Two new for Russia Arrhenia species collected in the Altay Republic, Western Siberia, Russia

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The article provides information on two new species for Russia, Arrhenia leucotricha and A. subglobisemen, collected in the territory of the Altai Republic. The macro- and micromorphological characteristics of both species were described in detail, and their ITS nrDNA sequences were acquired and analysed. The data on the substrate specificity, ecological preferences in the southern part of Western Siberia, and their geographical distribution in the Holarctic region are discussed.

Full Text

Restricted Access

About the authors

I. A. Gorbunova

Central Siberian Botanical Garden of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: fungi2304@gmail.com
Russian Federation, Novosibirsk, 630090

N. V. Filippova

Yugra State University

Email: filippova.courlee.nina@gmail.com
Russian Federation, Khanty-Mansiysk, 628012

References

  1. Altschul S.F., Gish W., Miller W. et al. Basic local alignment search tool. J. Molec. Biol. 1990. V. 215 (3). P. 403–410. https://doi.org/10.1016/S0022-2836(05)80360-2
  2. Barrasa J.M., Rico V.J. The non-omphalinoid species of Arrhenia in the Iberian Peninsula. Mycologia. 2003. V. 95 (4). P. 700–713.
  3. Blanco Dios J.B. Notes on the genus Arrhenia (I): Arrhenia pontevedrana, sp. nov. and A. subglobisemen (Agaricales, Basidiomycota), from the northwest of the Iberian Peninsula. January Studies in Fungi. 2019. V. 4 (1). P. 185–191. https://doi.org/10.5943/sif/4/1/20
  4. Bolshakov S., Kalinina L., Palomozhnykh E. et al. Agaricoid and boletoid fungi of Russia: the modern country-scale checklist of scientific names based on literature data. Biological communication. 2021. V. 66 (4). P. 316–325. https://doi.org/10.21638/spbu03.2021.404
  5. Clémençon H. Methods for working with macrofungi: Laboratory cultivation and preparation of larger fungi for light microscopy. Zurich, 2009.
  6. Corriol G. Arrhenia subglobisemen, un nouveau nom pour Agaricus tremulus sensu Persoon, Fries. Bull. Trim. Féderation Mycol. Dauphiné-Savoie. 2016. V. 222. P. 5–20.
  7. Gardes M., Bruns T.D. ITS primers with enhanced specifity for Basidiomycetes: application to identification of mycorrhizae and rusts. Molec. Ecology. 1993. V. 2. P. 113–118.
  8. GBIF Occurrence Download (Arrhenia subglobisemen). 2024. https://doi.org/10.15468/dl.vprjs2
  9. Gorbunova I.A. Macromycetes of the alpine region of Altai. Turczaninowia. 2010. V. 13 (3). P. 125–134. (In Russ.).
  10. Gorbunova I., Filippova N. Fungarium of Gorbunova Irina A. (Central Siberian Botanical Garden, NSK). Yugra State University Biological Collection (YSU BC). 2024. Occurrence dataset. https://doi.org/10.15468/upme2c. Accessed 31.01.24.
  11. Guindon S., Dufayard J.F., Lefort V. et al. New algorithms and methods to estimate maximum-likelihood phylogenies: assessing the performance of PhyML 3.0. Systematic Biol. 2010. V. 59. P. 307–321.
  12. Hoang D.T., Chernomor O., Haeseler A. v. et al. UFBoot2: Improving the ultrafast bootstrap approximation. 2017. Molec. Biol. Evol. V. 35 (2). P. 518–522. https://doi.org/10.1093/molbev/msx281
  13. Ivolov A.V., Bolshakov S. Yu., Silaeva T.V. Study of species diversity of macromycetes. Saransk, Mord. St. University, Saransk, 2017. (In Russ.)
  14. Kalyaanamoorthy S., Minh B.Q., Wong T. et al. ModelFinder: Fast model selection for accurate phylogenetic estimates. Nature Methods. 2017. V. 14. P. 587–589. https://doi.org/10.1038/nmeth.4285
  15. Kazutaka K., John R., Kazunori D.Y. MAFFT online service: multiple sequence alignment, interactive sequence choice and visualization. Brief. Bioinformatics. 2019. V. 20 (4). P. 1160–1166. https://doi.org/10.1093/bib/bbx108
  16. Knudsen H., Vesterholt J. Funga Nordica. Agaricoid, boletoid, clavarioid, cyphelloid and gastroid genera. Nordsvamp, Copenhagen, 2018.
  17. Koichiro T., Glen S., Sudhir K. MEGA11: Molecular evolutionary genetics analysis. Vers. 11. Molec. Biol. Evol. 2021. V. 38 (7). P. 3022–3027. https://doi.org/10.1093/molbev/msab120
  18. Nguyen L.T., Schmidt H.A., Haeseler A.V. et al. IQ-TREE: A fast and effective stochastic algorithm for estimating maximum likelihood phylogenies. Molec. Biol. Evol. 2015. V. 32. P. 268–274. https://doi.org/10.1093/molbev/msu300
  19. Voitk A., Saar I., Lücking R. et al. Surprising morphological, ecological and ITS sequence diversity in the Arrhenia acerosa complex (Basidiomycota: Agaricales: Hygrophoraceae). Sydowia. 2020. V. 73. P. 133–162. https://doi.org/10.12905/0380.sydowia73-2020-0133
  20. Rambaut А. FigTree v1.4.4. 2006–2018. https://github.com/rambaut/figtree/releases/tag/v1.4.4
  21. White T.J., Bruns T., Taylor J. Amplification and direct se-quencing of fungal ribosomal RNA genes for phylogenetics. In: M.A. Innis et al. (eds). PCR protocols: a guide to methods and applications, 1990, pp. 315–322.
  22. Горбунова И.А. (Gorbunova) Макромицеты альпийской области Алтая. Turczaninowia. 2010. № 13 (3). С. 125–134.
  23. Ивойлов А.В., Большаков С.Ю., Силаева Т.Б. (Ivoylov et al.) Изучение видового разнообразия макромицетов: учеб. пособие. Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2017. 160 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Basidiomata and micromorphological structures of studied specimens: A – Arrhenia leucotricha [in the right inset – basidiomata (bar – 1 cm), on the left inset – spores and basidia (bar – 10 µm]; B – A. subglobisemen [in the right inset – basidiomata (bar – 1 cm), in the left inset – spores and basidia (bar – 10 µm)].

Download (311KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. ML best tree of selected ITS sequences of Arrhenia acerosa complex reconstructed based on the ITS sequence dataset, obtained by analysis in IQTREE1.6.12. The newly generated sequences are highlighted in bold font, and bootstrap percentage is provided above the branches.

Download (507KB)
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».