотоводстве в хозяйствах Российской Федерации (2020 г.). - М.: ВНИИплем, 2021. - 265 с.

13. Зиновьева, Н. А. Методические рекомендации по использованию метода полимеразной цепной реакции в животноводстве / Н. А. Зиновьева, А. Н. Попов, Л. К. Эрнст [и др.]. - М.: Щербинская тип., 1998. - 47 с.

14. Зиновьева, Н. А. Генетические ресурсы животных: развитие исследований аллелофонда Российских пород крупного рогатого скота : миниобзор / Н. А. Зиновьева, А. А. Сермягин, А. В. Доцев [и др.] // Сельскохозяйственная биология. - 2019. - Т. 54, № 4. - С. 631 - 641. -Б01: 10.15389/авгоЬю1ову.2019.4.631гш.

15. Зиновьева, Н. А. Изучение генетического разнообразия и популяционной структуры российских пород крупного рогатого скота с использованием полногеномного анализа / Н. А. Зиновьева, А. В. Доцев, А. А. Сермягин [и др.] // Сельскохозяйственная биология. - Т. 51, № 6. - 2016. - С. 788 - 800. - Б01: 10.15389/авгоЬю1ову.2016.6.788гш.

16.Киселева, Т. Ю. Анализ 30 микросателлитных маркеров у шести локальных популяций крупного рогатого скота / Т. Ю. Киселева, Б. Е.

Подоба, Е. Е. Заблудовский [и др.] // Сельскохозяйственная биология. -2010. - № 6. - С. 20 - 25.

17.Кольцов, Д. Н. Характеристика аллелофонда сычевской породы крупного рогатого скота по ДНК микросателлитам / Д. Н. Кольцов, В. В. Волкова, Е. А. Гладырь, Н. А. Зиновьева, А. А. Пузик // Достижения науки и техники АПК. - 2012. - № 8. - С. 56 - 57.

18.Кудрин, А. Г. Эффективность селекционно-племенной работы с отечественными породами крупного рогатого скота при использовании чистопородного разведения и скрещивания / А. Г. Кудрин, Г. В. Хабарова, Ю. М. Смирнова, О. О. Головкина // Молочнохозяйственный вестник. - 2015. - № 2 (18). - С. 29 - 34.

19.Лискун, Е. Ф. Отечественные породы крупного рогатого скота / Е. Ф. Лискун. - М.: Гос. изд-во с.-х. лит., 1949. - 176 с.

20.Лискун, Е. Ф. Чем хорош русский северный скот / Е. Ф. Лискун. -Петроград: Изд-во Наркомзема,1919. - 23 с.

21.Милов, Л. В. Великорусский пахарь и особенности российского исторического процесса / Л. В. Милов. - М.: Росспэн, 1998. - 573 с.

22.Модоров, М. В. Генетическая структура популяции голштинизированного черно-пестрого скота на территории Урала / М. В. Модоров, И. В. Ткаченко, А. А. Грин [и др.] // Генетика. - 2021. - Т. 57, № 4. - С. 437 - 444. - DOI: 10.31857/S001667582104010X.; (Modorov, M. V. Population Genetic Structure of Ural Black Pied Cattle / M. V. Modorov, I. V. Tkachenko, A. A. Grin [et al.] // Russian Journal of Genetics. - 2021. - V. 57, № 4. - P. 453 - 459. - DOI: 10.1134/S1022795421040104).

23. Новиков, Е. А. Племенное дело в скотоводстве / Е. А. Новиков, Д. И. Старцев, Е. А. Арзуманян. - М.: Сельхозиздат, 1950. - 495 с.

24. Сельскохозяйственная энциклопедия. Т. 2: (Ж - К) / Ред. кол.: П. П. Лобанов (гл. ред.) [и др.]. - 3-е изд., перераб. - М.: Гос. изд-во с.-х. лит., 1951. - 624 с.

25.Состояние всемирных генетических ресурсов животных в сфере продовольствия и сельского хозяйства : краткий отчет / Д. Пиллинг [ред.], Б. Ришковски [ред.]. - Рим: ФАО, 2007. - 37 с.

26.Столповский, Ю. А. Популяционно-генетические основы сохранения ресурсов генофондов доместицированных видов животных : автореф. дис. на соиск. уч. степ. д-ра биол. наук : специальность 03.02.07 «Генетика» / Ю. А. Столповский. - М., 2010. - 48 с.

27.Стрекозов, Н. И. Айрширская порода / Н. И. Стрекозов, В. И. Сельцов // Большая российская энциклопедия. - М., 2005. - Т. 1. - С. 316.

28.Фирсова, Э. В. Сохранение холмогорской породы крупного рогатого скота / Э. В. Фирсова, А. С. Митюков // Известия Санкт-Петербургского ГАУ. - 2017. - № 49. - С. 77 - 82.

29. Черных, Е. Н. Культуры номадов в мегаструктуре Евразийского мира. Т. 1 / Е. Н. Черных. - М.: Языки славянской культуры, 2013. - 368 с.

30.Щеглов, Е. В. Голландская порода / Е. В. Щеглов // Большая российская энциклопедия. - М., 2007. - Т. 7. - С. 326 - 327.

31. Эрнст, Л. К. Генетические ресурсы сельскохозяйственных животных в России и сопредельных странах / Л. К. Эрнст, Н. Г. Дмитриев, И. А. Паронян. - СПб.: ВНИИГРЖ, 1994. - 469 с.

32. Эрнст, Л. К. Биологические проблемы животноводства в XXI веке / Л. К. Эрнст, Н. А. Зиновьева. - М.: РАСХН, 2008. - 501 с.

33.Abdelmanova, A. S. Comparative Study of the Genetic Diversity of Local Steppe Cattle Breeds from Russia, Kazakhstan and Kyrgyzstan by Microsatellite Analysis of Museum and Modern Samples / A. S. Abdelmanova, V. R. Kharzinova, V. V. Volkova [et al.] // Diversity. - 2021. - V. 13. - P. 351. - DOI: 10.3390/d13080351.

34.Abdelmanova, A. S. Genetic Diversity of Historical and Modern Populations of Russian Cattle Breeds Revealed by Microsatellite Analysis / A. S. Abdelmanova, V. R. Kharzinova, V. V. Volkova [et al.] // Genes. - 2020. -V. 11. - P. 940. - DOI: 10.3390/genes11080940.

35.Addo, S. Runs of Homozygosity and NetView analyses provide new insight into the genome-wide diversity and admixture of three German cattle breeds / S. Addo, S. Klingel, D. Hinrichs, G. Thaller // PLoS ONE. - 2019. - V. 14(12). - P. e0225847. - DOI: 10.1371/journal.pone.0225847.

36.Adjaye, J. Conserved molecular portraits of bovine and human blastocysts as a consequence of the transition from maternal to embryonic control of gene expression / J. Adjaye, R. Herwig, T. C. Brink [et al.] // Physiol Genomics. -2007. - V. 31, № 2. - P. 315-27. - DOI: 10.1152/physiolgenomics.00041.2007.

37.Ajmone-Marsan, P. The GLOBALDIV Consortium. A global view of livestock biodiversity and conservation-GLOBALDIV / P. Ajmone-Marsan // Anim. Genet. - 2010. - V. 41. - P. 1 - 5. - DOI: 10.1111/j.1365-2052.2010.02036.x.

38.Akbar, H. Alterations in Hepatic FGF21, Co-Regulated Genes, and Upstream Metabolic Genes in Response to Nutrition, Ketosis and Inflammation in Peripartal Holstein Cows / H. Akbar, F. Batistel, J. K. Drackley, J. J. Loor // PLoS One. - 2015. - V. 10, № 10. - P. e0139963. - DOI: 10.1371/journal.pone.0139963.

39.Akey, J. M. Interrogating a high-density SNP map for signatures of natural selection / J. M. Akey, G. Zhang, K. Zhang [et al.] // Genome Res. - 2002. -V. 12, № 12. - P. 1805-14. - DOI: 10.1101/gr.63120.

40.Alexander, D. H. Fast model-based estimation of ancestry in unrelated individuals / D. H. Alexander, J. Novembre, K. Lange // Genome Res. - 2009. - № 19. - P. 1655 - 1664. - DOI: 10.1101/gr.094052.109.

41.Almasi, M. M. Genome wide association study of weaning traits in Lori Bakhtiari sheep Annals of Animal / M. M. Almasi, P. P. Zamani, S. Z. Z. Mirhoseini, M. H. Moradi // Science. - 2020. - V. 20, № 3. - P. 811 - 824. -DOI: 10.2478/aoas 2020 0014.

42.Almeida, O. A. C. Identification of selection signatures involved in performance traits in a paternal broiler line / O. A. C. Almeida, G. C. M.

Moreira, F. M. Rezende [et al.] // BMC Genomics. - 2019. - V. 20. - P. 449.

- DOI: 10.1186/s12864-019-5811-1.

43.Alshawi, A. Genome Analysis Reveals Genetic Admixture and Signature of Selection for Productivity and Environmental Traits in Iraqi Cattle / A. Alshawi, A. Essa, S. Al-Bayatti, O. Hanotte // Front Genet. - 2019. - V. 10.

- P. 609. - DOI: 10.3389/fgene.2019.00609.

44.Álvarez, I. Lack of haplotype structuring for two candidate genes for trypanotolerance in cattle / I. Álvarez, L. Pérez-Pardal, A. Traoré, I. Fernández, F. Goyache // J Anim Breed Genet. - 2016. - V. 133, № 2. - P. 105-14. - DOI: 10.1111/jbg.12181.

45.An, B. Genome-wide association study reveals candidate genes associated with body measurement traits in Chinese Wagyu beef cattle / B. An, J. Xia, T. Chang [et al.] // Anim Genet. - 2019. - V. 50(4). - P. 386 - 390. - DOI: 10.1111/age.12805. 2019.

46.Arandjelovic, M. Two-step multiplex polymerase chain reaction improves the speed and accuracy of genotyping using DNA from noninvasive and museum samples / M. Arandjelovic, K. Guschanski, G. Schubert [et al.] // Mol. Ecol. Resour. - 2009. - V. 9. - P. 28 - 36. - DOI: 10.1111/j.1755-0998.2008.02387.x.

47.Asadollahpour, N. H. Whole-genome sequence analysis reveals candidate genomic footprints and genes associated with reproductive traits in Thoroughbred horse / N. H. Asadollahpour, M. A. Ayatollahi, A. Esmailizadeh // Reproduction in Domestic Animals. - 2020. - V. 55(2). - P. 200 - 208. - DOI: 10.1111/rda.13608. DOI: 10.1111/rda.13608.

48.Atlija, M. Detection and replication of QTL underlying resistance to gastrointestinal nematodes in adult sheep using the ovine 50K SNP array / M. Atlija, J. J. Arranz, M. Martinez-Valladares, B. Gutiérrez-Gil // Genet Sel Evol. - 2016. - V. 48. - P. 4. - DOI: 10.1186/s12711-016-0182-4.

49.Bahbahani, H. Signatures of Selection for Environmental Adaptation and Zebu x Taurine Hybrid Fitness in East African Shorthorn Zebu / H.

Bahbahani, A. Tijjani, C. Mukasa [et al.] // Frontiers in Genetics. - 2017. -V. 8. - P. 68. - DOI: 10.3389/fgene.2017.0006

50.Bakae, T. Assessment of genetic diversity and relationship of the two Sanga type cattle of Botswana based on microsatellite markers / T. Bakae, P. I. Monau, S. J. Nsoso, P. M. Kgwatalala // Trop Anim Health Prod. - 2022. -V. 54(4). - P. 210. - DOI: 10.1007/s11250-022-03212-9.

51.Ballard, J. W. The incomplete natural history of mitochondria / J. W. Ballard, M. C. Whitlock // Mol. Ecol. - 2004. - V. 13. - P. 729 - 744. - DOI: 10.1046/j.1365-294x.2003.02063.x.

52.Banos, G. The genomic architecture of mastitis resistance in dairy sheep / G. Banos, G. Bramis, S. J. Bush [et al.] // BMC Genomics. - 2017. - V. 18, № 1. - P. 624. - DOI: 10.1186/s12864-017-3982-1.

