Применение ДНК-штрихкодирования для изучения зеленых ящериц (Sauria: Lacertidae: Lacerta)

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

ДНК-штрихкодирование остается признанным и широко используемым методом идентификации таксонов при инвентаризации и мониторинге биоразнообразия. В публикации мы приводим сведения о результатах использования этого метода при изучении зеленых ящериц рода Lacerta. Всего было проанализировано 67 последовательностей фрагмента гена COI трех видов (L. agilis, L. media, L. strigata). Впервые c помощью ДНК-штрихкодирования изучены все известные на Кавказе подвиды L. agilis, предложена филогеографическая гипотеза для L. strigata в кавказской части ареала. Генетическая идентификация была успешной на видовом уровне. В составе L. agilis в пределах Кавказа мы можем диагностировать только подвиды L. a. boemica и L. a. exigua, тогда как L. a. brevicaudata, L. a. grusinica и L. a. mzymtensis по выбранному маркеру неотличимы от L. a. exigua, а L. a. ioriensis от L. a. boemica.

Об авторах

М. А. Доронина

Зоологический институт Российской академии наук

Email: igor.doronin@zin.ru
Россия, 199034, Санкт-Петербург

И. В. Доронин

Зоологический институт Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: igor.doronin@zin.ru
Россия, 199034, Санкт-Петербург

С. А. Луконина

Пензенский государственный университет

Email: igor.doronin@zin.ru
Россия, 440026, Пенза

Л. Ф. Мазанаева

Дагестанский государственный университет

Email: igor.doronin@zin.ru
Россия, 367025, Махачкала

К. Ю. Лотиев

Сочинский национальный парк, ; Комплексный научно-исследовательский институт
им. Х.И. Ибрагимова Российской академии наук

