Monitoring the genetic structure of domesticated reindeer (Rangifer tarandus L.): mainland and island populations of the north-east of Russia

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

A comparative analysis of the genetic structure of domesticated reindeer populations of the Chukotka and Koryak Highlands (northeastern edge of the species range) was performed using a panel of 16 microsatellite loci. The statistical analysis data show a high level of consolidation of the studied Chukotka reindeer breed and a high degree of differentiation with the breeds of the western and central parts of the range. One of the important objectives of the study was to monitor the genetic structure of the populations of the Chukotka and Evenki reindeer breeds, based on a comparative analysis of samples from populations of the mid-20th century and modern populations. The obtained research results indicate a high level of stability of the main indicators of the genetic structure of the species.

作者简介

S. Kashtanov

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Email: snkashtanov@mail.ru
Moscow, 119991 Russia

E. Zakharov

Ammosov North-Eastern Federal University

Yakutsk, 677000 Russia

M. Semina

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Moscow, 119991 Russia

A. Onokhov

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Moscow, 119991 Russia

V. Baranyk

State Nature Reserve “Wrangel Island”

Chukotka Autonomous Region, Pevek, 689400 Russia

P. Filimonov

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences; Federal State University of Education

Moscow, 119991 Russia; Mytishchi, 141014 Russia

J. Wei

Moscow Institute of Physics and Technology

Dolgoprudny, Moscow Region, 141701 Russia

V. Dodokhov

Arctic State Agrotechnological University

Yakutsk, 677000 Russia

V. Kolodeznikov

Ammosov North-Eastern Federal University

Yakutsk, 677000 Russia

N. Vinokurov

Yakut Scientific Research Institute of Agriculture

Yakutsk, 677001 Russia

O. Zakharova

Arctic State Agrotechnological University

Yakutsk, 677000 Russia

G. Tymnenkav

Chaunsky District Animal Disease Control Station GBU PJSC «Okvetobedenie»

Chukotka Autonomous Region, Pevek, 689400 Russia

K. Layshev

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences; St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

Moscow, 119991 Russia; St. Petersburg, 199178 Russia

Yu. Stolpovsky

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Moscow, 119991 Russia

参考

  1. Энциклопедия Якутии // Якутск: ЯНЦ СО РАН, 2007. Т. 2. С. 405–415.
  2. Коломиец О.П., Нувано В.Н. Чукотское оленеводство в конце XIX – первой половине XX века // Томский журнал лингвистических и антропол. исследований. 2017. № 4(18). С. 76–88. https://doi.org/10.23951/2307-6119-2017-4-76-88
  3. Сыроечковский Е.Е. Северный олень // М.: Агропромиздат, 1986. 256 с.
  4. Давыдов В.Н. От дикого к домашнему: стратегии доместикации оленя в Северном Забайкалье // Радловский сборник. Научные исследования и музейные проекты МАЭ РАН в 2013 г. 2014. С. 365–371.
  5. Борисов В.Д., Борисова Т.Д. Особенности управления оленеводством в Республике Саха (Якутия) // Пробл. соврем. экономики. 2017. № 3(63). С. 170–174.
  6. Столповский Ю.А., Бабаян О.В., Каштанов С.Н. и др. Генетическая оценка пород северного оленя (Rangifer tarandus) и их дикого предка с помощью панели STR-маркеров // Генетика. 2020. Т. 56. № 12. С. 1410–1426. https://doi.org/10.31857/S0016675820120139
  7. Семина М.Т., Каштанов С.Н., Бабаян О.В. и др. Анализ генетического разнообразия и популяционной структуры ненецкой аборигенной породы северных оленей на основе микросателлитных маркеров // Генетика. 2022. T. 58. № 8. С. 954–966. https://doi.org/10.31857/S0016675822080069
  8. Svishcheva G.R., Babayan O.V., Sipko T.P. et al. Gene-tic differentiation between coexisting wild and domestic reindeer (Rangifer tarandus L. 1758) in Northern Eurasia // Genetic Resources. 2022. V. 3. № 6. P. 1–14. https://doi.org/10.46265/genresj.UYML5006
  9. Каштанов С.Н., Захаров Е.С., Семина М.Т. и др. Генетическая структура доместицированных популяций северного оленя (Rangifer tarandus) Среднесибирского плоскогорья и прилегающих территорий // Генетика. 2024. Т. 60. № 1. С. 94–99. https://doi.org/10.31857/S0016675824010076
  10. Kharzinova V.R., Dotsev A.V., Deniskova T.E. et al. Genetic diversity and population structure of domestic and wild reindeer (Rangifer tarandus L. 1758): A novel approach using Bovine HDBead Chip // PLoS One. 2018. V. 13(11). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0207944
  11. Харзинова В.Р., Зиновьева Н.А. Применение микросателлитов в популяционно-генетических исследованиях северного оленя (Rangifer tarandus) // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2024. Т. 25(4). С. 525–537. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2024.25.4.525-537
  12. Додохов В.В., Павлова Н.И., Румянцева Т.Д., Калашникова Л.А. Генетическая характеристика чукотской породы оленей на территории Якутии // Генетика и разведение животных. 2020. № 3. С. 27–32. https://doi.org/10.31043/2410-2733-2020-3-27-32
  13. Кошкина О.А., Соловьева А.Д., Денискова Т.Е. и др. Изучение генетического разнообразия домашних и диких популяций северного оленя (Rangifer tarandus L. 1758) с использованием маркеров ядерного и митохондриального геномов // С.-хоз. биология. 2022. Т. 57. № 6. С. 1101–1116. https://doi.org/10.15389/agrobiology.2022.6.1101rus
  14. Груздев А.Р., Сипко Т.П. Северный олень (Rangifer tarandus L.) острова Врангеля: динамика популяции и современное состояние // Природа острова Врангеля: современные исследования. Сб. науч. трудов. СПб: 2007. С. 117–135.
  15. R Development Core Team. R: A language and environment for statistical computing // R Foundation for Statistical Computing. Austria, Vienna. 2014.
  16. Keenan K., McGinnity Ph., Tom F.C. et al. DiveRsity: An R package for the estimation and exploration of population genetics parameters and their associated errors // Meth. Ecol. Evol. 2013. V. 4. P. 782–788. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12067
  17. Adamack A.T., Gruber B. PopGenReport: Simplifying basic population genetic analyses in R // Meth. Ecol. Evol. 2014. V. 5. P. 384–387. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12158
  18. Jost L. GST and its relatives do not measure differentiation // Mol. Ecol. 2008. V. 17. № 18. P. 4015–4026. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2008.03887.x
  19. Jueterboc A., Kraemer P., Gerlach G. at al. Package ‘DEMEtics // Mol. Ecol. 2012. P. 3845–3852.
  20. Nei M. Genetic distance between рopulations // Am. Nat. 1972. V. 106. P. 283–292.
  21. Kamvar Z.N., Tabima J.F., Grünwald N.J. Poppr: Аn R package for genetic analysis of populations with clonal, partially clonal, and/or sexual reproduction // Peer J. 2014. V. 2. https://doi.org/10.7717/peerj.281
  22. Puechmaille S.J. The program structure does not reliably recover the correct population structure when sampling is uneven: Subsampling and new estimators alleviate the problem // Mol. Ecol. Res. 2016. V. 16. № 3. P. 608–627. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12512
  23. Evanno G., Regnaut S., Goudet J. Detecting the number of clusters of individuals using the software structure: А simulation study // Mol. Ecol. 2005. V. 14. № 8. P. 2611–2620. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2005.02553.x
  24. Raj A., Stephens M., Pritchard J.K. Fast STRUCTURE: Variational inference of рopulation structure in large SNP data sets // Genetics. 2014. V. 197. № 2. P. 573–589. https://doi.org/10.1534/genetics.114.164350
  25. Kopelman N.M., Mayzel J., Jakobsson M. et al. Clumpak: А program for identifying clustering modes and packaging population structure inferences across K // Mol. Ecol. Res. 2015. V. 15. № 5. P. 1179–1191. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12387

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © 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».