Geometric Approach to Phylogeographic Analysis Molecular Genetic Sequences: Principal Components and Dendrograms

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Currently, the search for manifestations of selection under the influence of the environment in molecular sequences is usually carried out within closely related species or at the intraspecific level. It is believed that at high taxonomic levels this is unpromising due to phylogenetic relationship. Cytochrome b amino acid sequences of 67 rodent and lagomorph species with known geographic coordinates were digitized using the AAindex database. Based on more than 200 thousand features, the main components were obtained. A well-known statistical method, which has not previously been used for such problems, was used, which makes it possible to orthogonally decompose multidimensional variability into intra- and intertaxon variability and analyze them separately. Subfamily level selected. For the second principal component (17.05% of intertaxon variability), a correlation with latitude was found (r = 0.561; n = 67; p < E–5). The clear division into two groups revealed by the first principal component (39.48% of intertaxon variability), which does not coincide with the taxonomic one, indicates a possible physicochemical underlying reason for the differences between them. This requires further research.

About the authors

V. M. Efimov

Institute of Cytology and Genetics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Institute of Animal Systematics and Ecology, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Novosibirsk State University; Tomsk State University

Author for correspondence.
Email: efimov@bionet.nsc.ru
Russia, 630090, Novosibirsk; Russia, 630091, Novosibirsk; Russia, 630090, Novosibirsk; Russia, 634050, Tomsk

K. V. Efimov

Higher School of Economics

Email: efimov@bionet.nsc.ru
Russia, 101000, Moscow

V. Yu. Kovaleva

Institute of Animal Systematics and Ecology, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Email: efimov@bionet.nsc.ru
Russia, 630091, Novosibirsk

References

  1. NCBI Resource Coordinators. (2015) Database resources of the national center for biotechnology information. Nucl. Acids Res. 43, D6−D17.
  2. Tamura K., Stecher G., Kumar S. (2021) MEGA11: molecular evolutionary genetics analysis version 11. Mol. Biol. Evol. 38, 3022−3027.
  3. Kawashima S., Pokarowski P., Pokarowska M., Kolinski A., Katayama T., Kanehisa M. (2008) AAindex: amino acid index database progress report 2008. Nucl. Acids Res. 36, D202−D205.
  4. Gower J.C. (1966) Some distance properties of latent root and vector methods used in multivariate analysis. Biometrika. 53, 325−338.
  5. Fisher R.A. (1919) XV. − The correlation between relatives on the supposition of Mendelian inheritance. Earth Env. Sci. Transactions Royal Soc. Edinburgh. 52, 399−433.
  6. Fisher R.A. (1936). The use of multiple measurements in taxonomic problems. Ann. Eugenics. 7, 179−188.
  7. Hammer Ø., Harper D.A.T., Ryan P.D. (2001) PAST: paleontological statistics software package for education and data analysis. Palaeontologia Electronica. 4, 1−9.
  8. Polunin D., Shtaiger I., Efimov V. (2019) JACOBI4 software for multivariate analysis of biological data. bioRxiv. 803684.
  9. Da Fonseca R.R., Johnson W.E., O’Brien S.J., Ramos M.J., Antunes A. (2008) The adaptive evolution of the mammalian mitochondrial genome. BMC Genomics. 9, 1−22.
  10. Abramson N.I., Bodrov S.Y., Bondareva O.V., Genelt-Yanovskiy E.A., Petrova T.V. (2021) A mitochondrial genome phylogeny of voles and lemmings (Rodentia: Arvicolinae): evolutionary and taxonomic implications. PLoS One. 16, e0248198.
  11. Bondareva O., Genelt-Yanovskiy E., Petrova T., Bodrov S., Smorkatcheva A., Abramson N. (2021) Signatures of adaptation in mitochondrial genomes of Palearctic subterranean voles (Arvicolinae Rodentia). Genes. 12, 1945.
  12. Mori S., Matsunami M. (2018) Signature of positive selection in mitochondrial DNA in Cetartiodactyla. Genes Genet. Systems. 17-00015.

Supplementary files


Copyright (c) 2023 В.М. Ефимов, К.В. Ефимов, В.Ю. Ковалева

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».