Животноводство - важный продовольственный ресурс для жителей территорий с холодным климатом, таких как Северная Евразия и высокогорные регионы, где возможности сельскохозяйственной деятельности крайне ограничены. В России площадь суши Арктической зоны составляет более 4.7 млн квадратных километров. Холодовой стресс является критической проблемой в отечественном животноводстве из-за воздействия на потребление корма (повышается), надои (понижаются), скорость роста (понижается) и репродуктивную функцию (снижается) крупного рогатого скота. Информация о молекулярных маркерах ДНК может быть использована для маркер-ориентированной и геномной селекции скота на устойчивость к холоду. Цель исследования включала выявление на основании доступной литературы молекулярных маркеров в потенциальных генах-кандидатах, ассоциированных с адаптацией к холоду, у различных пород крупного рогатого скота для дальнейших исследований, а также использования при маркер-ориентированной и геномной селекции. В результате изучения литературы по анализу ассоциаций отдельных однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), полногеномному анализу ассоциаций, полногеномному секвенированию животных с экстремальными фенотипами, поиску следов отбора в геноме нами описаны 25 SNP (из них 8 приводили к несинонимичным аминокислотным заменам) в 18 генах-кандидатах ( HSP70, GRIA4, DDX23, MAATS1, COX17, THBS1, CCL5, UPK1B, PLA1A, NR1I2, ATF1, PRKAG1, IFNGR1, PPT1, NRAP, CD36, FGF5, PRDM16 ), достоверно ассоциированных с устойчивостью к холоду у шести пород крупного рогатого скота (саньхэ, голштинской, герефордской, казахской белоголовой, якутской, янбиан). Включение информации о молекулярных маркерах крупного рогатого скота в селекционные программы будет способствовать созданию новых устойчивых к холоду пород и повышению эффективности традиционных методов селекции.
Идентификаторы и классификаторы
Животноводство – важный продовольственный ресурс для жителей территорий с холодным климатом, таких как Северная Евразия и высокогорные регионы, где возможности сельскохозяйственной деятельности крайне ограничены. В России площадь суши Арктической зоны составляет более 4.7 млн квадратных километров, на которой, по данным за 2013 г., проживало около 2.5 млн человек (Лукин, 2013). Изза нехватки финансовых и материальных ресурсов животных на протяжении всей жизни выращивают на открытом воздухе или содержат в неотапливаемых коровниках. Холодовой стресс в сочетании с ветром, снегом и дождем выступает основным фактором, негативно влияющим на рост и производительность у всех пород крупного рогатого скота (КРС). В условиях интенсивного холодового стресса в организме увеличивается скорость метаболизма, сократительного термогенеза в мышцах и несократительного термогенеза в бурой жировой ткани, что в конечном счете приводит к росту потребности животных в питательных веществах и энергии (Tansey, Johnson, 2015). Предполагаемый диапазон нейтральных температур для молочного скота составляет от +5 до +25 °C (Manalu et al., 1991). Холодовой стресс может привести к снижению удоев у лактирующих коров (Broucek et al., 1991). При умеренном холодовом стрессе надои животных со средним показателем 21.6 кг снижались примерно на 2 кг, при этом отмечена корреляция надоев с ветрохолодовым индексом (Angrecka, Herbut, 2015). По мнению S. M. Azzam и коллег (1993), холодовой стресс является важной причиной смертности телят в США.
Список литературы
1. 	Гамарник Н.Г., Шевелёва О.М., Дуров А.С. Герефордский скот сибирской селекции. Новосибирск: ГНУ СибНИИЖ, 2012. EDN: UVJIQP 	
Gamarnik N.G., Sheveleva O.M., Durov A.S. Hereford Cattle of Siberian Selection. Novosibirsk: GNU SibNIIZh Publ., 2012. (in Russian).	
2. 	Лукин Ю.Ф. Российская Арктика в изменяющемся мире. Архангельск: ИПЦ САФУ, 2013. 	
Lukin Yu.F. The Russian Arctic in a Changing World. Arkhangelsk: IPC SAFU Publ., 2013. (in Russian).	
