Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading  Processing Request

Information-entropy approach to the analysis of genetic diversity of populations (analytical review) ; Информационно-энтропийный подход к анализу генетического разнообразия популяций (аналитический обзор)

Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading   Processing Request
اقرأ أكثر حفظ في قائمتي
  • معلومة اضافية
    • بيانات النشر:
      FARC North-East
    • الموضوع:
      2022
    • Collection:
      Agricultural Science Euro-North-East (E-Journal) / Аграрная наука Евро-Северо-Востока
    • نبذة مختصرة :
      The application of information-entropy analysis on real data is shown: 84 bulls of Jersey (n = 10), Ayrshire (n = 10), red Danish (n = 10), red Swedish (n = 9) breeds and Holstein ecotypes of German (n = 13), Dutch (n = 17) and North American (n = 15) breeding genotyped by 11 microsatellite loci. The Shannon information index for the combined breed samples was 1.695, the weighted average for the samples was 1.325, the inter-sample component (SHAP) was 0.370 nits or 21.8 % (all calculations according to GenAlEx 6.502). The total absolute diversity of Shannon was 5.45, averaged by samples – 3.76 effective alleles per locus, between breeds – 1.45 effective samples. The relative estimate of the differentiation of breed samples (D'β) was 36.2 % and was close to the «traditional» estimates for Hedrick, Jost and Ciao. The influence of within samples heterozygosity on SHAP estimates has not been established, but a positive trend of D'β-estimates has been noted. The matrix of paired genetic distances by breeds (D'β) and its 2D projection had a high correspondence with those by GST(NEI)-, FST(W&C)-, G"ST(HED)-, F'ST(W&C)-, DJOST-, DCHAO-measures (RMantel ≥ 0,94). Fixation indices (GST(NEI) and FST(W&C)) should be used to study the evolutionary stories of subdivided populations. To analyze the current structure of the genetic diversity of (sub)populations with an emphasis on dominant allele measures based on heterozygosity (G'ST(HED), F'ST(W&C), DJOST and DCHAO), if necessary, take into account all alleles – the Shannon measure (D'β). In conclusion, a family of Hill power measures of order q = 0, 1, 2 is considered for constructing diversity profiles containing all information about the distribution of alleles in a population. ; Показано применение информационно-энтропийного анализа на реальных данных: генотипированных по 11 микросателлитным локусам 84 быках джерсейской (n = 10), айрширской (n = 10), красной датской (n = 10), красной шведской (n = 9) пород и голштинских экотипов немецкой (n = 13), ...
    • File Description:
      application/pdf
    • Relation:
      https://www.agronauka-sv.ru/jour/article/view/982/551; Хедрик Ф. Генетика популяций. М.: Техносфера, 2003. 592 с.; Nei M. Analysis of gene diversity in subdivided populations. Proc. Nat. Acad. Sci. USA. 1973;70(12):3321-3323. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.70.12.3321; Jost L. Partitioning diversity into independent alpha and beta components. Ecology. 2007;88(10):2427-2439. DOI: https://doi.org/10.1890/06-1736.1; Jost L., Archer F., Flanagan S., Gaggiotti O., Hoban S., Latch E. Differentiation measures for conservation genetics. Evol. Appl. 2018;11(7):1139-1148. DOI: https://doi.org/10.1111/eva.12590; Weir B. S., Сockerham C. C. Estimating F-statistics for the analysis of population structure. Evolution. 1984;38(6):1358-1370. DOI: https://doi.org/10.2307/2408641; Meirmans P. G., Hedrick P. W. Assessing population structure: FST and related measures. Mol. Ecol. Res. 2011;11(1):5-18. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1755-0998.2010.02927.x; Jost L. GST and its relatives do not measure differentiation. Mol. Ecol. 2008;17(18):4015-4026. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2008.03887.x; Кузнецов В. М. F-статистики Райта: оценка и интерпретация. Проблемы биологии продуктивных животных. 2014;(4):80-104. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=22833217; Кузнецов В. М. Методы Нея для анализа генетических различий между популяциями. Проблемы биологии продуктивных животных. 2020;(1):91-110. DOI: https://doi.org/10.25687/1996-6733.prodanimbiol.2020.1.91-110; Кузнецов В. М. Сравнение методов оценки генетической дифференциации популяций по микросателлитным маркерам. Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2020;21(2):169-182. DOI: https://doi.org/10.30766/2072-9081.2020.21.2.169-182; Кузнецов В. М. Оценка генетической дифференциации популяций молекулярным дисперсионным анализом (аналитический обзор). Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2021;22(2):167-187. DOI: https://doi.org/10.30766/2072-9081.2021.22.2.167-187; Lewontin R. C. The apportionment of human diversity. J. Evol. Biol. 1972;6:381-398. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4684-9063-3_14; Hill M. O. Diversity and evenness: A unifying notation and its consequence. Ecology. 1973;54(2):427-432. DOI: https://doi.org/10.2307/1934352; Shannon C. E. A Mathematical Theory of Communication. Reprinted with corrections from. The Bell System Technical Journal. 