Сравнительный анализ генетического разнообразия естественных популяций лося (Alces alces L.) из Европейской России и популяции Сумароковской лосефермы

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Цель — сравнение генетического разнообразия двух природных популяций лося из охотхозяйств пограничных областей — Костромской и Ярославской, с искусственно созданной популяцией лосефермы.

Материалы и методы. Генетическое разнообразие изучалось с помощью ДНК-маркеров, представленных девятью микросателлитным локусами, обследовано 169 особей.

Результаты. Выявлено достоверно большее генетическое разнообразие естественных популяций по сравнению с популяцией лосефермы: среднее число аллелей на локус (NA) в них составляет 9,0 и 8,6, в популяции лосефермы — 5,9. Все популяции не отличаются по уровню средней гетерозиготности. Тест на гетерогенность аллельных частот показал, что все популяции достоверно различаются по 6 локусам и по сумме 9 локусов, природные популяции достоверно отличаются по 5 локусам, популяция лосефермы от каждой природной — по 3 одинаковым локусам. Коэффициент инбридинга значительно выше в ярославской популяции (0,167), по сравнению с костромской (0,053), в популяции лосефермы — 0,165. При выявленном потоке генов (Nm = 16,7) сохраняется генетическое своеобразие двух природных популяций, что позволяет предположить, что они не являются генетически единой популяцией.

Выводы. Выявленное резкое уменьшение генетического разнообразия популяции лосефермы указывает на необходимость обогащения ее генофонда, а обнаружение инбридинга в природных популяциях — на контроль состояния генофонда.

Об авторах

Вера Михайловна Макеева

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: vmmakeeva@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4360-5371
SPIN-код: 8794-0400
ResearcherId: D-2455-2019
https://istina.msu.ru/profile/vmmakeeva

д-р биол. наук

Россия, Москва

Андрей Валерьевич Смуров

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: smr@mes.msu.ru
ORCID iD: 0000-0001-5143-1634
SPIN-код: 7123-2765
Scopus Author ID: 6603148853
ResearcherId: AAO-8120-2020
https://istina.msu.ru/profile/SmurovAV/

д-р биол. наук, профессор

Россия, Москва

Анатолий Петрович Каледин

Российский государственный аграрный университет — МСХА им. К.А. Тимирязева

Email: curbsky@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1769-5043
SPIN-код: 5333-1918
https://www.timacad.ru/phone/contact/975

д-р биол. наук, профессор

 

Россия, Москва

Артем Михайлович Остапчук

Российский государственный аграрный университет — МСХА им. К.А. Тимирязева

Email: artem.ostapchuk.1933@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-9202-8611
SPIN-код: 8483-2508

канд. биол. наук

Россия, Москва

Иван Давидович Алазнели

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: alazneli.i.d@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9305-8030
SPIN-код: 2467-5562
ResearcherId: U-7167-2018
https://istina.msu.ru/profile/alazneli/

аспирант

Россия, Москва

Эдуард Анатольевич Снегин

Белгородский государственный национальный исследовательский университет

Email: snegin@bsu.edu.ru
ORCID iD: 0000-0002-7574-6910
SPIN-код: 5655-7828
ResearcherId: AAU-7236-2021