3. 	Юдин Н.С., Ларкин Д.М. Происхождение, селекция и адаптация российских пород крупного рогатого скота по данным полногеномных исследований. Вавиловский журнал генетики и селекции. 2019;23(5):559-568. DOI: 10.18699/VJ19.525 EDN: YITSZJ 	
Yudin N.S., Larkin D.M. Whole genome studies of origin, selection and adaptation of the Russian cattle breeds. Vavilovskii Zhurnal Genetiki i Selektsii = Vavilov Journal of Genetics and Breeding. 2019;23(5):559-568. 10.18699/VJ19.525. (in Russian). DOI: 10.18699/VJ19.525.(inRussian) EDN: YITSZJ	
4. 	Юдин Н.С., Юрченко А.А., Ларкин Д.М. Следы отбора и гены-кандидаты адаптации к экстремальным факторам среды в геномах турано-монгольских пород крупного рогатого скота. Вавиловский журнал генетики и селекции. 2021;25(2):190-201. DOI: 10.18699/VJ21.023 EDN: BGHZLJ 	
Yudin N.S., Yurchenko A.A., Larkin D.M. Signatures of selection and candidate genes for adaptation to extreme environmental factors in the genomes of Turano-Mongolian cattle breeds. Vavilovskii Zhurnal Genetiki i Selektsii = Vavilov Journal of Genetics and Breeding. 2021;25(2):190-201. 10.18699/VJ21.023. (in Russian). DOI: 10.18699/VJ21.023.(inRussian) EDN: BGHZLJ	
5. 	Abbas Z., Hu L., Fang H., Sammad A., Kang L., Brito L.F., Xu Q., Wang Y. Association analysis of polymorphisms in the 5’ flanking region of the HSP70 gene with blood biochemical parameters of lactating Holstein cows under heat and cold stress. Animals (Basel). 2020;10(11):2016. DOI: 10.3390/ani10112016 EDN: IRLFAQ 	
6. 	Angrecka S., Herbut P. Conditions for cold stress development in dairy cattle kept in free stall barn during severe frosts. Czech J. Anim. Sci. 2015;60(2):81-87. DOI: 10.17221/7978-CJAS 	
7. 	Azzam S.M., Kinder J.E., Nielsen M.K., Werth L.A., Gregory K.E., Cundiff L.V., Koch R.M. Environmental effects on neonatal mortality of beef calves. J. Anim. Sci. 1993;71(2):282-290. DOI: 10.2527/1993.712282x 	
8. 	Baker A.M., Fu Q., Hayward W., Lindsay S.M., Fletcher T.M. The Myb/SANT domain of the telomere-binding protein TRF2 alters chromatin structure. Nucleic Acids Res. 2009;37(15):5019-5031. DOI: 10.1093/nar/gkp515 	
9. 	Bartelt A., Bruns O.T., Reimer R., Hohenberg H., Ittrich H., Peldschus K., Kaul M.G., Tromsdorf U.I., Weller H., Waurisch C., Eychmüller A., Gordts P.L., Rinninger F., Bruegelmann K., Freund B., Nielsen P., Merkel M., Heeren J. Brown adipose tissue activity controls triglyceride clearance. Nat. Med. 2011;17(2):200-205. DOI: 10.1038/nm.2297 EDN: OAGVWV 	
10. 	Bellini J. This Gene-Edited Calf Could Transform Brazil’s Beef Industry. 2018. Доступно: https://www.wsj.com/video/series/moving-upstream/this-geneedited-calf-could-transform-brazilbeef-industry/D2D93B49-8251-405FBC35-1E5C33FA08AF.	