53.Bansal, S.K. Differential Genes Expression between Fertile and Infertile Spermatozoa Revealed by Transcriptome Analysis / S.K. Bansal, N. Gupta, S. N. Sankhwar, S. Rajender // PLoS One. - 2015. - V. 10(5). - P. e0127007. - DOI: 10.1371/journal.pone.0127007.

54.Barbato, M. SNeP: a tool to estimate trends in recent effective population size trajectories using genome-wide SNP data / M. Barbato, P. Orozco-terWengel, M. Tapio, M. W. Bruford // Front. Genet. - 2015. - V. 6. - P. 109. - DOI: 10.3389/fgene.2015.00109.

55.Barendse, W. A genetic linkage map of the bovine genome / W. Barendse, S. M. Armitage, L. M. Kossarek [et al.] // Nat. Genet. - 1994. - V. 6. - P. 227 -235. - DOI: 10.1038/ng0394-227.

56.Barendse, W. Genome wide signatures of positive selection: the comparison of independent samples and the identification of regions associated to traits / W. Barendse, B. E. Harrison, R. J. Bunch, M. B. Thomas, L. B. Turner // BMC Genomics. - 2009. - V. 10. - P. 178. - DOI: 10.1186/1471-2164-10-178.

57.Behdani, E. RNA-Seq Bayesian Network Exploration of Immune System in Bovine / E. Behdani, M. Ghaderi-Zefrehei, F. Rafeie [et al.] // Iran J Biotechnol. - 2019. - V. 17, № 3. - P. e1748. - DOI: 10.29252/ijb.1748.

58.Bernal-Ulloa, S. M. Cyclic AMP Affects Oocyte Maturation and Embryo Development in Prepubertal and Adult Cattle / S. M. Bernal-Ulloa, J. Heinzmann, D. Herrmann [et al.] // PLoS One. - 2016. - V. 11, № 2. - P. e0150264. - DOI: 10.1371/journal.pone.0150264.

59.Bertolini, F. Comparative selection signature analyses identify genomic footprints in Reggiana cattle, the traditional breed of the Parmigiano-Reggiano cheese production system / F. Bertolini, G. Schiavo, S. Bovo [et al.] // Animal. - 2020. - V. 14(5). - P. 921 - 932. - DOI: 10.1017/S1751731119003318.

60.Bihan-Duval, E. L. Identification of genomic regions and candidate genes for chicken meat ultimate pH by combined detection of selection signatures and QTL / E. L. Bihan-Duval, C. Hennequet-Antier, C. Berri [et al.] // BMC Genomics. - 2018. - V. 19. - P. 294. - DOI: 10.1186/s12864-018-4690-1.

61.Billerman, S. M. Historical DNA as a tool to address key questions in avian biology and evolution: A review of methods, challenges, applications, and future directions / S. M. Billerman, J. Walsh // Mol. Ecol. Resour. - 2019. -V. 19. - P. 1115 - 1130. - DOI: 10.1111/1755-0998.13066.

62.Biscarini, F. DetectRUNS: Detect runs of homozygosity and runs of heterozygosity in diploid genomes : R Package Version 0.9.5 / F. Biscarini, P. Paolo Cozzi, G. Gaspa, G. Marras. - URL: https://cran.r-project.org/web/packages/detectRUNS/index.html (accessed on 8 May 2021). - Available online.

63.Bishop, M. D. A genetic linkage map for cattle / M. D. Bishop, S. M. Kappes, J. W. Keele [et al.] // Genetics. - 1994. - V. 136, №№ 2. - P. 619 - 639. - URL: https://doi.org/10.1093/genetics/136.2.619 (accessed: 10.05.2021).

64.Boitard, S. Uncovering Adaptation from Sequence Data: Lessons from Genome Resequencing of Four Cattle Breeds / S. Boitard, M. Boussaha, A. Capitan, D. Rocha, B. Servin // Genetics. - 2016. - V. 203(1). - P. 433-50. -DOI: 10.1534/genetics.115.181594.

65.Bonhomme, M. Detecting Selection in Population Trees: The Lewontin and Krakauer Test Extended / M. Bonhomme, C. Chevalet, B. Servin [et al.] // Genetics - 2010. - V. 186. - P. 241 - 262. - DOI: 10.1534/genetics. 110.117275.

66.B0rsting, C. Single-Nucleotide Polymorphisms / C. B0rsting, N. Morling // Encyclopedia of Forensic Sciences. - 2013. - P. 233 - 238. - DOI: 10.1016/B978-0-12-382165-2.00042-8.

67.Bouwman, A. C. Meta-analysis of genome-wide association studies for cattle stature identifies common genes that regulate body size in mammals / A. C. Bouwman, H. D. Daetwyler, A. J. Chamberlain [et al.] // Nat Genet. - 2018. - V. 50(3). - P. 362 - 367. - doi: 10.1038/s41588-018-0056-5.

68.Bovine Genome Sequencing and Analysis Consortium The genome sequence of taurine cattle: a window to ruminant biology and evolution : Bovine Genome Sequencing and Analysis Consortium / C. G. Elsik, R. L. Tellam, K. C. Worley, [et al.] // Science. - 2009. - V. 324, № 5926. - P. 522-8. - DOI: 10.1126/science.

69.Bovine HapMap Consortium. Genome-wide survey of SNP variation uncovers the genetic structure of cattle breeds : Bovine HapMap Consortium / R. A. Gibbs, J. F. Taylor, C. P. Van Tassell [et al.] // Science. - 2009. - V. 324, № 5926. - P. 528-32. - DOI: 10.1126/science. 1167936.

70.Braverman, J. M. The hitchhiking effect on the site frequency spectrum of DNA polymorphisms / J. M. Braverman, R. R. Hudson, N. L. Kaplan, C. H. Langley, W. Stephan // Genetics. - 1995. - V. 140(2). - P. 783-96. - DOI: 10.1093/genetics/140.2.783.

71.Braz, C. U. Sliding window haplotype approaches overcome single SNP analysis limitations in identifying genes for meat tenderness in Nelore cattle / C. U. Braz, J. F. Taylor, T. Bresolin [et al.] // BMC Genet. - 2019. - V. 20, № 1. - P. 8. - DOI: 10.1186/s12863-019-0713-4.

72.Brenig, B. Recent development of allele frequencies and exclusion probabilities of microsatellites used for parentage control in the German

Holstein Friesian cattle population / B. Brenig, E. Schütz // BMC Genet. -2016. - V. 17. - P. 18. - DOI: 10.1186/s12863-016-0327-z.

73.Brito, L.F. Characterization of linkage disequilibrium, consistency of gametic phase and admixture in Australian and Canadian goats / L. F. Brito, M. Jafarikia, D. A. Grossi [et al.] // BMC Genet. - 2015. - V. 16. - P. 67. - DOI: 10.1186/s12863-015-0220-1.

74.Brito, L. F. Genetic diversity and signatures of selection in various goat breeds revealed by genome-wide SNP markers / L. F. Brito, J. W. Kijas, R. V. Ventura [et al.] // BMC Genomics. - 2017. - V. 18. - P. 229. - DOI: 10.1186/s12864-017-3610-0.

75.Broquet, T. Quantifying genotyping errors in noninvasive population genetics / T. Broquet, E. Petit // Molecular Ecology. - 2004. - V. 13, № 11. - P. 3601

- 3608. - DOI: 10.1111/j.1365-294X.2004.02352.x.

76.Cadzow, M. A bioinformatics workflow for detecting signatures of selection in genomic data / M. Cadzow, J. Boocock, H. T. Nguyen [et al.] // Front Genet.

- 2014. - V. 5. - P. 293. - DOI: 10.3389/fgene.2014.00293.

77. Cañón, J. Genetic diversity measures of local European beef cattle breeds for conservation purposes / J. Cañón, P. Alexandrino, I. Bessa [et al.] // Genet. Sel. Evol. - 2001. - V. 33. - P. 311. - DOI: 10.1186/1297-9686-33-3-311.

78.Ceballos, F. C. Runs of homozygosity: windows into population history and trait architecture / F. C. Ceballos, P. K. Joshi, D. W. Clark, M. Ramsay, J. F. Wilson // Nat Rev Genet. - 2018. - V. 19(4). - P. 220 - 234. - DOI: 10.1038/nrg.2017.109.

79.Cesar, A. S. Differences in the skeletal muscle transcriptome profile associated with extreme values of fatty acids content / A. S. Cesar, L. C. Regitano, M. D. Poleti [et al.] // BMC Genomics. - 2016. - V. 17, № 1. - P. 961. - DOI: 10.1186/s12864-016-3306-x.

80.Chakraborty, R. Relative mutation rates at di-, tri-, and tetranucleotide microsatellite loci / R. Chakraborty, M. Kimmel, D. N. Stivers, L. J. Davison,

R. Deka // Proceedings of the National Academy of Sciences. - 1997. - V. 94. - P. 1041 -1046. - DOI: 10.1073/pnas.94.3.1041.

81.Chapuis, M.-P. Microsatellite Null Alleles and Estimation of Population Differentiation / M.-P. Chapuis, A. Estoup // Molecular Biology and Evolution. - 2007. - V. 24. - P. 621 - 631. - DOI: 10.1093/molbev/msl191.

82.Charlesworth, B. A hitch-hiking guide to the genome: a commentary on 'The hitch-hiking effect of a favourable gene' by John Maynard Smith and John Haigh / B. Charlesworth // Genet Res. - 2007. - V. 89(5-6). - P. 389-90. -DOI: 10.1017/S0016672308009580.

83.Che, N. Whole-genome resequencing reveals world-wide ancestry and adaptive introgression events of domesticated cattle in East Asia / N. Che, Y. Cai, Q. Chen [et al.] // Nat. Commun. - 2018. - V. 9. - P. 2337. - DOI: 10.1038/s41467-018-04737-0.

84.Chee, M. Accessing genetic information with high-density DNA arrays / M. Chee, R. Yang, E. Hubbell [et al.] // Science. - 1996. - V. 274(5287). - P. 610-4. - DOI: 10.1126/science.274.5287.610. PMID: 8849452.

85.Chen, N. Whole-genome resequencing reveals world-wide ancestry and adaptive introgression events of domesticated cattle in East Asia / N. Chen, Y. Cai, Q. Chen [et al.] // Nat. Commun. - 2018. - V. 9. - P. 2337. - DOI: 10.1038/s41467-018-04737-0.

86.Chen, X. Combining genome wide association studies and differential gene expression data analyses identifies candidate genes affecting mastitis caused by two different pathogens in the dairy cow / X. Chen, Z. R. Cheng, S. J. Zhang [et al.] // Open Journal of Animal Sciences. - 2015. - V. 5. - P. 35893. - DOI: 10.4236/oj as.2015.54040.

87.Cheruiyot, E. K. Signatures of Selection in Admixed Dairy Cattle in Tanzania / E. K. Cheruiyot, R. C. Bett, J. O. Amimo [et al.] // Front Genet. - 2018. - V. 9. - P. 607. - DOI: 10.3389/fgene.2018.00607.

88.Cochran, S. D. Discovery of single nucleotide polymorphisms in candidate genes associated with fertility and production traits in Holstein cattle / S. D.

Cochran, J. B. Cole, D. J. Null, P. J. Hansen // BMC Genet. - 2013. - V. 14.

- P. 49. - DOI: 10.1186/1471-2156-14-49.

89.Cochran, S. D. Single nucleotide polymorphisms in candidate genes associated with fertilizing ability of sperm and subsequent embryonic development in cattle / S. D. Cochran, J. B. Cole, D. J. Null, P. J. Hansen // Biol Reprod. - 2013. - V. 89, № 3. - P. 69. - DOI: 10.1095/biolreprod. 113.111260.

90.Cole, J. B. Genome-wide association analysis of thirty one production, health, reproduction and body conformation traits in contemporary U.S. Holstein cows / J. B. Cole, G. R. Wiggans, L. Ma [et al.] // BMC Genomics. - 2011. -V. 12, № 1. - P. 408. - DOI: 10.1186/1471-2164-12-408.

91.Cooper, A. Ancient DNA: do it right or not at all / A. Cooper, H. N. Poinar // Science. - 2000. - V. 289. - P. 530 - 531. - DOI: 10.1126/science.289.5482.1139b.

92.Cooper, A. DNA from museum specimens. - In: Ancient DNA (Herrman B., Hummel S., Eds.). - New York: Springer-Verlag, 1993. - pp. 149 - 165.