Email: igor.doronin@zin.ru
Россия, 354002, Сочи; Россия, 364051, Грозный

Н. Б. Ананьева

Зоологический институт Российской академии наук

Email: igor.doronin@zin.ru
Россия, 199034, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Kornilios P., Thanou E., Lymberakis P. et al. A phylogenomic resolution for the taxonomy of Aegean green lizards // Zool. Scripta. 2019. V. 49. № 1. P. 14–27. https://doi.org/10.1111/zsc.12385
  2. Кукушкин О.В., Ермаков О.А., Иванов А.Ю. и др. Филогеография прыткой ящерицы в Крыму по результатам анализа гена цитохрома b: древний рефугиум на полуострове, поздняя экспансия с севера и первые свидетельства гибридизации подвидов Lacerta agilis tauridica и L. a. exigua (Lacertidae: Sauria) // Тр. Зоол. ин-та РАН. 2020. Т. 324. № 1. С. 56–99. https://doi.org/10.31610/trudyzin/2020.324.1.56
  3. Доронина М.А., Доронин И.В., Луконина С.А. и др. Филогеография и систематика ящериц рода Lacerta (Lacertidae: Sauria) на Кавказе и сопредельных территориях // Вопр. герпетологии: VIII съезд Герпетологического о-ва им. А.М. Никольского при РАН “Современные герпетологические исследования Евразии”. Программа и тезисы докладов. Москва: КМК, 2021. С. 147–149.
  4. Uetz P., Cherikh S., Shea G. et al. A global catalog of primary reptile type specimens // Zootaxa. 2019. V. 4695. № 5. P. 438–450. https://doi.org/10.11646/zootaxa.4695.5.2
  5. Калябина-Хауф С.А. Филогеография и внутривидовая структура широкоареального вида ящериц, Lacerta agilis L. 1758. Дисс. … канд. биол. наук. СПб.: ЗИН РАН, 2003. 176 с.
  6. Калябина-Хауф С.А., Ананьева Н.Б. Филогеография и внутривидовая структура широкоареального вида ящериц Lacerta agilis L., 1758 (Lacertida, Sauria, Reptilia) (опыт использования митохондриального гена цитохрома b // Тр. Зоол. ин-та РАН. Т. 302. СПб.: ЗИН РАН, 2004. 108 с.
  7. Sookhov [Suchow] G.F. Description of a new species of lizards from the environs of Vladicaucasus (Lacerta boemica sp. nov.) // Zbirnyk prats’ Zoolohichnogo muzeyu. 1929. I. 7. P. 117–119.
  8. Andres C., Franke F., Bleidorn C. et al. Phylogenetic analysis of the Lacerta agilis subspecies complex // Syst. and Biodiversity. 2014. V. 12. № 1. P. 43–54. https://doi.org/10.1080/14772000.2013.878000
  9. Песков В.Н., Бровко А.Ю. Изменчивость меристических признаков фолидоза и морфологическая дифференциация Lacerta agilis (Lacertidae, Sauria, Reptilia) на территории Украины // Матер. Першої конференції Українського герпетологічного товариства. Київ, 2005. С. 128–134.
  10. Песков В.Н., Свириденко Е.Ю., Малюк А.Ю., Котенко Т.И. Половой диморфизм и определение пола по меристическим признакам фолидоза у прыткой ящерицы, Lacerta agilis Linnaeus, 1758 (Reptilia, Sauria, Lacertidae) // Науковий вісник Ужгородського університету Серія Біологія. 2010. Вып. 27. С. 140–144.
  11. Песков В.Н., Свириденко Е.Ю., Малюк А.Ю., Котенко Т.И. Изменчивость фолидоза и дифференциация подвидов прыткой ящерицы, Lacerta agilis (Reptilia, Lacertidae), на территории Украины // Вестник зоологии. 2011. Т. 45. № 6. С. 541–554.
  12. Saberi-Pirooz R., Rajabi-Maham H., Ahmadzadeh F. et al. Pleistocene climate fluctuations as the major driver of genetic diversity and distribution patterns of the Caspian green lizard, Lacerta strigata Eichwald, 1831 // Ecol. Evol. 2021. V. 11. № 11. P. 6927–6940. https://doi.org/10.1002/ece3.7543
  13. Доронина М.А., Доронин И.В., Луконина С.А. и др. Филогеография Lacerta media Lantz et Cyrén, 1920 (Lacertidae: Sauria) по результатам анализа митохондриального гена цитохрома b // Генетика. 2022 Т. 58. № 2. С. 177–186. https://doi.org/10.31857/S0016675822020035
  14. Ghane-Ameleh S., Khosravi M., Saberi-Pirooz R. et al. Mid-Pleistocene transition as a trigger for diversification in the Irano-Anatolian region: Evidence revealed by phylogeography and distribution pattern of the eastern three-lined lizard // Global Ecol. and Conservation. 2021. V. 31. P. 1–13. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2021.e01839
  15. Мусхелишвили Т.А. Возможные пути проникновения пресмыкающихся на территорию Грузии и некоторые характерные особенности их распространения // Сообщения Академии наук Грузинской ССР. 1970а. Т. 58. № 1. С. 209–212.
  16. Тертышников М.Ф., Бадмаева В.И., Горовая В.И., Иванов В.Б. Материалы о распространении и экологии ящерицы полосатой на Северном Кавказе // Фауна и экология животных Калмыкии и сопредельных районов. Межвузовский сб. науч. трудов. Элиста: Калмыцкий гос. ун-т, 1984. С. 85–92.
  17. Рудик А.М. О находке полосатой ящерицы (Lacerta strigata Eichwald) на Черноморском побережье Кавказа // Тр. Зоол. ин-та АН СССР. Герпетологические исследования на Кавказе. Л.: ЗИН АН СССР, 1986. С. 187–188.
  18. Доронина М.А., Доронин И.В. Анализ распространения зеленых ящериц рода Lacerta на Кавказе и сопредельных территориях // Совр. герпетология: пробл. и пути их решения. Матер. Второй междунар. молодежной конф. герпетологов России и сопред. стран, посвященной 100-летию отделения герпетологии Зоол. ин-та РАН. СПб.: ЗИН РАН, 2019. С. 48.
  19. Murphy R.W., Crawford A.J., Bauer A.M. et al. Cold Code: the global initiative to DNA barcode amphibians and nonavian reptiles // Mol. Ecol. Res. 2013. V. 13. № 2. P. 161–167. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12050
  20. Hawlitschek O., Morinière J., Dunz A. et al. Comprehensive DNA barcoding of the herpetofauna of Germany // Mol. Ecol. Resources. 2016. V. 16. № 1. P. 242–253. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12416
  21. Drohvalenko M., Mykhailenko A., Rekrotchuk M. et al. Application of DNA barcoding in taxonomy and phylogeny: An individual case of COI partial gene sequencing from seven animal species // Vestnik Zoologii. 2019. V. 53. № 5. P. 375–384. https://doi.org/10.2478/vzoo-2019-0034
  22. Zangl L., Daill D., Schweiger S. et al. A reference DNA barcode library for Austrian amphibians and reptiles // PLoS One. 2020. V. 15. № 3. P. e0229353. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0229353
  23. Дунаев Е.А., Соловьева Е.Н., Поярков Н.А. Таксономия, филогения и распространение Phrynocephalus (superspecies guttatus) (Reptilia: Agamidae) // Совр. герпетология. 2020. Т. 20. Вып. 1/2. С. 16–34. https://doi.org/10.18500/1814-6090-2020-20-1-2-16-34
  24. Даревский И.С., Щербак Н.Н., Петерс Г. и др. Систематика и внутривидовая структура // Прыткая ящерица. Монографическое описание вида / Отв. ред.: Яблоков А.В. М.: Наука, 1976. С. 53–95.
  25. Мусхелишвили Т.А. Пресмыкающиеся Восточной Грузии. Тбилиси: Мецниереба, 1970. 235 с.
  26. Tuniyev S.B., Tuniyev B.S. Intraspecific variation of the Sand lizard (Lacerta agilis) from the Western Caucasus and description of a new subspecies Lacerta agilis mzymtensis ssp. nov. (Reptilia: Sauria) // Russ. J. Herpetology. 2008. V. 15. № 1. P. 55–66. https://doi.org/10.30906/1026-2296-2008-15-1-55-66
  27. Aljanabi S.M., Martinez I. Universal and rapid salt-extraction of high genomic DNA for PCR-based techniques // Nucl. Ac. Res. 1997. V. 25. № 22. P. 4692–4693. https://doi.org/10.1093/nar/25.22.4692
  28. Lissovsky A.A., Obolenskaya E.V., Abramson N.I. et al. Geographic variation of Microtus middendorffii (Cricetidae, Arvicolinae, Rodentia) sensu lato studied by craniometrical and mitochondrial features // Russ. J. Theriol. 2010. V. 9. № 2. P. 71–81. https://doi.org/10.15298/rusjtheriol.09.2.03
  29. Larsson A. AliView: A fast and lightweight alignment viewer and editor for large data sets // Bioinformatics. 2014. V. 30. I. 22. P. 3276–3278. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu531
  30. Huelsenbeck J., Ronquist F. MRBAYES: Bayesian inference of phylogenetic trees // Bioinformatics. 2001. V. 17. № 8. P. 754–755. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/17.8.754
  31. Ronquist F., Huelsenbeck J.Ph. MrBayes 3: Bayesian phylogenetic inference under mixed models // Bioinformatics. 2003. V. 19. № 12. P. 1572–1574. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btg180
  32. Altekar G., Dwarkadas S., Huelsenbeck J.P., Ronquist F. Parallel metropolis coupled Markov chain Monte Carlo for Bayesian phylogenetic inference // Bioinformatics. 2004. V. 20. № 3. P. 407–415. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btg427
  33. Kumar S., Stecher G., Li M. et al. MEGA X: Molecular evolutionary genetics analysis across computing platforms // Mol. Biol. and Evol. 2018. V. 35. № 6. P. 1547–1549. https://doi.org/10.1093/molbev/msy096
  34. Felsenstein J. Inferring Phylogenies. Sunderland: Sinauer Associates, 2004. 664 p.
  35. Nylander J.A.A. MrModeltest v2. Program distributed by the author. Evolutionary Biology Centre, Uppsala University. 2004. https://github.com/nylander/MrModeltest2
  36. Leigh J.W., Bryant D. PopART: Full-feature software for haplotype network construction // Meth. in Ecol. and Evol. 2015. V. 6. № 9. P. 1110–1116. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12410
  37. Librado P., Rozas J. DnaSP v5: A software for comprehensive analysis of DNA polymorphism data // Bioinformatics. 2009. V. 25. № 11. P. 1451–1452. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp187
  38. Sarkar I.N., Egan M.G., Coruzzi G. et al. Automated simultaneous analysis phylogenetics (ASAP): An enabling tool for phlyogenomics // BMC Bioinformatics. 2008. V. 9. № 103. P. 1–5. https://doi.org/10.1186/1471-2105-9-103
  39. Puillandre N., Lambert A., Brouillet S., Achaz G. ABGD, Automatic Barcode Gap Discovery for primary species delimitation // Mol. Ecol. 2012. V. 21. № 8. P. 1864–1877. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2011.05239.x
  40. Абрамсон Н.И. Филогеография: итоги, проблемы, перспективы // Вестник ВОГиС. 2007. Т. 11. № 2. С. 307–331.
  41. Fu Y.-X. Statistical tests of neutrality of mutations against population growth, hitchhiking and background selection // Genetics. 1997. V. 147. P. 915–925. https://doi.org/10.1093/genetics/147.2.915
  42. Peters G., Muskheliswili T.A. Lacerta agilis ioriensis – eine neue Subspecies der kaukasischen Zauneidechsen // Zool. Jb. Syst. 1968. V. 95. P. 213–228.
  43. Milto K.D. On the Systematic Position of the Sand Lizard (Lacerta agilis Linnaeus, 1758) in the Western Ukraine // Russ. J. Herpetology. 1996. V. 3. № 2. P. 199–200.

Дополнительные файлы


© М.А. Доронина, И.В. Доронин, С.А. Луконина, Л.Ф. Мазанаева, К.Ю. Лотиев, Н.Б. Ананьева, 2023

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».