ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ АРКТИЧЕСКИХ ПОПУЛЯЦИЙ БЕЛОГО МЕДВЕДЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСТОРИЧЕСКИХ ОБРАЗЦОВ

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Впервые проведен анализ генетических данных с использованием ДНК белого медведя, выделенной из музейных образцов, находящихся в коллекции Зоологического института РАН. Уникальные данные, полученные в ходе анализа, позволили впервые охарактеризовать структуру популяций в различных регионах и тем самым заложить основу для дальнейших исследований. Впервые были применены методы выделения ДНК из исторического материала, разработанные для использования в археологии. Данные методы позволили получить материал высокого качества, пригодный для высокопроизводительного секвенирования. Анализ генетических вариантов дал возможность впервые описать структуру популяций белого медведя в российских арктических регионах и ее изменения, связанные с активной хозяйственной деятельностью, развернувшейся в первой трети ХХ века.

Об авторах

А. А Канапин

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Санкт-Петербург, Россия

А. А Самсонова

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Санкт-Петербург, Россия

А. В Абрамов

Зоологический институт РАН

Санкт-Петербург, Россия

М. В Саблин

Зоологический институт РАН

Санкт-Петербург, Россия

В. В Платонов

Зоологический институт РАН

МСанкт-Петербург, Россия

Х. Х Мустафин

Московский физико-технический институт

Долгопрудный, Россия

С. А Чекрыгин

Санкт-Петербургский государственный университет

Санкт-Петербург, Россия

Д. Хирата

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: dhirata59@gmail.com
Санкт-Петербур, Россия