93.Crispim, A. C. Multi-Trait GWAS and New Candidate Genes Annotation for Growth Curve Parameters in Brahman Cattle / A. C. Crispim, M. J. Kelly, S. E. Guimaräes [et al.] // PLoS One. - 2015. - V. 10, № 10. - P.e0139906. -DOI: 10.1371/journal.pone.0139906.

94.Curik, I. Inbreeding and runs of homozygosity: A possible solution to an old problem / I. Curik, M. Ferencakovic, J. Sölkner // Liv. Sci. - 2014. - V. 166.

- P. 26 - 34. - DOI: 10.1016/j.livsci.2014.05.034.

95.Cymbron, T. Microsatellite diversity suggests different histories for Mediterranean and Northern European cattle populations / T. Cymbron, A. R. Freeman [et al.] // Proc Biol Sci. - 2005. - V. 272. - P. 1837 - 1843. - DOI: 10.1098/rspb.2005.3138.

96.Dabney, J. Ancient DNA damage / J. Dabney, M. Meyer, S. Pääbo // Cold Spring Harb Perspect Biol. - 2013. - V. 5(7). - P. a012567. - DOI: 10.1101/cshperspect.a012567.

97.DAD-IS. Domestic Animal Diversity Information System (DAD-IS). -URL: http://www.fao.org/dad-is/ (accessed on 14 April 2020). - Available online.

98.Danecek, P. Twelve years of SAMtools and BCFtools / P. Danecek, J. K. Bonfield, J. Liddle [et al.] // GigaScience. - 2021. - Vol. 10, Is. 2. -URL: https://doi.org/10.1093/gigascience/giab008 (accessed: 14.04.2022).

99.De Cesaro, M. P. Natriuretic peptides stimulate oocyte meiotic resumption in bovine / M. P. De Cesaro, M. P. Macedo, J. T. Santos [et al.] // Anim Reprod Sci. - 2015. - V. 159. - P. 52-9. - DOI: 10.1016/j.anireprosci.2015.05.012.

100. de Las Heras-Saldana, S. Combining information from genome-wide association and multi-tissue gene expression studies to elucidate factors underlying genetic variation for residual feed intake in Australian Angus cattle / S. de Las Heras-Saldana, S. A. Clark, N. Duijvesteijn [et al.] // BMC Genomics. - 2019. - V. 20, № 1. - P. 939. - DOI: 10.1186/s12864-019-6270-4.

101. de Oliveira Silva, R. M. Genome-wide association study for carcass traits in an experimental Nelore cattle population / R. M. de Oliveira Silva, N. B. Stafuzza, F. B. de Oliveira [et al.] // PLoS One. - 2017. - V. 12(1). - P. e0169860. - DOI: 10.1371/journal.pone.0169860.

102. de Simoni Gouveia, J. J. Identification of selection signatures in livestock species / J. J. de Simoni Gouveia, M. V. da Silva, S. R. Paiva, S. M. de Oliveira // Genet Mol Biol. - 2014. - V. 37(2). - P. 330-42. - DOI: 10.1590/s1415-47572014000300004.

103. Decker, J. E. Origins of cattle on Chirikof Island, Alaska elucidated from genome-wide SNP genotypes / J. E. Decker, J. F. Taylor, M. A. Cronin [et al.] // Heredity (Edinb). - 2016. - V. 116, № 6. - P. 502 - 505. - DOI: 10.1038/hdy.2016.7.

104. Decker, J. E. Resolving the evolution of extant and extinct ruminants with high-throughput phylogenomics / J. E. Decker, J. C. Pires, G. C. Contant

[et al.] // PNAS. - 2009. - V. 106. - P. 18644-18649. - DOI: 10.1073/pnas.0904691106.

105. Decker, J. E. Worldwide Patterns of Ancestry, Divergence, and Admixture in Domesticated Cattle (G McVean, Ed.) / J. E. Decker, S. D. McKay, M. M. Rolf [et al.] // PLoS Genet. - 2014. - V. 10(3):e1004254. -DOI: 10.1371/journal.pgen.1004254.

106. Demir, E. Genetic diversity and population structure of four cattle breeds raised in Turkey using microsatellite markers / E. Demir, M. S. Balcioglu // Czech J. Anim. Sci. - 2019. - V. 64. - P. 411 - 419.

107. Devani, K. Genome-wide association study for mammary structure in Canadian Angus cows / K. Devani, G. Plastow, K. Orsel, T. S. Valente // PLoS One. - 2020. - V. 15(8):e0237818. - DOI: 10.1371/journal.pone.0237818.

108. Dixit, S. P. Genome Analyses Revealed Genetic Admixture and Selection Signatures in Bos indicus / S. P. Dixit, A. K. Bhatia, I. Ganguly [et al.] // Sci. Rep. - 2021. - V. 11, № 1. - P. 21924. - DOI: 10.1038/s41598-021-01144-2.

109. Do, D. N. Genome wide association study identifies novel potential candidate genes for bovine milk cholesterol content / D. N. Do, F. S. Schenkel, F. Miglior, X. Zhao, E. M. Ibeagha-Awemu // Sci Rep. - 2018. - V. 8, № 1. - P. 13239. - DOI: 10.1038/s41598-018-31427-0.

110. Dolebo, A. T. Genome-wide scans identify known and novel regions associated with prolificacy and reproduction traits in a sub-Saharan African indigenous sheep (Ovis aries) / A. T. Dolebo, N. Khayatzadeh, A. Melesse [et al.] // Mamm Genome. - 2019. - V. 30, № (11-12). - P. 339 - 352. - DOI: 10.1007/s00335-019-09820-5.

111. Dong, J. Low abundance of mitofusin 2 in dairy cows with moderate fatty liver is associated with alterations in hepatic lipid metabolism / J. Dong, J. J. Loor, R. Zuo [et al.] // J Dairy Sci. - 2019. - V. 102, № 8. - P. 7536 -7547. - DOI: 10.3168/jds.2019-16544.

112. Dong, Y. Sequencing and automated whole-genome optical mapping of the genome of a domestic goat (Capra hircus) / Y. Dong, M. Xie, Y. Jiang [et al.] // Nat Biotechnol. - 2013. - V. 31(2). - P. 135-41. - DOI: 10.1038/nbt.2478.

113. Drosou, K. The kinship of two 12th Dynasty mummies revealed by ancient DNA sequencing / K. Drosou, C. Price, T. A. Brown // Journal of Archaeological Science: Reports. - 2018. - V. 17. - P. 793 - 797. - DOI: 10.1016/j.jasrep.2017.12.025.

114. Durkin, K. Serial translocation by means of circular intermediates underlies colour sidedness in cattle / K. Durkin, W. Coppieters, C. Drogemuller [et al.] // Nature. - 2012. - V. 482(7383). - P. 81-4. - DOI: 10.1038/nature 10757. PMID: 22297974.

115. Earl, D. A. STRUCTURE HARVESTER: A website and program for visualizing STRUCTURE output and implementing the Evanno method / D. A. Earl, B. M. von Holdt // Conserv. Genet Resour. - 2012. - V. 4. - P. 359

- 361. - DOI: 10.1007/s12686-011-9548-7.

116. Edwards, C. J. Feasibility and utility of microsatellite markers in archaeological cattle remains from a Viking Age settlement in Dublin / C. J. Edwards, J. Connellan, P. F. Wallace [et al.] // Anim. Genet. - 2003. - V. 34.

- P. 410 - 416. - DOI: 10.1046/j.0268-9146.2003.01043.x.

117. Edwards, C. J. Taurine and zebu admixture in Near Eastern cattle: a comparison of mitochondrial, autosomal and Y-chromosomal data / C. J. Edwards, J. F. Baird, D. E. MacHugh // Anim Genet. - 2007. - V. 38. - P. 520 - 524. - DOI: 10.1111/j.1365-2052.2007.01638.x.

118. Eusebi, P. G. Genomic tools for effective conservation of livestock breed diversity / P. G. Eusebi, A. Martinez, O. Cortes // Diversity. - 2019. -V. 12, № 1. -P. 8. - DOI: 10.3390/d12010008.

119. Evanno, G. Detecting the number of clusters of individuals using the software STRUCTURE: A simulation study / G. Evanno, S. Regnaut, J.

Goudet // Mol. Ecol. - 2005. - V. 14. - P. 2611 - 2620. - DOI: 10.1111/j.1365-294X.2005.02553.x.

120. Fan, J. B. Highly parallel SNP genotyping / J. B. Fan, A. Oliphant, R. Shen [et al.] // Cold Spring Harb. Symp. Quant. Biol. - 2003. - V. 68. - P. 69 - 78. - DOI: 10.1101/sqb.2003.68.69.

121. FAO. Molecular Genetic Characterization of Animal Genetic Resources : FAO Animal Production and Health Guidelines. - Rome, Italy, 2011. - pp. 68 - 69. - URL: http://www.fao.org/3Zi2413e/i2413e00.pdf (accessed on 15.07.2020). - Available online.

122. FAO. The Second Report on the State of the World's Animal Genetic Resources for Food and Agriculture : FAO Commission on Genetic Resources for Food and Agriculture Assessments / B. D. Scherf, D. Pilling, Eds. - Rome, Italy, 2015. - URL: http://www.fao.org/3/a-i4787e/index.html (accessed on 14 April 2020). - Available online.

123. Fariello, M. I. Detecting signatures of selection through haplotype differentiation among hierarchically structured populations / M. I. Fariello, S. Boitard, H. Naya, M. SanCristobal, B. Servin // Genetics. - 2013. - V. 193, № 3. - P. 929-41. - DOI: 10.1534/genetics.112.147231.

124. Fariello, M. I. Selection Signatures in Worldwide Sheep Populations / M. I. Fariello, B. Servin, G. Tosser-Klopp, R. Rupp, C. Moreno; International Sheep Genomics Consortium, San Cristobal M., Boitard S. // PLoS ONE. -2014. - V. 9(8). - P. e103813. - DOI: 10.1371/journal.pone.0103813.

125. Fay, J. C. Hitchhiking under positive Darwinian selection / J. C. Fay, C. I. Wu // Genetics. - 2000. - V. 155. - P. 1405 - 1413.

126. Felius, M. Cattle breeds — an encyclopedia. - Doetinchem, Netherlands: Misset, 1995. - 800 p.

127. Felius, M. Conservation of cattle genetic resources: The role of breeds / M. Felius, B. Theunissen, J. Lenstra // J. Agric. Sci. - 2015. - V. 153. - P. 152 - 162. - DOI: 10.1017/S0021859614000124.

128. Felius, M. On the History of Cattle Genetic Resources / M. Felius, M.-L. Beerling, D. S. Buchanan [et al.] // Diversity. - 2014. - V. 6, №№ 4. - P. 705 - 750. - DOI: 10.3390/d6040705.

129. Ferencakovic, M. Estimating autozygosity from high-throughput information: Effects of SNP density and genotyping errors / M. Ferencakovic, J. Sölkner, I. Curik // Genet. Sel. Evol. - 2013. - V. 45, № 1. - P. 42. - DOI: 10.1186/1297-9686-45-42.

130. Fernandes, J. G. A. Sustainable Intensification of Beef Production in the Tropics: The Role of Genetically Improving Sexual Precocity of Heifers / J. G. A. Fernandes, D. A. Silva, L. F. M. Mota [et al.] // Animals (Basel). -2022. - V. 12(2). - P. 174. - DOI: 10.3390/ani12020174.

131. Fink, S. PLXNC1 and RDH13 associated with bilateral convergent strabismus with eophthalmus in German Brown cattle / S. Fink, S. Mömke, O. Distl // Mol Vis. - 2012. - V. 18. - P. 2229-40.

132. Fink, T. Functional confirmation of PLAG1 as the candidate causative gene underlying major pleiotropic effects on body weight and milk characteristics / T. Fink, K. Tiplady, T. Lopdell [et al.] // Sci Rep. - 2017. -V. 7. - P. 44793. - DOI: 10.1038/srep44793.

133. Fitak, R. R. OptM: estimating the optimal number of migration edges on population trees using Treemix / R. R. Fitak // Biol. Methods Protoc. -2021. - V. 6, № 1. - P. bpab017. - DOI: 10.1093/biomethods/bpab017.