1948;27(3):379-423, 623-656. URL: https://people.math.harvard.edu/~ctm/home/text/others/shannon/entropy/entropy.pdf; Ashby W. R. An introduction to cybernetics. Chapman & Hall LTD, ondon, 1956. 295 p. URL: https://archive.org/details/introductiontocy00ashb/page/294/mode/2up; Corso G., Ferreira G. M. F., Lewinsohn T. M. Mutual Information as a General Measure of Structure in Interaction Networks. Entropy 2020;22(5): 528. DOI: https://doi.org/10.3390/e22050528; Sheldon A. L. Equitability indices: Dependence on the species count. Ecology. 1969;50(3): 466-467. DOI: https://doi.org/10.2307/1933900; Sherwin W. B. Entropy and Information Approaches to Genetic Diversity and its Expression: Genomic Geography. Entropy. 2010;12(7):1765-1798. DOI: https://doi.org/10.3390/e12071765; Харзинова В. Р., Гладырь Е. А., Федоров В. И., Романенко Т. М., Шимит Л. Д., Лайшев К. А., Калашникова Л. А., Зиновьева Н. А. Разработка мультиплексной панели микросателлитов для оценки достоверности происхождения и степени дифференциации популяций северного оленя Rangifer Tarandus. Сельскохозяйственная биология. 2015;50(6):756-765. DOI: https://doi.org/10.15389/agrobiology.2015.6.756rus; Денискова Т. Е., Гладырь Е. А., Зиновьева Н. А. Характеристика некоторых российских пород овец по микросателлитным маркерам. Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2016;(9-1):24-29. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26704429; Rossetto M., Kooyman R., Sherwin W. B., Jones R. Dispersal limitations, rather than bottlenecks or habitat specificity, can restrict the distribution of rare and endemic rainforest trees. Amer. J Botany. 2008;95(3):321 -329. DOI: https://doi.org/10.3732/ajb.95.3.321; Peakall R., Smouse P. E. GENALEX 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research. Molecular Ecology 2006;6(1):288-295. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x; Peakall R., Smouse P. E. GenAlEx 6.5: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research – an update. Bioinformatics. 2012;28(19):2537-2539. DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts460; Smouse P. E., Whitehead M., Peakall R. An informational diversity framework, illustrated with sexually deceptive orchids in early stages of speciation. Mol. Ecol. Resour. 2015;15(6):1375-1384. DOI: https://doi.org/10.1111/1755-0998.12422; STATGRAPHICS® Centurion XVI User Manual. By StatPoint Technologies, Inc. 2010. 297 р.; Kimura M., Crow J. F. The number of alleles that can be maintained in a finite population. Genetics. 1964;49(4):725-738. DOI: https://doi.org/10.1093/genetics/49.4.725; Jost L. Entropy and diversity. Oikos. 2006;113(2):363-375. DOI: https://doi.org/10.1111/j.2006.0030-1299.14714.x; Sherwin W. B., Jabot F., Rush R., Rossetto M. Measurement of biological information with applications from genes to landscapes. Molec. Ecol. 2006;15(10):2857-2869. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-294x.2006.02992.x; Chao A., Ma K. H., Hsieh T. C., Chiu C. H. Online Program SpadeR (Species-richnessPrediction And Diversity Estimationin R). Program and User’s Guide. 2015. URL: http://chao.stat.nthu.edu.tw/wordpress/software_download/; Ma L., Ji Y-J., Zhang D-X. Statistical measures of genetic differentiation of populations: Rationales, history and current states. Current Zoology. 2015;61(5):886-897. DOI: https://doi.org/10.1093/czoolo/61.5.886; Доцев А. В., Сермягин А. А., Шахин А. В., Паронян И. А., Племяшов К. В., Рейер Х., Виммерс К., Брем Г., Зиновьева Н. А. Оценка современного состояния генофонда холмогорской и чернопестрой пород крупного рогатого скота на основе полногеномного SNP-анализа. Вавиловский журнал генетики и селекции. 2018;22(6):742-747. DOI: https://doi.org/10.18699/VJ18.418; Волкова В. В., Романенкова О. С., Денискова Т. Е., Мишина А. И., Костюнина О. В., Зиновьева Н. А. Характеристика аллелофонда холмогорской породы крупного рогатого скота с использованием STR-маркеров. Молочное и мясное скотоводство. 2019;(7): 3-7. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=41852279; Abdelmanova A. S., Kharzinova V. R., Volkova V. V., Mishina A. I., Dotsev A. V., Sermyagin A. A., Boronetskaya O. I., Petrikeeva L. V., Chinarov R. Yu., Brem G., Zinovieva N. A. Genetic diversity of the historical and modern populations of Russian cattle breeds revealed by microsatellite analysis. Genes. 2020;11(8):940. DOI: https://doi.org/10.3390/genes11080940; Трипольский К. С. Курсъ скотоводства. Руководство къ разведенiю рогатаго скота, овецъ, лошадей и свиней. Часть 2. Частное скотоводство. С.-Петербургъ: Изданiе А. Ф. Деврiена, 1875. 429 с.; Ricotta C. On parametric evenness measures. J. of Theoret. Biol. 2003;222(2):189-197. DOI: https://doi.org/10.1016/S0022-5193(03)00026-2; Gaggiotti O. E., Chao A., Peres-Neto P., Chiu C-H., Edwards C., Fortin M-J., Jost L., Richards C. M., Selkoe K. A. Diversity from genes to ecosystems: A unifying framework to study variation across biological metrics and scales. Evol Appl. 2018;11(7):1176-1193. DOI: https://doi.org/10.1111/eva.12593; https://www.agronauka-sv.ru/jour/article/view/982
    • الرقم المعرف:
      10.30766/2072-9081.2022.23.2.159-173
    • Rights:
      Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access). ; Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
    • الرقم المعرف:
      edsbas.15D48E98