The change in the population structure of the Kursk and Voronezh Guberniya in the first half of the 20th century. Malecot’s isolation by distance

Abstract

The article presents the results of assessing the variability of parameters of the Malekot’s distance model of isolation among the population of Kursk and Voronezh guberniya from 1890–1910 to 1951–1953. Over 60 years there was an increase in the level of local inbreeding (2.8 times), root-mean-square distances between the places of birth of spouses, taking into account long-distance migrations (3.7 times) and without them (5.44 times) and a decrease in the effective population size (2.8 times), the coefficient of linear systematic pressure (4.5 times).

Full Text

При описании популяционной структуры населения и ее динамики важное значение имеет количественная оценка брачно-миграционных параметров, в качестве которых могут выступать показатели модели изоляции расстоянием Малеко [1–3]. Данная модель изоляции расстоянием широко используется в популяционно-генетических исследованиях и позволяет устанавливать зависимость степени кровного родства супругов от расстояния между местами их рождения. Преимуществом данного подхода является возможность проводить оценку как меж-, так и внутрипопуляционного родства [3]. Следует отметить, что значения локального инбридинга (а), полученные с помощью данной модели, соответствуют показателю подразделенности популяции (Fst Райта), рассчитанному по фамилиям [3–6].

С использованием модели изоляции расстоянием Малеко изучено население как различных зарубежных популяций (Бара, Австралии, Швейцарии, Исландии и др.) [2, 7–11], так и популяций на территории России (Костромская, Кировская, Архангельская, Тверская, Курская области, Краснодарский край, Республика Адыгея, Республика Марий Эл, Удмуртия, Татарстан и др.) [5, 6, 12–27] и бывшего СНГ (Украина и др.) [28–30].

Настоящее сообщение продолжает серию работ [31], посвященных изучению динамики ряда популяционно-демографических показателей среди населения юга Центральной России, и представляет результаты изучения параметров модели изоляции расстоянием среди населения Курской и Воронежской губерний, из которых в 1954 г. была сформирована Белгородская область, в динамике за 60-летний период (с 1890-х гг. по 1951–1953 гг.).

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Объект настоящего исследования – население Центрального Черноземья (Курской и Воронежской губерний) конца ХIХ в. – середины ХХ в. Детальные характеристики изучаемых уездов (в последующем районов) и критерии их включения изложены в ранее представленной работе [31]. Исследование проводилось за два временных периода: 1890–1910 гг. и 1951–1953 гг. – до момента образования Белгородской области в 1954 г. из части уездов Курской и Воронежской губерний. В работу были включены Белгородский, Грайворонский, Корочанский, Новооскольский, Старооскольский уезды (районы), которые входили в состав Курской губернии, затем Курской области, а после 1954 г. отошли к Белгородской области. Другие уезды (районы) – Бирючанский (позже Красногвардейский и частично Алексеевский) и Валуйский до 1954 г. входили в состав Воронежской губернии, затем Воронежской области, после 1954 г. являются районами Белгородской области. Материалом для исследования послужили данные записей церковно-приходских книг Архива ЗАГС Белгородской области конца ХIХ в. (1890–1910 гг. – 4925 записей), а также актов гражданского состояния областного архива ЗАГС за 1951–1953 гг. (5128 записей). Из актовых записей выкопировалась информация о местах рождения женихов и невест. Далее проводилось измерение расстояний между местами рождения супругов по прямой в километрах с использованием интернет-ресурса https://ru.distance.to/Just... Всего в анализ было включено 10053 расстояния между местами рождения супругов. Расчеты параметров изоляции расстоянием Малеко проводились в соответствии с работами G. Malecot [1], N.E. Morton [2], Г.И. Ельчиновой и др. [3, 4, 25]. Анализ параметров модели Малеко проводился на уровне уездов (районов).

РЕЗУЛЬТАТЫ

Параметры модели изоляции расстоянием Малеко среди населения Курской и Воронежской губерний

1890–1910 гг. Изучение показателей модели изоляции расстоянием Малеко в уездах Курской и Воронежской губерний в 1890–1910 гг. показало значительную вариабельность таких показателей, как среднеквадратические расстояния между местами рождения супругов с учетом дальних миграций (2.6 раза: от 21.75 км до 55.84 км) и без них (2.6 раз: от 8.65 км до 22.62 км), коэффициент линейного систематического давления (2.2 раза: от 0.01942 до 0.04168) (табл. 1).