11. 	Beuzen N.D., Stear M.J., Chang K.C. Molecular markers and their use in animal breeding. Vet. J. 2000;160(1):42-52. 10.1053/tvjl.2000. 0468. DOI: 10.1053/tvjl.2000.0468 	
12. 	Bhardwaj S., Singh S., Ganguly I., Bhatia A.K., Bharti V.K., Dixit S.P. Genome-wide diversity analysis for signatures of selection of Bos indicus adaptability under extreme agro-climatic conditions of temperate and tropical ecosystems. Anim. Gene. 2021;20:200115. DOI: 10.1016/j.angen.2021.200115 EDN: BAFEBC 	
13. 	Broucek J., Letkovicová M., Kovalcuj K. Estimation of cold stress effect on dairy cows. Int. J. Biometeorol. 1991;35(1):29-32. DOI: 10.1007/BF01040960 	
14. 	Buggiotti L., Yurchenko A.A., Yudin N.S., Vander Jagt C.J., Vorobieva N.V., Kusliy M.A., Vasiliev S.K., Rodionov A.N., Boronetskaya O.I., Zinovieva N.A., Graphodatsky A.S., Daetwyler H.D., Larkin D.M. Demographic history, adaptation, and NRAP convergent evolution at amino acid residue 100 in the world northernmost cattle from Siberia. Mol. Biol. Evol. 2021;38(8):3093-3110. DOI: 10.1093/molbev/msab078 EDN: AMQPTY 	
15. 	Cheng P. Livestock Breeds of China: Animal Production and Health. Paper 46 (E, F, S). Rome: FAO, 1984. 	
16. 	Cheruiyot E.K., Haile-Mariam M., Cocks B.G., MacLeod I.M., Xiang R., Pryce J.E. New loci and neuronal pathways for resilience to heat stress in cattle. Sci. Rep. 2021;11(1):16619. DOI: 10.1038/s41598-021-95816-8 EDN: CGHDLG 	
17. 	Coppe A., Agostini C., Marino I.A., Zane L., Bargelloni L., Bortoluzzi S., Patarnello T. Genome evolution in the cold: Antarctic icefish muscle transcriptome reveals selective duplications increasing mitochondrial function. Genome Biol. Evol. 2013;5(1):45-60. DOI: 10.1093/gbe/evs108 	
18. 	Crate S.A. Cows, Kin, and Globalization: An Ethnography of Sustainability. Lanham (MD): Alta Mira Press, 2006. 	
19. 	Ehler E., Horowits R., Zuppinger C., Price R.L., Perriard E., Leu M., Caroni P., Sussman M., Eppenberger H.M., Perriard J.C. Alterations at the intercalated disk associated with the absence of muscle LIM protein. J. Cell Biol. 2001;153(4):763-772. DOI: 10.1083/jcb.153.4.763 EDN: XOHZJV 	
20. 	Eslamizad M., Albrecht D., Kuhla B. The effect of chronic, mild heat stress on metabolic changes of nutrition and adaptations in rumen papillae of lactating dairy cows. J. Dairy Sci. 2020;103(9):8601-8614. DOI: 10.3168/jds.2020-18417 EDN: BZGKNN 	
21. 	Felius M., Beerling M.-L., Buchanan D.S., Theunissen B., Koolmees P.A., Lenstra J.A. On the history of cattle genetic resources. Diversity. 2014;6(4):705-750. DOI: 10.3390/d6040705 EDN: UQLOCV 	
22. 	Freitas P.H.F., Wang Y., Yan P., Oliveira H.R., Schenkel F.S., Zhang Y., Xu Q., Brito L.F. Genetic diversity and signatures of selection for thermal stress in cattle and other two Bos species adapted to divergent climatic conditions. Front. Genet. 2021;12:604823. DOI: 10.3389/fgene.2021.604823 EDN: TMHSYQ 	
23. 	Garner J.B., Douglas M.L., Williams S.R., Wales W.J., Marett L.C., Nguyen T.T., Reich C.M., Hayes B.J. Genomic selection improves heat tolerance in dairy cattle. Sci. Rep. 2016;6:34114. DOI: 10.1038/srep34114 	
24. 	Glatz J.F., Luiken J.J., Bonen A. Membrane fatty acid transporters as regulators of lipid metabolism: implications for metabolic disease. Physiol. Rev. 2010;90(1):367-417. DOI: 10.1152/physrev.00003.2009 	
