Genetic polymorphism of Siberian larch ((Larix sibirica Ledeb.) in contrasting ecotopes of the Republic of Khakassia

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Using microsatellite markers (SSR), the genetic polymorphism of five coenopopulations of Siberian larch (L. sibirica) growing in the Republic of Khakassia was assessed. The highest values of the average number of alleles per locus were found in coenopopulations of L. sibirica from the steppe meadows of the valley of Lake Fyrkal (3.9 ± 0.458) and forested upland slopes in the valley of Lake Agaskyr (3.9 ± 0.348). The latter cenopopulation is also characterized by the maximum value of the effective number of alleles per locus (2.302 ± 0.283) and the highest rates of observed and expected heterozygosity (HO = 0.487 ± 0.074, HE = 0.492 ± 0.070). Analysis of the population structure indicates a 0.8% excess of heterozygous genotypes relative to the population (FIS = −0.008 ± 0.031) and a 3.4% deficiency of heterozygous genotypes (FIT = 0.034 ± 0.034) relative to the species. The differentiation of the studied cenopopulations of L. sibirica by SSR markers is 4.3% (FST = 0.043). The smallest genetic distance (0.036) was detected between ecotopically most similar (forest) coenopopulations of L. sibirica, and the largest genetic distance (0.077), on the contrary, was identified between ecotopically contrasting (swamp and steppe) coenopopulations.

Full Text

Restricted Access

About the authors

N. V. Oreshkova

Sukachev Institute of Forest – a separate division of the Federal Research Center “Krasnoyarsk Science Center of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences”; Federal Research Center “Krasnoyarsk Science Center of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences”; Siberian Federal University

Author for correspondence.
Email: oreshkova@ksc.krasn.ru
Russian Federation, Krasnoyarsk; Krasnoyarsk; Krasnoyarsk

A. V. Pimenov

Sukachev Institute of Forest – a separate division of the Federal Research Center “Krasnoyarsk Science Center of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences”

Email: oreshkova@ksc.krasn.ru
Russian Federation, Krasnoyarsk

T. S. Sedel’nikova

Sukachev Institute of Forest – a separate division of the Federal Research Center “Krasnoyarsk Science Center of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences”

Email: oreshkova@ksc.krasn.ru
Russian Federation, Krasnoyarsk

S. P. Efremov

Sukachev Institute of Forest – a separate division of the Federal Research Center “Krasnoyarsk Science Center of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences”

Email: oreshkova@ksc.krasn.ru
Russian Federation, Krasnoyarsk

References

  1. Биоразнообразие лиственниц Азиатской России / Под ред. С. П. Ефремова, Л. И. Милютина, Новосибирск: ГЕО, 2010. 159 с.
  2. Орешкова Н.В., Белоконь М.М. Генетическая дифференциация популяций лиственницы сибирской (Larix sibirica Ledeb.) по микросателлитным локусам // Вестник Красноярского гос. аграрного ун-та. 2012. № 2. С. 111–116.
  3. Васильева Ю.С., Сбоева Я.В., Чертов Н.В., Жуланов А.А. Оценка состояния генофонда западной расы лиственницы сибирской (Larix sibirica Ledeb.) Урала на основании полиморфизма микросателлитных маркеров // Бюлл. науки и практики. 2019. Т. 5. № 12. C. 98–110. https://doi.org/10.33619/2414-2948/49/11
  4. Шейкина О.В., Демаков Ю.П., Гладков Ю.Ф., Унженина О.В. Генетическая изменчивость и дифференциация суходольной и болотной ценопопуляций сосны обыкновенной в Республике Марий Эл // Науч. журн. КубГАУ. 2013. № 94 (10). С. 1–12.
  5. Орешкова Н.В., Седельникова Т.С., Пименов А.В., Ефремов С.П. Генетическая структура и дифференциация болотных и суходольных популяций сосны кедровой сибирской (Pinus sibirica Du Tour) по ядерным микросателлитным локусам // Генетика. 2014. Т. 50. № 9. С. 1059–1066. https://doi.org/10.7868/S0016675814090100
  6. Oreshkova N.V., Sedel’nikova T.S., Efremov S.P., Pimenov A.V. Genetic Polymorphism of Siberian Stone Pine (Pinus sibirica Du Tour) in Kuznetsk Alatau // Contemporary Problems Ecology. 2020. V. 13. № 6. Р. 569–576. https://doi.org/10.1134/S1995425520060116.
  7. Oreshkova N.V., Sedel’nikova T.S., Pimenov A.V. Genetic diversity of coenopopulations of Larix sibirica Ledeb. and Picea obovate Ledeb. in Taimyr // Contemporary Problems Ecology. 2023. V. 16. № 5. P. 612–619. https://doi.org/10.1134/S1995425523050098
  8. Санников С.Н., Шавнин С.А., Санникова Н.С., Петрова И.В. Эколого-генетические принципы выделения и классификации лесных генетических резерватов // Экология. 2015. № 1. С. 3–8. https://doi.org/10.7868/S0367059715010151
  9. Куминова А.В., Зверева Г.А., Маскаев Ю.М. и др. Растительный покров Хакасии. Новосибирск, 1976. 423 с.
  10. Седельникова Т.С., Пименов А.В. Числа хромосом форм Larix sibirica (Pinaceae) в Ширинской степи Республики Хакасия // Бот. журн. 2017. Т. 102. № 5. С. 693–697. https://doi.org/10.1134/S0006813617050118
  11. Седельникова Т.С., Аверьянов А.С., Пименов А.В. Особенности пыльцы внутривидовых форм лиственницы сибирской в контрастных экотопах Южной Сибири // Лесоведение. 2021. № 3. С. 265–277. https://doi.org/10.31857/S0024114821030104
  12. Аверьянов А.С., Барченков А.П., Пименов А.В., Седельникова Т.С. Морфологические признаки шишек лиственницы сибирской на юге Сибири // Сиб. лесной журн. 2024. № 1. С. 13–20. https://doi.org/10.15372/SJFS20240102
  13. Орешкова Н.В., Бондар Е.И., Путинцева Ю.А. и др. Разработка ядерных микросателлитных маркеров с длинными (трех-, четырех-, пяти- и шестинуклеотидными) мотивами для трех видов лиственницы на основе полногеномного de novo секвенирования лиственницы сибирской (Larix sibirica Ledeb.) // Генетика. 2019. Т. 55. № 4. С. 418–425. https://doi.org/10.1134/S001667581904009X
  14. Isoda K., Watanabe A. Isolation and characterization of microsatellite loci from Larix kaempferi // Mol. Ecol. Notes. 2006. V. 6. № 3. P. 664–666. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2006.01291.x
  15. Doyle J.J., Doyle J.L. Isolation of plant DNA from fresh tissue // Focus. 1990. V. 12. № 1. P. 13–15.
  16. Peakall R.O.D., Smouse P.E. GENALEX 6: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research // Mol. Ecol. Notes. 2006. V. 6. № 1. P. 288–295. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x
  17. Van Oosterhout C., Hutchinson W.F., Wills D.P.M., Shipley P. MICRO-CHECKER: Software for identifying and correcting genotyping errors in microsatellite data // Mol. Ecol. Notes. 2004. V. 4. № 3. P. 535–538. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2004.00684.x
  18. Nei M. Genetic distance between populations // Am. Naturalist. 1972. V. 106. P. 283–291. https://doi.org/10.1086/282771
  19. Letunic I., Bork P. Interactive Tree Of Life (iTOL): An online tool for phylogenetic tree display and annotation // Bioinformatics. 2007. V. 23. № 1. P. 127–128. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btl529
  20. Орешкова Н.В., Белоконь М.М. Оценка генетической изменчивости лиственницы сибирской с использованием микросателлитного анализа // Вестник МГУЛ – Лесной вестник. 2012. № 1 (84). С. 118–122.
  21. Орешкова Н.В., Белоконь М.М., Жамъянсурен С. Генетическое разнообразие, популяционная структура и дифференциация лиственниц сибирской, Гмелина и Каяндера по данным SSR-маркеров // Генетика. 2013. Т. 49. № 2. С. 204–213. https://doi.org/10.7868/S0016675812120090
  22. Chertov N., Vasilyeva Yu., Zhulanov A. et al. Genetic structure and geographical differentiation of Larix sibirica Ledeb. in the Urals // Forest. 2021. V. 12. № 1401. https://doi.org/10.3390/f12101401
  23. Wright S. The interpretation of population structure by F-statistics with special regard to systems of mating // Evolution. 1965. V. 19. № 3. P. 395–420. https://doi.org/10.1111/j.1558-5646.1965.tb01731.x
  24. Mantel N. The detection of disease clustering and a generalized regression approach // Cancer Research. 1967. V. 27. № 2. P. 209–220.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Map of the location of the studied L. sibirica cenopopulations in the Shirinsky and Ordzhonikidze districts of the Republic of Khakassia (the encoding of cenopopulation samples corresponds to Table 1).

Download (1MB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Projection of the studied L. sibirica cenopopulation samples on the plane of two coordinates according to the PCA analysis of the matrix of genetic distances (encoding of cenopopulation samples corresponds to Table 1).

Download (94KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Phylogenetic tree of five cenopopulations of L. sibirica (encoding of cenopopulation samples corresponds to Table 1).

Download (35KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 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».