 

Таблица 1. Параметры модели изоляции расстоянием Малеко среди населения Курской и Воронежской губерний в 1890–1910 гг.

 

Уезд

N

σ

σ'

m

k

Me

Ne

a

b

Уезды Курской губернии

Белгородский

844

36.17

13.21

0.011

0.222

0.070

58100

0.00006

0.02823

город

253

53.95

18.26

0.020

0.130

0.074

8855

0.00038

0.02114

село

591

24.95

7.52

0.011

0.253

0.075

49245

0.00007

0.05164

Старооскольский

795

40.94

12.78

0.013

0.235

0.078

48670

0.00007

0.03087

город

167

68.88

29.49

0.021

0.165

0.086

5206

0.00056

0.01404

село

628

29.33

10.18

0.008

0.243

0.063

43464

0.00009

0.03478

Новооскольский

727

24.92

8.65

0.010

0.152

0.057

52616

0.00008

0.03900

город

302

32.40

13.45

0.013

0.094

0.052

999

0.00482

0.02391

село

425

20.61

5.28

0.006

0.195

0.048

51618

0.00010

0.05889

Корочанский

364

44.47

14.73

0.012

0.173

0.067

53008

0.00007

0.02478

город

162

64.57

21.39

0.025

0.086

0.070

3412

0.00105

0.01747

село

202

14.83

4.88

0.002

0.265

0.036

49596

0.00014

0.05521

Грайворонский

789

21.75

8.98

0.013

0.187

0.070

59160

0.00006

0.04168

город

321

20.59

9.16

0.008

0.181

0.054

2113

0.00220

0.03573

село

469

22.48

8.84

0.016

0.191

0.080

57046

0.00006

0.04520

В среднем по губернии

704

33.65

11.67

0.012

0.194

0.068

54311

0.00007

0.03291

город

241

48.08

18.35

0.017

0.131

0.067

4117

0.00180

0.02246

село

463

22.44

7.34

0.009

0.229

0.060

50194

0.00009

0.04915

Уезды Воронежской губернии

Валуйский

820

55.84

22.62

0.020

0.221

0.097

62704

0.00004

0.01942

город

190

102.66

72.38

0.021

0.184

0.091

2233

0.00124

0.00588

село

630

40.11

14.91

0.010

0.224

0.066

60472

0.00006

0.02436

Бирючанский

586

37.68

14.34

0.009

0.258

0.070

66889

0.00005

0.02612

город

259

32.36

12.22

0.012

0.28

0.081

4360

0.00070

0.03302

село

327

41.41

14.72

0.009

0.252

0.069

62529

0.00006

0.02517

В среднем по губернии

703

46.76

18.48

0.015

0.240

0.083

64797

0.00005

0.02277

город

225

67.51

42.30

0.016

0.232

0.086

3297

0.00097

0.01945

село

479

40.76

14.82

0.009

0.238

0.067

61501

0.00006

0.02477

В среднем по региону

704

37.40

13.62

0.013

0.207

0.073

57307

0.00006

0.03001

город

236

53.63

25.19

0.017

0.160

0.072

3883

0.00156

0.02160

село

467

27.67

9.48

0.009

0.232

0.062

53424

0.00008

0.04218

Примечание для табл. 1, 2. σ – среднеквадратическое расстояние между местами рождения супругов с учетом дальних миграций; σ' – среднеквадратическое расстояние между местами рождения супругов без учета дальних миграций; m – половина доли дальних миграций; k – половина доли промежуточных миграций; Me – эффективное давление миграций; Ne – эффективный размер популяции; а – локальный инбридинг; b – коэффициент линейного систематического давления.

 

В целом в Воронежской губернии были выше, чем в Курской губернии, среднеквадратические расстояния между местами рождения супругов с учетом дальних миграций (в 1.4 раза) и без них (в 1.6 раза), эффективное давление миграций (в 1.2 раза). При этом средние значения коэффициента линейного систематического давления (в 1.5 раза) и локального инбридинга (в 1.4 раза) в Воронежской губернии ниже, чем в Курской губернии, в связи с тем, что эффективный размер популяции в Воронежской губернии превышал в 1.2 раза эффективный размер популяции Курской губернии (табл. 1).

