НОВЫЕ МАРКЕРЫ МИТОХОНДРИАЛЬНОЙ ДНК ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОПУЛЯЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ ЕЛЕЙ СИБИРСКОЙ И ЕВРОПЕЙСКОЙ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

На основе митохондриального генома ели европейской были разработаны праймеры для амплификации шести минисателлитных и одного микросателлитного локуса. Их тестирование на шести популяциях ели сибирской и северного кластера ели европейской (120 деревьев) выявили от трех до семи аллелей. Мультилокусная комбинация шести минисателлитов в сумме дала 27 гаплотипов. Популяции имели от двух до девяти гаплотипов, но почти не имели общих, они разделились (RCT = 0.77) на три группы – Европейская Россия, Урал и популяция ели сибирской (Алтай). В популяции, расположенной на верхнем пределе лесной растительности на Южном Урале, гаплотипы располагались не случайно, что демонстрирует возможность использования разработанных маркеров для выделения групп родственных по материнской линии деревьев, а также исследования процесса расселения деревьев на не занятых лесом территориях. В популяции из южного кластера ели европейской (Карпаты, 24 дерева) только один из маркеров имел устойчивую амплификацию и был изменчив (шесть аллелей).

Об авторах

В. Л. Семериков

Институт экологии растений и животных Уральского отделения Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: semerikov@ipae.uran.ru
Екатеринбург, 620144 Россия

Список литературы

  1. Naydenov K., Senneville S., Beaulieu J. et al. Glacial vicariance in Eurasia: Mitochondrial DNA evidence from Scots pine for complex heritage involving gene- tically distinct refugia at mid-northern latitudes and in Asia Minor // BMC Evol. Biol. 2007. V. 22. https://doi.org/10.1186/1471-2148-7-233
  2. Pyhäjärvi T., Salmela M., Savolainen O. Colonozation routes of Pinus sylvestris inferred from distribution of mitochondrial DNA variation // Tree Genetics & Genomes. 2008. V. 4. P. 247–254. https://doi.org/10.1007/s11295-007-0105-1
  3. Semerikov N.V., Petrova I.V., Sannikov S.N. et al. Cytoplasmic DNA variation does not support a recent contribution of Pinus sylvestris L. from the Caucasus to the main range // Tree Genetics & Genomes. 2020. V. 16. № 4. https://doi.org/10.1007/s11295-020-01458-8
  4. Shuvaev D.N., Semerikov V.L., Kuznetsova G.V., Putintseva Y.A. Late Quaternary history of Siberian stone pine as revealed by genetic and paleoecological data // Tree Genetics & Genomes. 2023. V. 19. № 2. https://doi.org/10.1007/s11295-023-01592-z
  5. Sperisen C., Büchler U., Gugerli F. et al. Tandem repeats in plant mitochondrial genomes: application to the analysis of population differentiation in the conifer Norway spruce // Mol. Ecol. 2001. V. 10. № 1. P. 257–263. https://doi.org/10.1046/j.1365-294X.2001.01180.x
  6. Tollefsrud M.M., Kissling R., Gugerli F. et al. Genetic consequences of glacial survival and postglacial colonization in Norway spruce: Сombined analysis of mitochondrial DNA and fossil pollen // Mol. Ecol. 2008. V. 17. № 18. P. 4134–4150. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2008.03893.x
  7. Tollefsrud M.M., Sonstebo J.H., Brochmann C. et al. Combined analysis of nuclear and mitochondrial markers provide new insight into the genetic structure of North European Picea abies // Heredity. 2009. V. 102. № 6. P. 549–562. https://doi.org/10.1038/hdy.2009.16
  8. Tollefsrud M.M., Latałowa M., van der Knaap W.O. et al. Late Quaternary history of North Eurasian Norway spruce (Picea abies) and Siberian spruce (Picea obovata) inferred from macrofossils, pollen and cytoplasmic DNA variation // J. Biogeography. 2015. V. 42. № 8. P. 1431–1442. https://doi.org/10.1111/jbi.12484
  9. Экарт А.К., Семериков В.Л., Ларионова А.Я., Кравченко А.Н. Изменчивость локуса mh44 митохондриальной ДНК в популяциях ели сибирской // Генетика. 2020. Т. 56. № 7. С. 842–847. https://doi.org/10.31857/S0016675820070036
  10. Semerikova S.A., Semerikov V.L., Lascoux M. Post- glacial history and introgression in Abies (Pinaceae) species of the Russian Far East inferred from both nuclear and cytoplasmic markers // J. Biogeography. 2011. V. 38. № 2. P. 326–340. https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2010.02394.x
  11. Semerikov V.L., Semerikova S.A., Putintseva Y.A. et al. Mitochondrial DNA in Siberian conifers indicates multiple postglacial colonization centers // Canadian J. Forest Res. 2019. V. 49. № 8. 875–883. https://doi.org/10.1139/cjfr-2018-0498
  12. Polezhaeva M.A., Lascoux M., Semerikov V.L. Cytoplasmic DNA variation and biogeography of Larix Mill. in Northeast Asia // Mol. Ecol. 2010. V. 19. № 6. P. 1239–1252. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2010.04552.x
  13. Semerikov V.L., Semerikova S.A., Polezhaeva M.A. et al. Southern montane populations did not contribute to the recolonization of West Siberian Plain by Siberian larch (Larix sibirica): А range-wide analysis of cytoplasmic markers // Mol. Ecol. 2013. V. 22. № 19. P. 4958–4971. https://doi.org/10.1111/mec.12433
  14. Johnson J.S., Gaddis K.D., Cairns D.M., Krutov- sky K.V. Seed dispersal at alpine treeline: An assessment of seed movement within the alpine treeline ecotone // Ecosphere. 2017. V. 8. № 1. https://doi.org/10.1002/ecs2.1649
  15. Kruse S., Gerdes A., Kath N.J. et al. Dispersal distances and migration rates at the arctic treeline in Siberia – a genetic and simulation-based study // Biogeosciences. 2019. V. 16. № 6. P. 1211–1224. https://doi.org/10.5194/bg-16-1211-2019
  16. Piotti A., Leonardi S., Piovani P. et al. Spruce colonization at treeline: Where do those seeds come from? // Heredity. 2009. V. 103. № 2. P. 136–145. https://doi.org/10.1038/hdy.2009.42
  17. Pluess A.R. Pursuing glacier retreat: Genetic structure of a rapidly expanding Larix decidua population // Mol. Ecol. 2011. V. 20. № 3. P. 473–485. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2010.04972.x
  18. Truong C., Palmé A.E., Felber F. Recent invasion of the mountain birch Betula pubescens ssp. tortuosa above the treeline due to climate change: Genetic and ecological study in northern Sweden // J. Evol. Biol. 2007. V. 20. № 1. P. 369–380. https://doi.org/10.1111/j.1420-9101.2006.01190.x
  19. Scotti I., Gugerli F., Pastorelli R. et al. Maternally and paternally inherited molecular markers elucidate population patterns and inferred dispersal processes on a small scale within a subalpine stand of Norway spruce (Picea abies [L.] Karst.) // Forest Ecol. and Management. 2008. V. 255. № 11. P. 3806–3812. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2008.03.023
  20. Zhou Q., Karunarathne P., Andersson-Li L. et al. Recurrent hybridization and gene flow shaped Norway and Siberian spruce evolutionary history over multiple glacial cycles // Mol. Ecol. 2024. V. 33. № 17. P. 15. https://doi.org/10.1111/mec.17495
  21. Bastien D., Favre J.M., Collignon A.M. et al. Characterization of a mosaic minisatellite locus in the mitochondrial DNA of Norway spruce [Picea abies (L.) Karst.] // Theor. and Applied Genet. 2003. V. 107. № 3. P. 574–580. https://doi.org/10.1007/s00122-003-1284-2
  22. Putintseva Y.A., Bondar E.I., Simonov E.P. et al. Siberian larch (Larix sibirica Ledeb.) mitochondrial genome assembled using both short and long nucleotide sequence reads is currently the largest known mitogenome // BMC Genomics. 2020. V. 21. № 1. https://doi.org/10.1186/s12864-020-07061-4
  23. Moiseev P.A., Semerikov V.L., Semerikova T.V. et al. Leading directions and effective distance of larch offspring dispersal at the upper treeline in the Northern and Polar Urals, Russia // Forest Ecosystems. https://doi.org/10.1016/j.fecs.2024.100218
  24. Sullivan A.R., Eldfjell Y., Schiffthaler B. et al. The mitogenome of Norway spruce and a reappraisal of mitochondrial recombination in plants // Genome Biol. and Evol. 2019. V. 12. № 1. P. 3586–3598. https://doi.org/10.1093/gbe/evz263
  25. Ларионова А.Я., Семерикова С.А., Экарт А.К. и др. Генетическое разнообразие, структура и дифференциация видового комплекса Picea abies–Picea obovata–Picea koraiensis по данным микросателлитного анализа хлоропластной ДНК // Генетика. 2024. Т. 60. № 11. C. 35–49. https://doi.org /10.31857/S0016675824110035
  26. Benson G. Tandem repeats finder: А program to analyze DNA sequences // Nucl. Ac. Res. 1999. V. 27. № 2. P. 573–580. https://doi.org/10.1093/nar/27.2.573
  27. Untergasser A., Cutcutache I., Koressaar T. et al. Primer3 – new capabilities and interfaces // Nucl. Ac. Res. 2012. V. 40. № 15. P. e115. https://doi.org/10.1093/nar/gks596
  28. Nei M. Molecular Evolutionary Genetics. 1987. New York: Columbia Univ. Press, 512 c.
  29. Excoffier L., Smouse P.E., Quattro J.M. Analysis of molecular variance inferred from metric distances among DNA haplotypes: Аpplication to human mitochondrial DNA restriction data // Genetics. 1992. V. 131. № 2. P. 479–491. https://doi.org/10.1093/genetics/131.2.479
  30. Excoffier L., Lischer H.E. Arlequin suite ver 3.5: A new series of programs to perform population genetics analyses under Linux and Windows // Mol. Ecol. Resour. 2010. V. 10. № 3. P. 564–567. https://doi.org/10.1111/j.1755-0998.2010.02847.x
  31. Goldstein D.B., Ruiz Linares A.R., Cavallisforza L.L., Feldman M.W. An evaluation of genetic distances for use with microsatellite loci // Genetics. 1995. V. 139. P. 463–471. https://doi.org/10.1093/genetics/139.1.463
  32. Pons O., Petit R.J. Measuring and testing genetic differentiation with ordered versus unordered alleles // Genetics. 1996. V. 144. P. 1237–1245. https://doi.org/10.1093/genetics/144.3.1237
  33. Rohlf E.J. Numerical Taxonomy and Multivariate Analysis System. N.Y.: Exter Publ. LTD, 1988.
  34. Tsuda Y., Chen J., Stocks M. et al. The extent and meaning of hybridization and introgression between Siberian spruce (Picea obovata) and Norway spruce (Picea abies): Cryptic refugia as stepping stones to the west? // Mol. Ecol. 2016. V. 25. № 12. P. 2773–2789. https://doi.org/10.1111/mec.13654

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 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».