Island Population of Feral Horses: Origin and Genetic Diversity

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

For the first time, genetic analysis has confirmed the origin of a feral horse population (Equus caballus) inhabiting the Rostovsky State Natural Biosphere Reserve (Rostov Region, Russia) as descending from the Don breed, with a potential genetic contribution from the Budyonny breed. A quantitative assessment of the population’s genetic parameters was conducted, followed by a comparative analysis with data from other horse breeds bred in Russia. The island population exhibits reduced allelic diversity, including a low number of effective alleles (Ne = 2.97; Na = 4.59), decreased observed heterozygosity (Ho = 0.59), and pronounced genetic homogeneity, indicative of high levels of isolation and inbreeding. Key factors limiting the population’s genetic diversity include: a limited founder pool; geographic isolation restricting gene flow; low effective population size; repeated demographic bottlenecks throughout its historical dynamics. The findings underscore the impact of prolonged isolation and stochastic processes (genetic drift, founder effect) on shaping the unique genetic structure of island populations.

Sobre autores

V. Voronkova

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: valery.voronkova@gmail.com
Moscow, 119991 Russia

E. Soloshenkova

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Email: valery.voronkova@gmail.com
Moscow, 119991 Russia

Y. Stolpovsky

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Email: valery.voronkova@gmail.com
Moscow, 119991 Russia

N. Spasskaya

Zoological Museum of the Lomonosov Moscow State University

Email: equusnns@mail.ru
Moscow, 125009 Russia

Bibliografia

  1. Миноранский В.А., Узденов А.М. Распространение и характеристика одичавших лошадей в Биосферном резервате “Ростовский” // Юг России: экология, развитие. 2010. № 3. С. 69–84.
  2. Спасская Н.Н., Ермилина Ю.А., Махоткина К.А., Свинаренко А.Е. Фенотипическая характеристика изолированной популяции одичавших лошадей о. Водный (Ростовская обл.) // Бюл. МОИП, отд. Биология. 2010. Т. 110. Вып. 6. С. 15–23.
  3. Паклина Н.В., Климов В.В. Социальная организация популяции одичавших лошадей Equus caballus острова Южный (озеро Маныч-Гудило) // Зоологический журн. 1990. Т. 69. № 10. С. 107–116.
  4. Spasskaya N.N. Long-term complex monitoring of horse populations: Its advantages and problems // Nat. Conservation Res. 2019. № 4. С. 111–113. https://doi.org/10.24189/ncr.2019.032
  5. Спасская Н.Н., Паклина Н.В. Что имеем – не храним. К дискуссии по поводу одичавших лошадей Ростовского заповедника // Степной бюллетень. 2012. № 34. С. 61–65.
  6. Спасская Н.Н. Одичавшие лошади – не чужие в степи // Степной бюл. 2008. № 25. С. 52–56.
  7. Спасская Н.Н., Щербакова Н.В., Ермилина Ю.А. и др. Результаты комплексного мониторинга популяции одичавших лошадей о. Водный Государственного природного биосферного заповедника “Ростовский” // Тр. ФГУ “Государственный природный заповедник “Ростовский”. 2010. Вып. 4. Ростов-на-Дону: СКНЦ ВШ ЮФУ. С. 197–211.
  8. Spasskaya N.N., Voronkova V.N., Letarov A.V. et al. Features of reproduction in an isolated island population of the feral horses of the Lake Manych-Gudilo (Rostov Region, Russia) // Applied Animal Behaviour Sci. 2022. V. 254. https://doi.org/10.1016/j.applanim.2022.105712
  9. Воронкова В.Н., Николаева Э.А., Пискунов А.К. и др. Оценка генетического разнообразия и структуры автохтонных пород лошадей России и Монголии с использованием ядерных и митохондриальных ДНК-маркеров // Генетика. 2022. Т. 58. № 8. С. 902–919. https://doi.org/10.31857/S0016675822080100
  10. Николаева Э.А., Воронкова В.Н., Политова М.А. и др. Генетическая структура русской верховой породы лошадей // Генетика. 2023. Т. 59. № 9. С. 1048–1058. https://doi.org/10.31857/S0016675823090096
  11. Гуревич Д.Я., Рогалев Г.Т. Словарь-справочник по коневодству и конному спорту. М.: Росагропром- издат, 1991. 228 с.
  12. Уоринг Д.Х. Поведение лошади / Пер. с англ. Т. Ремизовой, Ю. Халфиной. 2-е изд. СПб: ИКЦ, 2009. 443 с.
  13. Rubenstain D.I. Behavioural ecology of island feral horses // Equine Veterinary J. 1981. V. 13(1). P. 27–34. https://doi.org/10.1111/j.2042-3306.1981.tb03443.x
  14. Rubenstein D.I. Reproductive value and behavioral strategies: Coming of age in monkeys and horses // Ontogeny / Bateson P.P.G. et al. N.Y. Plenum Press, 1982. P. 469–487.
  15. Berger J. Wild Horses of the Great Basin. Social competition and population size. Chicago; London: Univ. Chicago Press, 1986. 326 p.
  16. Kliman R., Sheehy B., Schultz J. Genetic drift and effective population size // Nature Education. 2008. V. 1 (3). P. 3.
  17. Peery M.Z., Kirby R., Reid B.N. et al. Reliability of genetic bottleneck tests for detecting recent population declines // Mol. Ecology. 2012. V. 21. P. 3403–3418. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2012.05635.x
  18. Caballero A., García-Dorado A. Allelic diversity and its implications for the rate of adaptation // Genetics. 2013. V. 195. P. 1373–1384. https://doi.org/10.1534/genetics.113.158410
  19. Hill P., Dickman C.R., Dinnage R. et al. Episodic population fragmentation and gene flow reveal a trade-off between heterozygosity and allelic richness // Mol. Ecology. 2023. V. 32. P. 6766–6776. https://doi.org/10.1111/mec.17174
  20. Allendorf F.W., Hössjer O., Ryman N. What does effective population size tell us about loss of allelic variation? // Evolutionary Applications. 2024. V. 17. https://doi.org/10.1111/eva.13733
  21. Mergeay J. Population size in evolutionary biology is more than the effective size // Evolutionary Applications. 2024. V. 17 (10). https://doi.org/10.1111/eva.70029
  22. Eggert L., Powell D.M., Ballou J.D. et al. Pedigrees and the study of the wild horse population of assateague island national seashore // J. Wildlife Management. 2010. V. 74(5). P. 963–973. https://doi.org/ 10.2193/2009-23
  23. Plante Y., Vega-Pla J.L., Lucas Z. et al. Genetic diversity in a feral horse population from Sable Island, Canada // J. Heredity. 2007. V. 98(2). P. 594–602. https://doi.org/10.1093/jhered/esm064
  24. Blumenshine K.M., Benech S.V., Bowling A.T., Wa- ters N.K. Preliminary survey of physical, genetic, physio- logical and behavioral traits of feral horses (Equus caballus) on Santa Cruz Island // Santa Barbara Museum of Natural History. 2002. P. 315–322.
  25. Senju, N., Tozaki, T., Kakoi, H. et al. Genetic characterization of the Miyako horse based on polymorphisms of microsatellites and mitochondrial DNA // J. Vete- rinary Medical Science. 2017. V. 79 (1). P. 218–223. https://doi.org/10.1292/jvms.16-0111/
  26. Takasu M., Hiramatsu N., Tozaki T. et al. Genetic characterization of the endangered Kiso horse using 31 microsatellite DNAs // J. Veterinary Medical Science. 2012. V. 74(2). P. 161–166. https://doi.org/10.1292/jvms.11-0025
  27. Kobayashi I., Akita M., Takasu M. et al. Genetic characteristics of feral Misaki horses based on polymorphisms of microsatellites and mitochondrial DNA // J. Vete- rinary Medical Science. 2019. V. 81 (5). P. 707–711. https://doi.org/10.1292/jvms.18-0565/
  28. Senju N., Tozaki T., Kakoi H. et al. Genetic diversity of the Yonaguni horse based on polymorphisms in microsatellites and mitochondrial DNA // J. Vete- rinary Medical Science. 2017. V. 79(2). P. 425–431 https://doi.org/10.1292/jvms.16-0040/
  29. Ashley M. Population genetics of feral horses: Implications of behavioral isolation // J. Mammalog. 2004. V. 84 (4). P. 611–617. https://doi.org/10.1644/BRB-123
  30. National Research Council 2013. Using Science to Improve the BLM Wild Horse and Burro Program: A Way Forward. Washington, DC: The National Academies Press. 2013. https://doi.org/10.17226/13511

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2025

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».