25. 	Hariyono D.N.H., Prihandini P.W. Association of selected gene polymorphisms with thermotolerance traits in cattle - A review. Anim. Biosci. 2022;35(11):1635-1648. DOI: 10.5713/ab.22.0055 EDN: EPTPJL 	
26. 	Howard J.T., Kachman S.D., Snelling W.M., Pollak E.J., Ciobanu D.C., Kuehn L.A., Spangler M.L. Beef cattle body temperature during climatic stress: a genome-wide association study. Int. J. Biometeorol. 2014;58(7):1665-1672. DOI: 10.1007/s00484-013-0773-5 	
27. 	Hu L., Ma Y., Liu L., Kang L., Brito L.F., Wang D., Wu H., Liu A., Wang Y., Xu Q. Detection of functional polymorphisms in the hsp70 gene and association with cold stress response in Inner-Mongolia Sanhe cattle. Cell Stress Chaperones. 2019;24(2):409-418. DOI: 10.1007/s12192-019-00973-5 EDN: CJBSYY	
28. 	Igoshin A.V., Yurchenko A.A., Belonogova N.M., Petrovsky D.V., Aitnazarov R.B., Soloshenko V.A., Yudin N.S., Larkin D.M. Genome-wide association study and scan for signatures of selection point to candidate genes for body temperature maintenance under the cold stress in Siberian cattle populations. BMC Genet. 2019;20(Suppl. 1):26. DOI: 10.1186/s12863-019-0725-0 	
29. 	Igoshin A., Yudin N., Aitnazarov R., Yurchenko A.A., Larkin D.M. Wholegenome resequencing points to candidate DNA loci affecting body temperature under cold stress in Siberian cattle populations. Life (Basel). 2021;11(9):959. DOI: 10.3390/life11090959 EDN: DEXIEI 	
30. 	Jeong J., Kwon E.G., Im S.K., Seo K.S., Baik M. Expression of fat deposition and fat removal genes is associated with intramuscular fat content in longissimus dorsi muscle of Korean cattle steers. J. Anim. Sci. 2012;90(6):2044-2053. DOI: 10.2527/jas.2011-4753 	
31. 	Khaibullina A., Kenyon N., Guptill V., Quezado M.M., Wang L., Koziol D., Wesley R., Moya P.R., Zhang Z., Saha A., Mukherjee A.B., Quezado Z.M. In a model of Batten disease, palmitoyl protein thioesterase-1 deficiency is associated with brown adipose tissue and thermoregulation abnormalities. PLoS One. 2012;7(11):e48733. DOI: 10.1371/journal.pone.0048733 	
32. 	Lemieux P., Roudier E., Birot O. Angiostatic freeze or angiogenic move? Acute cold stress prevents angiokine secretion from murine myotubes but primes primary endothelial cells for greater migratory capacity. Front. Physiol. 2022;13:975652. DOI: 10.3389/fphys.2022.975652 EDN: GIBPXC 	
33. 	Li W., Liu R., Ma Y., Li J.L., Wu H.J., Liu A.R., Yu Y., Xu Q., Wang Y.C. Effects of severe cold stress on blood biochemical parameters and related gene expression in Sanhe cattle. Acta Vet. Zootech. Sinica. 2015;46(8):1463-1470. DOI: 10.11843/j.issn.0366-6964.2015.08.024	
34. 	Li G., Zhou S., Li C., Cai B., Yu H., Ma B., Huang Y., Ding Y., Liu Y., Ding Q., He C., Zhou J., Wang Y., Zhou G., Li Y., Yan Y., Hua J., Petersen B., Jiang Y., Sonstegard T., Huang X., Chen Y., Wang X. Base pair editing in goat: nonsense codon introgression into FGF5 results in longer hair. FEBS J. 2019;286(23):4675-4692. DOI: 10.1111/febs.14983	
35. 	Lin J., Cao C., Tao C., Ye R., Dong M., Zheng Q., Wang C., Jiang X., Qin G., Yan C., Li K., Speakman J.R., Wang Y., Jin W., Zhao J. Cold adaptation in pigs depends on UCP3 in beige adipocytes. J. Mol. Cell Biol. 2017;9(5):364-375. DOI: 10.1093/jmcb/mjx018 	
36. 	Long Y., Li X., Li F., Ge G., Liu R., Song G., Li Q., Qiao Z., Cui Z. Transcriptional programs underlying cold acclimation of common carp (Cyprinus carpio L.). Front. Genet. 2020;11:556418. DOI: 10.3389/fgene.2020.556418 EDN: DDXWTC 	
37. 	Manalu W., Johnson H.D., Li R.Z., Becker B.A., Collier R.J. Assessment of thermal status of somatotropin-injected lactating Holstein cows maintained under controlled-laboratory thermoneutral, hot and cold environments. J. Nutr. 1991;121(12):2006-2019. DOI: 10.1093/jn/121.12.2006 	
38. 	Mohanarao G.J., Mukherjee A., Banerjee D., Gohain M., Dass G., Brahma B., Datta T.K., Upadhyay R.C., De S. HSP70 family genes and HSP27 expression in response to heat and cold stress in vitro in peripheral blood mononuclear cells of goat (Capra hircus). Small Rumin. Res. 2014;116(2-3):94-99. DOI: 10.1016/j.smallrumres.2013.10.014 	
39. 	Morrison S.F., Nakamura K. Central mechanisms for thermoregulation. Annu. Rev. Physiol. 2019;81:285-308. DOI: 10.1146/annurev-physiol-020518-114546 	
40. 	Newton R., Wernisch L. Investigating inter-chromosomal regulatory relationships through a comprehensive meta-analysis of matched copy number and transcriptomics data sets. BMC Genomics. 2015;16:967. DOI: 10.1186/s12864-015-2100-5 	
41. 	Nguyen T.T.T., Bowman P.J., Haile-Mariam M., Pryce J.E., Hayes B.J. Genomic selection for tolerance to heat stress in Australian dairy cattle. J. Dairy Sci. 2016;99(4):2849-2862. DOI: 10.3168/jds.2015-9685 	
42. 	Page M.J., McKenzie J.E., Bossuyt P.M., Boutron I., Hoffmann T.C., Mulrow C.D., Shamseer L., Tetzlaff J.M., Akl E.A., Brennan S.E., Chou R., Glanville J., Grimshaw J.M., Hróbjartsson A., Lalu M.M., Li T., Loder E.W., Mayo-Wilson E., McDonald S., McGuinness L.A., Stewart L.A., Thomas J., Tricco A.C., Welch V.A., Whiting P., Moher D. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021 29;372:n71. DOI: 10.1136/bmj.n71 EDN: JFSQRW 	
43. 	Pitt D., Bruford M.W., Barbato M., Orozco-terWengel P., Martínez R., Sevane N. Demography and rapid local adaptation shape Creole cattle genome diversity in the tropics. Evol. Appl. 2018;12(1):105-122. DOI: 10.1111/eva.12641 	
44. 	Platt S.R. The role of glutamate in central nervous system health and disease - a review. Vet. J. 2007;173(2):278-286. DOI: 10.1016/j.tvjl.2005.11.007 	
45. 	Pokharel K., Weldenegodguad M., Popov R., Honkatukia M., Huuki H., Lindeberg H., Peippo J., Reilas T., Zarovnyaev S., Kantanen J. Whole blood transcriptome analysis reveals footprints of cattle adaptation to sub-arctic conditions. Anim. Genet. 2019;50(3):217-227. DOI: 10.1111/age.12783 EDN: REDSMY 	
46. 	Prodanović R., Korićanac G., Vujanac I., Djordjević A., Pantelić M., Romić S., Stanimirović Z., Kirovski D. Obesity-driven prepartal hepatic lipid accumulation in dairy cows is associated with increased CD36 and SREBP-1 expression. Res. Vet. Sci. 2016;107:16-19. DOI: 10.1016/j.rvsc.2016.04.007 	
47. 	Putri M., Syamsunarno M.R., Iso T., Yamaguchi A., Hanaoka H., Sunaga H., Koitabashi N., Matsui H., Yamazaki C., Kameo S., Tsushima Y., Yokoyama T., Koyama H., Abumrad N.A., Kurabayashi M. CD36 is indispensable for thermogenesis under conditions of fasting and cold stress. Biochem. Biophys. Res. Commun. 2015;457(4):520-525. DOI: 10.1016/j.bbrc.2014.12.124 	
48. 	Rim J.S., Kozak L.P. Regulatory motifs for CREB-binding protein and Nfe2l2 transcription factors in the upstream enhancer of the mitochondrial uncoupling protein 1 gene. J. Biol. Chem. 2002;277(37):34589-34600. DOI: 10.1074/jbc.M108866200 	
49. 	Seale P., Kajimura S., Yang W., Chin S., Rohas L.M., Uldry M., Tavernier G., Langin D., Spiegelman B.M. Transcriptional control of brown fat determination by PRDM16. Cell Metab. 2007;6(1):38-54. DOI: 10.1016/j.cmet.2007.06.001 	
50. 	Sengupta T., Jaryal A.K., Mallick H.N. Effects of NMDA and non-NMDA ionotropic glutamate receptors in the medial preoptic area on body temperature in awake rats. J. Therm. Biol. 2016;61:1-7. DOI: 10.1016/j.jtherbio.2016.07.020 	
51. 	Schultheiss H.P., Fairweather D., Caforio A.L.P., Escher F., Hershberger R.E., Lipshultz S.E., Liu P.P., Matsumori A., Mazzanti A., McMurray J., Priori S.G. Dilated cardiomyopathy. Nat. Rev. Dis. Primers. 2019;5(1):32. DOI: 10.1038/s41572-019-0084-1 EDN: QZFMLG 	
52. 	Shen J., Hanif Q., Cao Y., Yu Y., Lei C., Zhang G., Zhao Y. Whole genome scan and selection signatures for climate adaption in Yanbian cattle. Front. Genet. 2020;11:94. DOI: 10.3389/fgene.2020.00094 EDN: GVWPMI 	
53. 	Singh A.K., Upadhyay R.C., Chandra G., Kumar S., Malakar D., Singh S.V., Singh M.K. Genome-wide expression analysis of the heat stress response in dermal fibroblasts of Tharparkar (zebu) and Karan-Fries (zebu × taurine) cattle. Cell Stress Chaperones. 2020;25(2):327-344. DOI: 10.1007/s12192-020-01076-2 EDN: CWGTQZ 	
54. 	Srikanth K., Kwon A., Lee E., Chung H. Characterization of genes and pathways that respond to heat stress in Holstein calves through transcriptome analysis. Cell Stress Chaperones. 2017;22(1):29-42. DOI: 10.1007/s12192-016-0739-8 EDN: YXFSDL 	
55. 	Tansey E.A., Johnson C.D. Recent advances in thermoregulation. Adv. Physiol. Educ. 2015;39(3):139-148. DOI: 10.1152/advan.00126.2014 	
56. 	Tavares E., Miñano F.J. RANTES: a new prostaglandin dependent endogenous pyrogen in the rat. Neuropharmacology. 2000;39(12):2505-2513. DOI: 10.1016/s0028-3908(00)00073-3 EDN: XRBQIH 	
57. 	Truszkowska G.T., Bilińska Z.T., Muchowicz A., Pollak A., Biernacka A., Kozar-Kamińska K., Stawiński P., Gasperowicz P., Kosińska J., Zieliński T., Płoski R. Homozygous truncating mutation in NRAP gene identified by whole exome sequencing in a patient with dilated cardiomyopathy. Sci. Rep. 2017;7(1):3362. DOI: 10.1038/s41598-017-03189-8 	
58. 	van den Pol A.N., Hermans-Borgmeyer I., Hofer M., Ghosh P., Heinemann S. Ionotropic glutamate-receptor gene expression in hypothalamus: localization of AMPA, kainate, and NMDA receptor RNA with in situ hybridization. J. Comp. Neurol. 1994;343(3):428-444. DOI: 10.1002/cne.903430307 	
59. 	Verma P., Sharma A., Sodhi M., Thakur K., Kataria R.S., Niranjan S.K., Bharti V.K., Kumar P., Giri A., Kalia S., Mukesh M. Transcriptome analysis of circulating PBMCs to understand mechanism of high altitude adaptation in native cattle of Ladakh Region. Sci. Rep. 2018;8(1):7681. DOI: 10.1038/s41598-018-25736-7 EDN: JPFCAI 	
60. 	Xiang R., Berg I.V.D., MacLeod I.M., Hayes B.J., Prowse-Wilkins C.P., Wang M., Bolormaa S., Liu Z., Rochfort S.J., Reich C.M., Mason B.A., Vander Jagt C.J., Daetwyler H.D., Lund M.S., Chamberlain A.J., Goddard M.E. Quantifying the contribution of sequence variants with regulatory and evolutionary significance to 34 bovine complex traits. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2019;116(39):19398-19408. DOI: 10.1073/pnas.1904159116 	
61. 	Xin Y.P., Zan L.S., Liu Y.F., Tian W.Q., Wang H.B., Cheng G., Li A.N., Yang W.C. Genetic diversity of Y-short tandem repeats in Chinese native cattle breeds. Genet. Mol. Res. 2014;13(4):9578-9587. DOI: 10.4238/2014.November.14.1 	
62. 	Xu Q., Wang Y.C., Liu R., Brito L.F., Kang L., Yu Y., Wang D.S., Wu H.J., Liu A. Differential gene expression in the peripheral blood of Chinese Sanhe cattle exposed to severe cold stress. Genet. Mol. Res. 2017;16(2):1-13. DOI: 10.4238/gmr16029593	
63. 	Yan C.L., Lin J., Huang Y.Y., Gao Q.S., Piao Z.Y., Yuan S.L., Chen L., Ren X., Ye R.C., Dong M., Zhang H.L., Zhou H.Q., Jiang X.X., Jin W.Z., Zhou X.M., Yan C.G. Population genomics reveals that natural variation in PRDM16 contributes to cold tolerance in domestic cattle. Zool. Res. 2022;43(2):275-284. DOI: 10.24272/j.issn.2095-8137.2021.360 EDN: VTXUQV 	
64. 	Yuan Y., Zhang Y., Zhang P., Liu C., Wang J., Gao H., Hoelzel A.R., Seim I., Lv M., Lin M., Dong L., Gao H., Yang Z., Caruso F., Lin W., da Fonseca R.R., Wang D., Wang X., Rasmussen M.H., Liu M., Zheng J., Zhao L., Campos P.F., Kang H., Iversen M., Song Y., Guo X., Guo J., Qin Y., Pan S., Xu Q., Meng L., Liu S., Lee S.M., Liu X., Xu X., Yang H., Fan G., Wang K., Li S. Comparative genomics provides insights into the aquatic adaptations of mammals. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2021;118(37):e2106080118. DOI: 10.1073/pnas.2106080118 EDN: GJUEAO 	
65. 	Yurchenko A., Yudin N., Aitnazarov R., Plyusnina A., Brukhin V., Soloshenko V., Lhasaranov B., Popov R., Paronyan I.A., Plemyashov K.V., Larkin D.M. Genome-wide genotyping uncovers genetic profiles and history of the Russian cattle breeds. Heredity (Edinb.). 2018; 120(2):125-137. DOI: 10.1038/s41437-017-0024-3 EDN: XXBPLN 	
66. 	Zheng J., Du M., Zhang J., Liang Z., Ahmad A.A., Shen J., Salekdeh G.H., Ding X. Transcriptomic and metabolomic analyses reveal inhibition of hepatic adipogenesis and fat catabolism in yak for adaptation to forage shortage during cold season. Front. Cell Dev. Biol. 2022;9:759521. DOI: 10.3389/fcell.2021.759521 EDN: EASENP 	
67. 	Zhou L., Ding X., Zhang Q., Wang Y., Lund M.S., Su G. Consistency of linkage disequilibrium between Chinese and Nordic Holsteins and genomic prediction for Chinese Holsteins using a joint reference population. Genet. Sel. Evol. 2013;45(1):7. DOI: 10.1186/1297-9686-45-7 EDN: QTQKSS
Выпуск
Другие статьи выпуска