Список литературы

  1. Supple M. A. and Shapiro B. Conservation of biodiversity in the genomics era. Genome Biol., 19, 131 (2018). doi: 10.1186/s13059-018-1520-3
  2. Theissinger K., Fernandes C., Formenti G., Bista I., Berg P. R., Bleidorn C., Bombarely A., Crottini A., Gallo G. R., Godoy J. A., Jentoft S., Malukiewicz J., Mouton A., Oomen R. A., Paez S., Palsb0ll P. J., Pampoulie Ch., Ruiz-López M. J., Secomandi S., Svardal H., Theofanopoulou C., de Vries J., Waldvogel A.-M., Zhang G., Jarvis E. D., Bálint M., Ciofi C., Waterhouse R. M., C Mazzoni. J., and Höglund J. How genomics can help biodiversity conservation. Trends Genet., 39, 545-559 (2023). doi: 10.1016/j.tig.2023.01.005
  3. Schmidt T. L., Thia J. A., and Hoffmann A. A. How can genomics help or hinder wildlife conservation? Annu Rev. Anim. Biosci., 12, 45-68 (2024). doi: 10.1146/annurev-animal-021022-051810
  4. Miller W., Schuster S. C., Welch A. J., Ratan A., Bedoya-Reina O. C., Zhao F., Kim H. L., Burhans R. C., Drautz D. I., Wittekindt N. E., Tomsho L. P., Ibarra-Laclette E., Herrera-Estrella L., Peacock E., Farley S., Sage G. K., Rode K., Obbard M., Montiel R., Bachmann L., Ingólfsson Ó., Aars J., Mailund Th., Wiig 0., Talbot S. L., and Lindqvist Ch. Polar and brown bear genomes reveal ancient admixture and demographic footprints of past climate change. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 109 (36), E2382-E2390 (2012). doi: 10.1073/pnas.1210506109
  5. Cahill J. A., Green R. E., Fulton T. L., Stiller M., Jay F., Ovsyanikov N., Salamzade R., St John J., Stirling I., Slatkin M., and Shapiro B. Genomic evidence for island population conversion resolves conflicting theories of polar bear evolution. PLoS Genet., 9, e1003345 (2013). doi: 10.1371/journal.pgen.1003345
  6. Liu S., Lorenzen E. D., Fumagalli M., Li B., Harris K., Xiong Z., Zhou L., Korneliussen T. S., Somel M., Babbitt C., Wray G., Li J., He W., Wang Zh., Fu W., Xiang X., Morgan C. C. Doherty A., O’Connell M. J., McInerney J. O., Born E. W., Dalén L., Dietz R., Orlando L., Sonne Ch., Zhang G., Nielsen R., Willerslev E., and Wang J. Population Genomics reveal recent speciation and rapid evolutionary adaptation in polar bears. Cell, 157, 785-794 (2014). doi: 10.1016/j.cell.2014.03.054
  7. Jensen E. L., Tschritter C., de Groot P. V. C., Hayward K. M., Branigan M., Dyck M., Clemente-Carvalho R. B. G., and Lougheed S. C. Canadian polar bear population structure using genome-wide markers. Ecol. Evol., 10, 3706-3714 (2020). doi: 10.1002/ece3.6159
  8. Laidre K. L., Supple M. A., Born E. W., Regehr E. V., Wiig Ø., Ugarte F., Aars J., Dietz R., Sonne C., Hegelund P., Isaksen C., Akse G. B., Cohen B. H., Stern. L., Moon T., Vollmers Ch., Corbett-Detig R., Paetkau D., and Shapiro B. Glacial ice supports a distinct and undocumented polar bear subpopulation persisting in late 21st-century sea-ice conditions. Science, 376, 13331338 (2022). doi: 10.1126/science.abk2793
  9. Lan T., Leppälä K., Tomlin C., Talbot S. L., Sage G. K., Farley S. D., Shideler R. T., Bachmann L., Wiig Ø., AlbertV. A., Salojärvi J., Mailund Th., Drautz-Moses D. I., Schuster S. C., Herrera-Estrella L., and Lindqvist Ch. Insights into bear evolution from a Pleistocene polar bear genome. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 119, e2200016119 (2022). doi: 10.1073/pnas.2200016119
  10. Wang M.-S., Murray G. G. R., Mann D., Groves P., Vershinina A. O., Supple M. A., Kapp J. D., Corbett-Detig R., Crump S. E., Stirling I., Laidre K. L., Kunz M., Dalén L., Green R. E., and Shapiro B. A polar bear paleogenome reveals extensive ancient gene flow from polar bears into brown bears. Nature Ecol. Evol., 6, 936-944 (2022). doi: 10.1038/s41559-022-01753-8
  11. Peacock E., Sonsthagen S. A., Obbard M. E., Boltunov A., Regehr E. V., Ovsyanikov N., Aars J., Atkinson S. N., Sage G. K., Hope A. G., E. Zeyl, L. Bachmann, D. Ehrich, K. T. Scribner, S. C. Amstrup, S. Belikov, E. W. Born, A. E. Derocher, I. Stirling, M. K. Taylor, Ø. Wiig, D. Paetkau, and Talbot S. L. Implications of the circumpolar genetic structure of polar bears for their conservation in a rapidly warming Arctic. PLoS One, 10, e112021 (2015). doi: 10.1371/journal.pone.0112021
  12. Malenfant R. M., Davis C. S., Cullingham C. I., and Coltman D. W. Circumpolar genetic structure and recent gene flow of polar bears: a reanalysis. PLoS One, 11, e0148967 (2016). doi: 10.1371/journal.pone.0148967
  13. Sorokin P. A., Zvychaynaya E. Y., Ivanov E. A., Mizin I. A., Mordvintsev I. N., Platonov N. G., Isachenko A. I., Lazareva R. E., and Rozhnov V. V. Population genetic structure in polar bears (Ursus maritimus) from the Russian Arctic Seas. Russ. J. Genet., 59, 1320-1332 (2023). doi: 10.1134/S1022795423120128
  14. Johnson K. R. and Owens I. F. P. A global approach for natural history museum collections. Science, 379, 11921194 (2023). doi: 10.1126/science.adf6434
  15. Orlando L., Allaby R., Skoglund P., Der Sarkissian C., Stockhammer P. W., Ávila-Arcos M. C., Fu Q., Krause J., Willerslev E., Stone A. C., and Warinner Ch. Ancient DNA analysis. Nature Rev. Methods Primers, 1, 14 (2021). doi: 10.1038/s43586-020-00011-0
  16. Díez-Del-Molino D., Sánchez-Barreiro F., Barnes I., Gilbert M. T. P., and Dalén L. Quantifying temporal genomic erosion in endangered species. Trends Ecol. Evol., 33, 176-185 (2018). doi: 10.1016/j.tree.2017.12.002
  17. Card D. C., Shapiro B., Giribet G., Moritz C., and Edwards S. V. Museum genomics. Annu. Rev. Genet., 55, 633-659 (2021). doi: 10.1146/annurev-genet-071719-020506
  18. Raxworthy C. J. and Smith B. T. Mining museums for historical DNA: advances and challenges in museomics. Trends Ecol. Evol., 36, 1049-1060 (2021). doi: 10.1016/j.tree.2021.07.009
  19. Benham P. M. and Bowie R. C. K. Natural history collections as a resource for conservation genomics: Understanding the past to preserve the future. J. Hered., 114, 367-384 (2023). doi: 10.1093/jhered/esac066
  20. Dabney J., Knapp M., Glocke I., Gansauge M.-T., Weihmann A., Nickel B., Valdiosera C., García N., Pääbo S., Arsuaga J.-L., and Meyer M. Complete mitochondrial genome sequence of a Middle Pleistocene cave bear reconstructed from ultrashort DNA fragments. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 110, 15758-15763 (2013). doi: 10.1073/pnas.1314445110
  21. Li H. Aligning sequence reads, clone sequences and assembly contigs with BWA-MEM. arXiv, 1303.3997 [q-bio.GN] (2013). Available from: http://arxiv.org/abs/1303.3997.
  22. Korneliussen T. S., Albrechtsen A., and Nielsen R. ANGSD: Analysis of next generation sequencing data. BMC Bioinformatics, 15, 356 (2014). doi: 10.1186/s12859-014-0356-4

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024

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».