Среди городского населения по сравнению с сельским выше значения локального инбридинга (в 19.5 раз), среднеквадратических расстояний между местами рождения супругов с учетом дальних миграций (в 1.9 раза) и без них (в 2.7 раза), а эффективный размер популяции и коэффициент линейного систематического давления ниже в 13.8 раз и 2 раза соответственно. Также городские популяции характеризовались более высокой вариабельностью большинства рассчитываемых показателей. Следует отметить, что сельское население всех семи уездов испытывало одинаково низкую (0.00006–0.00014) инбредную нагрузку.

1951–1953 гг. В 1951–1953 гг. среди населения Курской и Воронежской областей максимальная изменчивость отмечалась для коэффициента линейного систематического давления (4 раза, при вариабельности от 0.00291 до 0.01154), среднеквадратических расстояний между местами рождения супругов с учетом дальних миграций (2 раза, при вариабельности от 93 км до 185.02 км) и без них (3.6 раза, при вариабельности от 36.78 км до 133.25 км), эффективного размера популяции (2.7 раза, при вариабельности от 13359 до 36485) и локального инбридинга (2.2 раза, при вариабельности от 0.00010 до 0.00022) (табл. 2).

 

Таблица 2. Параметры модели изоляции расстоянием Малеко среди населения Курской и Воронежской областей в 1951–1953 гг.

 

Район

N

σ

σ'

m

k

Me

Ne

a

b

Районы Курской области

Белгородский

1170

123.40

52.97

0.019

0.113

0.068

36485

0.00010

0.00695

город

404

159.44

76.08

0.026

0.062

0.062

24093

0.00017

0.00464

село

766

99.26

47.40

0.012

0.142

0.061

12393

0.00033

0.00735

Старооскольский

675

93.00

36.85

0.018

0.083

0.057

22730

0.00019

0.00917

город

197

103.14

34.32

0.018

0.048

0.045

9158

0.00061

0.00875

село

478

88.49

37.85

0.018

0.097

0.061

13572

0.00030

0.00926

Новооскольский

645

185.02

133.25

0.016

0.165

0.075

14889

0.00022

0.00291

город

102

167.66

76.10

0.025

0.093

0.072

4303

0.00081

0.00498

село

543

188.11

141.44

0.015

0.174

0.073

10586

0.00032

0.00270

Корочанский

633

144.91

54.27

0.021

0.212

0.097

16837

0.00015

0.00813

город

156

190.22

31.05

0.038

0.071

0.083

1309

0.00229

0.01313

село

477

126.61

52.21

0.019

0.257

0.100

15528

0.00016

0.00858

Грайворонский

643

95.65

36.78

0.023

0.169

0.090

13359

0.00021

0.01154

город

112

149.18

120.70

0.009

0.116

0.046

1714

0.00314

0.00252

село

551

78.44

28.22

0.017

0.180

0.081

11645

0.00027

0.01422

В среднем по области

753

128.40

62.83

0.019

0.148

0.078

20860

0.00018

0.00774

город

194

153.93

67.65

0.023

0.078

0.062

8115

0.00140

0.00680

село

563

116.18

61.42

0.016

0.170

0.075

12745

0.00028

0.00842

Районы Воронежской области

Валуйский

724

148.81

87.40

0.019

0.157

0.080

17228

0.00018

0.00458

город

193

117.88

45.16

0.026

0.098

0.076

6023

0.00055

0.00863

село

531

158.57

98.56

0.018

0.186

0.084

11206

0.00027

0.00415

Алексеевский

638

184.54

117.25

0.021

0.170

0.087

19004

0.00015

0.00357

город

295

209.77

141.27

0.020

0.217

0.096

6716

0.00039

0.00310

село

343

159.68

70.22

0.032

0.128

0.096

12288

0.00021

0.00625

В среднем по области

681

166.67

102.33

0.020

0.163

0.084

18116

0.00017

0.00407

город

244

163.82

93.21

0.023

0.158

0.086

6370

0.00047

0.00587

село

437

159.12

84.39

0.025

0.157

0.090

11747

0.00024

0.00520

В среднем по региону

733

139.33

74.11

0.020

0.153

0.079

20076

0.00017

0.00669

город

208

156.75

74.95

0.023

0.101

0.069

7617

0.00113

0.00654

село

527

128.45

67.98

0.019

0.166

0.079

12460

0.00027

0.00750

 

В 1951–1953 гг. районы Курской и Воронежской областей испытывали одинаково низкую инбредную нагрузку при незначительных различиях в значениях среднеквадратических расстояний между местами рождения супругов с учетом дальних миграций и без них (выше в Воронежской области – в 1.3, 1.6 раза соответственно), коэффициента линейного систематического давления и эффективного размера популяции (несколько выше в Курской области – в 1.9 и 1.2 раза соответственно) (табл. 2).