Монография «Внутривидовое разнообразие твердой пшеницы (Triticum durum Desf.)» (Ляпунова, 2022) знакомит читателя с внутривидовой классификацией твердой пшеницы Triticum durum Desf., разработанной во Всероссийском институте генетических ресурсов растений им. Н. И. Вавилова (ВИР), и ее упрощенным аналогом, опубликованным ранее (Ляпунова, 2021). Классификация основана на системе рода Triticum L., созданной коллективом ученых под руководством известного тритиколога Владимира Филимоновича Дорофеева (Чикида, 2020) в отделе пшеницы ВИР и опубликованной в «Культурной флоре СССР. Т. 1. Пшеница» (Дорофеев и др., 1979)
Яровая мягкая пшеница ( Triticum aestivum L.) - основная зерновая культура Западно-Сибирского региона. В статье описан новый сорт яровой мягкой пшеницы Баганочка. С 2023 г. сорт включен в Государственный реестр селекционных достижений, допущенных к использованию по Западно-Сибирскому (десятому) региону. Достоинства нового сорта: высокая урожайность, стекловидность, устойчивость к неблагоприятным условиям произрастания, принадлежность к сильным пшеницам.
Наблюдаемые изменения климата не только приводят к варьированию гидротермических условий, но и сказываются на развитии растений, распространении и проявлении заболеваний. На сегодняшний день главная задача селекционера - создание сортов, устойчивых к стрессовым факторам и способных давать высокий и стабильный урожай. В работе представлены результаты оценки устойчивости образцов мягкой пшеницы из питомника КАСИБ-22 к основным листовым патогенам и пыльной головне. Цель исследования - иммунологический мониторинг сортов и линий российской и казахстанской селекции в условиях лесостепной зоны Приобья. Объектом исследований выбраны 44 образца пшеницы, полученные из различных регионов России и Казахстана в рамках программы челночной селекции КАСИБ. Полевые наблюдения в 2021-2022 гг. позволили выделить генотипы, обладающие высокой устойчивостью к местным популяциям возбудителей бурой ржавчины, пыльной головни и мучнистой росы. Так, комплексной устойчивостью к этим патогенам обладают Линия Пт-235, Линия Пт-311, Лютесценс 1462, Лютесценс 1486, Лютесценс 1489, Лютесценс 76-17. По результатам корреляционного анализа отмечена сильная отрицательная связь между урожайностью и развитием листовых патогенов. Более благоприятным для формирования высокой урожайности был 2021 г. Урожайность на уровне 51.0 ц/га и выше получена у генотипов Новосибирская 18, Линия Пт-311, KS 60/09-9 и Лютес ценс 71/10-4. В 2022 г. максимальная урожайность составила 46.9 ц/га (Лютесценс 1486). В качестве высокопродуктивных и обладающих высокой и средней устойчивостью к бурой ржавчине, мучнистой росе и пыльной головне отмечены селекционные образцы Линия Пт-311 (Курганский НИИСХ), Лютесценс 1462, Лютесценс 1486, Линия 1616ае14 (Самарский НИИСХ), Лютесценс 1356 (ИЦиГ СО РАН). Каждая из указанных линий представляет практическую ценность для селекции.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2025 год.
Издательство
- Издательство
- НИИТПМ
- Регион
- Россия, Новосибирск
- Почтовый адрес
- 630089, г. Новосибирск, ул. Б. Богаткова, 175/1, Метро "Золотая нива", Автобус "Молодежная, Кошурникова"
- Юр. адрес
- 630090, г. Новосибирск, пр-т Академика Лаврентьева, 10
- ФИО
- Рагино Юлия Игоревна (Руководитель)
- Контактный телефон
- +7 (383) 3730981
- Сайт
- https://iimed.ru/
 
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                     
                             
                            