134. Flori, L. The genome response to artificial selection: a case study in dairy cattle / L. Flori, S. Fritz, F. Jaffrézic [et al.] // PLoS One. - 2009. - V. 4, № 8. -P. e6595. - DOI: 10.1371/journal.pone.0006595.

135. Fontanesi, L. A candidate gene association study for nine economically important traits in Italian Holstein cattle / L. Fontanesi, D. G. Calo, G. Galimberti [et al.] // Anim Genet. - 2014. - V. 45, № 4. - P. 576-80. - DOI: 10.1111/age.12164.

136. Foote, A. P. Beef steers with average dry matter intake and divergent average daily gain have altered gene expression in the jejunum / A. P. Foote,

B. N. Keel, C. M. Zarek, A. K. Lindholm-Perry // J Anim Sci. - 2017. - V. 95, № 10. - P. 4430 - 4439. - DOI: 10.2527/jas2017.1804.

137. Fortes, M. R. Evidence for pleiotropism and recent selection in the PLAG1 region in Australian Beef cattle / M. R. Fortes, K. Kemper, S. Sasazaki [et al.] // Anim Genet. - 2013. - V. 44(6). - P. 636-47. - DOI: 10.1111/age.12075.

138. Fortes, M. R. The IGF1 pathway genes and their association with age of puberty in cattle / M. R. Fortes, Y. Li, E. Collis, Y. Zhang, R. J. Hawken // Anim Genet. - 2013. - V. 44, № 1. - P. 91-5. - DOI: 10.1111/j.1365-2052.2012.02367.x. Epub 2012 May 4.

139. Forutan, M. Inbreeding and runs of homozygosity before and after genomic selection in North American Holstein cattle / M. Forutan, S. Ansari Mahyari, C. Baes [et al.] // BMC Genomics. - 2018. - V. 19. - P. 98. - DOI: 10.1186/s12864-018-4453-z.

140. Francis, R. M. POPHELPER: An R package and web app to analyse and visualize population structure / R. M. Francis // Mol. Ecol. Resour. -2017. - V. 17, № 1. - P. 27 - 32. - DOI: 10.1111/1755-0998.12509.

141. François, O. Controlling false discoveries in genome scans for selection / O. François, H. Martins, K. Caye, S. D. Schoville // Molecular Ecology. -2016. - V. 25 (2). - P. 454 - 469. - DOI: 10.1111/mec.13513.

142. Freyer, G. Multiple QTL on chromosome six in dairy cattle affecting yield and content traits (vol 119, p 60, 2002) / G. Freyer, C. Kuhn, R. Weikard [et al.] // J Anim Breed Genet. - 2002. - V. 119, № 3. - P. 200. - DOI: 10.1046/j.1439-0388.2002.00350.x.

143. Gamborg, C. Sustainable farm animal breeding: A review / C. Gamborg, P. Sand0e // Livest. Prod. Sci. - 2005. - V. 92. - P. 221 - 231. -DOI: 10.1016/j.livprodsci.2004.08.010.

144. Gandini, G. Motives and values in farming local cattle breeds in Europe: a survey on 15 breeds / G. Gandini, L. Avon, D. I. Bohte-Wilhelmus

[et al.] // Animal Genetic Resources Information. - 2010. - V. 47. - P. 45 -48. - DOI: 10.1017/S2078633610000901.

145. Gargani, M. Microsatellite genotyping of medieval cattle from central Italy suggests an old origin of Chianina and Romagnola cattle / M. Gargani, L. Pariset, J. A. Lenstra, E. De Minicis; European Cattle Genetic Diversity Consortium; Valentini, A. // Front. Genet. - 2015. - V. 6. - P. 68. - DOI: 10.3389/fgene.2015.00068.

146. Gautason, E. Relationship of Icelandic cattle with Northern and Western European cattle breeds, admixture and population structure / E. Gautason, A. A. Schönherz, G. Sahana, B. Guldbrandtsen // Acta Agriculturae Scandinavica, Section A - Animal Science. - 2020. - V. 69, Is. 1-2. - P. 25 -38. - DOI: 10.1080/09064702.2019.1699951.

147. Gautier, M. A whole genome Bayesian scan for adaptive genetic divergence in West African cattle / M. Gautier, L. Flori, A. Riebler [et al.] // BMC Genomics. - 2009. - V. 10. - P. 550. - DOI: 10.1186/1471-2164-10550.

148. Gautier, M. Footprints of selection in the ancestral admixture of a New World Creole cattle breed / M. Gautier, M. Naves // Molecular Ecology. -2011. - V. 20. - P. 3128 - 3143. - DOI: 10.1111/j.1365-294X.2011.05163.x.

149. Gautier, M. Insights into the genetic history of French cattle from dense SNP data on 47 worldwide breeds / M. Gautier, D. Laloe, K. Moazami-Goudarzi // PLoS One. - 2010. - V. 5(9):e13038. - DOI: 10.1371/journal.pone.0013038.

150. Gerlach, G. Calculations of population differentiation based on GST and D: forget GST but not all of statistics! / G. Gerlach, A. Jueterbock, P. Kraemer, J. Deppermann, P. Harmand // Molecular Ecology. -2010. - V. 19. - P. 3845 - 3852. - DOI: 10.1111/j.1365-294X.2010.04784.x.

151. Ghoreishifar, S. M. Signatures of selection reveal candidate genes involved in economic traits and cold acclimation in five Swedish cattle breeds

/ S. M. Ghoreishifar, S. Eriksson, A. M. Johansson [et al.] // Genet Sel Evol.

- 2020. - V. 52(1). - P. 52. - DOI: 10.1186/s12711-020-00571-5.

152. Gibson, J. Extended tracts of homozygosity in outbred human populations / J. Gibson, N. E. Morton, A. Collins // Hum Mol Genet. - 2006.

- V. 15(5). - P. 789-95. - DOI: 10.1093/hmg/ddi493.

153. Glover, K. A. A comparison of SNP and STR loci for delineating population structure and performing individual genetic assignment / K. A. Glover, M. M. Hansen, S. Lien, [et al.] // BMC Genet. - 2010. - V. 11. - P. 2. - DOI: 10.1186/1471-2156-11-2.

154. Gomes, R. D. C. Protein synthesis and degradation gene SNPs related to feed intake, feed efficiency, growth, and ultrasound carcass traits in Nellore cattle / R. D. C. Gomes, S. D. L. Silva, M. E. Carvalho [et al.] // Embrapa Gado De Corte Artigo Em Periódico Indexado ALICE. - 2013. - V. 12. - P. 2923 - 2936.

155. Gorden, E. M. Repair of DNA damage caused by cytosine deamination in mitochondrial DNA of forensic case samples / E. M. Gorden, K. Sturk-Andreaggi, C. Marshall // Forensic Sci. Int. Genet. - 2018. - V. 34. - P. 257

- 264. -DOI: 10.1016/j.fsigen.2018.02.015.

156. Gorssen, W. A publicly available repository of ROH islands reveals signatures of selection in different livestock and pet species / W. Gorssen, R. Meyermans, S. Janssens, N. Buys // Genet Sel Evol. - 2021. - V. 53(1). - P. 2. - DOI: 10.1186/s12711-020-00599-7.

157. Gozzo, V. C. Identification of mechanisms involved in mastitis response by means of gene network building / V. C. Gozzo, V. K. Okura, I. Fonseca [et al.] // In: International Conference on the Brazilian Association for Bioinformatics and Computational Biology, 7.; International Conference of the Iberoamerican Society for Bioinformatics, 3, 2011, Florianópolis. Proceedings. - URL: https://www.embrapa.br/busca-de-publicacoes/-/publicacao/917845/identification-of-mechanisms-involved-in-mastitis-response-by-means-of-gene-network-building.

158. Green, R. E. A draft sequence of the Neandertal genome / R. E. Green, J. Krause, A. W. Briggs [et al.] // Science. - 2010. - V. 328. - P. 710-22. -DOI: 10.1126/science.1188021.

159. Greenwood, D. Nuclear DNA sequences from late Pleistocene megafauna / D. Greenwood, C. Capelli, G. Possnert, S. Pââbo // Mol. Biol. Evol. - 1999. - V. 16. - P. 1466-73.

160. Grigoletto, L. Genetic Architecture of Carcass and Meat Quality Traits in Montana Tropical(®) Composite Beef Cattle / L. Grigoletto, J. B. S. Ferraz, H. R. Oliveira [et al.] // Front Genet. - 2020. - V. 11. - P. 123. - DOI: 10.3389/fgene.2020.00123.

161. Grisart, B. Genetic and functional confirmation of the causality of the DGAT1 K232A quantitative trait nucleotide in affecting milk yield and composition / B. Grisart, F. Farnir, L. Karim [et al.] // Proc Natl Acad Sci U S A. - 2004. - V. 101. - P. 2398 - 403. - DOI: 10.1073/pnas.0308518100.

162. Groenen, M. A. Analyses of pig genomes provide insight into porcine demography and evolution / M. A. Groenen, A. L. Archibald, H. Uenishi [et al.] // Nature. - 2012. - V. 491(7424). - P. 393-8. - DOI: 10.1038/nature 11622.

163. Groeneveld, L. F. Genetic diversity in farm animals—A review / L. F. Groeneveld, J. A. Lenstra, H. Eding [et al.] // Anim. Genet. - 2010. - V. 41, (Suppl. 1). - P. 6 - 31. - DOI: 10.1111/j.1365-2052.2010.02038.x.

164. Gui, L. Sequence variants in the bovine silent information regulator 6, their linkage and their associations with body measurements and carcass quality traits in Qinchuan cattle / L. Gui, B. Jiang, Y. Zhang, L. Zan // Gene. - 2015. - V. 559. - P. 16 - 21. - DOI: 10.1016/j.gene.2015.01.008.

165. Gui, L. S. Genetic variants in the SIRT6 transcriptional regulatory region affect gene activity and carcass quality traits in indigenous Chinese beef cattle (Bos taurus) / L. S. Gui, S. H. A. Raza, M. Garcia [et al.] // BMC Genom. - 2018. - V. 19. - P. 785. - DOI: 10.1186/s12864-018-5149-0.

166. Gutiérrez-Gil, B. An interpretive review of selective sweep studies in Bos taurus cattle populations: identification of unique and shared selection signals across breeds / B. Gutiérrez-Gil, J. J. Arranz, P. Wiener // Front Genet.

- 2015. - V. 6. - P. 167. - DOI: 10.3389/fgene.2015.00167.

167. Ha, N. T. Liver transcriptome analysis reveals important factors involved in the metabolic adaptation of the transition cow / N. T. Ha, C. Drogemüller, C. Reimer [et al.]// J Dairy Sci. - 2017. - V. 100, № 11. - P. 9311 - 9323. - DOI: 10.3168/jds.2016-12454.

168. Hagelberg, E. Ancient bone DNA amplified / E. Hagelberg, B. Sykes, R. Hedges // Nature. - 1989. - V. 342(6249). - P. 485. - DOI: 10.1038/342485a0.

169. Handt, O. The retrieval of ancient human DNA sequences / O. Handt, M. Krings, R. H. Ward, S. Paabo // Am. J. Hum. Genet. - 1996. - V. 59. - P. 368 - 76.

170. Hanni, C. Isopropanol precipitation removes PCR inhibitors from ancient bone extracts / C. Hanni, T. Brousseau, V. Laudet, D. Stehelin // Nucleic Acids Res. - 1995. - V. 23. - P. 881 - 882.

171. Hansen, A. J. Crosslinks rather than strand breaks determine access to ancient DNA sequences from frozen sediments / A. J. Hansen, D. L. Mitchell, C. Wiuf [et al.] // Genetics. - 2006. - V. 173. - P. 1175 - 1179. - DOI: 10.1534/genetics.106.057349.

172. Hansen, H. B. Comparing ancient DNA preservation in petrous bone and tooth cementum / H. B. Hansen, P. B. Damgaard, A. Margaryan [et al.] // PLoS ONE. - 2017. - V. 12. - P. e0170940. - DOI: 10.1371/journal.pone.0170940.

173. Harris, E. E. The molecular signature of selection underlying human adaptations / E. E. Harris, D. Meyer // Am J Phys Anthropol. - 2006. - V. 43.

- P. 89 - 130. - DOI: 10.1002/ajpa.20518.

