Nucleotide polymorphisms of candidate genes of adaptive significance in the ural populations of Larix sibirica Ledeb.


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

The objectives of conservation and sustainable forest management require in depth study of genomes of woody plants and definition of their intraspecific genetic diversity. In recent years, an approach was developed based on the study of “candidate genes” that can potentially be involved in the formation of adaptive traits. In this study, we investigated nucleotide polymorphism of several adaptive candidate genes in the populations of Siberian larch (Larix sibirica Ledeb.) in the Urals. Representatives of this genus are among the most valuable and widely distributed forest tree species in Russia. From ten selected gene loci in the genome of L. sibirica, we isolated and investigated three loci, one of which (ABA-WDS) was sequenced in L. sibirica for the first time. The total length of the analyzed sequence in each individual amounted to 2865 bp. The length of locus alignment was from 360 bp to 1395 bp. In total, we identified 200 polymorphic positions. The most conservative is locus 4CL1-363, and the most polymorphic is locus sSPcDFD040B03103-274. The studied populations of L. sibirica are characterized by a high level of nucleotide polymorphism in comparison with other species and genuses (Picea, Pinus, Pseudotsuga, Abies) conifers plants (Hd = 0.896; π = 0.007; θW = 0.015). The most selectively neutral polymorphism (DT =–0.997) was attributed to locus 4CL1-363, and polymorphism with high probability of adaptability (DT =–1.807) was determined for the ABA-WDS locus. We identified 54 SNP markers, only five of which were nonsynonymous (9.26%) replacements. The average frequency of SNPs in the three studied loci of L. sibirica was one SNP in 53 bp. We detected unique SNP markers for eight populations, which could potentially be used to identify populations. Populations that are characterized by the highest number of unique SNP markers can be recommended for selection in order to preserve the gene pool of the species.

Ключевые слова

Об авторах

Yu. Nechaeva

Perm State National Research University

Автор, ответственный за переписку.
Email: yulianechaeva@mail.ru
Россия, Perm, 614990

A. Julanov

Perm State National Research University

Email: yulianechaeva@mail.ru
Россия, Perm, 614990

S. Boronnikova

Perm State National Research University

Email: yulianechaeva@mail.ru
Россия, Perm, 614990

Ya. Prishnivskaya

Perm State National Research University; Natural Sciences Institute

Email: yulianechaeva@mail.ru
Россия, Perm, 614990; Perm, 614990

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2017

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».