Study of Population Genetic Structure of Atlantic Chub Mackerel Scomber colias Gmelin, 1789 (Scombridae) in the Central-East Atlantic

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A study of genetic diversity in groups of Atlantic Сhub mackerel from the waters of the Central-East Atlantic was carried out on the basis of seven microsatellite loci. All loci were polymorphic, the estimates of expected heterozygosity varied from 0.021 to 0.914. For all studied samples of Atlantic Сhub mackerel, a heterozygosity deficiency was identified, associated with the presence of null alleles in four of the seven studied microsatellite loci. A low but significant value of genetic differentiation was obtained, calculated for all loci (θ = 0.0052), which, presumably, may also be associated with the violation of panmixia due to the formation of individual subpopulations as a result of the uneven impact of fishing in different localities.

About the authors

A. N. Stroganov

Moscow State University, Department of Ichthyology

Author for correspondence.
Email: andrei_str@mail.ru
Russia, 119234, Moscow

A. I. Nikitenko

Branch for Freshwater Fisheries of the All-Russian Research Institute of Fisheries and Oceanography (VNIRO)

Email: andrei_str@mail.ru
Russia, 141821, Moscow oblast, pos. Rybnoe

T. A. Rakitskaya

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences Russian Academy of Sciences

Email: andrei_str@mail.ru
Russia, 119991, Moscow

V. A. Belyaev

All-Russian Research Institute of Fisheries and Oceanography (VNIRO)