Среди городского населения эффективный размер популяции был меньше (в 1.6 раза), а уровень локального инбридинга существенно выше (в 4.2 раза) по сравнению с сельским населением. Также городские популяции отличались более высокой вариабельностью ряда показателей (локальный инбридинг – 18.5 раз, эффективный размер популяции – 18.4 раза, коэффициент линейного систематического давления миграций – 5.2 раза, среднеквадратические расстояния между местами рождения супругов без учета дальних миграций – 4.6 раза) по сравнению с сельскими (табл. 2). Следует отметить, что сельское население всех семи районов испытывало одинаково низкую (0.00016–0.00033) инбредную нагрузку, которая увеличилась в 3.4 раза за последние 60 лет (с 1890–1910 гг. к 1951–1953 гг.).

Таким образом, с конца ХIХ в. к середине ХХ в. увеличились среднеквадратические расстояния между местами рождения супругов с учетом дальних миграций и без них (в 3.7 раза и 5.4 раза соответственно), значения локального инбридинга (в 2.8 раза) при уменьшении эффективного размера популяции (в 2.9 раз) и коэффициента линейного систематического давления миграций (в 4.5 раза).

ОБСУЖДЕНИЕ

Анализ параметров модели изоляции расстоянием Малеко среди населения Центрального Черноземья с 1890–1910 гг. по 1951–1953 гг. показал увеличение уровня локального инбридинга (в 2.8 раза) на фоне уменьшения эффективного размера популяции (почти в 3 раза). Следует отметить, что период 1890–1910 гг. характеризовался высокими значениями эффективного размера популяции и минимальным уровнем локального инбридинга, что, в свою очередь, определялось большой численностью населения уездов Курской и Воронежской губерний, из которых в последующем образуется Белгородская область. Уезды представляли собой очень крупные административно-территориальные единицы. Так, например, на территории бывшего Грайворонского уезда в настоящее время располагаются пять районов [32]. Последующее резкое снижение эффективной численности населения Белгородского региона к периоду 1951–1953 гг. являлось следствием трех катастрофических, с точки зрения демографии, кризисов: 1) Первая мировая война, Гражданская война, голод 1915–1922 гг.; 2) коллективизация, голод 1930–1936 гг.; 3) Великая Отечественная война, голод – 1941–1945 гг. Так, например, по оценке Н.В. Чугуновой в 30-е гг. ХХ в. численность жителей Белгородской области в ее современных границах сократилась с 1.8 до 1.4 млн человек, или почти на 25% (за 1930–1939 гг.) [33]. Демографические потери Белгородчины от голода 1932–1933 гг. были сопоставимы с потерями мирного населения региона от оккупации войсками Германии и ее союзников в 1941–1943 гг. [34]. Белгородская земля стала ареной суровых боев в годы Великой Отечественной войны. Так, в ходе Курской битвы и Прохоровского танкового сражения г. Белгород был почти полностью разрушен, а из 34 тыс. жителей ко дню освобождения осталось лишь 150 человек. Аналогичная ситуация наблюдалась по другим населенным пунктам Белгородского региона.

Следует отметить, что с конца ХIХ в. к середине ХХ в. значительно расширялся круг брачных миграций [31], о чем свидетельствует и увеличение среднеквадратических расстояний между местами рождения супругов с учетом дальних миграций и без них. При этом эффективное давление миграций за 60-летний период не изменилось. Это объясняется теми административно-территориальными преобразованиями уездов и губерний, в результате которых оформились границы современных районов Белгородской области, и это сопровождалось значительным уменьшением эффективного размера популяции.

Стоит отметить, что за 60-летний период изменчивость основных параметров изоляции расстоянием Малеко среди городского и сельского населения несколько отличалась. С конца ХIХ в. до середины ХХI в. эффективный размер популяции среди городского населения увеличился в 2 раза, а уровень локального инбридинга уменьшился в 1.4 раза по сравнению с сельским населением. Среди сельского населения наблюдалось уменьшение как эффективного размера в 4.3 раза, так и уровня локального инбридинга в 3.4 раза.

Связь параметров изоляции популяций (локального инбридинга, миграций и др.) с распространенностью наследственно-детерминированных заболеваний человека показана многочисленными исследованиями [6, 12, 13, 15, 35–38]. Это определяет необходимость при планировании популяционно-генетических и медико-генетических исследований учитывать данные показатели [39–46].

Работа выполнена без финансирования на личные средства.

Настоящая статья не содержит каких-либо исследований с использованием в качестве объекта животных.

Настоящая статья не содержит каких-либо исследований с участием в качестве объекта людей.

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

×

About the authors

K. N. Sergeeva

Belgorod State National Research University

Email: Sorokina_5@mail.ru
Russian Federation, Belgorod, 308015

S. N. Sokorev

Belgorod State National Research University

Email: Sorokina_5@mail.ru
Russian Federation, Belgorod, 308015

Y. I. Goncharova

Belgorod State National Research University

Email: Sorokina_5@mail.ru
Russian Federation, Belgorod, 308015

A. S. Nevinnykh

Belgorod State National Research University

Email: Sorokina_5@mail.ru
Russian Federation, Belgorod, 308015

I. V. Batlutskaya

Belgorod State National Research University

Email: Sorokina_5@mail.ru
Russian Federation, Belgorod, 308015

I. N. Sorokina

Belgorod State National Research University

Author for correspondence.
Email: Sorokina_5@mail.ru
Russian Federation, Belgorod, 308015

References

  1. Malecot G. Isolation by distance // Genetic Structure of Population / Ed. Morton N.E. Honolulu: Univ. Hawaii Press, 1973. P. 72–75.
  2. Morton N.E. Isolation by distance in human populations // Ann. Hum. Genet. 1977. V. 40. № 3. Р. 361–365. doi: 10.1111/j.1469-1809.1977.tb00200.x
  3. Ельчинова Г.И. Метрика, построенная через параметры изоляции расстоянием Малеко, как характеристика генетического сходства популяций // Генетика. 2000. Т. 36. № 6. С. 856–858. (El’chinova G.I.A Metric based on Malecot’s parameters of isolation by distance as a characteristic of genetic similarity between populations // Rus. J. Genetics. 2000. V. 36. № 6. P. 706–707.)
  4. Ельчинова Г.И., Макаов А.Х.М., Зинченко Р.А. Использование небиологических источников информации при генетических исследованиях популяций человека // В сборнике: молекулярно-биологические технологии в медицинской практике. Новосибирск, 2016. С. 97–104.
  5. Ельчинова Г.И., Старцева Е.А., Мамедова Р.А. и др. Популяционная структура Горно-Марийского района Республики Марий Эл // Генетика. 1995. Т. 31. № 10. С. 1425–1432. (Elchinova G.I., Zinchenko R.A., Kravchuk O.I. et al. Population structure of the Gorno-Mariiskii raion, Maria el republic // Rus. J. Genetics. 1995. V. 31. № 10. P. 1425–1432.)
  6. Ельчинова Г.И., Парадеева Г.М., Ревазов А.А. и др. Медико-генетическое изучение населения Костромской области. Сообщение VI. Параметры изоляции расстоянием в популяциях Буйского и Шарьинского районов Костромской области // Генетика. 1988. Т. 24. № 7. С. 1276–1281.
  7. Hardy O., Vekemans X. Isolation by distance in a continuous population: Reconciliation between spatial autocorrelation analysis and population genetics models // Heredity. 1999. V. 83. Р. 145–154. doi: 10.1046/j.1365-2540.1999.00558.x
  8. Sanna E., Melis M., Floris G. Coefficient of relationship by isonymy between 14 Sardinian villages in the periods 1800–1824 and 1950–1974 // Z. Morphol. Anthropol. 2001. V. 83. № 1. Р. 117–127.
  9. Santos C., Abade A., Lima M. Testing hierarchical levels of population sub-structuring: the Azores islands (Portugal) as a case study // J. Biosoc. Sci. 2008. V. 40(4). Р. 607–621.
  10. Ringbauer H., Kolesnikov A., Field D.L., Barton N.H. Estimating Barriers to gene flow from distorted isolation-by-distance patterns // Genetics. 2018. V. 208(3). Р. 1231–1245.
  11. McLean S.A. Isolation by distance and the problem of the twenty-first century // Hum. Biol. 2021. V. 92(3). Р. 167–179.
  12. Мамедова Р.А. Влияние генетического дрейфа на территориальное распределение груза, а также спектр наследственных болезней в популяциях Кировской области: Автореф. дисс….канд. мед. наук. М., 1993. 23 с.
  13. Зинченко Р.А., Ельчинова Г.И., Руденская Г.Е. и др. Комплексное популяционно- и медико-генетическое исследование населения двух районов Тверской области // Генетика. 2004. Т. 40. № 5. С. 667–676. doi: 10.1023/B:RUGE.0000029157.14539.10 (Zinchenko R.A., Elchinova G.I., Rudenskaia G.E., et al. Integrated population genetic and medical genetic study of two raions of the Tver oblast // Rus. J. Genetics. 2004. V. 40. № 5. P. 537–545.)
  14. Кадошникова М.Ю., Голубцова В.И., Ельчинова Г.И. и др. Брачно-миграционная структура и коэффициент инбридинга в Адыгейской популяции // Генетика. 1991. Т. 27. № 2. С. 327–334.
  15. Мамедова Р.А., Ельчинова Г.И., Старцева Е.И. и др. Генетическая структура и груз наследственных болезней в пяти популяциях Архангельской области // Генетика. 1996. Т. 32. № 6. С. 837–841. (Mamedova R.A., El’chinova G.I., Startseva E.A., et al. Genetic structure and the load of hereditary diseases in five populations of Arkhangel’skaya oblast // Rus. J. Genetics. 1996. V. 32. № 6. P. 729–733.)
  16. Иванов В.П., Чурносов М.И., Кириленко А.И. Популяционно-демографическая структура населения Курской области. Миграционные процессы // Генетика. 1997. Т. 33. № 3. С. 375–380. (Ivanov V.P., Churnosov M.I., Kirilenko A.I. Population demographic structure in Krupskaya oblast: migration // Rus. J. Genetics. 1997. V. 33. № 3. P. 300–305.)
  17. Иванов В.П., Чурносов М.И., Кириленко А.И. Популяционно-демографическая структура населения Курской области. Изоляция расстоянием // Генетика. 1997. Т. 33. № 3. С. 381–386. (Ivanov V.P., Churnosov M.I., Kirilenko A.I. Population demographic structure in Krupskaya oblast: isolation by distance // Rus. J. Genetics. 1997. V. 33. № 3. P. 306–310.)
  18. Сладкова С.В., Ревазов А.А., Голубцов В.И., Кадошникова М.Ю. Анализ структуры городских и сельских популяций центральной части Краснодарского края // Генетика. 1990. Т. 26. № 11. С. 2070–2075.
  19. Ельчинова Г.И., Осипова Е.В., Зинченко Р.А. и др. Брачно-миграционная характеристика городского и сельского населения Удмуртии // Генетика. 2006. Т. 42. № 4. С. 566–570. (El’chinova G.I., Zinchenko R.A., Gavrilina S.G., et al. Marriage-migration characteristics of the urban and rural populations of Udmurtia // Rus. J. Genetics. 2006. V. 42. № 4. P. 454–458.) doi: 10.1134/S1022795406040132
  20. Ельчинова Г.И., Симонов Ю.И., Вафина З.И., Зинченко Р.А. Эндогамия и изоляция расстоянием в населении Татарстана // Генетика. 2011. Т. 47. № 8. С. 1126–1130. (El’chinova G.I., Simonov Y.I., Zinchenko R.A., Vafina Z.I. Endogamy and isolation by distance in the Tatarstan population // Rus. J. Genetics. 2011. V. 47. № 8. P. 999–1003.) doi: 10.1134/S1022795411080059
  21. Ельчинова Г.И., Шакманов М.М., Ревазова Ю.А., Зинченко Р.А. Популяционно-генетическая характеристика абазин Карачаево-Черкесии (по брачным миграциям и частотам распределения фамилий) // Генетика. 2015. Т. 51. № 10. С. 1184–1190. doi: 10.7868/S0016675815100057. (El’chinova G.I., Zinchenko R.A., Shakmanov M.M., Revazova Y.A. Population and genetic characteristics of abazins in Karachay-Cherkessia (marital migrations and surname frequency distribution) // Rus. J. Genetics. 2015. V. 51. № 10. P. 1020–1025.) doi: 10.1134/S1022795415100051
  22. Ельчинова Г.И., Кадышев В.В., Зинченко Р.А. Изоляция расстоянием у северных осетин // Генетика. 2021. Т. 57. № 3. С. 358–360. doi: 10.31857/S0016675821030073 (El’chinova G.I., Kadyshev V.V., Zinchenko R.A. Isolation by distance in north ossetians // Rus. J. Genetics. 2021. V. 57. № 3. P. 371–373.) doi: 10.1134/S1022795421030078
  23. Ельчинова Г.И., Гетоева З.К., Кадышев В.В. и др. Популяционно-генетические параметры североосетинских кумыков // Мед. генетика. 2022 . Т. 21(5). С. 42–45. doi: 10.25557/2073-7998.2022.05.42-45
  24. Динамика популяционных генофондов при антропогенных воздействиях / Под ред. Алтухова Ю.П. М.: Наука, 2004. 619 с.
  25. Ельчинова Г.И. Опыт применения методов популяционно-генетического анализа при изучении популяций России с различной генетико-демографической структурой: Автореф. дисс….докт. биол. наук. М., 2001. 48 с.
  26. Сорокина И.Н., Балановская Е.В., Чурносов М.И. Генофонд населения Белгородской области. Параметры модели изоляции расстоянием Малеко // Генетика. 2009. Т. 45. № 3. С. 383–389. (Sorokina I.N., Churnosov M.I., Balanovska E.V. The gene pool of the Belgorod oblast population: malecot’s isolation-by-distance parameters // Rus. J. Genetics. 2009. V. 45. № 3. P. 335–340.) doi: 10.1134/S1022795409030120
  27. Сорокина И.Н., Чурносов М.И., Балановская Е.В. Генофонд населения Белгородской области. Динамика генетических соотношений популяций за последние 50 лет // Генетика. 2009. Т. 45. № 4. С. 555–563. (Sorokina I.N., Churnosov M.I., Balanovska E.V. The gene pool of the Belgorod oblast population: changes in population genetic relationships during the past 50 years // Rus. J. Genetics. 2009. V. 45. № 4. P. 486–494.) doi: 10.1134/S1022795409040140
  28. Атраментова Л.А., Филипцова О.В., Мухин В.Н., Осипенко С.Ю. Генетико-демографические процессы в городских популяциях Украины в 90-х годах. Этногеографические характеристики миграции в донецкой популяции // Генетика. 2002. Т. 38. № 10. С. 1402–1408. (Atramentova L.A., Filiptsova O.V., Osipenko S.Yu., Mukhin V.N. Genetic demography of Ukrainian urban populations in the 1990s: ethnic geographic characteristics of migration in the Donetsk population // Rus. J. Genetics. 2002. V. 38. № 10. P. 1189–1195.) doi: 10.1023/A:1020609006063
  29. Атраментова Л.А., Филипцова О.В., Осипенко С.Ю. Генетико-демографические процессы в городских популяциях Украины в 90-х годах. Этнический состав миграционного потока харьковской популяции // Генетика. 2002. Т. 38. № 7. С. 972–979. (Atramentova L.A., Filiptsova O.V., Osipenko S.Yu. Genetic demography of Ukrainian urban populations in the 1990s: the ethnic composition of the migration flow in the Kharkov population // Rus. J. Genetics. 2002. V. 38. № 7. P. 816–823.) doi: 10.1023/A:1016399823573.
  30. Атраментова Л.А., Филипцова О.В., Осипенко С.Ю. Генетико-демографические процессы в городских популяциях Украины в 90-х годах. Национальность и место рождения мигрантов полтавской популяции // Генетика. 2002. Т. 38. № 9. С. 1276–1281. (Atramentova L.A., Filiptsova O.V., Osipenko S.Yu. Genetic demography of Ukrainian urban populations in the 1990s: ethnicity and birthplaces of migrants to the Poltava population // Rus. J. Genetics. 2002. V. 38. № 9. P. 1082–1087.) doi: 10.1023/A:1020200100784