174. Hayes, B. J. Genetic architecture of complex traits and accuracy of genomic prediction: coat colour, milk-fat percentage, and type in Holstein

cattle as contrasting model traits / B. J. Hayes, J. Pryce, A. J. Chamberlain, P. J. Bowman, M. E. Goddard // PLoS Genet. - 2010. - V. 6(9). - P. e1001139.

- DOI: 10.1371/journal.pgen.1001139.

175. He, G. Evaluating the reliability of microsatellite genotyping from low-quality DNA templates with a polynomial distribution model / G. He, Huang Kang, S. T. Guo [et al.] // Chin. Sci. Bull. - 2011. - V. 56. - P. 2523 - 2530.

- DOI: 10.1007/s11434-011-4634-5.

176. Higuchi, R. DNA sequences from the quagga, an extinct member of the horse family / R. Higuchi, B. Bowman, M. Freiberger, O. A. Ryder, A. C. Wilson // Nature. - 1984. - V. 312. - P. 282 - 284. - DOI: 10.1038/312282a0.

177. Hiltpold, M. Activation of cryptic splicing in bovine WDR19 is associated with reduced semen quality and male fertility / M. Hiltpold, G. Niu, N. K. Kadri [et al.] // PLoS Genet. - 2020. - V. 16(5). - P. e1008804. - DOI: 10.1371/journal.pgen.1008804.

178. Hoffmann, I. Adaptation to climate change - exploring the potential of locally adapted breeds / I. Hoffmann // Animal. - 2013. - V. 7. - P. 346 - 362.

- DOI: DOI: 10.1017/S1751731113000815.

179. Hofreiter, M. DNA sequences from multiple amplifications reveal artifacts induced by cytosine deamination in ancient DNA / M. Hofreiter, V. Jaenicke, D. Serre, Av. A. Haeseler, S. Pääbo // Nucleic Acids Res. - 2001. -V. 29. - P. 4793 - 4799.

180. Hofreiter, M. Evidence for reproductive isolation between cave bear populations / M. Hofreiter, G. Rabeder, V. Jaenicke-Despres [et al.] // Curr Biol. - 2004. - V. 14(1). - P. 40-3. - DOI: 10.1016/j.cub.2003.12.035.

181. Hohenlohe, P. A. Using population genomics to detect selection in natural populations: key concepts and methodological considerations / P. A. Hohenlohe, P. C. Phillips, W. A. Cresko // Int J Plant Sci. - 2010. - V. 171(9).

- P. 1059 - 1071. - DOI: 10.1086/656306.

182. Holsinger, K. E. Genetics in geographically structured populations: defining, estimating and interpreting F(ST) / K. E. Holsinger, B. S. Weir // Nat Rev Genet. - 2009. - V. 10, № 9. - P. 639-50. - DOI: 10.1038/nrg2611.

183. Hoshiba, H. Comparison of the effects explained by variations in the bovine PLAG1 and NCAPG genes on daily body weight gain, linear skeletal measurements and carcass traits in Japanese Black steers from a progeny testing program / H. Hoshiba, K. Setoguchi, T. Watanabe [et al.] // Anim Sci J. - 2013. - V. 84(7). - P. 529-34. - DOI: 10.1111/asj.12033.

184. Hoss, M. DNA extraction from Pleistocene bones by a silica-based purification method / M. Hoss, S. Paabo // Nucl. Acids Res. - 1993. - V. 21(16). - P. 3913 - 3914. - DOI: 10.1093/nar/21.16.3913.

185. Hoss, M. Molecular phylogeny of the extinct groundsloth Mylodon darwinii / M. Hoss, A. Dilling, A. Currant, S. Paablo // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. - 1996. - V. 93. - P. 181 - 185.

186. Hou, Q. Identification of splice variants, targeted microRNAs and functional single nucleotide polymorphisms of the BOLA-DQA2 gene in dairy cattle / Q. Hou, J. Huang, Z. Ju [et al.] // DNA Cell Biol. - 2012. - V. 31(5). - P. 739-44. - DOI: 10.1089/dna.2011.1402.

187. Hu, Z.-L. Building a livestock genetic and genomic information knowledgebase through integrative developments of Animal QTLdb and CorrDB / Z.-L. Hu, C. A. Park, J. M. Reecy // Nucleic Acids Research. - 2019. - V. 47. - P. 701 - 710. - DOI: 10.1093/nar/gky1084.

188. Huang, D. Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID bioinformatics resources / D. Huang, B. Sherman, R. Lempicki // Nat Protoc. - 2009. - V. 4. - P. 44 - 57. - DOI: 10.1038/nprot.2008.211.

189. Huang, D. W. Bioinformatics enrichment tools: Paths toward the comprehensive functional analysis of large gene lists / D. W. Huang, B. T. Sherman, R. A. Lempicki // Nucleic Acids Research. - 2009. - V. 37, № 1. -P. 1 - 13. - DOI: 10.1093/nar/gkn923.

190. Huang, K. Estimating Relatedness in the Presence of Null Alleles / K. Huang, K. Ritland, D. W. Dunn [et al.] // Genetics. - 2016. - V. 202. - P. 247

- 260. - DOI: 10.1534/genetics.114.163956.

191. Huang, W. Global transcriptome analysis identifies differentially expressed genes related to lipid metabolism in Wagyu and Holstein cattle / W. Huang, Y. Guo, W. Du [et al.] // Sci Rep. - 2017. - V. 7, № 1. - P. 5278.

- DOI: 10.1038/s41598-017-05702-5.

192. Huson, D. H. Application of phylogenetic networks in evolutionary studies / D. H. Huson, D. Bryant // Mol. Biol. Evol. - 2006. - V. 23, № 2. -P. 254 - 267. - DOI: 10.1093/molbev/msj030.

193. Ibeagha-Awemu, E. M. High density genome wide genotyping-by-sequencing and association identifies common and low frequency SNPs, and novel candidate genes influencing cow milk traits / E. M. Ibeagha-Awemu, S. O. Peters, K. A. Akwanji, I. G. Imumorin, X. Zhao // Sci Rep. - 2016. - V. 6.

- P. 31109. - DOI: 10.1038/srep31109.

194. Imumorin, I. G. Genome scan for parent-of-origin QTL effects on bovine growth and carcass traits / I. G. Imumorin, E. H. Kim, Y. M. Lee [et al.] // Front Genet. - 2011. - V. 2. - P. 44. - DOI: 10.3389/fgene.2011.00044.

195. International Chicken Genome Sequencing Consortium. Sequence and comparative analysis of the chicken genome provide unique perspectives on vertebrate evolution // Nature. - 2004. - V. 432(7018). - P. 695 - 716. - DOI: 10.1038/nature03154.

196. International Sheep Genomics Consortium. Archibald, A. L. The sheep genome reference sequence: a work in progress / A. L. Archibald, N. E. Cockett, B. P. Dalrymple [et al.] // Anim Genet. - 2010. - V. 41(5). - P. 44953. - DOI: 10.1111/j.1365-2052.2010.02100.x.

197. Iso-Touru, T. Genetic diversity and genomic signatures of selection among cattle breeds from Siberia, eastern and northern Europe / T. Iso-Touru, M. Tapio, J. Vilkki [et al.] // Anim Genet. - 2016. - V. 47, № 6. - P. 647 -657. - DOI: 10.1111/age. 12473.

198. Jamin, S. P. EXOSC10/Rrp6 is post-translationally regulated in male germ cells and controls the onset of spermatogenesis / S. P. Jamin, F. G. Petit, C. Kervarrec [et al.] // Sci Rep. - 2017. - V. 7, № 1. - P. 15065. - DOI: 10.1038/s41598-017-14643-y.

199. Jia, H. Perilipin 5 promotes hepatic steatosis in dairy cows through increasing lipid synthesis and decreasing very low density lipoprotein assembly / H. Jia, X. Li, G. Liu [et al.] // J Dairy Sci. - 2019. - V. 102, № 1.

- P. 833 - 845. - DOI: 10.3168/jds.2018-15208.

200. Jiang, J. A Large-Scale Genome-Wide Association Study in U.S. Holstein Cattle / J. Jiang, L. Ma, D. Prakapenka [et al.] // Front Genet. - 2019.

- V. 10. - P. 412. - DOI: 10.3389/fgene.2019.00412.

201. Jiang, J. Whole-Genome Resequencing of Holstein Bulls for Indel Discovery and Identification of Genes Associated with Milk Composition Traits in Dairy Cattle / J. Jiang, Y. Gao, Y. Hou [et al.] // PLoS One. - 2016.

- V. 11, № 12. - P. e0168946. - DOI: 10.1371/journal.pone.0168946.

202. Jiang, Q. In silico genome-wide miRNA-QTL-SNPs analyses identify a functional SNP associated with mastitis in Holsteins / Q. Jiang, H. Zhao, R. Li [et al.] // BMC Genet. - 2019. - V. 20(1). - P. 46. - DOI: 10.1186/s12863-019-0749-5.

203. Johansson, A. M. Genetic differentiation between subpopulations of Swedish mountain (Fjäll and Fjällnära) cattle / A. M. Johansson, M. Upadhyay, E. Strandberg, S. Eriksson // Acta Agriculturae Scandinavica, Section A - Animal Science. - 2020. - V. 69, Is. 1-2. - P. 39 - 46. - DOI: 10.1080/09064702.2019.1704857.

204. Jost, L. GST and its relatives do not measure differentiation / L. Jost // Molecular Ecology. - 2008. - V. 17. - P. 4015 - 4026. - DOI: 10.1111/j.1365-294X.2008.03887.x.

205. Kalinowski, S. T. Counting alleles with rarefaction: Private alleles and hierarchical sampling designs / S. T. Kalinowski // Conserv. Genet. - 2004. -V. 5. - P. 539 - 543. - DOI: 10.1023/B:COGE.0000041021.91777.1a.

206. Kalmar, T. A simple and efficient method for PCR amplifiable DNA extraction from ancient bones / T. Kalmar, C. Z. Bachrati, A. Marcsik // Nucleic Acids Res. - 2000. - V. 28. - P. E67.

207. Kantanen, J. Maternal and paternal genealogy of Eurasian taurine cattle (Bos taurus) / J. Kantanen, C. J. Edwards, D. G. Bradley [et al.] // Heredity. -2009. - V. 103. - P. 404 - 415. - DOI: 10.1038/hdy.2009.68.

208. Kaplan, N. L. The "hitchhiking effect" revisited / N. L. Kaplan, R. R. Hudson, C. H. Langley // Genetics. - 1989. - V. 123(4). - P. 887-99. - DOI: 10.1093/genetics/123.4.887.

209. Kappes, S. M. A second generation linkage map of the bovine genome / S. M. Kappes [et al.] // Genome Research. - 1997. - V. 7, № 3. - P. 235 -249. - DOI: 10.1101/gr.7.3.235.

210. Karim, L. Variants modulating the expression of a chromosome domain encompassing PLAG1 influence bovine stature / L. Karim, H. Takeda, L. Lin [et al.] // Nat Genet. - 2011. - V. 43(5). - P. 405 - 413. - DOI: 10.1038/ng.814.

211. Kasarda, R. Investigation of the genetic distances of bovids and cervids using BovineSNP50k / R. Kasarda, N. Moravcikova, R. Zidek [et al.] // BeadChip. Arch. Anim. Breed. - 2015. - V. 58. - P. 57 - 63. - DOI: 10.5194/aab-58-57-2015.

212. Kasimanickam, R. K. Sperm and seminal plasma proteomics of high-versus low-fertility Holstein bulls / R. K. Kasimanickam, V. R. Kasimanickam, A. Arangasamy, J. P. Kastelic // Theriogenology. - 2019. -V. 126. - P. 41 - 48. - DOI: 10.1016/j.theriogenology.2018.11.032.

213. Keenan, K. DiveRsity: An R package for the estimation of population genetics parameters and their associated errors / K. Keenan, P. McGinnity, T. F. Cross [et al.] // Methods in Ecology and Evolution. - 2013. - V. 4, № 8. -P. 782 - 788. - DOI: 10.1111/2041-210X.12067.

214. Kern, R. J. Ruminal expression of the NQO1, RGS5, and ACAT1 genes may be indicators of feed efficiency in beef steers / R. J. Kern, C. M. Zarek,

A. K. Lindholm-Perry [et al.] // Anim Genet. - 2017. - V. 48(1). - P. 90 - 92.

- DOI: 10.1111/age.12490.

215. Kijas, J. W. A genome wide survey of SNP variation reveals the genetic structure of sheep breeds / J. W. Kijas, D. Townley, B. P. Dalrymple [et al.]; International Sheep Genomics Consortium // PLoS One. - 2009. - V. 4:e4668.

- DOI: 10.1371/journal.pone.0004668.

216. Kim, H. J. Genetic association of PLAG1, SCD, CYP7B1 and FASN SNPs and their effects on carcass weight, intramuscular fat and fatty acid composition in Hanwoo steers (Korean cattle) / H. J. Kim, A. Sharma, S. H. Lee [et al.] // Anim Genet. - 2017. - V. 48(2). - P. 251 - 252. - DOI: 10.1111/age.12523.

217. Kim, Y. Detecting a local signature of genetic hitchhiking along a recombining chromosome / Y. Kim, W. Stephan // Genetics. - 2002. - V. 160(2). - P. 765-77. - DOI: 10.1093/genetics/160.2.765.

218. Kneeland, J. Identification and fine mapping of quantitative trait loci for growth traits on bovine chromosomes 2, 6, 14, 19, 21, and 23 within one commercial line of Bos taurus / J. Kneeland, C. Li, J. Basarab [et al.] // J Anim Sci. - 2004. - V. 82. - P. 3405-14. - DOI: 10.2527/2004.82123405x.

219. Kooverjee, B. B. Selection Signatures in South African Nguni and Bonsmara Cattle Populations Reveal Genes Relating to Environmental Adaptation / B. B. Kooverjee, P. Soma, M. A. Van Der Nest, M. M. Scholtz, F. W. C. Neser // Front Genet. - 2022. - V. 13. - P. 909012. - DOI: 10.3389/fgene.2022.909012.

220. Kopelman, N. M. CLUMPAK: A program for identifying clustering modes and packaging population structure inferences across / N. M. Kopelman, J. Mayzel, M. Jakobsson, N. A. Rosenberg, I. Mayrose // K. Mol. Ecol. Resour. - 2015. - V. 15. - P. 1179 - 1191. - DOI: 10.1111/17550998.12387.

221. Krings, M. Neandertal DNA sequences and the origin of modern humans / M. Krings, A. Stone, R. W. Schmitz [et al.] // Cell. - 1997. - V. 90. - P. 19 - 30. - DOI: 10.1016/S0092-8674(00)80310-4.

222. Kuehn, L. A. Predicting breed composition using breed frequencies of 50,000 markers from the US Meat Animal Research Center 2,000 Bull Project / L. A. Kuehn, J. W. Keele, G. L. Bennett [et al.] // J Anim Sci. - 2011. - V. 89. - P. 1742 - 1750. - DOI: 10.2527/jas.2010-3530.

223. Kuhn, R. M. The UCSC genome browser and associated tools / R. M. Kuhn, D. Haussler, W. J. Kent // Briefings in Bioinformatics. - 2013. - V. 14, № 2. - P. 144 - 161. - DOI: 10.1093/bib/bbs038.

224. Langella, O. 2002 - Populations 1.2.31. 13 Aug. 2020. - URL: http://www.bioinformatics.org/~tryphon/populations/ (дата обращения: 8.05.2021).

225. Laoun, A. Inference of Breed Structure in Farm Animals: Empirical Comparison between SNP and Microsatellite Performance / A. Laoun, S. Harkat, M. Lafri [et al.] // Genes. - 2020. - V. 11. - P. 57. - DOI: 10.3390/genes11010057.

226. Lari, M. The complete mitochondrial genome of an 11,450-year-old aurochsen (Bos primigenius) from Central Italy / M. Lari, E. Rizzi, S. Mona [et al.] // BMC Evol Biol. - 2011. - V. 11. - P. 32. - DOI: 10.1186/14712148-11-32.

227. Lencz, T. Runs of homozygosity reveal highly penetrant recessive loci in schizophrenia / T. Lencz, C. Lambert, P. DeRosse [et al.] // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. - 2007. - V. 104. - P. 19942 - 19947. - DOI: 10.1073/pnas.0710021104.

228. Leonard, J. A. Population genetics of ice age brown bears / J. A. Leonard, R. K. Wayne, A. Cooper // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. - 2000. - V. 97. - P. 1651 - 1654. - DOI: 10.1073/pnas.040453097.

229. Li, M. H. Genetic structure of Eurasian cattle (Bos taurus) based on microsatellites: clarification for their breed classification / M. H. Li, J.

Kantanen // Anim. Genet. - 2010. - V. 41, № 2. - P. 150 - 158. - DOI: 10.1111/j.1365-2052.2009.01980.x.

230. Li, R. Genome-wide scan of selection signatures in Dehong humped cattle for heat tolerance and disease resistance / R. Li, C. Li, H. Chen [et al.] // Anim Genet. - 2020. - V. 51, № 2. - P. 292 - 299. - DOI: 10.1111/age. 12896. Epub 2019 Dec 30.

231. Li, Z. The PLAG1 mRNA expression analysis among genetic variants and relevance to growth traits in Chinese cattle / Z. Li, M. Wu, H. Zhao [et al.] // Anim Biotechnol. 2019. - V. 28. - P. 1 - 8. - DOI: 10.1080/10495398.2019.1632207.

232. Lin, Y. J. Association of human height-related genetic variants with familial short stature in Han Chinese in Taiwan / Y. J. Lin, W. L. Liao, C. H. Wang [et al.] // Sci. Rep. - 2017. - V. 7(1). - P. 6372. - DOI: 10.1038/s41598-017-06766-z.

233. Lindahl, T. Recovery of antediluvian DNA / T. Lindahl // Nature. -1993. - V. 365. - P. 700. - DOI: 10.1038/365700a0.

234. Lindholm-Perry, A. K. A region on BTA14 that includes the positional candidate genes LYPLA1, XKR4 AND TMEM68 is associated with feed intake and growth phenotypes in cattle / A. K. Lindholm-Perry, L. A. Kuehn, T. P. Smith [et al.] // Anim Genet. - 2012. - V. 43. - P. 216-9. -DOI: 10.1111/j.1365-2052.2011.02232.x.

235. Lindsay, B. G. Composite likelihood methods / B. G. Lindsay // Contemp. Math. - 1988. - V. 80. - P. 221 - 239.

236. Littlejohn, M. Genetic variation in PLAG1 associates with early life body weight and peripubertal weight and growth in Bos Taurus / M. Littlejohn, T. Grala, K. Sanders [et al.] // Anim Genet. - 2012. - V. 43(5). -P. 591-4. - DOI: 10.1111/j.1365-2052.2011.02293.x.

237. Liu, Y. GRP78 regulates milk biosynthesis and the proliferation of bovine mammary epithelial cells through the mTOR signaling pathway / Y.

Liu, X. Wang, Z. Zhen [et al.] // Cell Mol Biol Lett. - 2019. - V. 24. - P. 57.

- DOI: 10.1186/s11658-019-0181-x.

238. Loftus, R. T. A microsatellite survey of cattle from a centre of origin: the Near East / R. T. Loftus, O. Ertugrul, A. H. Harba [et al.] // Mol Ecol. -1999. - V. 8. - P. 2015 - 2022. - DOI: 10.1046/j.1365-294x.1999.00805.x.

239. Lopdell, T. J. Multiple QTL underlie milk phenotypes at the CSF2RB locus / T. J. Lopdell, K. Tiplady, C. Couldrey [et al.] // Genet Sel Evol. - 2019.

- V. 51(1). - P. 3. - DOI: 10.1186/s 12711-019-0446-x.

240. Luo, C. Proteomic Analysis of Lysosomal Membrane Proteins in Bovine Mammary Epithelial Cells Illuminates Potential Novel Lysosome Functions in Lactation / C. Luo, S. Zhao, W. Dai, N. Zheng, J. Wang // J Agric Food Chem. - 2018. - V. 66, № 49. - P. 13041 - 13049. - DOI: 10.1021/acs.jafc.8b04508.

241. Lutzow, Y. C. Identification of immune genes and proteins involved in the response of bovine mammary tissue to Staphylococcus aureus infection / Y. C. Lutzow, L. Donaldson, C. P. Gray [et al.] // BMC Vet Res. - 2008. - V. 4. - P. 18. - DOI: 10.1186/1746-6148-4-18.

242. Ma, L. Cattle Sex-Specific Recombination and Genetic Control from a Large Pedigree Analysis / L. Ma, J. R. O'Connell, P. M. VanRaden [et al.] // PLoS Genet. - 2015. - V. 11(11). - P. e1005387. - DOI: 10.1371/journal.pgen.1005387.

243. Ma, Y. Properties of different selection signature statistics and a new strategy for combining them / Y. Ma, X. Ding, S. Qanbari [et al.] // Heredity.

- 2015. - V. 115. - P. 426 - 436. - DOI: 10.1038/hdy.2015.42.

244. MacHugh, D. E. Microsatellite DNA variation and the evolution, domestication and phylogeography of taurine and zebu cattle (Bos taurus and Bos indicus) / D. E. MacHugh, M. D. Shriver, R. T. Loftus, P. Cunningham, D. G. Bradley // Genetics. - 1997. - V. 146. - P. 1071 - 1086. - DOI: 10.1093/genetics/146.3.1071.

245. Magalhâes, A. F. Genome-wide association study of meat quality traits in Nellore cattle / A. F. Magalhâes, G. M. de Camargo, J. GAF [et al.] // PloS One. - 2016. - V. 11(6). - P. e0157845. - DOI: 10.1371/journal.pone.0157845.

246. Magee, D. A. DNA sequence polymorphisms in a panel of eight candidate bovine imprinted genes and their association with performance traits in Irish Holstein-Friesian cattle / D. A. Magee, K. M. Sikora, E. W. Berkowicz [et al.] // BMC Genet. - 2010. - V. 11. - P. 93. - DOI: 10.1186/1471-2156-11-93.

247. Maiorano, A. M. Assessing genetic architecture and signatures of selection of dual purpose Gir cattle populations using genomic information /

A. M. Maiorano, D. L. Lourenco, S. Tsuruta [et al.] // PLoS One. - 2018. -V. 13, № 8. - P. e0200694. - DOI: 10.1371/journal.pone.0200694.

248. Makanjuola, B. O. Identification of unique ROH regions with unfavorable effects on production and fertility traits in Canadian Holsteins /

B. O. Makanjuola, C. Maltecca, F. Miglior [et al.] // Genet Sel Evol. - 2021.

- V. 53(1). - P. 68. - DOI: 10.1186/s12711-021-00660-z.

249. Makina, S. O. Genetic diversity and population structure among six cattle breeds in South Africa using a whole genome SNP panel / S. O. Makina, F. C. Muchadeyi, E. van Marle-Kôster, M. D. MacNeil, A. Maiwashe // Front. Genet. - 2014. - V. 5. - P. 333. - DOI: 10.3389/fgene.2014.00333.

250. Makina, S. O. Genome-wide scan for selection signatures in six cattle breeds in South Africa / S. O. Makina, F. C. Muchadeyi, E. van Marle-Kôster [et al.] // Genet Sel Evol. - 2015. - V. 47. - P. 92. - DOI: 10.1186/s12711-015-0173-x.

251. Makina, S. O. Insight into the genetic composition of South African Sanga cattle using SNP data from cattle breeds worldwide / S. O. Makina, L. K. Whitacre, J. E. Decker [et al.] // Genet Sel Evol. - 2016. - V. 48. - P. 88.

- DOI: 10.1186/s12711-016-0266-1.

252. Marchesi, J. A. P. Exploring the genetic architecture of feed efficiency traits in chickens / J. A. P. Marchesi, R. K. Ono, M. E. Cantao [et al.] // Sci Rep. - 2021. - V. 11(1). - P. 4622. - DOI: 10.1038/s41598-021-84125-9.

253. Marete, A. Genome-wide association study for milking speed in French Holstein cows / A. Marete, G. Sahana, S. Fritz [et al.] // J Dairy Sci. - 2018. - V. 101(7). - P. 6205 - 6219. - DOI: 10.3168/jds.2017-14067.

254. Marras, G. Analysis of runs of homozygosity and their relationship with inbreeding in five cattle breeds farmed in Italy / G. Marras, G. Gaspa, S. Sorbolini [et al.] // Anim Genet. - 2015. - V. 46, № 2. - P. 110-21. - DOI: 10.1111/age.12259.

255. Marsoner, T. Indigenous livestock breeds as indicators for cultural ecosystem services: A spatial analysis within the Alpine Space / T. Marsoner, L. V. Vigl, F. Manck [et al.] // Ecological Indicators. - 2018. - V. 94, № 2. -P. 55 - 63. - DOI: 10.1016/j.ecolind.2017.06.046.

256. Martínez-Rocha, R. Assessment of Genetic Diversity Runs of Homozygosity and Signatures of Selection in Tropical Milking Criollo Cattle Using Pedigree and Genomic Data / R. Martínez-Rocha, J. Hidalgo, A. Cesarani [et al.] // Genes. - 2022. - V. 13. - P. 1896. - DOI: 10.3390/genes13101896.

257. Matukumalli, L. K. Development and characterization of a high density SNP genotyping assay for cattle / L. K. Matukumalli, C. T. Lawley, R. D. Schnabel [et al.] // PLoS One. - 2009. - V. 4(4). - P. e5350. - DOI: 10.1371/journal.pone.0005350.

258. McHugo, G. P. Unlocking the origins and biology of domestic animals using ancient DNA and paleogenomics / G. P. McHugo, M. J. Dover, D. E. MacHugh // BMC Biol. - 2019. - V. 17, № 1. - P. 98. - DOI: 10.1186/s12915-019-0724-7.

259. McLaren, W. The Ensembl Variant Effect Predictor / W. McLaren, L. Gil, S. E. Hunt [et al.] // Genome Biology. - 2016. - V. 17, № 1. - P. 122. -DOI: 10.1186/s 13059-016-0974-4.

260. McLean, K. L. Associations of melanocortin 1 receptor genotype with growth and carcass traits in beef cattle / K. L. McLean, S. M. Schmutz // Can. J. Anim. Sci. - 2009. - V. 89. - P. 295 - 300. - DOI:10.4141/CJAS08094.

261. McQuillan, R. Runs of homozygosity in European populations / McQuillan R., Leutenegger A.L., Abdel-Rahman R., [et al.] // Am J Hum Genet. - 2008. - V. 83(3). - P. 359-72. - DOI: 10.1016/j.ajhg.2008.08.007. Erratum in: Am J Hum Genet. - 2008 - V.83(5) - P. 658.

262. McTavish, E. J. New World cattle show ancestry from multiple independent domestication events / E. J. McTavish, J. E. Decker, R. D.Schnabel, J. F. Taylor, D. M. Hillis // Proc Natl Acad Sci. - 2013. - V. 110. - P. E1398 - E1406. - DOI: 10.1073/pnas.1303367110.

263. McVean, G. The structure of linkage disequilibrium around a selective sweep / G. McVean // Genetics. - 2007. - V. 175(3). - P. 1395-406. - DOI: 10.1534/genetics.106.062828.

264. Mehtio, T. Genetic analyses of metabolic body weight, carcass weight and body conformation traits in Nordic dairy cattle / T. Mehtio, T. Pitkanen, A. M. Leino [et al.] // Animal. - 2021. - V. 15(12). - P. 100398. - DOI: 10.1016/j.animal.2021.100398.

265. Mei, G. Fine mapping quantitative trait loci affecting milk production traits on bovine chromosome 6 in a Chinese Holstein population / G. Mei, C. Yin, X. Ding, Q. Zhang // J Genet Genomics. - 2009. - V. 36(11). - P. 65360. - DOI: 10.1016/S1673-8527(08)60157-5.

266. Meier, S. Heifers with positive genetic merit for fertility traits reach puberty earlier and have a greater pregnancy rate than heifers with negative genetic merit for fertility traits / S. Meier, L. R. McNaughton, R. Handcock [et al.] // J Dairy Sci. - 2021. - V. 104(3). - P. 3707 - 3721. - DOI: 10.3168/jds.2020-19155.

267. Melo, T. P. Multitrait meta-analysis identified genomic regions associated with sexual precocity in tropical beef cattle / T. P. Melo, M. R. S.

Fortes, T. Bresolin [et al.] // J Anim Sci. - 2018. - V. 96(10). - P. 4087 -4099. - DOI: 10.1093/jas/sky289.

268. Menzies, K. K. Insulin regulates milk protein synthesis at multiple levels in the bovine mammary gland / K. K. Menzies, C. Lefèvre, K. L. Macmillan, K. R. Nicholas // Funct Integr Genomics. - 2009. - V. 9, № 2. -P. 197 - 217. -DOI: 10.1007/s10142-008-0103-x.

269. Meuwissen, T. Genetic management of small populations: a review / T. Meuwissen // Acta Agric. Scandinavica Section A Anim. Sci. - 2009. - V. 59.

- P. 71 - 79. - DOI: 10.1080/09064700903118148.

270. Mezera, M. A. Identification of stable genes in the corpus luteum of lactating Holstein cows in pregnancy and luteolysis: Implications for selection of reverse-transcription quantitative PCR reference genes / M. A. Mezera, W. Li, A. J. Edwards [et al.] // J Dairy Sci. - 2020. - V. 103(5). - P. 4846 - 4857.

- DOI: 10.3168/jds.2019-17526.

271. Mickelson, J. R. Sarcoglycan A mutation in miniature dachshund dogs causes limb-girdle muscular dystrophy 2D / J. R. Mickelson, K. M. Minor, L. T. Guo [et al.] // Skelet Muscle. - 2021. - V. 11(1). - P. 2. - DOI: 10.1186/s 13395-020-00257-y.

272. Milanesi, M. 2017. BITE: an R package for biodiversity analyses. bioRxiv 181610 / M. Milanesi, S. Capomaccio, E. Vajana [et al.]. - DOI: 10.1101/181610.

273. Miquel, C. Quality indexes to assess the reliability of genotypes in studies using noninvasive sampling and multiple-tube approach / C. Miquel, E. Bellemain, C. Poillot [et al.] // Mol. Ecol. Notes. - 2006. - V. 6. - P. 985 -988. - DOI: 10.1111/j.1471-8286.2006.01413.x.

274. Modi, S. Standardization and validation of a panel of cross-species microsatellites to individually identify the Asiatic wild dog (Cuon alpinus) / S. Modi, B. Habib, P. Ghaskadbi, P. Nigam, S. Mondol // PeerJ. - 2019. - V. 7. -P. e7453. - DOI: 10.7717/peerj.7453.

275. Mondol, S. Evaluation of non-invasive genetic sampling methods for estimating tiger population size / S. Mondol, K. U. Karant, N. S. Kumar [et al.] // Biol. Conserv. - 2009. - V. 142. - P. 2350 - 2360. - DOI: 10.1016/j.biocon.2009.05.014.

276. Moore, S. S. Characterization of 65 bovine microsatellites / S. S. Moore, K. Byrne, K. T. Berger [et al.] // Mamm. Genome. - 1994. - V. 5. -P. 84 - 90. - DOI: 10.1007/BF00292333.

277. Navidi, W. A multiple-tube approach for accurate genotyping of very small DNA samples by using PCR: Statistical considerations / W. Navidi, N. Arnheim, M. S. Waterman // Am. J. Hum. Genet. - 1992. - V. 50(2). - P. 347 -359.

278. Nayeri, S. Genome-wide association for milk production and female fertility traits in Canadian dairy Holstein cattle / S. Nayeri, M. Sargolzaei, M. K. Abo-Ismail [et al.] // BMC Genet. - 2016. - V. 17(1). - P. 75. - DOI: 10.1186/s12863-016-0386-1.

279. Nayeri, S. Genome-wide association study for lactation persistency, female fertility, longevity, and lifetime profit index traits in Holstein dairy cattle / S. Nayeri, M. Sargolzaei, M. K. Abo-Ismail [et al.] // J Dairy Sci. -2017. - V. 100(2). - P. 1246 - 1258. - DOI: 10.3168/jds.2016-11770.

280. NCBI Resource Coordinators : Database resources of the National Center for Biotechnology Information. Nucleic Acids Res. 2016 Jan 4;44(D1):D7-19. -DOI: 10.1093/nar/gkv1290. Epub 2015 Nov 28. PMID: 26615191; PMCID: PMC4702911.

281. Neavin, D. R. The Role of the Aryl Hydrocarbon Receptor (AHR) in Immune and Inflammatory Diseases / D. R. Neavin, D. Liu, B. Ray, R. M. Weinshilboum // Int J Mol Sci. - 2018. - V. 19(12). - P. 3851. - DOI: 10.3390/ijms19123851.

282. Nei, M. Estimation of average heterozygosity and genetic distance from small number of individuals / M. Nei // Genetics. - 1978. - № 89. - P. 583 -590.

283. Newton-Cheh, C. Genomewide association study identifies eight loci associated with blood pressure / C. Newton-Cheh, T. Johnson, V. Gateva [et al.] // Nat Genet. - 2009. - V. 41. - P. 666 - 676. - DOI: 10.1038/ng.361.

284. Nielsen, R. Molecular signatures of natural selection / R. Nielsen // Annu Rev Genet. - 2005. - V. 39(1). - P. 197 - 218. - DOI: 10.1146/annurev.genet.39.073003.112420.

285. Nishimura, S. Genome-wide association study identified three major QTL for carcass weight including the PLAG1-CHCHD7 QTN for stature in Japanese Black cattle / S. Nishimura, T. Watanabe, K. Mizoshita [et al.] // BMC Genet. - 2012. - V. 13. - P. 40. - DOI: 10.1186/1471-2156-13-40.

286. Oleksyk, T. K. Genome-wide scans for footprints of natural selection / T. K. Oleksyk, M. W. Smith, S. J. O'Brien // Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. - 2010. - V. 365(1537). - P. 185 - 205. - DOI: 10.1098/rstb.2009.0219.

287. Paabo, S. Ancient DNA and the polymerase chain reaction: The emerging field of molecular archaeology (Minireview) / S. Paabo, R. G. Higuchi, A. C. Wilson // The Journal of Biological Chemistry. - 1989. - V. 264(17). - P. 9709 - 9712.

288. Paabo, S. Ancient DNA: extraction, characterization, molecular cloning, and enzymatic amplification / S. Paabo // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. - 1989. - V. 86. - P. 1939 - 1943.

289. Palombo, V. Genome-wide association study of milk fatty acid composition in Italian Simmental and Italian Holstein cows using single nucleotide polymorphism arrays / V. Palombo, M. Milanesi, S. Sgorlon [et al.] // J Dairy Sci. - 2018. - V. 101, № 12. - P. 11004 - 11019. - DOI: 10.3168/jds.2018-14413.

290. Pannier, L. Association analysis of single nucleotide polymorphisms in DGAT1, TG and FABP4 genes and intramuscular fat in crossbred Bos Taurus cattle / L. Pannier, A. M. Mullen, R. M. Hamill, P. C. Stapleton, T. Sweeney // Meat Sci. - 2010. - V. 85(3). - P. 515-8. - DOI: 10.1016/j.meatsci.2010.02.025.

291. Patterson, N. Ancient admixture in human history / N. Patterson, P. Moorjani, Y. Luo [et al.] // Genetics. - 2012. - V. 192, № 3. - P. 1065 - 1093. - DOI: 10.1534/genetics. 112.145037.

292. Patterson, Rosa L. Metabogenomics reveals four candidate regions involved in the pathophysiology of Equine Metabolic Syndrome / Rosa L. Patterson, M. F. Mallicote, M. T. Long, S. A. Brooks // Mol Cell Probes. -2020. - V. 53. - P. 101620. - DOI: 10.1016/j.mcp.2020.101620.

293. Pausch, H. Genome-wide association study identifies two major loci affecting calving ease and growth-related traits in cattle / H. Pausch, K. Flisikowski, S. Jung, [et al.] // Genetics. - 2011. - V. 187(1). - P. 289-97. -DOI: 10.1534/genetics.110.124057.

294. 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. - V. 28. - P. 2537 - 2539. - DOI: 10.1093/bioinformatics/bts460.

295. Pemberton, T. J. Genomic patterns of homozygosity in worldwide human populations / T. J. Pemberton, D. Absher, M. W. Feldman, [et al.] // Am J Hum Genet. - 2012. - V. 91. - P. 275-92. - DOI: 10.1016/j.ajhg.2012.06.014.