Email: andrei_str@mail.ru
Russia, 107140, Moscow

References

  1. Парин Н.В., Евсеенко С.А., Васильева Е.Д. Рыбы морей России: аннотированный каталог. М.: Тов-во науч. изданий КМК, 2014. 733 с.
  2. Muniz A.A., Moura A., Triay-Portella R. et al. Population structure of the chub mackerel (Scomber colias) in the North-east Atlantic inferred from otolith shape and body morphometrics // Marine and Freshwater Res. 2020. V. 72. № 3. P. 341–352. https://doi.org/10.1071/MF19389
  3. Allaya H., Hattour A., Hajjej G., Trabelsi M. Biologic characteristics of Scomber japonicus (Houttuyn, 1782) in Tunisian waters (central Mediterranean Sea) // African J. Biotechnol. 2013. V. 12. P. 3040–3048. https://doi.org/10.5897/AJB12.2723
  4. Allaya H., Ben Faleh A., Rebaya M. et al. Identification of Atlantic chub mackerel Scomber colias population through the analysis of body shape in Tunisian waters // Cah. Biol. Mar. 2016. V. 57. P. 195–207.
  5. Scoles D.R., Collette B.C., Graves J.E. Global phylogeography of mackerels of the genus Scomber // Fisheries Bulletin. 1998. V. 96. P. 823–842.
  6. Catanese G., Manchado M., Infante C. Evolutionary relatedness of mackerels of the genus Scomber based on complete mitochondrial genomes: Strong support to the recognition of Atlantic Scomber colias and Pacific Scomber japonicus as distinct species // Gene. 2010. V. 452. P. 35–43. https://doi.org/10.1016/j.gene.2009.12.004
  7. Zardoya R., Castilho R., Grande C. et al. Differential population structuring of two closely related fish species, the mackerel (Scomber scombrus) and the chub mackerel (Scomber japonicus), in the Mediterranean Sea // Mol. Ecol. 2004. V. 13. P. 1785–1798.
  8. Rodríguez-Ezpeleta N., Bradbury I.R., Mendibil I. et al. Population structure of Atlantic mackerel inferred from RAD-seq-derived SNP markers: Effects of sequence clustering parameters and hierarchical SNP selection // Mol. Ecol. Resources. 2016. V. 16. I. 4. P. 991–1001. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12518
  9. Zeng L., Cheng Q. Thirty novel microsatellite markers for the coastal pelagic fish, Scomber japonicus (Scombridae) // J. Genet. 2012. V. 91. P. e64–e68.
  10. Маниатис Т., Фрич Э., Cэмбрук Дж. Методы генетической инженерии. Молекулярное клонирование. М.: Мир, 1984. 480 с.
  11. Weir B.S. Genetic Data Analysis II. Methods for Discrete Population Genetic Data. Massachusets: Sinauer Ass. Sunderland, 1996. 445 p.
  12. Lewis P.O., Zaykin D. Genetic Data Analysis: Computer program for the analysis of allelic data. Version 1.0 (d 16c). 2001. Free program distributed by the authors over the internet from. http://lewis.eeb.unconn.edu/lewishome/software.html
  13. Nei M. Estimation of average heterozygosity and genetic distance from a small number of individuals // Genetics. 1978. V. 89(3). P. 583–590.
  14. Ивантер Э.В., Коросов А.В. Введение в количественную биологию. Петрозаводск: Петр. ГУ, 2003. 304 с.
  15. Rice W.R. Analyzing tables of statistical tests // Evolution. 1989. V. 43. P. 223–225.
  16. Rousset F. Genepop 007: A complete reimplementation of the genepop software for Windows and Linux // Mol. Ecol. Res. 2008. V. 8. P. 103–106. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2007.01931.x
  17. Piry S., Luikart G., Conuet J.M. Bottleneck: A computer program for detecting recent reduction in the effective population size using allele frequency data // J. Hered. 1999. V. 90. P. 502–503.
  18. Van Oosterhout C., Hutchinson W.F., Wills D.P.M., Shipley P. MICROCHECKER: Software for identifying and correcting genotyping errors in microsatellite data // Mol. Ecol. Notes. 2004. V. 4. P. 535–538.
  19. Chapuis M.P., Estoup A. Microsatellite null alleles and estimation of population differentiation // Mol. Biol. Evol. 2007. V. 24. P. 621–631. https://doi.org/10.1093/molbev/msl191
  20. Кордичева С.Ю., Рубцова Г.А., Шитова М.В. и др. Выявление нуль-аллелей в микросателлитном локусе кеты (Onсorhynсhus keta Walbaum) // Генетика. 2010. Т. 46. № 8. С. 1143–1147.
  21. Смирнова М.А., Орлова С.Ю., Калчугин П.В. и др. Особенности популяционной структуры тихоокеанской трески Gadus macrocephalus южной части ареала на основе микросателлитного анализа // Генетика. 2018. Т. 54. № 6. С. 661–670.
  22. Савенков В.В., Шпигальская Н.Ю., Варкентин А.И. и др. Дифференциация минтая (Theragra chalcogramma) Охотского моря по микросателлитным локусам // Исследов. водных биол. ресурсов Камчатки и северо-западной части Тихого океана. 2018. Вып. 48. С. 5–18.
  23. Семенова А.В., Строганов А.Н., Афанасьев К.И. и др. Микросателлитная изменчивость тихоокеанской сельди Clupea pallasii Valenciennes 1847 Охотского и Берингова морей // Генетика. 2018. Т. 54. № 3. С. 349–360.
  24. Семенова А.В., Строганов А.Н., Бугаев А.В. и др. Анализ изменчивости микросателлитных локусов в популяциях азиатской зубастой корюшки Osmerus dentex Восточной и Западной Камчатки // Генетика. 2019. Т. 55. № 1. С. 70–80. https://doi.org/10.1134/S0016675819010041
  25. Zhan A., Hu J., Hu X. et al. Construction of microsatellite-based linkage maps and identification of size-related quantitative trait loci for Zhikong scallop (Chlamys farreri) // Animal Genet. 2009. № 40. P. 821–831. https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2009.01920.x
  26. Шубина Е.А., Пономарева Е.В., Глубоков А.И. Популяционно-генетический анализ минтая Theragra chalcogramma (Teleostei, Gadidae) из Беренгового и Охотского морей // Мол. биология. 2009. Т. 43. № 5. С. 918–930. https://doi.org/10.1134/S0026898409050164
  27. Кордичева С.Ю. Нуль-аллели в микросателлитных локусах кеты (Oncorhynchus keta Walbaum). Дис. … канд. биол. наук. М.: ИОГен РАН. 2011. 120 с.
  28. Ellegren H. Microsatellites: Simple sequences with complex evolution // Nature Rev. Genet. 2004. V. 5. P. 435–445.
  29. Тетерина В.И., Суханова Л.В., Кирильчик С.В. Полиморфизм микросателлитной ДНК эндемичного рода рыб оз. Байкал – голомянок (Comephorus lacepede, 1801) // Экол. генетика. 2007. Т. 5. № 2. С. 50–57.
  30. Collette B.B., Nauen C.E. FAO Species Catalogue. Scombrids of the World. An Annotated and Illustrated Catalogue of Tunas, Mackerels, Bonitos and Related Species Known to Date. FAO Fish. Synop. № 125. Italy, Rome: FAO, 1983. V. 2. 137 p.
  31. Collette B.B. Family Scombridae Rafinesque 1815 – Mackerels, Tunas, and Bonitos. Calif. Acad. Sci. Annotated Check lists of Fishes. № 19. USA, San Francisco: California Acad. of Sci., 2003. 28 p.
  32. Галинская Т.В., Щепетов Д.М., Лысенков С.Н. Предубеждения о микросателлитных исследованиях и как им противостоять // Генетика. 2019. Т. 55. № 6. С. 617–632. https://doi.org/10.1134/S0016675819060043
  33. Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования: учебное пособие. М.: КДУ, 2006. 157 с.
  34. Хрусталева А.М., Кловач Н.В. О морфологической и генетической гетерогенности нерки Oncorhynchus nerka (Salmonidae) крупных озерно-речных систем Восточной и Западной Камчатки // Вопр. ихтиологии. 2019. Т. 59. № 6. С. 640–650. https://doi.org/10.1134/S0042875219060055
  35. Животовский Л.А. Популяционная биометрия. М.: Наука, 1991. 276 с.
  36. Кузнецов В.М. F-статистики Райта: оценка и интерпретация // Пробл. биол. продуктивных животных. 2014. Т. 4. С. 80–104.
  37. Slatkin M. Gene flow in natural populations // Ann. Rev. Ecol. Syst. 1985. V. 16. P. 393–430.
  38. Строганов А.Н., Орлов А.М., Семенова А.В., Орлова С.Ю. Формирование популяционной структуры атлантической трески Gadus morhua Linnaeus, 1758 в четвертичном периоде // Биология моря. 2019. Т. 45. № 1. С. 17–24. https://doi.org/10.1134/S0134347519010091
  39. Алтухов Ю.П. Генетические процессы в популяциях. М.: Наука, 1989. 328 с.
  40. Алтухов Ю.П. Динамика генофондов при антропогенных воздействиях // Вестник ВОГиС. 2004. Т. 8. № 2. С. 40–59.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (814KB)
Indexing metadata
3.

Download (46KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 А.Н. Строганов, А.И. Никитенко, Т.А. Ракицкая, В.А. Беляев

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies