| Название НИОКТР |
Новые полиморфизмы в перспективных генах-кандидатах мясной продуктивности, выявленные методом полногеномного секвенирования и их использование в качестве молекулярно-генетических маркеров при селекции овец российских пород
|
| Аннотация |
Актуальность проекта связана с растущей потребностью в высококачественной баранине у переработчиков мясной продукции для российского рынка и экспорта за рубеж. На Северном Кавказе работают несколько перерабатывающих предприятий, но овцеводы не могут покрыть их потребности. Это связано с недостаточной мясной продуктивностью поголовья овец в Ставропольском крае. Экономическая ситуация диктует необходимость повышения мясной продуктивности российских пород овец мериносового направления с использованием современных генетических методов в селекционном процессе. В связи с отсутствием на сегодняшний день методик генотипирования овец по полиморфизмам генов, влияющих на мясную продуктивность, селекцию приходится вести традиционными методами. Проект направлен на поиск генов, влияющих на прижизненные и убойные показатели продуктивности у российских пород овец мериносового направления: джалгинский меринос, российский мясной меринос и манычский меринос. Научной базой для исследования являются полученные нами ранее данные по генотипированию с использованием ДНК-биочипов Illumina и наша собственная база данных генотипов по результатам полногеномного секвенирования ДНК. Наличие такого научного задела и собственных данных о строении геномов овец существенно сократит стоимость проводимых исследований и сроки, необходимые для получения конечного результата. На основании ранее полученных данных будут выбраны не менее 5 новых генов-кандидатов, расположенных в наиболее достоверно связанных с продуктивными качествами локусах у трех пород мериносового направления. В список обязательно войдут гены RTL8A, RIMS2, P4HA3, FRY, FRMPD4. Также перечень генов будет расширен в процессе биоинформационного анализа получаемых результатов. По данным полногеномного секвенирования будет изучена структура выбранных генов, определены полиморфизмы, влияющие на функциональную активность генов и встречающиеся в достаточном количестве в исследуемых породах. Для выбранных полиморфизмов будут сконструированы тест-системы на основе ПЦР, позволяющие достаточно быстро и дешево проводить обследование большого количества животных. Будет выполнено расширенное обследование животных трех исследуемых пород с определением промеров статей, расчетом селекционных индексов и оценке убойных показателей выхода баранины. Также планируется углубленное исследование качества мяса с использованием гистологических и гистохимических методов. Таким образом, планируется расширить выборку до 300 голов в каждой из трех пород на втором году исследования и еще на 900 образцов – на третьем. Все обследованные животные будут генотипированы с использованием разработанных нами тест-систем и будет сделан окончательный вывод о возможности использования обнаруженных нами полиморфизмов в генах в качестве маркеров продуктивности при селекционной работе. Третий год исследований будет посвящен изучению ассоциаций предлагаемых полиморфизмов с микроструктурными параметрами мяса исследуемых животных. Также планируется сравнить частоты встречаемости аллельных вариантов полиморфизмов у двух поколений животных для оценки влияния проводимой селекционной работы и определения дальнейших направлений рационального скрещивания. Научная новизна проекта связана с планируемым исследованием впервые нами обнаруженных генов-кандидатов, влияющих на продуктивные качества у обособленной группы пород овец, адаптированной к условиям сухих степей Юга России. Нами впервые проведено полногеномное секвенирование изучаемых мериносовых пород, которое позволит обнаружить все имеющиеся полиморфизмы в генах продуктивности, в том числе – ранее не известные, отсутствующие в международных база данных. Некоторые из них могут оказаться уникальными и не встречаться больше ни у одной из пород овец в мире. Главным же итогом работы должна стать впервые предложенная методика генотипирования с использование разработанных нами тест-систем для повышения мясной продуктивности овец российских пород.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
7500.0
|
| Дата начала |
2025-04-17
|
| Дата окончания |
2027-12-31
|
| Номер контракта |
25-16-20051
|
| Дата контракта |
2025-04-17
|
| Количество отчетов |
3
|
| УДК |
636:59
|
| Количество просмотров |
4
|
| Руководитель работы |
Криворучко Александр Юрьевич
|
| Руководитель организации |
Алиханов Анатолий Алиевич
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
|
| Заказчик |
Российский научный фонд
|
| Федеральная программа |
—
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-06-24 13:17:08 UTC, 2025-06-24 13:17:08 UTC
|
| ОКПД |
Услуги, связанные с работами в животноводстве прочие, не включенные в другие группировки
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
ген; генетика; ДНК; полиморфизм; GWAS; геномная селекция; геном; полногеномный поиск ассоциаций; мышечная ткань; маркер-ассоциированная селекция
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Фундаментальное исследование
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
68.39.31 - Овцеводство; 68.39.19 - Продуктивность сельскохозяйственных животных; 68.03.05 - Биология сельскохозяйственных животных
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Селекция с помощью маркеров
|
| Приоритеты научно-технического развития |
г) переход к высокопродуктивному и экологически чистому агро- и аквахозяйству, разработку и внедрение систем рационального применения средств химической и биологической защиты сельскохозяйственных растений и животных, хранение и эффективную переработку сельскохозяйственной продукции, создание безопасных и качественных, в том числе функциональных, продуктов питания;
|
| Регистрационные номера |
ikrbs: {'card_list': [{'id': 'SDXJAO9PRZZVUH60F53PGMM7'}]}
|
