Genetic diversity comparative evaluation of Pinus Sylvestris L. and Picea x Fennica (regel) kom. native populations and clonal seed orchards in russian Karelia

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Genetic diversity levels in 4 native populations of Finnish spruce and Scots pine each and 2 fields of conifer seed orchard growing in Karelia have been investigated using microsatellite loci. As a result high levels of basic genetic diversity parameters have been revealed for native populations of both species. It was found that expected heterozygosity figers calculated for the populations investigated were higher than the observed ones. This case thereby indicates a deficit of heterozygotes in the Karelian pine and spruce populations. Genetic diversity figures found for spruce seed orchard were much lower than for native populations of Picea x fennica. This fact, in our opinion, reflects the unsufficent representation of genetic pool both within the seed orchard field investigated and in spruce plus trees' breeding population on the whole. Scots pine seed orchard has been characterised by a high level of genetic diversity matched to native populations one.

About the authors

Aleksey Alekseevich Ilinov

Institute of Forestry of the Karelian Research Centre of the Russian Academy

Email: ialexa33@yandex.ru
Research Associate (Cand. (PhD) of Agricultural Sciences), Laboratory of dynamics and productivity of boreal forests

Boris Vladimirovich Raevsky

Institute of Forestry of the Karelian Research Centre of the Russian Academy

Email: borisraevsky@gmail.com
Research Associate (Cand. (PhD) of Agricultural Sciences), Laboratory of dynamics and productivity of boreal forests