д-р биол. наук, профессор

Россия, Белгород

Список литературы

  1. Kaledin A.P., Yuldashbaev Yu.A., Kubatbekov T.S., et al. Economic and mathematical model for size and structure optimisation of predator and prey populations // International journal of recent technology and engineering (IJRTE-BEIESP). 2019. Vol. 8. No. 4. P. 9081–9090. doi: 10.35940/ijrte.D4540
  2. Каледин А.П., Остапчук А.М., Макеева В.М., и др. Динамика численности популяций охотничьих зверей и птиц и их стоимостная оценка в Костромском регионе // VIII Международная научно-практическая конференция «Сохранение разнообразия животных и охотничье хозяйство России»; Февраль 21–22, 2019; Москва. Февраль 21–22, 2019; Иваново. ПК ПресСто; 2019. С. 132–135.
  3. Каледин А.П., Николаев А.А., Филатов А.И., и др. Региональный аспект прогнозирования динамики численности лося в Ярославской области на основе модельных экспериментов // Международный научный журнал. 2017. № . 3. С. 43–47.
  4. Алтухов Ю.П. Генетические процессы в популяциях: учебное пособие. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ИКЦ Академкнига, 2003. 431 c.
  5. Макеева В.М., Белоконь М.М., Смуров А.В. Геноурбанология как основа устойчивого сохранения биоразнообразия и экосистем в условиях глобальной урбанизации // Успехи современной биологии. 2013. Т. 133, № 1. С. 19–34. doi: 10.1134/S207908641304004X
  6. Makeeva V.M., Smurov A.V., Kaledin A.P., et al. On the necessity of monitoring the gene pool of Elk populations (Alces alces L.) in elk farms // Con Dai & Vet Sci. 2020. Vol. 3. No. 5. P. 356–358. doi: 10.32474/CDVS.2020.03.000175
  7. Bishop M.D., Kappes S.M., Keele J.W., еt al. A genetic linkage map for cattle // Genetics. 1994. No. 136. P. 619–639. doi: 10.1093/genetics/136.2.619
  8. Moore S.S., Barendse W., Berger K.T., et al. Bovine and ovine DNA microsatellites from the EMBL and GENBANK databases // Animal Genetics. 1992. No. 23. Р. 463–467. doi: 10.1111/j.1365-2052.1992.tb02168.x
  9. Rǿed К.Н., Midthjell L. Microsatellites in reindeer, Rangifer tarandus, and their use in other cervids // Mol Ecol. 1998. No. 7. P. 1773–1776. doi: 10.1046/j.1365-294x.1998.00514.x
  10. Wilson G.A., Strobeck C., Wu L., Coffin J.W. Characterization of microsatellite loci in caribou Rangifer tarandus, and their use in other Artiodactyls // Mol Ecol. 1997. No. 6. Р. 697–699. doi: 10.1046/j.1365-294X.1997.00237.x
  11. Glynis NR Price. Phylogeography and structuring of Moose (Alces alces) populations in Ontario, Canada: dissertation. Canada, Ontario: Trent University Peterborough, 2016. 136 p.
  12. Yeh F.C., Yang R., Boyle T. POPGENE (version 1.32): Microsoft Windows-based freeware for population genetic analysis. Univ. Alberta, Center Int. Forest. Res.: Edmonton, 1999.
  13. Peakall R., Smouse P.E. GenAIEx V6: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research // Mol Ecol Notes. 2006. Vol. 6. No. 1. P. 288–295. doi: 10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x
  14. Peakall R., Smouse P.E. GenAlEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research-an update // Bioinformatics. 2012. No. 28. P. 2537–2539. doi: 10.1093/bioinformatics/bts460
  15. Wright S. Random drift and shitting balance theory and evolution. In: Mathematical topics in population genetics. Berlin: Springer-Verlag, 1970. P. 1–31. doi: 10.1007/978-3-642-46244-3_1
  16. Nei M. Genetic distance between populations // The American Naturalist. 1972. No. 106. P. 283–292. doi: 10.1086/282771
  17. Панченко Д.В., Топчиева Л.В., Рендаков Н.Л., и др. Генетическое разнообразие популяции лося в Карелии: микросателлитный анализ // Вестник охотоведения. 2010. Т. 7, № 2. С. 280–283. doi: 10.25687/1996-6733.prodanimbiol.2018.1.75–82
  18. Марзанов Н.С., Девришов Д.А., Марзанова С.Н., и др. Популяционно-генетическая характеристика лося по локусам микросателлитов // Проблемы биологии продуктивных животных. 2018. № 1. С. 75–82. doi: 10.25687/1996-6733.prodanimbiol
  19. Youngmann J.L., Deyoung R.W., Demaralis S., et al. Genetic characteristics of restored elk populations in Kentucky // The Journal of wildlife management. 2020. Vol. 84. No. 3. P. 515–523. doi: 10.1002/jwmg.21817
  20. Galarza J.A., Sanchez-Fernandez B., Fandos P., Soriguer R. Intensive management and natural genetic variation in Red deer (Cervus elaphus) // Journal of Heredity. 2017. Vol. 108. No. 5. P. 496–504. doi: 10.1093/jhered/esx052
  21. Холодова М.В., Давыдов А.В., Мещерский И.Г., и др. Изучение молекулярно-генетического разнообразия лося (Alces alces L.) Центральной и Северо-Западной части России: анализ мтДНК // Вестник охотоведения. 2005. Т. 2, № 1. С. 26–33.
  22. Патент РФ на изобретение № 2620079/ 21.05.17. Бюл. № 15. Макеева В.М., Смуров А.В. Способ поддержания жизнеспособности популяций животных или растений на урбанизированных территориях.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© ООО "Эко-Вектор", 2021


 


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах