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人类活动导致野生动物数量减少、分布范围收缩，遗传监测至关重要。研究人员对比微卫星和单核苷酸多态性（SNP）标记，分析 20 个野牛保护种群。结果显示，两种标记能提供相似保护见解，但 SNP 需精心选择。这为野牛遗传监测技术转变提供依据。
在广袤的北美大陆上，曾经数以千万计的北美平原野牛（Bison bison bison）肆意驰骋，它们是生态系统的关键物种，也是当地原住民文化和生计的重要组成部分。然而，过度捕猎和栖息地丧失，让它们在 19 世纪末濒临灭绝，数量锐减至不足 300 头。如今，虽然野牛数量有所回升，但现存的野牛大多被管理为分散、孤立的小种群，分布在有限的栖息地中，这使得它们面临着遗传侵蚀的风险，长期的遗传多样性维持成为难题。
为了更好地保护北美平原野牛，遗传监测成为关键手段。随着科技的飞速发展，遗传监测技术不断更新，从传统的微卫星标记逐渐向单核苷酸多态性（SNP）标记转变。不同的遗传标记可能会导致不同的管理决策，因此了解这两种标记在野牛遗传监测中的差异至关重要。美国鱼类和野生动物管理局（U.S. Fish and Wildlife Service）、美国地质调查局（U.S. Geological Survey）等机构的研究人员开展了相关研究，其成果发表在《Conservation Genetics》上，为野牛遗传监测技术的转变提供了重要依据。
研究人员采用了多种技术方法。在样本方面，收集了 20 个野牛保护种群（17 个联邦管理种群、1 个部落管理种群和 2 个加拿大管理种群）的毛发、血液和组织样本。对于微卫星数据，选取 52 个野牛特异性微卫星位点进行基因分型，通过聚合酶链反应（PCR）扩增，后续进行产物分析并处理数据。对于 SNP 数据，先优化选择部分个体，使用 83000 SNP 阵列进行基因分型，之后对数据进行严格筛选和过滤 。
在遗传多样性方面，研究发现多数野牛种群的遗传多样性高于经历严重种群瓶颈后的预期。微卫星数据的预期杂合度（HE）在M1数据集中为 0.479 - 0.665 ，SNP 数据集中为 0.249 - 0.320 。尽管 SNP 遗传多样性指标数值小于微卫星，但 SNP 数据精度更高，能更可靠地检测出不同种群遗传多样性的显著差异。
遗传分化研究中，微卫星数据（M1）的分化统计指标大多显著相关，且多数种群对显著分化。SNP 数据与微卫星数据相关性较高，但 SNP 的D和GST指标数值约为微卫星数据的101和2.51 。不过，SNP 数据精度高，能更好地区分种群间的分化程度。
通过主成分分析（PCA）和判别分析（DAPC）探究种群结构，两种方法结果基本一致，个体主要聚类到其来源种群，种群聚类反映其建立历史。但 SNP 数据形成的聚类更清晰，能更好地分辨种群关系。
研究还对 SNP 进行优化，发现较大的训练数据集能提高分配准确性，约 250 - 1000 个精心选择的 SNP 可提供与完整 SNP 数据集类似的推断。
综合来看，该研究表明北美平原野牛保护种群在当前管理策略下较好地维持了遗传多样性。微卫星和 SNP 数据在遗传监测中各有特点，虽然两者在遗传多样性和分化方面结果有较强一致性，但 SNP 数据在精度和分辨率上更具优势，不过使用 SNP 数据时需谨慎选择位点 。此外，随着技术发展，SNP 数据有望在野牛遗传监测中发挥更大作用，帮助我们更深入地了解野牛的遗传结构、基因功能，以及牛与野牛杂交等问题，为野牛的长期保护提供更有力的支持。
