vetpressАграрная наукаAgrarian science0869-81552686-701XРедакция журнала "Аграрная наука"10.32634/0869-8155-2025-401-12-99-105vetpress-3941Research ArticleЗООТЕХНИЯZOOTECHNICSХарактеристика генетической структуры и разнообразия российской популяции свиней венгерской породы мангалица на основе полногеномного SNP-генотипированияCharacterization of genetic structure and diversity of the Russian population of Hungarian Mangalica pigs based on whole-genome SNP genotypinghttps://orcid.org/0000-0002-8067-0404ХарзиноваВ. Р.KharzinovaV. R.

Вероника Руслановна Харзинова, кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник 

Дубровицы, 60, г. о. Подольск, Московская обл., 142132 

Veronika Ruslanovna Kharzinova, Candidate of Biological Sciences, Leading Researcher 

60 Dubrovitsy 60, Podolsk Municipal District, Moscow Region, 142132 

veronika0784@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4054-120XЦыбА. М.TsybA. M.

Антон Михайлович Цыб, аспирант 

Дубровицы, 60, г. о. Подольск, Московская обл., 142132 

Anton Mikhailovich Tsyb, Graduate Student 

60 Dubrovitsy 60, Podolsk Municipal District, Moscow Region, 142132 

senior.tsyb@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4752-0727АбдельмановаА. С.AbdelmanovaA. S.

Александра Сергеевна Абдельманова, доктор биологических наук, старший научный сотрудник 

Дубровицы, 60, г. о. Подольск, Московская обл., 142132 

Alexandra Sergeevna Abdelmanova, Doctor of Biological Sciences, Senior Researcher 

60 Dubrovitsy 60, Podolsk Municipal District, Moscow Region, 142132 

abdelmanova@vij.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0324-3580БакоевН. Ф.BakoevN. F.

Некруз Фарходович Бакоев, кандидат сельскохозяйственных наук, научный сотрудник 

Дубровицы, 60, г. о. Подольск, Московская обл., 142132 

Nekruz Farkhodovich Bakoev, Candidate of Agricultural Sciences, Research Associate 

60 Dubrovitsy 60, Podolsk Municipal District, Moscow Region, 142132 

nekruz82@bk.ruhttps://orcid.org/0009-0006-1061-2715ЧурбаковаН. А.ChurbakovaN. A.

Надежда Александровна Чурбакова, аспирант 

Дубровицы, 60, г. о. Подольск, Московская обл., 142132 

Nadezhda Aleksandrovna Churbakova, Graduate Student 

60 Dubrovitsy 60, Podolsk Municipal District, Moscow Region, 142132 

nadushik95@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4017-6863ЗиновьеваН. А.ZinovievaN. A.

Наталия Анатольевна Зиновьева, доктор биологических наук, профессор, академик Российской академии наук, директор 

Дубровицы, 60, г. о. Подольск, Московская обл., 142132 

Natalia Anatolievna Zinovieva, Doctor of Biological Sciences, Professor, Academician of the Russian Academy of Sciences, Director 

60 Dubrovitsy 60, Podolsk Municipal District, Moscow Region, 142132 

n_zinovieva@mail.ruФедеральный исследовательский центр животноводства — ВИЖ им. академика Л.К. ЭрнстаРоссияL.K. Ernst Federal Research Center for Animal HusbandryRussian Federation20251312202501299105Copyright © Харзинова В.Р., Цыб А.М., Абдельманова А.С., Бакоев Н.Ф., Чурбакова Н.А., Зиновьева Н.А., 20252025Харзинова В.Р., Цыб А.М., Абдельманова А.С., Бакоев Н.Ф., Чурбакова Н.А., Зиновьева Н.А.Kharzinova V.R., Tsyb A.M., Abdelmanova A.S., Bakoev N.F., Churbakova N.A., Zinovieva N.A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vetpress.ru/jour/article/view/3941

Современное промышленное свиноводство основано на высокопродуктивных породах, однако глобализация селекции снизила генетическое разнообразие, повысив уязвимость отрасли. В этом контексте аборигенные породы, такие как мангалица, представляют ценность благодаря уникальным адаптивным и продуктивным качествам. Ранее проведенные генетические исследования данной породы ограничивались микросателлитными и митохондриальными маркерами. Однако в условиях развития современных геномных технологий особую актуальность имеет применение SNP-анализа. В данной работе впервые применен SNP-анализ для оценки генетического разнообразия российской популяции мангалицы в сравнении с венгерской популяцией и коммерческими породами (дюрок, крупная белая, ландрас), а также дикими кабанами. Полученные результаты показали, что российская популяция мангалицы сохраняет высокую генетическую изменчивость (HO = 0,337 ± 0,001, AR = 1,952 ± 0,001), превышающую показатели исходной венгерской группы (HO = 0,218 ± 0,001). PCA-анализ подтвердил близость российской и венгерской популяций мангалицы, а также отсутствие гибридизации с коммерческими породами. Кластерный анализ выявил генетический компонент дикого кабана, что соответствует истории формирования породы. Российская популяция мангалицы генетически соответствует венгерской и может служить ценным ресурсом для селекции, особенно в условиях адаптации к низким температурам. Полученные данные важны для сохранения биоразнообразия и развития специализированного свиноводства. 

Modern industrial pig farming is based on highly productive breeds, however the globalization of breeding has reduced genetic diversity, increasing the vulnerability of the industry. In this context, native breeds such as the Hungarian Mangalitsa are valuable due to their unique adaptive and productive qualities. Previous genetic studies of this breed were limited to microsatellite and mitochondrial markers. However, in the context of the development of modern genomic technologies, the use of SNP analysis is of particular relevance. This study is the first to use SNP analysis to assess the genetic diversity of the Russian Mangalitsa population in comparison with the Hungarian population and commercial breeds (Duroc, Large White, Landrace), as well as wild boar. The obtained results showed that the Russian population of Mangalitsa retains high genetic variability (HO = 0,337 ± 0,001, AR = 1,952 ± 0,001), exceeding the indicators of the original Hungarian group (HO = 0,218 ± 0,001). PCA analysis confirmed the closeness of Russian and Hungarian Mangalitsa, as well as the absence of hybridization with commercial breeds. Cluster analysis revealed a genetic component of wild boar, which corresponds to the history of the breed formation. The Russian population of Mangalitsa is genetically similar to the Hungarian one and can serve as a valuable resource for selection, especially in conditions of adaptation to low temperatures. The data obtained are important for the conservation of biodiversity and the development of specialized pig breeding. 

кабанысвиньилокальные породыгенетическое разнообразиемангалицаSNP-генотипированиеwild boarspigslocal breedsgenetic diversityMangalicaSNP genotypingРабота выполнена при поддержке РНФ, проект № 23-46-00014.The research was supported by the Russian Science Foundation, Project No. 23-46-00014.ReferencesПавлова С.В., Козлова Н.А., Мышкина М.С., Щавликова Т.Н. Генетический потенциал племенного свиноводства в настоящее время. Эффективное животноводство. 2021; (9): 81–83.https://elibrary.ru/fwwdvcPavlova S.V., Kozlova N.A., Myshkina M.S., Shchavlikova T.N.Genetic potential of breeding pigs at present. Effektivnoyezhivotnovodstvo. 2021; (9): 81–83 (in Russian).https://elibrary.ru/fwwdvcNguyen A.T., Kövér G., Tóth P., Curik I., Bokor Á., Nagy I. Population Subdivision and Migration Assessment of Mangalica Pig Breeds Based on Pedigree Analysis. Animals. 2024; 14(4): 653.https://doi.org/10.3390/ani14040653Nguyen A.T., Kövér G., Tóth P., Curik I., Bokor Á., Nagy I. PopulationSubdivision and Migration Assessment of Mangalica Pig BreedsBased on Pedigree Analysis. Animals. 2024; 14(4): 653.https://doi.org/10.3390/ani14040653Полковникова В.И. Биологические, этологические особенности свиней породы венгерская мангалица. Пермский аграрный вестник. 2021; (1): 84–92. https://doi.org/10.47737/2307-2873_2021_33_84Polkovnikova V.I. Biological, ethological features of the HungarianMangalica swine. Perm Agrarian Journal. 2021; (1): 84–92(in Russian).https://doi.org/10.47737/2307-2873_2021_33_84Roberts M.M., Perkins S.D., Anderson B.L., Sawyer J.T., Brandebourg T.D. Characterization of Growth Performance, Pork Quality, and Body Composition in Mangalica Pigs. Foods. 2023; 12(3):554. https://doi.org/10.3390/foods12030554Roberts M.M., Perkins S.D., Anderson B.L., Sawyer J.T.,Brandebourg T.D. Characterization of Growth Performance, PorkQuality, and Body Composition in Mangalica Pigs. Foods. 2023; 12(3):554.https://doi.org/10.3390/foods12030554Харзинова В.Р., Костюнина О.В., Карпушкина Т.В., Быкова О.А., Зиновьева Н.А. Изучение популяционной структуры и генетического разнообразия свиней породы венгерская мангалица на основе анализа микросателлитов. Аграрный вестник Урала. 2019; (7): 77–81. https://doi.org/10.32417/article_5d52b081b3e348.43320197Kharzinova V.R., Kostyunina O.V., Karpushkina T.V., Bykova O.A.,Zinovieva N.A. The study of the population structure and geneticdiversity of Hungarian Mangalica breed of pigs based onmicrosatellites analysis. Agrarian Bulletin of the Urals. 2019; (7):77–81 (in Russian).https://doi.org/10.32417/article_5d52b081b3e348.43320197Addo S., Jung L. An insight into the runs of homozygosity distribution and breed differentiation in Mangalitsa pigs. Frontiers in Genetics. 2022; 13: 909986. https://doi.org/10.3389/fgene.2022.909986Addo S., Jung L. An insight into the runs of homozygositydistribution and breed differentiation in Mangalitsa pigs. Frontiersin Genetics. 2022; 13: 909986.https://doi.org/10.3389/fgene.2022.909986Schachler K., Distl O., Metzger J. Tracing selection signatures in the pig genome gives evidence for selective pressures on a unique curlyhair phenotype in Mangalitza. Scientific Reports. 2020; 10: 22142. https://doi.org/10.1038/s41598-020-79037-zSchachler K., Distl O., Metzger J. Tracing selection signatures in thepig genome gives evidence for selective pressures on a unique curlyhair phenotype in Mangalitza. Scientific Reports. 2020; 10: 22142.https://doi.org/10.1038/s41598-020-79037-zIacolina L. et al. Genomic diversity and differentiation of a managed island wild boar population. Heredity. 2016; 116(1): 60–67. https://doi.org/10.1038/hdy.2015.70Iacolina L. et al. Genomic diversity and differentiation of a managedisland wild boar population. Heredity. 2016; 116(1): 60–67.https://doi.org/10.1038/hdy.2015.70Yang B. et al. Genome-wide SNP data unveils the globalization of domesticated pigs. Genetics Selection Evolution. 2017; 49: 71. https://doi.org/10.1186/s12711-017-0345-yYang B. et al. Genome-wide SNP data unveils the globalizationof domesticated pigs. Genetics Selection Evolution. 2017; 49: 71.https://doi.org/10.1186/s12711-017-0345-yLukić B. et al. Conservation Genomic Analysis of the Croatian Indigenous Black Slavonian and Turopolje Pig Breeds. Frontiersin Genetics. 2020; 11: 261. https://doi.org/10.3389/fgene.2020.00261Lukić B. et al. Conservation Genomic Analysis of the CroatianIndigenous Black Slavonian and Turopolje Pig Breeds. Frontiersin Genetics. 2020; 11: 261.https://doi.org/10.3389/fgene.2020.00261Purcell S. et al. PLINK: a tool set for whole-genome association and population-based linkage analyses. American Journal of Human Genetics. 2007; 81(3): 559–575. https://doi.org/10.1086/519795Purcell S. et al. PLINK: a tool set for whole-genome associationand population-based linkage analyses. American Journal of HumanGenetics. 2007; 81(3): 559–575.https://doi.org/10.1086/519795Keenan K., Mcginnity P., Cross T.F., Crozier W.W., Prodöhl P.A. diveRsity: аn R package for the estimation and exploration of population genetics parameters and their associated errors. Methods in Ecology and Evolution. 2013; 4(8): 782–788. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12067Keenan K., Mcginnity P., Cross T.F., Crozier W.W., Prodöhl P.A.diveRsity: аn R package for the estimation and explorationof population genetics parameters and their associated errors.Methods in Ecology and Evolution. 2013; 4(8): 782–788.https://doi.org/10.1111/2041-210X.12067Francis R.M. POPHELPER: an R package and web app to analyse and visualize population structure. Molecular Ecology Resources.2017; 17(1): 27–32. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12509Francis R.M. POPHELPER: an R package and web app to analyseand visualize population structure. Molecular Ecology Resources.2017; 17(1): 27–32.https://doi.org/10.1111/1755-0998.12509Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Cham: Springer. 2016; XVI: 260. ISBN 978-3-319-24275-0 https://doi.org/10.1007/978-3-319-24277-4Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Cham:Springer. 2016; XVI: 260.ISBN 978-3-319-24275-0https://doi.org/10.1007/978-3-319-24277-4Alexander D.H., Novembre J., Lange K. Fast model-based estimation of ancestry in unrelated individuals. Genome Research.2009; 19(9): 1655–1664. https://doi.org/10.1101/gr.094052.109Alexander D.H., Novembre J., Lange K. Fast model-basedestimation of ancestry in unrelated individuals. Genome Research.2009; 19(9): 1655–1664.https://doi.org/10.1101/gr.094052.109Харзинова В.Р. и др. Генетическое разнообразие и филогенетические взаимосвязи пород свиней, разводимых в России, на основе анализа полиморфизма D-петли мтДНК. Генетика. 2022; 58(8): 920–932. https://doi.org/10.31857/S0016675822080045Kharzinova V.R. et al. Genetic Diversity and PhylogeneticRelationships of Russian Pig Breeds Based on the Analysis of mtDNAD-Loop Polymorphism Russian Journal of Genetics. 2022; 58(8):944–954.https://doi.org/10.1134/S102279542208004X

The authors declare that there are no conflicts of interest present.