  31. Сергеева К.Н., Сокорев С.Н., Батлуцкая И.В., Сорокина И.Н. Динамика популяционной структуры населения юга Центральной России за 130-летний период. Миграционные процессы // Генетика. 2024. Т. 60. № 8. С. 000.
  32. Бубликов В.В. Причины и последствия “этнической революции” 1930-х гг. на Белгородчине (часть I) // Науч. ведомости. Серия Философия. Социология. Право. 2016. № 24 (245). Выпуск 38. C. 38–46.
  33. Чугунова Н.В. Социально-демографическое развитие Белгородской области изменяющейся России. М.: ГЕОС, 2011. 140 с.
  34. Бубликов В.В., Маркова В.В. Формирование этнического состава населения Белгородской области (часть первая: XIX век – середина XX столетия) // Науч. ведомости. Серия Философия. Социология. Право. 2013. № 23 (166). Выпуск 26. С. 49–59.
  35. Алтухов Ю.П. Генетические процессы в популяциях. М.: ИКЦ “Академкнига”, 2004. 431 с.
  36. Зинченко Р.А., Ельчинова Г.И., Биканов Р.А. и др. Изучение роли основных факторов популяционной динамики в механизме дифференциации и в формировании разнообразия и отягощенности наследственной патологии в субпопуляциях Карачаево-Черкесской республики // Генетика. 2019. Т. 55. № 6. С. 694–700. doi: 10.1134/S0016675819060213. (Zinchenko R.A., El’chinova G.I., Bikanov R.A., et al. Study of the role of the main factors of population dynamics in the mechanism of differentiation and formation of diversity and genetic load of hereditary diseases in subpopulations of the Karachay-Cherkessia republic // Rus. J. Genetics. 2019. V. 55. № 6. P. 738–743.) doi: 10.1134/S1022795419060206
  37. Ельчинова Г.И., Осипова Е.В., Зинченко Р.А. Генетико-эпидемиологические исследования в Удмуртской республике: брачно-миграционные параметры городского и сельского населения // Здоровье, демография, экология финно-угорских народов. 2011. № 1. С. 45–50.
  38. Сорокина И.Н., Рудых Н.А., Безменова И.Н. и др. Популяционно-генетические характеристики и генетико-эпидемиологическое исследование ассоциаций генов-кандидатов с мультифакториальными заболеваниями // Науч. результаты биомед. исследований. 2018. Т. 4. № 4. С. 20–30. doi: 10.18413/2313-8955-2018-4-4-0-3
  39. Сергеева К.Н., Сокорев С.Н., Ефремова О.А. и др. Анализ уровня эндогамии популяции как основа популяционно-генетических и медикo-гeнeтических исследований // Науч. результаты биомед. исследований. 2021. Т. 7. № 4. С. 375–387. doi: 10.18413/2658-6533-2021-7-4-0-4
  40. Kazantseva A.V., Enikeeva R.F., Toropova A.V. et al. A replication study of genetic variants associated with high-level musical aptitude // Res. Results in Biomedicine. 2023. V. 9(2). P. 181–190. doi: 10.18413/2658-6533-2023-9-2-0-3
  41. Ponomarenko I., Pasenov K., Churnosova M. et al. Sex-hormone-binding globulin gene polymorphisms and breast cancer risk in caucasian women of Russia // Int. J. Mol. Sci. 2024. V. 25(4). Published 2024 Feb 11. doi: 10.3390/ijms25042182
  42. Abramova M., Churnosova M., Efremova O. et al. Effects of pre-pregnancy overweight/obesity on the pattern of association of hypertension susceptibility genes with preeclampsia // Life (Basel). 2022. V. 12(12). doi: 10.3390/life12122018
  43. Пасенов К.Н. Особенности ассоциаций SHBG-связанных генов с раком молочной железы у женщин в зависимости от наличия наследственной отягощенности и мутаций в генах BRCA1/CHEK2 // Науч. результаты биомед. исследований. 2024. V. 10. № 1. P. 69–88. doi: 10.18413/2658-6533-2024-10-1-0-4
  44. Novakov V., Novakova O., Churnosova M. et al. Polymorphism rs143384 GDF5 reduces the risk of knee osteoarthritis development in obese individuals and increases the disease risk in non-obese population // Arthroplasty. 2024. V. 6(1). P. 12. doi: 10.1186/s42836-023-00229-9
  45. Minyaylo O., Ponomarenko I., Reshetnikov E. et al. Functionally significant polymorphisms of the MMP-9 gene are associated with peptic ulcer disease in the Caucasian population of Central Russia // Sci. Rep. 2021. V. 11. P. 13515. doi.org/10.1038/s41598-021-92527-y.
  46. Иванова Т.А. Пол-специфические особенности межлокусных взаимодействий, определяющих подверженность к гипертонической болезни // Науч. результаты биомед. исследований. 2024. Т. 10. № 1. С. 53–68. doi: 10.18413/2658-6533-2024-10-1-0-3.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».