References

  1. Гончаренко Г. Г., Падутов В. Е., Потенко В. В. (1989) Руководство по исследованию хвойных видов методом электрофоретического анализа изоферментов. Гомель: БелНИИЛХ.
  2. Кравченко А. Н., Экарт А. К., Ларионова А. Я. (2015) Внутривидовая изменчивость и дифференциация природных популяций ели сибирской (Picea obovata Ledeb.) по микросателлитным локусам. Мат. 4-го междунар. сов. «Сохранение лесных генетических ресурсов Сибири». Барнаул, 2015. С. 69-70.
  3. Лесосеменное районирование основных лесообразующих пород в СССР (1982) М.: Лесная промышленность.
  4. Мудрик Е. А., Белоконь М. М., Белоконь Ю. С., Политов Д. В. (2008) Применение микросателлитных маркеров в геногеографических исследованиях хвойных. Мат. Всерос. конф. «Водные и наземные экосистемы: проблемы и перспективы исследований». Вологда. С. 78-81.
  5. Потенко В. В., Ильинов А. А., Гончаренко Г. Г. (1993) Изучение генетической дифференциации популяций ели в Карелии с использованием метода изоферментного анализа. Селекция и семеноводство в Карелии. Петрозаводск: КарНЦ РАН. С. 66-76.
  6. Потокина Е. К., Орлова Л. В., Вишневская М. С. и др. (2012) Генетическая дифференциация популяций ели на северо-западе России по результатам маркирования микросателлитных локусов. Экологическая генетика. Т. X (2): С. 40-49.
  7. Указания по лесному семеноводству в Российской Федерации (2000) М.: ВНИИЦлесресурс.
  8. Янбаев Ю. А., Тренин В. В., Шигапов З. Х. и др. (1998) Генетическая изменчивость и дифференциация сосны обыкновенной (Pinus sylvestris) на территории Карелии. Научные основы селекции древесных растений Севера. Петрозаводск: КарНЦ РАН. С. 25-32.
  9. Экарт А. К., Семерикова С. А., Семериков В. Л. и др. (2014) Применение различных типов генетических маркеров для оценки уровня внутривидовой дифференциации ели сибирской. Сибирский лесной журнал. № 4. С. 84-91.
  10. Adams W. T., Joly R. I. (1980) Genetics of Allozyme Variants in Loblolly Pine. Heredity. V. 71: P. 33-40.
  11. Bergmann F., Ruetz W. (1991) Isoenzyme genetic variation and heterozygosity in random tree samples and selected orchard clones from the same Norway spruce populations. Forest Ecology and Management. V. 46: P. 39-47.
  12. Chaisurisri K., El-Kassaby Y. A. (1993) Estimation of clonal contribution to cone and seed crops in a Sitka spruce seed orchard. Ann. Sci. For. V. 50. P. 461-467.
  13. Conkle M. T. (1979) Isozyme variation and linkage in six conifer species. Proc. Symp, Is. North. Am. For. Trees and For. Ins. P. 11-17.
  14. Danell O. (1990) Possible Gains in Initial Stages of National Tree Improvement Programme Using different Techniques. Proc. from the Nordic tree breeders meeting. Denmark. P. 11-30.
  15. Eckert R. T., Joly R. J., Neale D. B. (1981) Genetics of isozyme variants and linkage relationships among allozyme loci in 35 eastern white pine clones. Can. J. For. Res. V. 11: P. 573-579.
  16. El-Kassaby Y. A., Ritland K. (1996) Impact of selection and breeding on the genetic diversity in Douglas-fir. Biodiv. Conserv. V. 5: P. 795-813
  17. Elsik C. G., Minihan V. T., Hall S. E. et al. (2000) Low-copy microsatellite markers for Pinus taeda L. Genome. V. 43: P. 550-555.
  18. Eriksson G., Ekberg I. (2001) An introduction to Forest Genetics. Uppsala: SLU.
  19. Godt M. J. W., Hamrick J. L., Edwards-Burke M. A., Williams J. H. (2001) Comparisons of genetic diversity in white spruce (Picea glauca) and jack pine (Pinus banksiana) seed orchards with natural populations. Can. J. Forest Res. V. 31: P. 943-949.
  20. Gömöry D. (1995) Simulation of the genetic structure and reproduction in plant populations: short note. Forest Genetics. V. 2: P. 59-63.
  21. Guries R., Ledig F. T. (1981) Genetic structure of populations and differentiation in forest trees. In: Proc Symp Isozymes N Am For Trees For Insects. Conkle M. T. (ed). US Dep Agric-For Ser Pac Southwest For Range Exp Stn Gen Tech Rep PSW-48. P. 42-47.
  22. Hodgetts R. B., Aleksiuk M. A., Brown A. et al. (2001) Development of microsatellite markers for white spruce (Picea glauca) and related species. Theor. Appl. Genet. V. 102: P. 1252-1258.
  23. İçgen Y., Kaya Z., Çengel B. et al. (2006) Potential impact of forest management and tree improvement on genetic diversity of Turkish red pine (Pinus brutia Ten.) plantations in Turkey. Forest Ecol Manag. V. 225: P. 328-336.
  24. Jones T. H., Steane D. A., Jones R. C. et al. (2006) Effects of domestication on genetic diversity in Eucalyptus globulus. Forest Ecology and Management. V. 234: P. 78-84.
  25. Knowles P. (1985) Comparison of isozyme variation among natural stands and plantations: jack pine and black spruce. Can. J. For. Res. V. 15: P. 902-908.
  26. Lefevre F. (2004) Human impacts on forest genetics resources in the temperate zone: an updated review. Forest Ecology and Management. V. 197: P. 257-271.
  27. Moran G. F., Bell J. C. (1987) The origin and genetic diversity of Pinus radiata in Australia. Theoretical and Applied Genetics. V. 73: P. 616-622.
  28. Moran G. F., Bell J. C., Matheson A. C. (1980) The genetic structure and levels of inbreeding in a Pinus radiata D. Don seed orchard. Silvae Genet. V. 29: P. 190-193.
  29. Nei M. (1978) Estimation of average heterozygosity and genetic distance from a small number of individuals. Genetics. V. 89: P. 583-590.
  30. Peakall R., Smouse P. E. (2006) GENALEX 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research. Mol. Ecology Notes. N 6: P. 288-295.
  31. Rajora O. P. (1999) Genetic biodiversity impacts of silvicultural practices and phenotypic selection in white spruce. Theor. Appl. Genet. V. 99: P. 954-961.
  32. Rajora O. P., Rahman M. H., Dayanandan S., Messeler A. (2001) Isolation, characterization, inheritance and linkage of microsatellite DNA markers in white spruce (Picea glauca) and their usefulness in other spruce species. Theor. Appl. Genet. V. 264: P. 871-882.
  33. Ryu J. B., Eckert R. T. (1983) Foliar isozyme variation in twenty-seven provenances of Pinus sylvestris L.: genetic diversity and population structure. Proc. 28th Northeast. For. Tree Improv. Conf. P. 249-261.
  34. Scotti I., Magni F., Pagila G. P., Morgante M. (2002) Trinucleotide microsatellites in Norway spruce (Picea abies): their features and development of molecular markers. Theor. Appl. Genet. V. 106: P. 40-50.
  35. Sneath P. H. A., Sokal R. R. Numerical Taxonomy. The principles and practice of numerical classification. W. H. Freeman and Co, San Francisco, 1973. 549 p.
  36. Soranzo N., Provan J., Powell W. (1998) Characterization of microsatellite loci in Pinus sylvestris L. Mol Ecol. V. 7: P. 1260-1261.
  37. Stefenon V. M., Gailing O., Finkeldey R. (2008) Genetic structure of plantations and the conservation of genetic resources of Brazilian pine (Araucaria angustifolia). Forest Ecol. Manag. V. 255: P. 2718-2725.
  38. Stoehr M. U., El-Kassaby Y. A. (1997) Levels of genetic diversity at different stages of the domestication cycle of interior spruce in British Columbia. Theor. Appl. Genet. V. 94: P. 83-90.
  39. Thomas B. R., Macdonald S. E., Hicks M. et al. (1999) Effects of reforestation methods on genetic diversity of lodgepole pine: an assessment using microsatellite and randomly amplified polymorphic DNA markers. Theor. Appl. Genet. V. 98. P. 793-801.
  40. Wellman H., Ritland C., Ritland K. (2003) Genetic effects of domestication in western hemlock Tsuga heterophylla. Forest Genet. V. 10: P. 229-239
  41. Williams C. G., Hamrick J. L. (1995) Genetic diversity levels in an advanced generation Pinus taeda L. program measured using molecular markers. FAO Forest Gene. Resour. Newslett. V. 23: P. 45-50.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2015 Ilinov A.A., Raevsky B.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
 


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».