296. Pérez O'Brien, A. M. Assessing signatures of selection through variation in linkage disequilibrium between taurine and indicine cattle / A. M. Pérez O'Brien, Y. T. Utsunomiya, G. Mészáros [et al.] // Genet Sel Evol. -2014. - V. 46, № 1. - P. 19. - DOI: 10.1186/1297-9686-46-19.

297. Peripolli, E. Assessment of runs of homozygosity islands and estimates of genomic inbreeding in Gyr (Bos indicus) dairy cattle / E. Peripolli, N. B. Stafuzza, D. P. Munari [et al.] // BMC Genomics. - 2018. - V. 19, № 1. - P. 34. - DOI: 10.1186/s12864-017-4365-3.

298. Petersen, J. L. MC1R and KIT Haplotypes Associate With Pigmentation Phenotypes of North American Yak (Bos grunniens) / J. L.

Petersen, T. S. Kalbfleisch, M. Parris, S. M. Tietze, J. Cruickshank // J Hered.

- 2020. - V. 111, № 2. - P. 182 - 193. - DOI: 10.1093/jhered/esz070.

299. Petr, M. Admixr - R package for reproducible analyses using ADMIXTOOLS / M. Petr, B. Vernot, J. Kelso // Bioinformatics. - 2019. - V. 35, № 17. - P. 3194 - 3195. - DOI: 10.1093/bioinformatics/btz030.

300. Picard, B. Meta-proteomics for the discovery of protein biomarkers of beef tenderness: An overview of integrated studies / B. Picard, M. Gagaoua // Food Res Int. - 2020. - V. 127. - P. 108739. - DOI: 10.1016/j.foodres.2019.108739.

301. Pickrell, J. K. Inference of population splits and mixtures from genome-wide allele frequency data / J. K. Pickrell, J. K. Pritchard // PLoS Genetics. -2012. - № 8. - P. e1002967. - DOI: 10.1371/journal.pgen. 1002967.

302. Pintus, E. Use of locally weighted scatterplot smoothing (LOWESS) regression to study selection signatures in Piedmontese and Italian Brown cattle breeds / E. Pintus, S. Sorbolini, A. Albera [et al.] // Anim Genet. - 2014.

- V. 45, № 1. - P. 1-11. - DOI: 10.1111/age.12076.

303. Piper, E. K. Immunological profiles of Bos taurus and Bos indicus cattle infested with the cattle tick, Rhipicephalus (Boophilus) microplus / E. K. Piper, N. N. Jonsson, C. Gondro [et al.] // Clin Vaccine Immunol. - 2009. -V. 16. - P. 1074-86. - DOI: 10.1128/CVI.00157-09.

304. Pitt, D. Domestication of cattle: Two or three events? / D. Pitt, N. Sevane, E. L. Nicolazzi [et al.] // Evol Appl. - 2018. - V. 12(1). - P. 123 -136. - DOI: 10.1111/eva. 12674.

305. Plohl, M. Satellite DNA evolution / M. Plohl, N. Mestrovic, B. Mravinac // Genome Dyn. - 2012. - V. 7. - P. 126-52. - DOI: 10.1159/000337122.

306. Polanc, P. Genotyping success of historical Eurasian lynx (Lynx lynx L.) samples / P. Polanc, M. Sindicic, M. Jelencic [et al.] // Mol. Ecol. Resour.

- 2012. - V. 2. - P. 293 - 298. - DOI: 10.1111/j.1755-0998.2011.03084.x.

307. Porto Neto, L. Variation in the XKR4 gene was significantly associated with subcutaneous rump fat thickness in indicine and composite cattle / L. Porto Neto, R. Bunch, B. Harrison, W. Barendse // Anim Genet. - 2012. - V. 43(6). - P. 785 - 789. - DOI: 10.1111/j.1365-2052.2012.02330.x.

308. Pritchard, J. K. Inference of population structure using multilocus genotype data / J. K. Pritchard, M. Stephens, P. Donnelly // Genetics. - 2000. - V. 155. - P. 945 - 959. - DOI: 10.1093/genetics/155.2.945.

309. Pryce, J. E. Accuracy of genomic predictions of residual feed intake and 250-day body weight in growing heifers using 625,000 single nucleotide polymorphism markers / J. E. Pryce, J. Arias, P. J. Bowman [et al.] // J Dairy Sci. - 2012. - V. 95, № 4. - P. 2108-19. - DOI: 10.3168/jds.2011-4628.

310. Purcell, S. PLINK: a tool set for whole-genome association and population-based linkage analyses / S. Purcell, B. Neale, K. Todd-Brown [et al.] // Am. J. Hum. Genet. - 2007. - V. 81, № 3. - P. 559 - 575. - DOI: 10.1086/519795.

311. Purfield, D. C. Runs of homozygosity and population history in cattle / D. C. Purfield, D. P. Berry, S. McParland, D. G. Bradley // BMC Genet. -2012. - V. 13. - P. 70. - DOI: 10.1186/1471-2156-13-70.

312. Purfield, D. C. The distribution of runs of homozygosity and selection signatures in six commercial meat sheep breeds / D. C. Purfield, S. McParland, E. Wall, D. P. Berry // PLoS One. - 2017. - V. 12(5). - P. e0176780. - DOI: 10.1371/journal.pone.0176780.

313. Putman, A. I. Challenges in analysis and interpretation of microsatellite data for population genetic studies / A. I. Putman, I. Carbone // Ecol. Evol. -2014. - V. 4. - P. 4399 - 4428. - DOI: 10.1002/ece3.1305.

314. Qanbari, S. A genome-wide scan for signatures of recent selection in Holstein cattle / S. Qanbari, E. C. G. Pimentel, J. Tetens [et al.] // Animal genetics. - 2010. - V. 41. - P. 377-89. - DOI: 10.1111/j.1365-2052.2009.02016.x.

315. Qanbari, S. A high resolution genome-wide scan for significant selective sweeps: an application to pooled sequence data in laying chickens / S. Qanbari, T. M. Strom, G. Haberer [et al.] // PLoS One. - 2012. - V. 7, № 11. - P. e49525. - DOI: 10.1371/journal.pone.0049525.

316. Qanbari, S. Application of site and haplotype-frequency based approaches for detecting selection signatures in cattle / S. Qanbari, D. Gianola, B. Hayes [et al.] // BMC Genomics. - 2011. - V. 12. - P. 318. - DOI: 10.1186/1471-2164-12-318.

317. Qanbari, S. Classic selective sweeps revealed by massive sequencing in cattle / S. Qanbari, H. Pausch, S. Jansen [et al.] // PLoS Genet. - 2014. - V. 10(2). - P. e1004148. - DOI: 0.1371/journal.pgen.1004148.

318. Rahal, O. Genetic characterization of four Algerian cattle breeds using microsatellite markers / O. Rahal, C. Aissaoui, N. Ata [et al.] // Anim Biotechnol. - 2021. - V. 32(6). - P. 699 - 707. - DOI: 10.1080/10495398.2020.1746321.

319. Ramayo-Caldas, Y. A marker-derived gene network reveals the regulatory role of PPARGC1A, HNF4G, and FOXP3 in intramuscular fat deposition of beef cattle / Y. Ramayo-Caldas, M. R. Fortes, N. J. Hudson [et al.] // J Anim Sci. - 2014. - V. 92(7). - P. 2832-45. - DOI: 10.2527/jas.2013-7484.

320. Randhawa, I. A. A Meta-Assembly of Selection Signatures in Cattle / I. A. Randhawa, M. S. Khatkar, P. C. Thomson, H. W. Raadsma // PLoS One.

- 2016. - V. 11(4). - P. e0153013. - DOI: 10.1371/journal.pone.0153013.

321. Rao, Y. SNP mapping of QTL affecting growth and fatness on chicken GGA1 / Y. Rao, X. Shen, M. Xia [et al.] // Genet Sel Evol. - 2007. - V. 39(5).

- P. 569-82. - DOI: 10.1186/1297-9686-39-5-569.

322. Ravinet, M. Speciation & Population Genomics : a how-to-guide / M. Ravinet, J. Meier. - URL: https://speciationgenomics.github.io/.

323. Raza, S. H. A. Advances of Molecular Markers and Their Application for Body Variables and Carcass Traits in Qinchuan Cattle / S. H. A. Raza, R.

Khan, S. A. Abdelnour, [et al.] // Genes (Basel). - 2019. - V. 10, № 9. - P. 717. - DOI: 10.3390/genes10090717.

324. Rebelato, A. B. Runs of homozygosity for autozygosity estimation and genomic analysis in production animals / A. B. Rebelato, A. R. Caetano // Pesqui. Agropecu. Bras. - 2018. - V. 53. - P. 975 - 984. - DOI: 10.1590/s0100-204x2018000900001.

325. Regassa, A. Transcriptome dynamics and molecular cross-talk between bovine oocyte and its companion cumulus cells / A. Regassa, F. Rings, M. Hoelker [et al.] // BMC Genomics. - 2011. - V. 12. - P. 57. - DOI: 10.1186/1471-2164-12.

326. Regitano, L. C. A. On the search for markers of tick resistance in bovines / L. C. A. Regitano, A. M. G. Ibelli, G. Gasparin [et al.] // Dev Biol (Basel). - 2008. - V. 132. - P. 225 - 230. - DOI: 10.1159/000317164.

327. Reynolds, J. Estimation of the coancestry coefficient: basis for a short-term genetic distance / J. Reynolds, B. S. Weir, C. C. Cockerham // Genetics.

- 1983. - № 105. - P. 767 - 779.

328. Robin, E. D. Mitochondrial DNA molecules and virtual number of mitochondria per cell in mammalian cells / E. D. Robin, R. Wong // J. Cell. Physiol. - 1988. - V. 136. - P. 507 - 513. - DOI: 10.1002/jcp.1041360316.

329. Roh, S. G. Identification of differentially expressed transcripts in bovine rumen and abomasum using a differential display method / S. G. Roh, M. Kuno, D. Hishikawa [et al.] // J Anim Sci. - 2007. - V. 85, № 2. - P. 395

- 403. - DOI: 10.2527/jas.2006-234.

330. Rohland, N. Ancient DNA extraction from bones and teeth / N. Rohland, M. Hofreiter // Nature Protocols. - 2007. - V. 2. - P. 1756 - 1762.

- DOI: 10.1038/nprot.2007.247.

331. Rohland, N. Comparison and optimization of ancient DNA extraction / N. Rohland, M. Hofreiter // Biotechniques. - 2007. - V. 42(3). - P. 343 - 352.

- DOI: 10.2144/000112383.

332. Rohland, N. Extraction of highly degraded DNA from ancient bones, teeth and sediments for high-throughput sequencing / N. Rohland, I. Glocke, A. Aximu-Petri, M. Meyer // Nat. Protoc. - 2018. - V. 13. - P. 2447 - 2461. - DOI: 10.1038/s41596-018-0050-5.

333. Rothschild, M. F. Advances in QTL mapping in pigs / M. F. Rothschild, Z. L. Hu, Z. Jiang // Int J Biol Sci. - 2007. - V. 3(3). - P. 192-7. - DOI: 10.7150/ijbs.3.192.

334. Rowe, K. C. Museum genomics: Low-cost and high-accuracy genetic data from historical specimens / K. C. Rowe, S. Singhal, M. D. Macmanes [et al.] // Mol. Ecol. Resour. - 2011. - V. 11. - P. 1082 - 1092. - DOI: 10.1111/j.1755-0998.2011.03052.x.

335. Rubin, C. J. Strong signatures of selection in the domestic pig genome / C. J. Rubin, H. J. Megens, A. Martinez Barrio [et al.] // Proc Natl Acad Sci USA.- 2012. - V. 109, № 48. - P. 19529-36. - DOI: 10.1073/pnas.1217149109.

336. Rubin, C. J. Whole-genome resequencing reveals loci under selection during chicken domestication / C. J. Rubin, M. C. Zody, J. Eriksson [et al.] // Nature. - 2010. - V. 464-l. - P. 587 - 591. - DOI: 10.1038/nature08832.

337. Sabeti, P. C. Detecting recent positive selection in the human genome from haplotype structure / P. C. Sabeti, D. E. Reich, J. M. Higgins [et al.] // Nature. - 2002. - V. 419. - P. 832 - 837. - DOI: /10.1038/nature01140.